Mākslīgais intelekts 2024. gadā
2023. gads bija pagrieziena punkts mākslīgā intelekta evolūcijā un tā lomā sabiedrībā. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts šo tehnoloģiju no ēnas izcēla uz publiskās telpas skatuves un zibens ātrumā kļuva par patēriņa produktu. Nekad agrāk eksperimentāls prototips nav ticis izmantots tik plašā mērogā, neļaujot mums pilnībā apjaust notiekošo, nemaz nerunājot par šīs radikāli jaunās tehnoloģijas ietekmi uz mūsu dzīvi. Turklāt mākslīgā intelekta straujā tehnoloģiskā attīstība un daudzveidīgās reakcijas uz to – neļauj sniegt drošu prognozi par nākotni. Tomēr mēģināsim aplūkot ar kādām pārmaiņām pasaule saskarsies nākamo 12 mēnešu laikā.
Mākslīgais intelekts 2023. gadā
2022. gada nogalē OpenAI aktivizēja bezmaksas tīmekļa lietotni ChatGPT. Lai gan tam bija grūti noticēt, tik pieticīgs izlaidums mainīja visu – līdz 2023. gada janvārim ChatGPT bija kļuvusi par visstraujāk augošo lietotni jebkad un nodrošināja jebkuram tīmekļa lietotājam piekļuvi vienam no jaudīgākajiem neironu tīkliem.
Februārī Microsoft un Google nāca klajā ar plāniem apvienot tērzēšanas robotus ar meklētājprogrammām. Jāatzīst, ka pirmie demonstrējumi nebija pārāk spīdoši – Microsoft Bing tērzēšanas robots burtiski izgāzās, klāstīdams muļķības, bet Google Bard bija pilns ar kļūdām pat reklāmas tīzeros. Taču šis no pudeles izlaistais džinss negrasījās atgriezties tur atpakaļ, un galu galā tas lika pārdomāt, kā lietotāji ikdienā mijiedarbojas ar internetu.
Isā laikā korporācijas plašākai sabiedrībai prezentēja savus tērzēšanas asistentus, un to spējas bija patiešām iespaidīgas – izrādījās, ka mākslīgā intelekta sistēmas dažu sekunžu laikā spēj rakstīt tekstus, apstrādāt attēlus, sastādīt ziņojumus un veselus slaidu komplektus. Arī Meta Corporation nepalika parādā, izlaižot uzreiz divus modeļus, kas spēj radīt attēlus burtiski par jebko.
Vēl vairāk, šodien Google un Samsung telefoni ar iebūvētu mākslīgo intelektu ļauj vēl nebijušā mērā rediģēt fotogrāfijas, tulkot, aizvietojot skumjas sejas ar priecīgām un lietainas dienas ar perfektiem saulrietiem. Un, lai gan sākotnējā ažiotāža mazinās un runas par to, ka mākslīgais intelekts sagraus mūsu civilizāciju, šķiet, paliks 2023. gadā, šīs revolucionārās viedās sistēmas ir kļuvušas par pārmaiņu simbolu burtiski visās nozarēs, sākot no ekonomikas līdz pat izglītībai.
Samsung iezīmē jaunu mobilo tehnoloģiju ēru, kas balstīta mākslīgā intelekta (AI) risinājumos
Miljoniem cilvēku ir skatījušies mākslīgajam intelektam acīs, un tas nozīmē, ka jautājums par to, vai mēs labi saprotam šīs sistēmas un protam tās izmantot, ir aktuālāks nekā jebkad agrāk.
Atcerieties, kā beidzās viena no lielākajām 2023. gada debatēm par ChatGPT un līdzīgu čatbotu lomu izglītībā – visi bija koncentrējušies uz to, ka skolēni varētu izmantot mākslīgo intelektu, lai krāptos, bet pēc gada kļuva skaidrs, ka pedagogu nespēja iemācīt skolēniem un studentiem, kā mijiedarboties ar čatbotiem, varētu viņus nostādīt neizdevīgā stāvoklī. Un jā, izglītības sistēmā nekāda “revolūcija” nenotika.
Tomēr izpratne par to, kā strādāt ar neironu tīkliem, ir ārkārtīgi svarīga – jo vairāk mēs zinām par to, kas tieši ir šīs inteliģentās sistēmas, jo vairāk iespēju mums ir.
