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 (Artificial Narrow Intelligence), 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? Ждет ли нас замедление этого взрывного роста?
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 (о KAN-сетях Колмогорова-Арнольда пока судить рано).
- 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.
Но есть, как водится, две новости — хорошая и плохая. Плохая новость состоит в том, что однажды мы упремся в ограничения — по одной причине или по совокупности нескольких. Хорошая новость — это случится не сегодня.
Я думаю, что ИИ недалекого будущего поможет нам преодолеть эти ограничения, если мы будем применять его в науке и технике, ускоряя общий технологический прогресс. Мы живем в удивительное время, и хочется верить, что зима не близко.
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 (Artificial Narrow Intelligence), 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? Ждет ли нас замедление этого взрывного роста?
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 (о KAN-сетях Колмогорова-Арнольда пока судить рано).
- 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.
Но есть, как водится, две новости — хорошая и плохая. Плохая новость состоит в том, что однажды мы упремся в ограничения — по одной причине или по совокупности нескольких. Хорошая новость — это случится не сегодня.
Я думаю, что ИИ недалекого будущего поможет нам преодолеть эти ограничения, если мы будем применять его в науке и технике, ускоряя общий технологический прогресс. Мы живем в удивительное время, и хочется верить, что зима не близко.
It’s yet another bloodbath on Satoshi Street. As of press time, Bitcoin (BTC) and the broader cryptocurrency market have corrected another 10 percent amid a massive sell-off. Ethereum (EHT) is down a staggering 15 percent moving close to $1,000, down more than 42 percent on the weekly chart. The Standard Channel Add up to 50 administrators The group also hosted discussions on committing arson, Judge Hui said, including setting roadblocks on fire, hurling petrol bombs at police stations and teaching people to make such weapons. The conversation linked to arson went on for two to three months, Hui said. SUCK Channel Telegram
from us
