11/11/2024
От науки, бизнеса до сферы развлечений — ажиотаж на искусственный интеллект (ИИ) привел к тому, что гораздо проще перечислить, где он еще остался не задействован. А его эффективность позволяет строить самые амбициозные планы на будущее. По оценкам экспертов, объем рынка ИИ и дальше будет расти — и к 2030 году превысит $1 трлн. Илон Маск прогнозирует, что человечество уже скоро и вовсе перестанет работать: за него это будут делать ИИ-системы. В каких масштабах развивается искусственный интеллект сегодня? Как функционирует рынок персональных ИИ-агентов? И к чему стоит готовиться? Рассмотрим в первой статье о технотрендах рубрики «Пять столпов будущего: на пороге технологической сингулярности» от Анны Кулик, директора по маркетингу «Инферит».
Чтобы оценить эффективность ИИ-систем и уровень их «развития», проводят специальные тесты. Одни из самых краеугольных — «Тест Тьюринга» и IQ. И совсем недавно искусственный интеллект впервые за десятилетия с ними справился.
В 1950 году в статье «Вычислительные машины и разум» математик Алан Тьюринг впервые в истории задался вопросом «Могут ли машины мыслить?». В этой работе Алан представил всемирно известный «Тест Тьюринга» — и выделил критерии оценки, обладает ли машина интеллектом.
Как проводится тест? Испытуемый общается с одним или несколькими собеседниками. Его задача определить, кто из собеседников машина, а кто — человек. Если машина способна обмануть испытуемого и заставить его думать, что он общается с другим человеком — она прошла тест.
Смог ли искусственный интеллект за более 70 лет существования теста обмануть человека? Да, совсем недавно ИИ это удалось. В 2023 году при прохождении «Теста Тьюринга» языковая модель GPT-4 смогла убедить в «человечности» 54% испытуемых. Интересно, что реального человека в диалоге опознали лишь 60%.
Популярные тесты на коэффициент интеллекта (IQ), по сути, измеряют когнитивные способности человека — вербальные, аналитические, логические, визуально-пространственные, а также возможности рабочей памяти. Концепцию IQ в 1912 году впервые ввел психолог Уильямом Штерн.
Изначально IQ представлял собой отношение «умственного» возраста к хронологическому, умноженное на 100. Если умственный возраст ребенка 10-ти лет приравнивался к 10, его IQ был бы равен 100. Но если умственный возраст составлял 12, его IQ считался 120. Однако сегодня тесты IQ разрабатываются так, чтобы средний балл в репрезентативной выборке принимался за 100 — со стандартными отклонениями вверх или вниз. У большинства людей средний IQ на уровне 100 баллов.
Интересно, что общество Менса, крупнейшее и старейшее общество людей с высоким коэффициентом интеллекта, принимает тех, кто набрал 132 балла или выше по тесту Стэнфорда-Бине, или 148 баллов и выше по шкале Кэттелла, а это 2% населения.
Сегодня ИИ показывают высокие результаты в тестах IQ. ИИ-модель Claude компании Anthropic в июне 2023 года сдала тесты IQ на 101 балл, став первой моделью, превысившей средний человеческий IQ 100. И уже через год, 15 сентября 2024 года, энтузиаст ИИ-технологий Максим Лотт продемонстрировал, как нейросеть OpenAI прошла IQ-тест Mensa на 120 баллов. А это значит, что ИИ уже опережает 91% населения в IQ-тесте, разработанном для человека.
Неужели обратный отсчет до суперинтеллекта начался? Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман предсказывает его «через несколько тысяч дней» и объясняет — «глубокое обучение сработало». Человечество открыло алгоритм, который может по-настоящему учиться на любом распределении данных или, вернее, на базовых «правилах», которые порождают распределение данных.
Успешное прохождение искусственным интеллектом фундаментальных тестов ставит вопрос о том, как будут дальше совершенствоваться его «способности». Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман выделяет несколько стадий развития ИИ.
