От генерации картинок к проектированию автомобилей: чего ожидать от функционала нейросетей. Достижения ИИ AI (Искусственный интеллект Artificial intelligence ) + ML + NLP + LLM (расширенные языковые модели) с NLP (обработка текста на естественном языке)

11 июня 2024Н

https://tass.ru/nauka

Мнение

От генерации картинок к проектированию автомобилей: чего ожидать от функционала нейросетей

Иван Оселедец — о том, как будет развиваться генеративный ИИ в ближайшие годы

ОСЕЛЕДЕЦ Иван

https://tass.ru/opinions/experts/64006313

Доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор Института AIRI, профессор Сколтеха

Генеративный искусственный интеллект стремительно внедряется в различные отрасли, предлагая новые возможности и создавая вокруг них настоящий ажиотаж. Сегодня продукты на базе генеративного ИИ активно применяются в финансовом секторе, ритейле, IT и дизайне. Рассмотрим, что может ждать технологию в среднесрочной перспективе и какой из известных сценариев следует считать наиболее вероятным.

Генеративный ИИ

Это форма искусственного интеллекта, которая позволяет создавать (генерировать) сущности по входному запросу пользователя. Он может писать тексты, рисовать изображения, монтировать видео, писать музыку, составлять проектную документацию и многое другое.

Сценарий 1: хайп утихнет, инвестпривлекательность спадет

Если бизнес не решит вопрос монетизации технологических продуктов, со временем они могут превратиться в дорогую игрушку. Так, например, компания — создатель популярного генератора изображений Stable Diffusion Stability AI столкнулась с финансовыми трудностями и рассматривает возможность продажи бизнеса. Совсем недавно, в 2022 году, Stability AI привлекла $100 млн инвестиций при оценке в $1 млрд, а теперь терпит крах. В первом квартале 2024 года доход компании составил менее $5 млн, а убытки — $30 млн. Исследователи покидают компанию, что усугубляет ее положение.

Свою роль в подобном развитии событий играет не только отсутствие коммерчески устойчивой бизнес-модели, но и перспективы зарегулированности отрасли. Развитые технологии могут использоваться мошенниками, поэтому правительства стран и разных регионов по всему миру активно работают над созданием соответствующих правовых норм. Чтобы быть эффективным, этот процесс должен вестись при участии профильных экспертов. Например, сейчас в Калифорнии активно обсуждают введение нормативов, которые возлагают на разработчиков ответственность за применение их решений в неправомерных целях. Подобный вектор развития регулирования вызывает опасения сообщества, свидетельствует о непонимании фундаментальных принципов работы моделей ИИ и в случае его реализации блокирует дальнейшее развитие, в том числе, и open-source разработки в регионе.

Ключевой блокатор этого сценария заключается в том, что работа с рисками ведется уже сейчас. Исследователи разрабатывают алгоритмы доверенного искусственного интеллекта и решения для кибербезопасности ИИ. Например, способы маркировки ИИ-моделей и контента. Это способствует работе против неправомерного использования генеративных технологий. Вопрос окупаемости решений в первую очередь затрагивает прорывные генеративные LLM (large language models — большие языковые модели) крупных компаний, в то время как на рынке есть намного менее изученные и перспективные сферы применения генеративных технологий.

Сценарий 2: ключевой трек развития сузится до креативного сектора

Этот сценарий связан с тем, что уровень адаптации генеративных моделей в креативных профессиях довольно высок прямо сейчас. Компании используют GPT-4, DALL-E 3, Midjourney, Kandinsky и другие модели для генерации маркетинговых кампаний и контента. Например, "Императорский Фарфоровый завод" выпускает фарфор с ИИ-дизайном. Нейросети используются и для создания рекламных объявлений на маркетплейсах. Год назад опросы показывали, что 45% дизайнеров в России уже применяли ИИ в работе.

Естественно, появление новых инструментов порождает опасения о рабочих местах и вызывает серьезные дебаты о необходимости регулирования использования нейросетей в творческом секторе. В 2024 году Голливуд уже столкнулся с забастовками сценаристов и актеров, которые требуют защиты своих прав и ограничений на использование технологий для создания контента без их участия​.

Инструменты искусственного интеллекта действительно могут воспроизвести полноценный творческий контент с минимальным участием человека. Но удовлетворит ли подобный контент нужды бизнеса без участия экспертов — большой вопрос. Для применения результатов генерации необходимы верификация и отбор контента, навыки по грамотному формированию запросов для нейросетей (промпт-инжиниринг) и, в зависимости от масштаба проекта, ресурсы на вычислительные мощности.

