Эксперты предлагают, как новые методы обучения могут помочь достичь УЧИ

      Искусственный интеллект (ИИ) вскоре может обрести самостоятельность, и многие компании хотят, чтобы это произошло как можно скорее. Насколько это возможно, еще предстоит выяснить; однако, если этого удастся достичь, мы сможем перейти от эры ИИ к эпохе AGI в рекордно короткие сроки. 

      Бурный рост ИИ в последние годы может показаться неожиданным для многих, но индустрия находится в постоянном развитии на протяжении нескольких десятилетий. С развитием технологий развитие ИИ происходит быстрыми темпами, и многие в отрасли уже стремятся к следующему крупному прорыву. Речь идет об общем искусственном интеллекте (AGI), который в настоящее время остается теоретической концепцией, но многие считают, что это станет следующей волной в обучении ИИ автономному интеллекту. 

      Существует множество обнадеживающих научных школ, рассматривающих перспективы AGI как продуктивного инструмента во многих высокопроизводительных отраслях. Также существует множество вопросов и опасений, связанных с этой концепцией. Как вы определяете AGI? Кто выиграет от этой технологии? Каковы этические последствия? Можно ли ее контролировать?  

      Некоторые отраслевые эксперты помогли разобраться в этой сложной теме, чтобы представить, что возможно, когда мы приближаемся к переломному моменту в развитии ИИ, больших языковых моделей и моделей мышления. 

      Что такое AGI? 

      Графика цифровых трендов / Digital Trends

      Поскольку AGI является постоянно развивающейся концепцией, было много возможностей для изучения определений. Компаниями и лидерами отрасли, включая OpenAI, подразделения Google и Илона Маска, было выдвинуто несколько интерпретаций, предполагающих, что модели AGI смогут воспроизводить различные формы человеческого поведения. Мнения расходятся по поводу того, на каком уровне интеллекта ИИ станет AGI и в какой момент его функции начнут эволюционировать от стандартного искусственного интеллекта к чему-то более продвинутому.

      Технический директор ModelOp Джим Олсон (Jim Olson) сказал Digital Trends, что это прорыв в области AGI, которого ждет индустрия.  

      “Модель, созданная в новой ситуации, [может] быстро и правильно определить или просчитать план действий или предложить новое содержание для чего-то, чего она в буквальном смысле раньше не видела”, - сказал он.

      Далее, объясняя эту функцию, соведущий подкаста “The Artificial Intelligence Show” Пол Ретцер (Paul Roetzer) в 141-м эпизоде “Road to AGI (и за его пределами)” рассказал, что, научившись играть в шахматы на мастерском уровне, AGI сможет самостоятельно осваивать другие навыки, такие как играя в видеоигры или карточные игры, причем новая ситуация никогда не является тренировкой для последующих игр, а только концепцией игр в целом. 

      Ретцер также сослался на отчет Google DeepMind от мая 2024 года, в котором делается попытка разработать унифицирующее определение AGI и предлагается система уровней для ранжирования систем искусственного интеллекта, основанная на сравнении задач человека с задачами ИИ, определяющая, является ли это AGI. Структура указывает на то, что уровень 0 означает отсутствие ИИ или общего программного обеспечения, в то время как уровень 1 - это ИИ как инструмент. Уровень 2 – это ИИ как консультант - по сути, модель ИИ, по крайней мере, серии GPT-4, которую исследователи считают ранней, формирующейся AGI. Уровень 2 - это ИИ как сотрудник или компетентный AGI, следующий шаг, которого мы пытаемся достичь. После этого следует уровень 4, ИИ как эксперт или expert AGI и уровень 5, виртуозный AGI или искусственный суперинтеллект (ASI), дальнейшие достижения в отрасли. 

      Непредсказуемая временная шкала

      Википедия на Викискладе

      Есть много людей, которые размышляли над идеей раннего появления УЧИ в период между 2027 и 2030 годами; однако существует множество факторов, которые могут повлиять на эту оценку. Потребность в центрах обработки данных для обучения новым технологиям, экологические проблемы, возникающие при разработке продуктов, и постоянно растущий спрос на вычислительную мощность чипов нового поколения - все это необходимо учитывать отдельным вовлеченным компаниям.

