Не все, кто занимается искусственным интеллектом (ИИ), готовы объявить об окончании эпохи масштабирования.
«Я не уверен, что с этим полностью покончено», — недавно сказал Business Insider Джеффри Хинтон, крестный отец искусственного интеллекта, имея в виду одну из самых жарких дебатов по искусственному интеллекту в этом году.
Хинтон признает, что его ученик, соучредитель OpenAI Илья Суцкевер, заявил в ноябре 2025 года, что маятник развития ИИ качнулся обратно в сторону исследований и что дни, когда компании совершали прорывы за счет масштабирования и увеличения вычислительной мощности и чипов, заканчиваются.
«Правда ли сказать: «Хорошо, это много, но если мы масштабируем его в 100 раз, все изменится», — сказал Сатскевер в эпизоде подкаста Dwarkesh.
«В конце концов, я думаю, мы просто возвращаемся во времена исследований с использованием больших компьютеров», — добавил Суцкевер, который сейчас руководит собственным стартапом в области искусственного интеллекта.
Хинтон сказал, что всегда будет спрос на большее количество данных (еще одна проблема масштабирования — ограниченный объем высококачественных данных). Он предсказал, что крупномасштабные чат-боты начнут сами генерировать данные. Точно так же, как AlphaGo и AlphaZero от Google DeepMind изучают Го в гораздо меньших масштабах.
Хинтон сказал, что в ранних программах «никто не беспокоится о нехватке данных, потому что боты генерируют данные, играя против самих себя».
Эквивалент этого в языковой модели — начать рассуждать и сказать: «Я верю в эти вещи, и эти вещи подразумевают это, но я не верю в это». Вот и пришло время решить, что лучше что-то изменить. Делая выводы и проверяя последовательность своих убеждений, вы можете получить больше данных.
Масштабирование лежит в основе капиталовложений крупных технологических компаний. Эта ставка основана на убеждении, что модели ИИ будут продолжать становиться умнее и сложнее с увеличением вычислительной мощности и обучающих данных.
Но в последние годы лидеры ИИ все чаще выражают неуверенность в отношении будущих ставок, основанных на уверенности в масштабировании. В 2024 году Александр Ванг, который в настоящее время возглавляет подразделение сверхразведки Meta, заявил, что масштабирование является «самым большим вопросом в отрасли».
Ян ЛеКун, который вместе с Хинтоном сыграл новаторскую роль в исследованиях искусственного интеллекта, также задается вопросом, достиг ли своего предела акцент на масштабировании.
«Больше данных и вычислительной мощности не обязательно означают более умный ИИ», — сказал Лекун в апреле, когда он еще был главным ученым в области ИИ в Meta. Как и Сацкевер, ЛеКун с тех пор запустил собственный стартап.
Суцкевер сказал, что масштабирование было привлекательным, поскольку оно позволяло ему делать ставку на достижения в области искусственного интеллекта «с очень низким уровнем риска».
Тем временем генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис утверждает, что масштабирование в конечном итоге позволит ИИ достичь своей самой большой и самой неуловимой цели: искусственного общего интеллекта (AGI).
«Масштабирование существующих систем должно осуществляться в полной мере, хотя бы потому, что оно станет ключевым компонентом окончательной системы AGI», — заявил Хассабис на саммите Axios AI+ в декабре.
Это может быть даже вся система AGI.
2026-01-04 21:35:00
1767589547
#Превосходство #масштабирования #ИИ #закончилось #Что #говорят #ведущие #исследователи #отрасли #Бизнесинсайдер #Японии
Ещё по этой теме
