Немного истории
Сегодня ИИ умеет рисовать, писать музыку, синтезировать речь человека и имитировать разные голоса, распознавать и анализировать изображения. Но для начала вспомним, с чего вообще началась история искусственного интеллекта, и в какой момент компьютерные системы начали выполнять интеллектуальные и творческие задачи, на которые был способен только человек.
Считается, что прототипом современного ИИ стал арифмометр немецкого ученого Вильгельма Шиккарда, жившего в XVI веке. Он изобрел первое в мире счетное устройство, которое автоматически считало, умножало, вычитало и делило. Позже математик и философ Рене Декарт, проявив себя как футуролог, заявил, что задача человеческой цивилизации – создать умную машину, наделенную разумом.
Первые упоминания о нейронных сетях относятся к 1943 году – о них заговорили американские ученые Уоррен Мак-Коллок и Уолтер Гарри Питтс, которые считаются основателями кибернетики и бионики. С этими именами связано первое направление развития систем искусственного интеллекта. Благодаря им появилась идея воссоздать нейронную структуру человеческого мозга в виде микросхем – по сути, речь идет о первой концепции искусственной нейросети. Разумеется, воплотить это в жизнь в то время (да и сейчас) было не под силу никому.
В 1944-м ученый из Принстона Джон фон Нейман предложил архитектуру, которая стала основой для всех современных компьютеров, а в 1950 году исследователь искусственного интеллекта Алан Тьюринг изобрел эмпирический тест, задача которого – определить, способна ли машина рассуждать как человек и ввести его в заблуждение. С подходом Тьюринга связано второе направление развития ИИ: когда системы не имитируют человеческий мозг, а работают благодаря строгим инструкциям и формальной логике.
Участникам эксперимента предлагали некоторое время пообщаться с виртуальным собеседником в формате переписки и предположить, с кем именно они общаются – с живым человеком или компьютером. Если человек не мог достоверно определить, кто перед ним, искусственный интеллект считался «сильным». К слову, тест Тьюринга для тестирования алгоритмов использовался повсеместно вплоть до весны 2023 года – когда в журнале Nature вышла разгромная статья, в которой утверждалось, что ChatGPT «сломал» тест Тьюринга.
В 60-х годах XX века публикуются важные работы российских кибернетиков Цетлина и Поспелова. Поспелов первым в мире разработал подход к принятию решений, который базируется на логико-лингвистических моделях – это стало теоретической основой ситуационного управления большими системами. Цетлин, в свою очередь, работал над созданием машин, которые бы демонстрировали целесообразное поведение в случайных средах.
В те же годы ученые Массачусетского технологического института разработали Элизу – первого робота, который говорит по-английски.
В 80-е и 90-е годы об искусственном интеллекте заговорили еще громче – роботы стали сложнее, умели вести примитивные диалоги и помогать с бытовыми задачами. В конце 80-х был создан алгоритм Deep Thought, который победил гроссмейстера Бента Ларсена, продемонстрировав недюжинные шахматные способности. В преддверии нового века машине также проиграет российский шахматист Гарри Каспаров* (объявлен на территории РФ иностранным агентом), хотя победа в одной игре с ИИ останется все же за ним.
С 2000-х годов ученые активно занимаются разработкой ИИ-технологий для «умных домов» и другими направлениями, однако о настоящем прорыве в этой сфере заговорили, пожалуй, лишь в 2023 году, когда появилась нейронная сеть ChatGPT.
ChatGPT – это революция?
На конференции Data Fusion 2023 российские исследователи искусственного интеллекта разделились на два лагеря. Первые считают технологию по-настоящему прорывной, так как она демонстрирует навыки, которые изначально не предполагались, а другие — что нынешнего уровня модели удалось достичь эволюционным путем, и магией работа нейронной сети кажется лишь тем, кто совершенно не знаком с работой алгоритмов.
Так, профессор РАН, заведующий лабораторией Института перспективных исследований проблем искусственного интеллекта и интеллектуальных систем МГУ имени М.В. Ломоносова Константин Воронцов уверен, что случился «переход от количества к качеству» – модель накопила так много данных, что начала «чревовещать» на принципиально другом уровне. В то же время, по мнению эксперта, это все еще имитация интеллекта и способность бота мыслить – фантомная и случайная.
И тем не менее очевидно, что генеративные нейронные сети сегодня развиваются бешеными темпами – по мере того, как люди придумывают все новые способы их использования для решения различных задач.
