Что в будущем удерживается для генеративного ИИ? | MIT News

Когда Openai представила CHATGPT в мире в 2022 году, он принес в основной искусственный интеллект и начал эффект снежного кома, который привел к его быстрой интеграции в промышленность, научные исследования, здравоохранение и повседневную жизнь людей, которые используют эту технологию.

Что будет дальше для этого мощного, но несовершенного инструмента?

Имея в виду этот вопрос, сотни исследователей, бизнес -лидеров, педагогов и студентов собрались на Auditorium MIT Kresge для первого симпозиума Generative Ai Import Consortium (MGAIC) 17 сентября, чтобы поделиться пониманием и обсудить потенциальное будущее генеративного ИИ.

«Это ключевой момент – генеративный ИИ движется быстро. Наша задача – убедиться, что, поскольку технология продолжает продвигаться, наша коллективная мудрость держатся в шагу», – сказала проректора MIT Anantha Chandrakasan, чтобы начать этот первый симпозиум MGAIC, Консорциум лидеров отрасли и исследователей Массачусетского технологического института начали в феврале, чтобы использовать силу генеративного ИИ на благо общества.

Подчеркивая критическую потребность в этих совместных усилиях, президент MIT Салли Корнблут заявила, что мир рассчитывает на преподавателей, исследователей и лидеров бизнеса, таких как в MGAIC для решения технологических и этических проблем генеративного ИИ в качестве технологии.

«Часть ответственности Массачусетского технологического института состоит в том, чтобы сохранить эти достижения в мире.… Как мы можем управлять магией [of generative AI] чтобы все мы могли с уверенностью полагаться на это для критических применений в реальном мире? » Корнблут сказал.

Для основного докладчика Янн Лекун, главный ученый ИИ в Meta, наиболее захватывающие и значительные достижения в генеративном искусственном интеллекте, скорее всего, не будут происходить из -за дальнейших улучшений или расширения крупных языковых моделей, таких как Llama, GPT и Claude. Благодаря обучению эти огромные генеративные модели изучают шаблоны в огромных наборах данных для производства новых выходов.

Вместо этого Лукун и другие работают над разработкой «мировых моделей», которые учатся так же, как младенец, – видя и взаимодействуя с окружающим миром посредством сенсорного ввода.

«4-летний 4-летний видел столько данных через зрение, что и самый большой LLM… мировой модель станет ключевым компонентом будущих систем ИИ»,-сказал он.

Робот с этим типом мировой модели мог научиться выполнять новую задачу самостоятельно без обучения. Лекун рассматривает мировые модели как лучший подход для компаний, чтобы сделать роботов достаточно умными, чтобы быть в целом полезными в реальном мире.

Но даже если будущие генеративные системы ИИ станут умнее и похожими на человека благодаря включению мировых моделей, Лекун не беспокоится о том, что роботы сбегают от человеческого контроля.

Ученые и инженеры должны будут разрабатывать ограждения, чтобы поддерживать будущие системы ИИ на пути, но, как общество, мы уже делаем это на протяжении тысячелетий, разработав правила для согласования человеческого поведения с общим благом, сказал он.

«Нам придется спроектировать эти ограждения, но в рамках строительства система не сможет избежать этих ограждений», – сказал Лекун.

Основной докладчик Тай Брэди, главный технолог Amazon Robotics, также обсудил, как генеративный ИИ может повлиять на будущее робототехники.

Например, Amazon уже включила генеративную технологию искусственного интеллекта во многие свои склады, чтобы оптимизировать, как роботы движутся и перемещают материал, чтобы оптимизировать обработку заказа.

Он ожидает, что многие будущие инновации будут сосредоточены на использовании генеративного ИИ в совместной робототехнике, создавая машины, которые позволяют людям стать более эффективными.

«Генай, вероятно, самая эффективная технология, которую я был свидетелем на протяжении всей моей карьеры по робототехнике», – сказал он.

Другие докладчики и участники дискуссии обсудили влияние генеративного ИИ на предприятиях, от крупных предприятий, таких как Coca-Cola и аналоговые устройства, до таких стартапов, как компания AI AI Health Care.

Несколько преподавателей MIT также рассказали о своих последних исследовательских проектах, включая использование ИИ для снижения шума в данных экологических изображений, разработке новых систем ИИ, которые смягчают предвзятость и галлюцинации, и позволяют LLMS узнать больше о визуальном мире.

После дня, проведенного по изучению новой технологии ИИ и обсуждая ее последствия для будущего, преподаватель MGAIC соавтор Вивека Фариаса, профессора Патрика Дж. Макговерна в Школе управления MIT Sloan, сказал, что он надеется, что участники ушли с «чувством возможности и срочности, чтобы сделать такую возможность реальной».