Что произойдет, когда искусственный интеллект (ИИ) достигнет уровня интеллекта человека?
И КОГДА это произойдет?
ИИ человеческого уровня, иногда называемый AGI (общий искусственный интеллект), определяется как способность машинной программы пройти «Тест Тьюринга», что будет демонстрировать ее способность понимать и/или исследовать любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек, а также выполнять эти задачи способом, неотличимым от людей.
Взгляните, какие результаты уже показывают нейросети для обработки текстов и изображений. Примеры этого включают GPT-3 (на подходе уже и GPT-4), DALL-E, DALL-E 2, Stable Diffusion и многие другие. Эти доступные для каждого платформы уже совершают творческую революцию.
Мы свидетели реализации одного из метатрендов, который обусловлен конвергенцией огромных объемов облачных вычислений, большого количества размеченных данных и глобальной связи с высокой пропускной способностью.
Все отрасли – от здравоохранения, образования и развлечений до дизайна, финансов и розничной торговли – будут затронуты в значительной степени этим трендом.
Взглянем на предсказания Рэя Курцвейла и Илона Маска, связанные с ИИ, узнаем о недавнем прорыве Google DeepMind и ознакомимся с пятью примерами того, как ИИ уже превосходит человеческие возможности.
Погружаемся!
РЭЙ КУРЦВЕЙЛ И ИЛОН МАСК ОБ ИИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО УРОВНЯ
Предсказание Рэя
2029 год — это дата, когда ИИ «достигнет человеческого уровня интеллекта» (на момент 2022 года он еще больше в этом уверен, чем когда-либо раньше).
Недавно Питер Диамандис (вольный перевод статьи которого вы сейчас читаете) встретился с Рэем, чтобы обсудить его предсказание и увлекательную историю о том, как большинство мировых экспертов по искусственному интеллекту согласились с ним.
Курцвейл впервые сделал свой прогноз о том, что ИИ достигнет уровня интеллекта человека еще в 1999 году. Это было настолько смелое и тревожное предсказание, что Стэнфорд организовал международную конференцию для его обсуждения в следующем году.
Во время конференции был проведен опрос мировых экспертов по ИИ с вопросом: «Думали ли участники, когда и когда ИИ достигнет интеллекта человеческого уровня?»
Вот результаты опроса примерно 150 экспертов на конференции:
-20% считали, что этого никогда не произойдет
-80% считали, что это произойдет, но не к 2029 году.
Большинство считало, что на это уйдет не менее 100 лет.
Это было 22 года назад.
С тех пор ИИ добился огромного прогресса, особенно за последние несколько лет.
В 2021 году платформа онлайн-прогнозирования Metaculus провела еще один опрос экспертов по ИИ, и все пришли к единому мнению, что к 2042 году ИИ достигнет интеллекта человеческого уровня.
Но в этом году (2022) был проведен еще один опрос с тем же вопросом. На этот раз эксперты по ИИ достигли целевой даты 2030 года, что, по сути, соответствует первоначальному прогнозу Рэя, который он придерживался с 1999 года.
Предсказание Илона
Илон Маск предсказывает, что ИИ еще быстрее достигнет интеллекта человеческого уровня.
Его прогноз состоит в том, что ИИ станет «значительно умнее любого человека и обгонит нас к 2025 году».
Но, как сказал Илон в интервью The New York Times: «Это не значит, что через пять лет все полетит к черту. Это просто означает, что все становится нестабильным или странным». Все будет странно в этот период, когда компьютеры будут значительно умнее нас.
Одна из проблем озвученных Маском заключается в том, что в настоящее время нет регулирующего органа, контролирующего развитие ИИ. Но попытки создать такой орган предпринимаются.
DeepMind от Google.
Как говорит Илон: «Просто природа ИИ, который они создают, такова, что он сокрушает всех людей во всех играх», — сказал он. «Я имею в виду, что это же воплощенная в реальность сюжетная линия [фильма] «Военные игры»».
GOOGLE DEEPMIND ОБЪЯВЛЯЕТ, О ПРИБЛИЗИЛИЖЕНИИ К ДОСТИЖЕНИЮ ИИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО УРОВНЯ («ИГРА ЗАКОНЧЕНА!»)
В мае этого года компания Google DeepMind объявила, что ее новый искусственный интеллект под названием Gato способен выполнять более 600 задач «в самых разных средах».
Итак, как же работает Gato? И что именно этот ИИ может сделать?
