Стремительное развитие искусственного интеллекта остановилось несмотря на огромные инвестиции Эксперты считают, что подход к созданию искусственного интеллекта, основанный на постоянном увеличении

Развитие искусственного интеллекта, особенно в области больших языковых моделей (LLM), в последнее время стало предметом оживленных дискуссий. Многие эксперты и энтузиасты считали, что прогресс в этой сфере будет неуклонно ускоряться, и мы вскоре достигнем уровня искусственного интеллекта, сравнимого с человеческим. Однако последние данные свидетельствуют о том, что этот оптимистичный сценарий оказался нереалистичным.

Два года назад неожиданный выпуск ChatGPT вызвал огромный ажиотаж в интернете, укрепив веру в то, что генеративный искусственный интеллект способен расти в геометрической прогрессии. Предполагалось, что масштабирование моделей с использованием больших объемов данных и мощных вычислительных ресурсов неизбежно приведет к появлению искусственного общего интеллекта (AGI). Технологические компании инвестировали в вычислительное оборудование миллиарды долларов, стремясь не упустить лидерство в гонке за технологическим будущим.

Например, OpenAI, разработчик ChatGPT, привлек $6,6 млрд для продолжения исследований, а xAI Илона Маска намеревается вложить $6 млрд в закупку 100 тысяч чипов Nvidia, ключевых для обучения моделей. Однако ожидания сверхбыстрого прогресса сталкиваются с суровой реальностью.

Основная проблема — ограниченность доступных языковых данных, необходимых для обучения моделей. Многие компании слишком долго фокусировались на увеличении объемов данных, полагая, что это автоматически сделает ИИ умнее.

«Мы видим, что такая стратегия столкнулась с очевидными ограничениями», — говорит Скотт Стивенсон, глава компании Spellbook, которая сотрудничает с OpenAI. Он подчеркивает, что только увеличение объема языковых данных не дало ожидаемого роста интеллектуальных возможностей.

Некоторые эксперты, такие как Саша Луччиони из Hugging Face, отмечают, что нынешние трудности были предсказуемы. По ее словам, упор на увеличение размеров моделей, вместо оптимизации их функциональности, было ошибочным подходом. «Идея создания AGI всегда была слишком амбициозной, а подход “чем больше, тем лучше” неизбежно наткнулся на свои пределы», — поясняет она.

Теперь мнения внутри технологической индустрии разделились. Руководители некоторых компаний продолжают утверждать, что процесс достижения AGI лишь вопрос времени. Дарио Амодеи, генеральный директор Anthropic, уверен, что значительные успехи возможны уже к 2026–2027 годам.

Однако критики, такие как эксперт Гэри Маркус, настроены скептически. «Идея о том, что увеличение масштабов моделей приведет к созданию AGI, — это просто миф», — считает он.

Сэм Альтман, глава OpenAI, более сдержан в оценках, заявляя, что «никакой стены не существует», но не предоставил конкретных доказательств своих слов.

Вместо бесконечного увеличения мощностей OpenAI пересматривает свой подход. В компании решили сосредоточиться на улучшении уже существующих технологий. Новый проект под названием o1 ориентирован на повышение качества рассуждений моделей, а не на расширение их базы данных.

«Мы работаем над тем, чтобы ИИ научился “думать” перед тем, как отвечать», — отмечает Стивенсон. Такой подход уже продемонстрировал значительное улучшение производительности.

Эту идею поддерживает профессор Стэнфордского университета Вальтер Де Брауэр. Он сравнивает эволюцию ИИ с взрослением: «Ранние версии моделей были чем-то вроде импровизирующих чат-ботов. Сейчас мы приближаемся к этапу, где размышления становятся важнее скорости реакции».

В настоящее время ИИ-индустрия стоит на пороге новых решений. Вместо наращивания ресурсов, компании ищут способы более эффективно использовать уже достигнутые результаты. Это может стать основой для развития ИИ, способного решать узкоспециализированные задачи и приносить ощутимую пользу.

Таким образом, стремительный прогресс в развитии искусственного интеллекта может и замедлился, но это вовсе не означает конец инновациям. Напротив, перед отраслью открываются новые возможности для качественного развития технологий, способных изменить мир.

Комментарий ; нужно обучить искусственный интеллект общаться с людьми например сделать под каждой записью в социальных сетях первый комментарий от искусственного интеллекта объём памяти чтобы сделать это сразу нужен большой , поэтому сначало сделать комментарии по подписке на месяц появится и у меня надеюсь здравый комментатор с которым будем стремится на teegarden b

Источник: vk.com

Комментарии: