Эволюция искусственного интеллекта, и что нас ждет в 2034 году

Спикер: Сергей Голицын, руководитель направления Т1 Искусственный интеллект, Холдинг Т1.

По важности и влиянию на человечество его сравнивают с появлением интернета и смартфонов. Речь об искусственном интеллекте, ставшем одной из главных тем 2024 года. Хотя новую волну популярности технологии мы переживаем уже несколько лет, прорыв увидели совсем недавно. Пока ИИ стремительно развивается и проникает во все сферы, люди все чаще задумываются об этических вопросах и делятся опасениями насчет его бесконтрольного использования. Как мы оказались в этой точке и что будет дальше?

Я попросил ChatGPT сравнить 2014, 2024 и 2034 годы с точки зрения развития ИИ. И вот что он ответил:

• 2014: искусственный интеллект используется в поисковых и рекомендательных системах, машинном обучении и автоматизации процессов; большинство систем ограничены в своих возможностях и не могут принимать сложные решения.
• 2024: машинное обучение и нейросети становятся более распространенными и мощными; ИИ проявляет способности к самообучению; расширяется применение ИИ в медицине, финансах, промышленности и других сферах; возникают вопросы безопасности и этики.
• 2034: искусственный интеллект – неотъемлемая часть повседневной жизни; используется повсеместно, от управления городской инфраструктурой до ухода за здоровьем; рабочие процессы автоматизированы; этическое применение ИИ станет международным стандартом; регулирование позволит безопасно развивать и использовать технологию.

Так ли это на самом деле?

Ренессанс искусственного интеллекта

Сфера ИИ несколько раз пребывала в состоянии «зимы»: ученые оказывались в тупике и начинали сомневаться в перспективах технологии.

Однако последние 15 лет мы наблюдаем новую волну интереса к исследованиям в области ИИ. Он начинает активно развиваться и приносить пользу людям, появляются примеры коммерческого применения. Многие задачи, над которыми человечество десятилетиями «ломало» голову, оказались решены за довольно короткий промежуток времени – благодаря искусственному интеллекту.

На мой взгляд, у этих изменений несколько причин. Во-первых, с развитием интернета и промышленной автоматизации открылся доступ к большим массивам данных. Вместе с тем вычислительная мощность достигла уровня, необходимого для обработки целых «озер данных». И, наконец, появились усовершенствованные модели машинного обучения. База для обучения уже была – спасибо big data.

Середина 2010-х стала точкой перелома, после которой стремительно начало развиваться глубокое обучение. Оно позволяет создавать новые типы приложений для работы с огромными объемами информации. Тогда же начали развиваться вариационные автоэнкодеры (Variational Autoencoder, VAE). Это генеративные модели, которые состоят из двух частей: одна анализирует любые данные, другая выдает на их основе похожий уникальный результат. Например, с помощью VAE можно написать музыку или создать изображение.

Какое-то время преобладали простые модели, которые отлично справлялись с аналитическими задачами. С 2015 появляются новые решения – более совершенные, дешевые и доступные. Начинается гонка за масштабированием. В результате появляются новые архитектуры, которые позволяют языковым моделям эффективнее работать с графическими и текстовыми данными. Развиваются большие языковые модели (LLM) и улучшается обработка естественного языка, в том числе машинный перевод и языковое моделирование. Эксперты допускают, что именно этот тип архитектуры может стать ведущим в дальнейшем развитии ИИ.

С этого момента мы видим значительный скачок в масштабе и возможностях LLM. Постоянно появляются новые модели, более эффективные и функциональные. Они помогают в самых разных сферах – от генерации изображений до написания кода. Здесь начинается история знакомого всем ChatGPT: в гонку включается его разработчик и выпускает несколько генеративных моделей – предшественников чат-бота GPT.

Далее раскрывается потенциал мультимодального искусственного интеллекта, и появляются нейросети, способные обрабатывать и связывать разные виды данных: текст, видео, аудио, изображения. Например, популярная DALL-E.

И это только некоторые достижения в области ИИ – наиболее яркие и революционные. Как мы видим, предыдущие 10 лет были очень динамичными и насыщенными для искусственного интеллекта – отрасль «вышла из спячки». От локального исследования потенциала глубокого обучения мы максимально приблизились к повсеместному применению технологии вплоть до бытового уровня.

