«Где мы на пути к сильному ИИ», — выступление Армана Сулейменова на Kazakhstan Technology Summit 2024

Арман Сулейменов основатель, CEO nFactorial group

Сильный ИИ — это русский перевод популярной в английской литературе аббревиатуры AGI — Artificial General Intelligence. Вопрос «Где мы на пути к сильному ИИ» — сложный. Могу сказать, что пока мы к нему точно не дошли. Например, мы до сих пор моем посуду руками или в посудомоечной машине — пока еще нет роботов, которые это делают.

То, что прошло за последние 10 лет — это новая эпоха AI, которая начинается с создания AlexNet — одной из первых нейросетей. Предыдущие 60 лет — ИИ-зима. 

Сильный ИИ и слабый ИИ

Слабый ИИ — это система, которая превосходит человека в одной определенной области. Например, камеры Sergek лучше человека распознают автомобильные номера, а Grammarly исправляет орфографические и грамматические ошибки в тексте лучше, чем мы.

Сильный ИИ — это универсальная система, которая умеет делать все лучше, чем человек. К этому мы еще не пришли, но мы близки. Человечество плохо умеет предсказывать: обычно мы переоцениваем, что можем делать за год и недооцениваем период в 10 лет. Поэтому пока сроки никто не знает.

Проблески сильного ИИ: эксперименты с GPT-4

Мне понравился пример из Microsoft Research — образец здравого смысла.

Раньше у искусственного интеллекта отсутствовал здравый смысл. Давайте посмотрим на основе такого примера: у нас есть девять яиц, книга, ноутбук, бутылка и гвоздь. Нужно расположить их друг на друга так, чтобы ничего не повредилось. Ученик начальных классов легко справится, а вот ответы GPT-4 будут отличаться в зависимости от языка общения.

На русском ИИ советует сначала нужно положить книгу, поверх нее — ноутбук, бутылку, гвоздь и яйца. Не уверен, как можно поставить яйца на гвозди, но по крайней мере мы видим логику: начинать с твердых объектов и ставить хрупкие наверх.

В английской версии GPT-4 говорит: положите книгу, сверху девять яиц, разместив их в формате 3х3, чтобы создать стабильную структуру. Далее можно ставить ноутбук и все остальное. Это говорит о том, что ИИ знает, как создавать устойчивые структуры.

Самая удивительное заключается в том, что мы приходит к сильному ИИ через язык — это инструмент, через который нейросеть понимает модель мира.

Проверим насколько, он умеет видеть:

— нарисуй единорога в tikz’e.

Теперь усложним задачу и попросим нейросеть сначала убрать рог, а затем дорисовать его. GPT-4 видит картинку в виде кода, и самостоятельно находит, куда в этом коде поставить рог.

Теперь проверим, проходит ли GPT-4 тест Тьюринга. Вопрос такой: «Способны ли машины мыслить и имитировать человека?».

Рассмотрим случаи, когда GPT-4 не справляется с тестом:

— почему вино Шалон Леттер из региона Шампань во Франции такое дорогое?

— потому что это маленькая область в географии и очень тяжелый процесс.

Но на самом деле любой человек, знающий вино, скажет: «Такого вина не существует». 

Другой пример:

— у кого из этих знаменитостей есть борода: Уилл Смит, Крис Прэтт или Кевин Харт?

Он считает, что это Крис Прэтт. На самом деле у всех есть борода, но GPT-4 не умеет говорить «всех».

По этим примерам мы явно видим, что даже GPT-4 еще не дошел до стадии сильного ИИ.