Соңғы зерттеулерге сәйкес, қазіргі жасанды интеллект (ЖИ) жүйелері адам санасына тең келетін деңгейге жетуі екіталай. Жасанды интеллект саласындағы 475 маманға жүргізілген сауалнама нәтижесінде олардың 76%-ы ірі тілдік модельдердің (LLM) кеңеюі жасанды жалпы интеллектке (AGI) қол жеткізу үшін жеткіліксіз екенін мәлімдеді Калифорния университетінің (Беркли) ғалымдары.
AGI – бұл компьютерлік жүйелер адамдар сияқты үйреніп, ойлана алатын гипотетикалық деңгей. 2022 жылғы генеративті ЖИ-дың даму қарқынын көргеннен кейін, кейбір сарапшылар қазіргі модельдерге тек көбірек дерек, қуатты жабдық, энергия және қаржы керек деп болжаған еді. Алайда соңғы кездері ЖИ-дың жетілуі бәсеңдеп, мамандар бұл технологиялық тығырықтан қаржылай инвестицияның өзі шығара алмайтынын айтып отыр.
«GPT-4 шыққаннан кейін ауқымдандырудың тиімділігі айтарлықтай төмендегені байқалды. ЖИ компаниялары миллиардтаған қаржы құйып қойғандықтан, бұл әдістің тиімсіз екенін мойындаудан қорқады», – деді Калифорния университетінің (Беркли) ғалымы Стюарт Рассел.
Үлкен деректер – үлкен проблема
Ірі тілдік модельдер трансформаторлық архитектураның арқасында айтарлықтай жетістіктерге жетті. Бұл жүйелер адам енгізген деректерді өңдеу арқылы ықтималдық үлгілерін құрастырады және жауаптарын жетілдіреді. Алайда осы үлгілерді әрі қарай жетілдіру үшін орасан зор қаржы мен энергия қажет. 2024 жылы ғана генеративті ЖИ индустриясына әлем бойынша 56 миллиард доллар инвестиция құйылды. Оның басым бөлігі үлкен деректер орталықтарын салуға жұмсалды, ал көмірқышқыл газының шығарындылары 2018 жылдан бері үш есеге артты. Бұдан бөлек, сарапшылар адам жасаған сапалы деректердің жақын арада таусылатынын ескертеді. Мұндай жағдайда жалғыз балама – ЖИ-дың өз тудырған «синтетикалық» деректерін қайтадан қолдану. Бірақ бұл тәсіл жүйенің қателіктерді жинақтап, ақпараттың дәлдігін жоғалтуына әкелуі мүмкін.
«Қазіргі ЖИ жүйелерінің негізгі проблемасы – олардың ақпаратты өңдеу тәсілі өте шектеулі. Модельдер үлкен болғанымен, концептуалды түсініктерді жеткізу қабілеті әлсіз», – деп хабарлады Рассел.
Болашақ қандай болмақ?
ЖИ дамуының баяулап қалуы OpenAI-дың GPT-5 моделінің шығарылуы кешіктіріліп жатқанынан да көрінеді. Сондай-ақ, Қытайдың DeepSeek компаниясы тілдік модельдерді ауқымдандыру теориясын жоққа шығарды. Бұл компания әлдеқайда төмен қаржы мен энергия шығынымен Силикон алқабының қымбат модельдерімен бәсекелес өнімділік көрсетті. Осы себепті сауалнамаға қатысқан зерттеушілердің 79%-ы ЖИ-дың мүмкіндіктері туралы қоғамда қалыптасқан түсінік шындықтан алшақ екенін айтты. Дегенмен бұл жасанды интеллект дамымайды дегенді білдірмейді. Сарапшылар арнайы тапсырмаларға бағытталған логикалық модельдер дәстүрлі ЖИ жүйелерінен әлдеқайда тиімді болатынын атап өтті. Сондай-ақ ықтималдық бағдарламалау әдістері AGI-ге жақындауға мүмкіндік беруі мүмкін.
«ЖИ-дың болашақтағы ең табысты салаларының қайсысы болатынын дәл қазір болжау қиын. Бірақ олардың кейбіреулері нарықта үлкен жетістікке жетуі әбден мүмкін», – дейді Орегон мемлекеттік университетінің профессоры Томас Диттерих.