Прошедший год в мире технологий был годом генеративного ИИ и больших языковых моделей, которые начали понимать естественный язык. Другие технологии искусственного интеллекта могут получить более широкое распространение в 2024 году.
Когда будет создан AGI (общий искусственный интеллект) и кто его создаст? В 2024 году мы перестанем отличать сгенерированный дипфейк от видео с реальным человеком или роботов от людей? Каким же будет прорыв, как появление ChatGPT, который воспламенит воображение миллионов пользователей?
Эксперты IDEAS NCBR, центра исследований и разработок, работающего в области искусственного интеллекта, сохраняют научную дистанцию от подобного рода смелых прогнозов, появляющихся в публичном пространстве. Тем не менее, они перечисляют четыре области ИИ, которые могут привлечь внимание индустрии новых технологий, средств массовой информации и инвесторов в 2024 году.
1. Эффективность и потребность в вычислительной мощности
По мере того, как мы вступаем в 2024 год, в сфере искусственного интеллекта (ИИ) происходят значительные изменения, особенно в области эффективности машинного обучения и вычислительных потребностей. Растущая популярность устройств, использующих ИИ с низкими вычислительными ресурсами, символизирует растущую тенденцию обнищания методов искусственного интеллекта.
Такие устройства, как спутники и мобильные роботы, работают с ограниченными вычислительными ресурсами, что подчеркивает острую необходимость разработки методов глубокого обучения, действующих в соответствии с принципом безотходности и высокой энергоэффективности.
На мой взгляд, мы достигли прорывной точки в масштабировании логических возможностей больших моделей машинного обучения (так называемых базовых моделей). Постоянного увеличения своих возможностей за счет использования больших наборов данных уже недостаточно, что побуждает нас, ученых, менять направление исследований. Необычайная энергоэффективность человеческого мозга при решении сложных новых задач должна побудить исследователей создавать более биоинспирируемые модели искусственного интеллекта.
2. Робототехника и искусственный интеллект
В 2024 году ожидается еще более тесной интеграции передовых решений в области искусственного интеллекта и робототехники. К этому приводят две независимые тенденции. Появление эффективных встроенных систем позволяет запускать обученные модели нейронных сетей непосредственно на роботах.
Второй подход – подключение роботов к облачным ресурсам. В этом случае существуют серьезные проблемы кибербезопасности, с которыми нам также придется столкнуться в 2024 году.
Вполне возможно, что в ближайшем будущем мы будем сталкиваться со все большим количеством роботов в повседневной жизни. Признаком того, что может произойти, являются большие языковые модели, реализованные на роботах, поскольку это позволяет интуитивно передавать команды (на естественном языке) роботу, который, например, помогает нам по дому.
3. Революция ИИ в образовании
Достижения в развитии искусственного интеллекта уже существенно влияют на образование и науку, а в краткосрочной перспективе полностью их изменят. Из-за ИИ уже отказываются от домашних заданий, и вскоре будут созданы ИИ-преподаватели для поддержки учителей в школах и университетах.
Похоже, что OpenAI хочет сосредоточиться на широком применении ИИ в образовании и науке, поскольку GPT-5 должен стать таким наставником. ИИ не заменит людей, но победят те исследователи, которые будут использовать его разумно. В этом контексте неудивительно, что самые передовые биологические исследования проводятся компанией Alphabet, владельцем Google, например, исследования карт мозга или моделей клеток.
На данный момент мы уже видим огромные перемены, благодаря которым искусственный интеллект становится полностью междисциплинарной наукой. Если мы не построим сильный исследовательский центр в этой области, и не будем опережать эти мировые тенденции, исследователям в нашей стране также будет все труднее идти в ногу с миром в других областях.
4. Лингвистические модели в медицине
В нашей исследовательской группе мы работаем над расширением возможностей языковых моделей, чтобы они могли обрабатывать длинные контексты. Это популярная область исследований во всем мире, поэтому тенденция сохранится и в следующем году. Модели, способные работать с более длинными контекстами, могут осмысленно анализировать все более длинные документы. Аналогичным образом будут развиваться и мультимодальные модели, где под длиной контекста будет пониматься добавление дополнительной информации из изображений или звуков.
Общая тенденция будет заключаться в том, чтобы попытаться применять все более крупные модели в различных областях «помимо ИИ». Например, одним из наиболее привлекательных решений кажется анализ медицинских данных (либо непосредственно на основе диагностики пациентов, либо научных данных). Вскоре пациенты вместо обращения к врачам с диагнозом от «Доктора Google» будут приходить с диагнозом от «Доктора ИИ». Конечно, это порождает множество дилемм и проблем, но также и много возможностей.
Читайте также: Искусственный интеллект: баланс надежд и опасений
