Что такое общий искусственный интеллект и могут ли российские разработчики конкурировать c мировыми ИИ-гигантами

Искусственный интеллект (ИИ) уже способен создавать высокореалистичное видео по голосовому запросу, общаться так, что его сложно отличить от человека, предсказывать поломки оборудования и находить оптимальные маршруты для доставки товаров из одной точки мира в другую. При этом в научной классификации современный ИИ, базирующийся на нейросетевых технологиях и машинном обучении, вполне официально называется "Слабым ИИ".

Однако такой оценочный термин говорит не о скромных возможностях актуальных ИИ-решений, а об огромном потенциале того, что называют "Общим искусственным интеллектом". Границы его возможностей пока не видят даже самые смелые визионеры.

Во многом это связано с тем, что само понятие "Общий искусственный интеллект", в международной терминологии Artificial General Intelligence (AGI) окончательно не сформировалось. Пока ни ведущие международные, ни российские эксперты и ученые не могу дать единого определения AGI. Более того, даже стратегия и тактика движения в сторону AGI у разработчиков, компаний и исследователей ИИ разная.

Соучредитель и генеральный директор компании Anthropic Дарио Амодей считает, что масштабирование уже существующих ИИ-систем рано или поздно приведет к переходу количества в качество. Схожей позиции придерживаются и Сэм Альтман и Илья Суцкевер из OpenAI (мирового лидера в области ИИ).

Однако, по их мнению, настоящий AGI должен еще разделять ценности человека и общества, что будет гарантией того, что искусственный интеллект, обладающий сверхспособностями, не принесет вреда людям.

Знаменитый французский ученый в области машинного обучения, компьютерного зрения и вычислительной нейробиологии Ян Лекун считает, что разработка AGI должна фокусироваться на способности ИИ не просто выполнять сформулированную человеком задачу, а самостоятельно достигать поставленной перед ним цели.

Схожую точку зрения, выступая на форуме "Открытые инновации", высказал и руководитель центра прикладного искусственного интеллекта "Сколтеха" и ведущий научный сотрудник института искусственного интеллекта (AIRI) Евгений Бурнаев.

"Над определением, что такое AGI, сломалась не одна тысяча копий. Я предпочитаю отталкиваться от способа решения сложных инженерных задач. Обычно они решаются так: большая задача декомпозируется на множество небольших, и человек, используя различные инструменты, последовательно решает их одну за другой, приближаясь решению общей. А хотелось бы так - есть, например, какая-то сложная задача по проектированию, человек ставит перед ИИ высокоуровневую цель, и машина самостоятельно или взаимодействуя с человеком достигает ее и получает результат, который человека удовлетворяет. Речь идет о создании так называемых когнитивных архитектур. Вероятно, такой ИИ можно будет назвать общим", - считает Бурнаев.

Вместе с тем, любая разработка ИИ требует больших вычислительных мощностей, и недавно сторонник увеличения размера нейросетей и глава OpenAI Сэм Альтман заявил, что миру нужно больше вычислительной инфраструктуры для искусственного интеллекта. То есть, больше мощностей, больше энергии, больше центров обработки данных. Более того, по его мнению, нужно построить фабрики, специально предназначенные для производства чипов для работы с ИИ. Такой проект Альтман оценил в 5-7 трлн долларов и начал искать инвесторов для этого проекта. Эта сумма в 12-18 раз больше доходной части бюджета РФ в 2024 году. И независимо от того, найдет Альтман эти деньги или нет, такие инвестиции в "железо", какие делают OpenAI, Microsoft, Google, и другие BigTech гиганты, в России не может себе позволить ни бизнес, ни госструктуры.

Каким же может быть "асимметричный ответ" со стороны российских компаний и государства, чтобы компенсировать отставание в объеме вычислительных мощностей

По мнению заместителя министра экономического развития Максима Колесникова, без серьезного научного фундамента в области ИИ России будет тяжело конкурировать на мировой арене. "В рамках базовой стратегии первой волны мы уже запустили 6 исследовательских центров по развитию искусственного интеллекта. Мы помогаем им с бюджетным финансированием, с созданием инфраструктуры, с оплатой труда команд, которые работают в этих центрах. А исследовательские центры в свою очередь берут на себя научные обязательства. Каждый такой центр в обязательном порядке публикует результаты своих исследований в журналах A*, и для нас это является сильной метрикой того, что эти исследования востребованы в мире. Вторая составляющая центров - это их бизнес-партнеры и индустриальные заказчики, которые также участвуют в финансировании исследовательских центров, но уже для решения прикладных задач", - отметил в своем выступлении Колесников.

Еще одним фактором, который может повысить конкурентоспособность российских разработчиков ИИ, является регуляторика, считает руководитель лаборатории машинного интеллекта "Яндекса " Александр Крайнов. "Когда-то я считал, что для успешного развития ИИ нужны лишь талантливые люди. Потом с развитием больших языковых моделей стало понятно, что нужно и "железо". Но ИИ-сервисы взрослеют, приходят в реальную жизнь, и появляется третий ингредиент - регуляторика, которая не запрещает это все делать. Сейчас во многих странах мира на волне популизма и других факторов появляется много законодательных ограничений, которые по факту тормозят там развитие ИИ. А у нас с этим все довольно хорошо, и если все будет продолжаться как есть, то это наш шанс. Мы на этом можем довольно много выиграть у наших конкурентов", - заключил Крайнов.