Мария Иванова
Генеративные ИИ стали одним из важнейших трендов в IT-индустрии, но в контексте технологического прогресса они — всего лишь промежуточный шаг на пути к чему-то большему. А именно, к общему искусственному интеллекту. Портал PC Gamer рассказал, чем он отличается от обычного ИИ и в чем заключаются сложности технологии.
Хотя за последние месяцы генеративные ИИ совершили невероятный скачок вперед, ChatGPT, Stable Diffusion, Copilot и им подобные языковые модели не похожи на настоящий человекоподобный интеллект. Подобные системы считаются «слабыми» ИИ. Они не осознают себя и не способны решать проблемы: по сути, чат-боты — просто огромные калькуляторы вероятностей, сильно зависящие от того, на каких базах данных их тренировали.
Научное сообщество столетиями не может прийти к единому мнению насчет того, что именно можно называть «человеческим интеллектом». Но, в целом, он отличается от ИИ способностью распознавать информацию и делать логические выводы на основе различных источников. Человек также может использовать эту информацию для того, чтобы составить планы и решать проблемы при помощи логики или абстрактного мышления.
Именно в этом направлении работают специалисты по общему искусственному интеллекту: они стремятся создать систему, способную выполнять те же когнитивные задачи, что и человек. Очертить масштабы этой работы тяжело, потому что общий искусственный интеллект должен уметь не просто подсчитывать цифры. Человеческий интеллект опирается на язык, культуру, эмоции и физические ощущения. Кроме того, наш разум достаточно хрупок и может быть подвержен манипуляциям, а также склонен допускать ошибки под влиянием стресса.
Над созданием общего искусственного интеллекта работает огромное множество научных организаций и частных компаний по всему миру. OpenAI, Google DeepMind, Blue Brain Project, Human Brain Project. Помимо этого, специалисты активно разрабатывают технологии, которые либо поддерживают концепцию общего интеллекта, либо могут стать частью единой системы. Например, глубокое машинное обучение, генеративные алгоритмы, нейронная обработка языка, компьютерное зрение, слух и даже робототехника.
Потенциальные преимущества такого интеллекта очевидны. Он способен помочь в сферах здравоохранения и образования, повысив скорость и точность диагнозов, или же составив индивидуальные программы обучения для каждого студента. Упоминать игры в этом контексте кажется немного мелочным делом, однако общий интеллект также может сделать виртуальных противников гораздо умнее, чем прежде.
Не все специалисты считают, что создание общего искусственного интеллекта вообще возможно. Но даже если он может стать реальностью, важно учитывать риски. На данный момент мнения ученых насчет безопасности общего интеллекта разделились: некоторые вообще считают, что об этом нет смысла думать заранее. Можно даже предположить, что, в теории, по-настоящему «умный» искусственный интеллект сочтет проблемы человечества слишком тривиальными на фоне экзистенциальных вопросов.
Как бы то ни было, человечество пока еще далеко от разработки истинного ИИ. Нынешние модели искусственного интеллекта ограничены узкими рамками и не могут автоматически применять знания, накопленные в одной области, к другим проблемам. Генеративные ИИ не способны на самовыражение через живопись, музыку и текст — они просто создают контент по запросу пользователя, основываясь на базах данных.