ИИ становится генеративным и этичным

К началу 2024 года появилось уже несколько продвинутых генеративных языковых моделей, в том числе самая передовая на сегодня GPT-4 и ее ближайший конкурент Gemini Ultra от Google. Они очень быстро нашли применение в бизнесе и повседневной жизни. Так, всего за пару месяцев 2023-го активными пользователями ChatGPT стали 100 млн человек – исторический рекорд. Сегодня аналитики оценивают их число в 180 млн. На рынке появляется все больше решений, скорость их разработки растет в геометрической прогрессии. Возможно, пока вы читаете этот текст, появилась новая, более совершенная модель.

Всего 10 лет назад технологии едва справлялись с распознаванием текста и изображений. Сегодня они берут на себя сложные аналитические и творческие функции и применяются в самых разных сферах. В медицине ИИ может быть полезен для создания лекарств, постановки диагноза, регистрации данных, консультирования. В сельском хозяйстве – для точного расчета доз удобрений и прогнозирования погоды. В аэрокосмической отрасли он помогает управлять полетами и моделировать корабли.

Постепенно меняется и рынок труда: растет спрос на технических специалистов и ученых, которые придумывают новые алгоритмы и модели. Среди них – Data Scientists, ML-инженеры, ML/AI-Scientists.

Однако на первый план все чаще выходят социальные и этические аспекты, а во всем мире призывают к скорейшему регулированию этой сферы. В обществе растет беспокойство по поводу быстрого развития технологии. Опасения разделяют и сами разработчики: в марте прошлого года лидеры отрасли призвали вдумчиво подходить к дальнейшей работе над ИИ. На прошедшем в январе 2024 года Всемирном экономическом форуме Сатья Наделла, генеральный директор Microsoft, призвал мир достичь консенсуса относительно вызовов, связанных с развитием искусственного интеллекта, а генсек ООН Антонио Гутерриш предостерег большой бизнес от безрассудства в погоне за растущей прибылью. Важно убедиться в положительных последствиях распространения ИИ и разработать общие стандарты безопасности.

Российская законодательная база по регулированию ИИ пока находится на этапе «взросления». Однако уже сегодня в стране сформировалось активное сообщество организаций частного и госсектора, которое в том числе сфокусировано на разработке концепций правового и саморегулирования в этой области. Еще в 2019 году был создан единый орган для развития ИИ в стране – Альянс в сфере искусственного интеллекта. А спустя два года его участники, ведущие отечественные компании, приняли Кодекс, который устанавливает принципы взаимодействия с технологией. В ближайшие годы вопросам специального регулирования этой сферы будет уделяться все больше внимания как на локальном, так и на международном уровнях.

Что будет дальше?

ИИ уже не является чем-то футуристичным и имеет шансы стать незаменимым помощником человека – как когда-то стали смартфоны. Сегодня он уже решает сложнейшие научные задачи, рекомендует вам товары на маркетплейсах, помогает искать вакансии, проводит кредитный скоринг

Среди потенциально интересных задач для генеративного искусственного интеллекта в духе нашего времени – генерация кода для отечественных продуктов: это ускорит миграцию на российские технологии и достижение цифрового суверенитета. Использование инструментов автоматического документирования на базе генеративного интеллекта позволит быстрее реализовывать проекты в ИТ, строительстве и науке. Следовательно, в ближайшие годы технология может повысить производительность труда и беспрецедентно изменить мировую экономику. Основным вызовом здесь станет формирование постоянно растущего спроса на новые товары и услуги и поиск рынков сбыта. Максимального результата достигнут компании, которые смогут открыть для себя эти возможности.

Последние 10 лет человечество работало над системами прикладного ИИ, постоянно увеличивая количество параметров и создавая все новые модели. Но эпоха «больше – лучше» подходит к концу. Думаю, что теперь внимание разработчиков будет сосредоточено на увеличении возможностей моделей и вопросах безопасности. Важно не только продвигаться вперед, но и обеспечить соответствие новых инструментов интересам общества.

Есть мнение, что сегодня мы стоим на пороге создания сильного искусственного интеллекта (AGI), способного мыслить и действовать как обычный человек. AGI – гипотетические системы, которые будут обладать такой же универсальностью, как и наш мозг, и смогут решать неограниченное количество интеллектуальных задач. Таких решений пока не существует, но работа в этом направлении уже идет. С тем, что AGI станет доступен к концу XXI столетия, согласны большинство экспертов. А по самым оптимистичным оценкам, технология может появиться уже в 2032 году. Если мы не будем сбавлять темпы, то, на мой взгляд, прогноз может оказаться вполне реальным.