Пока это чаще всего игрушки — нечто забавное или максимум любопытное, но если указанные выше недостатки будут исправлены, платформа GPT-3 может стать эффективной средой, в которой десятки тысяч разработчиков создадут потрясающие приложения, улучшая и развивая саму платформу и одновременно привлекая к ней все больше пользователей, как это произошло с Windows и Android.
Одним из замечательных новых применений ОЕЯ непременно будет диалоговый разговорный ИИ — он сможет стать наставником для детей и компаньоном для пожилых; обслуживать клиентов корпораций, работать в службах поддержки неотложной медицинской помощи и так далее. ИИ будет оказывать помощь круглые сутки семь дней в неделю — этого зачастую не могут обеспечить люди.
Такой диалоговый ИИ можно будет быстро настроить под любое конкретное применение, под человека или ситуацию. Со временем более продвинутые версии диалогового ИИ непременно станут достаточно интересными и «приятными в общении», и даже скептики проникнутся к ним симпатией, а некоторые могут начать переживать откровенно позитивные эмоции. Хотя романтические отношения, показанные в фильме «Она»[44], на наше счастье, будут большой редкостью.
Вступая в диалог с ИИ, всегда помните, что разговариваете с тем, кто просто преобразует одни последовательности слов в другие — у него нет совести и нет души, даже если в кино показывают, что у него есть и то и другое.
Помимо диалогового ИИ, ОЕЯ-платформа может стать поисковой системой следующего поколения, способной ответить на любой вопрос. Она мгновенно перелопатит все, что связано с заданной темой, и подгонит добытую информацию под определенную функцию или индустрию. Например, финансовое ИИ-приложение ответит на вопрос вроде: «Как мне скорректировать свой инвестиционный портфель, если осенью опять будет всплеск ковида?»
Вполне возможно, платформа будет составлять базовые отчеты о спортивных играх или о состоянии фондового рынка, научится готовить выжимку из длинных текстов и станет отличным подспорьем для репортеров, финансовых аналитиков, писателей и всех, кто работает с языком.
Есть ли у сегодняшнего GPT-3 все необходимое для прохождения теста Тьюринга? Может ли он стать общим искусственным интеллектом? Или хотя бы решительно шагнуть в этом направлении?
Скептики скажут: GPT-3 просто ловко запоминает примеры, ничего толком не понимает и по-настоящему разумным его не назовешь. В человеческом интеллекте, как известно, центральное место занимает способность логически рассуждать, планировать и творить.
Чаще всего критики систем, основанных на глубоком обучении, в том числе GPT-3, произносят что-то вроде этого: «У них никогда не будет чувства юмора. Они никогда не смогут научиться ценить искусство, красоту или любовь. Они никогда не почувствуют себя одинокими и несчастными. У них никогда не будет сочувствия к другим людям, животным или окружающей среде. Они никогда не будут наслаждаться музыкой, влюбляться или плакать».
Весьма точно и убедительно, да? Удивлю: эти слова написал алгоритм GPT-3, когда ему предложили скептически взглянуть на себя. Разве способность к столь точной самокритике не опровергает саму эту критику?
И все же пессимисты считают, что настоящий интеллект требует более глубокого понимания когнитивного процесса человека, чем доступно ИИ. Другие убеждены, что сегодняшняя архитектура компьютерного «железа» не способна сымитировать человеческий мозг, поэтому выступают за нейроморфные вычисления, способные, наряду с новым способом программирования, создать схемы, имитирующие человеческий мозг. Третьи призывают использовать в гибридных системах элементы «классического» (то есть основанного на правилах экспертных систем) ИИ в сочетании с глубоким обучением.
В ближайшие десятилетия эти теории будут протестированы — либо доказаны, либо опровергнуты. Что ж, такова природа всех научных гипотез и их верификации.
Независимо от любых существующих ныне теорий я считаю бесспорным: компьютеры просто «думают» иначе, чем наш мозг. И лучший способ повысить уровень компьютерного интеллекта — разработать общие вычислительные методы (вроде глубокого обучения и GPT-3), которые будут масштабироваться по мере увеличения вычислительных мощностей и объемов данных.
За последнее время мы не раз наблюдали, как наилучшие ОЕЯ-модели «переваривали» за год в десятки раз больше данных, чем прежде, и за каждым десятикратным увеличением следовали качественные улучшения. Тенденция ежегодного десятикратного роста эффективности языковых моделей сохраняется: в январе 2021 года, всего через семь месяцев после выпуска GPT-3, Google анонсировала языковую модель с 1,75 триллиона параметров — в девять раз больше, чем у GPT-3.
Эта модель уже прочла больше, чем сумел бы любой из нас за миллионы человеческих жизней. Процесс будет ускоряться в геометрической прогрессии. Посмотрите на график, иллюстрирующий рост параметров ОЕЯ-модели (обратите внимание: на оси Y — логарифмическая шкала).