      “Объем данных, который вам нужно вычислить, чтобы эта [технология] работала сама по себе, мы еще не достигли, но если я посмотрю на тенденции развития. Если я попробую предположить, может быть, еще через 15 лет, может быть, в 2040, 2050 годах, вы приблизитесь к этому, но пока я этого не вижу”, - сказал Digital Trends разработчик Oracle Шериф Адеподжу.

      Он отметил, что, скорее всего, какое-то время проект будет внедряться на государственном и корпоративном уровнях, прежде чем он станет доступен широкой общественности, что может привести к затягиванию общих сроков.

      Учитывая нынешнюю революцию в области искусственного интеллекта, которая началась с чат-бота OpenAI ChatGPT в конце 2022 года, технология основана на разработках, начатых еще в 1950-х годах. Недостающим элементом были данные, используемые для обучения больших языковых моделей, и вычислительная мощность современных графических процессоров. Однако, как отметил Олсон, индустрия ждет такой же возможности для AGI.

      “Кто-нибудь может проявить гениальность и придумать какую-нибудь технику, которая сорвет сроки. Могу поспорить, что это будет происходить и в дальнейшем, по мере того, как мы будем совершенствовать возможности того, что мы узнали о LLMS”, - сказал он.  

      “Я думаю, вы начнете видеть, как множество различных методов объединяются вместе, но будут изобретены и некоторые новые элементы, о которых мы пока даже не подозреваем, которые необходимы для создания настоящего УЧИ”, - добавил он.

      Потенциал развития УЧИ

      Shutterstock

      Несмотря на теоретический аспект AGI, существует мнение, что индустрия готовится к лучшему и худшему из того, что может произойти с появлением новых технологий. Уже появились новости о том, что бренды отказываются от стандартных моделей искусственного интеллекта по мере их усложнения. Между тем, есть также данные исследований, свидетельствующие о том, что модели искусственного интеллекта могут намеренно вводить в заблуждение пользователей–людей, и эта черта вряд ли улучшится по мере того, как технологии станут более автономными. Однако эксперты считают, что люди останутся управляющими технологиями.   

      “Реальность такова, что я бы хотел, чтобы в любых системах были системы сдержек и противовесов. Искусственный интеллект интересен везде, но я бы не позволил ему работать бесплатно в моей компании”, - сказал Олсон. 

      Ретцер отметил, что до ChatGPT индустрия не знала, какую форму примет искусственный интеллект. В настоящее время лидеры находятся в одном пространстве с AGI и должны продолжать экспериментировать с тем, что доступно, пока не будет разработано что-то новое. Было отмечено, что метод дистилляции, который был разработан китайской компанией DeepSeek в области искусственного интеллекта, является наиболее близким к инновациям для AGI на данный момент. 

      “Я думаю, что вы потенциально могли бы увидеть то же самое с AGI, если история повторится. Вероятно, им потребуются тонны ресурсов, специализирующихся на этом. Но затем мы узнаем больше о том, что действительно необходимо для того, чтобы это работало, – как это работает”, - сказал Олсон.

      Подобно оригинальной модели Al small language, которая проходит процесс дистилляции и обучается для выполнения конкретных задач на более простых графических процессорах или даже смартфонах, потенциальный AGI может быть обучен на более скромном оборудовании при меньших производственных затратах.  

      “Я мог бы предположить, что в AGI появится технология в стиле дистилляции, где мы потеряем некоторые способности, но, возможно, мы приобретем интеллект, который нам конкретно нужен для этой задачи, и сосредоточимся на этом, тогда люди смогут запускать их локально и создавать самостоятельно, как они могут это сделать сегодня с помощью SLMS, используя LLM поставщика, куда они помещают все необходимые данные. деньги поступили уже сейчас”, - добавил он. 

      Нет никаких гарантий относительно сроков внедрения AGI. Однако, учитывая, что многие игроки отрасли вкладывают значительные средства в ее успех, более чем вероятно, что будут внедрены какие-либо инновации. Адеподжу отметил, что технология OpenAI LLM некоторое время разрабатывалась негласно, прежде чем была представлена широкой публике. Кроме того, многие вездесущие сервисы, такие как Интернет, были доступны немногим избранным, прежде чем они стали широко используемыми утилитами. Нет никаких сомнений в том, что AGI будет таким же.