Искусственный интеллект (ИИ) претерпел несколько стадий своего развития, причем каждая из них имеет свои локальные взлеты и падения. Не так давно мы могли наблюдать очередной взлет, когда резко выросла популярность таких технологий, как GPT, нейросетей по типу Midjourney и подобных им. Но долго ли будет этот период процветания? Давайте разберемся в этой теме более подробно.
Что такое зима искусственного интеллекта?
Это метафорическое название периодов спада в развитии технологий искусственного интеллекта, когда энтузиазм в научных кругах и финансовая поддержка значительно снижаются. Подобно тому, как зимой многие растения замедляют свой рост или переходят в состояние покоя, исследования в области ИИ в такие времена тоже испытывают застой. Несмотря на то, что сама идея искусственного интеллекта существует уже десятилетия, его прогресс был неоднородным, и каждый раз, когда технологии не оправдывали ожиданий, наступала «зима». Не исключено, что она наступит еще раз.
Термин «зима искусственного интеллекта» впервые был озвучен еще в конце 1970-х годов, когда первоначальный энтузиазм по поводу будущих возможностей ИИ стал быстро угасать. В то время многие исследователи и инвесторы ожидали значительных успехов, таких как создание мощных интеллектуальных систем, способных решать задачи на уровне или даже куда выше человеческих возможностей. Однако реальность оказалась менее оптимистичной: технологии были ограничены, а имеющиеся алгоритмы и мощности слишком далеки от поставленных целей.
Зимы искусственного интеллекта во многом напоминают экономические циклы, которые включают фазы роста, пиков, рецессий и спадов. В этом смысле ИИ переживает периоды так называемого «бума», когда инвестиции и исследовательские усилия активно увеличиваются, и периоды «спада», когда энтузиазм утихает, а финансирование становится ограниченным. Такие циклы неизбежны для высокотехнологичных отраслей, где ожидания исследователей и пользователей часто опережают реальность, а успех, в свою очередь, далеко не всегда может быть гарантирован в нужном объеме.
По каким причинам возникают зимы ИИ?
Зимы искусственного интеллекта обычно вызываются сочетанием сразу различных факторов. Эти причины связаны как с технологическими ограничениями, так и с социальными и экономическими аспектами, которые могут препятствовать продолжению исследований и инноваций. Понимание этих причин помогает избежать повторения ошибок прошлого и подготовить индустрию к более устойчивому развитию в будущем. Далее подробно рассмотрим каждую из основных причин зимы.
Нереалистичные ожидания
Одной из ключевых причин возникновения зим искусственного интеллекта является наличие нереалистичных ожиданий, которые существенно переоценивали возможности ИИ. В начальных этапах развития технологии исследователи и разработчики часто делали амбициозные заявления, такие как создание машин, обладающих «человеческим» интеллектом, способных принимать автономные решения и даже демонстрировать эмоции, распознавать их у других людей. Эти заявления способствовали большим ожиданиям со стороны инвесторов, бизнеса и общества.
Однако реальность часто была намного более скромной и менее привлекательной. Научные и технологические достижения не могли удовлетворить завышенные ожидания, и когда стало ясно, что создание полноценного искусственного интеллекта требует гораздо больше времени и ресурсов, энтузиазм резко падал. Это разочарование приводило к периодам застоя, когда доверие к ИИ уменьшалось, что, в свою очередь, вело к значительному снижению финансирования отрасли.
Недостаток финансирования
Вложение средств — без преувеличения жизненно важный аспект для успешного развития любой высокотехнологичной отрасли, и искусственный интеллект в этом отношении не стал исключением.
В периоды, когда результаты исследований и разработки технологий не соответствовали ожиданиям, спонсоры и инвесторы постепенно теряли интерес и уходили. Особенно важным является тот факт, что после больших обещаний и крупных вложений, которые не оправдывали себя, внимание переключалось на другие области технологий, казавшиеся более перспективными.
Такой недостаток финансирования приводил к остановке исследований, увольнению специалистов и ограничению возможностей для проведения фундаментальных и прикладных исследований.
Университеты и исследовательские центры также сталкивались с сокращением грантов, что негативно влияло на подготовку новых кадров и развитие науки. В результате зима ИИ – это не просто отсутствие новых прорывов, а скорее тотальное торможение всех аспектов данной отрасли.
