Сегодня рынок искусственного интеллекта является самым быстрорастущим в мире. Согласно прогнозам исследовательской компании Statista, c 2024 по 2030 год мировой рынок ИИ будет расти со скоростью 28,46% в год. А по мнению заместителя председателя правительства РФ Дмитрия Чернышенко, экономический эффект от внедрения искусственного интеллекта увеличит ВВП России к 2030 году на 11 трлн руб.
Главным вызовом для большинства исследователей и разработчиков ИИ стал вопрос создания AGI (Artificial general intelligence) - так называемого общего искусственного интеллекта.
Точное определение AGI еще не сложилось, но большинство экспертов определяет его как ИИ, который соответствует или превосходит человеческие возможности в широком спектре когнитивных задач.
Именно это, по мнению директора управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices Сергея Маркова, отличает AGI от существующих сегодня нейросетевых моделей. "Пчела найдет оптимальный маршрут в улей быстрее и лучше, чем это сделал бы человек, хотя в ее нервной системе несколько сотен тысяч нейронов, а у человека восемьдесят шесть миллиардов. Уже сегодня мы можем взять почти любую простую задачу и сделать систему, которая решит ее лучше человека. А вот AGI, или общий искусственный интеллект, - это универсальная система, которая сможет решать неизвестные ей ранее задачи. И к созданию таких систем мы сейчас только приближаемся", - отмечает Марков.
Эксперты из института Epoch AI проанализировали все прогнозы профессиональных исследователей относительно того, когда человечество создаст AGI. Вероятность создания общего искусственного интеллекта к 2030 году оценивается ими в среднем в 25%, к 2050 году - в 57%, к 2100 году - в 88%.
При этом руководитель научных исследований обработки естественного языка в лаборатории T-Bank AI Research Даниил Гаврилов считает, что общий ИИ может появиться раньше. Он отмечает, что и аналитики, и разработчики, делая прогноз в 2021 году о качестве нейросетевых моделей к 2022 году, ошиблись более чем в два раза в меньшую сторону. "Нам очень тяжело думать об экспоненциальном росте, а именно так сейчас развиваются большие языковые модели. Такая скорость тяжело укладывается в голове, поэтому те предсказания, которые мы слышали, оказались более пессимистичны, чем реальность. Если экстраполировать текущую скорость развития ИИ, то уже к 2027 году мы получим если не полноценный AGI, то что-то качественно иное относительно того, что мы имеем сейчас", - считает Гаврилов.
Согласно данным Epoch AI, сегодня существуют несколько разнонаправленных трендов, которые будут влиять на скорость развития ИИ в ближайшие годы. Так, производительность "железа", которое требуется для обучения и работы нейросетей, удваивается каждые 2-3 года. А переход на новые тензорные ядра в графических процессорах NVIDIA привел к одномоментному 10-кратному росту производительности.
Среди негативных факторов, тормозящих развитие ИИ, эксперты Epoch AI выделяют дефицит данных для обучения ИИ. Согласно их прогнозам языковые модели полностью израсходуют запас публичных данных, размещенных в интернете, между 2025 и 2032 годами. Для дальнейшего обучения нейросетевых моделей потребуется использовать синтетические данные, то есть сгенерированные ИИ. Таким образом, искусственный интеллект начнет обучать себя сам. А вот к каким последствиям это приведет, сегодня не может предсказать ни один эксперт.