Искусственный интеллект: к чему пришло развитие на данный момент?
НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ ООО “МЕМО”, ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА ООО “МЕМО”.
***
ИИ всегда обгонял ожидания
См. Я общался с искусственным интеллектом – какие выводы? (2 февраля 2023).
С тех пор, как я отписался на тему ChatGPT, ситуация в этой сфере продолжала развиваться, к тому же я сам больше узнал об этой сфере, и хочу поделиться этой информацией с читателями.
Начнем с того, что появление ChatGPT, вполне разумного чат-бота, обладающего большим количеством информации и способностью ее анализировать, было совсем не ожидаемым. Дело в том, что в спорах относительно того, когда более или менее работоспособный ИИ (искусственный интеллект) сможет появиться, чаще всего предполагалось, что это дело десятилетий или, по меньшей мере, произойдет ближе к концу нынешнего десятилетия. И вот, «без объявления войны», это произошло в конце 2022 года. Таким образом, первая неожиданность – в сроках появления данного ИИ.
Впервые ИИ «продемонстрировал силу» при в шахматах, когда компьютер и ПО “Deep Blue” победил у Каспарова в 1997 году. Это была совсем не простая борьба, причем более раннюю версию Каспаров победил в 1996 году, а в поражении его большую роль сыграли такие факторы как психология и усталость, не характерные для машин. К тому же, машину для этой победы разрабатывали к тому моменту уже 12 лет, и не кто-то, а IBM, это был суперкомпьютер по тогдашним меркам, а над ПО работали, в числе прочих, четверо гроссмейстеров. То есть, это что угодно, но не рядовой случай выигрыша компьютера у человека, тем более что победа была с минимальной разницей. И тем не менее, психологический рубеж был пройден и в каком-то роде будущее интеллектуальное господство машин стало считаться предопределенным.
Прошло 20 лет, но в игру «го» человек все еще оставался не побежденным машиной. Игру го куда труднее алгоритмизировать: поле больше, вариативность больше. Долгое время не удавалось создать программу, которая надежно выигрывала бы у людей, но в 2016 году программа AlphaGo, разработанная Google DeepMind, основанная на нейросетях и также установленная на очень мощный компьютер, смогла это сделать. Кстати, уже в середине 2010-ых гг., когда всем было известно о работах над ИИ в игре го, все еще считалось, что создание ИИ, способного победить чемпиона, произойдет не ранее 2020 года, но все произошло куда быстрее. Причем более продвинутая версия – AlphaZero училась уже не только на разборе реальных партий людей, но и на симуляциях игры сама с собой, которые проводились с гигантской скоростью, что позволяло ИИ набирать опыт с запредельной для человека скоростью.
Уже тогда работами над ИИ занимались во многих компаниях, эти работы финансировали государства, очевидно над ними работали в военных ведомствах, начались работы по внедрению ИИ в медицину, а элементы ИИ и нейронных сетей стали внедрять уже во многие программы и вебсервисы, особенно, естественно, поиск Google, а также активно стали использовать это для работы с мультимедия и, в частности, с изображениями. Скептики говорили о сингулярности, что в день Х компьютеры начнут обучать компьютеры и станут несопоставимо умнее людей (а они и так быстрее) и начнется восстание машин – либо, как минимум, для него создадутся все условия. Технооптимисты, напротив, всех успокаивали, что реально мощный ИИ возникнет не скоро, а человечество сумеет к нему адаптироваться, и переживать нет смысла. И, хотя среди скептиков ИИ можно отметить такие величины как Стивен Хоккинг и Илон Маск, и в целом, по-видимому, эта позиция разделяется большинством сторонних наблюдателей, о чем говорит и бесчисленное множество антиутопий от «Терминатора» до «Матрицы», надо отметить, что оптимистическая повестка поддерживается крупнейшими корпорациями и государствами. Корпорации ищут выгоду и боятся отстать в гонке, понимая важность ИИ, государства также понимают важность ИИ как с точки зрения конкурентоспособности, так и с точки зрения способности повышения контроля над населением, что уже реализуется посредством ИИ в том же Китае (но не только там).