Gato использует единую нейронную сеть: вычислительную систему со взаимосвязанными узлами, которая работает подобно нервным клеткам в человеческом мозгу. Он может подписывать изображения, общаться в чате, складывать блоки с помощью настоящей руки робота и даже играть в игровую консоль Atari 1980-х годов.
Как отмечает научный сотрудник DeepMind Нандо де Фрейтас, самые сложные задачи в гонке за создание общего искусственного интеллекта (AGI) уже решены.
«Теперь все дело в масштабе! Игра окончена! Речь идет о том, чтобы сделать эти модели больше, безопаснее, эффективнее с точки зрения вычислений, быстрее…»
В то же время де Фрейтас признает, что до реального достижения ОИИ еще далеко.
Но нам не нужно ждать, появления ОИИ, чтобы увидит доказательства превосходства ИИ над людьми. Вот же они:
5 ПРИМЕРОВ ИИ, ПРЕВОСХОДЯЩЕГО ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Пример № 1: ИИ побеждает в конкурсе по диагностике опухолей команду из лучших врачей (2018 г.). Ученые из Исследовательского центра ИИ по неврологическим расстройствам и исследовательская группа из Capital Medical University в Китае передали ИИ под названием BioMind тысячи изображений заболеваний (включая онкологические заболевания), связанных с нервной системой. В двухэтапном соревновании BioMind правильно диагностировала 85% случаев за 18 минут по сравнению с группой лучших неврологов, которые достигли точности только в 64% за 50 минут.
Пример № 2: ИИ проектирует компьютерный чип так же, как инженер-человек, и даже быстрее (2021 г.). Набор алгоритмов Google Brain теперь может разрабатывать компьютерные чипы, используемые для запуска программного обеспечения ИИ, которые значительно превосходят те, которые разработаны экспертами-людьми. Используя тип машинного обучения, называемый глубоким обучением с подкреплением, такие «автоматизированные разработчики чипов ИИ» могут разработать чип за считанные часы, по сравнению с обычным процессом, который может занять недели или даже месяцы.
Пример № 3: ИИ DeepMind решает математические головоломки, которые десятилетиями ставили людей в тупик (2021 г.). Работая с командой математиков, DeepMind разработала алгоритм для решения двух давних математических загадок: теории узлов и изучения симметрий. Алгоритм смог просматривать различные математические поля и обнаруживать связи, которые ранее ускользали от человеческого разума. Впервые машинное обучение нацелено на ядро математики — науку для выявления закономерностей, которая в итоге приводит к формально доказанным идеям или теоремам о том, как устроен наш мир.
Пример № 4: ИИ побеждает 8 чемпионов мира по бриджу (2022 г.). Бридж — это коммуникативная и стратегическая игра, которая долгое время противостояла господству искусственного интеллекта. До нынешнего момента. ИИ для игры в бридж под названием NooK, разработанный французским стартапом NukkAI, обыграл 8 чемпионов мира по бриджу на соревнованиях, проходивших в Париже. NooK — это своего рода гибридный алгоритм, сочетающий символический (то есть основанный на правилах) ИИ с доминирующим сегодня подходом к глубокому обучению. В 80 сетах против своих соперников-людей NooK выиграл 67, или 83%.
Пример № 5: ИИ, создающий белки, придумывает лекарства, которые люди не могли придумать (2022 г.). Ученые из Вашингтонского университета использовали алгоритм глубокого обучения, чтобы не только предсказать общую площадь функционального участка белка, но и затем смоделировать структуру. Команда использовала новое программное обеспечение для создания лекарств, которые борются с раком, и разработки вакцин против распространенных вирусов (и некоторых не таких распространенных, но часто приводящих к смерти). Как отметил ведущий ученый, участвовавший в исследовании, доктор Дэвид Бейкер: «Глубокое обучение изменило предсказание структуры белка за последние два года, и сейчас мы находимся в процессе аналогичного преобразования конструкции белка».
Конечно, есть сотни других примеров, начиная от ИИ, создающего убедительные изображения и записи, и заканчивая инструментом DeepMind AlphaFold, определяющим структуры около 200 миллионов белков.
МЫСЛИ
Вместо того, чтобы просто опасаться дальнейшего прогресса ИИ, мы должны рассматривать технологию как компаньона.
Люди уже давно продемонстрировали замечательную способность использовать технологические средства в новых возможностях для роста. История рисует четкую картину этого.
ИИ ничем не отличается от других инструментов. В переводе следующих метатрендов об этом будет подробнее.
Вольный перевод (со вставками от Коллекционера будущего) вот этого https://www.diamandis.com/blog/metatrend_2_ai_will_achieve_human-level_intelligence