Генеральний директор Google DeepMind Деміс Хасабіс переконаний, що для створення загального штучного інтелекту (AGI) критично важливо нарощувати масштаби сучасних систем штучного інтелекту. Виступаючи на саміті Axios AI+ у Сан-Франциско, він підкреслив, що подальше збільшення обчислювальних ресурсів та обсягів даних наближає індустрію до кордонів можливого й може стати основою для появи AGI.
Про це розповідає ProIT
Погляди провідних експертів на шлях до AGI
AGI — це гіпотетичний тип штучного інтелекту, який може опанувати будь-які завдання на рівні людини. Ведучі технологічні корпорації активно вкладають значні інвестиції у вдосконалення інфраструктури та дослідницькі програми в галузі ШІ, щоб наблизитись до цієї мети.
“Хасабіс визнає, що одного масштабування може бути недостатньо, і для прориву знадобляться ще одне чи два фундаментальні відкриття”.
Водночас керівник Google DeepMind наголошує, що простого зростання ресурсів може виявитися замало, а для справжнього прориву необхідні нові базові наукові відкриття. Серед ключових викликів він виділяє обмежену доступність якісних даних та значні витрати на будівництво сучасних дата-центрів.
Дві стратегії розвитку штучного інтелекту
Не всі фахівці підтримують стратегію масштабування. Зокрема, Янн ЛеКун із Meta вважає, що лише збільшення обсягів даних та обчислювальних потужностей не забезпечить прорив у створенні AGI. Він відстоює розробку так званих “моделей світу” — систем, які не тільки обробляють текстову інформацію, а й розуміють фізичне оточення, мають пам’ять і здатність планувати складні дії. Метою ЛеКуна є створення ШІ, який зможе мислити й ефективно взаємодіяти з реальним світом.
У підсумку, на сучасному етапі розвитку штучного інтелекту сформувалися два основних підходи: Google зосереджується на масштабуванні інфраструктури та даних, тоді як команда ЛеКуна прагне розробляти нові архітектури, які дозволять ШІ краще розуміти і моделювати реальність.
