Katta til modellari oddiy xizmatga aylanib qolmaydi
“Sanoat inqilobi insoniyat jamiyatini tubdan o‘zgartirish uchun butun bir asr vaqt talab qilgan.
“Sanoat inqilobi insoniyat jamiyatini tubdan o‘zgartirish uchun butun bir asr vaqt talab qilgan. Biroq umumiy sun’iy intellekt (AGI) ta’siri bundan 10 barobar kuchliroq bo‘ladi va bu o‘zgarishlar atigi 10 yil ichida yuz beradi”, — dedi Demis Hassabis.
Google DeepMind rahbari Demis Hassabis AGI qachon paydo bo‘lishi mumkinligi, uning iqtisodiyot va mehnat bozoriga ta’siri, AI rivojidagi cheklovlar, energiyaga bo‘lgan ehtiyoj hamda ilm-fandagi imkoniyatlari haqida fikr bildirdi.
AGI nima?
AGI (Artificial General Intelligence) — inson kabi turli xil intellektual vazifalarni mustaqil bajara oladigan sun’iy intellekt tizimi. Odatda tor yo‘nalishdagi AI bitta vazifaga ixtisoslashadi. AGI esa turli sohalardagi bilimlarni tushunishi, o‘rganishi, muammolarni hal qilishi va yangi vaziyatlarga moslasha olishi kerak.
Hozircha to‘laqonli AGI yaratilgani yo‘q. ChatGPT, Gemini yoki Claude kabi zamonaviy modellar juda ko‘p vazifalarni bajara oladi, biroq ular hali inson darajasidagi umumiy intellektga ega tizimlar hisoblanmaydi.
AGI qachon paydo bo‘lishi mumkin?
Hassabis AGI’ni inson bajara oladigan asosiy kognitiv vazifalarni uddalaydigan tizim sifatida tasavvur qiladi. Uning aytishicha, DeepMind 2010-yilda tashkil etilgan paytlarda u kompaniya hammuassisi Shane Legg bilan birga hisoblash quvvati va algoritmlar rivojlanish sur’atlarini tahlil qilgan. O‘shanda ular AGI yaratish uchun qariyb 20 yil kerak bo‘ladi, degan xulosaga kelishgan.
Hassabisning hozirgi hisob-kitoblariga ko‘ra, AGI yaqin besh yil ichida, taxminan 2029–2030-yillarda paydo bo‘lishi mumkin.
AI rivojidagi navbatdagi to‘siq nima?
Hozirgacha AI modellarini rivojlantirish asosan ko‘proq ma’lumot, ko‘proq parametr va kattaroq hisoblash quvvatiga tayanib keldi. Hassabisning fikricha, bu yondashuv hali ham muhim. Ammo keyingi bosqichda model hajmini shunchaki oshirishning o‘zi yetarli bo‘lmasligi mumkin.
Uning ta’kidlashicha, hisoblash quvvati faqat modellarni o‘qitish uchun emas, yangi algoritmik g‘oyalarni sinab ko‘rish uchun ham zarur. Shu sababli hisoblash resurslari taqchilligi AI tadqiqotlarining rivojlanish sur’atiga ta’sir qilishi mumkin. Hozirgi modellar oldida bir nechta muammo turibdi.
Uzluksiz o‘rganish: model o‘qitilgandan keyin inson kabi yangi bilimlarni muntazam ravishda o‘zlashtirib bormaydi.