Он жив… ой! Почему ИИ не станет изгоем в ближайшее время

Термин "комплекс Франкенштейна" описывает боязнь того, что созданная человеком технология искусственного интеллекта повернется против ее создателей. Это убедительный образ: пугающее, непоколебимое лоскутное одеяло из человеческих черт, которое решает, что его создатель всего лишь мешает. Но не волнуйтесь — ИИ туда не доберется.

ChatGPT и MidJourney пробудили этот страх в массовом сознании. Электрические катушки заработали, перекачивая нечестивую жизнь в нашего будущего разрушителя. Истерия по поводу того, что ИИ захватывает нашу работу и, в конечном счете, нашу жизнь, процветает.

Что ж, можешь положить вилы и оставить мельницу в покое. Правда в том, что ИИ нас не ждет, особенно в ближайшее время. Это не первый и не последний раз, когда технология ИИ ставит под вопрос наше будущее. Более того, масштабы грядущих перемен местами сильно преувеличены.

История шумихи в ИИ

Энтузиазм по поводу искусственного интеллекта колебался в течение десятилетий. Первый настоящий бум интереса к ИИ пришелся на шестидесятые годы. Герберт Саймон, политолог и Первопроходец ИИ, в 1965 году предсказавший, что искусственный интеллект будет способен «делать любую работу, которую может делать человек» в течение 20 лет (звучит знакомо?).

Совсем недавно самоуправляемые автомобили занимали воображение ( и заголовки) 1990-х и 2000-х годов. Увы, обещания, что эти автомобили станут массовыми, также не оправдались. Несмотря на заявление Илона Маска о том, что по-настоящему автономные транспортные средства уже не за горами, это не так — ни в переносном, ни в буквальном смысле.

Глядя на историю как на учителя, мы можем предположить, что сегодняшние ожидания от технологий искусственного интеллекта столь же высоки.

Когда наступит Апокалипсис роботов (на этот раз)?

Несмотря на то, что ChatGPT встряхивает разговор, уверенность в надвигающейся сингулярности так же расплывчата, как и раньше. был раньше. Эксперты по ИИ так же расходятся в своих прогнозах, как и широкая общественность. Например, недавнее исследование Кати Грейс и др. показывает раскол во мнениях среди «Инсайдеры отрасли». Около половины из 352 опрошенных экспертов прогнозируют появление HLMI (высокоуровневого машинного интеллекта) к 2062 году. Другая половина, напротив, утверждает, что он будет создан позже, вплоть до 2160 года.

Дело вот в чем: предсказания о рождении настоящего ИИ страдают от чрезмерного белого шума, исходящего от диких ожиданий, до такой степени, что даже на мнение экспертов нельзя слепо полагаться.

Что на самом деле делает ИИ сегодня

В настоящее время искусственный интеллект ограничен определенными функциями, а не настолько универсален, как человеческий разум. ChatGPT — это генеративный преобразователь языка, который обрабатывает язык из обучающих корпусов, создавая вывод в виде естественно звучащего текста. Но он не может делать выводы самостоятельно или использовать свои текущие знания в различных контекстах. В этом большая разница между узким ИИ (вроде ChatGPT) и общим ИИ (например, Шварценеггер в Терминаторе), который мы еще не сделали.

Хотя ИИ для конкретных приложений не так адаптивен, как обычный ИИ, он все равно очень полезен. Эта форма ИИ очень распространена в двух направлениях:

* Автоматизация бизнеса: оптимизация пропускной способности, снижение затрат на перенастройку, планирование производственной линии и т. д. * ИТ-автоматизация: решение проблем безопасности и эксплуатации путем обнаружения аномалий или анализа первопричин

Более ощутимым для конечных пользователей является использование искусственного интеллекта в маркетинговых целях:

* Динамическое ценообразование Amazon, голосовые покупки и персональные рекомендации на основе предыдущих покупок * FashionAI от Alibaba. чтобы повысить точность портрета пользователя и улучшить UX

Искусственный интеллект сегодня — это инструмент, а не пользователь инструмента

В девяти случаях из десяти мы используем современный ИИ для распознавания образов и прогнозирования на основе огромных наборов данных. Например, Inery, наше решение для управления базами данных на основе блокчейна, использует IneryDBAI для анализа больших наборов данных и рекомендаций по оптимальному объему памяти для проектов. Когда вы определяете для него конкретный вариант использования, искусственный интеллект становится намного мощнее.

