15 способов, которыми ИИ сэкономил мне время на работе в 2024 году и как я планирую использовать их в 2025 году
Мы становимся умнее, занимаясь быстрым проектированием, но мы также по-прежнему определяем интеллект.
Имея многолетний опыт работы в области машинного обучения, Терри Сейновски с энтузиазмом выступает за положительное влияние искусственного интеллекта (ИИ). В 2018 году он написал в книге «Революция глубокого обучения», что «ИИ сделает вас умнее».
Во времена ИИ все движется быстро. С 2018 года в нашу жизнь вторгся генеративный ИИ (Gen AI). В своей последней книге ChatGPT и будущее искусственного интеллекта: глубокая языковая революция, опубликованной в прошлом месяце издательством MIT Press, Сейновски рассматривает развитие больших языковых моделей (LLM) и приходит к выводу, что «ИИ действительно делает нас умнее».
Терри Сейновски
Но как нам проводить более разумные измерения? Что именно это означает?
«Что такое разведка? На самом деле разведка занимается решением проблем», — сказал Сейновский в интервью ZDNET. Благодаря ChatGPT и подобным программам «я могу быстрее вникнуть в суть дела, но, кроме того, это приводит меня к вещам, о которых я, возможно, даже не думал и не исследовал; это открывает двери».
Он продолжил: «Подумайте о том, что на самом деле представляет собой ChatGPT. Все думают: «О, он говорит как человек». Единственное, что мы знаем наверняка, это то, что это не человек. Что это такое? Это инструмент, похожий на лопату».
Подобно лопате, утверждал Сейновский, большой языковой инструмент помогает нам делать вещи лучше, чем мы могли бы сделать голыми руками. Он сказал, что писатели становятся лучше благодаря ChatGPT, потому что «он помогает им преодолевать ментальные блоки».
Он широко использовал ChatGPT для исследования книги, отметил он в своей новой книге. «Благодаря магистрам права на эту книгу ушло примерно вдвое меньше времени, чем на написание моей предыдущей книги о Революции глубокого обучения».
Написанная тем же привлекательным голосом и авторитетными знаниями об искусственном интеллекте, новая книга сильно отличается от предыдущей. В 2018 году Сейновский дал урок истории. В новой Революции Сейновски интересуется, куда движутся эти инструменты и как они меняют наши представления о мышлении и то, как мы относимся к себе.
«Сейчас мы находимся на этапе использования инструментов; мы учимся использовать этот инструмент, и инструменты постоянно совершенствуются», — сказал Сейновски ZDNET.
«ChatGPT может многое, но он не может делать это так же хорошо, как лучшие люди. Но, я вам скажу, он делает это намного лучше, чем большинство людей».
Единственное, чего ChatGPT не делает, так это пишет где угодно почти так же хорошо, как Сейновский. На протяжении всей книги он предлагает краткое изложение глав, сгенерированное ChatGPT, надеясь, что за ними «проще следить, чем за текстом». На самом деле, резюме банальны, как и большая часть прозы, созданной GPT, и кажутся по большей части уловкой. Это единственное слабое место книги и достаточно небольшой проступок, который можно простить в том, что в остальном является виртуозным и полностью увлекательным чтением.
Чтобы вы не подумали, что эта книга — любовное письмо ChatGPT, более глубокий элемент книги, занимающий большую часть ее страниц, — это анализ того, как генеративный ИИ влияет на науку, и наоборот.
Например, ИИ раскрывает нейробиологам аспекты мозга, а нейробиология, в свою очередь, открывает новые возможности для ИИ, утверждает он, в своего рода благотворном цикле.
Это наблюдение подтверждается обширной карьерой Сейновского в обеих областях. Сейновский является заведующим кафедрой Фрэнсиса Крика в Институте биологических исследований Солка и заслуженным профессором Калифорнийского университета в Сан-Диего. Он внес основополагающий вклад в современный искусственный интеллект, но наметил другой путь, чем его коллеги по искусственному интеллекту.
Сейновский получил докторскую степень по физике под руководством Джона Хопфилда в Принстоне в 1970-х годах, а затем активно сотрудничал с Джеффри Хинтоном, двумя людьми, получившими в этом году Нобелевскую премию по физике за свою работу над искусственным интеллектом. Вначале Сейновский сосредоточил свое внимание не на создании систем искусственного интеллекта как таковых, а на нейробиологии, потому что, как он рассказал ZDNET, «я хотел понять, как работает мозг».
Многие специалисты по искусственному интеллекту считают, что мозг слишком сложен по сравнению с искусственными нейронными сетями, чтобы добиться прогресса, и они бегут от науки о мозге, чтобы повысить свои профессиональные шансы на публикацию прорывных решений. Сейновский, однако, воодушевлен тем, что он узнает, и убежден, что находится на пороге великих открытий о мозге благодаря ИИ.
Например, основной механизм больших языковых моделей — то, как они предсказывают следующее слово — является фундаментальным механизмом, применимым к человеческой памяти.
Все, что вы вводите в GPT, а все остальное кодируется как длинная строка чисел, известная как «контекстное окно». Это окно представляет собой рабочую память, используемую для прогнозирования. OpenAI и другие конкурируют за создание все более и более длинных контекстных окон, что должно привести к большей способности предсказывать следующее слово, фразу или абзац.
