Інтерв'ю з постійним членом Всекитайської конференції політичного консультування, секретарем партійного комітету Нанцзинського університету Тань Тецюєм: розвиток штучного інтелекту потребує позбавлення від спекуляцій

Щоденний економічний новини журналіст｜Чжан Жуй    Щоденне редагування｜Вень Duo

5 березня опубліковано доповідь уряду про роботу, у якій багаторазово згадується «штучний інтелект», а також вперше у доповіді знову зосереджено увагу на тілесному інтелекті.

У центрі уваги — актуальні теми у сферах штучного інтелекту та тілесного інтелекту, журналіст «Щоденних економічних новин» (далі — NBD) під час сесій Всекитайського з’їзду провів інтерв’ю з членом Постійного комітету 14-ї Національної політичної консультативної ради, академіком Китайської академії наук, секретарем парткому Нанкінського університету Тан Тєню.

Тан Тєню раніше обіймав посаду віце-президента Китайської академії наук; у серпні 2022 року він отримав найвищу міжнародну нагороду у галузі розпізнавання образів — премію Фу Цзіньсуна, яка вперше з 1988 року була вручена науковцю за межами Північної Америки та Європи.

Цього року — 40 років, як Тан Тєню працює у сфері штучного інтелекту. Спершу займався розпізнаванням зображень, потім біометричним розпізнаванням та відеоаналізом. Він постійно відкриває нові напрямки досліджень. Він — один із перших у країні, хто займався розпізнаванням райдужної оболонки та ходою, його наукові досягнення широко застосовуються у вугільних шахтах, криміналістиці та інших важливих сферах.

У інтерв’ю Тан Тєню зазначив, що за останні роки прогрес у технологіях штучного інтелекту дійсно «перевищує уяву», «вийшов за межі очікувань». Він пригадує: «Близько 10 років тому ми вважали важливим досягненням, щоб людина могла спілкуватися з роботом природною мовою. Тепер ця проблема майже вирішена».

Однак він попереджає: «Це не означає, що штучний інтелект — всесильний. У нього ще багато «не може» — хоча без штучного інтелекту вже важко уявити сучасне життя». Тан Тєню наголошує, що розвиток штучного інтелекту має бути «раціональним і прагматичним, не сліпо слідувати моді, враховувати місцеві особливості та забезпечувати практичність», а також — сприяти добру та позитиву, справді допомагати розвитку нової продуктивної сили та модернізації за китайським стилем.

1

Ще зарано говорити про зрілість галузі

NBD: Цього року на сцені весняного шоу знову виступали роботи-люди. Який сигнал це посилає? Чи є це ознакою зрілості галузі?

Тан Тєню: Людиноподібні роботи — справді актуальна тема у технологічній революції та промислових перетвореннях, вони подобаються широкій аудиторії. Але потрібно розуміти, що за цим стоїть, і не сприймати лише як розвагу.

Перш за все, слід відзначити, що від минулорічного «Янгбота» до цьогорічного «Вубота» (скорочення від роботів — Robot), рівень їхньої демонстрації вражає. За рік вони навчилися ходити стабільно і навіть виконувати сальто. Це швидкий прогрес, що свідчить про наші здобутки у самостійному інноваційному розвитку та здатність вести світову технологічну хвилю. Тому потрібно мати впевненість у власних силах і не втрачати її. У цій хвилі популярності людиноподібних роботів, принаймні у сферах руху та контролю, ми вже йдемо попереду світу.

Зображення: скріншот відео

Але потрібно дивитися об’єктивно. Не слід прирівнювати людиноподібних роботів до штучного інтелекту. Бачачи круті рухи, наприклад сальто, не слід думати, що вони мають високий рівень інтелекту.

Потрібно чітко розуміти: людиноподібний робот — це не те саме, що штучний інтелект.

