By 
У еволюції відносин між технологіями та суспільством люди показали, що вони неймовірно адаптивні. Те, що колись залишало нас без подиху, незабаром стає частиною нашого повсякденного життя. Дивовижні функціональні можливості великих мовних моделей (LLM), таких як ChatGPT, лише кілька місяців тому були втіленням передового ШІ. Зараз вони мають стати просто доповненнями та плагінами до наших текстових редакторів і пошукових систем.
Невдовзі ми покладатимемося на їхні можливості та безперешкодно впроваджуватимемо їх у свої розпорядки. Проте ця швидка акліматизація залишає перед нами питання: що далі? Оскільки наші очікування змінюються, ми не можемо думати про наступну інновацію, яка захопить нашу уяву. Люди намагатимуться досягти будь-яких розумних — і не дуже — речей за допомогою ШІ. Багато ідей зазнають невдачі, інші матимуть тривалий вплив.
Наша кришталева куля ненабагато краща за вашу, але ми можемо спробувати структуровано подумати про те, що буде далі. Щоб штучний інтелект мав тривалий вплив, він має бути не лише технологічно здійсненним, але й економічно життєздатним і нормативно прийнятним — іншими словами, він відповідав цінностям, яких суспільство вимагає від нас.
Наразі є багатообіцяючі технології ШІ, які чекають на узбіччі. Чотири, які, на нашу думку, чекають свого часу: GPT наступного рівня, людиноподібні роботи, юристи ШІ та наука, керована ШІ. Наш вибір здається готовим з технологічної точки зору, але інше питання, чи задовольняють вони всі три критерії, які ми згадали. Ми вибрали ці чотири, тому що саме вони постійно з’являлися в наших розслідуваннях прогресу технологій ШІ.
1. AI правова допомога
Стартап-компанія DoNotPay стверджує, що створила легальний чат-бот, побудований на технології LLM, який може консультувати відповідачів у суді. Нещодавно компанія заявила, що дозволить своїй системі штучного інтелекту допомагати двом обвинуваченим боротися за штрафи за перевищення швидкості в режимі реального часу. Підключений через навушник, штучний інтелект може прослуховувати процес і шепотіти правові аргументи на вухо підсудному, який потім повторює їх вголос судді.
Після критики та судового позову за заняття адвокатською діяльністю без ліцензії стартап відклав дебют AI у залі суду. Таким чином, потенціал технології визначатиметься не технологічними чи економічними обмеженнями, а авторитетом правової системи. Юристи є високооплачуваними професіоналами, а витрати на судові процеси високі, тому економічний потенціал автоматизації величезний. Однак юридична система США зараз, схоже, виступає проти роботів, які представляють людей у суді.
2. Наукове забезпечення ШІ
Вчені все частіше звертаються до штучного інтелекту для отримання інформації. Машинне навчання, коли система штучного інтелекту вдосконалює те, що вона робить з часом, використовується для виявлення шаблонів у даних. Це дозволяє системам пропонувати нові наукові гіпотези — пропонувати пояснення явищ у природі. Вони навіть можуть перевершити людські припущення та упередження.
Наприклад, дослідники з Ліверпульського університету використовували систему машинного навчання під назвою нейронна мережа, щоб ранжувати хімічні комбінації для матеріалів акумуляторів, керуючи своїми експериментами та економлячи час.
Складність нейронних мереж означає, що існують прогалини в нашому розумінні того, як вони насправді приймають рішення — так звана проблема чорної скриньки. З усім тим, існують методи, які можуть пролити світло на логіку їхніх відповідей, і це може призвести до несподіваних відкриттів. Хоча наразі ШІ не може самостійно формулювати гіпотези, він може надихнути вчених підходити до проблем з нових точок зору.
3. AutoGPT
Незабаром ми побачимо більше нових версій чат-ботів штучного інтелекту на основі новітньої технології LLM, відомої як GPT-4. Ми побачимо штучний інтелект, який може обробляти різні типи даних, наприклад зображення та мову, а також текст. Це так звані мультимодальні системи.
Але давайте заглянемо трохи далі в майбутнє. Auto-GPT, передовий інструмент штучного інтелекту, випущений Significant Gravitas, уже викликає хвилю в індустрії технологій. Auto-GPT отримує загальну мету, як-от планування дня народження, і розбиває її на підзавдання, які потім виконує самостійно, без втручання людини. Це відрізняє його від ChatGPT.
Auto-GPT включає агентів AI або системи, які приймають рішення на основі заздалегідь визначених правил і цілей. Незважаючи на обмеження встановлення, такі проблеми з функціональністю під час використання з Windows, Auto-GPT демонструє великий потенціал у різних програмах.
4. Гуманоїдні роботи
Гуманоїдні роботи — ті, що виглядають і рухаються, як ми — значно просунулися з часу першого Darpa Robotics Challenge у 2015 році, змагання, де команди створювали роботів для виконання ряду складних завдань, поставлених організаторами. Серед них – вийти з машини, відкрити двері та свердлити дірку в стіні. Багато хто боровся за досягнення цілей.
Проте зараз стартапи розробляють «гуманоїдів», здатних виконувати подібні завдання та використовувати їх на складах і фабриках.
Удосконалення в галузях штучного інтелекту, таких як комп’ютерний зір, а також у потужних батареях, які забезпечують короткі спалахи сильного струму, дозволили роботам орієнтуватися в складних середовищах, динамічно зберігаючи баланс — у режимі реального часу. Фігура AI, компанія, що створює гуманоїдних роботів для роботи на складах, уже залучила 70 мільйонів доларів США (55 мільйонів фунтів стерлінгів) інвестиційного фінансування.
Інші компанії, зокрема 1X, Apptronik і Tesla, також інвестують у гуманоїдних роботів, що вказує на те, що ця сфера розвивається. Роботи-гуманоїди мають переваги перед іншими роботами у виконанні завдань, що вимагають навігації, маневровість та адаптивності, оскільки частково вони працюватимуть у середовищах, створених відповідно до потреб людини. Джерело
Comments