Эксперты рассказывают, как новые методы обучения могут помочь достичь AGI

Искусственный интеллект (ИИ) вскоре может обрести собственный разум, и многие компании хотят, чтобы это произошло как можно скорее. Правдоподобно ли это, еще неизвестно; однако, если это будет достигнуто, мы сможем перейти от эпохи искусственного интеллекта к эпохе искусственного интеллекта в рекордно короткие сроки.

Взрыв ИИ последних лет может показаться многим неожиданным, но отрасль находится в постоянном развитии уже несколько десятилетий. По мере развития технологий эволюция искусственного интеллекта идет быстрыми темпами, и многие в отрасли уже ожидают следующего большого шага. Это искусственный общий интеллект (AGI), который в настоящее время остается теоретической концепцией, но многие считают, что это станет следующей волной в обучении ИИ автономному интеллекту.

Существует множество обнадеживающих мнений относительно перспектив ОИИ как продуктивного инструмента во многих высокопроизводительных отраслях. Вокруг этой концепции также возникает много вопросов и опасений. Как вы определяете AGI? Кому будет полезна эта технология? Каковы этические последствия? Можно ли это контролировать?

Некоторые отраслевые эксперты помогли прикоснуться к этой неуловимой теме и раскрыть, что возможно по мере того, как мы приближаемся к переломному моменту текущей итерации искусственного интеллекта, больших языковых моделей и моделей рассуждения.

Что такое АГИ?

Учитывая, что AGI является постоянно развивающейся концепцией, появилось много возможностей для изучения определений. Компании и лидеры отрасли, в том числе OpenAI, филиалы Google и Илон Маск, выдвинули несколько интерпретаций, предполагающих, что модели AGI смогут воспроизводить целый ряд человеческого поведения. Мнения расходятся в том, на каком уровне интеллекта ИИ станет ОИИ, и в какой момент его функции начнут развиваться от стандартного искусственного интеллекта к чему-то более продвинутому.

Главный технический директор ModelOp Джим Олсон рассказал Digital Trends, что это прорыв в области AGI, которого ждет отрасль.

«Модель, учитывая новую ситуацию, [может] быстро и правильно определить или определить ход действий или придумать новый контент для чего-то, чего она буквально не видела раньше», — сказал он.

Далее, объясняя эту функцию, соведущий подкаста «The Artificial Intelligence Show Podcast» Пол Ретцер подробно рассказал в эпизоде ​​141 «Дорога к AGI (и за его пределами)» , что после обучения игре в шахматы на мастерском уровне AGI сможет перейти к автономному освоению других навыков, таких как игра в видеоигры или карточные игры, при этом новая ситуация заключается не в обучении последующим играм, а только в изучении концепции игр в целом.

Ретцер также сослался на отчет Google DeepMind за май 2024 года, в котором делается попытка разработать единое определение ОИИ и предлагается система уровней для ранжирования систем ИИ, основанная на сравнении человеческих задач с задачами ИИ, определяющая, является ли это ОИИ. Структура указывает, что уровень 0 соответствует отсутствию искусственного интеллекта или общего программного обеспечения, а уровень 1 — это ИИ как инструмент. Уровень 2 — это ИИ в качестве консультанта — по сути, модель ИИ, по крайней мере, серии GPT-4, которую исследователи считают ранним, развивающимся AGI. Уровень 2 — это ИИ как участник или компетентный AGI, следующий шаг, которого пытаются достичь. После этого идет уровень 4, ИИ как эксперт или экспертный AGI, и уровень 5, виртуозный AGI или искусственный сверхинтеллект (ASI), дальнейшие достижения в отрасли.

Непредсказуемый график времени

Многие задумывались над идеей раннего появления ОИИ между 2027 и 2030 годами; однако существует множество факторов, которые могут повлиять на эту оценку. Необходимость центров обработки данных для обучения новым технологиям, экологические проблемы, возникающие при разработке продуктов, а также постоянно растущий спрос на вычислительную мощность чипов следующего поколения — это все, что отдельные компании должны принимать во внимание.

"Объем данных, который вам нужно вычислить, чтобы эта [технология] была сама по себе, мы еще не достигли, но если я собираюсь посмотреть на тенденции развития. Если я собираюсь предположить, может быть, еще 15 лет, может быть, 2040, 2050, вы приблизитесь, но на данный момент я этого не вижу", – сказал Digital Trends разработчик Oracle, шериф Адепожу.

Он отметил, что, скорее всего, некоторое время потребуется реализация на уровне правительств и предприятий, прежде чем она станет доступной для широкой публики, что может усугубить общие сроки.

Учитывая нынешнюю революцию в области искусственного интеллекта, которая началась с чат-бота OpenAI ChatGPT в конце 2022 года, технология основана на разработках, начавшихся еще в 1950-х годах. Недостающей искрой были названы данные, используемые для обучения больших языковых моделей и вычислительной мощности современных графических процессоров. Однако отрасль ждет такой же искры от AGI, отметил Олсон.

"Кто-то мог бы проявить гениальность и придумать какую-нибудь технику, которая перенесет сроки. Если бы я был уверен, что это будет дальше, по мере того, как мы будем совершенствовать возможности того, что мы узнали о LLM", – сказал он.

«Я думаю, вы начнете видеть, как множество различных техник объединяются воедино, но будут изобретены некоторые новые элементы, о которых мы даже не знаем, которые необходимы для получения настоящего ОИИ», — добавил он.

Потенциал развития AGI

Несмотря на теоретический аспект AGI, существует мнение, что отрасль готовится к лучшему и худшему из того, что принесет новая технология. Уже есть новости о том, что бренды отказываются от стандартных моделей искусственного интеллекта по мере их усложнения. Между тем, есть также исследования, показывающие, что модели искусственного интеллекта могут намеренно вводить в заблуждение пользователей-людей – и эта черта вряд ли улучшится по мере того, как технологии станут более автономными. Однако эксперты считают, что люди останутся распорядителями технологий.

"Реальность такова, что я надеюсь, что в любых системах будут существовать сдержки и противовесы. Там, где ИИ интересен, но я бы не позволил ему свободно работать в моей компании", – сказал Олсон.

Ретцер отметил, что до ChatGPT отрасль не знала, какую форму примет ИИ. В настоящее время лидеры находятся в одном пространстве с AGI и должны продолжать экспериментировать с тем, что доступно, пока не будет разработано что-то новое. Метод дистилляции, который был отмечен китайской компанией DeepSeek, занимающейся искусственным интеллектом, был отмечен как наиболее близкий вариант инновации для AGI на данный момент.

"Я думаю, что вы потенциально могли бы увидеть то же самое с AGI, если история повторится. Вероятно, им потребуются тонны ресурсов, специализирующихся на этом. Но тогда мы узнаем больше о том, что действительно необходимо, чтобы заставить его работать – как это работает", – сказал Олсон.

Подобно исходной модели малого языка искусственного интеллекта, прошедшей процесс дистилляции и обученной для выполнения конкретных задач на более простых графических процессорах или даже смартфоне, потенциальный AGI может быть обучен на более скромном оборудовании с меньшими производственными затратами.

«Я потенциально мог бы предвидеть, что в AGI придет метод дистилляции, в котором мы потеряем некоторые способности, но, возможно, мы получим интеллект, который нам особенно нужен для этой задачи, и сосредоточимся на том, чтобы люди могли запускать их локально и создавать их сами, как они могут сегодня с помощью SLM, используя LLM поставщика, куда они уже сейчас вкладывают все деньги», — добавил он.