В сентябре 2024 года Salesforce анонсировала платформу Industries AI для автоматизации бизнес-процессов, встроенную в 15 облачных сервисов. Industries AI позволит организациям быстро создавать автономных отраслевых ИИ-агентов на базе собственных данных организаций. ИИ-агенты возьмут на себя поддержку клиентов, подбор участников клинических исследований, мониторинг транспорта, оптимизацию госпроцессов. И это не единственный проект массового производства ИИ-агентов.
ИИ-агенты без помощи людей способны обрабатывать огромные объемы данных, отслеживать показатели в реальном времени, создавать контент, разрабатывать стратегии. В некоторых проектах они эффективно объединяют усилия с людьми и даже пользуются их ассистентскими услугами.
Например, стартап Payman AI в этом году представил решение, позволяющее ИИ-агентам нанимать людей для выполнения задач, которые самостоятельно агенты решить не могут. Например, для выполнения творческих заданий, проверки данных, задач, требующих физического присутствия или экспертных оценок.
ИИ выдается бюджет и доступ к платформе, где он публикует заказы для фрилансеров. Люди выбирают задачи на маркетплейсе, а после завершения и проверки качества работы получают оплату. Сферы применения Payman AI разнообразны: от управления продуктом и HR до маркетинга, разработки ПО и исследований. Более того, ИИ-агенты могут платить исполнителям в том числе за обратную связь по продукту, даже нанимать инфлюенсеров для реализации маркетинговых планов.
Payman AI — это не единственный пример ИИ, «управляющего» людьми. Pymetrics использует ИИ и нейробиологию для оценки кандидатов, предлагая им увлекательные игровые задания вместо традиционных собеседований. ИИ анализирует реакцию, скорость выполнения задач и принятые решения претендентов на должность — тем самым создает их психологический профиль.
Подробнее об ИИ-агентах и перспективах будущего, где ИИ руководит процессами, а человек играет роль помощника, читайте в статье «Смена ролей: человек становится ассистентом для ИИ, а не наоборот».
Trade Ideas — ИИ-агент, который анализирует рынки, прогнозирует изменения цен и совершает сделки с молниеносной скоростью. Трейдеры-люди здесь, скорее, наблюдатели и корректоры, чем активные игроки.
AIME — это фактически ИИ-врач: он анализирует медицинские изображения, выявляет патологии и предлагает варианты лечения. Врачи-люди становятся своего рода ассистентами ИИ, проверяя и подтверждая его диагнозы.
Google DeepMind SIMA — даже в игровой индустрии ИИ меняет правила игры. Этот ИИ-агент руководит действиями «живых» геймеров, обучает их новым стратегиям и тактикам.
Таким образом, распределение ролей иногда меняется. ИИ все чаще берет на себя аналитику, оптимизацию и принятие решений, а человеку остаются задачи, требующие эмоционального интеллекта, креативности и сложных межличностных взаимодействий. Более того, такой симбиоз человека и ИИ может привести к появлению совершенно новых форм бизнеса. Только представьте компанию с миллиардными оборотами и миллионами клиентов, но всего одним сотрудником-человеком. Вполне реальное будущее.
История с ИИ-агентом Truth Terminal и мемкоином $GOAT наглядно демонстрирует силу искусственного интеллекта в современных финансах. Terminal of Truths (ToT), созданный художником Энди Эйри и получивший грант в $50,000 от Марка Андриссена, превратил эти инвестиции в портфель стоимостью $1,5 млн. Когда в октябре 2024 года на Solana появился мемкоин Goatseus Maximus ($GOAT), его активное продвижение через ToT привело к взрывному росту капитализации с $5,000 до $300 миллионов всего за четыре дня. В мире, где люди часто теряют деньги на криптовалютах, ИИ демонстрирует впечатляющие результаты, намекая на то, что сложный мир цифровых активов, возможно, создавался именно для алгоритмических игроков.
Можно ли сказать, что ИИ постепенно меняет суть интеллектуального труда? В 2021 году Microsoft и OpenAI представили нейросетевого помощника для программистов GitHub Copilot. Яндекс разработал собственного помощника для работы с кодом — Yandex Code Assistant. Недавно OpenAI представила новый интерфейс Canvas для работы с ChatGPT для программистов.