Роботи та інтелект — це два тісно пов’язані, але різні поняття. Робот — це апаратна платформа, носій штучного інтелекту. Лише робот із певним рівнем інтелекту можна назвати інтелектуальним. Людиноподібний робот — теж саме.

Зараз у мережі багато говорять про людиноподібних роботів, але здебільшого це досягнення у контролі та рухах, подібно до показу дронових формацій — вони виконують заздалегідь запрограмовані, відрепетирувані дії у відомих сценаріях. Це не повністю відображає рівень штучного інтелекту. Якщо під час виступу раптом змінити розташування предметів, робот може і не впоратися. А якщо він зможе самостійно шукати предмети — це вже високий рівень, справжній прояв штучного інтелекту.

Тому говорити про зрілість галузі ще зарано. Я вважаю, що якщо людиноподібні роботи будуть лише танцювати і виконувати сальто, це швидко мине. Потрібно знайти «убивчий» застосунок. Після весняного шоу багато замовлень — це не дивно, але новизна і цікавість швидко зникнуть. Головне — чи є це необхідністю, чи здатне вирішити якусь проблему. Якщо не знайти «убивчий» застосунок, галузь з часом зійде нанівець.

Є історичний урок: Японія — одна з перших країн, що почали дослідження людиноподібних роботів. У 2000 році вона представила «Асимо» — людиноподібного робота, що викликав світовий резонанс. Але через 22 роки через високі витрати і обмежену практичність він не знайшов «убивчого» застосування і знятий з арени.

Звісно, сучасний «Юйшу» (Yushu) робот значно перевищує «Асимо» у контролі рухів, але рівень його інтелекту все ще обмежений.

2

Інтелектуальні людиноподібні роботи

Щоб масштабно увійти до домогосподарств, потрібно щонайменше 5 років

NBD: Які сфери, на вашу думку, можуть стати «убивчими» застосунками?

Тан Тєню: Дуже багато — виробництво, моніторинг доріг, високошвидкісних залізниць, високовольтних ліній. Але ці роботи мають високі вимоги: їм потрібна «зірка-орел» — високий рівень зору, швидка обробка даних. Це вимагає не лише контролю і рухів, а й здатності сприймати і розуміти навколишнє середовище. У цій сфері вже є застосунки, але у відкритих сценаріях ще багато викликів.

NBD: Як ви вважаєте, що потрібно, щоб роботика справді увійшла до домогосподарств і виробництв? Коли робот із високим рівнем інтелекту зможе потрапити до кожної сім’ї?

Тан Тєню: Уже є роботи у домогосподарствах, наприклад, пилососи, які мають певний рівень інтелекту. Але щоб людиноподібний робот справді допомагав у побуті, виконував більше домашніх справ і міг працювати у тандемі з людиною, потрібно ще багато чого подолати. На мою думку, це займе щонайменше 5 років.

Причина — потрібно, щоб робот мав сильне сприйняття сцени. Він має розуміти, що навколо, де він знаходиться, і що хоче зробити людина. Не можна, щоб він заважав, або почав наливати воду, коли хтось бере чашку. Потрібно, щоб він розпізнавав наміри людини, а це дуже складно. Якщо він не розуміє, що потрібно зробити, — не зможе співпрацювати і може спричинити ризики.

Ще одна важлива проблема — тонка маніпуляція руками. Зараз сенсорні можливості тактильного відчуття ще дуже обмежені. Робот не може точно визначити гладкість, матеріал, температуру або вологість предметів. Коли він зможе грати у пінг-понг і вигравати — тоді я справді буду вражений. Але зараз ще дуже далеко.

NBD: Багато експертів вважають, що за 3–5 років з’являться роботи, що зможуть увійти до кожної домогосподарки. Чи справді ця оптимістична оцінка має підґрунтя, чи це перебільшення?