Сейновский считает, что нечто подобное происходит и в мозгу. Он объяснил ZDNET, что вопрос для нейробиолога может звучать так: «Как длинный входной вектор реализуется в мозгу? Не только в предложениях, но и в абзацах. Вы выстраиваете в своем мозгу какую-то историю, и как она это происходит?"
Ответ, по мнению Сейновски, заключается в так называемых «бегущих волнах», то есть волнах активности нейронов, проходящих через кору головного мозга. По его словам, это явление «в целом игнорировалось» в нейробиологии, потому что «никто не имел ни малейшего представления о том, какой может быть эта функция».
В средней трети Революции Сейновский намекает на возможность того, что поколение ИИ наконец-то разъясняет тайну бегущих волн. Он предлагает превосходную историю магистратуры права, знакомя читателя с первых дней существования искусственного интеллекта до разработки преобразователя, самой ранней формы языковой модели. Заинтересованные читатели могут найти более подробную информацию о бегущих волнах и преобразователях в научной статье журнала «Тенденции в нейронауке».
В то же время дела «движутся в противоположном направлении»: искусственный интеллект продолжает развиваться, заимствуя знания из нейробиологии, сказал Сейновский ZDNET.
В книге он утверждает, что различные недостатки больших языковых моделей — «галлюцинации», а иногда и бессмысленные результаты — можно понимать как стадии развития, аналогичные собственному умственному развитию человека. Эта технология, хотя и многообещающая, ей еще предстоит пройти долгий путь.
«LLM — это Питер Пэнс, который никогда не рос и живет в цифровом Неверленде», — пишет Сейновски. «Лидерам LLM также не хватает подросткового возраста; у людей это происходит до того, как префронтальная кора созревает и останавливает неверные суждения».
Последняя треть книги посвящена тому, куда может пойти ИИ, учитывая эту парадигму своего рода детства.
«Долгосрочное направление развития ИИ — это включение LLM в более крупные системы», — пишет он, — «так же, как язык был встроен в системы мозга, которые развивались на протяжении миллионов лет для сенсомоторного контроля, необходимого для выживания».
По словам Сейновски, поколение ИИ уже расширило свои возможности за счет заимствований из других областей науки.
Одним из наиболее значительных нововведений последних лет в LLM является включение так называемой «модели пространства состояний», заимствованной из физики элементарных частиц. Коммерческие компании, такие как AI21, использовали режим пространства состояний, чтобы значительно повысить производительность с точки зрения времени, необходимого для ответа на запрос.
Модель пространства состояний также связана с теорией бегущих волн мозга, рассказал Сейновский ZDNET, завершая круг.
Это взаимное обогащение усилий науки и искусственного интеллекта — самый увлекательный аспект книги, подчеркивающий, как много еще предстоит понять обоим лагерям.
LLM имеют базовую структуру, которую исследователи ИИ только начинают понимать. Сейновский предсказывает, что раскрытие этой тайны может привести к появлению новых форм математики, которые, в свою очередь, могут значительно продвинуть ИИ.
«Сегодняшние программы LLM — это эквивалент соборов, построенных в средние века методом проб и ошибок», — пишет он в журнале Revolution. «Поскольку LLM вдохновляет новую математику, новая концептуальная основа будет воплощать в жизнь такие понятия, как понимание и интеллект; их потомками будут эквиваленты небоскребов».
Одна из примечательных особенностей книги заключается в том, что она чрезвычайно основана на работах науки и искусственного интеллекта, опираясь на десятилетия участия Сейновского в обеих, и тем не менее взлетает на новые высоты научного воображения.
Сейновский утверждает, что могут возникнуть совершенно новые науки и математика, точно так же, как открытия Ньютона и других изменили наше понимание Вселенной.
«Физики придумали уравнения, описывающие загадочные свойства Вселенной, такие как гравитация, термодинамика, электричество, магнетизм и элементарные частицы, которые сделали точные предсказания с помощью всего лишь нескольких параметров, называемых физическими константами», — пишет Сейновский.
«В XXI веке новая область математики, основанная на алгоритмах информатики, пользуется большим успехом. Мы только начинаем исследовать алгоритмическую вселенную, что может потребовать изменения в нашем мышлении о научном понимании».
Нас может ожидать откровение об интеллекте, каким он всегда существовал, но которого мы никогда не осознавали.
Используя инструменты Gen AI, люди начинают лучше понимать свои сильные и слабые стороны, рассказал Сейновски ZDNET.
«Чем больше я использую его и чем больше я вижу, для чего его используют другие люди, становится совершенно ясно, что он действительно отражает их», — сказал Сейновски. По мере того, как люди совершенствуются в оперативном проектировании, инструмент все больше и больше отражает стиль пользователя: «Они все лучше видят себя в этом зеркале».
Зеркальный эффект приводит к заманчивой перспективе: мы не собираемся достичь «искусственного общего интеллекта», Святого Грааля ИИ, в клише, научно-фантастической форме гуманоида, похожего на живого, который ходит и говорит, как мы. Скорее, мы изменим наше понимание того, что, по нашему мнению, мы знаем об интеллекте. Это выходит за рамки простого использования инструментов, но у нас еще нет выражения того, чем может быть это что-то еще.
«Может ли общий интеллект возникнуть в результате того, как люди взаимодействуют в обществе, а язык появляется поздно в эволюции и усиливает социальность?» — спрашивает Сейновский в книге. «Настало время переосмыслить концепцию «общего интеллекта» человека».