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

Щоденна економічна газета | Жанжуй | Жанжуй редактор | Вень Duo

5 березня опубліковано доповідь уряду, в якій багато разів згадується «штучний інтелект», а також вперше у доповіді знову згадується тілесний інтелект.

У центрі уваги — актуальні теми у сферах штучного інтелекту та тілесного інтелекту. Журналіст «Щоденної економічної газети» (далі — NBD) під час сесії Всекитайських зборів провів інтерв’ю з членом Постійного комітету 14-ї Національної політичної консультативної ради, академіком Китайської академії наук, секретарем парткому Нанкінського університету Тан Тієню.

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

Цього року — 40 років, як Тан Тієню займається дослідженнями у сфері штучного інтелекту. Спершу — розпізнавання зображень, потім — біометричне розпізнавання та відеоаналіз. Він постійно відкриває нові напрями в науці. 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 Тієню зізнався, що за останні роки прогрес у технологіях штучного інтелекту дійсно «перевищує уяву», «вийшов за межі очікувань». Він згадує: «Близько 10 років тому ми ставили за мету створити системи природної мови для взаємодії людини з роботом — і тепер ця проблема майже вирішена».

Однак він застерігає: «Це не означає, що штучний інтелект — всесильний. У нього ще багато «не може» — хоча без штучного інтелекту вже важко обійтися». Тан Тієню наголошує, що розвиток штучного інтелекту має бути «раціональним, прагматичним, без сліпого слідування трендам, з урахуванням місцевих особливостей і практичної реалізації», а також — щоб штучний інтелект сприяв добру, допомагав у розвитку нової продуктивності та сприяв модернізації за китайським стилем.

1

Ще зарано говорити про зрілість галузі

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

Тан Тієню: Людиноподібні роботи — справді актуальна тема технологічної революції та промислових перетворень, вони подобаються широкій аудиторії. Але потрібно вміти бачити за цим суть, не лише насолоджуватися видовищем.

Перш за все, слід відзначити, що від «YángBot» минулого року до «WǔBot» цього року (скорочення від роботів-людей) рівень їхнього виконання вражає: за рік вони навчилися ходити стабільно і навіть робити сальто. Це яскравий приклад нашої незалежної інновації, підтвердження того, що китайські дослідники здатні вести світову технологічну хвилю. Тому потрібно зберігати впевненість у власних силах, і в цій хвилі людоподібних роботів, щонайменше у сферах руху та контролю, ми вже — у передовій.

Зображення: скріншот відео

Але потрібно дивитися об’єктивно. Не слід прирівнювати людоподібних роботів до штучного інтелекту. Побачивши круті трюки, наприклад сальто, не слід думати, що вони мають високий рівень інтелекту. Потрібно чітко розуміти: людоподібний робот — це не те саме, що штучний інтелект.

Роботи і інтелект — це два тісно пов’язані, але різні поняття. Робот не обов’язково має інтелект; він — носій штучного інтелекту. Лише робот із певним рівнем інтелекту можна назвати інтелектуальним. Те саме стосується і людоподібних роботів.

Зараз у мережі багато говорять про людоподібних роботів, але здебільшого це — досягнення у контролі та руховій сфері. Це схоже на виступи безпілотних дронів у формах, коли заздалегідь запрограмовані сценарії та дії, — вони не цілком відображають прогрес штучного інтелекту. Якщо під час виступу змінити розташування реквізитів, робот може і не впоратися. А якщо він зможе самостійно шукати предмети — тоді це буде справжній виклик і ознака високого рівня штучного інтелекту.

Тому говорити про зрілість галузі ще зарано. Я вважаю, що якщо людоподібні роботи будуть лише танцювати і робити сальто, це швидко мине. Потрібно знайти «убивчий» застосунок. Після весняного вечора багато замовлень — це не дивно, але цікавість і новизна швидко зникнуть. Головне — чи є ця технологія необхідною, чи може вона вирішити реальні проблеми. Якщо не знайти «убивчий» застосунок, вона з часом зникне.

Є історичний урок: Японія — одна з перших країн, що займалася дослідженнями людоподібних роботів. У 2000 році вона представила «Асимо» — робота, що викликав фурор у світі. Але через 22 роки через високі витрати і обмежену практичність він вийшов з ужитку і знятий з ринку.

