Поиск по сайту

bit.samag.ru

Web

Рассылка Subscribe.ru

подписаться письмом

Вход в систему


Запомнить меня
Регистрация Забыли пароль?

О журнале

Ваше мнение

Статьи

Общие тенденции и тренды

Архив

Мероприятия

Календарь мероприятий

ноябрь

2024

показать все

Новости партнеров

14.11.2024

Обновление BI.ZONE Secure DNS: гибкая настройка фильтрации и максимальная скорость

14.11.2024

RED Security: в октябре количество DDoS-атак на ТЭК выросло в 3 раза

14.11.2024

Falcongaze представила новую версию DLP-системы — SecureTower 7 Helium

14.11.2024

ИСП РАН покажет результаты 30-ти лет работы на Открытой конференции в Москве

08.11.2024

Юбилейная конференция ЭОС: ЭОС: 30 лет лидерства на рынке автоматизации документооборота и обсуждение актуальных трендов

показать все

Статьи

21.11.2024

ИИ: маршрут не построен, но уже проектируется

18.11.2024

Глеб Шкрябин: «Надежные и масштабируемые системы — основа стабильной работы бизнеса в условиях больших нагрузок»

14.10.2024

Елена Ситдикова: «На разработчиках программного обеспечения для транспорта лежит большая ответственность перед пассажирами»

28.09.2024

Чем страшен ИИ, и с чем его едят

13.06.2024

Взгляд в перспективу: что будет двигать отрасль информационной безопасности

18.04.2024

5 способов повысить безопасность электронной подписи

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

18.04.2024

Неочевидный САПР: выход ПО за рамки конструкторской деятельности

18.04.2024

Скоро некому будет делать сайты и заниматься версткой

показать все

2023-й – эпоха генеративного ИИ

Главная / Архив номеров / 2024 / Выпуск №01 (134) / 2023-й – эпоха генеративного ИИ

Рубрика: Мнения

Дмитрий Котов, основатель Neuron Expert Corporation, AI DAO, CEO Crazy Unicorns LLC. Эксперт по внедрению искусственного интеллекта и Web3

2023-й –
эпоха генеративного ИИ

2023 год можно смело назвать вехой в истории развития генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Этот год выделяется не только значительными достижениями в области ИИ, но и активным обсуждением его потенциала и пределов применения. Среди ключевых вопросов – будет ли генеративный ИИ драйвером экономического роста или его влияние ограничится кратковременным эффектом, свойственным новым технологиям?

В мире технологий часто наблюдается уникальный паттерн, хорошо описываемый концепцией Gartner Hype Cycle. Сначала возникает период интенсивного внимания и бурных ожиданий, когда новая технология, такая как генеративный ИИ, вызывает широкий общественный интерес и предсказания о будущем. Затем, после достижения пика завышенных ожиданий, следует фаза разочарования, в которой оцениваются реальные возможности и ограничения технологии. Генеративный ИИ, возможно, все еще находится на этом пике, но его потенциал в разнообразных сферах, от контент-продакшна до медицины и образования, предвещает его стабильное внедрение и продуктивное использование.

Этот процесс неизбежно ведет к более осознанному и целенаправленному применению ИИ в экономическом и социальном развитии. Однако скорость разработки новых LLM моделей и возможность сильно ускорилась, о чем свидетельствую заявления глав крупнейших ИИ корпораций.

Перспективы AGI (искусственного общего интеллекта)

В своем недавнем выступлении на конференции Y Combinator, Сэм Альтман, руководитель OpenAI, не просто подчеркнул важность разработки AGI, но и намекнул на значительный прогресс своей компании в этом направлении. AGI, представляющий следующее поколение нейросетей, способен приблизиться к человеческим возможностям в анализе и обработке информации. Это выступление дает основания предполагать, что мы находимся на пороге новой эры в области ИИ, где возможности искусственного общего интеллекта уже не просто теоретические концепции, а реально достижимые цели, к которым OpenAI активно стремится.

Образование и ИИ

Пандемия COVID-19 стала катализатором для глобальных изменений во многих сферах жизни, и образование не является исключением. Внезапный переход к онлайн-обучению выявил потенциал и необходимость цифровых технологий в образовании. Сегодня EdTech растет быстрыми темпами, занимая все большую часть рынка. Но каким будет образование будущего? Какую роль в нем сыграют преподаватели? И кто они будут – люди или роботы

В мире, где ИИ и цифровые технологии играют ключевую роль, образование будущего обещает быть глубоко персонализированным и гибким. Процесс обучения перестанет быть стандартным для всех; вместо этого знания будут передаваться от учителя к ученику в момент, когда они максимально актуальны и интересны для обучающегося, и в том формате, который его организм лучше всего воспримет.

