Перейти к содержимому 
Обширный отчет о будущем исследований искусственного интеллекта (ИИ) показал, что в научном сообществе существует скептицизм относительно текущих подходов к созданию искусственного общего интеллекта (AGI). По мнению сотен исследователей в области искусственного интеллекта, современные методы разработки AGI ведут нас в неправильном направлении.
Эти выводы были озвучены на Президентской панели Ассоциации по развитию искусственного интеллекта (AAAI) 2025 года, посвященной будущему исследований ИИ. Подробный отчет подготовили 24 специалиста, чьи знания охватывают все — от состояния инфраструктуры ИИ до социальных аспектов этой технологии.
В отчете каждая глава сопровождается ключевым выводом, а также разделом «Мнение сообщества», где респонденты делятся своими мыслями по теме. Например, раздел «Восприятие искусственного интеллекта против реальности», возглавляемый ученым-компьютерщиком из MIT Родни Бруксом, ссылается на модель цикла ажиотажа от исследовательской и консалтинговой компании Gartner — пятиэтапный процесс, типичный для технологий.
В ноябре 2024 года Gartner отметил, что «ажиотаж вокруг генеративного искусственного интеллекта достиг пика и начал спадать», как указано в отчете. 79% опрошенных в разделе «Мнение сообщества» заявили, что текущие общественные представления о возможностях ИИ не соответствуют реальному положению дел в исследованиях и разработках. При этом 90% считают, что это несоответствие тормозит прогресс в области ИИ, а 74% из них уверены, что «направления исследований искусственного интеллекта определяются ажиотажем».
«Я включил цикл ажиотажа Gartner, потому что они используют его уже много лет. Это обобщение взлетов и разочарований в самых разных областях, — написал Брукс в письме Gizmodo. — Его существование и точность в стольких сферах говорят нам о том, что мы должны с осторожностью относиться к текущему уровню шумихи и ожиданиям, что вот-вот произойдет что-то грандиозное».
«Мне кажется, что значительная часть общественных дискуссий об ИИ слишком доверчиво принимает ажиотаж за правду», — добавил он.
Искусственный общий интеллект (AGI) — это гипотетический интеллект машины, способной интерпретировать информацию и учиться так же, как человек. Это своего рода «священный грааль» в области искусственного интеллекта, который обещает революцию в автоматизации и эффективности множества дисциплин. Представьте себе любую рутинную задачу, на которую вы не хотите тратить время — от планирования поездки до заполнения налоговой декларации. AGI мог бы взять на себя такие задачи, а также ускорить прогресс в транспорте, образовании и технологиях.
Удивительно, но 76% из 475 респондентов заявили, что простое масштабирование текущих подходов к ИИ не приведет к созданию AGI.
«Ответы в целом свидетельствуют об осторожном, но прогрессивном подходе: исследователи ИИ делают акцент на безопасности, этическом управлении, распределении выгод и постепенных инновациях, выступая за совместное и ответственное развитие, а не за гонку к AGI», — говорится в отчете.
Несмотря на то, что ажиотаж искажает реальное состояние исследований, а текущие подходы не ведут к оптимальному пути создания AGI, технология сделала огромный скачок вперед.
«Пять лет назад мы едва ли могли вести подобный разговор. ИИ ограничивался приложениями, где допускался высокий процент ошибок, например, рекомендациями продуктов, или областями со строго очерченными знаниями, такими как классификация научных изображений», — пояснил Генри Каутц, компьютерный ученый из Университета Виргинии и председатель раздела отчета о достоверности и надежности. — «Затем, довольно внезапно с исторической точки зрения, общий ИИ начал работать и привлек внимание публики через чат-ботов вроде ChatGPT».
Однако проблема достоверности искусственного интеллекта «далека от решения», отмечается в отчете. Лучшие большие языковые модели (LLM) в тесте 2024 года правильно ответили лишь на половину вопросов. Новые методы обучения могут повысить надежность моделей, а новые способы организации ИИ — улучшить их производительность.
«Я считаю, что следующим шагом к повышению надежности станет замена отдельных ИИ-агентов на команды сотрудничающих агентов, которые постоянно проверяют друг друга и стараются поддерживать честность», — добавил Каутц. — «Большинство людей, включая научное сообщество и самих исследователей ИИ, недооценивают качество лучших современных систем искусственного интеллекта; восприятие отстает от технологий примерно на год-два».
Искусственный интеллект никуда не денется. В конце концов, цикл ажиотажа Gartner не заканчивается «угасанием в забвении», а переходит к «плато продуктивности». Разные области применения ИИ имеют разный уровень шумихи, но при всем этом гуле — от частного сектора, государственных чиновников и даже наших семей — отчет служит освежающим напоминанием: исследователи искусственного интеллекта критически оценивают состояние своей области. От способов создания ИИ-систем до их применения в мире — здесь есть простор для инноваций и улучшений.
Поскольку вернуться в эпоху без ИИ невозможно, остается только двигаться вперед.
Читайте также: Искусственный интеллект уже распространился по космосу, считает бывший главный историк NASA
Комментировать можно ниже в разделе “Добавить комментарий”.