Исследование утверждает, что шумиха вокруг ИИ мешает подлинным исследованиям в области искусственного интеллекта.

В этом месяце была опубликована статья от Ассоциации для Продвижения Искусственного Интеллекта (АААИ), в которой участвовали многие эксперты по ИИ. По сути, результаты исследования показывают, что наши текущие стратегии развития искусственного интеллекта вряд ли приведут к достижению общего искусственного интеллекта.

ИИ, или искусственный интеллект, уже давно является популярной темой для обсуждения, но важно помнить, что это направление научных исследований существует несколько десятилетий. Например, влиятельная статья Алана Тьюринга ‘Computing Machinery and Intelligence’ и тест Тьюринга, которые остаются актуальными до сих пор, были впервые представлены в 1950 году.

Сегодня широко обсуждаемый ИИ возник благодаря десятилетиям исследований, но он начал двигаться в новом направлении. Вместо того чтобы быть исключительно научной задачей, мы теперь сталкиваемся с расходящимся путем, известным как ‘business AI‘.

AI, о котором сейчас говорят люди, вырос из многолетних исследований, однако также отходит от традиционного пути развития. Сегодня одна часть разработки ИИ называется ‘коммерческим AI’, поскольку она сосредоточена на бизнес-приложениях.

Развитие искусственного интеллекта в основном определяется крупными технологическими гигантами, такими как Microsoft, Google, Facebook (Meta), Apple и Amazon, с целью создания продуктов на основе ИИ. Однако такая ситуация вызывает некоторые опасения из-за возможных последствий.

Прежде всего, поскольку многие люди не занимались исследованиями в области ИИ до недавнего времени, их понимание ИИ главным образом сформировалось под влиянием корпораций, а не научного сообщества. В главе «Восприятие и реальность ИИ» исследование затрагивает эту проблему, показывая, что среди ученых-участников 79% согласны с тем, что общее восприятие возможностей ИИ не соответствует реальному состоянию исследований и разработок в области искусственного интеллекта.

По сути, общепринятое представление о возможностях искусственного интеллекта часто отличается от точки зрения ученых. Такая разница возникает из-за того, что представитель крупной технологической компании обсуждая AI, не выражает научную позицию; вместо этого это делается для продвижения их продуктов. Их цель – вызвать интерес к новым технологиям и создать ощущение срочности у потребителей, чтобы те начали использовать эти инновации.

Когда Сэм Альтман или Марк Цукерберг предполагают, что рабочие места в области разработки программного обеспечения будут заменены ИИ, это скорее попытка побудить инженеров развивать навыки работы с ИИ и убедить технологические компании вкладывать средства в дорогостоящие решения на базе ИИ. Пока они не заменят собственных сотрудников (и не получат выгоду), я бы особо не обращал внимания на их мнения по этому поводу.

Влияние коммерческого ИИ не останавливается на общественном мнении; оно также влияет на взгляды исследователей. Многие участники исследования считают, что преувеличенное «ИИ-гипе» от крупных технологических компаний негативно сказывается на настоящих научных усилиях. Например, около 74% полагают, что фокус исследований ИИ искажается из-за этого ажиотажа, поскольку исследования, соответствующие коммерческим целям ИИ, легче получают финансирование. Кроме того, примерно 12% подозревают, что фундаментальная или теоретическая исследовательская работа в области ИИ страдает как следствие.

Является ли эта проблема значимой? Разумно предположить, что значительные инвестиции крупных технологических компаний в исследования могут привести к общим выгодам. Однако важно помнить о значимости разнообразия исследований; изучение различных направлений повышает наши шансы на нахождение наиболее перспективных путей.

В настоящее время крупные технологические компании преимущественно направляют свои ресурсы на конкретный аспект — продвинутые языковые модели в области искусственного интеллекта. Эти сложные ИИ-модели составляют основу большинства последних продуктов в сфере ИИ, и влиятельные фигуры, такие как Сэм Альтман, предполагают, что путем непрерывного расширения этих моделей (предоставляя больше данных, увеличивая периоды обучения и наращивая вычислительную мощность) мы могли бы в конечном итоге достичь искусственного общего интеллекта.