Ежегодный десятикратный рост параметров ОЕЯ-моделей
Да, GPT-3 пока допускает множество базовых ошибок, но мы видим в этом алгоритме проблески интеллекта, а ведь это всего лишь третье поколение. Возможно, через двадцать лет GPT-23 прочтет каждое написанное на планете слово, посмотрит каждое когда-либо снятое видео и построит собственную модель мира. Возможно, этот всезнающий предсказатель последовательностей будет держать «в голове» все знания, накопленные человеком за всю историю нашего существования. А нам с вами останется просто задавать ему правильные вопросы.
Итак, станет ли глубокое обучение «общим искусственным интеллектом» (ОИИ) во всех отношениях совпадающим с человеческим? Столкнемся ли мы с «сингулярностью» (см. главу 10)? Трудно сказать, не думаю, что это произойдет к 2041 году. Сегодня существует множество сложных задач, в решении которых мы не достигли особого прогресса или даже толком не поняли еще их суть, например как смоделировать креативность, стратегическое мышление, аргументацию, эмоции и сознание.
Для решения этих проблем, вероятно, потребуется еще с десяток мощных прорывов вроде глубокого обучения, а у нас за последние более чем шестьдесят лет прорыв такого масштаба случился только один. И, кажется, наивно верить, что за двадцать лет мы нагоним упущенное.
Кроме того, я бы посоветовал всем перестать использовать ОИИ в качестве окончательного испытания ИИ. Как я писал в главе 1, мозг ИИ отличается от человеческого. Через двадцать лет глубокое обучение и его расширения превзойдут людей в решении огромного числа задач, но все равно останется масса того, с чем люди будут справляться гораздо лучше, чем замечательная технология.
А еще непременно появятся новые задачи, явно демонстрирующие человеческое превосходство, особенно если учесть, что прогресс ИИ вдохновляет и нас на постоянное совершенствование и развитие. Важно, чтобы мы создавали полезные области для применения мощи ИИ, стремились найти симбиоз человека с искусственным интеллектом, а не зацикливались на угадывании, станет ли ИИ с глубоким обучением общим ИИ, и если да, то когда. Я лично считаю человеческую одержимость ОИИ проявлением нарциссизма — а как еще расценить убежденность в том, что мы являемся «золотым стандартом»?
Наше решение поместить братьев-сирот из истории «Воробьи-близнецы» в контекст учебного заведения не было случайным. Технологии сыграли центральную роль в революционных изменениях во многих отраслях и сферах человеческой жизни. За последние сто лет они полностью изменили то, как мы работаем, играем, общаемся друг с другом и путешествуем. И все же, если не считать временного перехода на дистанционное обучение во время пандемии ковида, сегодня наша классная комната по-прежнему очень сильно похожа на классную комнату вековой давности.
Недостатки современного образования известны всем; в первую очередь это его всеохватность. Мы отлично знаем, что каждый учащийся индивидуален, но персонифицированное обучение дорого, и его не распространить на страны и регионы, где на одного учителя приходятся десятки учеников. ИИ может сыграть критически важную роль в исправлении этих недостатков и в преобразовании системы образования.
Учебный процесс состоит из теории, практики, проверки выполнения заданий и собственно преподавания. Разноплановая подготовка к проведению занятий отнимает у учителя колоссальное количество времени, но многие решаемые им задачи можно будет автоматизировать с помощью достаточно продвинутого ИИ.
ИИ мог бы исправлять ошибки учеников, отвечать на наиболее частые вопросы, задавать домашние задания, проводить контрольные и выставлять за них оценки. А еще — оживлять исторических персонажей, чтобы те взаимодействовали с учениками, повышая увлекательность учебного процесса. Большая часть этих возможностей уже сегодня реализуются в образовательных приложениях, особенно в Китае.
Но, по всей вероятности, наибольший потенциал ИИ в области образования лежит в сфере индивидуализации обучения. Как мы увидели в рассказе «Воробьи-близнецы», у каждого ученика может появиться индивидуальный ИИ-наставник. Золотому Воробью помогал его любимый мультяшный персонаж Атомэн; он делал процесс обучения более интересным.
Но Атомэн — не просто добрый приятель. Именно он убедил Золотого Воробья развивать области, в которых тот был слаб; а еще ИИ хранил необходимые данные для своего подопечного. Кроме того, ИИ-компаньон был всегда под рукой, его можно было вызвать в любое время — такое невозможно ни с одним учителем в мире.
В отличие от педагогов-людей, которым приходится работать со всем классом, виртуальный учитель сможет уделять должное внимание одновременно каждому ученику: одному поправить произношение, с другим поработать над умножением, с третьим попрактиковаться в написании сочинений.