Мгновенный успех? ИИ создавался
целый век

Кому-то может казаться, что ИИ неожиданно появился в последние годы, но на самом деле его развитие началось много лет назад. Изучив прошлое ИИ сквозь призму макроэкономики, профессор финансов Школы Келлога Серджио Ребело. сформулировал четыре рекомендации, которые помогут людям подготовиться к дальнейшему нарастанию влияния ИИ на общество. Признайте, что достижение успеха может занять десятилетия. Позвольте интуиции подсказывать вам, какие риски оправданны. Сохраняйте курс, невзирая на трудности. Учитывайте шумиху. Его идеи излагает в статье для KeloggInsight редактор-исследователь Абрахам Ким.

В 1956 году группа математиков и инженеров собралась в Дартмутском колледже и разработала амбициозный план создания искусственного интеллекта. Они хотели так запрограммировать компьютер, чтобы он рассуждал, планировал, ориентировался на местности, обрабатывал тексты на естественных языках и переводил их, воспринимал окружающий мир, проявлял творческие способности и интуицию.

В то время вышеперечисленное казалось чем-то маловероятным. Но сегодня компьютеры обыгрывают людей в шахматы, смартфоны помогают нам находить дорогу в поездках, чат-боты пишут сочинения, а приложения почти мгновенно переводят тексты с разных языков.

Он работал над алгоритмом, предназначенным для написания стихов. Но возникла проблема. У него не было физической возможности добраться до Академии, чтобы представить свою работу. Академия прислала ученому пару ботинок, но они не подошли ему по размеру. Марков так и не попал на свой доклад. Примерно через год он умер.

Почти через сто лет после этого, в 2017 году, команда специалистов по информатике из компании Google решила задачу, поставленную Марковым, с помощью новой формы нейронной сети (трансформера), которая в итоге стала основой для популярных сегодня больших языковых моделей (БЯМ), таких как ChatGPT.

«Возможно, те прорывы, которых мы достигаем сейчас [в области БЯМ], могли бы произойти гораздо раньше, если бы мы не потеряли ту научную работу в 1921 году, — говорит Ребело. — Как бы то ни было, трансформеры теперь дают потрясающие результаты».

Несмотря на весь рост, у ИИ все еще много проблем, требующих решения. Галлюцинация, при которой ИИ выдумывает часть предоставляемой им информации, — одна из самых распространенных. Этот недостаток пугает многих. Некоторые юридические фирмы, например, даже запретили своим сотрудникам использовать БЯМ для работы после того, как одного юриста уличили в передаче судье написанной ИИ аналитической записки, в которой упоминалось множество вымышленных судебных дел.

Но, с точки зрения Ребело, отказываться от использования инструментов ИИ из-за страха — это ошибка, которая только отбросит людей еще дальше назад.

4. Не забывайте о шумихе

Среди многочисленных вех в развитии ИИ «самые впечатляющие достижения на данный момент — в биологии», говорит Ребело, имея в виду применение ИИ для распознавания структуры белков.

До 2019 года ученые определили структуру около 170 000 белков. Это было огромным достижением: сборка одного белка считалась многолетним проектом, достойным кандидатской диссертации. Однако в 2020 году программа искусственного интеллекта AlphaFold определила уникальные структуры более чем 200 млн белков.

«Определенно, что мы на пороге чего-то нового, — убежден Ребело. — Но в то же время вокруг ИИ много шумихи и шарлатанства».

Бытует мнение, что «ИИ — это некий волшебный, универсальный инструмент», — продолжает он. «На самом деле все по-другому», — полагает ученый.

Возьмем, к примеру, ChatGPT. Для обычного пользователя он выглядит как единый сложный алгоритм, способный на многое, — от генерации текста до обработки звука. Но изнутри это набор специализированных алгоритмов, каждый из которых отлично справляется с одной конкретной задачей, но ужасно — с большинством других.

«Некоторые люди считают, что ИИ выглядит как ряд красивых, блестящих медных труб, — говорит Ребело, — а на самом деле он больше похож на мой подвал, где все закреплено скотчем. В ИИ очень много скотча».

Есть также опасения, что ИИ уже почти исчерпал свои возможности и что новая БЯМ от OpenAI, Orion, необязательно лучше своего предшественника, ChatGPT. Похожие слухи ходят и о Gemini от Google, и о последней версии чат-бота Claude от Anthropic.

«Будет ли масштабирование данных способствовать значительным улучшениям ИИ или мы вступаем в эпоху убывающей отдачи, никто не знает», — говорит Ребело.

И все же нет причины не праздновать успехи, достигнутые до сих пор, полагает исследователь, так как «на самом деле недавние достижения просто поразительны».