Как опытный исследователь ИИ, ставший свидетелем эволюции искусственного интеллекта с момента его создания, я могу с уверенностью сказать, что 2024 год действительно стал поворотным годом в этой области. Достижения, достигнутые в различных областях ИИ, были поистине поразительными, и интересно видеть, насколько близко мы подходим к достижению человеческого интеллекта (AGI).
Однако, как человек, работающий в этой отрасли на протяжении десятилетий, я также могу подтвердить тот факт, что каждый новый прорыв сопряжен с собственным набором проблем. Одной из таких проблем является проблема обучающих данных, которая имеет решающее значение для разработки больших языковых моделей (LLM). Растущая нехватка полезных данных и юридические последствия, связанные с их сбором, являются проблемами, которые нельзя игнорировать.
Почему мы не позволяем кошкам пользоваться компьютерами? Потому что они не могут печатать или просматривать веб-страницы — они просто сидят и смотрят, как мимо проплывает «рыба»! Если отбросить шутки, очень важно, чтобы мы, разработчики ИИ, сохраняли бдительность в поисках знаний, обеспечивая при этом безопасность, этику и пользу наших творений для человечества.
В 2024 году искусственный интеллект достиг значительных успехов, поскольку он не только попал в заголовки газет, но и получил признание, привлек значительные инвестиции, произвел впечатление на финансовые рынки и продемонстрировал свою способность решать математические задачи, включая объяснение дифференциальных уравнений.
Кроме того, это привлекло внимание международных наблюдателей, которые были обеспокоены потенциальными проблемами конфиденциальности и безопасности. Некоторые также обеспокоены возможностью того, что ИИ может быстро перейти к общему искусственному интеллекту (AGI), а затем к искусственному сверхинтеллекту, превзойдя человеческие когнитивные способности. Рассматривались и обсуждались различные ужасные сценарии: использование ИИ в биотерроризме, автономные системы оружия и даже события, которые потенциально могут привести к результатам на уровне вымирания.
Вот 10 основных достижений ИИ в 2024 году.
ГенИИ №1 доминирует
Искусственный интеллект, генерирующий контент, известный как генеративный ИИ или GenAI, на самом деле не создает что-то из воздуха, а, скорее, создает новый контент на основе огромного количества данных, на которых он был обучен. Если вы дадите ему отправную точку, например строку текста, он может создать для вас историю о привидениях из 500 слов.
В 2024 году GenAI оказался в центре внимания, и в этом участвовал не только ChatGPT от OpenAI. Серии Gemini от Google, Copilot от Microsoft, Claude от Anthropic и Llama 3 от Meta также были частью этого прогресса, создав программное обеспечение, способное обрабатывать и генерировать не только текст, но также аудио, видео и изображения.
Исследовательские центры искусственного интеллекта значительно увеличили свои инвестиции для достижения этих прорывов. По данным Menlo Ventures, в 2024 году инвестиции в искусственный интеллект выросли до ошеломляющих $13,8 млрд, что более чем в шесть раз превышает инвестиции, сделанные в 2023 году. Этот существенный рост подчеркивает четкую тенденцию, когда предприятия переходят от исследовательских этапов к практическому внедрению, глубоко интегрируя ИИ в свои долгосрочные стратегии.
#2 ИИ получает Нобелевские премии по физике и химии
Объявление Шведской королевской академии наук о присуждении Нобелевской премии 2024 года в октябре служит еще одним доказательством того, что искусственный интеллект (ИИ) — это не просто преходящая тенденция, а растущая часть нашего будущего. Джеффри Хинтон и Джон Хопфилд были удостоены премии по физике за новаторскую работу в области машинного обучения с помощью искусственных нейронных сетей, которая составляет фундаментальную основу сегодняшних технологий искусственного интеллекта.
Джорджа Хинтона, британско-канадского учёного, специализирующегося в области информатики и психологии, часто называют «отцом искусственного интеллекта». Его новаторские работы в области нейронных сетей восходят к 1980-м годам, когда он применил концепции статистической физики, такие как машины Больцмана, для ускорения машинного обучения.
В качестве еще одного признания Демис Хассабис, соучредитель и генеральный директор Google DeepMind, вместе с Джоном Джампером получил Нобелевскую премию по химии. Это произошло благодаря их новаторской работе по созданию модели искусственного интеллекта, способной прогнозировать сложные структуры белков.
