Nesenā intervijā tehnoloģiju magnāts Elon Musk izdarīja netaisnīgu prognozi, paužot, ka viņš uzskata, ka mākslīgā ģenerālā inteliģence (AGI) – mākslīgā inteliģence ar cilvēka līdzīgām kognitīvajām spējām un attīstītu mācīšanās spēju – līdz šā gada beigām var pārsniegt cilvēka inteliģenci. Šī vērīgā prognoze balstās uz enerģijas piegādi un aparatūras komponentēm, kas spēj turēt tempu ar augošajām tehnoloģijām.
Muskam, zināmam ar viņa noslieci uz drosmīgām prognozēm, ir bijusi mainīga veiksmes statistika, paredzot tehnoloģisko nākotni precīzi. Viņa paziņojumi ir mainījušies laika gaitā. Iepriekš SpaceX un Tesla izpilddirektors paredzēja uzticamus autonomus elektroautomobiļus gadā – pirms desmit gadiem. Pirms dažiem gadiem viņš pravietoja, ka Neuralink 2020. gadā ievadīs mikroshēmas cilvēku smadzenēs; šī mērķa sasniegšana tika atlikta par četriem gadiem.
Līdz 2023. gada beigām Musk bija saskaņojis savu viedokli ar Google DeepMind līdzdibinātāju Demisu Hassabisu, prognozējot AGI ierašanos līdz 2030. gadam. Tomēr pēc nesenajiem sasniegumiem Musk tagad domā, ka šādu panākumu sasniegšanai var būt nepieciešami tikai 18 mēneši, norādot uz neizpaustiem notikumiem mākslīgā intelekta sektorā.
Ievērojamie mākslīgās inteliģences eksperti, piemēram, Hassabis un Sam Altman, OpenAI valdes priekšsēdētājs, apzinās, ka AGI ir tuvumā, bet uzskata, ka Muskas prognozētais 2025. gada laika grafiks ir nereāls. Hassabis ierosina, ka 2030. gada grafiks varētu būt precīzāks, ņemot vērā progresu, kopš DeepMind dibināšanas 2010. gadā. Altman izvairās no laika ierobežojošās prognozēšanas, uzsvērtot sarežģītību, kas saistīta ar AGI attīstības paredzēšanu.
Yann LeCun, Meta AI nodaļas AI lumināri, arī piedāvā konservatīvāku novērtējumu, apgalvojot, ka pāreja uz pārākiem AI modeļiem var prasīt gadu desmitus un norādot, ka pašreizējie AI modeļi ir vislabākajā veidā savās sākotnējās mācīšanās stadijās, salīdzinot ar kaķi. Kamēr Muskas redzējums asprātīgi kontrastē ar plašāko zinātnisko piekritēju grupu, skeptiķi pārdomā, vai viņš ir redzējuma vīzija, kas slēpj būtiskus sasniegumus, vai arī viņš vienreizējā prāvā izmanto drosmīgas izpausmes, lai piesaistītu pasaules uzmanību.
Aktuālie tirgus tendences:
AI nozare pēdējos gados ir pieredzējusi strauju attīstību. Jaunuzņēmumi un jau esošas tehnoloģiju kompānijas vienlīdz iegulda lielas summas mašīnmācīšanā, neironu tīklos un dabīgās valodas apstrādē, lai radītu sarežģītākus AI pielietojumus. Mākoņu skaitļošanas giganti kā Amazon Web Services, Microsoft Azure un Google Cloud piedāvā AI kā pakalpojumu, ļaujot uzņēmumiem integrēt AI spējas bez tehnoloģijas izstrādes iekšēji.
Aparatūras ziņā ir tendence attīstīt speciālizētas AI mikroshēmas, kas ir efektīvākas neironu tīkla uzdevumos. Uzņēmumi kā NVIDIA, Intel un Graphcore cenšas radīt tādas mikroshēmas, kas paātrinātu AI apmācību un secinājumus.
Ir arī pamanāma tendence uz atvērtas pirmkoda AI, ar projektu kā TensorFlow un PyTorch, kas ļauj izstrādātājiem brīvi veidot un kopīgot AI algoritmus, demokratizējot piekļuvi jaunākajiem pētījumiem un rīkiem.
Prognozes:
Analītiķu firmas kā Gartner un IDC prognozē ievērojamu izaugsmi AI tirgū, paredzot, ka globālās AI ieņēmumi pēdējo gadu laikā kāpināsies simtiem miljardu dolāru robežās. Viņi arī paredz, ka AI izmantošana turpinās izplatīties visās nozarēs, ieskaitot veselības aprūpi, finanses, transportu un mazumtirdzniecību.
Svarīgās izaicinājumi un kontroverses:
Viens no galvenajiem strīdiem ap pārāk mākslīgo inteliģences parādīšanos ir ētiskās sekas, ko rada šāda tehnoloģija. Jautājumi saistībā ar privātumu, drošību, darba vietu aizvietošanu, lēmumu pieņemšanas autonomiju un iespējamiem ļaunprātīgas vai nevēlamas sekas ir diskusiju uzmanības centrā.
Pastāv arī tehniski izaicinājumi, piemēram, AI kopienas pastāvīgā cīņa ar “melno kasti” problēmu, kur dziļās mācīšanās modeļu lēmumu pieņemšanas procesi ir grūti interpretējami cilvēkiem.
Cits jautājums ir AI apmācības vides ietekme, kas prasa nozīmīgu enerģijas patēriņu, kas raisa aicinājumus pēc ilgtspējīgākas AI izstrādes prakses.
Priekšrocības:
– Efektivitāte: Pārā interese varētu ātri un precīzi pildīt uzdevumus, uzlabojot produktivitāti daudzās nozarēs.
– Inovācija: AGI ir potenciāls, lai atrisinātu sarežģītus uzdevumus, kas pašlaik pārsniedz cilvēka spējas, piemēram, klimata pārmaiņu modelēšanu vai jaunu medicīnisku ārstēšanas metožu atklāšanu.
– Ekonomska izaugsme: AI attīstībai var veicināt ekonomisko izaugsmi, radot jaunus nozares segmentus un uzlabojot esošos.
Mīnusi:
– Darba vietu aizvietošana: AI var automatizēt lomas, kas pašlaik aizņem cilvēki, radot būtiskas darba tirgus traucējumus un prasot nozīmīgu darbaspēka pārkvalificēšanu.
– Ētiskas un morālas raizes: AI lēmumu pieņemšana var nebūt iemītnieku vērtību pārņemta, radot bažas par taisnīgumu, atbildību un morāli.
– Kontrole un drošība: Nodrošinot, ka AGI atbilst cilvēku nodomam un nespēj rīkoties pret cilvēku interesēm, ir būtisks tehniskais izaicinājums, kas vēl nav atrisināts.
Zinātnes, attīstības un mākslīgo inteliģences tehnoloģiju komercializācijas jomā galvenie dalībnieki, piemēram, OpenAI un DeepMind turpina pārkāpt robežas. Tiem, kas interesējas par jaunākajiem notikumiem šajā strauji attīstošajā nozarē, svarīgi resursi ir šādi:
– AI pētījumi un tendences: DeepMind
– AI tehnoloģijas un aplikācijas: OpenAI
– Mākoņa AI pakalpojumi: Amazon Web Services, Microsoft Azure, un Google Cloud
Muskas piedāvātais laika grafiks ir daudz agrāks nekā lielākā daļa ekspertu vienojas, taču laiks parādīs, vai viņa prognoze notiks vai atkal būs pārāk optimistiska.