Ограниченные ресурсы
Третья причина, способствующая наступлению зим ИИ, тесно связана с ограниченными вычислительными ресурсами и недостатком доступных данных. В начальные периоды развития ИИ вычислительные мощности были крайне ограниченными. Для выполнения сложных алгоритмов и моделирования интеллектуальных процессов требовались гораздо более мощные компьютеры, чем те, что были доступны в 1970-80-х годах. Например, ранние нейронные сети и методы машинного обучения страдали от нехватки оперативной памяти и вычислительной мощности.
Кроме того, важную роль играет доступ к данным. Современные алгоритмы, такие как глубокое обучение, нуждаются в огромных объемах данных для тренировки и обучения, однако в 1980-х и 1990-х годах подобные ресурсы были крайне ограничены. На тот момент возможности сбора и хранения данных были очень далеки от современных возможностей: не было ни масштабных дата-центров, ни эффективных методов сбора информации. В таких условиях многие проекты ИИ просто не могли достичь желаемых результатов, что также вело к разочарованию и снижению интереса.
Отсутствие инфраструктуры
Инфраструктура также играла важную роль в торможении развития искусственного интеллекта. В 1970-80-х годах не существовало развитой сети коммуникаций и подключений, необходимой для эффективного обмена данными и проведения распределенных вычислений. Кроме того, еще не были разработаны протоколы для взаимодействия различных компонентов систем ИИ. Отсутствие стандартизации мешало интеграции систем, что снижало их эффективность, усложняло внедрение.
Технологическая незрелость на этапе исследования и разработки привела к тому, что многие решения были сложными в реализации, требовали больших затрат на установку и поддержку, и, к тому же, часто не оправдывали ожидания в плане производительности. Это создавало барьер для коммерциализации и внедрения технологий, что в конечном итоге приводило к стагнации в сфере.
Недостаток исследований
ИИ как область требует синергии знаний из разных наук – математики, когнитивной психологии, нейронауки и компьютерной инженерии. В прошлом исследователи часто работали в рамках одной дисциплины, что ограничивало возможности для настоящего прорыва. К примеру, чтобы успешно развивать технологии нейронных сетей, необходимо понимание как математических основ, так и процессов, протекающих в мозге людей, то есть не обошлось бы без привлечения нейробиологов.
Ограниченность междисциплинарного подхода приводила к созданию весьма узконаправленных решений, которые оказались не практичными для широкого использования массами. Понимание важности интеграции различных подходов к исследованию ИИ стало значительным фактором, способствующим развитию в периоды, когда зима искусственного интеллекта подходила к концу.
Что ограничивает развитие ИИ?
Искусственный интеллект стремительно развивался в последние годы, и общество уже успело ощутить преимущества технологий глубокого обучения и других передовых методов. Однако, несмотря на явные успехи, существует риск, что индустрия может столкнуться с очередной зимой.
Современные вызовы в области искусственного интеллекта связаны не только с технологическими ограничениями, но и с социальными, экономическими и этическими аспектами. Есть ряд проблем.
Ограниченные возможности обобщения
Большинство современных алгоритмов ИИ, включая методы глубокого обучения, показывают хорошие результаты на обучающих данных, но часто испытывают трудности при работе с новыми, незнакомыми задачами или измененными условиями. Это ограничивает применение ИИ в реальных условиях, где на первое место выходит способность адаптироваться к новым ситуациям.
Недостаточная интерпретируемость моделей
Многие современные модели ИИ (особенно глубокие нейронные сети) представляют собой так называемые «черные ящики», что делает их решения сложными для интерпретации, а сами модели – весьма непредсказуемыми. Это вызывает опасения как у разработчиков, так и у пользователей, так как невозможность понять, почему система приняла то или иное решение, делает ее использование рискованным в критически важных сферах, включая медицину, финансы.
Этические и социальные вопросы
Технологии искусственного интеллекта привели к новым этическим дилеммам, связанным с конфиденциальностью данных, возможными предубеждениями в алгоритмах и их последствиями для общества. Если общества и правительства решат, что риски перевешивают выгоды, это может привести к ограничению или даже остановке исследований в области ИИ, что станет началом зимы.
Экологические последствия и затраты энергии
Обучение моделей требует огромных вычислительных ресурсов, что приводит к существенному потреблению электроэнергии и негативным экологическим последствиям. Это создает барьеры для устойчивого развития и приводит к вопросам о рациональности продолжения инвестиций в сферу.
Регулирование и правовые аспекты
С каждым годом правительственные органы и международные организации проявляют все больший интерес к регулированию использования искусственного интеллекта, стремясь защитить права граждан и минимизировать возможные негативные последствия внедрения технологий.