Гипотеза масштабирования предполагает, что при увеличении мощности искусственного интеллекта его когнитивные способности будут расти, приводя к снижению ошибок. Некоторые интерпретации указывают на возможное возникновение новых неожиданных познавательных навыков. Поэтому хотя такие большие языковые модели как я пока не показывают выдающихся результатов в планировании и решении задач, ожидается развитие этих способностей со временем.

не существует стены — Сэм Альтман (@сама) 14 ноября 2024 года

Недавно была активная критика гипотезы масштабирования за последние несколько месяцев. Некоторые исследователи утверждают, что более крупные модели обучения языкам не приведут к Искусственному Общему Интеллекту (AGI), и предлагают, что добавление большего количества вычислительной мощности и данных в новые модели уже не дает значительных результатов. Наоборот, они полагают, что достигнут ‘точки уменьшения отдачи’ или ‘лимита’, при котором дальнейшее увеличение вычислительных ресурсов и данных приводит лишь к незначительным улучшениям новых моделей. Большинство ученых, участвующих в исследовании AAAI, кажется, поддерживают этот взгляд.

Большое количество участников (примерно 76 человек) твердо уверены в том, что расширение существующих методов ИИ для достижения Искусственного Общего Интеллекта (AGI) имеет «низкую» или «очень низкую» вероятность успеха, указывая на сомнения относительно способности текущих стратегий машинного обучения реализовать общий интеллект.

Крупные языковые модели впечатляют, но им не хватает способности по-настоящему понимать мир или рассуждать о нем так же, как это делает человеческий интеллект.

Маловероятно, что система, обучаемая исключительно языкам, когда-либо будет имитировать человеческий интеллект, независимо от продолжительности обучения, вплоть до последней стадии расширения Вселенной, известной как тепловая смерть.

На данном этапе сложно определить, кто прав, так как мы ещё не достигли согласия по определению общего искусственного интеллекта (AGI). Интерпретация варьируется у разных людей: некоторые выступают за AGI, имитирующие человеческие реакции и методы решения задач, тогда как другие ставят во главу угла точные ответы вместо подходов человеческих.

Не зависимо от вашей позиции относительно искусственного общего интеллекта (AGI) или гипотезы масштабирования, крайне важно расширить наши исследовательские усилия. Сосредоточение исключительно на больших языковых моделях может привести к тому, что мы вернемся к исходной точке, если они окажутся неэффективными, и можем упустить более продуктивные или эффективные методы. Некоторые исследователи в данной работе опасаются, что коммерческий искусственный интеллект (AI) и его ажиотаж могут препятствовать настоящему прогрессу, однако все, что нам остается делать — надеяться на сбалансированный подход, при котором как коммерческая, так и академическая AI-исследования могут успешно развиваться рядом друг с другом. Или же вы можете желать краха рынка искусственного интеллекта, делая технологии, основанные на AI, устаревшими, если это ваш выбор.

Смотрите также

• Руководство по Assassin’s Creed Shadows: Все локации самурайских даишо в замке Азути, награды и многое другое

• Прохождение миссии ‘Турнир’ из Assassin’s Creed Shadows

• Как убить лидера зимних разбойников в игре Assassin’s Creed Shadows

• Инзои: Как использовать захват лица

• Все Активные Коды Бесплатных Наград fragPunK и Как Их Получить (Проверено Март 2025)

• Как победить Годаи Водной в Assassin’s Creed Shadows?

• Кто озвучивал Орикса в Destiny 2? 10-летняя тайна наконец раскрыта?

• Who Is Sister Lily in Black Clover?

• Инзои: Все карьеры и вакансии, доступные в игре

• Умрёт ли Сон Джин-Ву при прокачке персонажа в одиночку?

2025-03-31 19:58