Майбутнє Штучного Інтелекту: Розмова з Демісом Хассабісом та надія крізь туман
У мережі вирують суперечки щодо штучного інтелекту, від потенційної втрати робочих місць до питань конфіденційності. Але як компанії, як-от DeepMind, вибудовують довіру суспільства у цьому стрімко розвиваючомуся світі? Нещодавно я мала захопливу розмову з Демісом Хассабісом, нобелівським лауреатом, лицарем та CEO Google DeepMind, щоб глибше пірнути у цю тему. Деміс не тільки стоїть на передовій ШІ, але й уособлює собою надію та бачення майбутнього, яке формує ця революційна технологія.
На початку нашої розмови, Деміс поділився своїм баченням: ШІ має працювати на нас, як особистий помічник, що турбується про наші інтереси. “Те, чого я хочу досягти, – це місце, де помічник відчуває, що працює на вас. Це ваш ШІ.” Ця теза, яка видається простою, насправді є основою для розуміння ключа до успіху та прийняття ШІ суспільством.
Страхи та реальність
Звичайно, страхи є виправданими. ШІ стрімко розвивається, інколи здається, що регулювання відстає. “ШІ – страшний. Він рухається шалено швидко. І з точки зору стороннього спостерігача, здається, що немає достатньо запобіжників.” З цим важко не погодитися. Побоювання включають в себе:
- Доступ: Хто матиме доступ до найпотужніших інструментів ШІ? Чи не стане це ще одним ресурсом для багатих та впливових?
- Конфіденційність: Як великі компанії будуть обробляти наші особисті дані?
- Втрата робочих місць: Чи не призведе ШІ до масового безробіття? Експерти вже попереджають про можливу “кровну баню” на ринку праці.
Деміс визнає ці побоювання, але стверджує, що їх можна пом’якшити. Він підкреслює відповідальність компаній, які стоять на передовій ШІ, та необхідність розуміння процесів, що відбуваються всередині технології.
Розуміння внутрішньої кухні ШІ
Щоб розвіяти деякі страхи, Деміс детально розповів про те, як працюють великі мовні моделі (LLM): “На базовому рівні, ці LLM-системи намагаються зробити щось дуже просте: передбачити наступне слово.” Вони аналізують величезні обсяги текстових даних, щоб навчитися передбачувати послідовність слів. Але справжній виклик полягає не в простому відтворенні інформації, а в узагальненні та генеруванні нового, що відповідає на запити користувача.
Сучасні чат-боти, за словами Деміса, є “машинами запитань та відповідей”, навченими бути помічниками. Вони здатні не лише знаходити інформацію, а й генерувати нові відповіді, спираючись на наявні дані. Однак, можуть виникати “галюцинації” – ситуації, коли ШІ вигадує інформацію, якщо не знаходить її у своїх навчальних даних або інтернеті.
Удосконалення в області ШІ передбачає:
- Попереднє навчання (Pre-training): Навчання базової моделі на великому корпусі даних.
- Точна настройка (Fine-tuning): Додаткове налаштування з використанням зворотного зв’язку.
- Навчання під час висновку (Inference time training): Надання моделі додаткового часу для обробки інформації перед відповіддю.
DeepMind використовує ці методи, щоб зменшити кількість галюцинацій, а також впроваджує “паралельне мислення”, коли модель одночасно розглядає кілька варіантів відповіді, обираючи найкращий. Ці зусилля спрямовані на підвищення точності та корисності відповідей.
Світова модель та її можливості
Деміс пояснив, що довгострокова мета полягає у створенні “світової моделі”. Це модель, яка може розуміти не лише мову, а й аудіо, зображення, відео та інші види вхідних даних, а також надати відповідь. “Причина цього є важливою: якщо ви хочете, щоб система була хорошим помічником, їй потрібно правильно розуміти фізичний контекст навколо вас. Якщо ви хочете, щоб робототехніка працювала в реальному світі, робот повинен розуміти фізичне середовище.”
