Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Самообучение и «сильный» искусственный интеллект: когда роботы начнут варить нам кофе
Ключевая способность искусственного интеллекта — способность к обучению. Как искусственный интеллект учится, может ли он самообучаться и сможет ли когда-нибудь заменить человека? На эти вопросы ответил научный сотрудник института «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ, директор департамента цифровой трансформации компании BetBoom Юрий Чайников.
Большая часть того, что принято называть искусственным интеллектом, это многослойные нейронные сети, – алгоритмы, которые нужно учить выдавать правильные, полезные ответы, тренировать на тех данных, для обработки которых такая нейросеть создана. Наибольшую эффективность при обучении, по оценкам экспертов, дает такой подход. Сначала нейросеть тренируют на большом массиве неразмеченных данных, скрывая часть картинки или текста и поощряя нейросеть правильно предсказывать скрытое.
На этом этапе нейросеть выучивает самые общие закономерности и паттерны в исходных данных. Затем наступает этап тонкой настройки нейросети. Здесь ее заставляют выдавать пару результатов в ответ на входные данные. Специально обученные люди из выданных нейросетью вариантов отмечают более предпочтительные, и нейросеть учитывает их оценки в дальнейшем процессе обучения. Этот процесс повторяется десятки и сотни тысяч раз, пока не перестанут улучшаться характеристики нейронной сети или пока не закончатся ресурсы на ее тренировку.
«Самое интересное в том, что на определенном уровне сложности, например, в очень больших мультимодальных моделях, происходит с одной стороны ожидаемое, а с другой стороны в некотором смысле удивительное явление – переход из количества в качество. По мере того, как мы тренируем нейросеть описывать заданные нами изображения человеческим текстом, она все лучше и лучше описывает не только то, что мы ей показывали, но и бесконечное разнообразие других изображений.
Удивительно здесь то, что качество описаний картинок можно существенно поднять, показав ей больше текстов. Чем больше мы ей будем показывать человеческих текстов, тем лучше она будет описывать изображения, которые увидела, потому что в описании этих текстов прослеживаются тонкие, глубинные взаимосвязи слов, проистекающие из свойств нашего физического мира: например, яблоки обычно бывают красные, желтые, зеленые, но не фиолетовые, что «Северная столица» в российском контексте – это Санкт-Петербург и так далее.
Если среди текстов, которыми мы ее «кормили», какую-то часть составят тексты из книг по шахматам, нейросеть, прочитав их, так или иначе выучит логику шахмат. Было ли это заложено в архитектуре? В некотором смысле было. Является ли это следствием такого метода тренировки? Безусловно. Одни архитектурные подходы больше способствуют обобщению, а другие – меньше. Мультиязычные и мультимодальные нейронные сети с очень большими объемами обучающей выборки в триллионы токенов и с очень большим вычислительным ресурсом, затраченным на процесс обучения, все в большей степени проявляют это эмерджентное свойство «думать», причем думать безусловно в кавычках», – рассказал Юрий Чайников.
Есть мнение, что такая способность к самообучению, заложенная в основе искусственного интеллекта, приведет к созданию так называемого «сильного» искусственного интеллекта, перспективы которого уже много лет будоражат сообщество ученых и разработчиков по всему миру.
«Если порассуждать без инженерного приземления, то «слабый» искусственный интеллект – это нейросети, которые умеют решать ограниченный круг задач и никогда не решают их в неограниченно широкой области. Это такой самый яркий признак «слабости». Фактически, это тот искусственный интеллект, которым мы имеем на данный момент. Теперь можно порассуждать в обратную сторону. Что такое «сильный» искусственный интеллект? Это системы, которые смогут решать любые задачи, которые может выполнять «обычный человек», на уровне качества «обычного человека». Такой искусственный интеллект пока еще не создан.
Многие знакомы с тестом Тьюринга, по которому «обычные люди» по текстовому диалогу с трудом отличают искусственный интеллект от человека. Этот тест фактически пройден текущими большими языковыми моделями. Гораздо более сложный, так называемый «кофейный тест», пока еще не преодолен. Робот по просьбе человека должен сделать кофе в незнакомом помещении, то есть сориентироваться, отыскать кофейный автомат, найти все необходимое, подставить чашечку, сделать кофе, принести и сказать: «Кофе готов». Вот такой тест пока не по силам существующему в наше время искусственному интеллекту», – отметил эксперт.
Хотя «сильный» искусственный интеллект, то есть интеллект, способный самообучаться и самостоятельно решать самый широкий круг задач, которые под силу сейчас только человеку, еще не создан, однако все тенденции развития в этой области налицо. По оценкам эксперта, мы сможем стать свидетелями появления «сильного» искусственного интеллекта уже при жизни нынешнего поколения.
«Я не думаю, что это будет какой-то «скачок». Я думаю, это будет тот же самый «ползучий» процесс, что уже происходит буквально на наших глазах. Релиз за релизом, пару раз в год, OpenAI выпускает очередную версию ChatGPT. Включившись в гонку, Google планирует выпустить Gemini 2.0, от Anthropic ожидаем версию Claude 3.5 Opus. Пока тенденция такая: каждая последующая версия потребляет в 10 раз больше токенов и в 10 раз больше вычислительных ресурсов. По независимым оценкам GPT-4 обошлась в 100 млн долларов и «съела» 10 триллионов токенов. Вот следующие четыре порядка – это наши вехи. Миллиард, десять миллиардов, сто миллиардов, триллион долларов. До суммы в триллион долларов, до десяти квадриллионов токенов все будет идти по этой накатанной дороге.
