Это не первый случай, когда будущее ИИ ассоциируется с элементами научной фантастики.
В новом исследовании ученые-компьютерщики предполагают, что в ближайшем будущем технологии будут обладать возможностями, сравнимыми с возможностями боргов, кибернетических существ из вселенной "Звездного пути". Они считают, что функционирование технологии будет во многом основано на обмене знаниями между системами искусственного интеллекта.
Это один из редких случаев, когда эксперты, делающие "утопические" прогнозы относительно будущего искусственного интеллекта, попадают в заголовки специализированных журналов. Новое исследование, опубликованное в журнале Nature Machine Intelligence и проведенное учеными из Университета Лафборо, Массачусетского технологического института и Йельского университета, предполагает, что искусственный интеллект будущего окажет положительное влияние на общество, оказывая конструктивную поддержку в различных областях.
Исследователи предполагают, что в будущем может развиться коллективный искусственный интеллект, который будет состоять из сети множества отдельных систем искусственного интеллекта. Каждая из этих систем будет способна постоянно обучаться и приобретать новые знания и навыки. Самое интересное в этой концепции то, что эти единицы искусственного интеллекта будут взаимосвязаны, чтобы они могли обмениваться информацией и знаниями друг с другом. Это позволит всей сети извлекать пользу из обучения и опыта каждой единицы.
Одним из главных преимуществ коллективного искусственного интеллекта является возможность мгновенного обмена знаниями внутри сети. Это позволяет единицам учиться друг у друга и быстро адаптироваться к новой информации или ситуации. Благодаря такому способу работы коллективный искусственный интеллект может эффективно реагировать на вызовы, угрозы или новые ситуации.
Эта технология может использоваться в самых разных областях, например, в кибербезопасности. Если одному устройству удается распознать атаку, оно может "предупредить" об этом остальную часть сети, чтобы усилить защиту всей системы. Исследователи также рассказали об интересном применении коллективного искусственного интеллекта в здравоохранении. Система может эффективно улучшить медицинское обслуживание, объединив свои медицинские знания с данными пациента, что приведет к более эффективному персонализированному лечению.
Однако эта концепция не лишена риска. Одна из главных опасностей - возможность быстрого распространения вредных или незаконных знаний по сети. Чтобы предотвратить это, исследователи подчеркивают важность сохранения независимости каждой единицы искусственного интеллекта в коллективе, сохранения ее собственных целей и способности принимать самостоятельные решения.
Для того чтобы прийти к такой оценке, исследователи проанализировали эволюцию машинного обучения. В современных моделях искусственного интеллекта этот процесс происходит на этапе обучения, после чего их способность усваивать новую информацию ограничена. Однако после анализа существующих и предыдущих систем инженеры отметили интересный сдвиг парадигмы: появление систем искусственного интеллекта, способных обучаться на протяжении всего своего существования. Более того, согласно их выводам, разработчики все чаще работают над универсальными протоколами и языками, облегчающими обмен знаниями между различными системами искусственного интеллекта.
Последние тенденции в исследованиях расширяют возможности моделей искусственного интеллекта, позволяя им постоянно адаптироваться после развертывания, и делают их знания многократно используемыми другими моделями, эффективно перерабатывая знания для оптимизации скорости обучения и потребления энергии. Мы считаем, что нынешние крупные, дорогостоящие, не подлежащие совместному использованию и неустойчивые модели искусственного интеллекта не выживут в будущем, где, вероятно, появятся устойчивые, масштабируемые и совместно используемые коллективные единицы искусственного интеллекта.