Сингулярность 2045: Как ИИ изменит человечество — о чем говорил Рэй Курцвейл на прошлой неделе

Всем привет!

Меня зовут Александр Курогло, COO в SEOWORK. Недавно писал про примеры внедрения GPT и появилась мысль прикладного использования ИИ, с пользой для читателей VC.RU. Идея делиться знаниями, которые «ускользают» из видимости читателей, т.к. находятся в видео формате (конкретно моя боль т.к. удобнее текстом вытаскивать суть, а не часами слушать, не всегда релевантную информацию).

Конкретно — предлагаю формат регулярных обзоров TED и других площадок/интервью, с блоками, для удобства:

Для старта выбрал недавнее видео TED от известного футуролога Рэя Курцвела. Почему-то многие TED презентации с миллионными просмотрами практически выпадают из обзора в русскоязычном пространстве. Сложно сравнивать идеи спикеров уровня Рэя Курцвейла, Саймона Синека, Билла Гейтса и др. с некоторыми «инфо-экспертами».

Буду рад комментариям и рекомендациям 🤙

Представьте мир, где ваш мозг подключен к облаку, а ИИ создает вакцины за два дня. Что предсказывает Рэй Курцвейл в недавнем TED.

Директор инженерного департамента в Google (с 2012 года)

Изобретатель, футуролог, автор, инженер

Основные достижения:

Книги:

*Ниже статья на основе видео «The Last 6 Decades of AI — and What Comes Next | Ray Kurzweil | TED» (27/06/2024) — https://www.youtube.com/watch?v=uEztHu4NHrs

Мое знакомство с искусственным интеллектом (ИИ) началось более шести десятилетий назад. В течение этого времени я стал свидетелем и участником множества ключевых событий и достижений в области ИИ. Моя карьера в ИИ началась в 1962 году, всего через шесть лет после того, как на знаменитой конференции в Дартмуте 1956 года ИИ получил свое имя.

Когда я только начинал, ИИ был почти неизвестен широкой публике. На вопрос "Чем ты занимаешься?" приходилось часто объяснять, что такое искусственный интеллект. В те времена даже специалисты в области компьютерных наук не всегда верили в его будущее. Скептики считали, что создание машины, способной мыслить как человек, если и произойдет, то через столетия. Однако были и оптимисты, такие как Марвин Минский, который верил, что достижение человеческого уровня интеллекта возможно за один семестр.

Мой путь в ИИ начался с убеждения, что создание интеллектуальных машин займет десятилетия, но это произойдет еще при нашей жизни. Это убеждение оказалось верным: за последние шесть десятилетий ИИ прошел огромный путь от теоретических основ до практических приложений, которые изменяют нашу повседневную жизнь. Сегодня ИИ используется в смартфонах, которые мы носим с собой, подключается к облачным сервисам и становится все умнее с каждым годом.

Эволюция ИИ от скептицизма к признанию показывает, как далеко мы продвинулись. Начав как нечто, что понимали и поддерживали лишь немногие энтузиасты, ИИ стал неотъемлемой частью нашей жизни. Это путешествие было полным как успехов, так и неудач, но оно показало, что, несмотря на все трудности, потенциал ИИ огромен и его влияние на будущее человечества неизбежно.

История искусственного интеллекта (ИИ) берет свое начало с конференции в Дартмуте в 1956 году, где термин "искусственный интеллект" был впервые официально использован. Этот момент стал отправной точкой для многих ученых, которые начали всерьез рассматривать возможность создания машин, способных мыслить как люди. Конференция объединила выдающихся умов того времени, таких как Джон Маккарти, Марвин Минский, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон. Их энтузиазм и вера в возможности ИИ стали катализатором для дальнейших исследований и разработок.

Однако, несмотря на оптимизм участников конференции, многие ученые и специалисты в области компьютерных наук оставались скептично настроены. Скептики считали, что создание машины с человеческим уровнем интеллекта потребует столетий, если вообще когда-либо станет возможным. Их сомнения были подкреплены тем, что даже самые простые задачи, такие как распознавание образов или обработка естественного языка, оказались гораздо сложнее, чем предполагалось.

Тем не менее, оптимизм и уверенность пионеров ИИ не угасали. Марвин Минский, один из ведущих ученых в этой области, предполагал, что для достижения человеческого уровня интеллекта потребуется всего один семестр обучения. Хотя его прогнозы были чрезмерно оптимистичными, они стимулировали дальнейшие исследования и привлекли внимание к проблемам ИИ.