Регулирование может быть полезным с точки зрения создания более прозрачных и ответственных систем, однако чрезмерные ограничения могут негативно сказаться на скорости развития отрасли.
Возможная перспектива того, что новые законы или правила будут ограничивать использование ИИ в ряде ключевых отраслей, таких как здравоохранение, финансовый сектор или система правосудия, вызывает опасения у разработчиков и предпринимателей, которые могут отказаться от реализации крупных проектов. Усложнение нормативной базы также может увеличить затраты на разработку и внедрение ИИ, что сделает его менее привлекательным для представителей бизнеса.
Где мы находимся прямо сейчас?
С 2010-х годов можно наблюдать активное развитие сферы искусственного интеллекта. Технологии нейронных сетей и глубокого обучения вновь привлекли внимание исследователей и бизнеса. Один из пиков нового бума был достигнут в 2023 году, когда в мир вышла новая версия ChatGPT, произведя революцию в способах взаимодействия с ИИ и показав потенциал языковых моделей для повседневного использования.
Однако, несмотря на многочисленные успехи, не все ожидания оправдались, и некоторые признаки указывают на то, что мы можем быть на пороге новой «зимы» искусственного интеллекта. Вот ряд ожиданий, которые можно считать переоцененными и нереализованными на все 100%:
- Поиск Google и AI-Supercharged Experience. Google активно пытается трансформировать поисковую систему с использованием ИИ, но на данный момент результаты остаются смешанными. Несмотря на все усилия, технология AI не получила восторженных отзывов и оказалась недостаточно убедительной для массового перехода пользователей на нее.
- Голосовые ассистенты. Популярные голосовые помощники, включая популярные в России «Алиса» и «Маруся» хоть и стали заметно умнее, их все еще нельзя назвать полноценными ассистентами, которые могут принимать ответственные решения. Они остаются скорее инструментами для выполнения простых задач. Многие пользователи им не доверяют.
- Чат-боты служб поддержки: Многие компании внедрили чат-ботов для автоматизации обслуживания клиентов, но эти системы продолжают страдать от ограничений, не могут всегда корректно понимать запросы пользователей и часто дают шаблонные ответы, что вызывает раздражение у аудитории. Это не лучшим образом влияет на репутацию бизнеса.
Технологии ИИ хоть и показывают прогресс, они еще далеки от выполнения тех амбициозных задач, которые были обещаны. Напоминаем, что это один из признаков скорого наступления зимы ИИ.
Как и в предыдущие периоды роста и падения интереса к технологиям искусственного интеллекта, ИИ также столкнулся с изменением медийного освещения. Общественные настроения и освещение в СМИ являются важным индикатором состояния отрасли, и в последнее время средства массовой информации все чаще начинают проявлять пессимизм в отношении текущего бума ИИ-технологий.
Несмотря на растущий скептицизм в СМИ, нельзя сказать, что финансирование искусственного интеллекта уменьшается. Напротив, крупные компании продолжают активно вкладывать средства в разработки ИИ, и на ведущих научных конференциях в этой области наблюдается рекордное количество заявок на публикации. Это говорит о том, что, несмотря на все разговоры о возможном спаде, интерес со стороны разработчиков и инвесторов к ИИ остается высоким. Это отдаляет зиму.
Как предотвратить новую зиму ИИ?
Для того чтобы избежать новой зимы ИИ, необходимы комплексные меры. Важно проводить реалистичные оценивания текущих возможностей и достигнутых результатов, избегая создания завышенных ожиданий. Прозрачность в разработке и использование ИИ также сыграют важную роль в поддержке доверия общества. Инвестирование в исследования, направленные на решение фундаментальных проблем, таких как интерпретируемость и энергоэффективность моделей, является ключевым аспектом для устойчивого развития отрасли с минимальным риском зимы ИИ.
Не менее важно работать над увеличением частоты, интенсивности и разноплановости междисциплинарных исследований, чтобы находить решения для комплексных задач. Это даст улучшить качество моделей и расширить области применения ИИ. Усиление взаимодействия между разработчиками, правительственными органами и обществом поможет избежать чрезмерного регулирования и обеспечит поддержку для долгосрочных проектов для развития ИИ.
Наконец, развитие менее ресурсоемких и более эффективных алгоритмов, а также снижение зависимости от огромных объемов данных даст сделать ИИ доступным для широкой аудитории.