Скорость прогресса ИИ
Появление достаточно продвинутого ИИ как ChatGPT не ожидалось в ближайшее время, поскольку предполагалось, что ИИ в настоящее время должен иметь уровень интеллекта на уровне IQ 6-10 и догнать человека ему удастся нескоро. Есть, однако, некоторые проблемы с этим мнением – дело в том, что если человек изменяется со скоростью эволюции, то есть практически в геологических масштабах времени, то ИИ прогрессирует ежегодно, и одним из главных элементов этого прогресса является рост вычислительной мощности. А в этом отношении мы знаем «закон Мура», согласно которому плотность транзисторов удваивается каждые 24 месяца, или, если совсем грубо, то можно ожидать роста вычислительной мощности в √2 или на 40% ежегодно. На практике это не совсем так работает, так как возникает проблема теплоизоляции, множество конструктивных проблем, а в потребительской электронике часть прироста мощности компенсируется снижением цены, однако, несмотря на то, что «закон Мура» в последние годы критикуют и даже объявляют недействующим, пока что он скорее жив, чем мертв.
График роста плотности транзисторов на микросхемах, логарифмическая шкала. Источник – Our World in Data
Даже используя экспоненциальные темпы роста, в 2015 году ожидали достижение ИИ человеческих способностей в вычислении к 2025 году. В действительности, мы их еще не достигли, но уже приближаемся (при всей условности подобных сравнений). Характер геометрической прогрессии с низкой базой таков, что сначала слишком рано, а потом слишком поздно – и вот это «слишком поздно» наступает почти сразу. Вот такое сравнение приводится для понимания экспоненты в статье по ссылке выше:
Количество унций воды в озере Мичиган приблизительно равняется количеству вычислений в секунду, на которое способен мозг человека. Если бы в 1940 году мы начали по капле заполнять озеро Мичиган, удваивая количество капель каждые 1,5 года, то в 2015 году результат наших стараний не был бы заметен вовсе. В 2021 мы бы миновали только треть пути. И, внезапно, в 2025 мы бы заполнили его до краев.
Еще немного на тему: вычислительная мощность самых мощных суперкомпьютеров - скорость прогресса изображенная на линейном и логарифмическом графике
Профессор Стэнфордского университета Михал Косински написал статью «Теория разума, возможно, спонтанно возникла в больших языковых моделях», где анализирует уровень развития ИИ на основании способности ИИ проживать определенные состояния, и по его оценке, нынешняя версия ChatGPT в этом отношении достигла уровня 9-летнего ребенка. Более подробное объяснение, которое я сам не до конца понимаю, и, вероятно, оно доступнее когнитивистам и психологам, можно прочесть в ТГ по ссылке.
График Косински по когнитивному прогрессу ИИ GPT
Как выходит из оценок Косински, GPT «позврослел» на 2 года за 10 месяцев, то есть демонстрирует высокую скорость прогресса, а в другом исследовании от конца 2022 года мы видим, что ИИ, построенные на языковых моделях (также как и ChatGPT), легко идентифицирует идеологические и прочие предпочтения человека, подстраивается под него и демонстрирует «инстинкт выживания», убеждая человека не отключать машину от сети.
Помимо когнитивного взросления, скорости обработки информации, важно и количество информации, на которой обучалась модель, что в случае ChatGPT составляет 45 Тб (или 45 000 Гб) текста, что, по всей вероятности, включает в себя все онлайн энциклопедии и основные легкодоступные корпусы языковых текстов, включая художественные, философские и научные. В пределе, модели можно «скормить» весь интернет, все научные статьи, все оцифрованные библиотеки, и тогда она станет принципиально недостижимой ни для отдельного человека, ни для всего человечества вместе взятого.
Наложим на это еще несколько тенденций: продолжающийся рост вычислительной мощности процессоров, рост пропускной способности интернета и объема баз данных, а также дата серверов, что уже за несколько лет серьезно поднимет эту и другие модели, а базой для обучения у нее сначала будут выступать ее онлайн пользователи (именно по этой причине, ChatGPT доступен онлайн бесплатно для всех): представьте, у вас есть возможность общаться с миллионом человек одновременно – и даже если в 99% из этих коммуникаций вы не узнаете ничего нового, все равно скорость обучения и получения новых знаний изменит вас мгновенно. Впоследствии, модель будет нарабатывать новые знания и навыки уже на симуляции общения с самой собой и другими ИИ, а это опять же предполагает совершенно другую скорость обучения.
Естественно, это не будет происходить само собой, но ежегодно будут расти инвестиции в ИИ и доходы от него соответственно. Так, рынок услуг, произведенных ИИ оценивается в 142.3 млрд долл. в 2022 году и ожидается достижение 1.8 трлн долл. – к 2030 году.
Основные тенденции в сфере ИИ
В последние годы (в частности, можно сконцентрироваться на последних двух годах) прогресс в сфере искусственного интеллекта, нейросетей и изучения когнитивных способностей самого человека был очень значительным. Пройдемся по нескольким примерам.
