Следующий алгоритм Google DeepMind затмит ChatGPT

Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис утверждает, что инженеры его компании используют методы программы искусственного интеллекта (ИИ) AlphaGo, которая вошла в историю, победив в 2016 году чемпиона по настольной игре Го, для создания ИИ-системы под названием Gemini. По его словам, она будет более способной, чем та, что стоит за ChatGPT от OpenAI.

Gemini от DeepMind, которая все еще находится в разработке, представляет собой большую языковую модель, работающую с текстом. По своей природе она похожа на GPT-4, на которой работает ChatGPT. Но специалисты DeepMind объединят эту технологию с методами, используемыми в AlphaGo, стремясь наделить систему новыми возможностями, такими как планирование или способность решать проблемы.

В основе AlphaGo лежала разработанная DeepMind технология обучения с подкреплением, в которой модель учится решать сложные задачи, требующие выбора действий, как в игре Го или видеоиграх, путем повторных попыток и получения обратной связи о своей работе. Кроме того, для изучения и запоминания возможных ходов на доске используется метод, называемый древовидным поиском. Следующим большим скачком для языковых моделей может стать выполнение ими большего количества задач в Интернете и на компьютерах.

Gemini все еще находится в стадии разработки, и этот процесс займет еще несколько месяцев. Система может стоить десятки или сотни миллионов долларов. Напомним, что генеральный директор OpenAI Сэм Альтман сказал в апреле, что создание GPT-4 обошлось более чем в 100 миллионов долларов.

Когда Gemini будет завершена, она может сыграть важную роль в ответе Google на конкурентную угрозу, исходящую от ChatGPT и других технологий генеративного ИИ.

С момента дебюта ChatGPT компания Google выпустила своего собственного чат-бота Bard и внедрила генеративный ИИ в свою поисковую систему и многие другие продукты. Для активизации исследований в области ИИ компания в апреле объединила подразделение DeepMind с основной лабораторией ИИ Google Brain, создав Google DeepMind.

Важным дополнительным шагом в создании подобных языковых моделей является использование метода обучения с подкреплением, основанного на обратной связи от людей по поводу ответов ИИ для улучшения ее работы. Глубокий опыт DeepMind в области обучения с подкреплением может позволить его исследователям наделить Gemini новыми возможностями.

DeepMind также может попытаться усовершенствовать технологию больших языковых моделей, используя идеи из других областей ИИ. Исследователи компании работают в самых разных областях — от робототехники до нейронаук, и ранее компания продемонстрировала алгоритм, способный научиться выполнять задачи манипулирования с помощью широкого спектра различных манипуляторов робота.

Ожидается, что обучение на основе физического опыта познания мира, как это делают люди и животные, будет иметь большое значение для повышения возможностей ИИ. Тот факт, что языковые модели узнают о мире опосредованно, через текст, рассматривается некоторыми экспертами в области ИИ как серьезное ограничение.

По словам главы Google DeepMind, одна из самых больших проблем сейчас заключается в том, чтобы определить, каковы риски более способного ИИ. "Я думаю, необходимо срочно провести дополнительные исследования в этой области, например, оценочные тесты", — говорит он, чтобы определить, насколько новые модели ИИ способны и контролируемы. Для этого, по его словам, DeepMind может сделать свои системы более доступными для сторонних ученых.