Искусственный интеллект развивается с невероятной скоростью: нейросеть выигрывает человека в шахматы, го, покер и Dota 2, генерирует изображения, аудио и видео, пишет коды. Экспериментальные программы становятся незаменимыми инструментами в разных сферах. За несколько лет вычислительные возможности компьютеров превзошли прогнозы даже самых смелых футурологов.

Редакция Enter поговорила с директором Института искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамилем Кулеевым. Рассказываем, как нейросети связаны с мозгом человека, когда генеративные сервисы превзойдут людей и что угрожает нашей цивилизации.

Как искусственный интеллект связан с мозгом человека

Головной мозг человека — самая высокоорганизованная система. Чтобы понять, как она устроена, ученые не только изучают функционирование, развитие и физиологию нервной системы, но и пытаются ее повторить, например, в цифровом виде.

При изучении искусственного интеллекта наш мозг и его нейронные связи служат эталоном и исходной точкой в осознании процессов. Результаты исследований способностей и механизмов работы церебрума (от латинского cerebrum «мозг» — прим. Enter) применяются в программировании и развитии умных машин. Грубо говоря, искусственный интеллект — это калька с разума людей. Программные алгоритмы имитируют некоторые функциональные возможности человеческого интеллекта в динамической вычислительной среде: самообучаются, принимают решения и выполняют действия.

Хотя строение человеческой и машинной нейросети похожи, цифровые технологии не обладают признаками нервной системы. Компьютерные нейронный сети — всего лишь вспомогательные программы, которые ускоряют вычисления, но не наделяют машину сознанием. Современные системы действуют в рамках заранее заданных алгоритмов и способны выполнять простые действия, не требующие абстрактного мышления.

Связано это с тем, что на данный момент ИИ справляется только с базой — классификацией и категоризацией. Третья главная функция человеческого мозга — прогнозирование возможных последствий и выстраивание моделей поведения — умным машинам недоступна.

Процесс прогнозирования является частью EI (от английского Emotional Intelligence «эмоциональный интеллект» — прим. Enter). На эмоциональный интеллект уходит больше нейронов, чем на изучение нового материала. Это качество психики ученые изучили пока недостаточно. Как и PI (от английского Process Intelligence «физический интеллект» — прим. Enter). Движения задействуют огромное количество нейронов в мозжечке (один из важнейших отделов головного мозга, который отвечает за координацию движений и ориентацию в пространстве, — прим. Enter). Воссоздать процессы из этого отдела головного мозга сейчас невозможно. Поэтому у нас нет антропоморфных роботов, как в «Мстителях».

Успех человека на 80% зависит от эмоционального интеллекта, и только на 20% — от привычных знаний. Это связано с нашей потребностью в социализации. Пока эта связь не будет доступна цифровому интеллекту, он не сможет естественно эволюционировать, принимать решения на основе интеллекта и работать независимо от человека.

Почему все заговорили об искусственном интеллекте

Быстрое развитие технологий ИИ пришлось на 80-е—90-е годы. В этот период появилось много приложений для автоматизации рутинной работы: от виртуальных агентов и онлайн-ботов, до первых беспилотных автомобилей. Это были, скорее, экспериментальные системы и технологии, чем программы с экономическим потенциалом.

До 2015 года преобладали простые модели. Например, появился первый робот-пылесос Roomba и голосовой помощник Siri, способный распознавать и реагировать на естественную речь. Новые программы справлялись с аналитическими задачами, но были недостаточно развиты для общего назначения. Создание текстов или кода на человеческом уровне казались невозможной технической задачей.

Драйвером масштабирования технологий ИИ и преобразования систем в новую экономику стала презентация архитектуры нейронной сети Transformer в 2017 году. Программа переводила и генерировала тексты отличного качества и требовала меньше времени на обучение. С этого момента и до 2020 года объем вычислений для обучения подобных моделей увеличился в шесть раз.

Современные решения становятся лучше, быстрее и дешевле с каждой новой версией. Приложения и программы от анализа данных, прогнозирования и механического труда эволюционировали до решения креативных задач. В топ сервисов ИИ в 2023 году входят универсальный чат ChatGPT и сберовский GigaChat, языковые модели GPT-3, BLOOM и Whisper, алгоритмы, создающие изображения на основе текстовых описаний, DALL-E 2, Stable Diffusion и Kandinsky 2.1. Они воспроизводят и превосходят возможности человеческого разума.

По прогнозам Рамиля Кулеева, развитие генеративных сервисов замедлится. Технологии требуют больших вычислительных ресурсов. Для академических сообществ суперкомпьютеры экономически недоступны, поэтому работать с нейросетями этого типа будут крупные зарубежные компании Microsoft, Google и Facebook и российские — «Сбер» и «Яндекс».

Что не так с генеративными нейросетями

В феврале американская исследовательская и консалтинговая компания Forrester опубликовала исследование о новых возможностях нейросетей для бизнес-процессов. Аналитики выделили генеративные сервисы как наиболее перспективные технологии. По мнению экспертов, внедрение качественных инструментов для создания контента (текстов, аудио и видео, изображений, кодов) сделает бизнес конкурентоспособным и устойчивым на рынке.

