Yann LeCun, główny naukowiec ds. sztucznej inteligencji w gigancie technologicznym Meta, przedstawił ostatnio umiarkowany pogląd na przyszłość sztucznej inteligencji i obliczeń kwantowych – uderzające odejście od hiper-optymistycznych (i hiper-pesymistycznych) prognoz często głoszonych w świecie technologii.
Podczas spotkania z okazji 10-lecia zespołu Meta’s Fundamental AI Research, LeCun odniósł się do obecnego stanu i przyszłości sztucznej inteligencji i sprzeciwił się konwencjonalnej mądrości.
„Wytrenuj system na odpowiedniku 20 000 lat czytania materiałów, a oni nadal nie zrozumieją, że jeśli A jest takie samo jak B, to B jest takie samo jak A” – powiedział.
LeCun podkreślił znaczną lukę między dzisiejszymi możliwościami sztucznej inteligencji a perspektywą osiągnięcia inteligencji na poziomie ludzkim. Niektórzy mogą uważać, że sztuczna inteligencja uratuje lub zagrozi światu, ale dla LeCuna bardziej prawdopodobne jest, że w nadchodzących latach będziemy mieli jedynie sztuczną inteligencję „na poziomie kota” lub „na poziomie psa”.
Prawdziwa inteligencja wymaga ogromnej ilości danych, które przekraczają tekst i inne dostępne obecnie dane audiowizualne, powiedział.
LeCun zawsze był typem badacza, który woli utrzymywać oczekiwania na jak najniższym poziomie – nie tracąc przy tym z oczu szerszej perspektywy. Przemawiając na Światowym Festiwalu Nauki dwa tygodnie temu, powiedział, że ilość mocy wymagana do osiągnięcia ludzkiego poziomu inteligencji „nie może (być) odtworzona dzisiaj z rodzajem komputerów, które mamy”.
Mimo to przyznał, że AGI może być osiągalna w przyszłości – po prostu nie tak szybko, jak wielu sądzi.
„Nie ma absolutnie żadnych wątpliwości, że w pewnym momencie w przyszłości, być może za kilkadziesiąt lat, będziemy mieli systemy sztucznej inteligencji, które będą tak inteligentne jak ludzie we wszystkich dziedzinach, w których ludzie są inteligentni” – zapewnił.
Quantum shmantum
LeCun wyraził również wątpliwości co do natychmiastowej użyteczności obliczeń kwantowych, dziedziny przyciągającej znaczne inwestycje gigantów technologicznych, w tym Nvidii, Google i IBM. Argumentował, że większość problemów, które wymagają obliczeń kwantowych, może być skuteczniej rozwiązana przy użyciu klasycznych komputerów – pogląd podzielany przez byłego szefa technicznego Meta, Mike’a Schroepfera.
„Obliczenia kwantowe to fascynujący temat naukowy” – powiedział LeCun, ale dodał, że „praktyczne znaczenie i możliwość rzeczywistej produkcji komputerów kwantowych, które są rzeczywiście przydatne” są nadal wątpliwe.
Obliczenia kwantowe to rodzaj obliczeń, który wykorzystuje zjawiska kwantowo-mechaniczne, takie jak superpozycja i splątanie, do wykonywania operacji na danych. Podejście to zasadniczo różni się od obliczeń klasycznych, które opierają się na bitach znajdujących się w stanie 0 lub 1.
Jeśli technologia ta zostanie odpowiednio rozwinięta, komputery kwantowe będą w stanie rozwiązywać problemy w ciągu kilku sekund, co zajęłoby tysiące lat w przypadku najpotężniejszych obecnie dostępnych superkomputerów. Oznaczałoby to błyskawiczne łamanie kodów kryptograficznych, wysokiej jakości symulacje w czasie rzeczywistym, a nawet ultraszybki trening sztucznej inteligencji.
Ostrożne stanowisko LeCuna sygnalizuje bardziej zrównoważone podejście do sztucznej inteligencji i obliczeń kwantowych w dziedzinie często pełnej rewolucyjnych narracji. Chociaż poczyniono postępy, ostrzega on, że droga do dojrzałej sztucznej inteligencji jest dłuższa i bardziej złożona niż nam się wydaje.
