in

Предсказания закона Мура для будущего искусственного интеллекта: Когда ИИ действительно станет доминирующим?

Искусственный интеллект развивается беспрецедентными темпами, и растет опасение, что в ближайшем будущем ИИ будет доминировать во многих сферах нашей жизни и «отнимет у нас работу».

В этой статье мы попытаемся дать обоснованную оценку состояния ИИ в ближайшие десятилетия, основываясь на законе Мура и других принципах технологического развития.

Мы рассмотрим эти прогнозы и объясним, почему ИИ не сможет полностью заменить человека в ближайшие пять лет и каков график развития ИИ, чтобы достичь действительно передового уровня.

Текущее состояние искусственного интеллекта

За последние годы технологии искусственного интеллекта достигли значительных успехов. От обработки естественного языка до компьютерного зрения, приложения искусственного интеллекта становятся все более сложными, и сейчас идет гонка за звание самой мощной модели искусственного интеллекта, как, например, недавние GPT-4o и Google Gemini.

Хотя многие люди используют эти модели во благо, открывая новые методы в исследованиях и образовании, есть и те, кто злоупотребляет этими методами, например, создает подделки. Однако, несмотря на эти достижения, существуют серьезные проблемы и ограничения, которые необходимо решать. Для эффективной работы современных систем ИИ требуются большие объемы данных, вычислительной мощности и энергии.

Закон Мура и его последствия для искусственного интеллекта

Закон Мура, согласно которому количество транзисторов на микрочипе удваивается примерно каждые два года, уже несколько десятилетий является надежным показателем технологического прогресса. В более широком смысле закон Мура гласит, что каждые два года технологии удваиваются в удобстве использования, становясь дешевле и эффективнее. Согласно закону Мура, можно ожидать, что вычислительная мощность будет продолжать расти в геометрической прогрессии.

Однако у этого роста есть физические и экономические пределы, которые могут повлиять на скорость развития искусственного интеллекта.

Оценка роста искусственного интеллекта с использованием известных законов

Экстраполируя закон Мура и принимая во внимание другие тенденции технологического развития, можно сделать прогноз относительно потенциала ИИ в ближайшие годы.

Вычислительная мощность

Если мы посмотрим на современные топовые GPU, такие как NVIDIA A100, то их производительность составляет около 312 терафлопс (TFLOPS). Согласно закону Мура, количество транзисторов удваивается каждые два года, поэтому через пять лет вычислительная мощность может вырасти в восемь раз (2^2,5 ≈ 5,66).

Будущая производительность GPU = 312 Tflops x 5,66 ≈ 1766 Tflops

Однако физические ограничения кремния и экономические затраты на производство транзисторов меньшего размера могут замедлить этот рост. Из-за этих ограничений реальный прирост может быть примерно в четыре раза выше:

Доступность и качество данных

По прогнозам IDC (International Data Corporation), мировое пространство данных вырастет с 64,2 зеттабайт в 2020 году до 175 зеттабайт в 2025 году. Экспоненциальный рост объемов данных важен для обучения все более сложных моделей искусственного интеллекта. Однако на этом пути предстоит преодолеть множество препятствий, включая вопросы, связанные с конфиденциальностью данных, их качеством, эффективной маркировкой и обработкой.

Даже при увеличении объема данных крайне важно иметь высококачественные маркированные данные. Предварительная обработка и маркировка данных – это барьер, который, согласно современным тенденциям, не масштабируется линейно с ростом объемов данных.

Потребление энергии

Обучение моделей искусственного интеллекта, таких как GPT-3, требует значительного количества энергии: GPT-3 потребовалось около 1287 МВт-ч для обучения. GPT-4, разработанная примерно три года спустя, требует для обучения более 50 гигаватт-часов энергии, что примерно в 50 раз больше, чем GPT-3. По мере усложнения моделей искусственного интеллекта и предположения, что они будут требовать больше данных и вычислительной мощности, потребление энергии может значительно возрасти.

Если предположить, что следующие модели, которые могут появиться в ближайшие пять лет, будут в 50 раз или на 5000 % сложнее и будут потреблять около 2500 гигаватт-часов, то потребуются значительные улучшения в производстве и эффективности использования энергии.

