ИИ на распутье: продолжится ли стремительный рост или нас ждет замедление?
В последние годы мы наблюдаем бум искусственного интеллекта (ИИ). Кажется, что ИИ скоро сможет заменить человека во всех сферах — от генерации контента до управления бизнесом. Но так ли это на самом деле?
Термин «искусственный интеллект» появился в 1950-х годах, когда считалось, что создание «настоящего ИИ» — вопрос ближайших лет. Однако оптимизм быстро угас из-за недооценки сложности задач и недостатка вычислительных мощностей, что привело к скептицизму и сокращению финансирования в 1970-х.
В 1980-е годы интерес к ИИ возродился благодаря экспертным системам для узкоспециализированных бизнес-задач, но высокие затраты и трудоемкость снова привели к спаду интереса через десятилетие.
К концу 1990-х интерес вновь вырос благодаря увеличению вычислительных мощностей и победе IBM Deep Blue над Гарри Каспаровым. В 2010-х ИИ пережил расцвет благодаря глубокому обучению, большим данным и дальнейшему росту мощностей. В 2016-м алгоритм AlphaGo победил чемпиона мира по го Ли Седоля, а появление трансформеров в 2017 году дало начало моделям GPT и современным достижениям.
Но не ждет ли ИИ следующая зима? Все зависит от ожиданий общества, инвесторов и экспертов относительно способностей ИИ. Сейчас многие прогнозируют появление AGI (общего ИИ) в ближайшие годы, как и в 1960-х. Однако современные системы ИИ основаны на хорошо известных математических методах: векторные пространства, перемножение матриц, методы оптимизации. Трансформеры лишь предсказывают вероятность следующего токена. Можно ли это назвать интеллектом?
Проблема в том, что мы пока не знаем, что такое интеллект как феномен. Существует множество определений интеллекта, однако общее одно - способность решать когнитивные задачи. Сегодня мы имеем дело с «узким» ИИ, способным решать специфические задачи: распознавание лиц, машинный перевод и т.д. ИИ уже применяется в разных индустриях, от медицины до банкинга, принося значительную прибыль. Мы действительно живем в эпоху 4-й промышленной революции, где ИИ помогает решать задачи быстрее и качественнее, а иногда заменяет человеческий труд.
Насколько далеко расширится применение ИИ? Есть несколько сдерживающих факторов:
- Алгоритмы. Помимо трансформеров и диффузионных моделей для генерации картинок, музыки и видео, нет качественно новых алгоритмов, требующих меньше данных для обучения. Методы обучения с подкреплением развиваются, но на горизонте не видно прорывных решений.
- Данные. Для обучения ИИ нужны большие объемы качественных данных. OpenAI уже сталкивается с тем, что данные в интернете истощаются, а наполнение синтетическими данными может вести к деградации моделей. Нужно либо больше данных, либо новые алгоритмы обучения. Вероятно, необходимо и то, и другое.
- Вычисления. Закон Мура, предсказывающий удвоение числа транзисторов каждые два года, больше не обеспечивает прежнего прироста мощностей. Большие языковые модели требуют огромных вычислительных ресурсов, и это создает новые вызовы. Необходим качественно новый тип вычислений — например, квантовый. Тема квантового машинного обучения набирает обороты, но работающие квантовые компьютеры для прикладных задач пока недоступны.
В результате мы видим, что ИИ уже сегодня совершает революцию в различных индустриях и что многие ожидают от него и стоящих за ним в сущности банальных математических методов чего-то сверхъестественного. Прогресс продолжается: ИИ учится рассуждать и решать все более сложные задачи.
Я думаю, что ИИ недалекого будущего поможет нам преодолеть эти ограничения, если мы будем применять его в науке, ускоряя общий технологический прогресс. Мы живем в удивительное время, и хочется верить, что зима не близко.
Если вам интересна тема ИИ, подписывайтесь на мой Telegram-канал — там я регулярно делюсь инсайтами по внедрению ИИ в бизнес, запуску ИИ-стартапов и объясняю, как работают все эти ИИ-чудеса.