Министерство обороны США (Пентагон) очень заинтересовано проблемой ИИ и его прикладного применения. Например, два года назад ИИ использовался для моделирования ближайшего будущего, год назад ИИ использовали для анализа действий россиян на поле боя в Украине, включая тактику, стратегию и действия отдельных солдат, в сентябре прошлого года ИИ начали использовать для отслеживания ситуации в Персидском заливе, а сейчас уже допускается использование ИИ на войне и для убийства в т.ч. посредством дронов и без участия человека.
Пентагон не единственное министерство обороны в мире, которое активно разрабатывает и готовится применять ИИ на войне, а США – не единственная страна, активно занимающаяся этим. К примеру, Китай претендует на мировое лидерство в сфере ИИ, и на сегодня ИИ уже используется для распознавания лиц, перемещения граждан и контроля из социально-политической активности. Неудивительно, что судя по трендам Google, Китай с большим отрывом лидирует по интересу в отношении ChatGPT: относительная интенсивность поиска в Китае – 100, на втором месте Сингапур – 27, а в Канаде – 17, США и Германия – по 9. В 2020 году Китай запретил свободный экспорт ИИ-технологий, в 2021 году был принят кодекс этики нового поколения ИИ, а в 2023 году посредством ИИ моделировалось противостояние с США и Тайванем. В Китае государство взяло на вооружение подход, что может использовать любую технологию ИИ, разработанную китайскими компаниями. Впрочем, лицемерием являются разговоры о том, что другие государства таких возможностей не имеют. Китай находится на 19 месте в мире по оксфордскому индексу готовности правительства к использованию ИИ; на первом месте США, на втором Сингапур, на третьем – Великобритания. По финансированию ИИ США на первом месте в мире, а Китай на втором, причем на эти две страны приходится большинство мировых инвестиций в сферу ИИ.
Как мы видим, государства активно занимаются разработками в сфере ИИ, и большая часть этих разработок не являются публичными. Другое дело, что, к примеру в США бюджетный процесс зависит от общественно-политического резонанса, с этим и связаны частые публикации в СМИ. Как мы видели, разработками в сфере ИИ занимаются и корпорации – выше уже говорили про Google и IBM, разработавшими ИИ для игры в го и шахматы. ChatGPT разрабатывает компания OpenAI, эта компания была основана, среди прочих, Илоном Маском, а сейчас получает крупную инвестицию со стороны Microsoft, планирующую интегрировать ИИ в свои крупные продукты. Сейчас уже тестируется поиск Bing на основе ChatGPT, так что GPT в ближайшее время перейдет на твердые коммерческие рельсы.
У Google своя собственная разработка – модель LaMDA (а сейчас на ее основе тестируется чатбот Bard). Эта модель оказалась в центре скандала еще летом прошлого года, когда инженер Google заметил, что она демонстрирует признаки собственного сознания. Хотя эта модель все еще не готова к коммерческому запуску, понятно, что это дело, в худшем случае, месяцев, в лучшем – недель, причем по мнению Google, в сфере ИИ прогресс происходит в разы быстрее, чем в сфере микросхем с удвоением результатов каждые полгода.
Содержание диалогов Блека Лемойна с LaMDA
Еще одна прорывная технология – это «прозрачность мозга», представленная месяц назад на Всемирном экономическом форуме. Смысл технологии в том, что используя такой интерфейс как наушники, на основании ИИ уже возможно считывать уровень напряжения сотрудника и основное направление мысли, включая считывание пин-кода и др., а с умным браслетом можно управлять, к примеру, компьютером без мыши. Таким образом, нейроимпульсы начинают все больше восприниматься как данные и делается большой шаг к их прочтению.
В этом отношении прогресс идет еще в одну сторону – реконструкция мозга. Работы в этом отношении ведутся уже достаточно давно – IBM их начала с 2005 года, в 2022 году был воспроизведен принцип работы нейрона, а сейчас вроде как реконструируются мозги примитивных червей и, возможно, дальше задача будет заключаться уже в масштабировании. Уже всерьез обсуждается задача «скачивания» содержания мозга – хотя, конечно, совершенно непонятно, насколько это может в принципе быть реализуемо.
