Слово, ИИ, дело: какой прорыв произойдет в технологиях в ближайшие пять лет

Большинство компаний признает, что для сохранения конкурентоспособности с каждым днем становится важнее решительное внедрение цифровых технологий. Наше исследование первопроходцев этого процесса показало, что те 10% из них, запустивших цифровизацию раньше всех, растут в два раза быстрее запустивших ее последними, а также используют облачные, а не унаследованные системы. Мы предполагаем, что в ближайшие пять лет эта тенденция станет быстрее распространяться среди отраслевых лидеров. Многие из медлительных и среднестатистических компаний, напротив, сильно недооценивают облачные ресурсы. А те понадобятся им, чтобы получить доступ к новому поколению умных приложений, появление которых предрекают такие прорывы, как GPT-3 — последнее достижение разработчиков инструментов для обработки текстов на естественных языках (natural language processing, NLP).

В центре грядущих больших прорывов в развитии ИИ будет слово

В 2010-х годах прорыв случился в области, связанной с изображением. Как мы подробно рассказали в нашей книге и наших исследованиях, тогда появился широкий спектр прорывных инноваций от точного веб-поиска по картинке до систем технического зрения, применяемых для анализа медицинских снимков или выявления дефектных запчастей при производстве и сборке. Разработанная OpenAI система GPT3 показывает, что в 2020-х ИИ достигнет больших успехов в решении задач, связанных со словом. Предшествующие модели для NLP использовали запрограммированные вручную правила (для синтаксиса и парсинга), статистические техники и (в последние десять лет — все чаще) искусственные нейросети. Последние могут использовать для обучения необработанные данные, то есть позволяют гораздо меньше усилий тратить на рутинную разметку данных или конструирование признаков. Генеративный предварительно обученный преобразователь (generative pre-trained transformer, GPT) проникает гораздо глубже, благодаря своему механизму внимания, который обучается различать контекстуальные отношения между словами в тексте. Исследователи, частным образом получившие доступ к бета-версии GPT-3, смогли заставить его создавать рассказы, песни, пресс-релизы, технические инструкции, тексты, стилизованные под разных писателей, гитарные аккорды и даже компьютерный код.

GPT-3 далек от совершенства. Он нередко ошибается — в частности, выдает бессмысленные или предвзятые высказывания, неправильно отвечает на простейшие вопросы или создает правдоподобный, но не соответствующий истине контент. Даже один из лидеров OpenAI предупредил, что не стоит поднимать слишком много шума вокруг GPT-3. Все это говорит о том, что остается еще много работы, но уже очевидно, что нас ждет новый этап в развитии ИИ.