Эрик Шмидт, который на протяжении десяти лет успешно руководил технологическим гигантом Google, возглавлял Комиссию по национальной безопасности США в сфере искусственного интеллекта, стал соавтором последней книги в жизни Генри Киссинджера, а сегодня возглавляет ракетную компанию Relativity Space, поделился масштабными прогнозами относительно развития высоких технологий. Он объяснил, почему прорыв в области искусственного интеллекта произошел именно сейчас и на что может рассчитывать человечество в ближайшие 15 лет, отвечая на вопросы известного экономиста Алана Блайндера, бывшего вице-председателя Федеральной резервной системы США.
Блайндер отметил, что многие люди, не являющиеся специалистами в сфере IT, удивляются нынешнему резкому технологическому скачку, ведь разговоры о появлении ИИ велись еще в 1960-х, 1970-х и 1980-х годах. На это Шмидт ответил, что человечество сейчас находится на пороге создания искусственного сверхразума.
По словам экс-главы Google, в мае произошло одно из самых знаковых событий в истории человечества: лаборатория OpenAI сгенерировала математическое доказательство восьмидесятилетней теоремы, причем всю научную статью компьютер написал полностью самостоятельно. Это доказательство слишком сложно для понимания обычных людей и понятно лишь серьезным математикам, которые уже подтвердили его важность и правильность. Больше всего поражает то, что этот результат показала модель, которую даже специально не обучали математике.
Шмидт пояснил, что современные крупные языковые модели (LLM — программные алгоритмы на основе искусственного интеллекта, обученные на гигантских массивах текстов для понимания и генерации человеческой речи) очень эффективно сжимают структуру знаний в небольшое виртуальное пространство представлений. Благодаря этому компьютерные системы способны охватить взглядом весь этот массив информации и связывать между собой факты так, как человеку просто не под силу.
Путь через «зиму ИИ»
IT-специалист вспомнил, что во время его обучения в Принстоне университетская программа ИИ базировалась на концепции, которую называли символьными рассуждениями (попытка создать универсальный искусственный язык для описания любых человеческих знаний с помощью жестких логических правил). Тогда над этим проектом работало огромное количество ученых, однако идея потерпела полный крах, после чего в 1980-х и 1990-х годах наступила длительная «зима ИИ» (период охлаждения интереса и сокращения финансирования технологий).
Ситуация кардинально изменилась после того, как математики разработали и доказали модель, описывающую глубокое обучение (современный метод машинного обучения, основанный на работе искусственных нейронных сетей, которые обмениваются сигналами между множеством слоев данных). Дальнейшее развитие происходило по цепной реакции:
- 2011 год: Команда исследователей в Google направила работу нейросетей на анализ платформы YouTube. Просматривая миллионы видео, система самостоятельно вывела для себя абстрактное понятие «кошка» на основе огромного количества загруженных пользователями фотографий кошек.
- 2015 год: Технология под названием обучение с подкреплением (метод обучения ИИ, при котором алгоритм самостоятельно находит оптимальные решения методом проб и ошибок, получая виртуальное «вознаграждение» за правильные шаги) позволила британской лаборатории DeepMind одержать победу в древней игре го. До этого момента считалось, что просчитать все комбинации в го с помощью компьютера невозможно.
- 2017 год: Google опубликовал эпохальную научную статью «Attention Is All You Need», в которой было подробно описано, как проводить эти сложные математические вычисления параллельно на многих компьютерах. Именно эта публикация дала начало всем современным технологиям ИИ, после чего в отрасль поступили колоссальные инвестиции, привлеклись специалисты и вычислительные мощности.
Роль аппаратного обеспечения
Отвечая на вопрос Блайндера о роли аппаратного обеспечения, Шмидт подтвердил, что рост вычислительной мощности был критически важным фактором. Он вспомнил, как в 1975 году студенты работали на гигантской машине IBM 360/91 с водяным охлаждением и ферритовой памятью (устаревший тип оперативной памяти компьютера, хранивший данные с помощью намагничивания крошечных керамических колец, поскольку полупроводники тогда еще не были изобретены), где каждый блок содержал всего один мегабит данных. Современный смартфон в кармане обычного пользователя как минимум в 100 миллионов раз мощнее всего компьютерного центра университета того времени.
По мнению бывшего главы Google, современные системы уже способны конкурировать с лучшими аспирантами в области естественных наук, анализа текстов и даже в искусстве. Ожидается, что при нашей жизни компьютеры станут заметно умнее людей, однако их интеллект не будет похож на человеческий. Машины по-прежнему ошибаются довольно специфическим образом, поскольку им не хватает огромного пласта неформальных, нигде не записанных человеческих знаний и жизненного опыта. Компьютер не может найти эту информацию, пока человек сам не передаст ему этот опыт катастроф и провалов. Создание обучающих данных для передачи ИИ подлинной человеческой мудрости — это задача, которую ученые еще только пытаются решить.
Прогноз на 15 лет
Несмотря на существующие риски, Шмидт призвал общество увидеть колоссальные преимущества технологической революции. В течение ближайших 15 лет лидеры ИТ-индустрии прогнозируют масштабные сдвиги, в которые уже вкладываются миллиарды:
- Полное преодоление практически всех известных человеческих болезней благодаря ИИ-анализу в медицине;
- Создание принципиально новых экологических решений в энергетике, которые помогут остановить глобальное изменение климата;
- Революционные открытия в сферах создания новых материалов и химических соединений.
Через тысячу лет историки обозначат нынешний период как эпохальный перелом, который по своим масштабам стоит в одном ряду с европейским Просвещением и аграрной революцией, поскольку каждый большой шаг человечества вперед всегда начинался с науки и технологий.
Ранее американская компания Palantir Technologies опубликовала новый программный документ The Sovereignty Manifesto («Манифест суверенитета»). Это своеобразная инструкция для правительств и оборонных структур о том, как использовать искусственный интеллект, не теряя контроля над собственными данными и критически важными системами. Документ демонстрирует смену подхода: если раньше разработчики в основном обсуждали ценности, то теперь они говорят о практических принципах построения цифровой инфраструктуры, которая должна обеспечить государствам технологическую независимость.