2. Вычислительные требования: Обучение глубоких нейронных сетей может быть очень ресурсоемким процессом, требующим больших вычислительных мощностей и энергии. Также к таким вычислениям возникают вопросы с точки зрения экологии и охраны окружающей среды.

3. Отсутствие интерпретируемости: Глубокие нейронные сети часто описываются как «черные ящики», поскольку их решения могут быть сложными или даже невозможными для понимания человеком. Это может быть проблемой в областях, где требуется прозрачность и возможность объяснить решения, например, в таких как медицина или юриспруденция.

4. Отсутствие способности обобщения: В то время как человеческий мозг способен обобщать и переносить знания из одной области на другую, глубокие нейронные сети обычно специализируются на конкретных задачах и стремятся к буквальности, что ограничивает их способность к обобщению.

5. Отсутствие долгосрочной памяти и планирования: Большинство моделей глубокого обучения не имеют встроенной долгосрочной памяти или способности планировать на основе прошлых взаимодействий, что является ключевым аспектом человеческого интеллекта.

6. Отсутствие «здравого смысла» и контекстуального понимания: Нейронные сети могут быть очень хороши в определенных задачах, но они не имеют общего понимания и моделей мира или «здравого смысла», который используют люди при принятии решений. Это может приводить к ошибкам, которые кажутся очевидными для людей, но являются недоступными для «понимания» ИИ-системами.

Все эти ограничения указывают на то, что, хотя глубокое обучение и нейронные сети являются современными мощными инструментами, они в текущем состоянии вряд ли смогут одни достичь истинного AGI. Вместо этого, вероятно, потребуются новые идеи, подходы и технологии, которые могут дополнить и расширить текущие методы.

7. Расскажи о возможных будущих стадиях развития Искусственного Интеллекта? Упорядочи их по мере вероятности создания.

В будущем развитие искусственного интеллекта (ИИ) может пройти через несколько ключевых стадий, которые можно упорядочить следующим образом:

1. Cooperative AI / Augmented Intelligence: Это стадия, на которой ИИ рассматривается для работы вместе с людьми как неотъемлемый инструмент и партнер почти в любой деятельности. Это может включать в себя использование ИИ для помощи в принятии решений, творчестве или решении сложных проблем. Это уже происходит в некоторой степени сегодня, с ИИ, который помогает людям в задачах – от простых (например, персональные ассистенты, такие как ChatGPT, Siri или Alexa) до сложных (например, помощь врачам в диагностике заболеваний). И, вероятнее всего, эта стадия скоро будет полностью достигнута и станет доступна для очень многих людей и организаций на планете.

2. Artificial General Intelligence (AGI) / Общий ИИ: Это следующий большой шаг в развитии ИИ, который предполагает создание систем, способных выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек. Это означает, что AGI будет способен понимать, рассуждать, учиться и применять знания в широком диапазоне задач, а не только в узкоспециализированных областях, как это делают большинство современных систем ИИ. AGI может самостоятельно ставить задачи и решать проблемы, адаптироваться к новым ситуациям и понимать контекст, подобно тому, как это делают люди.

3.Artificial Super Intelligence (ASI) / Искусственный Сверхинтеллект: Это стадия, на которой ИИ превосходит человеческий интеллект во всех значимых аспектах, включая логику и рассуждения, творчество, общее и научное знание. Такой ИИ может помочь решить самые важные проблемы человечества: создание лекарств от опасных болезней, сильное замедление старения, устранение дефицита ресурсов, предотвращение катастроф и природных бедствий, освоение космоса, решение фундаментальных научных вопросов. Но также ASI может привести к так называемой «точке сингулярности», когда технологический прогресс становится таким быстрым и сложным, что превосходит человеческое понимание и усвоение технологий.