Когда-то будущее рисовалось так: всё-всё-всё вокруг делают роботы - моют полы и посуду, готовят еду и стирают, одевают нас и кормят с ложечки и даже, прости господи, вдевают одеяла в пододеяльники, человек же, венец творения, царствует себе среди этой суеты, занимаясь исключительно творчеством - пишет музыку и картины, философские эссе и гениальные романы, научные открытия становятся рутинным занятием сынов человеческих, потому что роботам, с их металлическими мозгами, этого не постичь, а вот как обслуга они незаменимы.
Но что-то в этой картине мире пошло не так, дело уверенно идет к тому, что роботы именно что пишут картины и романы, делают открытия и философствуют, а человек обслуживает их творческие устремления.
Впрочем, ничего не предвещало такого разворота событий летом 1956-го, когда в Дартмутском колледже, заведении серьезном, входящем в Лигу Плюща, собрались практически все, кто занимался, сам еще не зная этого, искусственным интеллектом (само это понятие появились в ходе тех дискуссий).
Наработок тогда было немного, один из организаторов семинара потом скажет, что выступления походили на детское “мама, смотри, я могу без рук!”, но, как это часто (или всегда) бывает, большое видится на расстоянии, и первые реальные шаги на пути к AI, например Перцептрон Розенблатта или ELISA Вейценбаума, стали результатом именно этого обмена идеями.
Правда, работа над LLM, большими языковыми моделями, началась только в 90-е, причем довольно долго не существовало технических возможностей их обработки - речь шла не просто о больших, но об огромных объемах данных, огромных настолько, что на свете, как полагали исследователи, просто не существует достаточных объемов вычислительных мощностей.
Эта проблема была решена благодаря трансформерам - набору нейронных сетей, которые могли бы решать задачи не последовательно, а параллельно.
Сработала сформулированная еще в Дартмуте идея о том, что “машина должна думать как человек” - то есть не перебирать последовательно все возможные варианты, а отсекать заведомо лишнее и фокусироваться на сути.
К середине 10-х г.г. нашего века оказалось, что препятствий для того, чтобы “запустить” AI, больше не существует, и вот в декабре 2015 в Сан-Франциско собирается серьезная команда, во главе с Илоном Маском и Сэмом Альтманом для создание некоммерческой организации OpenAI, с целью развития искусственного интеллекта на благо человечества.
Миссией OpenAI торжественно провозгласили безопасность искусственного интеллекта и равное распределение его возможностей среди всех людей.
Компания задумывалась как научная лаборатория, и предполагалось, что ретивые на обещания спонсоры соберут под эти задачи миллиард, спонсоры и в самом деле были щедры, хотя до миллиарда сильно не дотянули - привлечь удалось “только” около 130 млн.
Первые годы команда состояла всего из 9 человек, зато это была, безусловно, команда гениев: Илья Суцкевер, Грег Брокман, Тревор Блэквелл, Вики Чунг, Андрей Карпати, Дерк Кингма, Джон Шульман, Памела Вагата, Войцех Заремба и начали они с не поразивших дилетантов платформ для обучения ИИ.
Кажется, Суцкевер предложил для продукта открытый код - это вовлекло в процесс множество энтузиастов, которые в будущем (наступившем сейчас) составят костяк команды разработчиков.
Сложность, связанная с накоплением базовых объемов, преодолевалась медленнее, чем хотелось бы, но в 2018-м появился GPT-1, построенный на 117 млн. параметров. Странно, но - в воздух чепчиков не бросали, более того, это явление миру первой версии полноценного ИИ вообще привлекло внимание только очень узкого круга посвященных, зато вышедший через год GPT-2 (обрабатывающий уже 1,7 млрд параметров) должен был бы поразить и маглов, но маглы на то и маглы, что до них доходит только полностью маркетингово упакованный и готовый к употреблению продукт, и им стал GPT-3, с его 175 млрд параметров.
Цифры по параметрам приводим как иллюстрацию того, насколько быстро продукт “умнеет” (феноменальная динамика!), но тут разработчики видят определенную проблему роста: знания на земле заканчиваются, AI просто нечего больше скачивать, не на чем “пухнуть”, и одна из опасностей связана с тем, что на этой развилке есть путь поглощения и впитывания фейковой информации со всеми вытекающими рисками.
Впрочем, известная и опробованная многими текущая версия - GPT-5 - конечно, не предел, и не конечная точка, а только промежуточный этап развития.
О спорах внутри OpenAI насчет пути развития этой компании, со всеми сопутствующими скандалами, увольнениями и восстановлениями, все знают, результатом является то, что коммерциализация, на которой настаивает Сэм Альтман, не просто естественный и логичный путь развития для AI, состоялась и с этой дороги свернуть уже невозможно, хотя сторонники того, чтобы AI до того, как мы поймем мощь этого оружия и свою способность управлять ей, должен оставаться “лабораторной крысой”, говорят об этом более чем аргументированно и их обеспокоенность очень даже понятна.
Что касается казуса, с которого мы начали рассказ, то оптимисты считают, что тем самым роботам, которые должны кормить нас с ложечки, просто не хватало для выполнения этих функций мозгов, и вот теперь, с развитием AI, перспективы какого-нибудь Boston Dynamics стали определеннее, чем когда бы то ни было раньше (хотя кажется, что кормление с ложечки не в приоритетах у фирм, занимающихся роботами, они, скорее, сфокусированы на военных или околовоенных целях) и домашний металлопластиковый друг-слуга с электронной...
Продолжение это статьи можно прочитать ЗДЕСЬ, Ссылка приведет вас в блог автора на платформе Boosty, где можно прочесть не только продолжение этой статьи, но и еще больше 400 статей, посвященных истории экономики. Блог в Boosty - платный, но там можно выбрать опцию оплаты по карману.
А смысл оплаты - поддержать работу по теме, которая в школьные учебники никак не попадает. Потому что школьные учебники - это про войны, разрушения, убийства - словом, читая их, кажется, что суть и смысл существования - в ограблении, в стремлении кого-то убить, ограбить, чего-то отнять, и читая их, совершенно непонятно, как так вышло, что, в итоге, человечество становится гуманнее, а мир - удобнее и уютнее.
Ну вот это недоразумение и призвана исправить (или хотя бы скорректировать) работа автора. Если вы "за" такой подход - жду вас в Boosty.
Если кому-то туда переходить лень, то сейчас сказать автору "спасибо" можно, просто отправив донат в Дзене.
Мой благодарность всем услышавшим и правильно понявшим смысл сказанного. И великая благодарность - всем подписчикам, людям, которые, что называются, подставляют плечо.