|
Человечество скоро достигнет сингулярности
|
|
|
|
С появлением больших языковых моделей (LLM), которые теперь проникли, казалось бы, во все уголки нашей цифровой жизни, ученые, эксперты, лидеры отрасли и практически все остальные имеют определенное мнение об ИИ и о том, куда он движется.
|
|
|
|
Некоторые исследователи, изучавшие возникновение машинного интеллекта, считают, что сингулярность — теоретическая точка, в которой машина превосходит человека по интеллекту, — может наступить в течение десятилетий.
|
|
|
|
На другом конце спектра прогнозов находится генеральный директор Anthropic, который считает, что мы стоим на пороге — осталось подождать еще около 3 месяцев.
|
|
|
|
Новый анализ, основанный на “прогнозах 8590 ученых, ведущих предпринимателей и сообщества”, пытается разобраться во всех запутанных прогнозах искусственного интеллекта, которые существуют сегодня, и отслеживает изменения в этих прогнозах с течением времени. Это макроисследование было проведено исследовательской группой AIMultiple, которая оценивает новые технологии с использованием надежных методов анализа данных.
|
|
|
|
Хотя в этом опросе рассматриваются различные пороговые значения ИИ (например, общий искусственный интеллект (AGI) и суперинтеллект (AI superintelligence)), лидеры индустрии ИИ в целом были более оптимистичны в своих прогнозах. Однако большинство респондентов полагали, что ИИ, скорее всего, произойдет в течение следующих полувека.
|
|
|
|
|
|
|
Однако сроки появления как AGI, так и Сингулярности коренным образом изменились с появлением первых LLM за последние несколько лет.
|
|
|
|
“Текущие опросы исследователей искусственного интеллекта предсказывают появление AGI примерно в 2040 году”, - говорится в отчете. “Однако всего за несколько лет до стремительного развития больших языковых моделей (LLM) ученые предсказывали его появление примерно в 2060 году. Предприниматели настроены еще более оптимистично, предсказывая это примерно к 2030 году”.
|
|
|
|
Макроанализ также позволяет понять, почему многие эксперты считают, что искусственный интеллект неизбежен. Во—первых, идея о том, что, в отличие от человеческого интеллекта, машинный интеллект, по-видимому, не имеет каких-либо ограничений - по крайней мере, тех, которые были обнаружены на данный момент. Поскольку вычислительная мощность удваивается каждые 18 месяцев (концепция, известная в кругах компьютерных инженеров как закон Мура), магистранты должны быстро достичь порогового значения производительности вычислений в секунду, соответствующего уровню человеческого интеллекта. В отчете также говорится, что, если вычислительная техника когда-либо столкнется с какой-то инженерной проблемой, квантовые вычисления, возможно, помогут устранить ее.
|
|
|
|
“Большинство экспертов считают, что действие закона Мура подходит к концу в течение этого десятилетия”, - говорится в отчете. “Уникальная природа квантовых вычислений может быть использована для эффективного обучения нейронных сетей, которые в настоящее время являются самой популярной архитектурой искусственного интеллекта в коммерческих приложениях. Алгоритмы искусственного интеллекта, работающие на стабильных квантовых компьютерах, имеют шанс раскрыть сингулярность”.
|
|
|
|
Однако не все считают, что УЧИ - это абсолютная уверенность. Некоторые эксперты утверждают, что человеческий интеллект более многогранен, чем то, что описано в текущем определении УЧИ. Например, некоторые эксперты по искусственному интеллекту рассматривают человеческий разум в терминах восьми видов интеллекта, из которых “логико-математический” - всего лишь один (наряду с ним существуют, например, межличностный, внутриличностный и экзистенциальный интеллект).
|
|
|
|
Пионер глубокого обучения Ян Лекун считает, что AGI следует переименовать в “продвинутый машинный интеллект”, и утверждает, что человеческий интеллект слишком специализирован, чтобы его можно было воспроизвести. В отчете также говорится, что, хотя ИИ может быть важным инструментом для совершения новых открытий, он не может сделать эти открытия сам по себе.
|
|
|
|
“Повышение уровня интеллекта может привести к более качественному планированию и управлению экспериментами, что позволит сделать больше открытий за один эксперимент”, - говорится в отчете. “Даже самая лучшая машина, анализирующая существующие данные, возможно, не сможет найти лекарство от рака”.
|
|
|
|
Несмотря на то, что прогнозы экспертов и ученых в области искусственного интеллекта варьируются на протяжении примерно полувека, вывод очевиден: человеческое общество неизбежно столкнется с невероятными изменениями в результате применения этих алгоритмов.
|
|
|
|
Будут ли эти изменения хорошими или плохими? Что ж, это зависит от нас.
|
|
|
|
Источник
|