Ця здатність відкриває неймовірні перспективи, особливо в області робототехніки. Деноміс вважає, що саме недосконалість програмного забезпечення є найбільшим стримуючим фактором у розвитку сучасної робототехніки. “Роботам потрібно розуміти фізичне середовище”, – зазначає він.
Майбутнє фармакології та науки: На горизонті порятунок від хвороб
Окрім розширення можливостей помічників, Деміс поділився своїми планами щодо застосування ШІ для вирішення нагальних проблем, таких як пошук ліків, дослідження проблем клімату та енергетики. Найбільш близьким, на його думку, є використання ШІ для розвитку фармакології. DeepMind вже працює в цій області через дочірню компанію Isomorphic Labs.
Процес розробки нових ліків традиційно займає близько 10 років. ШІ може скоротити цей термін до кількох місяців або тижнів. Це дасть змогу прискорити:
- Визначення цілей: ШІ здатний швидко виявляти конкретні білки або гени, що відповідають за виникнення захворювань.
- Відбір сполук: Прискорений пошук потенційних ліків, що впливають на цілі.
- Тестування: Раннє виявлення токсичності та побічних ефектів, що дозволяє відбракувати неперспективні варіанти.
- Аналіз даних: ШІ значно прискорює аналіз даних, що дозволяє швидше отримувати результати.
Деміс вірить, що ШІ зможе вирішити сотні хвороб, покращивши якість життя мільйонів людей.
ШІ навчає ШІ: Шлях до майбутнього
Разом з тим, DeepMind працює над програмами, які використовують ШІ для розробки нових алгоритмів. Це вже новий цикл, де машини вдосконалюють машини, що вкотре ставить питання, наскільки люди будуть важливими. Деміс запевняє, що на даному етапі людський фактор все ще є ключовим, й науковці залучені в процес.
Мета полягає в тому, щоб зробити ШІ кращим інструментом для науковців та дослідників, покращуючи алгоритми, розробляючи краще “залізо”.
Деміс вважає, що майбутнє за автоматизацією рутинних процесів, що відкриє нові можливості для людей. “Я думаю, що мрія для нас – знизити тягар рутинної роботи, зробити такі речі значно приємнішими для нас.”
Відповідальність та довіра: Як вибудовується майбутнє
Виникає питання про довіру, особливо враховуючи тісний зв’язок DeepMind з Google. Деміс підкреслює відповідальність компанії: “Ми намагаємося бути, і, я думаю, ми є відповідальними ролевими моделями з цими передовими технологіями.” Він наголошує на важливості використання ШІ для благих цілей, таких як боротьба з хворобами, зміною клімату та підтримка енергетики.
Ключовим аспектом є конфіденційність: “Ми дуже серйозно ставимося до приватності в Google, завжди так було.”
Деміс підкреслює, що користувачі повинні мати можливість обирати участь в роботі помічника з повною прозорістю. Це забезпечить, що система працюватиме на благо користувача, що відповідає баченню Деміса на майбутнє.
Роздуми про окуляри доповненої реальності та соціальний консенсус
Також постало питання про окуляри доповненої реальності, що передбачає наявність мікрофонів та камер, і потенційну загрозу приватності. Деміс каже, що необхідно досягти суспільної згоди та чітких правил. “Я думаю, що це те, де нам потрібна соціальна згода та норми щодо того, чи хочемо ми все це, і що ми можемо робити, коли вони будуть популярними – які запобіжники навколо цього.”
Майбутнє вже тут
Відповіді Демиса на поставлені питання дають підстави для оптимізму. Його ентузіазм щодо наукових досягнень, у прагненні створити систему, яка буде корисним помічником, що підтримує ментальне благополуччя, підкреслюють трансформаційну силу ШІ.
Звісно, проблеми залишаються, але розумні, талановиті люди, здатні розуміти складність, знаходяться біля керма. Майбутнє ШІ не має бути лише темним та похмурим. З правильним підходом, ця технологія може покращити життя кожного з нас, даруючи можливість для розширеного пізнання, творчості та турботи про наш ментальний та фізичний стан.
