• В этом году ИИ доминировал в повестке дня Всемирного экономического форума в Давосе.
  • Эксперты настаивают на том, что ИИ – по крайней мере, в его нынешнем виде – весьма ограничен, несмотря на шумиху.
  • Для создания искусственного интеллекта, сравнимого с человеческим, потребуются новые модели, заявили они во время дискуссии на этой неделе.

ИИ мог бы быть городская речь в Давосе в этом годуно некоторые присутствовавшие эксперты послали всем довольно обескураживающее сообщение: искусственному интеллекту еще предстоит пройти долгий путь, чтобы стать по-настоящему разумным.

Это легко понять Почему ИИ был в центре внимания Всемирного экономического форума в Швейцарии. В конце концов, мы находимся в середине цикла ажиотажа, который посрамил бы Web3.

За год, прошедший с тех пор, как мировые лидеры в последний раз собирались на ежегодное шоу, такие крупные технологические гиганты, как Google и Microsoft, бросились конкурировать с ChatGPT OpenAI, а Билл Гейтс рекламировал возможности этой технологии изменить мир.

Но, несмотря на всю шумиху, эксперты по ИИ на этой неделе настаивали на том, что ИИ – во всяком случае, в его нынешней форме – довольно ограниченная сфера применения. Особенно, если конечной целью этой области является создание общего искусственного интеллекта. Вот почему.

ИИ царапает поверхность

Во время круглого стола во вторник Генеративный ИИЭксперты сначала выделили проблемы с данными, которые необходимо преодолеть, чтобы сделать современный ИИ намного умнее.

ЧИТАТЬ   10 модных украшений, которые добавят роскоши даже самому обычному образу

Ученый-компьютерщик и «гений» Макартура Дафна Коллер рассказала комиссии, что «мы только начинаем прикасаться к доступным данным».

Многие из наиболее популярных сегодня моделей ИИ, такие как GPT-4 от OpenAI, обучаются на общедоступных ресурсах Интернета. Тип данных, которыми Коллер хотел бы управлять с помощью ИИ, выходит далеко за рамки этого.

Дафне Коллер, основательница Coursera

Дафна Коллер.

Нилсон Барнард/Getty Images



С одной стороны, существует мир данных, которые могут поступать от так называемого «воплощенного ИИ». Это искусственный интеллект, встроенный в агентов, таких как роботы, которые могут взаимодействовать с физической средой. Сегодняшние чат-боты на самом деле не получают большую часть этих данных.

В настоящее время существуют конкретные случаи, когда ИИ взаимодействует со средой такого типа для сбора данных. Подумайте, как беспилотные автомобили собирают и анализируют данные о дорожном движении или как ИИ используется для выявления ранних признаков заболеваний сетчатки.

Единственная проблема заключается в том, что пока не существует универсальной модели ИИ, которая могла бы осмысленно анализировать и обрабатывать все эти данные, помимо данных из Интернета.

Данные эксперимента также отсутствуют.

Как отметил Коллер, способность «познавать этот мир» является частью того, что делает людей такими эффективными в обучении. Для сравнения, возможности ИИ достичь этого в настоящее время отсутствуют.

Одним из решений этой проблемы с данными является предоставление машинам возможности создавать свои собственные синтетические данные, а не полагаться исключительно на созданные человеком данные, передаваемые из Интернета.

«Если мы хотим, чтобы эти машины росли, нам нужно дать им возможность не только взаимодействовать друг с другом «in silico»… но и реально познавать мир и генерировать такие данные, которые помогут им продолжать расти и развиваться. себя». она говорит.

Проблема архитектуры

Другие проблемы, на которые указывают эксперты, связаны с архитектурой.

Для Янн ЛеКун, главный научный сотрудник по искусственному интеллекту в MetaОчевидно, что большие авторегрессионные языковые модели (LLM) – модели, лежащие в основе современных чат-ботов с искусственным интеллектом – нуждаются в «новой архитектуре», чтобы достичь следующего уровня интеллекта.

В настоящее время модели ИИ, такие как LLM, работают, скажем, беря фрагмент текста, искажая его, удаляя слова, а затем прося модели восстановить полный текст. ЛеКун отмечает, что они неплохо справляются с этим с текстом, но с изображениями или видео? Забудь об этом.

«Я беру поврежденное изображение, удаляя несколько частей, а затем обучаю большую нейронную сеть восстанавливать изображение. И это не работает, или работает не очень хорошо», — сказал мета-ученый.

Стоит отметить, что сегодня существуют модели ИИ, которые неплохо генерируют изображения, но это модели текстового изображения, такие как Midjourney и Stable Diffusion. OpenAI также имеет модель искусственного интеллекта под названием DALL-E для генерации изображений, отдельную от GPT-4.

Для ЛеКунПуть к модели ИИ, которая делает все, может лежать не в тех вещах, которыми сейчас все одержимы.

«Реального решения пока нет, но вещи, которые наиболее многообещающи на данный момент, по крайней мере те, которые работают для распознавания изображений – я всех удивлю – тоже не являются генеративными. Дело», – сказал он.

Коллер также видит проблемы с нынешними программами LLM. По ее словам, текущие версии этих моделей, например, не очень хороши для понимания базовой когнитивной логики, такой как причины и следствия.

«Это полностью предсказательные машины; они просто создают ассоциации», — сказала она.

Это не первый раз, когда возникают сомнения в возможностях нынешних моделей искусственного интеллекта.

А предварительная версия статьи, представленная ArXiv тремя исследователями Google в ноябре обнаружили, что технология трансформаторов, лежащая в основе LLM, не очень эффективна для обобщения за пределами существующего набора данных. Если AGI является большой целью, это не очень многообещающе.

Кай Фу Ли

01.Кай-Фу Ли, основатель AI.

Стив Дженнингс / Getty Images для TechCrunch



Это не значит, что сегодняшние программы LLM бесполезны. Кай-Фу Ли, тайваньский учёный-компьютерщик и основатель 01.AI, который также присутствовал на панели, рассказал об их «невероятной коммерческой ценности». Его компания достигла оценки в миллиард долларов менее чем через восемь месяцев после запуска.

«Они решают реальные проблемы, могут генерировать контент, значительно повышают нашу производительность и используются повсюду», — сказал он.

Близки ли они к созданию машин, столь же умных, как люди? По крайней мере, не в их нынешнем виде.

Source

От admin