В 1980-х годах наступил период так называемой "зимы ИИ". Это время характеризовалось снижением интереса к ИИ и сокращением финансирования исследований в этой области. Многие проекты были заморожены или закрыты из-за отсутствия ощутимых результатов и роста разочарования среди ученых и инвесторов. Однако этот период также стал временем переосмысления и пересмотра подходов к разработке ИИ.

К концу 1990-х и началу 2000-х годов ИИ пережил возрождение. Это стало возможным благодаря развитию новых алгоритмов, увеличению вычислительных мощностей и доступности больших объемов данных. Важную роль в этом процессе сыграли такие технологии, как машинное обучение и нейронные сети. Они позволили создавать системы, способные обучаться и адаптироваться к новым условиям, что значительно расширило возможности применения ИИ.

Прорывы в области ИИ в последние десятилетия показали, что первоначальные прогнозы о многовековом пути к созданию умных машин были ошибочными. Сегодня ИИ активно используется в различных сферах, от медицины до финансов, от транспорта до развлечений. Прогресс в области ИИ продолжается, и мы можем ожидать еще более значительных достижений в ближайшие годы.

Историческая перспектива развития ИИ демонстрирует, как далеко мы продвинулись от первых шагов на конференции в Дартмуте до современных успехов и применений. Этот путь был полон как оптимизма, так и разочарований, но в конечном итоге он показал, что возможности ИИ практически безграничны, и его потенциал для преобразования нашего мира огромен.

Одним из ключевых факторов, способствующих стремительному развитию искусственного интеллекта, является экспоненциальный рост вычислительных мощностей. Сравнение вычислительных возможностей машин в разные эпохи демонстрирует, насколько значительными были эти изменения и как они повлияли на прогресс в области ИИ.

В 1939 году вычислительная мощность составляла всего 0.000007 операций в секунду на один доллар. Это значение кажется ничтожным по сравнению с современными стандартами, но тогда это было значительным достижением. С тех пор вычислительные мощности начали расти по экспоненциальной кривой, и этот процесс продолжается до сих пор. Уже в 1999 году вычислительная мощность достигла 130 миллиардов операций в секунду. Сегодня современные суперкомпьютеры и специализированные чипы, такие как те, которые производит Nvidia, способны выполнять полтриллиона операций в секунду.

Этот впечатляющий рост стал возможным благодаря нескольким ключевым факторам: развитию полупроводниковых технологий, улучшению архитектуры компьютеров и увеличению инвестиций в исследования и разработки. Закон Мура, который гласит, что количество транзисторов на микрочипе удваивается примерно каждые два года, также сыграл важную роль в этом процессе. Хотя в последние годы темпы роста несколько замедлились, продолжаются исследования новых материалов и технологий, которые обещают сохранить экспоненциальный характер развития.

Рост вычислительных мощностей оказал огромное влияние на развитие искусственного интеллекта. Одним из наиболее заметных примеров является создание и развитие больших языковых моделей, таких как GPT-3 и GPT-4. Эти модели стали возможны благодаря доступности огромных вычислительных ресурсов, которые позволяют обрабатывать и анализировать колоссальные объемы данных. С их помощью стало возможным создавать системы, которые могут генерировать текст, отвечать на вопросы и даже участвовать в творческих процессах.

Кроме того, увеличение вычислительных мощностей открыло новые возможности в области машинного обучения и глубокого обучения. Современные алгоритмы требуют огромных объемов данных и мощных вычислительных ресурсов для обучения моделей. Ранее такие задачи были практически невыполнимыми из-за ограничений в вычислительных мощностях, но сегодня они стали реальностью. Это привело к значительным прорывам в распознавании образов, обработке естественного языка и других областях.

Примеры использования ИИ в различных отраслях благодаря увеличению вычислительных мощностей многочисленны. В медицине ИИ используется для анализа медицинских изображений, предсказания заболеваний и разработки новых лекарств. В финансах ИИ помогает анализировать рыночные данные и принимать инвестиционные решения. В промышленности ИИ оптимизирует производственные процессы и повышает их эффективность. В каждом из этих случаев увеличение вычислительных мощностей сыграло ключевую роль в достижении успеха.

Таким образом, экспоненциальный рост вычислительных мощностей является фундаментальным драйвером развития искусственного интеллекта. Он позволил преодолеть многие технические барьеры и открыл новые горизонты для исследований и практического применения ИИ. Этот процесс продолжается, и мы можем ожидать еще более значительных достижений в будущем, которые будут основаны на новых технологических прорывах и дальнейших улучшениях в области вычислительных мощностей.

