Генеральный директор DeepMind представляет Gemini — алгоритм ИИ нового поколения, способный превзойти ChatGPT

Демис Хассабис, генеральный директор DeepMind от Google, объявил о разработке новой системы ИИ под названием Gemini, которая призвана превзойти возможности ChatGPT от OpenAI. Gemini от DeepMind, находящаяся в стадии разработки, представляет собой большую языковую модель, аналогичную GPT-4, но она включает в себя техники, использованные в AlphaGo — программе, победившей чемпиона мира по игре Го в 2016 году. Объединяя сильные стороны языковых моделей с возможностями игры, Gemini стремится предложить новые функции, такие как решение проблем и планирование.

AlphaGo, новаторская программа ИИ, использовала обучение с подкреплением и техники поиска по дереву для освоения сложных игр, таких как Го. DeepMind планирует использовать этот опыт для улучшения возможностей языковых моделей, позволяя им выполнять более широкий спектр задач в интернете и на компьютерах. Хотя Gemini все еще находится в стадии разработки, Демис Хассабис указал, что на ее завершение может потребоваться несколько месяцев и стоимость составит десятки или сотни миллионов долларов, подчеркивая значимость проекта.

Ответ Google на конкурентную угрозу

После завершения работы Gemini может сыграть ключевую роль в ответе Google на конкурентную угрозу, исходящую от ChatGPT и других технологий генеративного ИИ. Хотя Google был пионером во многих ИИ-техниках, он выбрал осторожный подход к разработке и внедрению продуктов на основе этих инноваций. Однако после дебюта ChatGPT Google ускорил разработку собственного чат-бота Bard и интегрировал генеративный ИИ в различные продукты, включая свою поисковую систему. Слияние DeepMind и основной ИИ-лаборатории Google Brain создало Google DeepMind — команду, объединяющую сильные стороны обеих организаций. Демис Хассабис считает, что 80–90 процентов недавних ИИ-инноваций исходят либо от DeepMind, либо от Google, что делает это сотрудничество мощным игроком в отрасли.

Ранее пережив «золотую лихорадку» в сфере ИИ, Демис Хассабис понимает динамику и сложности навигации технологических достижений внутри технологических гигантов. Приобретение DeepMind компанией Google в 2014 году, после ее выдающихся достижений в использовании обучения с подкреплением для освоения видеоигр, вывело возможности ИИ, считавшиеся недостижимыми десятилетиями, в настоящее время. Потрясающая победа AlphaGo над чемпионом по Го Ли Седолем в 2016 году стала свидетельством потенциала ИИ превзойти человеческие возможности.

Расширение возможностей языковых моделей

Обучение большой языковой модели, такой как GPT-4, включает подачу огромных объемов отфильтрованного текста в программное обеспечение машинного обучения, позволяя ему точно предсказывать последующие буквы и слова. Обучение с подкреплением, основанное на человеческой обратной связи, дополнительно улучшает производительность модели. Многолетний опыт DeepMind в области обучения с подкреплением предоставляет уникальное преимущество для разработки Gemini, потенциально открывая новые возможности, выходящие за рамки того, что предлагают традиционные языковые модели.

Помимо использования обучения с подкреплением, Хассабис и его команда могут исследовать идеи из других областей ИИ для улучшения больших языковых моделей. Исследователи DeepMind работают в самых разных областях, таких как робототехника и нейробиология. Недавно компания продемонстрировала алгоритм, способный обучаться задачам манипуляции с использованием различных роботизированных рук. Интеграция знаний, полученных из физического опыта, аналогично тому, как учатся люди и животные, может иметь решающее значение для развития возможностей ИИ. Преодоление ограничений языковых моделей, которые в основном обучаются на текстовых данных, считается значительной проблемой в этой области.

Балансирование прогресса и рисков

Я хочу понять большие вопросы, действительно большие вопросы, в которые вы обычно погружаетесь в философии или физике, если вам это интересно. Я думал, что создание ИИ будет самым быстрым путем к ответам на некоторые из этих вопросов

• Демис Хассабис, генеральный директор DeepMind

Демис Хассабис сталкивается с задачей ускорения усилий Google в области ИИ при одновременном смягчении потенциальных рисков. Быстрые достижения в языковых моделях вызвали обеспокоенность среди экспертов ИИ в отношении злонамеренного использования и способности контролировать эти технологии. Хассабис признает эти опасения, но подчеркивает, что огромные преимущества ИИ, особенно в научных открытиях, требуют его дальнейшего развития. Хотя некоторые призывали к приостановке создания более мощных алгоритмов, Хассабис остается приверженным ответственному развитию ИИ и считает, что всесторонние исследования, тесты оценки и сотрудничество с внешними экспертами имеют решающее значение для эффективного решения рисков.