Главная страница » Искусственный интеллект уже превосходит людей по всем показателем производительности

Искусственный интеллект уже превосходит людей по всем показателем производительности

Искусственный интеллект (ИИ) продолжает вдохновлять мир, демонстрируя впечатляющие достижения и превосходя человеческие способности в широком спектре дисциплин. Отчет Института искусственного интеллекта, ориентированного на человека Стэнфордского университета (HAI), подчеркивает значительный вклад ИИ в различные сферы жизни и его ускоренное развитие в последние годы.

Показатели производительности и статистика

На графике представлены технические показатели производительности ИИ в различных областях по сравнению с человеческой производительностью. Ось абсцисс отображает временной период с 2012 по 2023 год. Ось ординат измеряет производительность относительно базового человеческого уровня, указанного как 100%. Представлены следующие показатели:

  • Классификация изображений (ImageNet Top-5): отслеживает успехи ИИ в распознавании и классификации изображений.
  • Зрительное здравый смысл рассуждение (VCR): измеряет способность ИИ понимать и рассуждать о визуальном контенте в контексте здравого смысла.
  • Выводы на естественном языке (aNLI): оценивает способность ИИ делать логические выводы на основе текста.
  • Чтение среднего уровня понимания (SQuAD 2.0): показатель, который оценивает способность ИИ понимать и отвечать на вопросы, основанные на параграфах текста.
  • Многофункциональное понимание языка (MMLU): оценивает способность ИИ понимать и обрабатывать информацию на языке в разных задачах.
  • Зрительное рассуждение (VQA): показатель способности ИИ отвечать на вопросы, основанные на визуальных данных.
  • Понимание английского языка (SuperGLUE): комплексный тест, оценивающий понимание и генерацию текста на английском языке.
  • Базовое понимание чтения (SQuAD 1.1): оценивает способность ИИ понимать и отвечать на вопросы по прочитанному тексту на базовом уровне.
  • Математика уровня соревнований (MATH): измеряет способность ИИ решать математические задачи соревновательного уровня.

Каждый из этих показателей отображается линией определённого цвета, показывающей динамику изменения производительности ИИ относительно человеческого уровня с течением времени.

1. Математические задачи (MATH Dataset)

      изображение показывает две математические задачи из набора данных. В первой задаче обсуждается вероятностная задача с выбором шариков разных цветов, где требуется подсчитать количество возможных различных комбинаций. Во второй задаче рассматривается решение комплексного уравнения и нахождение произведения действительных частей комплексных решений. Обе задачи включают решения и вычисления, демонстрирующие использование ИИ для решения математических задач.

      2. Визуальное обоснование здравого смысла (Visual Commonsense Reasoning, VCR)

      Изображение иллюстрирует пример вопроса из испытания на визуальное обоснование здравого смысла, который требует от ИИ интерпретировать сцену и ответить на вопрос, каким образом один из персонажей получил деньги, лежащие перед ним. На изображении выделены разные люди, и представлены несколько вариантов ответа на вопрос, а также обоснование выбора. Это демонстрирует использование ИИ для понимания контекста и применения здравого смысла в визуальных сценариях.

      3. Генерация Гиперреалистичных Изображений (Midjourney Generations)

      Изображение показывает серию изображений Гарри Поттера, созданных с помощью ИИ в разное время. Каждое последующее изображение, от V1 до V6, показывает улучшение качества и реалистичности, что демонстрирует прогресс ИИ в генерации гиперреалистичных изображений с течением времени. Это подчеркивает возможности ИИ в создании детализированных и выразительных визуальных портретов из текстового описания.

      Быстрый прогресс в ключевых областях

      ИИ продемонстрировал выдающиеся способности в классификации изображений, понимании текста, визуальном мышлении и логическом выводе. Серия тестов подтвердила эти достижения, но также выявила необходимость в разработке новых методик оценки, поскольку существующие тесты перестали быть достаточно сложными для оценки возможностей ИИ. Это открытие подтолкнуло к созданию тестов, которые могут лучше измерять творческие и аналитические способности ИИ, а также его способность к пониманию и генерации естественного языка на более глубоком уровне.

      Преодоление сложных задач

      Отчет указывает на значительное улучшение способностей ИИ в решении сложных математических задач и визуальном рассуждении. Например, системы на базе GPT-4 теперь способны решать до 84,3% сложных математических задач, что значительно выше по сравнению с 6,9% в 2021 году. Эти системы не просто выполняют алгоритмические расчеты, но и демонстрируют способность к пониманию семантики задач и выведению обобщений, что является ключевым компонентом понимания математики на человеческом уровне.

      Вызовы и “галлюцинации”

      Не всё так гладко в мире ИИ. Существует проблема “галлюцинаций”, когда ИИ генерирует неверную информацию. Это особенно актуально для юридической сферы, где неточности могут привести к серьезным последствиям. Это явление подчеркивает важность разработки более надежных моделей ИИ, которые могут точно интерпретировать данные и отличать фактическую информацию от вымысла.

      Эволюция и перспективы

      ИИ неуклонно развивается, сокращая разрыв между машинами и человеческими способностями. Ожидается, что он принесет еще больше инноваций, особенно в областях, таких как создание изображений, где ИИ уже демонстрирует впечатляющие результаты. Рост и улучшение технологий машинного зрения и графического дизайна привели к тому, что ИИ теперь может создавать гиперреалистичные изображения и анимации, которые почти неотличимы от творений человеческих художников.

      Дальнейшие инновации в ИИ также ожидаются в области робототехники, где ИИ-роботы становятся все более автономными и способными к сложному взаимодействию с окружающей средой. Сферы, такие как личная помощь, здравоохранение и образование, уже начинают видеть плоды этого прогресса.

      Несмотря на все эти успехи, важно продолжать обсуждение этических вопросов, связанных с ИИ. Включение машин в принятие решений, которые ранее были исключительной прерогативой людей, требует тщательного взвешивания потенциальных рисков и выгод. Как ИИ будет влиять на трудовую этику, конфиденциальность и личные свободы? Это вопросы, на которые сообщество ИИ должно найти ответы в процессе своего развития.

      Отчет HAI не только подчеркивает достижения ИИ, но и его потенциал изменить будущее в самых разных областях. Однако важно помнить о вызовах, с которыми сталкивается глобальное сообщество в контексте надежности и этичности использования ИИ. В документе также обсуждаются последствия эволюции ИИ для глобального восприятия его безопасности и надежности, что делает его предметом пристального внимания исследователей и общественности.

      Источник: Стэнфордский университет HAI

      0

      Автор публикации

      не в сети 23 минуты

      aiinsider

      0
      Комментарии: 0Публикации: 555Регистрация: 18-09-2023
      Поделиться