.

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ к основному центру по беспроводной связи. А это снова уязвимость. Современные каналы связи дают выше скорость, но это сказывается на снижении дальности действия и проникающей способности, уязвимости перед средствами радиоэлектронной борьбы. То есть мы получаем рост нагрузки на инфраструктуру связи и рост рисков.

      Тут можно, конечно, возразить. Например, тем, что можно взять предобученную модель и сделать ее локальной. Примерно так же, как я предлагаю разворачивать локальные ИИ-модели с «дообучением» в предметную область. Да, в таком виде все это может работать на одном сервере. Но такой ИИ будет очень ограничен, он будет «тупить» в условиях неопределенности и ему все равно нужна будет энергия и подключение к сети передачи данных. То есть это история не про создание человекоподобных суперсуществ.

      Все это приводит к вопросам об экономической целесообразности инвестиций в это направление. Тем более с учетом двух ключевых трендов в развитии генеративного ИИ:

      – создание дешевых и простых локальных моделей для решения специализированных задач;

      – создание ИИ-оркестраторов, которые будут декомпозировать запрос на несколько локальных задач и затем перераспределять это между разными локальными моделями.

      Таким образом, слабые модели с узкой специализацией останутся более свободными и простыми для создания. При этом смогут решать наши задачи. И в итоге мы имеем более простое и дешевое решение рабочих задач, нежели создание сильного ИИ.

      Конечно, мы выносим за скобки нейроморфные и квантовые системы, но мы эту тему рассмотрим чуть ниже. И, естественно, в моих отдельных цифрах и аргументах могут быть ошибки, но в целом я убежден, что сильный ИИ – не вопрос ближайшего будущего.

      Если резюмировать, то у сильного ИИ есть несколько фундаментальных проблем.

      – Экспоненциальный рост сложности разработки и противодействия деградации сложных моделей.

      – Недостаток данных для обучения.

      – Стоимость создания и эксплуатации.

      – Привязанность к ЦОДам и требовательность к вычислительным ресурсам.

      – Низкая эффективность текущих моделей по сравнению с человеческим мозгом.

      Именно преодоление этих проблем определит дальнейший вектор развития всей технологии: либо все же сильный ИИ появится, либо мы уйдем в плоскость развития слабых ИИ и ИИ-оркестраторов, которые будут координировать работу десятков слабых моделей.

      Но сейчас сильный ИИ никак не вяжется с ESG, экологией и коммерческим успехом. Его создание возможно только в рамках стратегических и национальных проектов, финансируемых государством. И вот один из интересных фактов в данном направлении: бывший глава Агентства национальной безопасности США (до 2023 года), генерал в отставке, Пол Накасоне в 2024 году вошел в совет директоров OpenAI. Официальная СКАЧАТЬ