Лабораторія Google DeepMind розробляє нову систему ШІ під назвою Gemini та стверджує, що вона буде серйозним конкурентом ChatGPT, а може – навіть і перевершить його.
Щоб обійти ChatGPT, розробники планують інтегрувати стару “програму штучного інтелекту під назвою AlphaGo” в майбутню модель вивчення мов (LLM). Особливість AlphaGo полягає в тому, що вона “заснована на техніці”, відомій як навчання з підкріпленням, коли програмне забезпечення розв’язує складні проблеми шляхом спроб і помилок. Роблячи “повторні спроби”, ШІ використовує зворотний зв’язок після кожної невдачі та тим самим поліпшує свою роботу. DeepMind прагне забезпечити майбутні LLM Google здатністю планувати або, принаймні, розв’язувати складні завдання.
Якщо поєднати це зі здатністю генеративного ШІ отримувати інформацію з Інтернету, а потім переформатувати її в природний текст, Gemini може стати розумнішим за будь-який інший ШІ у світі. Принаймні, в теорії. Співзасновник і гениректор DeepMind Деміс Хассабіс стверджує, що “якщо все буде зроблено правильно, [Gemini] стане найкориснішою технологією для людства за всю історію”.
За його словами, зараз ШІ знаходиться на стадії розробки – “процес, який займе кілька місяців”. Це також коштуватиме Google купу грошей, оскільки ціна проєкту коливається від десятків до сотень мільйонів доларів. Для порівняння, створення ChatGPT коштувало понад $100 млн.
Gemini, безумовно, звучить цікаво, але все одно викликає певний скепсис, особливо з боку AlphaGo. AlphaGo став відомим у 2016 році, коли він переміг чемпіона в настільній грі Го, яка відома своєю неймовірною складністю і труднощами. ШІ переміг завдяки згаданій раніше техніці навчання з підкріпленням, оскільки він зміг “дослідити та запам’ятати [всі] можливі ходи”.
Як те, що AlphaGo добре грає в настільні ігри, робить його також хорошим у вирішенні складних завдань або створенні контенту? Один набір навичок для певного сценарію не означає, що вони добре переноситимуться в іншу сферу. До того ж чи є гарною ідеєю генеративний ШІ, який знаходить відповідь методом проб і помилок? Бо галюцинації та вигадки ШІ вже є проблемою.
По-друге, викликає занепокоєння заява про те, що розробка займе всього кілька місяців. Коли ChatGPT набув популярності, Google швидко випустила у відповідь власного чат-бота Bard на базі штучного інтелекту й отримала шквал критики щодо його роботи. Його навіть називали “гірше, ніж марним”. Можливо, для Google або DeepMind було б гарною ідеєю продовжити цикл розробки з місяців до років і потренувати Gemini подовше.
Читайте також: