Разговорът на Брин и Хасабис на I/O показа колко несигурни

Разговорът на Брин и Хасабис на I/O сподели какъв брой несигурни са прогнозите.

На конференцията I/O на Гугъл във вторник имаше непредвиден миг, когато Сергей Брин се причисли към ръководителя на Гугъл DeepMind Демис Хасабис в диалог с модератора. Диалогът им бързо се трансформира в разискване на тематика, която се трансформира в един от главните въпроси за промишлеността през последните месеци – по кое време ще се появи изкуствен интелект, кадърен да работи на равнището на индивида или по-нашироко.И двамата събеседници считат, че подобен стадий може да настъпи към 2030 година, макар че в професионалните среди няма обща насочна точка: някои приказват за идващите две години, а други признават, че ще би трябвало да изчакаме съвсем десетилетие. Какъв тъкмо може да бъде този разсъдък и по какъв начин ще се промени всекидневието, в случай че стане наличен за необятната публика, остава неразбираемо.

Макар че огромна част от програмата на конференцията беше отдадена на новите функционалности на съществуващите услуги, диалогът сред Брин и Хасабис се концентрира върху това какви стъпки са нужни, с цел да се приближат технологиите до равнището на универсалните модели. Хасабис означи, че придвижването в една посока не е задоволително: промишлеността ще би трябвало по едно и също време да усили мащаба на актуалните системи и да търси способи, които могат да ги изведат на идващото равнище. Брин добави, че новите логаритми от време на време дават по-голям подтик, в сравнение с елементарното разширение на изчислителните запаси, макар че и двете линии на развиване в този момент са се засилили и комбинацията от тях форсира напредъка.

Отделна част от диалога беше отдадена на въпроса за пробивните технологии, без които появяването на същински еластичен AGI към момента не е допустима. Хасабис напомни, че са нужни най-малко два такива пробива, като първият от тях е отчасти проявен в последните опити на Гугъл, OpenAI и други проучвателен групи. Става дума за модели, които не бързат да дадат отговор и отделят в допълнение време за оценка на голям брой разновидности. Подходът припомня на естествения човешки умствен развой, при който първо прекарваме мисълта през главата си и едвам по-късно формулираме отговора. Брин означи с усмивка, че за някои хора би било добре да се научат на това.

В допълнение към главните известия Гугъл настрана описа за два нови инструмента, които към момента остават в сянка, само че към този момент демонстрират по какъв начин може да се развие работата с модели от последващо потомство. Единият от тях е Gemini Diffusion. Това е езиков логаритъм, построен на правилата на дифузионните мрежи, които до момента се използваха съвсем само за генериране на изображения. В текстовата версия методът работи по сходен метод: моделът стартира с набор от инцидентни данни и малко по малко ги „ почиства “, до момента в който се получи стройна фраза или програмен блок. Този метод дава осезаемо нарастване на скоростта и дава опция за приемане на резултати по-бързо, в сравнение с при потребление на нормалните архитектури.

Вторият инструмент е режимът Deep Think (Дълбоко мислене). Той прибавя към работата с моделите опцията да не се лимитира до едно-единствено решение, а да се проучват няколко пътя по едно и също време. Алгоритъмът съпоставя получените изводи и избира това, което наподобява по-надеждно. Тази скица оказва помощ на системата да се оправя по-точно със задания, при които е значима поредната логичност, а не незабавното първо съмнение.

Към самия завършек на диалога Хасабис и Брин бяха запитани дали би трябвало да се изчака до 2030 година или по-късно за появяването на повсеместен разсъдък. Брин клони към по-ранната дата, а Хасабис – към по-късната. Хасабис приключи диалога, като означи с усмивка, че Брин може да си разреши единствено да излага упования, до момента в който самият той би трябвало да дава отговор за превръщането на тези упования в работеща технология.