Сразу две Нобелевские премии в 2024 году присуждены за системы искусственного интеллекта: по физике и химии.
Первая из них связана с теорией — она вручена за разработку методов машинного обучения.
А вторая — самая что ни на есть практическая. Нейросеть AlphaFold-2 смогла предсказать структуру практически всех 200 миллионов белков, идентифицированных учеными. Для развития фармацевтики, медицины и биологии это достижение невозможно переоценить. Понятно, что Нобелевка не присуждается за успехи текущего года. Но названные результаты — очень недавние.
2024 год отметился и собственными впечатляющими разработками.
ИИ научился решать сложные задачиТак, в июле появилась нейросеть «Deepmind AlphaGeometry 2», продукт британской компании DeepMind.
«Она, как было показано и продемонстрировано, решает задачки по евклидовой геометрии, причем не просто решает эти задачки, сформулированные на естественном нормальном языке, а вообще решает их на уровне серебряного медалиста. Вот это достижение, на мой взгляд, имеет фундаментальное значение», — профессор центра прикладного искусственного интеллекта Сколковского института науки и технологии, д.т.н. Иван Тюкин.
Вообще, многие могли в 2024 году обратить внимание, что большие языковые модели, построенные по технологии GPT, стали гораздо бережнее обращаться с запросами из области точных наук, например, научились почти без ошибок решать химические уравнения.
ИИ в робототехникеЕще одна тенденция года — широкое применение систем искусственного интеллекта в робототехнике. Настолько успешное, что можно уже говорить об искусственных разумных существах.
«Очень большой рост интереса и компаний, и в целом научного сообщества к задаче построения роботов общего назначения — general purpose robot (англ.). Это значит, что мы уже отходим от манипуляторов, от пылесосов, которые ездят и помогают нам убирать помещения, к похожему на человека, антропоморфному роботу. Мы увидели очень много работ, направленных на то, чтобы создать робота, который будет нас с вами понимать на естественном языке, делать какие-то операции в автономном режиме, — руководитель «Центра когнитивного моделирования» ФИЗТЕХа, к.ф.-м.н. Александр Панов.
Особенно в этой области отличились представители Китая.
«Китайские коллеги показывают, как надо собирать данные для обучения таких моделей и создают хорошие антропоморфные роботехнические системы, очень похожие на нас, быстро бегающие, хорошо оперирующие, стабильные. Для них сейчас разрабатываются большие нейросетевые модели, чтобы они могли понимать инструкцию и выполнять какие-то достаточно сложные операции. Такие модели — это, наверное, один из прорывов года в искусственном интеллекте», — Александр Панов.
Как же быть с опасением, что роботы скоро оставят людей без работы?
ИИ и авторские права«На мой взгляд этот страх — скорее из области научной фантастики. Сейчас все позиционирование, все развитие поведенческих моделей для роботов идет в сторону того, чтобы работать с человеком в коллаборативном режиме. Нужно замещать рутинную часть работы, ту, которую легко автоматизировать, ту, которую человеку легко будет отдать и заниматься больше какой-то интересной творческой руководящей задачей», — Александр Панов.
Одновременно с этим необходимо отметить международные достижения в борьбе со злоупотреблениями системами искусственного интеллекта. И речь тут идет вовсе не о мифическом восстании машин. Закон об искусственном интеллекте, принятый Евросоюзом в марте 2024 года предусматривает конкретные практические угрозы.
Он запрещает неизбирательное использование систем дистанционной биометрической идентификации, использование дискриминирующих «социальных баллов», рассчитанных нейросетями, требует особого регламента для применения ИИ в медицине.
Кроме того, серьезное внимание уделяется проблемам интеллектуальной собственности.
«Мне очень нравится пример с генеративным ИИ, потому что, по сути, они обучались на данных у множества у художников. И вот человек всю жизнь работал, свой стиль вырабатывал. Потом пришел другой человек и сказал: “О, а я могу в твоем стиле сотни картин делать. И не только в твоем. Могу с другим стилем смешать. Вы там любой запрос запишите, и ИИ собаку в космосе нарисует именно в вашем стиле”. А у художника планы были, он не для этого работал, — руководитель Лаборатории гибридных интеллектуальных систем МФТИ Алексей Самосюк.
— Среднестатистический актер будет приходить в студию, у него будет стандартный контракт, где будет написано: “Вы отдаете нам права на использование для генеративного обучения IA вашего голоса, мимики, походки…”. И это реальность трех-пяти лет, мне кажется. Понятно, что оно не прямо супербыстро, но это тренд».
Рейтинг важнейших событий уходящего года в программе «Научные сенсации».
Читайте также
Как создание новых белков изменит будущее — российский ученый Андрей Головин объясняет, за что присудили Нобелевскую премию по химии в 2024 году.
Откуда в нейросетях «магия» — эксперт по машинному обучению Денис Деркач о принципе работы нейросетей, о том, как они уже меняют мир и нас.
На самом деле ИИ давно захватил мир — эксперт в области нейросетей Роман Душкин объясняет ценность «нобелевских» открытий этого года и рассказывает, почему захвата мира искусственным интеллектом не стоит бояться.
Нейросети на службе биохимии — российский ученый Петр Сергиев объясняет, как технологии ИИ помогают раскрывать секреты жизненно важных молекул.
Свежие комментарии