Сценарий 3: спадет повсеместный ажиотаж, но область применения расширится

Сценарий, который кажется наиболее вероятным, — развитие технологии согласно кривой Гартнера. Напомню: после пика завышенных ожиданий нас ждет фаза ослабления всеобщего интереса, затем коррекция и переход технологии в категорию зрелой. Градус информационного хайпа снизится, но инвестиционная привлекательность продуктов на основе ИИ сохранится на высоком уровне за счет постепенного привыкания общества к взаимодействию с такими решениями.

Аргументом в пользу этого сценария выступает рост интереса к мультимодальным нейросетям — растет популярность синтеза изображений и видеоконтента с помощью генеративных сетей.

Главный тренд — внедрение в промышленность и медицину

Останется ли генеративный ИИ инструментом для сферы развлечений, покажет время, однако можно с уверенностью сказать, что потенциал применения технологии в реальном секторе экономики совершенно точно еще не раскрыт. Новый виток развития технологических продуктов будет связан именно с этим сектором. Это будет не просто генеративный ИИ, а обусловленный генеративный ИИ, который позволит на основе заданных ограничений создавать физически объяснимые конструкции: вещи, детали, молекулы. Отношение к генеративному ИИ станет более серьезным.

Несмотря на сложности, на рынке уже есть интересные кейсы. Генеративный ИИ используют в проектировании автомобилей. Первичные эскизы "загружаются" в системы на основе ИИ для обработки и предложения новых вариантов внешнего вида авто с учетом инженерных ограничений. General Electric использует ИИ для разработки новых конструкций генераторов и трансформаторов с улучшенными характеристиками и повышенной надежностью. Так компания экономит на производстве и эксплуатации оборудования.

https://www.tadviser.ru/

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.

ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

На 2021 год исследователи использовали следующую классификацию типов ИИ:

Artificial Super Intelligence (ASI) - гипотетический ИИ, который сможет не только воспроизводить максимум способностей человека, но и даже превзойти его. Верящие в ASI считают, что он обретет силу проникновения в мысли и чувства человека с тем, чтобы подчинить его своей воле.

См. Сверхразум: страшилки футурологов или реальное будущее искусственного интеллекта?

Остающийся тоже гипотетическим сильный, или общий ИИ (Artificial General Intelligence, AGI) по степени разумности стоит на ступень ниже ASI, адепты этого типа AI ограничены в своих убеждениях возможностью создания машин, способных как минимум выполнять те же действия, что и человек.

Слабый, или узкий ИИ (Artificial Narrow Intelligence, ANI) позволяет усмотреть в поведении машин слабые намеки на разум (поэтому его называют слабым).

Он предназначен для выполнения только строго определенного узкого круга приложений (поэтому его называют узким).

В случае ANI невозможно никакое неподвластное человеку автономное поведение или самостоятельное развитие.

Системы, снабженные ANI, могут существовать только в той форме, в которой они были созданы человеком и даже теоретически не могут выйти из-под его контроля.

Устаревающие общие определения искусственного интеллекта:

• (J. McCarthy) ИИ разрабатывает машины, которым присуще разумное поведение
• (Britannica) ИИ - способность цифровых компьютеров решать задачи, которые обычно ассоциируются с высоко интеллектуальными возможностями человека
• (Файгенбаум) ИИ - разрабатывает интеллектуальные компьютерные системы обладающие возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом: понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.
• (Elaine Rich) ИИ - наука о том, как научить компьютеры делать что-то, в чем на данный момент человек успешнее

Интеллект (от лат. intellectus — ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум — качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой.

Интеллект — это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Искусственный интеллект — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ — это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

• обработка текста на естественном языке
• машинное обучение
• экспертные системы
• виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
• системы рекомендаций.

Технологические направления ИИ. Данные Deloitte

Сложности определения понятия ИИ

Вариантам определения термина ИИ и связанным с этим сложностям посвящена отдельная статья TAdviser - "Термин ИИ употребляется уже 70 лет, но всеми понимается по-разному. Что такое ИИ на самом деле?"