Современные стартапы в области ИИ уже делают возможным создание различных форматов одного и того же учебного материала в пару кликов. Системы, основанные на ИИ, могут анализировать психотипы личности учеников и их предпочтения в стилях обучения (визуальный, аудиальный, кинестетический), предоставляя материалы в наиболее подходящем формате. Это не только повышает вовлеченность и интерес учеников, но и способствует более глубокому и долговременному усвоению материала.

В этом новом мире роль преподавателя претерпевает значительные изменения. Вместо прямой передачи информации, учителя становятся скорее наставниками и кураторами учебного процесса. Они ориентируются на развитие критического мышления, навыков решения проблем и на обучение, как учиться. Преподаватели будут использовать технологии для обеспечения более глубокого и индивидуального подхода к каждому ученику.

Хотя ИИ и роботы могут занять место в классе для предоставления персонализированных учебных материалов и интерактивного обучения, человек остается незаменимым. Эмоциональное взаимодействие, эмпатия и способность мотивировать – качества, которые пока остаются за пределами возможностей ИИ.

Вред и польза для человечества

Одной из основных составляющих устойчивости мира является экологическая устойчивость. Развитие цифровых технологий несет в себе как положительные, так и отрицательные аспекты в этом направлении. С одной стороны, внедрение современных технологий может способствовать оптимизации и эффективному использованию ресурсов, уменьшению выбросов и улучшению окружающей среды. Например, благодаря использованию электронных документов и онлайн-сервисов можно сократить бумажное потребление и уменьшить выделение парниковых газов в атмосферу.

Однако в то же время развитие технологий может оказывать негативное влияние на социальную устойчивость. Социальные сети, например, могут распространять недостоверной информации, создавать конфликты и способствовать социальной изоляции. Бесконтрольное использование цифровых технологий может привести к ухудшению межличностных отношений и разобщению людей.

Развитие цифровых технологий для людей с ограниченными возможностями и пожилых людей идет медленнее, чем в других областях, по ряду причин.

Во-первых, индивидуальные потребности этих людей могут значительно различаться, что усложняет создание универсальных решений.

Во-вторых, данный рынок может казаться нишевым с ограниченным доходным потенциалом, снижая стимулы для инвестиций.

В-третьих, разработка доступных технологий для людей с разными ограничениями является технически сложной. Наконец, может наблюдаться недостаток осведомленности и вовлеченности среди разработчиков и инвесторов.

Однако, существуют факторы, способствующие ускорению развития в этой области. Прогресс в искусственном интеллекте, машинном обучении, робототехнике и бионике открывает новые возможности для создания подходящих продуктов и услуг. Политические инициативы и законодательство, направленные на повышение доступности и инклюзивности, также могут стимулировать разработку. Кроме того, общественное давление и усиление социальной ответственности компаний могут способствовать инвестициям в эту область. В будущем ожидается прогресс в этой сфере, особенно по мере увеличения внимания к потребностям и правам людей с ограниченными возможностями.

Когда будет сверхразум

Вопрос о создании сильного или общего искусственного интеллекта (ИИ), обладающего сознанием и субъектностью аналогично человеку, по-прежнему остаётся открытым. Современные технологии, такие как LLM (Большие лингвистические модели), в значительной степени опираются на статистический интеллект и методы, применяемые в предшествующих моделях ИИ.

Эти модели демонстрируют поразительные возможности, включая способность генерировать тексты, кажущиеся практически божественными, благодаря огромному объёму данных, на которых они обучены. Однако, несмотря на эти достижения, мы должны признать, что подобные системы не могут полностью сравниться с человеческим интеллектом. Они способны запоминать и анализировать информацию с невероятной скоростью, но они не способны к философскому мышлению или созданию совершенно новых концептов.

Современные ИИ могут комбинировать существующие идеи, но прорывные новшества от них ожидать пока рано. Структура человеческого мозга значительно сложнее, чем любая существующая модель ИИ. Она включает электрические и химические процессы, которые влияют на работу не только мозга, но и всего тела.

Создание ИИ, похожего на человеческий мозг, потребует не только имитации этих процессов, но и создания антропоморфного компьютера, который сможет воспроизводить сложность и гибкость человеческого мышления. Только тогда можно говорить о возможности появления ИИ с истинно гениальными и даже потенциально опасными способностями.

Пока что наши достижения в области ИИ напоминают новорожденного, способного поглощать информацию и преобразовывать её в структурные изменения мозга, но оне все еще далеки от создания сверхразума.

Таким образом, сильный ИИ, способный сравниться с человеческим умом, остаётся в области теории и далекого будущего.

Ключевые слова: общий искусственный интеллект, машинное обучение, робототехника, бионика, большие лингвистические модели.

Подпишитесь на журнал

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи