რა არის AGI? ამაზე შეთანხმება არ არსებობს და ის Microsoft-სა და OpenAI-ს შორის დაპირისპირებას იწვევს
ზოგადი ხელოვნური ინტელექტის (AGI) ერთიანი განმარტება არ არსებობს, რაც ტექნოლოგიურ ინდუსტრიაში ქაოსს იწვევს. ეს ტერმინოლოგიური გაურკვევლობა უკვე Microsoft-სა და OpenAI-ს შორის მრავალმილიარდიან კონტრაქტთან დაკავშირებული დაპირისპირების მიზეზი გახდა.
როდის არის ხელოვნური ინტელექტის (AI) სისტემა საკმარისად „გონიერი“, რომ მას ზოგადი ხელოვნური ინტელექტი (AGI) ვუწოდოთ? ერთი-ერთი განმარტებით, რომელზეც, გავრცელებული ინფორმაციით, Microsoft-ი და OpenAI შეთანხმდნენ, პასუხი ეკონომიკაშია: როცა AI 100 მილიარდი დოლარის მოგებას მოიტანს. ეს თვითნებური, მოგებაზე დაფუძნებული კრიტერიუმი სრულყოფილად ასახავს იმ ტერმინოლოგიურ ქაოსს, რომელიც AI ინდუსტრიას მოედო.
სინამდვილეში, AGI-ის უნივერსალური განმარტების შექმნა, შესაძლოა, შეუძლებელიც კი იყოს, მაგრამ ამას ცოტა ვინმე თუ აღიარებს მათგან, ვისი ფულიც ამ სფეროშია დაბანდებული. ბოლო ერთი წლის განმავლობაში ტექნოლოგიური ინდუსტრიის რამდენიმე ცნობილმა ფიგურამ „AGI-ის“ გარდაუვალი დადგომა დააანონსა (მაგალითად, უახლოეს ორ წელიწადში). მაგრამ აქ უზარმაზარი პრობლემაა: ცოტა ვინმე თუ თანხმდება, რას ნიშნავს AGI სინამდვილეში. როგორც Google DeepMind-მა ამ თემაზე გამოქვეყნებულ კვლევაში დაწერა: „თუ 100 AI ექსპერტს სთხოვთ AGI-ის განმარტებას, 100 ერთმანეთთან დაკავშირებულ, მაგრამ განსხვავებულ პასუხს მიიღებთ“. ეს მხოლოდ აკადემიური დებატები არ არის. განმარტების პრობლემას რეალური შედეგები მოაქვს იმასთან დაკავშირებით, თუ როგორ ვავითარებთ, ვარეგულირებთ და ვფიქრობთ AI სისტემებზე. როდესაც კომპანიები აცხადებენ, რომ AGI-ის შექმნის ზღვარზე არიან, რას გულისხმობენ ისინი?
ტრადიციულად, AGI განიმარტება, როგორც AI მოდელი, რომელსაც შეუძლია ცნებების განზოგადება ახალ სცენარებზე და ადამიანის მსგავსად, მრავალ სფეროში შეასრულოს უცხო ამოცანები ისე, რომ ამისთვის სპეციალური ტრენინგი არ სჭირდებოდეს. თუმცა, ეს განმარტება მაშინვე აჩენს რთულ კითხვებს: რას ნიშნავს „ადამიანური დონის“ შესრულება? ექსპერტის დონეს? საშუალო ადამიანის დონეს? და რომელ ამოცანებში? უნდა შეეძლოს AGI-ს ოპერაციის ჩატარება, პოეზიის წერა, მანქანის ძრავის შეკეთება და მათემატიკური თეორემების დამტკიცება — ყველაფერი ეს ადამიან-სპეციალისტების დონეზე? (რომელ ადამიანს შეუძლია ამ ყველაფრის გაკეთება?) უფრო ფუნდამენტურად, ადამიანურ დონესთან გათანაბრება თავისთავად დაშვებაა; ღირს დაფიქრება, რატომ უნდა იყოს ადამიანის ინტელექტის მიბაძვა აუცილებელი საზომი.
ამ ტერმინოლოგიური ქაოსის უახლესი მაგალითი Microsoft-სა და OpenAI-ს შორის გაუარესებული ურთიერთობაა. The Wall Street Journal-ის თანახმად, ორი კომპანია ამჟამად მწვავე მოლაპარაკებებშია ჩართული, ნაწილობრივ იმიტომ, რომ ვერ თანხმდებიან, რას ნიშნავს AGI — მიუხედავად იმისა, რომ ეს ტერმინი მათ 13 მილიარდ დოლარზე მეტი ღირებულების კონტრაქტში აქვთ ჩადებული.
მიზნების მუდმივი ცვლა: მოკლე ისტორია
ტერმინ „ზოგად ხელოვნურ ინტელექტს“ ბუნდოვანი წარმოშობა აქვს. მიუხედავად იმისა, რომ ტერმინი „ხელოვნური ინტელექტი“ ჯონ მაკკარტიმ და მისმა კოლეგებმა 1956 წელს დაამკვიდრეს, AGI გაცილებით გვიან გაჩნდა. ის პირველად ფიზიკოსმა მარკ გუბრუდმა გამოიყენა 1997 წელს, თუმცა თანამედროვე მნიშვნელობით ის დაახლოებით 2002 წელს დამოუკიდებლად შემოიტანეს მეცნიერმა შეინ ლეგმა და AI მკვლევარმა ბენ გერცელმა.
თავდაპირველად AI მკვლევრები ისეთ სისტემებს მოიაზრებდნენ, რომლებიც ყველა სფეროში ადამიანის შესაძლებლობებს გაუტოლდებოდა. თუმცა, როდესაც რობოტიკა გამოთვლით პროგრესს ჩამორჩა, განმარტება დავიწროვდა. მიზნები შეიცვალა — „აკეთოს ყველაფერი, რასაც ადამიანი აკეთებს“ გადაიქცა „შეასრულოს ყველაზე ეკონომიკურად ღირებული ამოცანები“, დღეს კი სტანდარტები კიდევ უფრო ბუნდოვანია.
გამომგონებელ კაპიტან რიჩარდსის ასისტენტი მუშაობს რობოტზე, რომელიც კაპიტანმა შექმნა. მას შეუძლია საუბარი, კითხვებზე პასუხის გაცემა, ხელის ჩამორთმევა, დროის თქმა და ბრძანებით დაჯდომა.“ - 1928 წლის სექტემბერი.
ათწლეულების განმავლობაში მანქანური ინტელექტის დე ფაქტო საზომად ტიურინგის ტესტი ითვლებოდა. მაგრამ დღეს თანამედროვე ენობრივ მოდელებს შეუძლიათ ამ ტესტის შეზღუდული ვერსიების გავლა არა იმიტომ, რომ ადამიანებივით „აზროვნებენ“, არამედ იმიტომ, რომ განსაკუთრებულად კარგად ქმნიან ადამიანურ მეტყველებასთან მიახლოებულ, დამაჯერებელ ტექსტებს.
დღეს AGI-ის განმარტებების მრავალფეროვნება ცხადყოფს, რამდენად დანაწევრებულია ეს კონცეფცია:
-
OpenAI-ის ქარტია AGI-ს განსაზღვრავს, როგორც „მაღალავტონომიურ სისტემებს, რომლებიც ადამიანებს აღემატებიან ყველაზე ეკონომიკურად ღირებულ სამუშაოებში“.
-
მარკ ცუკერბერგმა განაცხადა, რომ მას ამ კონცეფციის „ერთწინადადებიანი, ლაკონური განმარტება“ არ აქვს.
-
OpenAI-ის დირექტორი სემ ალტმანი თვლის, რომ მისმა კომპანიამ უკვე იცის, როგორ შექმნას AGI „იმ გაგებით, როგორც ტრადიციულად გვესმოდა“.
-
OpenAI-ის ყოფილი მთავარი მეცნიერი ილია სუცკევერი, გავრცელებული ინფორმაციით, AGI-ს თითქმის მისტიკურ მოვლენად განიხილავდა და კომპანიის შეხვედრებზე თანამშრომლებს მოუწოდებდა, ემეორათ ფრაზა „იგრძენი AGI!“, რითაც კონცეფციას უფრო სულიერ ძიებად წარმოაჩენდა, ვიდრე ტექნიკურ ეტაპად.
Anthropic-ის დირექტორი დარიო ამოდეი ტერმინოლოგიის მიმართ კიდევ უფრო სკეპტიკურია. ის AGI-ს „არაზუსტ ტერმინად მიიჩნევს, რომელსაც ბევრი სამეცნიერო ფანტასტიკის „ბარგი“ და აჟიოტაჟი ახლავს თან“. ამის ნაცვლად, ის ამჯობინებს ტერმინებს, როგორიცაა „მძლავრი AI“.
დარიო ამოდეი, Anthropic-ის თანადამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი, სან-ფრანცისკოში გამართულ Bloomberg-ის ტექნოლოგიურ სამიტზე. ხუთშაბათი, 9 მაისი, 2024 წელი.
შესაძლოა, ამ ქაოსის მოწესრიგების ყველაზე სისტემატური მცდელობა Google DeepMind-ს ეკუთვნის, რომელმაც 2024 წლის ივლისში AGI-ის შესრულების ხუთდონიანი სისტემა შემოგვთავაზა: საწყისი, კომპეტენტური, ექსპერტის, ვირტუოზისა და ზეადამიანური. DeepMind-ის მკვლევრების მტკიცებით, იმ დროისთვის „საწყისი AGI-ის“ დონეზე მაღლა არც ერთი სისტემა არ არსებობდა. თუმცა, ამ სისტემასაც ჰყავს კრიტიკოსები, რომლებიც ამტკიცებენ, რომ AGI-ის კონცეფცია ზედმეტად ბუნდოვანია იმისთვის, რომ „მეცნიერულად მკაცრად შეფასდეს“.
როდესაც ფილოსოფია სახელშეკრულებო სამართალს ხვდება
Microsoft-OpenAI-ის დავა კარგად აჩვენებს, რა ხდება, როდესაც ფილოსოფიური სპეკულაცია იურიდიულ ვალდებულებად იქცევა. როდესაც კომპანიებმა პარტნიორობის ხელშეკრულება გააფორმეს, მათ შეიტანეს პუნქტი, რომლის თანახმადაც, როდესაც OpenAI მიაღწევს AGI-ს, მას შეუძლია Microsoft-ის წვდომა შეზღუდოს მომავალ ტექნოლოგიებზე. The Wall Street Journal-ის ცნობით, OpenAI-ის ხელმძღვანელები თვლიან, რომ ისინი ახლოს არიან AGI-ის გამოცხადებასთან, Microsoft-ის დირექტორმა სატია ნადელამ კი ამას „უაზრო კრიტერიუმებით მანიპულირება“ უწოდა.
100 მილიარდი დოლარის მოგების ზღვარი კომერციულ წარმატებას კოგნიტურ შესაძლებლობებთან აიგივებს, თითქოს სისტემის შემოსავლის გენერირების უნარი რაიმეს ამბობდეს მის უნარზე, „იფიქროს“, „იმსჯელოს“ ან „გაიგოს“ სამყარო ადამიანის მსგავსად.
სემ ალტმანი გამოდის სიტყვით The New York Times Dealbook Summit 2024-ზე, ჯაზის ლინკოლნ ცენტრში. ნიუ-იორკი, 4 დეკემბერი, 2024 წელი.
შესაძლოა, დროა, AGI-ის ტერმინს გავცდეთ. იმის ნაცვლად, რომ მივსდიოთ ბუნდოვან მიზანს, შეგვიძლია ფოკუსირება მოვახდინოთ კონკრეტულ შესაძლებლობებზე: შეუძლია თუ არა ამ სისტემას ახალი ამოცანების სწავლა? შეუძლია თუ არა მას თავისი შედეგების ახსნა? შეუძლია თუ არა მას უსაფრთხო შედეგების გენერირება? ეს კითხვები AI-ის პროგრესის შესახებ გაცილებით მეტს გვეუბნება, ვიდრე ნებისმიერი სპეკულაცია AGI-ის შესახებ.
განმარტებიდან გამომდინარე, შესაძლოა, ჩვენ უკვე გვაქვს AGI, ან მისი მიღწევა ფიზიკურად შეუძლებელია. თუ AGI-ს განსაზღვრავთ, როგორც „AI, რომელიც ამოცანების უმეტესობაში ადამიანების უმრავლესობაზე უკეთეს შედეგს აჩვენებს“, მაშინ ამჟამინდელი ენობრივი მოდელები, შესაძლოა, აკმაყოფილებდნენ ამ ზღვარს გარკვეული ტიპის სამუშაოებისთვის, მაგრამ ამაზე უნივერსალური თანხმობა არ არსებობს. ეს არაფერს ამბობს კიდევ უფრო ბუნდოვან „ზეინტელექტის“ კონცეფციაზე — სხვა ნისლიან ტერმინზე, რომელიც ჰიპოთეტურ, ღვთაებრივ ინტელექტს აღნიშნავს.
რატომ არ ამართლებს კრიტერიუმები?
AGI-ის უკეთესი კრიტერიუმების ძიებამ ტიურინგის ტესტის საინტერესო ალტერნატივები წარმოშვა, თუმცა მათაც საკუთარი პრობლემები აქვთ. მთავარი პრობლემა მონაცემთა კონტამინაციაა — როდესაც სატესტო კითხვები სასწავლო მონაცემებში ხვდება, მოდელები კარგ შედეგებს აჩვენებენ ისე, რომ რეალურად არ „ესმით“ ძირითადი კონცეფციები.
თუმცა, დახვეწილი კრიტერიუმებიც კი ფუნდამენტურ პრობლემას აწყდება: ისინი ცდილობენ, ინტელექტი ერთ ქულამდე დაიყვანონ. ინტელექტი კი არ არის ერთი რამ, რისი გაზომვაც შეიძლება, სიმაღლის ან წონის მსგავსად — ის უნარების კომპლექსური ერთობლიობაა. ჩვენ ადამიანის ინტელექტის სრული ფუნქციური განმარტებაც კი არ გვაქვს, ამიტომ ხელოვნური ინტელექტის რომელიმე ერთი კრიტერიუმით განსაზღვრა, სავარაუდოდ, სრული სურათის მხოლოდ მცირე ნაწილს აღბეჭდავს.
რატომ აქვს განმარტებას მნიშვნელობა
AGI-ის გარშემო არსებულ ტერმინოლოგიურ ქაოსს რეალური გავლენა აქვს. როდესაც პოლიტიკოსები აჟიოტაჟზე დაყრდნობით მოქმედებენ, ისინი რეალობას აცდენილი გადაწყვეტილებების მიღების რისკის წინაშე დგანან. როდესაც კომპანიები განუსაზღვრელი ტერმინებით ადგენენ კონტრაქტებს, მათ შეუძლიათ იურიდიული „ნაღმების“ შექმნა. მკაფიო განმარტებების გარეშე, ჩვენ არ შეგვიძლია აზრიანი დისკუსიების გამართვა AI-ის არასწორად გამოყენებაზე, რეგულირებაზე ან განვითარების პრიორიტეტებზე. ჩვენ ერთმანეთის გვერდის ავლით ვსაუბრობთ, სადაც ოპტიმისტები და პესიმისტები ერთი და იმავე სიტყვებს სრულიად განსხვავებული მნიშვნელობით იყენებენ.
შესაძლოა, დროა, AGI-ის ტერმინს გავცდეთ. იმის ნაცვლად, რომ მივსდიოთ ბუნდოვან მიზანს, შეგვიძლია ფოკუსირება მოვახდინოთ კონკრეტულ შესაძლებლობებზე: შეუძლია თუ არა ამ სისტემას ახალი ამოცანების სწავლა? შეუძლია თუ არა მას თავისი შედეგების ახსნა? შეუძლია თუ არა მას უსაფრთხო შედეგების გენერირება? ეს კითხვები AI-ის პროგრესის შესახებ გაცილებით მეტს გვეუბნება, ვიდრე ნებისმიერი სპეკულაცია AGI-ის შესახებ.
ITNEWS-ის მეგობარი ვებ-გვერდია ITJOBS.GE. ITJOBS.GE-ზე ორგანიზაციებს და ფიზიკურ პირებს, აქვთ უფლება განათავსონ როგორც ვაკანსიები, ტრენინგები და ივენთები ასევე კონკრეტული Tech დავალებები, რისთვისაც ეძებენ დეველოპერებს, დიზაინერებს, სეო სპეციალისტებს და ა.შ. ITJOBS.GE - იპოვე დასაქმების საუკეთესო შესაძლებლობები ან გამოაქვეყნე ვაკანსია / დავალება და მიაწვდინე ხმა სასურველ აუდიტორიას.
გაზიარება
როგორია თქვენი რეაქცია?
მოწონება
0
არ მომწონს
0
სიყვარული
0
სასაცილო
0
გაბრაზებული
0
მოწყენილი
0
ვაუ
0
