Большинство специалистов по искусственному интеллекту считают, что масштабирование текущих языковых моделей не приведет к созданию ИИ, способного мыслить как человек. Об этом сказано в опросе Ассоциации по развитию искусственного интеллекта (AAAI), проведенном среди 475 исследователей.
76% респондентов назвали достижение уровня AGI (Artificial General Intelligence) с помощью LLM «маловероятным» или «очень маловероятным». Несмотря на инвестиции в $56 млрд только за 2024 год, прогресс, по мнению экспертов, застопорился.
Профессор Калифорнийского университета Стюарт Рассел считает, что индустрия зашла в архитектурный тупик. «Современные модели требуют огромных объемов данных и работают как продвинутые таблицы соответствий. Этого недостаточно для настоящего мышления», — говорит он.
Ученые также предупреждают: к концу десятилетия иссякнет объем «живых» данных, необходимых для обучения ИИ, а использование синтетических данных может привести к самообману моделей.
Тем не менее, они видят перспективы в новых подходах — reasoning-моделях и вероятностном программировании. Первые стараются не просто угадать ответ, а рассуждать по логике задачи. Вторые позволяют ИИ принимать решения в условиях неопределенности, приближаясь к человеческому способу мышления.
