Искусственный интеллект. С неба на землю. Джимшер Бухутьевич Челидзе

такой ИИ, который мы видим пока что только в фантастических фильмах. Даже сам ИИ пишет об ASI как о «гипотетической концепции» и «предмете научной фантастики и активных исследований в области искусственного интеллекта» (YandexGPT 3 Pro). Это некоторая желаемая точка в далеком будущем, достигнуть которую пока не представляется возможным.

      Chat GPT 4 характеризует ASI так: «гипотетическая система искусственного интеллекта с интеллектом, превосходящим человеческий. Это не просто усовершенствованный ИИ, а система, способная адаптироваться, учиться и развиваться самостоятельно, превышая человеческие способности в обучении, решении проблем, когнитивных функциях и самоусовершенствовании.

      Суперсильный ИИ, или ASI, будет иметь возможность понимать и обрабатывать множество типов данных (текст, изображения, звук, видео), что позволит ему выполнять сложные задачи и принимать решения. Он будет использовать продвинутые технологии ИИ, такие как многомерные языковые модели (LLMs), многоразрядные нейронные сети и эволюционные алгоритмы.

      В настоящее время ASI остается концептуальным и спекулятивным этапом развития ИИ, но он представляет собой значительный шаг вперед от текущего уровня ИИ».

      И если слабых ИИ сейчас сотни, под каждую задачу, то сильных ИИ будут лишь десятки (скорее всего произойдет разделение по направлениям, мы это рассмотрим в следующем блоке), а суперсильный ИИ будет одним на государство или вообще всю планету.

      Ограничения на пути к сильному ИИ

      Если быть честным, я мало верю в быстрое появление сильного или суперсильного ИИ.

      Во-первых, это очень затратная и сложная задача с точки зрения регуляторных ограничений. Эпоха бесконтрольного развития ИИ заканчивается. На него будет накладываться все больше ограничений. На тему регулирования ИИ мы поговорим в отдельной главе.

      Ключевой тренд – риск-ориентированный подход. Так, в риск-ориентированном подходе сильный и суперсильный ИИ будут на верхнем уровне риска. А значит, и меры со стороны законотворчества будут заградительными.

      Во-вторых, это сложная задача с технической точки зрения, причем сильный ИИ будет и очень уязвимым.

      Сейчас, в середине 2020-х, для создания и обучения сильного ИИ нужны гигантские вычислительные мощности. Так, по мнению Леопольда Ашенбреннера, бывшего сотрудник OpenAI из команды Superalignment, потребуется создание дата-центра стоимостью в триллион долларов США. А его энергопотребление превысит всю текущую электрогенерацию США.

      Также нужны и сложные ИИ-модели (на порядки сложнее нынешних) и их сочетание (не только LLM для анализа запросов). То есть придется экспоненциально увеличивать количество нейронов, выстраивать связи между нейронами, а также координировать работу различных сегментов.

      При этом надо понимать, что если человеческие нейроны могут быть в нескольких состояниях, а активация может происходить «по-разному» (да простят меня биологи за такие упрощения), то машинный ИИ – упрощенная модель, которая