Зима искусственного интеллекта: стоит ли ждать падения инвестиций в AI

Ожидания и реальность

Искусственный интеллект становится главным ньюсмейкером не в первый раз. Еще в 1958 году в газете The New York Times вышла статья с амбициозным заявлением, которое сильно напоминает о первых реакциях на ChatGPT: «Военные сегодня представили эмбрион электронного компьютера, который, как ожидается, сможет ходить, говорить, видеть, писать, воспроизводить себя и осознавать свое существование».

Удивительно, но «эмбрион», или в современных терминах — модель AI, о которой говорится в этой статье, сегодня изучается на первых занятиях вводных курсов по машинному обучению и не вызывает особого восторга у слушателей.

Еще один пример — прогноз Джеффри Хинтона, лауреата премии Тьюринга, который он сделал в 2016 году: «Нам следует перестать учить рентгенологов… Совершенно очевидно, что через пять лет глубокое обучение будет работать лучше, чем рентгенологи».

Несмотря на прогнозы, количество рентгенологов в США только увеличилось, и их все равно не хватает, а модели искусственного интеллекта не заменяют людей, но лишь достаточно медленно становятся их ассистентами.

К чему приводят неоправданные ожидания? Как показывает история, когда пик энтузиазма по поводу новой технологии проходит, наступает период охлаждения интереса к ней.

Зима близко

Термин «Зима искусственного интеллекта» впервые употребили Марвин Минский и Роджер Шанк — лидеры исследований AI во второй половине XX века. На встрече американской ассоциации искусственного интеллекта (AAAI) в 1984 году они описали механизм, состоящий из нескольких этапов и напоминающий цепную реакцию.

Этап 1. Завышенные ожидания бизнеса и публики от методов искусственного интеллекта не оправдывают себя.

Этап 2. СМИ начинают выпускать скептические статьи.

Этап 3. Федеральные агентства и бизнес снижают финансирование научных и продуктовых исследований.

Этап 4. Ученые теряют интерес к AI, и темп развития технологии замедляется.

В отличие от предсказаний об успехах AI прогнозы Минского и Шанка сбылись. Всего несколько лет спустя индустрия искусственного интеллекта пришла в упадок.

Где мы сейчас

В 2010-х годах, после затяжной «зимы», начался новый бум, связанный с нейросетями, и достиг пика в 2023-м, после выхода ChatGPT. Где мы находимся сейчас? Попробуем разобраться по схеме Минского и Шанка.

Этап 1. Ожидания бизнеса и публики. Очевидно, что ожидания революции от AI в повседневной жизни пока не оправдались:

• Google так и не смог полноценно трансформировать свой поиск. После года тестирования технология AI-supercharged Search Generative Experience получает смешанные отзывы пользователей.
• Голосовые ассистенты («Алиса», «Маруся» и др.), возможно, стали немного лучше, но их вряд ли можно назвать полноценными ассистентами, которым мы доверяем хоть сколько-нибудь ответственные решения.
  
• Чат-боты служб поддержки продолжают испытывать сложности в понимании запроса пользователя и раздражают ответами невпопад и общими фразами.
  

Этап 2. Реакция СМИ. По запросу AI bubble «старый» поиск Google выдает статьи авторитетных изданий с пессимистичными заголовками:

• Пузырь хайпа вокруг искусственного интеллекта сдувается. Наступают сложные времена (The Washington Post).
• От бума до взрыва пузырь AI движется только в одном направлении (The Guardian).
  
• Крах фондового рынка: известный экономист предупреждает, что пузырь AI рушится (Business Insider).
  

Этап 3. Финансирование. Несмотря на нарастающий пессимизм, пока нельзя сказать, что финансирование разработок в сфере AI снижается. Крупнейшие IT-компании продолжают инвестировать миллиарды долларов в технологии, а ведущие научные конференции в области искусственного интеллекта получают рекордное число заявок на публикацию статей.

Таким образом, в классификации Минского и Шанка мы сейчас находимся между вторым и третьим этапом перехода к зиме искусственного интеллекта. Означает ли это, что «зима» неизбежна и скоро AI  снова отойдет на второй план? На самом деле нет.

Глобальное потепление

Ожидания и разочарования, которые мы обсуждали выше, относятся к «сильному искусственному интеллекту», который может «мыслить» и «вести себя» как люди. Но в реальной жизни бизнесу не нужен «сильный искусственный интеллект», чтобы зарабатывать деньги и улучшать свои продукты. Еще до выхода ChatGPT нейросети глубоко проникли почти во все IT-продукты, с которыми мы взаимодействуем:

• системы распознавания лиц в телефонах и метро используют нейросети для точной идентификации пользователя;
• переводчики типа Google Translate сильно выросли в качестве, перейдя от методов классической лингвистики к нейросетям;
  
• современные системы рекомендаций используют нейросети для точного моделирования предпочтений пользователя.
  

Эти кейсы не так впечатляют, как появление ChatGPT. Но именно они позволяют компаниям зарабатывать миллиарды, которые потом инвестируют в развитие технологии. Так что со времени последней зимы AI произошли фундаментальные изменения: технология стала неотъемлемой частью нашей жизни и не уйдет из нее в ближайшее время. Это глобальное потепление.

Поэтому вероятно, что зимы AI не будет: потенциал применения «слабого» AI не исчерпан, а значит, у компаний и государств остаются мотивы для финансирования новых разработок. Даже если «сильный» AI из научной фантастики останется недостижим, AI будет развиваться и менять нашу жизнь, пусть и не столь революционно.