Звісно, сучасний робот Юйшù (Yǔshù) значно перевищує «Асимо» у сфері рухового контролю, але рівень його інтелекту все ще обмежений.

2

Інтелектуальні людоподібні роботи

Щоб масштабно впровадити їх у домогосподарства, потрібно щонайменше 5 років

NBD: Які сфери, на вашу думку, найбільше виграють від застосування «убивчих» застосунків?

Тан Тієню: Дуже багато — виробництво, моніторинг доріг, залізниць, високовольтних ліній. Але для таких завдань потрібна висока точність — робот має мати «зір», тобто хороше зорове сприйняття, швидку обробку даних. Це вимагає не лише контролю і рухової здатності, а й здатності сприймати і розуміти навколишнє середовище. У сфері моніторингу вже є застосунки, але у відкритих сценаріях ще багато викликів.

Ще один важливий аспект — це тонка маніпуляція, зокрема — «рука». На сьогоднішній день сенсорика тактильних відчуттів ще дуже обмежена: робот не може точно визначити гладкість, матеріал, температуру, вологість предметів. Коли людоподібний робот зможе грати у пінг-понг і перемагати — тоді я справді буду вражений. Зараз — дуже далеко.

NBD: Експерти оптимістично кажуть, що через 3–5 років штучний інтелект і людоподібні роботи зможуть увійти у кожну домівку. Чи справді ця оптимістична оцінка має підґрунтя?

Тан Тієню: Деякі вважають, що галузь «перебільшує» — я з цим погоджуюся. Є три «бульбашки»:

Перша — очікувальна. Люди дуже високої думки про штучний інтелект і людоподібних роботів. За останні роки прогрес був дійсно вражаючим, але це не означає, що штучний інтелект — всесильний. Вважаючи, що за 2–3 роки з’явиться загальний штучний інтелект (AGI), — це занадто оптимістично.

Друга — інвестиційна. OpenAI витратив величезні кошти, але ще не отримав прибутку.

Третя — оцінювальна. Попри відсутність прибутків, оцінка OpenAI сягає сотень мільярдів доларів — явно завищена. Багато компаній у галузі штучного інтелекту ще не мають повноцінних продуктів, але їх оцінюють у мільярди. Це — штучне завищення. Також багато медіа та саморекламних джерел підсилюють цей бум.

Нобелівський лауреат з економіки і Тьюріновський лауреат Герберт А. Саймон у 1965 році, під час першої хвилі інтелектуальних технологій, передбачав, що за 20 років машини зможуть виконувати будь-яку роботу людини. Але цього так і не сталося. Тому потрібно зберігати раціональність і критичність.

3

Залишається багато роботи над досягненням загального штучного інтелекту

NBD: Ви казали, що «Маски — надто оптимістичні», і що загальний штучний інтелект — ще дуже далеко. Але індустрія активно прагне до AGI. Як, на вашу думку, Україні слід балансувати між «раціональністю і прагненням до технологічних ідеалів»?

Тан Тієню: Важливо правильно визначити, що таке загальний штучний інтелект. Мій підхід — це штучний інтелект, здатний порівнювати і перевищувати людський розум. Щонайменше — виконувати всі завдання, які може людина. Якщо так визначати, то я вважаю, що у найближчому майбутньому це — малоймовірно.

Причина — людський інтелект базується на інтуїції, здоровому глузді, здатності робити висновки, розуміти контекст і читати між рядками. Штучний інтелект поки що не має цього рівня — він навчається на великих обсягах даних і не розуміє причинно-наслідкових зв’язків у світі.

Поняття «інтелект» досі не має єдиного визначення, і механізми людського розуму і мудрості ще не до кінця з’ясовані. Перевищити щось, що ми ще не до кінця розуміємо, — логічно важко. Можливо, зовнішні прояви інтелекту — це лише імітація, а не справжній рівень.

У мене є два питання щодо загального штучного інтелекту:

Перше — чи потрібно він у реальних застосуваннях? Загалом, «загальний» — це означає «всеохоплюючий». На мою думку, відповідь — ні, бо спеціалізовані системи працюють краще у своїй сфері. Ми навчаємо фахівців із багатопрофільною підготовкою, але це не означає, що вони мають бути універсальними у всьому.

