Искусственный интеллект. С неба на землю. Джимшер Бухутьевич Челидзе

«учителей».

      Почти все нейросети обучают люди: формируют запросы и дают обратную связь. И здесь много ограничений: кто и чему учит, на каких данных, для чего?

      – Готовность людей.

      Нужно ожидать огромного сопротивления людей, чью работу заберут нейросети.

      – Страх перед неизвестным.

      Рано или поздно нейросети станут умнее нас. И люди боятся этого, а значит, будут тормозить развитие и накладывать многочисленные ограничения.

      – Непредсказуемость.

      Иногда все идет как задумано, а иногда (даже если нейросеть хорошо справляется со своей задачей) даже создатели изо всех сил пытаются понять, как же алгоритмы работают. Отсутствие предсказуемости делает чрезвычайно трудным устранение и исправление ошибок в алгоритмах работы нейросетей. Мы только учимся понимать то, что сами создали.

      – Ограничение по виду деятельности.

      Весь ИИ на середину 2024 года слабый (мы разберем этот термин в следующей главе). Сейчас алгоритмы ИИ хороши для выполнения целенаправленных задач, но плохо обобщают свои знания. В отличие от человека, ИИ, обученный играть в шахматы, не сможет играть в другую похожую игру, например, шашки. Кроме того, даже глубокое обучение плохо справляется с обработкой данных, которые отклоняются от его учебных примеров. Чтобы эффективно использовать тот же ChatGPT, необходимо изначально быть экспертом в отрасли и формулировать осознанный и четкий запрос.

      – Затраты на создание и эксплуатацию.

      Для создания нейросетей требуется много денег. Согласно отчёту Guosheng Securities, стоимость обучения относительно примитивной LLM GPT-3 составила около 1,4 миллиона долларов. Для GPT-4 суммы уже уходят в десятки миллионов долларов.

      Если взять для примера именно ChatGPT3, то только для обработки всех запросов от пользователей нужно было больше 30000 графических процессоров NVIDIA A100. На электроэнергию уходило около 50000 долларов ежедневно. Требуются команда и ресурсы (деньги, оборудование) для обеспечения их «жизнедеятельности». Также необходимо учесть затраты на инженеров для сопровождения.

      Опять же, это общие недостатки для всех ИИ решений. Дальше мы будем возвращаться к этой теме несколько раз и проговаривать эти недостатки в более прикладных примерах.

      Глава 2. Слабый, сильный и суперсильный ИИ

      Теперь про три понятия – слабый, сильный и суперсильный ИИ.

      Слабый ИИ

      Все что мы с вами наблюдаем сейчас – слабый ИИ (ANI, Narrow AI). Он может решать узкоспециализированные задачи, для которых изначально проектировался. Например, он может отличать собаку от кошки, играть в шахматы, анализировать видео и улучшать качество видео / звука, консультировать по предметной области и т. д. Но, например, самый сильный слабый ИИ для игры в шахматы абсолютно бесполезен для игры в шашки. А ИИ для консультирования по управлению проектами абсолютно бесполезен для планирования технического обслуживания оборудования.

      Пример