Neironu tīkli 2024. gadā
Tātad kopš ChatGPT iznākšanas ģeneratīvo mākslīgā intelekta modeļu izstrāde ir turpinājusies galvu reibinošā tempā – jauna mākslīgā intelekta sistēmu klase mācās būt multimodāla. Tas nozīmē, ka dati, kurus izmanto neironu tīklu apmācībai, tiek iegūti ne tikai no teksta avotiem, piemēram, Wikipedia, bet arī no YouTube videoklipiem un citiem audio un vizuālās informācijas avotiem. Tas viss vēlreiz aktualizē vienu no galvenajām ar mākslīgā intelekta sistēmām saistītajām problēmām – informācijas uzticamību.
Informācijas uzticamība
Čatboti dāsni dalās ar mums ar viltotām fotogrāfijām, video (ir diezgan grūti saprast, ka tā ir viltota informācija), un šī problēma nākotnē saasināsies, radot arvien lielāku kaitējumu privātpersonām, uzņēmumiem un pat valstīm. Tas viss notiek, neraugoties uz topošo regulējumu, un daudzi eksperti prognozē jaunu, iepriekš neredzētu problēmu rašanos.
Mūsdienās mākslīgais intelekts ļauj burtiski automatizēt viltojumu – gan teksta, gan video – veidošanu, kas nozīmē, ka internetā ir arvien vairāk satura, kas imitē patiesību. Kā ziņo The Washington Post, saskaņā ar organizācijas NewsGuard, kas seko līdzi dezinformācijai, datiem kopš 2023. gada maija mākslīgā intelekta radīto viltus rakstu publicēšanas vietņu skaits ir pieaudzis par vairāk nekā 1000 % – no 49 vietnēm līdz vairāk nekā 600 vietnēm.
Lielāku modeļu veidošana
Pieejamo mākslīgā intelekta sistēmu attīstība turpinās paātrinātā tempā, neraugoties uz daudzajiem iebildumiem. Atgādināsim, ka pagājušajā gadā vairāk nekā 1800 tehnoloģiju ekspertu, tostarp Ilons Masks, Stīvs Vozņaks un inženieri no Amazon, DeepMind Google, Meta un Microsoft, parakstīja atklātu vēstuli, kurā pieprasīja vismaz uz sešiem mēnešiem apturēt mākslīgā intelekta apmācību, kas ir jaudīgāka par GPT-4. Pēc parakstītāju domām, šajā posmā neironu tīkli ir ārpus pat to radītāju kontroles, tāpēc ar mākslīgā intelekta regulēšanu būtu jānodarbojas arī valdībām.
Problēma ir arī totālā konkurence par peļņu, slavu un dominanci nozarē, kas sākās ar ChatGPT iznākšanu. Un šāda konkurence, kā jau vēsture vairākkārt pierādījusi, labprāt apiet visdažādākos ierobežojumus un regulēšanas mēģinājumus. Tā vai citādi, daudzi eksperti sliecas domāt, ka mums jābūt gataviem uz jaudīgāka mākslīgā intelekta rašanos.
Piemēram, 2023. gada decembrī Google DeepMind paziņoja par savu jaunāko mākslīgā intelekta modeli Gemini Ultra, neatklājot, cik liela skaitļošanas jauda izmantota modeļa apmācībai. Tomēr mākslīgā intelekta prognozēšanas organizācija Epoch lēš, ka sistēma tika apmācīta ar vislielāko jaudu.
Tiek prognozēts, ka 2024. gadā tērzēšanas roboti pieļaus mazāk kļūdu, taču “no lietotāju viedokļa daudz kas nemainīsies, un sabiedrības reakcija uz nākotnes mākslīgā intelekta modeļiem būs līdzīga reakcijai uz jaunajiem iPhone modeļiem,” nesen pauda OpenAI vadītājs Sems Altmans.
Cīņa par elektrību
“2024. gadā pieprasījums pēc elektrības ievērojami pieaugs,” saka Sanfrancisko bāzētās bezpeļņas organizācijas Mākslīgā intelekta drošības centra izpilddirektors Dens Hendrikss. Tas ir tāpēc, ka aptuveni 20 % no pasaules datu centru jaudas pašlaik tiek izmantoti mākslīgajam intelektam. Šī daļa 2024. gadā, iespējams, strauji pieaugs, jo mākslīgā intelekta sistēmas tiek apmācītas un darbojas ar arvien lielāku skaitļošanas jaudu.
