Google DeepMind заявляет, что они близки к созданию искусственного интеллекта на человеческом уровне. На этой неделе DeepMind представила программу, способную выполнять более 600 задач.

Нандо де Фрейтас, исследователь DeepMind и профессор машинного обучения в Оксфордском университете, сказал, что игра «закончена» для решения самых сложных задач в гонке общего искусственного интеллекта (AGI). Комментарий де Фрейтаса был ответом на мнение, опубликованное в The Next Web, в котором говорилось, что наши современники никогда не достигнут ОИИ.

ОИИ — это компьютер или программа, способная понимать, изучать и выполнять любую интеллектуальную задачу. Совсем как мужчина.

DeepMind представила нового агента искусственного интеллекта под названием Gato, который может выполнять 604 различных задачи в самых разных средах.

Гато использует единую нейронную сеть, компьютерную систему со взаимосвязанными узлами, которая действует как нервные клетки в человеческом мозгу.

Он может общаться, подписывать изображения, создавать блоки с помощью настоящего робота и даже играть в домашнюю игровую приставку Atari 1980-х годов.

Однако де Фрейтас признал, что человечество все еще далеко от создания искусственного интеллекта, способного пройти тест Тьюринга — проверку способности машин демонстрировать разумное поведение, неотличимое от человеческого.

Эксперты The Next Web писали, что Gato демонстрирует искусственный интеллект не больше, чем виртуальные помощники вроде Alexa от Amazon и Siri от Apple, которые уже есть на рынке и в домах людей.«Способность Гато выполнять несколько задач больше похожа на видеоигровую консоль, которая может хранить 600 разных игр, чем на игру, в которую можно играть 600 разными способами, – сказал один из авторов The Next Web Тристан Грин. – Это не общий искусственный интеллект, это куча предварительно обученных узких моделей, аккуратно собранных в пакет».

По словам других комментаторов, Gato создано для выполнения сотен задач, но эта способность может поставить под угрозу качество каждой задачи.

Обозреватель ZDNet Тирнан Рэй написал, что агент действительно не очень хорошо выполняет несколько задач. «С одной стороны, эта программа может работать лучше, чем специальная программа машинного обучения, управляя роботизированной рукой, собирающей блоки, – сказал Рей. — С другой стороны, он создает подписи к изображениям, которые во многих случаях достаточно плохие. Его способность вести стандартный диалог в чате с человеком-собеседником также посредственна, иногда вызывает противоречивые и бессмысленные высказывания».

К примеру, когда чат-бот, Гато поначалу ошибочно произнес, что Марсель является столицей Франции. А подпись, созданная Гато для сопровождения фотографии, гласила: «мужчина держит банан, чтобы сфотографировать его», хотя мужчина не держал его.

DeepMind отвечают, что их агент покажет значительное улучшение производительности при его масштабировании.

AGI уже определена как будущая угроза, которая может уничтожить человечество сознательно или случайно. Доктор Стюарт Армстронг из Института будущего человечества Оксфордского университета сказал, что AGI со временем сделает людей лишними и уничтожит нас.Он верит, что машины будут работать со скоростью, непостижимой для человеческого мозга и не будут общаться с людьми, чтобы взять под контроль экономику и финансовые рынки, транспорт, здравоохранение и т.д.

Доктор Армстронг сказал, что простую инструкцию AGI по «предотвращению человеческих страданий» суперкомпьютер может интерпретировать как «убить всех людей», поскольку человеческий язык легко интерпретируется неправильно.

Перед смертью профессор Стивен Хокинг сказал: «Развитие полного искусственного интеллекта может означать конец человеческой расы».

В статье 2016 года исследователи DeepMind сочли необходимость «большой красной кнопки», чтобы помешать машине выполнить вредоносную последовательность действий.

DeepMind известна тем, что создала программу искусственного интеллекта, которая в 2016 году победила в игре Go профессионального игрока Ли Седола, в матче с пятью играми.

В 2020 году компания объявила, что решила 50-летнюю проблему в биологии, известную как «проблема свертывания белка» – знание того, как аминокислотная последовательность белка диктует его трехмерную структуру.