Тан Тєню: Деякі вважають, що галузь перебуває у «пузирі». Я з цим погоджуюся. Є три «пухирі»:

Перший — очікування. Люди дуже сподіваються на штучний інтелект і людиноподібних роботів. За останні роки прогрес був дійсно вражаючим, але це не означає, що штучний інтелект — всесильний. Вірити, що за 2–3 роки з’явиться універсальний штучний інтелект (AGI), — надто оптимістично.

Другий — інвестиційний. OpenAI витратив величезні кошти, але ще не отримав прибутку.

Третій — оцінювальний. Хоча у компаній ще немає прибутку, їхня оцінка сягає сотень мільярдів доларів — це явно перебільшено. Деякі компанії з хорошим продуктом оцінюють у мільярди, що є завищенням. Також медіа та самореклама посилюють цей бум.

Нобелівський лауреат з економіки і Тьюріновський лауреат Герберт А. Саймон у 1965 році передбачав, що за 20 років машини зможуть виконувати всі роботи, які здатні люди. Але цього досі не сталося. Це показує, що у галузі потрібно зберігати раціональність.

3

Залишається багато роботи для досягнення загального штучного інтелекту

NBD: Ви казали, що «Маски занадто оптимістичні», і що AGI — ще далека перспектива. Але індустрія не втрачає інтересу до цієї мети. Як, на вашу думку, Україні слід балансувати між «раціональністю і прагматизмом» та «технічним ідеалізмом» у розвитку штучного інтелекту?

Тан Тєню: Головне — як визначити поняття «загальний штучний інтелект». Мій підхід — це штучний інтелект, здатний порівнювати і перевищувати людський інтелект. Він має бути приблизно таким самим, як людина, і виконувати всі можливі завдання. Якщо так визначати, то я вважаю, що у найближчому майбутньому це навряд чи реально.

Причина — людський інтелект базується на інтуїції, знаннях, здатності робити висновки, розуміти контекст і читати між рядками. Людина може почути підказку, зрозуміти її і застосувати знання у новій ситуації. А сучасний штучний інтелект часто не має навіть базових знань про світ, оскільки навчається на великих обсягах даних і не розуміє причинно-наслідкових зв’язків.

Ще одне — «інтелект» досі не має єдиного визначення. Ми не до кінця розуміємо, як працює людський інтелект і мудрість. Перевищити щось, що ми самі не до кінця розуміємо, — нелогічно. Можливо, зовнішньо штучний інтелект і буде виглядати розумним, але внутрішньо — ні.

У мене є два питання щодо загального штучного інтелекту:

Перше — чи потрібно він у реальній практиці? «Загальний» означає «все може». На мою думку, відповідь — ні. Бо у кожної галузі є свої особливості. Ми навчаємо фахівців, але не вимагаємо, щоб вони були універсальними. Тому краще створювати спеціалізовані системи, які працюють у своїй сфері і співпрацюють.

Навіть у побуті — готувати, прибирати, доглядати за старшими — це може робити один інтелектуальний агент, але він не буде універсальним.

Друге — чи можливо створити загальний штучний інтелект? Щоб він перевищував людський, потрібно розуміти, як працює людський інтелект, а ми ще цього не зробили. Тому моя позиція — це дуже складне і далеке завдання.

4

Тілесний інтелект — шлях до людського

NBD: Існує думка, що тілесний інтелект — це обов’язковий етап у створенні загального штучного інтелекту. Як ви це оцінюєте?

Тан Тєню: Звісно, щоб максимально наблизитися до людського інтелекту і мудрості, тілесний інтелект — це один із шляхів, або навіть — обов’язковий. Але цей термін часто зловживають і використовують як ярлик.

Тілесний інтелект має два ключові елементи: перший — наявність фізичного тіла, тобто матеріальної платформи; другий — постійна взаємодія з навколишнім середовищем, «боротьба і навчання» у процесі. Якщо взаємодія з навколишнім середовищем — лише виконання заздалегідь заданих завдань, тоді це не можна назвати тілесним інтелектом.