Uzņēmumi aizvien vairāk centīsies slēgt darījumus ar valdībām, lai nodrošinātu energoapgādi. Un, tā kā naftas produkti ir viens no vienkāršākajiem veidiem, kā darbināt datu centrus, ar naftu bagātās Tuvo Austrumu valstis ar to gatavību “ieguldīt naudu dīvainākās investīcijās”, visticamāk, kļūs arvien nozīmīgākas globālajā konkurencē par AI pārākumu.
Pieaugošā plaisa
Starptautiskā telekomunikāciju savienība lēš, ka aptuveni 2,6 miljardiem cilvēku – aptuveni trešdaļai pasaules iedzīvotāju – nav piekļuves internetam.
“Pastāv daudzas nevienlīdzības – izglītības nevienlīdzība, ienākumu nevienlīdzība, dzimumu nevienlīdzība un tagad mēs tam pievienosim digitālo nevienlīdzību, šo plaisu vienkārši nebūs iespējams samazināt,” saka Oksfordas Universitātes pētniece un bijusī digitālās attīstības un komunikāciju ministra vietniece Mongolijā Bolor-Erdene Batzengel.
Pat tad, ja jaunattīstības valstu lietotāji iegūst piekļuvi mākslīgajam intelektam, tas reti tiek izstrādāts, ņemot vērā viņu vajadzības. “Turklāt algoritmus raksta inženieri no attīstītajām valstīm,” saka eksperti. Tomēr pašlaik šis jautājums nav tik plaši izskanējis kā citi, un ir pāragri runāt par šīs digitālās plaisas sekām.
Vairāk robotu
Pāreja no daudzu mazu modeļu izmantošanas dažādu uzdevumu veikšanai uz vienu modeli ir neizbēgama. Par to liecina multimodālie modeļi, piemēram, Google DeepMind, GPT-4 un Gemini, kas spēj risināt gan vizuālus, gan lingvistiskus uzdevumus. No tā var secināt, ka tas pats notiks arī ar robotiem – kāpēc vienu apmācīt apgriezt pankūkas, bet otru atvērt durvis, ja var izveidot vienu universālu daudzuzdevumu modeli?
Piemēri nav tālu jāmeklē – 2023. gadā ir parādījušies vairāki darba piemēri šajā jomā. Jūnijā DeepMind izlaida Robocat (iepriekšējā gada Gato atjauninājumu), kas izmēģinājumu un kļūdu ceļā ģenerē savus datus, lai iemācītos, kā vadīt daudzas dažādas robotu rokas (nevis vienu konkrētu roku).
Oktobrī uzņēmums sadarbībā ar 33 universitāšu laboratorijām izlaida vēl vienu vispārējas nozīmes robota modeli ar nosaukumu RT-X un lielu jaunu vispārējas nozīmes mācību datu kopu.
Citas vadošās pētniecības grupas, piemēram, RAIL (Robotic Artificial Intelligence and Learning) Kalifornijas Universitātē Berklijā, pēta līdzīgas tehnoloģijas.
Un, lai gan datu trūkuma dēļ ir daudz problēmu, zinātnieki izstrādā metodes, kas ļauj robotiem mācīties arvien labāk un labāk, izmantojot izmēģinājumus un kļūdas. Īsāk sakot, ar katru gadu būs arvien vairāk un vairāk apmācītu robotu.
Pāreja uz detaļām
Mākslīgā intelekta mainīgajā ainavā ir svarīgi būt soli priekšā. Tas nozīmē, ka uzņēmumi (kā arī valdības, kas iegulda līdzekļus šajā nozarē), kas pieņems un pielāgosies jaunajām tendencēm, ne tikai uzlabos savu darbību, bet arī pavērs ceļu vēl nepieredzētai izaugsmei un inovācijai.
Tāpat ņemiet vērā, ka mākslīgā intelekta nākotne 2024. gadā patiešām ir daudzsološa un ietver ne tikai iepriekš minētos punktus, bet arī e-pasta automatizāciju, ģeneratīvo un sarunu mākslīgo intelektu un robotizētās tehnoloģijas. Var droši apgalvot, ka šajā gadā MI kļūs vēl konkrētāks visās šī vārda nozīmēs.
Tomēr, tāpat kā ar jebkuru citu tehnoloģiju, arī ar MI būs problēmas, bet ar kurām no tām mēs saskarsimies, vēl nav zināms. Nākotne rādīs, bet progress ir neapturams.
