– Затраты на создание и эксплуатацию.
Для создания нейросетей требуется много денег. Согласно отчёту Guosheng Securities, стоимость обучения относительно примитивной LLM GPT-3 составила около 1,4 миллиона долларов. Для GPT-4 суммы уже уходят в десятки миллионов долларов.
Если взять для примера именно ChatGPT3, то только для обработки всех запросов от пользователей нужно было больше 30000 графических процессоров NVIDIA A100. На электроэнергию уходило около 50000 долларов ежедневно. Требуются команда и ресурсы (деньги, оборудование) для обеспечения их «жизнедеятельности». Также необходимо учесть затраты на инженеров для сопровождения.
Опять же, это общие недостатки для всех ИИ решений. Дальше мы будем возвращаться к этой теме несколько раз и проговаривать эти недостатки в более прикладных примерах.
Глава 2. Слабый, сильный и суперсильный ИИ
Теперь про три понятия – слабый, сильный и суперсильный ИИ.
Слабый ИИ
Все что мы с вами наблюдаем сейчас – слабый ИИ (ANI, Narrow AI). Он может решать узкоспециализированные задачи, для которых изначально проектировался. Например, он может отличать собаку от кошки, играть в шахматы, анализировать видео и улучшать качество видео / звука, консультировать по предметной области и т. д. Но, например, самый сильный слабый ИИ для игры в шахматы абсолютно бесполезен для игры в шашки. А ИИ для консультирования по управлению проектами абсолютно бесполезен для планирования технического обслуживания оборудования.
Пример работы ИИ при распознавании образов
Сильный и суперсильный ИИ – что это такое?
Если с определением, что такое ИИ, все запутанно, то с термином «сильный ИИ» или «общий ИИ» все еще сложнее. Давайте для начала снова воспользуемся услугами LLM. Для этого я составил запрос: «Приведи расшифровку термина AGI и его краткое описание». Ниже приведу ответы нескольких LLM в оригинальной орфографии.
YandexGPT 2: «AGI (Artificial General Intelligence) – это искусственный интеллект общего назначения, способный решать разнообразные задачи, свойственные человеческому разуму. AGI обладает гибкостью и адаптивностью, свойственными человеческому мозгу, и может обучаться самостоятельно».
YandexGPT 3 Pro: «AGI (Artificial General Intelligence) – это концепция создания искусственного интеллекта, который будет способен решать широкий спектр задач на уровне человеческого интеллекта. Это следующий шаг в развитии искусственного интеллекта после узкоспециализированных систем, таких как системы распознавания речи или компьютерного зрения».
YandexGPT 4 Pro RC: «AGI (Artificial General Intelligence) – это искусственный общий интеллект, который представляет собой гипотетическую форму ИИ, способную понимать и решать задачи на том же уровне, что и человек. AGI может обучаться, адаптироваться и принимать решения в различных областях, таких как наука, искусство и социальные взаимодействия.
В отличие от специализированных систем ИИ, которые предназначены для выполнения конкретных задач, AGI стремится к универсальности и способности решать широкий спектр проблем. Однако создание AGI остаётся сложной задачей, требующей значительных исследований и разработок в области машинного обучения, нейронных сетей и других технологий.»
Giga Chat: «AGI (Artificial General Intelligence) – общий искусственный интеллект. Это концепция создания разумной машины, способной решать любые интеллектуальные задачи так же, как это делает человек, и возможно, лучше него».
ChatGPT4: «AGI означает Artificial General Intelligence (Автоматизированная Общая Интеллектуальность), которая является типом искусственного интеллекта, способным выполнять широкий спектр интеллектуальных задач на уровне человека или даже превосходить его. Это в отличие от узкоспециализированного ИИ, который создан для конкретных задач. Создание AGI является одной из основных целей исследований ИИ и компаний, таких как OpenAI. Время достижения AGI является предметом дискуссий среди исследователей и экспертов».