Искусственный интеллект может достичь сингулярности в течение 7 лет, утверждают исследователи

Переводческая компания Translated, представляя свою работу на конференции Ассоциации машинного перевода в Америке, рассказала, что впервые начала тестировать технологию машинного перевода в 2011 году. Команда остановилась на показателе для измерения прогресса ИИ, который они назвали “Время до редактирования” (TTE). Проще говоря, это время, которое требуется переводчику, чтобы отредактировать перевод, выполненный другим человеком или ИИ.

На протяжении многих лет TTE для текстов, переведенных ИИ, довольно последовательно снижалось, что позволило Translated предсказать дату, когда ИИ достигнет сингулярности, когда это время будет эквивалентно человеческим переводчикам.

“Если построить график, то данные TTE показывают удивительно линейную тенденцию“, – пишет команда на своем сайте. “Если эта тенденция в TTE продолжит снижаться с той же скоростью, что и с 2014 года, то, по прогнозам, в течение следующих нескольких лет TTE сократится до одной секунды, приближаясь к моменту, когда МТ [машинный перевод] обеспечит то, что можно назвать “идеальным переводом”“.

Команда отмечает и другие показатели, по которым ИИ улучшается, например, количество лингвистических ошибок на 1 000 переведенных слов. В настоящее время профессиональный ИИ допускает около 50 ошибок на 1000 переведенных слов, и эксперты ожидают, что этот показатель будет улучшаться примерно такими же темпами, как и TTE.

Исследователи считают, что способность переводить, сложная задача для машины, является хорошим показателем того, когда технология достигнет сингулярности с человеком.

“Многие исследователи ИИ считают, что решение проблемы перевода языка ближе всего к созданию искусственного интеллекта общего назначения (ИОН)“, – пишет исследовательская группа. “Это связано с тем, что естественный язык, безусловно, является самой сложной проблемой в ИИ. Для его работы требуется точное моделирование реальности, больше, чем для любого другого узкого ИИ“.

Термин “сингулярность”, используемый командой, по-видимому, означает “наравне с людьми”, и может быть признаком AGI, а не традиционного значения – точки, где технологический рост выходит из-под нашего контроля и становится необратимым. Одной из популярных версий сингулярности является “взрыв интеллекта”, когда ИИ способен совершенствовать себя все больше и больше с каждым поколением, в результате чего он значительно превзойдет человеческий интеллект.

Тем не менее, такие задачи, как перевод наравне с человеком, станут важной вехой в развитии ИИ, даже если к 2030 году мы не увидим, как машины выйдут из-под нашего контроля. Это можно было бы использовать как часть теста для AGI, хотя важно помнить, что знание языка не делает машину сознательной, а языковые модели – это, по сути, чрезвычайно хорошие предсказательные тексты, а не интеллект, понимающий смысл.

Тем не менее, отслеживание прогресса ИИ – это очень круто, и оно будет становиться все более важным по мере приближения к теоретической точке сингулярности.

“Все мы понимаем, что приближаемся к сингулярности ИИ“, – сказал об исследовании генеральный директор Translated Марко Тромбетти. “Впервые мы смогли количественно оценить скорость, с которой мы к ней движемся”.

Источник

• Ключевые слова: Искусственный интеллект может,достичь сингулярности,в течение 7 лет,утверждают исследователи