ИИ не заменит человека в ближайшем будущем: исследование

Технологические компании рассматривают существующие ИИ-модели как движение в сторону так называемого общего искусственного интеллекта (AGI, Artificial General Intelligence) — системы, способной выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека или даже превосходить его. В отличие от современных ИИ, работающих в узких областях, например генерации текста или изображений, AGI должен обладать гибкостью мышления, самосовершенствоваться и адаптироваться к любым новым задачам. Однако опрос экспертов в области ИИ показывает, что большинство специалистов не разделяют этого оптимизма.

Что за опрос

Опрос проводила Ассоциация по развитию искусственного интеллекта (AAAI) в рамках своего масштабного исследования рынка ИИ. В нем приняли участие  475 исследователей искусственного интеллекта. Как выяснилось, 76% респондентов считают, что масштабирование современных моделей «вряд ли» или «очень вряд ли» приведет к достижению AGI. Это говорит о кризисе концепции «масштабирование — это все, что нужно», которая ранее доминировала в индустрии.

Помимо этого, 80% ученых отметили, что текущее представление об ИИ в обществе не соответствует реальности. Исследователи подчеркнули, что даже самые передовые модели, способные решать сложные задачи в программировании или математике, все еще совершают грубые ошибки, что ставит под сомнение их способность заменить человека.

Почему текущие модели не ведут к AGI

По мнению экспертов, современные модели страдают от ряда фундаментальных ограничений.

• Неумение строить глубокие причинно-следственные связи. ИИ хорошо предсказывает текст, но не обладает способностью к рассуждению и осмыслению.
• Ограниченная долговременная память. Существующие ИИ не могут эффективно накапливать знания и учиться по ходу этого накопления.
• Проблемы с планированием и сложными задачами. Хотя модели демонстрируют успехи в отдельных дисциплинах, они не способны решать задачи, требующие долгосрочного стратегического мышления. 
• Фрагментарное понимание мира. Современные ИИ не имеют единой когнитивной модели реальности, а просто комбинируют шаблоны из тренировочных данных.

Исследователи также указывают на отсутствие единого определения для AGI. Например, в Google DeepMind считают, что такая система должна превосходить людей по всем когнитивным тестам, тогда как Microsoft и OpenAI привязывают появление AGI к достижению прибыли в $100 млрд от своих моделей.

Что дальше

Компании, разрабатывающие ИИ, продолжают инвестировать огромные средства в инфраструктуру: по оценкам, в ближайшие годы совокупные расходы на дата-центры и вычислительные мощности составят $ 1 трлн. Но будущее ИИ потребует не только масштабирования существующих моделей, но и принципиально новых архитектур, которые смогут лучше объяснять свои решения, решать сложные задачи, задействуя причинно-следственные связи, и адаптироваться к реальному миру. Сейчас исследователи только ищут способы преодолеть ограничения нейросетей.

Несмотря на все амбиции индустрии, большинство экспертов сходятся во мнении: путь к созданию общего искусственного интеллекта предстоит долгий и нелегкий.