Когда искусственный интеллект дорастет до кандидата наук? Мнение главы Google DeepMind

Искусственный общий интеллект (AGI) – кажется, именно к этой вершине стремятся все крупные AI-лаборатории, от Google до OpenAI. Они вкладывают миллиарды в развитие облачных технологий, графических процессоров и прочей необходимой инфраструктуры.

В последние месяцы то и дело появляются сообщения о том, что некоторые из этих компаний вот-вот достигнут заветной цели. Однако, похоже, термин AGI превратился в модное словечко, которое руководители используют по-разному в каждом разговоре.

Например, чаще всего AGI описывают как сложную AI-систему, превосходящую когнитивные способности человека. Но, например, в соглашении о многомиллиардном партнерстве Microsoft с OpenAI, AGI – это AI-система, способная приносить до 100 миллиардов долларов прибыли.

В мае генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис заявлял, что AGI уже не за горами. Тогда он выразил обеспокоенность тем, что общество не готово к последствиям. По его словам, эти перспективы не дают ему спать по ночам.

Но, похоже, сейчас мнение Хассабиса изменилось. Выступая на All-In Summit на прошлой неделе, глава Google DeepMind заявил, что разговоры о том, что современные AI-системы обладают "интеллектом уровня кандидата наук" – это нонсенс.

В чем проблема современных AI-систем?

Хассабис выдвинул важный аргумент: AI-чатботы склонны генерировать вводящие в заблуждение и попросту неверные ответы, если вопросы заданы определенным образом.

Это еще раз подчеркивает важность умения правильно формулировать запросы (prompt engineering) при работе с этими инструментами. Возможно, вы помните, что, согласно отчету, одной из главных жалоб на подразделение Microsoft AI в прошлом году было то, что Copilot уступает ChatGPT.

Microsoft поспешила переложить вину на отсутствие навыков составления запросов, заявив, что потребители используют инструмент не по назначению. Однако вскоре компания запустила Copilot Academy, чтобы научить пользователей, как извлечь из него максимум пользы.

Часто можно услышать, как некоторые из наших конкурентов говорят об этих современных системах, которые у нас есть сегодня, как об "интеллекте уровня кандидата наук". Я думаю, это нонсенс. Это не интеллект уровня кандидата наук. У них есть некоторые возможности, которые находятся на уровне кандидата наук, но они не обладают общими способностями, а именно это и должно быть общей способностью: выполнять работу на уровне кандидата наук во всех областях.

Генеральный директор Google DeepMind, Демис Хассабис

Когда ждать настоящий AGI?

Демис Хассабис считает, что настоящая система AGI не должна допускать столь очевидных ошибок. По его мнению, до появления настоящего AGI мир отделяют от 5 до 10 лет.

Он также отметил, что отсутствуют важнейшие компоненты, такие как непрерывное обучение, которое позволяет AI-системам становиться умнее, обучаясь на онлайн-контенте. Без этой возможности чат-боты не могут узнавать ничего нового или использовать свежую информацию для усиления или изменения определенного поведения.

Хассабис утверждает, что современным AI-системам все еще не хватает ключевых возможностей, но предполагает, что усилия по масштабированию могут помочь обойти некоторые из этих ограничений. Это происходит на фоне сообщений о том, что ведущие AI-лаборатории, такие как OpenAI и Anthropic, столкнулись с проблемой нехватки качественных данных для обучения, что затрудняет разработку более совершенных AI-систем.

Мнение редакции MSReview: Заявление CEO Google DeepMind подчеркивает важную грань в обсуждении AGI. Пока другие компании спешат заявить о своих достижениях, важно помнить, что настоящая общая искусственная интеллекция требует не только впечатляющих отдельных результатов, но и стабильной, всесторонней компетентности на уровне эксперта в любой области. Оценка в 5-10 лет до достижения AGI выглядит более реалистичной, учитывая текущие ограничения в обучении и качестве данных.