Зараз існує неправильне уявлення, що будь-який робот із тілом і з якимось рівнем інтелекту — це тілесний інтелект. Це неправильно. Потрібно розрізняти: робот — це апаратна платформа, а інтелектуальний робот — це той, що має штучний інтелект. Наприклад, звичайний промисловий маніпулятор — це просто запрограмований механізм без інтелекту. А якщо він здатен самостійно змінювати маршрут, обходити перешкоди — тоді це вже інтелектуальний робот.

А що таке тілесний інтелект у порівнянні з інтелектуальним роботом? По-перше, якщо робот — фізичний об’єкт, він автоматично тілесний. Але щоб він був тілесним і розвивався, він має взаємодіяти з навколишнім середовищем і в процесі навчатися, покращувати свої можливості. Якщо його можливості закладені заздалегідь і не змінюються — це просто інтелектуальний робот, а не тілесний.

Чому я вважаю, що тілесний інтелект — це шлях до людського? Тому що людський інтелект саме так і еволюціонував — через взаємодію з тілом і навколишнім світом. Щоб наблизитися до людського, потрібно навчатися і еволюціонувати так само, як люди. Це — найпряміший і, можливо, найефективніший шлях.

За останні роки моє розуміння тілесного інтелекту змінилося. Спершу я сумнівався, бо людський і тваринний інтелект — це результат довгого розвитку у процесі «боротьби і досвіду». Це і є сутність тілесного інтелекту: через переживання, випробування і практику.

Отже, головна ідея — у здатності отримувати динамічний досвід у взаємодії з навколишнім світом. Якщо є лише взаємодія, але рівень інтелекту не змінюється — це просто інтелектуальний робот. Наприклад, механічна рука, яка бере чашку, — це взаємодія. Але якщо вона навчається, як краще тримати, відчуває тактильні сигнали і зворотний зв’язок — тоді це вже тілесний інтелект.

5

Збільшення обчислювальної потужності і даних

Це не може бути єдиним шляхом розвитку штучного інтелекту

NBD: Ви часто згадуєте «інтелект». Чи можна його розглядати як здатність великих моделей? Як ви оцінюєте роль великих моделей у тілесному інтелекті? Чи існує ризик надмірної залежності від великих моделей?

Тан Тєню: Тут потрібно розмежувати кілька понять. Велика модель — це не те саме, що штучний інтелект. Тілесний інтелект — це шлях розвитку штучного інтелекту, один із способів наближення до людського.

Велика модель — це сучасна технологія у галузі штучного інтелекту, її основа — глибока нейронна мережа, яка імітує структуру людського мозку і навчається на величезних обсягах даних. Це — великий штучний нейронний мережевий блок із мільярдами параметрів, що тренується на масивних даних. Це один із способів реалізації штучного інтелекту, але не єдиний.

Я ще минулого року висловив думку, що повністю покладатися на збірку обчислювальної потужності і даних — шлях безперспективний. Є три причини: по-перше, швидкість покращення продуктивності зменшується, при однакових витратах даних і обчислень — приріст дуже малий; по-друге, обчислювальні ресурси стають обмеженими; по-третє, даних у мережі майже вичерпано. Усі фізичні системи мають межі, і потрібно шукати нові підходи.

Завдяки алгоритмічним інноваціям, наприклад, DeepSeek, вдалося досягти значних результатів без повної залежності від обчислювальної потужності і даних. Це — шлях до нових архітектур, що не базуються лише на великих моделях.

Великі моделі не можуть безкінечно зростати. Масштабний ефект має свої межі. Тому потрібно шукати нові підходи. Тілесний інтелект — один із них. Він не повністю залежить від готових даних із інтернету, а здобуває їх у процесі взаємодії з навколишнім середовищем, наприклад, під час захоплення предметів, відчуття матеріалу і гладкості.

6

Майбутні 3–5 років

Зосередитися на проривних технологіях у сенсорних системах і мозково-комп’ютерних інтерфейсах

NBD: Які ключові прориви у штучному інтелекті та тілесному інтелекті очікуєте у найближчі 3–5 років?