#3 Nvidia обогнала Apple как самую дорогую компанию в мире
В 2024 году решающую роль в разработке и эксплуатации больших языковых моделей (LLM) сыграли передовые компьютерные чипы, в частности графические процессоры (GPU) от Nvidia. Примечательно, что Nvidia произвела больше таких специализированных графических процессоров, чем любая другая компания в мире.
Неудивительно, что к 2024 году Nvidia стала самой дорогой компанией в мире, ее рыночная капитализация в конце октября составила 3,53 триллиона долларов, что превзошло стоимость Apple в 3,52 триллиона долларов.
Как опытный исследователь с многолетним опытом наблюдения и анализа за плечами, я заметил значительный сдвиг в корпоративной практике: все больше компаний внедряют искусственный интеллект (ИИ) в свою повседневную деятельность. Эта тенденция неудивительна, учитывая потенциал ИИ для оптимизации процессов, повышения эффективности и предоставления ценной информации, способствующей росту.
На фоне этого всплеска спрос на чипы Nvidia остается высоким. Я лично был свидетелем того, как эти мощные процессоры позволяют приложениям искусственного интеллекта функционировать оптимально, обрабатывая сложные вычисления с поразительной скоростью и точностью. В результате компании стремятся инвестировать в чипы Nvidia, чтобы оставаться конкурентоспособными в быстро развивающейся технологической среде.
Расс Моулд, инвестиционный директор AJ Bell, разделяет мое наблюдение, подчеркивая растущую важность этих передовых технологий в современном деловом мире. Будущее выглядит светлым для ИИ и Nvidia, поскольку они продолжают формировать нашу экономику и преобразовывать отрасли по всему миру.
Есть ли шанс, что Nvidia сохранит свои сильные позиции в качестве ведущего производителя графических процессоров до 2025 года и далее, учитывая, что их будущие графические процессоры Blackwell столкнулись с задержками из-за сообщений о проблемах с дизайном? Несмотря на эти неудачи, многие полагают, что существенный контроль над рынком со стороны Nvidia, которая будет удерживать примерно 98% рынка в 2023 году, затруднит конкурентам возможность бросить им вызов в ближайшее время.
#4 Законодательство об искусственном интеллекте в ЕС
Каждому желательно иметь искусственный интеллект (ИИ), который безопасен, надежен и полезен для общего блага, но ответственное регулирование его деятельности — непростая задача. Однако к 2024 году международные руководящие органы начали предпринимать первые шаги по решению этой проблемы.
В августе вступил в силу Закон Европейского Союза об искусственном интеллекте, устанавливающий меры защиты для систем искусственного интеллекта, предназначенных для общего использования, и решающий определенные проблемы конфиденциальности. Этот закон налагает строгие правила применения ИИ в технологии распознавания лиц, помимо других целей, но он также направлен на решение более широких проблем, таких как автоматизация рабочих мест, распространение дезинформации в Интернете и угрозы национальной безопасности. Реализация этого закона будет происходить постепенно, вплоть до 2027 года.
Несмотря на ожидания, контроль над ИИ окажется сложной задачей, как это продемонстрировало в 2024 году, когда в сентябре губернатор штата наложил вето на предложенный Калифорнией закон SB 1047. Этот законопроект, провозглашенный до того момента «самой широкой попыткой регулирования искусственного интеллекта», получил поддержку таких сторонников ИИ, как Джеффри Хинтон и Илон Маск, которые считали, что он предлагает необходимые рекомендации для этой быстро развивающейся технологии.
Однако этот подход был встречен неодобрением со стороны коллег-технических экспертов, таких как Эндрю Нг, основатель DeepLearning.AI, из-за наложения ответственности на создателей ИИ. Это потенциально может препятствовать будущему прогрессу в этой области, препятствуя инновациям.
#5 Появление малых языковых моделей (SLM)
К 2024 году стало стандартом использовать чрезвычайно обширные модели ИИ, обученные с использованием миллиардов фрагментов данных. Например, ChatGPT был обучен на 570 гигабайтах текстовой информации, собранной из Интернета, что примерно эквивалентно 300 миллиардам слов.
Для многих предприятий будущее искусственного интеллекта находится в более компактных, отраслевых языковых моделях, причем некоторые из них начнут появляться уже в 2024 году.
В апреле Microsoft представила серию небольших языковых моделей Phi-3, тогда как Apple представила восемь таких моделей для своих портативных устройств. В настоящее время Microsoft и Академия Хана используют эти модели малого языка (SLM) для улучшения преподавания математики для студентов, например.
