ИИ: Что дальше?
ИИ, языковые модели, нейросети, машинное обучение — за этими терминами скрываются всего лишь данные и методы их обработки. Не разум, а математика и вычисления. Благодаря росту вычислительных мощностей, современный микрочипы способны за считанные секунды выполнять миллиарды вычислительных операций и обрабатывать огромные массивы данных. Куда это все движется? Я бы выделил 2 ключевых вектора развития.
- Контекст. Это объем информации, которую модель способна учитывать одновременно. Чем больше помнит, тем лучше отвечает. Затык в качественных данных, которых не хватает и недостатке чипов для увеличения вычислительных мощностей.
- Стоимость. Тут понятно, оптимизация и создание моделей с часть параметров для использования в повседневных задачах от кассы в магазине, до умного дома.
Когда ИИ начнет рассуждать?
Рассуждения.
Будущее за моделями, способными не просто искать совпадения, а понимать причинно-следственные связи. Чтобы отвечать на сложные вопросы, потребуется не сотни релевантных документов, а сотни миллионов взаимосвязанных фактов и источников. Это требует принципиально новых подходов к архитектурам, памяти, и энергоэффективности. И это не один десяток лет. Почему «Терминатор» подождет? Чтобы ИИ осознал человеческое поведение, сделал выводы о морали, принял решение «уничтожить» — потребуется невероятный уровень ресурсов. Пока даже топовые модели не понимают контекст вне сессии и не обучаются без помощи человека. Не хватает чипов, не хватает данных, не хватает понимания. Несколько десятилетий точно можно не париться.
Вывод:
ИИ становится не «умнее», а доступнее и повсеместнее. Он уже меняет бизнес, обучение, медицину. И все только начинается. Настоящие перемены в том, как быстро мы научимся внедрять ИИ в повседневные процессы. Осталось понять, как не потерять себя в эпоху тотальной автоматизации.