По прогнозам, к 2032 году объем мирового рынка генеративного ИИ достигнет 200,73 млрд долларов США. Практика использования ИИ в бизнесе быстро распространяется. В рекламе и маркетинге, техническом секторе и сфере консультационных услуг появляются боты, приложения и программы, которые улучшают производительность офисного и творческого труда: ускоряют работу дизайнеров, копирайтеров и маркетологов, распознают спам и фишинговые сайты, защищают биометрические данные сотрудников и клиентов компании.

Преимущество генеративных нейросетей — машинное обучение. ИИ обрабатывает огромный объем данных, анализируют их и выделяет полезную информацию. Еще плюсами являются качественная работа с деталями, сокращение времени для обработки информации и стабильный результат. Но несмотря на достоинства, у ИИ есть недостатки. Нейронные сети зависят от данных: для обучения алгоритмов нужен большой объем информации. Если сфера узкая и качественных данных недостаточно, создать рабочую модель не получится.

ИИ может выполнять только целенаправленные задачи и не способен обобщать свои знания. Модель, обученная играть в StarCraft, не сможет пройти WarCraft. Цифровые технологии плохо справляются с обработкой данных, которые отклоняются от учебного примера.

Однако ключевой проблемой ИИ для человека может стать не сложность обучения программ, а дальнейшая идентификация контента, юридическая незащищенность авторских прав, обработка и безопасность персональных данных. Чем активнее ИИ интегрируется в жизнь, тем острее вопрос об этических, социальных и юридических рисках.

В будущем различить человеческие и машинные тексты будет почти невозможно. Статьи и рецензии, написанные ИИ, будут попадать в общую выборку для обучения нейросети. Это может привести к стагнации: модели будут получать мало новой информации и укреплять сложившиеся паттерны.

Второй риск — обработка данных. Для обучения генеративного ИИ в финансовой и медицинской сферах нужны данные, которые охраняются законом. Сократить риски утечек и гарантировать безопасность персональной информации разработчики систем пока не могут.

Юридические сложности связаны с использованием авторского контента для обучения умных машин. В начале 2023 года компания Getty Images подала в суд на разработчиков Stable Diffusion. Компания обвинила создателей в нарушение авторских прав: для обучения программы использовали 12 млн фотографий из базы Getty Images.

Непонятно, что делать с текстами и изображениями, созданными ИИ. В современной России нет специальных законодательных актов, которые регулировали бы авторские права ИИ. Но говорить, что нейросети находятся вне правового поля, тоже нельзя. Задачи развития ИИ в стране сформулированы в Указе № 490. Одна из них — создать систему регулирования отношений общества и технологий. В соответствии с ГК РФ, автором произведения является человек, творческим трудом которого создан контент. «Творческий труд» не зависит от того, автор сам создал произведение или с помощью технологий. То есть ИИ в России — это один из инструментов для создания контента, поэтому технологии не наделены авторскими правами.

Юридические проблемы и дефицит качественных обучающих данных сдерживают развитие ИИ в областях с высокой ценой ошибки. Генеративные сервисы эволюционируют в нечувствительных сферах: маркетинге, копирайтинге, создании иллюстраций, аудио и видео, написании кодов. Новая цель разработчиков в этих секторах — создать ИИ, который сможет генерировать контент на уровне человека. Это ускорит и автоматизирует процессы и исключит человеческий фактор.

Сможет ли искусственный интеллект заменить человека

В конце марта более 27 000 специалистов и руководителей ИТ-компаний, в том числе Илон Маск и Стив Возняк, подписали письмо с призывом приостановить разработку и обучение нейросетей. В документе говорится, что системы с интеллектом, сопоставим с человеческим, могут быть опасны для общества. Необходимо приостановить эксперименты с ИИ, пока не появятся общие протоколы безопасности.

О том, что развитие ИИ может стать причиной гибели человеческой цивилизации, в 2017 году предупреждал Стивен Хокинг. Спустя год Илон Маск заявил, что по мере совершенствования алгоритмов цифровой интеллект превзойдет биологический. Конечно, до самоуправляемых и самосовершенствующихся автономных систем еще далеко. Но уже на том уровне развития цифрового интеллекта, на котором мы находимся сейчас, кажется, что человечество не успевает за технологиями ИИ.

Рамиль Кулеев предлагает два сценария развития ИИ. Первый связан с приумножением качественных данных и развитием технологий в разных отраслях. В будущем появятся новые решения, связанные с диагностикой заболеваний и лечением, будут совершенствоваться технологии по производству полимерных и композитных материалов, разовьются отрасли химии, нефтехимии и металлургии, произойдет оптимизация сельского хозяйства. То есть ИИ станет потенциальным инструментом для улучшения качества жизни человека.

Любой инструмент можно использовать в разных целях. Искусственный интеллект — не исключение. Цифровые технологии могут пригодиться, например, для создания оружия массового поражения. Это реальный риск. Но ИИ не справится с этой задачей без участия людей: у машины нет нужных данных для этого. За любой угрозой ИИ всегда будет стоять человек.

С каждым новым шагом в исследовании и разработке ИИ появляются новые вопросы и вызовы. Темпы развития ИИ невероятно высоки — за несколько лет программы эволюционировали от простых моделей голосовых помощников к сервисам кодирования. То, что сегодня кажется научной фантастикой, может стать частью нашей жизни до того, как мы это осознаем.

Текст: Ксения Монастырская
Изображения: sashaspi