Как энтузиаст технологий с многолетним опытом работы в этой области, я могу подтвердить растущую тенденцию к уменьшению размеров моделей для конкретных рабочих нагрузок, что значительно увеличило вычислительную мощность, доступную на периферии. Этот переход к периферийным вычислениям особенно интересен, поскольку он позволяет нам в полной мере использовать эту дополнительную мощность, особенно при рассмотрении потенциальных приложений в различных отраслях.
В моей профессиональной жизни у меня была возможность сотрудничать с некоторыми невероятными умами, которые являются новаторами в области решений для периферийных вычислений, и я могу с уверенностью сказать, что эта разработка имеет огромный потенциал для изменения нашего подхода к обработке и анализу данных. Поднеся вычислительную мощность ближе к источнику данных, мы можем получить ценную информацию практически в реальном времени, уменьшить задержку и повысить общую эффективность – все это важные компоненты в современном быстро меняющемся цифровом мире.
По моему мнению, будущее периферийных вычислений изменит правила игры как для бизнеса, так и для частных лиц, предлагая новые возможности для инноваций и роста. Это захватывающее время для того, чтобы стать частью этой эволюции, и я с нетерпением жду возможности увидеть, как она будет развиваться в ближайшие годы.
Было отмечено, что модели малого языка (SLM) требуют меньшего количества обучающих данных и вычислительных ресурсов для их создания и выполнения, и они быстро приближаются к возможностям более крупных языковых моделей.
#6 Агентский ИИ вышел на передний план
Чат-боты, такие как ChatGPT, специализируются на ответах на запросы по широкому спектру тем. Они не ограничиваются этим; они также могут составлять компьютерные программы, составлять электронные письма, составлять отчеты и даже сочинять стихи!
Вместо того, чтобы просто общаться, как чат-боты, агенты ИИ делают еще один шаг вперед, принимая решения от имени пользователей, помогая им достичь конкретных целей. Например, в секторе здравоохранения можно использовать агент искусственного интеллекта для отслеживания данных пациентов и предложения корректировок в планы лечения, когда это необходимо.
По мере продвижения вперед компания Gartner определила агентный ИИ в качестве одной из своих ключевых стратегических технологических тенденций на 2025 год. Интересно, что к 2028 году, по оценкам, треть корпоративных программных приложений будет включать агентный ИИ, что является значительным увеличением по сравнению с менее чем 1 % в 2024 году.
Однажды агенты ИИ могут быть использованы для разработки смарт-контрактов на основе блокчейна, используя более интуитивный и доступный подход, чем тот, который доступен в настоящее время. Новаторская блокчейн-платформа Avalanche разрабатывает новую виртуальную машину, в которой сходятся искусственный интеллект и блокчейны, с целью дать пользователям возможность составлять свои программы смарт-контрактов на естественных языках, таких как английский, немецкий, французский, тагальский, китайский или на любом языке, который они выучили у своих матерей. . Как заявил основатель Ava Labs Эмин Гюн Сирер: «Вы можете писать свои программы [смарт-контракт] на том самом языке, которому вас научила ваша мать.
Проще говоря, Сирер предвидит, что интуитивно понятный инструмент искусственного интеллекта для программирования смарт-контрактов может привлечь «огромное количество» или даже «миллиарды» новых людей в сферу технологии блокчейн.
#7 Модели рассуждения для решения «сложных проблем»
Как аналитик, я сталкивался со случаями, когда чат-боты терпели неудачу. Во-первых, им часто сложно решать базовые математические задачи или писать программный код. Кроме того, они не особенно искусны в предоставлении ответов на научные вопросы.
В сентябре OpenAI представила OpenAI o1, серию передовых моделей решения задач, предназначенных для решения сложных задач, таких как дифференциальные уравнения. Этот шаг в целом был принят хорошо.
В конечном счете, обозреватель New York Times Кевин Руз поделился в Твиттере моделью искусственного интеллекта, которая может справиться со всеми сложными научными, программными и математическими задачами, которые я ей постоянно представляю.
На различных экзаменах ученик o1 продемонстрировал навыки, сравнимые с навыками 500 лучших школьников США, прошедших квалификацию на олимпиаду по математике в США. Более того, как сообщает OpenAI, они превзошли точность, ожидаемую от кандидатов наук в стандартном тесте по физике, биологии и химии.
№8: акцент на AGI
Как мы уже говорили, достижения в структурированном решении проблем значительны, потому что они постепенно приближают искусственный интеллект (ИИ) к имитации интеллекта, подобного человеческому, также известному как общий искусственный интеллект (AGI). Это означает, что ИИ будет не только решать конкретные задачи, но также понимать и решать широкий спектр интеллектуальных задач, как это делают люди.