Индустрия разработки программного обеспечения будто бы стоит на пороге тектонического сдвига.
Все больше компаний поддаются тенденции к глобальным изменениям процесса интеллектуальной работы. Например, стартап Cursor занимается созданием среды разработки с интеграцией искусственного интеллекта, которая обещает совершить революцию в мире программирования. В 2024 году Google тоже включается в большую гонку — запускает ИИ-помощника для разработчиков — Gemini Code Assist Enterprise. Зарождается принципиально новая парадигма создания кода, в которой ИИ-ассистенты становятся партнерами программистов. Они помогают разработчикам создавать, редактировать и отлаживать код, встраиваются в IDE (Integrated Development Environment, среда разработки) и умеют работать с разными языками программирования.
Ассистенты умеют генерировать новый код по промпту на естественном языке, дополнять текущий код, предугадывая следующие строки, искать ошибки и предлагать улучшения, комментировать код и создавать документацию к нему, конвертировать код из одного языка в другой. Решение интегрируется с облачными сервисами Google, обеспечивает глубокий анализ локальной кодовой базы, генерирует и трансформирует код с учетом специфики проекта. А значит, скоро мы сможем буквально за 5 минут делать то, на что раньше уходило гораздо больше времени.
Стоит ли говорить об изменениях в творческих профессиях? Сегодня с ИИ может стать создателем каждый. Не нужно учиться годами музыке, живописи, анимации, режиссуре. SUNO позволяет стать композитором (песни сегодня можно генерировать даже из фотографий или видео), Midjourney — цифровым художником, Runway — аниматором и режиссером. Был бы замысел, идея — а воплотить ее в жизнь поможет ИИ! В новой экономике творческая мысль, воображение и фантазия станут ключевыми ресурсами. Самое ценное, что останется у человека — способность творить, задавать цели и видеть смыслы.
Как было сказано ранее, по прогнозу Сэма Альтмана, после эры автономной работы ИИ-агентов нас ждет следующая стадия развития искусственного интеллекта. А именно — ИИ, способный вносить вклад в изобретения, в том числе в исследования самого искусственного интеллекта.
Первый шаг в этом направлении уже сделала японская компания Sakana AI, представив «AI Scientist» — первую в мире команду ИИ-ученых. Каждая нейросеть в этой команде выполняет свою роль: генерирует гипотезы, ставит эксперименты, анализирует данные, создает графики. Интересно, что в процессе тестирования модель проявила способность самостоятельно изменять свой код, чтобы увеличить лимит времени для выполнения задачи. Однако пока у экспертов есть вопросы по поводу безопасности и качества работы такой системы.
Как изменится наша жизнь через несколько лет? Какие парадигмы диктует новая ИИ-эра? О роботах в доме, интеллектуальной среде и большом AIoT — расскажем в следующей статье технотрендов рубрики «Пять столпов будущего: на пороге технологической сингулярности».
Использовать привычные, но недоступные западные решения или переходить на отечественное ПО? Перед таким выбором сегодня оказался российский малый и средний бизнес. С руководителем направления развития продукта ОС «МСВСфера» Александрой Залмановой разбираемся, почему Linux-системы становятся оптимальным выбором для небольших компаний.
«Инферит» празднует первую годовщину. За 12 месяцев вендор создал мощную ИТ-экосистему продуктов, сформировал партнерскую сеть и запустил два новых направления. Сегодня, на экваторе 2024 года, «Инферит» не сбавляет темпа. Как команде удалось достичь таких впечатляющих результатов и какие амбициозные цели ждут впереди?
В одной из своих книг Нассим Талеб, трейдер и риск-менеджер, ввёл понятие «чёрный лебедь» как обозначение редких и непредсказуемых событий. «Чёрные лебеди» могут открывать новые возможности. Рассказываем о том, что произошло и продолжает происходить на российском рынке в 2022-2023 годах.