Оставит людей без работы. Искусственный интеллект вышел на новый уровень

МОСКВА, 30 дек — РИА Новости, Николай Гурьянов. Уходящий год ознаменовался важным достижением в сфере искусственного интеллекта: нейросети научились генерировать поражающие воображение картинки по текстовому запросу пользователей. Но это лишь видимая часть по-настоящему тектонических сдвигов в этой области технологий.

В конкурсе рисунков побеждает робот

Журнал Science включил "креативность ИИ" в список прорывов года. "Искусственный интеллект проникает в области, которые считались исключительно человеческими, включая художественное самовыражение и научные открытия", — пишут авторы статьи. По их словам, "вторжение машин" сначала шло медленно, но теперь приобрело лавинообразный характер.

Соцсети пестрят высококачественными картинками, сгенерированными кодом. Работают так называемые модели преобразования текста в изображение. С помощью машинного обучения нейросеть анализирует текст и визуальные материалы, выявляя шаблоны, на основе которых затем создает собственные произведения.

В 2021-м исследовательская лаборатория OpenAI представила программную систему DALL-E, запомнившуюся милыми рисунками по запросу вроде "кресло в форме авокадо".

Весной 2022-го OpenAI выпустила DALL-E 2. В системе реализовали метод машинного обучения, известный как обратная диффузия. Качественное изображение поэтапно превращается в случайный шум. Используя датасет таких пар нормальных и испорченных картинок, нейросеть учится совершать обратное — формировать из хаоса четкие образы. Благодаря текстовым подсказкам результат становится более реалистичным и художественно убедительным.

© Midjourney

Будущее российской науки по версии нейросети Midjourney

В свободном доступе несколько диффузионных моделей. Одна из них — Midjourney, генерирующая изображения по запросу на английском языке. Чем подробнее расписана задача, тем точнее результат, который можно усовершенствовать с помощью специальных настроек.

Несмотря на существенный качественный прогресс, картины ИИ по-прежнему неидеальны. Однако уже сейчас нейросети способны выполнять значительную часть работы за художников и дизайнеров — тем остается лишь довести продукт до совершенства вручную. Так, Джейсон Аллен получил приз на конкурсе изящных искусств за произведение, созданное вместе с Midjourney.

По его словам, ему потребовалось несколько недель и более сотни попыток задать нужное описание. Получившуюся композицию он обрабатывал в фоторедакторе.

Муссолини на скейтборде

Еще более существенный прогресс в текстовом формате. Та же OpenAI представила ChatGPT — чат-бот, выполняющий запросы пользователя.

Он умеет создавать базовый программный код, писать стихи и песни, рефераты практически на любую тему (чем уже к неудовольствию учителей пользуются школьники), давать персональные советы, в том числе медицинские, причем, по словам врачей, довольно точные (хотя бот предупреждает, что все равно необходимо обратиться к специалисту).

В одном из экспериментов ChatGPT попросили доказать некую теорему. В ответ бот написал научную статью по всей форме — с соблюдением структуры и ссылками. Разумеется, теорему он не доказал. С научной точки зрения текст представлял собой белиберду, однако неспециалист не заметил бы подвоха.

Кроме того, программа способна учиться на ходу и за счет этого вести увлекательные разговоры.

Иногда чат-бот дает убедительные, но неверные ответы. Например, в придуманном по просьбе пользователя некрологе о фашистском диктаторе Бенито Муссолини программа упоминает его любовь к скейтбордингу. А для задачи типа “Клюшка и шайба стоят вместе один доллар десять центов. Клюшка дороже шайбы на доллар. Сколько стоит шайба?" предлагает интуитивно очевидное, однако неправильное решение: “Десять центов”. И тем не менее, по словам экспертов, еще недавно разговорный бот такой сложности казался совершенно невероятным.

"Эта технология, вероятно, станет благом для программистов, исследователей, ученых, политиков, журналистов и многих других. Если, конечно, не лишит их всех работы", — пишет Bloomberg.

Программирование и математика

Другие нейросети решают более фундаментальные задачи. Компания DeepMind, чей продукт AlphaFold произвел сенсацию в 2021-м, предсказав пространственную структуру белка, выпустила инструмент под названием AlphaTensor. Он выполняет сложнейшую математическую операцию — умножение матриц. Оперировать этими числовыми блоками приходится при разработке физических моделей (например, при моделировании погодных условий) или тех же нейронных сетей.

А AlphaCode пишет программы. Впрочем, журнал Science оценивает способности этой нейросети как "средние".

"Помимо философских споров о том, можно ли считать эти кремниевые подвиги настоящим творчеством, возникают практические и этические дилеммы. Некоторые наблюдатели опасаются, что искусственные программисты и художники будут нарушать авторские права, закреплять стереотипы, распространять дезинформацию или сокращать рабочие места", — предупреждают авторы Science.

Однако они не сомневаются: люди станут использовать эти инструменты для расширения возможностей собственного творчества, как это произошло в прошлом, когда появились "ткацкие станки, фотоаппараты и другие некогда пугающие изобретения".