Люди думали о создании "искусственного интеллекта" с незапамятных времён - не то, что на заре компьютеров, а когда их ещё не было. Думаю, все мы знаем про тест Тьюринга - он был предложен аж в 1950 году! Та самая статья Тьюринга довольно интересно читается сегодня, поскольку мы знаем про AI гораздо больше.
Попытки двигаться в сторону "AGI" не заставили себя ждать. Я уже когда-то писал про программу со скромным названием General Problem Solver из 1957-го. Да в ту эру был даже свой ChatGPT - ELIZA (1966). Рано смеётесь - она обгоняла GPT-3.5 в тесте Тьюринга.
Уже тогда говорили - "Через 3-6 месяцев ELIZA будет писать 90% кода". К сожалению, людишки переоценили свои силы, и в 70-х этот обсёр стал очевиден. Амбиции поубавились и про AGI уже как-то стало стыдно говорить.
В 2012-м свёрточные нейросети ворвались в игру и началась эпоха Deep Learning. Довольно быстро его применили в зрении и других областях, в том числе и в обучении с подкреплением. Статья Playing Atari with Deep Reinforcement Learning [2013] знатно хайпанула - надо же, алгоритм самостоятельно учится играть в игру. Потом Deepmind выпустили AlphaGo [2015].
В тот момент я только начинал изучать ML. Отчётливо помню, что в больших ML-сообществах тема AGI считалась кринжом - серьёзные люди тогда жаловали только серьёзные ML-приложения. Я был среди меньшинства, которое ожидало дальнейших побед RL.
Пик пришёлся на 2018-2019-й - Deepmind AlphaStar и OpenAI Five жёстко хайпанули, продемонстрировав топовый уровень игры в Starcraft 2 и Dota 2. Но это была Пиррова победа. Читая внимательно статьи, становится понятно - всё это работает с горем пополам. Не получается так, как в Go - поставил модельку играть саму с собой и пошёл пить чай - всё это уже не скейлится на такие задачи, и нужно городить кучу костылей и ограничений.
И вот в начале 2020-х AGI снова вошёл в мейнстрим, причём не благодаря решению крутой задачи, а благодаря новой форме подачи - из андэграунда вырвались NLP-ресёрчеры, которые релизнули старую как мир идею - чат-бота, но на основе Deep Learning. Увидев такое, уязвимый человеческий рассудок не устоял перед харизмой статистического попугая. На пару лет те, кто не верили в достижение AGI на основе чат-бота, стали считаться тупыми скептиками.
Прошло пару лет, миллиарды долларов были распилены, чат-бот прокачали, но AGI как-то не особо приблизился. И тут текущие игроки достали козырь из рукава. Оказывается, AGI это в принципе отстойный термин. Теперь вместо того, чтобы идти к как бы "непонятному" интеллекту, AI-компании меняют направление.
И я очень этому рад! Нас ждёт расцвет реально полезных AI-приложений. xAI релизнули общение с раздевающейся аниме-тёлочкой. Superintelligence Lab Цукерберга даёт возможность пообщаться с Russian Girl или Step Mom, ждём релиза AlphaSex от Google Deepmind. Не сомневаюсь, что в скором времени у нас в домах будут Тесла Оптимусы, выглядящие как Ani, и помимо всего прочего ещё и собирающие грязные носки по дому.
На основе текущих технологий было и будет построено много полезных приложений. Но лично мне, как человеку, сфокусированному на сильном интеллекте уже лет 10, на эти приложения скорее пофиг.
Текущие крупные игроки вряд ли заинтересованы в создании "настоящего" AGI - он может уничтожить статус-кво и их самих. В этом я с ними солидарен - если у кого-то из этих больных мессианским комплексом реально появится суперинтеллект, мало не покажется никому. В свою очередь, это открывает возможность совершить этот прорыв кому угодно, кто знает, что и зачем он делает.
@knowledge_accumulator