Почему современные интеллектуальные системы еще не могут считаться искусственным интеллектом? Какие есть тренды в технологиях машинного обучения? И когда ИИ перестанет быть предвзятым?
Об эксперте: Надежда Зуева, исследователь в области машинного обучения и искусственного интеллекта, сооснователь Deep Learning School на базе МФТИ. Ведущий разработчик распознавания голосовых сообщений и детектора токсичных высказываний «ВКонтакте».
За последние 20 лет развитие компьютерных технологий шагнуло гораздо дальше представлений фантастов прошлого века. Навигатор строит маршрут лучше нас, приложения «угадывают» наши предпочтения в музыке. Системы искусственного интеллекта преуспели в творчестве и областях, требующих от человека незаурядных способностей: обыгрывают профессиональных игроков в го и DOTA, обнаруживают раковые опухоли не хуже опытных врачей, точнее человека определяют личность по внешности или голосу и даже создают музыку и произведения искусства.
Однако эти системы еще не могут считаться ИИ. Они, как правило, хорошо справляются только с тем типом задач, на который натренированы. Например, антиспам-системы хоть и включают в себя анализ текста, ничего не знают об устройстве естественного языка и эмоциональной окраске сообщений. Кроме того, для машинного обучения все еще необходим человек: модель способна только на то, что в нее изначально заложили разработчики. Однако технологии не стоят на месте.
1. Машинное обучение станет масштабнее
Масштаб проявляется буквально во всем: в сложности самих моделей, в объеме данных для обучения, в требуемых вычислительных мощностях, в длительности тренировки моделей, в том, сколько появляется специалистов по машинному обучению и сколько денег инвестируется в исследования ИИ. Наконец, разработчики алгоритмов машинного обучения берутся за задачи, которые еще недавно казались невыполнимыми.
Яркий пример масштаба — языковая модель GPT-3. Это та самая нейросеть, которая прославилась статьей для The Guardian. Она работает по принципу автодополнения, то есть генерирует продолжение для любого введенного текста. Кроме очевидных областей применения — в чат-ботах и написании текстов — GPT-3 успешно справляется с переводами, краткими пересказами, семантическим поиском и другими языковыми задачами.
