ChatGPT та інші великі мовні моделі не досягнуть рівня людського інтелекту, — Financial Times
Керівник відділу штучного інтелекту компанії Meta Ян ЛеКун стверджує, що сучасні методи ШІ є недосконалими, і просуває бачення «моделювання світу» для створення суперінтелекту. У чому різниця цих методів та чи загрожує світу “повстання машин”, читайте у нашому скороченому перекладі.
Розвиток суперінтелекту
Керівник відділу штучного інтелекту компанії Meta заявив, що великі мовні моделі, які забезпечують роботу генеративних ШІ продуктів, таких як ChatGPT, ніколи не зможуть досягти здатності міркувати та планувати, як це роблять люди. Натомість він зосередився на радикально альтернативному підході до створення "суперінтелекту" в машинах.
Він стверджує, що великі мовні моделі (ВММ) мають "дуже обмежене розуміння логіки... не розуміють фізичний світ, не мають постійної пам'яті, не можуть міркувати в будь-якому розумному значенні цього терміна і не можуть планувати".
В інтерв'ю Financial Times він виступив проти покладання на розвиток ВММ у прагненні досягти інтелекту на рівні людини, оскільки вони можуть точно відповідати на запити лише тоді, коли вони були навчені відповідними даними.
Замість цього він працює над розробкою абсолютно нового покоління систем ШІ, які, на його думку, забезпечать машини інтелектом на рівні людини. Ян ЛеКун зазначив, що досягнення цього бачення може зайняти 10 років.
Ризикована та дорога авантюра
Meta вкладає мільярди доларів у розробку власних ВММ. Причиною цього є вибухова популярність генеративних ШІ. Вони намагаються наздогнати конкурентів, таких як OpenAI, що підтримує Microsoft, та Google.
ЛеКун керує командою з приблизно 500 співробітників у лабораторії фундаментальних досліджень штучного інтелекту Meta. Вони працюють над створенням ШІ, який може розвивати здоровий глузд і вчитися, як влаштований світ, подібно до людей. Така модель має використовувати підхід, відомий як «моделювання світу».
Експериментальне бачення Лекуна є потенційно ризикованою та дорогою авантюрою для соціальної медіагрупи в той час, коли інвестори бажають швидкої віддачі від інвестицій у ШІ.
Минулого місяця Meta втратила майже 200 мільярдів доларів у вартості, коли генеральний директор Марк Цукерберг пообіцяв збільшити витрати і перетворити соціальну медіагрупу на «провідну компанію з ШІ у світі». Цим він налякав інвесторів, стурбованих зростаючими витратами без негайного потенційного доходу.
«Ми перебуваємо на межі того, що вважаємо наступним поколінням систем штучного інтелекту», — сказав ЛеКун.
Поверхнева та обмежена еволюція ШІ
Meta та її конкуренти просуваються вперед із покращеними ВММ. Генеральний директор OpenAI Сем Альтман вважає, що вони забезпечують важливий крок до створення загального штучного інтелекту — моменту, коли машини матимуть вищі когнітивні здібності, ніж люди.
Минулого тижня OpenAI випустила нову швидшу модель GPT-4o, а Google представила новий "мультимодальний" ШІ-агент, який може відповідати на запити в реальному часі через відео, аудіо та текст.
Минулого місяця Meta також запустила свою нову модель Llama 3. Віцепрезидент з глобальної політики компанії Нік Клегг сказав, що його остання ВММ має «значно покращені можливості, наприклад, міркування» — здатність застосовувати логіку до запитів.
Однак ЛеКун заявив, що ця еволюція ВММ є поверхневою та обмеженою, оскільки моделі навчаються лише тоді, коли інженери-люди втручаються, щоб навчити їх цій інформації, а не коли ШІ приходить до висновку органічно, як люди.
"Це, безумовно, виглядає для більшості людей як міркування, але в основному це використання накопичених знань з великої кількості навчальних даних", — сказав ЛеКун, але додав: "ВММ дуже корисні, незважаючи на їх обмеження".
Складнощі у створенні суперінтелекту
Meta створила свою лабораторію Fair у 2013 році для досліджень у галузі штучного інтелекту, найнявши провідних академіків у цій сфері.
Однак на початку 2023 року компанія створила нову команду — GenAI, яку очолив головний спеціаліст із продукції Кріс Кокс. Вона переманила багатьох дослідників і інженерів з лабораторії Fair та очолила роботу над моделю Llama 3, інтегрувавши її у продукти, наприклад нові ШІ-асистенти та інструменти для генерації зображень.
Створення команди GenAI відбулося, коли деякі інсайдери стверджували, що академічна культура в лабораторії Fair частково винна у пізньому приєднанні Meta до буму генеративного штучного інтелекту. Цукерберг під тиском інвесторів закликав до більш комерційних застосувань ШІ. Однак, ЛеКун залишився одним з основних радників Цукерберга, за словами людей, знайомих із ситуацією.
"Ми перенацілили Fair на довгострокову мету створення ШІ на рівні людини, тому що GenAI тепер зосереджений на речах, для яких у нас є чіткий план", — сказав ЛеКун.
"Досягнення загального штучного інтелекту — це не проблема дизайну продукту, це навіть не питання розробки технологій, це дуже наукова задача", — додав він.
ЛеКун вперше опублікував статтю про своє бачення моделювання світу в 2022 році, і відтоді Meta випустила дві дослідницькі моделі, засновані на цьому підході.
Сьогодні він сказав, що лабораторія Fair тестує різні ідеї для досягнення інтелекту на рівні людини, тому що "є багато невизначеності та досліджень у цьому, ми не можемо сказати, яке з них вдасться чи буде прийняте".
Серед цих ідей команда ЛеКуна надає системам години відео, навмисно пропускаючи кадри, а потім змушує штучний інтелект передбачити, що буде далі. Це імітує те, як діти вчаться, пасивно спостерігаючи за навколишнім світом.
Він також сказав, що Fair досліджує створення "універсальної системи кодування тексту", яка дозволить системі обробляти абстрактні уявлення про знання у тексті, що потім можна застосувати до відео та аудіо.
Деякі експерти сумніваються у здійсненності бачення ЛеКуна
Арон Кулотта, доцент комп'ютерних наук Тулейнського університету, сказав, що здоровий глузд давно є "колючкою в боку штучного інтелекту", і що навчити моделі причинно-наслідковим зв'язкам складно.
Один колишній співробітник Meta AI описав просування моделювання світу як "неясну нісенітницю". Інший поточний співробітник сказав, що Fair ще не довела свою здатність стати справжнім конкурентом дослідницьким групам, таким як DeepMind.
"Щоб агенти штучного інтелекту були дійсно корисними, вони повинні мати щось схоже на інтелект на рівні людини," сказав ЯнЛекун.
