Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис уверен: ключ к следующему этапу развития ИИ лежит в экстремальном масштабировании уже существующих технологий. По его словам, наращивание вычислительных мощностей и объемов данных необходимо довести «до предела» — именно этот подход может стать фундаментом для появления общего искусственного интеллекта (AGI).
Выступая на саммите Axios AI+ в Сан-Франциско, Хассабис подчеркнул, что текущая парадигма развития ИИ еще далеко не исчерпала себя. Даже если масштабирование не приведет к AGI напрямую, оно, по его мнению, станет важнейшим компонентом будущего прорыва.
Что такое AGI и почему за ним охотятся все
Общий искусственный интеллект — это гипотетическая система, способная решать любые интеллектуальные задачи на уровне человека. В отличие от узкоспециализированных моделей, AGI должен уметь переносить знания между разными областями, рассуждать и адаптироваться к новым ситуациям.
Именно поэтому крупнейшие технологические компании вкладывают миллиарды долларов в ИИ-инфраструктуру, дата-центры и исследования. Ставка делается на то, что количественный рост со временем перейдет в качественный скачок.
При этом Хассабис признает, что одного лишь увеличения мощности может оказаться недостаточно
Для настоящей революции, по его словам, потребуются еще «одно или два» фундаментальных научных открытия.
Существуют и практические ограничения: объемы доступных данных не бесконечны, а строительство новых дата-центров связано с высокими экономическими затратами и серьезной нагрузкой на экологию. Эти факторы уже сегодня заставляют индустрию искать баланс между амбициями и реальностью.
Не все в ИИ-сообществе разделяют оптимизм Google
Один из самых влиятельных исследователей в области машинного обучения Янн ЛеКун считает, что ставка исключительно на масштабирование ведет в тупик.
По его мнению, современные языковые модели остаются ограниченными, поскольку в основном оперируют текстом и статистическими закономерностями, не понимая реальный мир.
ЛеКун предлагает другой путь: создание так называемых «моделей мира»
Речь идет о системах, которые способны понимать физическое окружение, обладать долговременной памятью и планировать сложные действия.
В своих недавних публичных выступлениях он подчеркивал, что следующая революция в ИИ возможна только при переходе к архитектурам, умеющим рассуждать, предсказывать последствия действий и взаимодействовать с реальной средой, а не просто генерировать тексты.
Два сценария будущего ИИ
Таким образом, в индустрии четко обозначились два подхода. Первый — стратегия Google и других крупных игроков, делающих ставку на экстенсивный рост вычислений и данных. Второй — альтернативное видение, предполагающее радикальное переосмысление архитектуры ИИ и его принципов обучения.
Какой из путей приведет к настоящему AGI, пока остается открытым вопросом. Но очевидно одно: следующий этап развития искусственного интеллекта потребует не только денег и серверов, но и новых идей о том, как вообще должно «думать» машинное сознание.