Учитывая, что в настоящее время энергоэффективность растет примерно на 10 % в год (источник: Национальная лаборатория Лоуренса Ливермора), при сохранении технологий производства энергии на прежнем уровне энергоэффективность через пять лет увеличится примерно на 60 %.

Необходимость повышения сложности моделей искусственного интеллекта

Современные модели искусственного интеллекта сталкиваются с рядом серьезных проблем

Отсутствие актуальной информации: современные модели обучаются на статичных наборах данных и не имеют доступа к актуальной информации в Интернете в режиме реального времени.

Иллюзии: Модели ИИ иногда выдают правдоподобную, но неверную или бессмысленную информацию.

Понимание контекста и нюансов: обработка нюансов человеческого языка, контекста и намерений остается сложной задачей для ИИ.

Для решения этих проблем будущие модели искусственного интеллекта должны будут включать:

  • Интеграция данных в реальном времени: доступ к данным из интернета в реальном времени и их обработка для предоставления актуальных ответов.
  • Улучшенные архитектуры моделей: усовершенствования в архитектуре моделей для уменьшения количества галлюцинаций и повышения надёжности генерируемого контента.
  • Контекстное понимание: передовые методы обработки естественного языка для лучшего понимания и сохранения контекста в длительных беседах.

Повышенная сложность модели

Решение этих проблем значительно повысит сложность моделей ИИ. Например:

  • Интеграция данных в реальном времени: требует постоянного обновления данных и возможности обработки в реальном времени.
  • Улучшенные архитектуры моделей: вероятно, будут включать более крупные и сложные модели с большим количеством параметров.
  • Понимание контекста: требует более сложных алгоритмов обучения и потенциально более длительного времени обучения.

Предположим, что каждое из этих улучшений независимо друг от друга удваивает сложность модели ИИ. Если мы начнём с текущей сложности (C), то интеграция этих усовершенствований может привести к следующему:

Будущая сложность = C × 2 (данные в реальном времени) × 2 (улучшенные архитектуры) × 2 (понимание контекста) = C × 2^3 = C × 8

Качество данных и этика

Для обучения и принятия решений системы искусственного интеллекта в значительной степени опираются на высококачественные и объективные данные. Объем данных стремительно растет, но качество этих данных и связанные с ними этические аспекты не менее важны.

Генерация и обработка данных

По мере увеличения объема данных с 64,2 зеттабайт до 175 зеттабайт их генерация будет превышать текущие возможности обработки и маркировки. Потребуются значительные ресурсы для обеспечения качества данных и устранения погрешностей. Рассмотрим человеческий труд и вычислительные ресурсы, необходимые для маркировки данных: Если предположить, что для маркировки 1 Гб данных требуется один час человеческого труда, то для маркировки 175 гигабайт потребуется 175 гигабайт:

175 ЗБ × 1 час/ГБ × 10^9 ГБ/ЗБ = 175 × 10^9 часов

Это невозможно при имеющихся ресурсах, что указывает на существенный разрыв в качестве данных и этичности их обработки.

Вывод: когда ИИ достигнет по-настоящему продвинутого уровня в ближайшие, скажем, 5 лет?

Идея о том, что ИИ будет «доминировать» в ближайшие пять лет, кажется маловероятной, но он, несомненно, продолжит развиваться и глубоко внедрится во многие отрасли. Предстоит преодолеть несколько препятствий, включая ограничения по энергопотреблению, качеству данных и вычислительной мощности. Быстрый рост ИИ невозможен без значительных достижений в области энергоэффективности, этики данных и технологий.

Исходя из текущих тенденций и разумных прогнозов развития, можно предположить, что ИИ станет по-настоящему совершенным только в ближайшие 10-15 лет. Этот длительный период времени позволит разработать и успешно реализовать значительные этические, технологические и ресурсные прорывы.

What do you think?

Newbie

Written by Евгений

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

GIPHY App Key not set. Please check settings

    Почему сам Agile не такой уж Agile: остроумное размышление о методологическом безумии

    Конкурс по написанию доказательств RareSkills Zero Knowledge