В конце прошлого года модели OpenAI o3 продемонстрировали превосходную производительность по сравнению с o1, особенно когда дело касалось экзаменов по математике и программированию. Между тем, другие инициативы, такие как Gemini 2.0 от Google, также продемонстрировали в 2024 году прогресс в решении структурированных проблем, что предполагает разбиение сложных задач на более мелкие, управляемые части.
Тем не менее, достижение общего искусственного интеллекта (AGI) остается целью многих специалистов. Сегодняшние сложные модели не обеспечивают интуитивного понимания фундаментальных физических принципов, таких как гравитация и причинность. Более того, существующие системы искусственного интеллекта не способны спонтанно формулировать вопросы или адаптировать свое обучение при столкновении с непредвиденными обстоятельствами.
По сути, Брайан Хопкинс, вице-президент по новым технологиям в Forrester, заявил, что общий искусственный интеллект (AGI) — это скорее непрерывное путешествие, а не достижение конечной точки, подразумевая, что мы только начали это захватывающее приключение.
# 9 Признаки надвигающейся нехватки данных для обучения
2024 год оказался захватывающим годом для создателей и энтузиастов ИИ, и многие ожидают, что развитие ИИ будет продолжаться быстрыми темпами. Однако некоторые дискуссии в 2024 году намекнули на то, что эпоха модели изучения языка (LLM) ИИ, возможно, уже достигла своего пика.
Проблема заключается в надвигающейся нехватке данных. Такие корпорации, как OpenAI и Google, потенциально могут исчерпать свои ресурсы данных, которые необходимы для поддержки и развития крупномасштабных систем искусственного интеллекта.
Важно отметить, что не все данные можно извлечь из Интернета, а разработчики языковых моделей обнаружили, что они не всегда могут собирать общедоступные данные без последствий. Например, The New York Times подала судебный иск против OpenAI за предполагаемое нарушение авторских прав, связанное с их новостным контентом. Вполне возможно, что другие крупные медиа-организации также могут обратиться за средствами правовой защиты в аналогичных ситуациях.
«Все в отрасли видят уменьшение прибыли», — сказал Демис Хассабис из Google.
Альтернативный подход может включать обучение алгоритмам с использованием смоделированных данных — это данные, полученные искусственно, которые очень похожи на подлинные реальные данные. Например, Claude 3 LLM из Anthropic, разработчика искусственного интеллекта, обучался, по крайней мере частично, синтетическим данным, которые они описывают как «данные, которые мы создаем внутри компании».
Хотя фраза «синтетические данные» на первый взгляд может показаться противоречивой, исследователи, в том числе представители медицины, утверждают, что искусственное получение данных дает потенциальные преимущества. Это могло бы повысить эффективность ИИ в здравоохранении, дополняя скудные наборы данных, тем самым устраняя, например, предвзятость в отношении конкретных этнических групп.
№10. Появление более этичного ИИ.
Стоит отметить, что в указанной статье Anthropic подробно объясняет, как они собирают данные для обучения. Примечательно, что их система сканирования веб-сайтов работает открыто, позволяя контент-провайдерам, таким как The New York Times, легко распознавать антропные посещения. Эти поставщики также могут сообщать Anthropic о своих предпочтениях, сообщая им напрямую.
Компания предприняла значительные шаги, чтобы гарантировать, что ее технологии не используются не по назначению, включая назначение ответственного технического сотрудника, роль которого расширилась в 2024 году с целью разработки «безопасного» ИИ. Это обязательство не осталось незамеченным; Журнал Time включил ее в число 100 самых влиятельных компаний 2024 года, высоко оценив подход, согласно которому безопасность может стать успешной бизнес-стратегией, которую часто называют «ИИ-компанией, делающей ставку на безопасность».
Смотрите также
- Что будет с Usual: прогнозы цен на криптовалюту USUAL
- Что будет с Ethena: прогнозы цен на криптовалюту ENA
- Что будет с ai16z: прогнозы цен на криптовалюту AI16Z
- Прогноз курса доллара к злотому на 2025
- Что будет с Dymension: прогнозы цен на криптовалюту DYM
- Что будет с Hedera: прогнозы цен на криптовалюту HBAR
- Акции СПБ Биржа прогноз. Цена акций SPBE
- Что будет с биткоином: прогнозы цен на криптовалюту BTC
- Лидеры роста и падения
- Прогноз курса юаня на 2025
2025-01-01 02:04