Будущее искусственного интеллекта обещает быть не менее захватывающим, чем его прошлое и настоящее. Одним из самых значимых аспектов развития ИИ является достижение искусственного общего интеллекта (AGI), то есть создания систем, способных выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек. В 1999 году я предсказал, что AGI будет достигнуто к 2029 году. На тот момент многие ученые относились к этому прогнозу с большим скептицизмом, утверждая, что до такого уровня ИИ человечеству придется развиваться еще как минимум столетие.

Однако за последние годы мнения изменились. Сегодня многие эксперты считают, что достижение AGI действительно может произойти в ближайшее десятилетие. Элон Маск, например, предполагает, что это случится в течение двух лет, а другие эксперты дают прогнозы на ближайшие три-четыре года. Лично я по-прежнему придерживаюсь своей оценки — пять лет. Тем не менее, все больше ученых соглашаются, что AGI уже не за горами.

Прогнозы по поводу AGI вызывают не только энтузиазм, но и определенные опасения. Многие боятся, что сверхинтеллектуальные машины могут стать угрозой для человечества. Эти страхи небезосновательны, и именно поэтому ведется активное обсуждение этических и правовых аспектов создания и использования AGI. Важно обеспечить, чтобы развитие ИИ происходило с учетом безопасности и благополучия всех людей.

Сингулярность, то есть момент, когда ИИ станет настолько развитым, что сможет самостоятельно совершенствоваться без вмешательства человека, также является ключевой темой для обсуждения. Ожидается, что это произойдет к 2045 году. В этот момент наши мозги смогут быть напрямую подключены к облачным системам, что многократно увеличит наш интеллект и откроет новые возможности для человечества. Мы сможем обмениваться мыслями и идеями с невероятной скоростью, создавать и воплощать в жизнь самые смелые проекты и даже выбирать свою внешность.

С точки зрения здравоохранения, ИИ имеет огромный потенциал для революционных изменений. Он уже доказал свою эффективность в разработке вакцин и лечении заболеваний. В будущем, благодаря ИИ, мы сможем достигнуть так называемой скорости ускользания от старения (longevity escape velocity), когда научный прогресс будет настолько быстр, что каждый год жизни мы будем получать дополнительные месяцы или даже годы жизни. Это приведет к значительному увеличению продолжительности и качества жизни людей.

Также стоит отметить потенциал ИИ в решении глобальных проблем, таких как изменение климата и управление ресурсами. Использование ИИ для оптимизации энергопотребления, разработки новых материалов и технологий может существенно снизить негативное влияние человеческой деятельности на планету. Например, ИИ поможет более эффективно использовать солнечную энергию, так что даже малый процент солнечного света, падающего на Землю, сможет удовлетворить все наши энергетические потребности.

Кроме того, ИИ имеет потенциал для создания новых рабочих мест и трансформации рынка труда. Вместо того чтобы заменять людей, ИИ может взять на себя рутинные и опасные задачи, позволяя людям сосредоточиться на более творческих и сложных видах деятельности. Это потребует пересмотра системы образования и подготовки новых специалистов, но в итоге приведет к более гибкому и эффективному рынку труда.

Перспективы и прогнозы развития ИИ кажутся невероятно оптимистичными. Мы стоим на пороге эпохи, когда ИИ сможет коренным образом изменить все аспекты нашей жизни, от здравоохранения до экологии, от работы до личных отношений. И хотя перед нами стоят значительные вызовы и вопросы, связанные с этикой и безопасностью, потенциал этих технологий слишком велик, чтобы его игнорировать. Будущее ИИ обещает быть светлым и полным новых возможностей для всего человечества.

Искусственный интеллект (ИИ) оказывает значительное влияние на различные сферы жизни, обещая улучшить качество жизни и решать сложные проблемы. С его помощью можно создавать персонализированные методы лечения, прогнозировать заболевания и разрабатывать новые лекарства. Например, Moderna использовала ИИ для создания вакцины против COVID-19 за два дня, а AlphaFold 2 смоделировала структуру 200 миллионов белков.

ИИ также помогает в решении глобальных проблем, таких как изменение климата и управление ресурсами. Оптимизация использования возобновляемых источников энергии и улучшение управления водными ресурсами способствуют снижению вредного воздействия на окружающую среду.

Однако развитие ИИ требует учета этических и правовых аспектов. Важно обеспечить прозрачность и справедливость использования ИИ, чтобы его преимущества были доступны всем людям, независимо от их социального положения и доходов.

Будущее ИИ обещает быть светлым и полным новых возможностей. От нас зависит, как мы будем использовать этот потенциал для улучшения мира и создания устойчивого будущего для всех.

Буду рад комментариям и рекомендациям к такому формату освещения важных мыслей из видео 🤙