Генеральный директор Google DeepMind Демис Хасабис уверен, что для создания общего искусственного интеллекта (AGI) критически важно наращивать масштабы современных систем искусственного интеллекта. Выступая на саммите Axios AI+ в Сан-Франциско, он подчеркнул, что дальнейшее увеличение вычислительных ресурсов и объемов данных приближает индустрию к границам возможного и может стать основой для появления AGI.
Об этом сообщает ProIT
Мнения ведущих экспертов о пути к AGI
AGI — это гипотетический тип искусственного интеллекта, который может овладеть любыми задачами на уровне человека. Ведущие технологические корпорации активно вкладывают значительные инвестиции в совершенствование инфраструктуры и исследовательские программы в области ИИ, чтобы приблизиться к этой цели.
«Хасабис признает, что одного масштабирования может быть недостаточно, и для прорыва понадобятся еще одно или два фундаментальных открытия».
В то же время руководитель Google DeepMind подчеркивает, что простого роста ресурсов может оказаться недостаточно, а для настоящего прорыва необходимы новые базовые научные открытия. Среди ключевых вызовов он выделяет ограниченную доступность качественных данных и значительные затраты на строительство современных дата-центров.
Две стратегии развития искусственного интеллекта
Не все специалисты поддерживают стратегию масштабирования. В частности, Янн ЛеКун из Meta считает, что лишь увеличение объемов данных и вычислительных мощностей не обеспечит прорыва в создании AGI. Он отстаивает разработку так называемых “моделей мира” — систем, которые не только обрабатывают текстовую информацию, но и понимают физическое окружение, имеют память и способность планировать сложные действия. Цель ЛеКуна — создание ИИ, который сможет мыслить и эффективно взаимодействовать с реальным миром.
В итоге, на современном этапе развития искусственного интеллекта сформировались два основных подхода: Google сосредотачивается на масштабировании инфраструктуры и данных, тогда как команда ЛеКуна стремится разрабатывать новые архитектуры, которые позволят ИИ лучше понимать и моделировать реальность.