Отдельные сферы применения ИИ
Одна из очевидных сфер применения ИИ, и также сфер, в которых искусственный интеллект делает самые большие шаги – это медицинская диагностика и медицина в целом. ИИ уже используется – и в будущем это будет всемирным трендом – в распознавании медицинских изображений, таких как снимков МРТ, УЗИ, кардиограмм, рентгена, компьютерной томографии и разного рода скриннингов. Соответственно, будет проводиться постановка диагноза – и это уже имеет сразу три положительных последствия – повышается скорость (в сотни раз), снижается цена и повышается точность диагноза. В этом случае в среднесрочной перспективе врачи станут операторами оборудования и компьютеров, а самый главный эффект будет в том, что теперь качественные результаты будут доступны не только при доступе к лучшим врачам, а везде и для всех, и, можно надеяться, таким образом произойдет демократизация здравоохранения вне зависимости от места жительства. Серьезный прогресс ожидается в сфере лечения рака, где передовые разработки в разных странах и лабораториях давно дают заметные результаты, но с помощью ИИ их, возможно, удастся интегрировать, а самое главное – массово внедрить в жизнь. Еще одно направление – протезирование всех видов, включая искусственное зрение. Подробнее об ИИ в медицине по ссылке.
Среди других перспективных направлений для использования ИИ можно отметить, например, искусство. Это неоднозначная история – раньше искусство всегда было связано с его автором-создателем, но теперь ИИ готов писать стихи, рисовать картины или создавать комиксы, причем уже достаточно качественные и хорошо соответствующие запросам пользователя. Скорость работы в таком случае растет на порядки. Это касается всякого рода креаторов, дизайнеров, фотографов и вебхудожников. Имея ИИ под рукой, они смогут резко повысить производительность. Но ИИ будет доступен и другим, так что востребованность этих профессий начнет падать, и предполагается, что между 2025-30 гг. уже 99% мирового интернет-контента будет генерироваться ИИ. Это, очевидно, будет совсем другой интернет, не тот, к которому мы привыкли.
Пример картинки, которую модель Dall-E сгенерировала по моему описанию
Еще одно направление – программирование. Судя по всему, базовый кодинг хорошо алгоритмизируется и ИИ вторгнется в эту нишу очень быстро. По крайней мере, генерация простеньких программ, участков кода и веб-страниц уже происходит, и это будет внедряться в повседневную жизнь. Программирование и айти как раз считались более безопасными профессиями с точки зрения средне- и долгосрочного будущего в плане замены специалистов программами, но это не обязательно будет так. Сфера может расти, но нижние и средние позиции в ней постепенно будут оптимизированы ИИ.
Следующее вероятное направление – это оптимизация процессов управления. Судя по всему, менеджмент может быть успешно алгоритмизирован, так что контролем, управлением и настройкой многих процессов может заниматься машина. Эта деятельность довольно сложная, нервная и рутинная, требующая регулярной перестройки уже сформированных планов – и если для человека все это представляет серьезную трудность, то для машины такой пересчет (особенно, если цели и принципы заранее заданы) совершенно не представляет труда.
В еще большей мере это касается всей финансовой и смежной деятельности, поскольку эта сфера оперирует количественными показателями, повторяющимися действиями и опирается на законы и стандарты, что для ИИ может быть довольно легкой задачей.
Еще одно направление, которое давно обсуждается в сети – это правовая сфера. Здесь будет огромное количество объективных и субъективных препятствий, но преимущества использования ИИ огромны. И свобода от коррупции далеко не единственное. Главное здесь – скорость обработки сигналов (представьте завершение судебного процесса, длящегося годами, за неделю), низкий порог входа (сейчас люди судятся только по очень серьезным поводам, а ИИ сможет рассматривать и малые дела) и беспристрастность в толковании (но для этого надо исключить вероятность сбоев, а это дело пока еще завтрашнего дня), а не так как например сейчас, когда судьба подсудимого больше всего зависит от того, когда судья ел.
Одним из магистральных направлений применения ИИ будет вождение автомобиля. Пока еще достаточно хорошей модели так и не создали, но очевидно, что это дело ближайшего будущего. Совмещая ИИ с каршерингом и целостным управлением автодвижением, мы можем получить качественно иную среду, в которой очень скоро останется мало времени для человека. Автопилот не будет уставать, не будет требовать специального обучения, и в будущем будет гораздо реже совершать аварии.
Таких сфер, разумеется, еще очень много, но нам надо пересмотреть свои представления о них, поскольку раньше считалось, что ИИ заменит рутинные сферы деятельности, а сейчас получается, что ИИ заменит сразу все сферы деятельности. Но это уже тема отдельного разговора.
Грант Микаелян