Пока тренд таков, что каждый раз при увеличении в десять раз объема обучающей выборки и затраченного вычислительного ресурса происходит очередное, явное усиление полученного «интеллекта». Есть основания считать, что на этом пути в четыре порядка доля непосильных для искусственного интеллекта задач станет такой малой, что мы признаем его «сильным». Для осуществления этого замысла нужно по-настоящему много вычислительных ресурсов. Не в разы, а именно на порядки больше, чем есть сейчас. И лидеры в этой гонке это отлично понимают. Так OpenAI совместно с Microsoft анонсировали запуск вычислительного кластера стоимостью 100 млрд. долларов 2031-му году», – говорит Юрий Чайников.
Сейчас обычному человеку сложно поверить в такой глобальный переход, но это не смущает тех, кто хорошо знает, как происходили технологические революции в прошлом.
«Когда Максвелл сформулировал законы электромагнитного поля, никто не думал, что все, что можно было сделать руками, можно будет сделать с помощью какого-нибудь электроинструмента. А сейчас – да мы жить не можем без инфраструктуры 50 герц и 220 вольт! Подавляющее количество технологических процессов, которые производят человеческое благосостояние, которое мы в конечном счете и потребляем, делается при помощи электроинструментов, станков и прочего оборудования с электрическими приводами, транспорта с использованием электроэнергии. И в этом смысле оно стало вездесущим.
Причина этому проста: электричество многократно повышает производительность труда почти везде. Также работает и искусственный интеллект. Если судить по современным исследованиям тех задач, которые искусственный интеллект уже умеет решать, он «стоит» в десятки раз дешевле человека в тех задачах, с которыми справляется. Поэтому замена человека роботом произойдет почти неизбежным образом по тем же чисто экономическим мотивам, как электроэнергия заменила лошадь. Так мы «проползем» через очередную революцию повышения производительности труда, обеспеченности и благосостояния», – отметил эксперт.
Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России.
Telegram 
Дзен 
VK Биологи получили прямые доказательства поедания косатками представителей собственного вида. Оторванные спинные плавники со следами больших зубов указали на охоту плотоядных китообразных на слабую соседнюю популяцию. Угроза смертельных нападений заставила рыбоядные группы косаток создавать неразлучные семейные кланы.
Исследователи смоделировали последствия распыления в марсианской атмосфере аэрозолей для создания искусственного парникового эффекта. Выяснилось, что это может привести к парадоксальному результату: вместо ожидаемого более комфортного климата будущая колония на «нагретой» Красной планете окажется посреди такого же лютого холода и притом окружена обезвоженным грунтом.
За право называть себя родиной легендарных скрипок Страдивари долгие годы спорили несколько европейских стран. Исследователи из Швейцарии, Франции, Словении заявляли, что именно их леса послужили материалом для инструментов с неповторимым звучанием. Теперь история получила новый поворот. Международная команда изучила годичные кольца почти на 300 скрипках итальянского мастера и выяснила, в каком конкретно места Страдивари брал материал для своих лучших творений.
В ноябре 2025 года при взлете российской ракеты с Байконура к МКС с существенной высоты упала кабина обслуживания 8У216. Поскольку в 2010-х годах из экономии средств у нас отказались от дублирования стартовых площадок, это создало ситуацию временной невозможности пилотируемых полетов. Теперь, всего через три месяца после происшествия, «Роскосмос» смог решить проблему, поставив запасную кабину обслуживания, найденную на складах Минобороны. Весенние пуски к МКС, запланированные ранее, теперь имеют шансы пройти в срок.
В той части Пиренеев, которые находятся на территории Испании, исследователи обнаружили первые доказательства добычи золота в эпоху Римской империи. На месте древних рудников нашли сложные гидравлические сооружения и остатки водохранилища, возраст которых определили с помощью метода оптического датирования. Открытие прольет свет на инженерные приемы римлян и поставит точку в многолетнем споре: действительно ли римляне добывали золото в этом регионе.
Разное отношение домашних животных к хозяевам давно стало предметом споров, обсуждений и шуток. Ученые из Венгрии показали, что собаки демонстрируют по отношению к человеку уровень альтруизма, сходный с детским, тогда как кошки ищут в партнерстве с человеком прежде всего свою выгоду.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.
В ноябре 2025 года при взлете российской ракеты с Байконура к МКС с существенной высоты упала кабина обслуживания 8У216. Поскольку в 2010-х годах из экономии средств у нас отказались от дублирования стартовых площадок, это создало ситуацию временной невозможности пилотируемых полетов. Теперь, всего через три месяца после происшествия, «Роскосмос» смог решить проблему, поставив запасную кабину обслуживания, найденную на складах Минобороны. Весенние пуски к МКС, запланированные ранее, теперь имеют шансы пройти в срок.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно