ИИ-2041. Десять образов нашего будущего

Пока это чаще всего игрушки — нечто забавное или максимум любопытное, но если указанные выше недостатки будут исправлены, платформа GPT-3 может стать эффективной средой, в которой десятки тысяч разработчиков создадут потрясающие приложения, улучшая и развивая саму платформу и одновременно привлекая к ней все больше пользователей, как это произошло с Windows и Android.

Одним из замечательных новых применений ОЕЯ непременно будет диалоговый разговорный ИИ — он сможет стать наставником для детей и компаньоном для пожилых; обслуживать клиентов корпораций, работать в службах поддержки неотложной медицинской помощи и так далее. ИИ будет оказывать помощь круглые сутки семь дней в неделю — этого зачастую не могут обеспечить люди.

Такой диалоговый ИИ можно будет быстро настроить под любое конкретное применение, под человека или ситуацию. Со временем более продвинутые версии диалогового ИИ непременно станут достаточно интересными и «приятными в общении», и даже скептики проникнутся к ним симпатией, а некоторые могут начать переживать откровенно позитивные эмоции. Хотя романтические отношения, показанные в фильме «Она»[44], на наше счастье, будут большой редкостью.

Вступая в диалог с ИИ, всегда помните, что разговариваете с тем, кто просто преобразует одни последовательности слов в другие — у него нет совести и нет души, даже если в кино показывают, что у него есть и то и другое.

Помимо диалогового ИИ, ОЕЯ-платформа может стать поисковой системой следующего поколения, способной ответить на любой вопрос. Она мгновенно перелопатит все, что связано с заданной темой, и подгонит добытую информацию под определенную функцию или индустрию. Например, финансовое ИИ-приложение ответит на вопрос вроде: «Как мне скорректировать свой инвестиционный портфель, если осенью опять будет всплеск ковида?»

Вполне возможно, платформа будет составлять базовые отчеты о спортивных играх или о состоянии фондового рынка, научится готовить выжимку из длинных текстов и станет отличным подспорьем для репортеров, финансовых аналитиков, писателей и всех, кто работает с языком.

ТЕСТ ТЬЮРИНГА, ОИИ И СОЗНАНИЕ

Есть ли у сегодняшнего GPT-3 все необходимое для прохождения теста Тьюринга? Может ли он стать общим искусственным интеллектом? Или хотя бы решительно шагнуть в этом направлении?

Скептики скажут: GPT-3 просто ловко запоминает примеры, ничего толком не понимает и по-настоящему разумным его не назовешь. В человеческом интеллекте, как известно, центральное место занимает способность логически рассуждать, планировать и творить.

Чаще всего критики систем, основанных на глубоком обучении, в том числе GPT-3, произносят что-то вроде этого: «У них никогда не будет чувства юмора. Они никогда не смогут научиться ценить искусство, красоту или любовь. Они никогда не почувствуют себя одинокими и несчастными. У них никогда не будет сочувствия к другим людям, животным или окружающей среде. Они никогда не будут наслаждаться музыкой, влюбляться или плакать».

Весьма точно и убедительно, да? Удивлю: эти слова написал алгоритм GPT-3, когда ему предложили скептически взглянуть на себя. Разве способность к столь точной самокритике не опровергает саму эту критику?

И все же пессимисты считают, что настоящий интеллект требует более глубокого понимания когнитивного процесса человека, чем доступно ИИ. Другие убеждены, что сегодняшняя архитектура компьютерного «железа» не способна сымитировать человеческий мозг, поэтому выступают за нейроморфные вычисления, способные, наряду с новым способом программирования, создать схемы, имитирующие человеческий мозг. Третьи призывают использовать в гибридных системах элементы «классического» (то есть основанного на правилах экспертных систем) ИИ в сочетании с глубоким обучением.

В ближайшие десятилетия эти теории будут протестированы — либо доказаны, либо опровергнуты. Что ж, такова природа всех научных гипотез и их верификации.

Независимо от любых существующих ныне теорий я считаю бесспорным: компьютеры просто «думают» иначе, чем наш мозг. И лучший способ повысить уровень компьютерного интеллекта — разработать общие вычислительные методы (вроде глубокого обучения и GPT-3), которые будут масштабироваться по мере увеличения вычислительных мощностей и объемов данных.

За последнее время мы не раз наблюдали, как наилучшие ОЕЯ-модели «переваривали» за год в десятки раз больше данных, чем прежде, и за каждым десятикратным увеличением следовали качественные улучшения. Тенденция ежегодного десятикратного роста эффективности языковых моделей сохраняется: в январе 2021 года, всего через семь месяцев после выпуска GPT-3, Google анонсировала языковую модель с 1,75 триллиона параметров — в девять раз больше, чем у GPT-3.

Эта модель уже прочла больше, чем сумел бы любой из нас за миллионы человеческих жизней. Процесс будет ускоряться в геометрической прогрессии. Посмотрите на график, иллюстрирующий рост параметров ОЕЯ-модели (обратите внимание: на оси Y — логарифмическая шкала).

Ежегодный десятикратный рост параметров ОЕЯ-моделей