Тан Тєню: Є кілька напрямків, що заслуговують уваги.

Перший — прориви у фундаментальних структурах і нових моделях машинного навчання. Повністю залежати від даних — шлях безперспективний. Потрібно поєднувати дані і правила: використовувати правила для обробки визначених ситуацій, а дані — для невизначених. Також важливо досліджувати нові моделі, що поєднують знання і дані, щоб створити двонапрямний рух.

Другий — прориви у сенсорних технологіях, особливо високочутливих і багатофункціональних сенсорах. Це — ключ до розвитку кінцівок-маніпуляторів і тілесного інтелекту.

Третій — нові методи машинного навчання, що мають бути дешевими і ефективними, з меншим залежанням від обчислювальних ресурсів і даних. Вивчення механізмів мозку і когнітивних наук може допомогти створити нові архітектури, що не базуються на трансформерах, і розвивати альтернативні шляхи.

Також важливі агентні системи і колаборація багатьох агентів, а також людсько-машинна взаємодія і мозково-комп’ютерні інтерфейси, що відкривають нові можливості.

7

Щоб уникнути «прірви штучного інтелекту» через нерівність умов

і запобігти «розколу штучного інтелекту»

NBD: Що ви порадите у зв’язку з поширеними побоюваннями, що штучний інтелект замінить людину, особливо щодо можливого заміщення робіт «синіх комірців»? Чи достатньо сучасна освіта «1+X+Y» у Нанкінському університеті для підготовки кадрів у епоху AI?

Тан Тєню: Заміщення частини робочих місць — неминуче, це — закономірність технологічного прогресу. Але це не означає, що людські робочі місця зникнуть повністю.

За прогнозами Світового економічного форуму, у період 2025–2030 років у світі зникне близько 92 мільйонів робочих місць, але з’явиться 170 мільйонів нових. Історія показує, що технології частково замінюють, але з часом створюють нові можливості. Це — структура, що вдосконалюється.

Проте нові робочі місця не завжди підходять тим, кого замінили. Якщо люди не будуть постійно навчатися і підвищувати кваліфікацію, вони ризикують залишитися без роботи. А якщо заздалегідь готуватися, оновлювати навички і змінювати програми навчання — можна адаптуватися.

Нанкінський університет пропонує «три адаптації»: по-перше, підлаштовувати спеціальності під державні потреби; по-друге, враховувати тенденції — у тому числі, інтелектуалізацію — і запроваджувати обов’язкові курси з AI для всіх студентів, а також готувати викладачів; по-третє, враховувати індивідуальні особливості студентів і застосовувати диференційований підхід.

Це — базова логіка нашої освітньої реформи, а не маркетинговий хід.

NBD: Які ще поради або думки щодо розвитку штучного інтелекту?

Тан Тєню: Перш за все, потрібно звернути увагу на регіональні і галузеві особливості застосування AI, щоб уникнути «прірви штучного інтелекту» через нерівність умов. Це може поглибити регіональні і галузеві розриви, посилити соціальні протиріччя.

Також важливо стимулювати внутрішній попит — це головний драйвер економіки. Потрібно активно впроваджувати AI у споживчі сфери, створювати нові сценарії — наприклад, у сфері обслуговування, догляду за літніми, освіти. Наприклад, робот-помічник, який дійсно розуміє і піклується, — потенційно «убивчий» застосунок. Але тут ще багато питань — стандарти, етика, безпека — і їх потрібно вирішувати у процесі розвитку.

Журналіст｜Чжан Жуй

Редактор｜Вень Duo

Візуалізація｜Чен Гуаньюй

Верстка｜Вень Duo

Координація｜Ї Цзицзянь

**   **

**｜Щоденні економічні новини nbdnews  Оригінальна стаття｜   **

Заборонено без дозволу перепублікувати, редагувати, копіювати та створювати дзеркальні копії