Так, российский студент Александр Жадан в 2023 году защитил диплом, который написала ему нейросеть ChatGPT, а в 2024 бот помог ему из 5 239 претенденток в Tinder найти жену – свадьба уже назначена на август этого года. Как признался ИТ-шник, нейросеть придирчиво анализировала анкеты девушек в соответствии с фильтрами, которые он ей задавал, а затем вела с ними переписку и даже приглашала на свидания. Как потом рассказывала прессе его избранница, она и не подозревала, что с ней общается бот, пока Александр не признался ей в этом.
Так или иначе, рынок генеративного ИИ явно продолжит расти невероятными темпами: по данным аналитиков IDC, в 2024 году объем закупок технологий генеративного ИИ вырастет более чем вдвое — до $151,1 млрд.
Эксперты прогнозируют: мир стоит на пороге создания общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence), который будет мыслить и действовать как обычный человек. По данным агрегатора прогнозов Metaculus, технология может появиться уже в 2034 году – к тому времени рост производительности машин и уровень совершенствования архитектуры нейронных сетей достигнет необходимого уровня.
В каких направлениях еще развивается ИИ
Конечно, не генеративным интеллектом единым: сегодня мы все чаще сталкиваемся с ИИ-технологиями, куда бы ни направились. Например, в московском метро, если вы подключили FacePay – технологию распознавания лица для оплаты проезда; дома, если у вас настроена «умная» колонка или робот-пылесос. Записываясь в парикмахерскую, мы контактируем с чат-ботом, а не живым человеком, а выбрать фильм на вечер нам помогает рекомендательная система.
Серьезно затрагивают ИИ-технологии и рынок труда: искусственный интеллект сегодня способен решать рутинные задачи с предсказуемыми действиями. А значит – заменять банковских работников, кассиров в магазинах и курьеров. В крупных компаниях тем временем приобретает популярность model-driven подход – когда решения руководителю помогает принимать умная ИИ-система, проанализировавшая колоссальные объемы данных.
Ожидается также эволюция направления голосового и языкового ИИ – в том числе за счет развития больших языковых моделей GPT-3 и GPT-4 от OpenAI, LaMDA от Google и BLOOM от независимого сообщества.
Еще одно интересное направление, о котором говорят все больше – так называемый объяснимый искусственный интеллект. Речь идет о такой системе, выводы и действия которой люди могут понять после ее объяснений. Особенно актуальной эта задача выглядит в разрезе здравоохранения, так как сегодня большинство ИИ-инструментов с трудом могут объяснить врачам и пациентам, почему поставили тот или иной диагноз или назначили определенную траекторию лечения.
Этика искусственного интеллекта – еще одно направление, которое пытаются развивать эксперты ИИ, чтобы взять новые технологии под контроль, зарегулировать их и сделать более предсказуемыми.
О том, что это необходимо, весной 2023 года заявили глава Tesla, SpaceX и Twitter Илон Маск, сооснователь Pinterest Эван Шарп и сооснователь Apple Стив Возняк, призвав создателей ИИ остановить исследование мощных систем. Авторы предупреждают, что дальнейшее развитие ИИ может представлять опасность для общества.
Опасения экспертов объяснимы: искусственный интеллект все больше влияет на решения, которые принимают люди в ответственных ситуациях. Среди них: обработка резюме и рекомендации по поводу увольнений и сокращений, постановка диагнозов, вынесение приговоров обвиняемым. Во всех случаях машина может допускать ошибки, действовать дискриминационно по отношению к людям, допускать некорректные и оскорбительные высказывания.
Так, среди этических принципов, которым должен следовать любой ИИ-алгоритм, называют:
• стремление к справедливости – правда, как именно устранить предвзятость в дата-сетах, на которых учатся алгоритмы, пока неясно. • прозрачность — сейчас разработчикам и потребителям критически не хватает объяснения, на основе чего технология принимает решение или дает ответ. Это поможет в случае необходимости тщательно проверить решение и оспорить его. • подотчетность и ответственность – если внедренный искусственный интеллект допустил ошибку, важно найти виновных и наказать его. Пока же точно неясно, кто должен нести ответственность – разработчик технологии или организация, ее внедрившая. На конференции Data Fusion 2023 российские эксперты ИИ также упоминали о том, что алгоритмы не должны наносить какой-либо ущерб человеку, обманывать его и манипулировать им – искусственный интеллект должен быть прежде всего помощником. Кроме того, ему следует быть энциклопедичным и выдавать ответы на основе достоверных источников – а не генерировать собственные знания.
Также стоило бы каким-то образом запретить ИИ вмешиваться в человеческие конфликты, если у сторон два диаметрально противоположных мнения. Также считается, что сеть не должна наделяться способностью к целеполаганию – очеловечивать ее настолько, уверены эксперты, чревато большими последствиями.