Методы ИИ: NLP, CV, Data Science

Естественный язык (NLP) Речевые технологии

• тексты: распознают, автоматически переводят
• речь: распознают, генерируют

Компьютерное зрение (CV)

• находят, отслеживают, классифицируют, идентифицируют объекты
• извлекают данные из изображений
• анализируют полученную информацию

Применяется для

• распознавания объектов
• видео аналитики
• описания содержания изображений и видео
• распознавания жестов и рукописного ввода
• интеллектуальной обработки изображений

Анализ данных (Data Science)

• извлекают знания
• находят закономерности в данных
• прогнозируют

Используют методы

• Статистики
• Эконометрики
• Машинного обучения, Deep learning

 

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта России

• Основная статья: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Исследования в сфере ИИ

• Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

• Обзор: Искусственный интеллект 2018

Стандартизация в области ИИ

Основная статья: Стандартизация искусственного интеллекта

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Британский ученый Стивен Хокинг часто высказывался о развитии искусственного интеллекта (ИИ) как о реальной причине возможного уничтожения человеческого рода.

В апреле 2017 года Стивен Хокинг в ходе видеоконференции в Пекине, состоявшейся в рамках Глобальной конференции мобильного интернета, заявил:

"Развитие искусственного интеллекта может стать как наиболее позитивным, так и самым страшным фактором для человечества. Мы должны осознавать опасность, которую он собой представляет", - подчеркнул он^[1].

Как рассказал ученый в своем интервью изданию Wired в конце ноября 2017 года, он опасается того, что ИИ может в целом заменить людей.

По словам самого Хокинга, люди могут создать слишком мощный искусственный интеллект, который будет чрезвычайно хорош в достижении своих целей. И если эти цели не будут совпадать с человеческими, то у людей будут проблемы, считает ученый. Подробнее здесь

Влияние на экономику и бизнес

• Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

• Влияние искусственного интеллекта на рынок труда

• Как роботы заменяют людей

Проблемы ИИ

2022

Администрация президента США выпустила 5 положений о защите людей от ИИ

7 октября 2022 года Управление по научно-технической политике (OSTP) Белого дома выпустило пять положений, которыми следует руководствоваться при разработке, использовании и внедрении автоматизированных систем. Документ подготовлен на фоне того, как по мере развития искусственного интеллекта все больше голосов присоединяются к призыву принять меры по защите людей от этой технологии. Опасность, по мнению экспертов, заключается в том, что нейросети легко становятся предвзятыми, неэтичными и опасными.

Управление по научно-технической политике Белого дома выпустило пять положений, которыми следует руководствоваться при разработке, использовании и внедрении автоматизированных систем

• Безопасные и эффективные системы

Пользователь должен быть защищен от небезопасных или неэффективных систем. Автоматизированные системы должны разрабатываться на основе консультаций с различными сообществами, заинтересованными сторонами и экспертами в данной области для определения проблем, рисков и потенциального воздействия системы. Системы должны проходить тестирование перед развертыванием для выявления и снижения рисков, а также постоянный мониторинг, который продемонстрирует их безопасность и эффективность.

• Защита от алгоритмической дискриминации

Пользователь не должны сталкиваться с дискриминацией со стороны алгоритмов, а системы должны использоваться и разрабатываться на принципах равноправия. В зависимости от конкретных обстоятельств, алгоритмическая дискриминация может нарушать правовую защиту. Проектировщики, разработчики и специалисты по внедрению автоматизированных систем должны принимать проактивные и последовательные меры для защиты отдельных лиц и сообществ от алгоритмической дискриминации, а также для использования и проектирования систем на основе равноправия.

• Конфиденциальность данных

Пользователь должен быть защищен от неправомерного использования данных с помощью встроенных средств защиты, и он должен иметь право распоряжаться тем, как используются данные о нем. Проектировщики, разработчики и специалисты по внедрению автоматизированных систем должны запрашивать у пользователя разрешение и уважать его решения относительно сбора, использования, доступа, передачи и удаления его данных соответствующими способами и в максимально возможной степени; если это невозможно, следует использовать альтернативные средства защиты конфиденциальности на основе дизайна.

• Уведомление и разъяснение

Пользователь должен знать, что автоматизированная система используется, и понимать, как и почему она способствует достижению результатов, которые влияют на него. Проектировщики, разработчики и специалисты по внедрению автоматизированных систем должны предоставлять общедоступную документацию на простом языке, включающую четкое описание общего функционирования системы и роли, которую играет автоматизация, уведомление о том, что такие системы используются, о лице или организации, ответственной за систему, и объяснение результатов, которое должно быть четким, своевременным и доступным.

• Альтернативы для человека, принятие решений и запасной вариант

Пользователь должен иметь возможность отказаться от услуг, где это необходимо, и иметь доступ к специалисту, который может быстро рассмотреть и устранить возникшие проблемы. Пользователь должен иметь возможность отказаться от автоматизированных систем в пользу человеческой альтернативы, где это уместно.^[2]