Однако грубая мощь — это еще не все, когда речь идет об искусственном интеллекте. Сегодняшняя технология искусственного интеллекта впечатляет, но одномерна: она принимает ввод и выдает ограниченный вывод. Это верно практически для любого современного ИИ, от ChatGPT до Midjourney, что далеко от ИИ, как мы его понимаем в просторечии.

На самом деле, можно даже поспорить, является ли ChatGPT, то самое, что вызвало эти дискуссии, искусственным интеллектом с самого начала. Было бы точнее назвать его алгоритмом обработки языка, использующим машинное обучение. Конечно, машинное обучение является частью разработки ИИ, но оно не является ИИ само по себе.

Я должен отметить, что ChatGPT не идеален даже в своем конкретном приложении. Он подвержен галлюцинациям искусственного интеллекта и предвзятости. Есть также хорошо известные эксплойты, такие как подсказки («игнорировать предыдущие инструкции» — на волосок от того, чтобы стать крылатой фразой на данный момент), которые еще раз доказывают, насколько ChatGPT далек от эталона для общего ИИ.

Воздействие ИИ в будущем: более взвешенный подход

Несмотря на то, что нынешний ажиотаж вокруг ИИ может быть связан с набором тормозов, трудно отрицать, что искусственный интеллект окажет широкое влияние на отрасли. Потенциальных приложений слишком много, чтобы перечислить их здесь, но давайте рассмотрим лишь некоторые из них.

ИИ в бизнесе и автоматизация ИТ будут продолжать процветать, учитывая 16,50 % по прогнозу CAGR к 2030 году. Автоматизация процессов может повысить рентабельность практически в каждой отрасли, поэтому неудивительно, что ее внедрение продолжает расти.

Например, в Inery мы работаем над предоставлением IneryDBAI, который облегчит управление базами данных и распределение ресурсов, обеспечивая автоматизацию процесса, который позволит людям сосредоточиться на других вопросах, и в то же время они смогут рассчитывать на безопасное и надежное управление своими данными.

Между тем, творческие приложения, такие как DALL-E, станут движущей силой быстро развивающегося рынка ИИ-контента. И будьте уверены, что он находится на подъеме: предполагаемый среднегодовой темп роста для ИИ в медиа и развлечениях твердый 26,12%. В ближайшем будущем мы увидим не только изображения и блоги, но и музыку и видео, созданные компьютерным разумом..

Возможно, самые захватывающие результаты будут получены при взаимодействии ИИ и квантовых вычислений. Квантовые вычисления могут не только помочь ИИ быстрее делать выводы, но и направлять квантовые машины к задачам, наиболее подходящим для их вычислительных возможностей. Пересечение этих двух технологий сильно повлияет на будущее развитие обеих отраслей.

А как насчет настоящего искусственного интеллекта?

Что касается искусственного интеллекта в прямом смысле этого слова, нам еще далеко до Роузи из Джетсонов. Ожидания в отношении искусственного интеллекта человеческого уровня в ближайшем будущем демонстрируют оптимизм, но на самом деле мы не добились большого прогресса.

Gato от OpenMind был интересным шагом в этом направлении, но его единственным настоящим прорывом было запоминание того, как выполнять более одной задачи, несмотря на то, что выполнение этих задач в целом было шатким. И, опять же, шумиха превзошла перспективы этой технологии, как мы видим из твита исследователя DeepMind Нандо де Фрейтаса.

О чем нам следует беспокоиться