Главный учёный Google объяснил, почему не любит говорить про общий ИИ
Старший научный сотрудник Google Джеффри Дин, который работает над искусственным интеллектом в Google DeepMind и Google Research, рассказал, почему держится подальше от разговоров на тему общего искусственного интеллекта (AGI).
Старший научный сотрудник Google Джеффри Дин, который работает над искусственным интеллектом в Google DeepMind и Google Research, рассказал, почему держится подальше от разговоров на тему общего искусственного интеллекта (AGI).
«Я стараюсь избегать обсуждений AGI, потому что разные люди дают ему очень разные определения, и сложность задачи варьируется в триллионы раз», — отметил он в недавнем выпуске The Moonshot Podcast.
По его словам, нынешние ИИ-модели, «возможно, уже» лучше среднестатистического человека в большинстве умственных задач.
«Большинству людей непросто справиться со случайными заданиями, с которыми они никогда не сталкивались. А вот некоторые современные модели во многих случаях показывают весьма достойный результат», — сказал учёный. Но добавил, что модели всё ещё часто ошибаются и «не дотягивают до экспертного уровня в некоторых областях». А быть середнячком во многом и быть лучше топовых мировых специалистов в каждой задаче — это две совершенно разные вещи, пояснил Дин.
На вопрос о том, сколько ещё ждать ИИ, который будет делать научные открытия быстрее людей, Дин ответил, что в некоторых сферах этот момент уже не за горами. «Во многих областях автоматизированный поиск и вычисления способны ускорять прогресс — в науке, инженерии. Такие технологии откроют новые горизонты для наших возможностей в ближайшие 5, 10, 15, 20 лет», — отметил он.
Что касается дефиниции, то многие ИИ-исследователи понимают под AGI интеллект, подобный человеческому и способный понимать и обучаться, как человек. Другие определяют его как автономные вычислительные системы, превосходящие людей в большинстве экономически полезных задач. Временные рамки достижения ИИ по версии разных экспертов разнятся от нескольких лет до десятилетий.
10+ сертификаций Coursera, которые могут изменить вашу карьеру
Бюджетный способ прокачать навыки и повысить зарплату — это профессиональный сертификат от Google, IBM или крупного зарубежного университета. На Coursera как раз можно найти десятки полезных обучающих программ по машинному обучению, проджект-менеджменту и не только. Собрали 10+ сертификаций, которые будут выигрышно смотреться в резюме как новичка, так и опытного специалиста.
Дизайн, VR и интернет вещей: 10 доступных онлайн-курсов от Google, Amazon и других гигантов
На платформе Coursera можно найти сотни курсов от крупных корпораций, включая Google, Amazon и HubSpot. Это отличная возможность начать новую карьеру, повысить квалификацию и просто получить плюс в профессиональную карму. Мы собрали 10 программ от ИТ-компаний, которые помогут освоить машинное обучение, UX-дизайн, продакт-менеджмент, кибербезопасность и многое другое.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.