Тому — чи потрібно створювати універсальні системи? Можливо, краще мати кілька глибоких спеціалізованих систем, які співпрацюють і розподіляють функції. Навіть у домашніх умовах — готувати, прибирати, доглядати — це може робити один «інтелектуальний агент», але він не буде справжнім «загальним» штучним інтелектом.

Ще одне питання — чи можливо створити справжній загальний штучний інтелект? Щоб він перевищував людський, потрібно розуміти механізми людського розуму, а вони ще не до кінця з’ясовані. Тому моя позиція — це ще дуже далека перспектива або — нереальна.

4

具身智能 — шлях до максимально наближеного до людського розуму

NBD: Існує думка, що具身智能 — це обов’язковий етап на шляху до загального штучного інтелекту. Як ви це оцінюєте?

Тан Тієню: Звісно, якщо прагнути максимально наблизитися до людського розуму і мудрості, то具身智能 — це один із шляхів, або навіть — обов’язковий. Але зараз цей термін часто зловживають і використовують як ярлик.

具身智能 має два ключові елементи: перше — наявність фізичного тіла, тобто матеріального носія; друге — постійна взаємодія з навколишнім середовищем, «м’ятися і вчитися». Якщо взаємодія лише виконує заздалегідь задані завдання, це не具身智能.

Зараз існує неправильне уявлення, що будь-який фізичний робот із якимось рівнем інтелекту — це具身智能. Це неправильно. Потрібно розрізняти роботів і штучний інтелект, роботів і інтелектуальних роботів, інтелектуальних роботів і具身智能.

Простіше кажучи, робот — це апаратна частина, а інтелектуальний робот — це той, у кого на базі апаратної платформи закладено інтелектуальні можливості. Наприклад, звичайний промисловий маніпулятор — це заздалегідь запрограмований пристрій без інтелекту; а інтелектуальний — може самостійно змінювати маршрут, обходячи перешкоди.

Різниця між具身智能 і інтелектуальним роботом у тому, що具身智能 — це робот із фізичним тілом, який у процесі взаємодії з навколишнім середовищем здатен ставати розумнішим, навчатися і здобувати нові навички, що не були заздалегідь закладені. Якщо ж його можливості — лише заздалегідь закодовані — тоді це просто інтелектуальний робот, а не具身智能.

Чому саме具身智能 — шлях до людського рівня? Тому що людський інтелект саме такий — він еволюціонує через взаємодію з навколишнім світом. Щоб наблизитися до людського, потрібно навчатися і розвиватися так само, як люди. Це — найпряміший і, можливо, найефективніший шлях.

За останні роки моє розуміння具身智能 змінилося. Спочатку я сумнівався, бо людський і тваринний інтелект — це результат довгого розвитку через «м’ятися і вчитися». Це — основна ідея具身智能: через досвід, через випробування і помилки.

Тому ключовий аспект — це здатність отримувати динамічний зворотний зв’язок у процесі взаємодії. Якщо робот лише взаємодіє, але його рівень інтелекту залишається сталим — це просто інтелектуальний робот. А якщо він здатен навчатися, удосконалюватися, здобувати нові навички — тоді це具身智能.

5

Збільшення обчислювальної потужності і даних — не шлях до сталого розвитку

NBD: Ви часто говорите про інтелект. Чи можна цей інтелект розглядати як здатність великих моделей? Як роль великих моделей у具身智能? Чи існує ризик надмірної залежності від великих моделей?

Тан Тієню: Тут потрібно розмежувати кілька понять. Великі моделі — це не те саме, що штучний інтелект.具身智能 — це шлях і метод розвитку штучного інтелекту, один із найважливіших.

Великі моделі — це головна технологія нинішнього буму штучного інтелекту. Вони базуються на глибоких нейронних мережах, що імітують структуру людського мозку, і навчаються на величезних обсягах даних. Модель — це великий «штучний» нейронний мережевий блок із мільярдами параметрів, що тренується на масиві даних. Це — один із способів досягнення штучного інтелекту, але не єдиний.

Я ще минулого року висловлював думку, що повністю покладатися на обчислювальні ресурси і дані — шлях безперспективний. Три причини:

1. Продуктивність моделей зростає повільніше, потрібні все більші обчислювальні ресурси і дані — ефект «закон зменшення віддачі».

2. Обчислювальні ресурси — обмежені, їх кількість не безмежна.

3. Дані — теж мають межу. В інтернеті вже майже вичерпано корисну інформацію.

Тому потрібно шукати нові підходи. І тут у пригоді стане具身智能 — шлях, що дозволяє отримувати дані у процесі взаємодії з навколишнім середовищем, наприклад, під час захоплення предметів, відчуття матеріалу, гладкості, температури.

Зростання цін на графічні процесори — найочевидніше свідчення залежності від обчислювальних ресурсів. Зображення: Щоденний медіаархів

DeepSeek — викликав ажіотаж, бо не повністю залежить від обчислювальних ресурсів і даних, а використовує інноваційні алгоритми, що дозволяють досягати високих результатів із меншими витратами.

Моделі великого масштабу не можуть зростати безмежно — їх масштаб має межі. Тому потрібно шукати нові шляхи.具身智能 — один із них. Вона не повністю залежить від готових даних із інтернету, а здобуває їх у процесі взаємодії з навколишнім середовищем, наприклад, під час захоплення предметів, відчуття матеріалу, гладкості, температури.

6

Майбутні 3–5 років

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

NBD: Які ключові прориви у сферах штучного інтелекту і具身智能 слід очікувати у найближчі 3–5 років?

Тан Тієню: Вважаю, що варто звернути увагу на кілька напрямків.

По-перше, — 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 непередбачуваних. Також — досліджувати нові моделі, що поєднують знання і дані, щоб створити гібридний підхід. Це — ключові технологічні прориви найближчих років.

По-друге, — прориви у сенсорних технологіях, особливо високочутливих і багатофункціональних сенсорах. Це — критично важливо для кінцівок роботів, зокрема — для具身智能.

Третє — нові методи машинного навчання, що мають бути дешевшими і ефективнішими, з меншим споживанням обчислювальних ресурсів. Вивчення механізмів мозку і когнітивних процесів може сприяти створенню нових архітектур, що не базуються на трансформерах, і відкриють шлях до розвитку без великих моделей.

Також — важливі дослідження у сфері агентів і багатоголових систем, а також у сфері людсько-машинної взаємодії, зокрема — мозково-комп’ютерних інтерфейсів.

7

Щоб уникнути «прірви штучного інтелекту» через нерівність можливостей

NBD: Що ви порадите у контексті поширених страхів, що штучний інтелект замінить людину, особливо — у сфері «синіх» професій? Чи достатньо у Нанкінському університеті програми «1+X+Y» для підготовки кадрів у епоху AI?

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

За прогнозами Всесвітнього економічного форуму, у 2025–2030 роках у світі зникне 9,2 мільйонів робочих місць, але з’явиться 17 мільйонів нових. Історія показує, що технології — це часткова заміна і довгострокове зростання. Важливо — щоб люди постійно навчалися і перекваліфіковувалися.

Якщо не буде систематичного навчання і підготовки, — можливий масовий безробіття. А якщо заздалегідь планувати, інвестувати у перепідготовку і нові курси — можна адаптуватися до змін.

Зображення: моніторинг у сфері людського догляду. Знімок відео

Тому у Нанкінському університеті пропонують «три адаптації»: по-перше, — підлаштовуватися під державні потреби, змінювати профілі підготовки відповідно до стратегій розвитку країни; по-друге, — враховувати особливості епохи, зокрема — цифровізацію і інтелектуалізацію. У 2024 році вперше у країні запроваджено обов’язковий курс з основ штучного інтелекту для всіх студентів, а також — підготовку викладачів, щоб не залишити позаду тих, хто не освоїть AI. По-третє, — враховувати індивідуальні особливості студентів і підбирати навчальні програми відповідно до їхніх потреб.

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

NBD: Що ще ви порадите або вважаєте важливим у розвитку штучного інтелекту?

Тан Тієню: Гадаю, потрібно звернути увагу на кілька аспектів:

По-перше, — регіональні і галузеві особливості застосування AI, щоб уникнути «прірви штучного інтелекту», яка може поглибити нерівність між регіонами і галузями, посилити соціальні протиріччя.

По-друге, — активізувати внутрішній попит, стимулювати застосування AI у споживчому секторі, створювати нові сценарії — наприклад, у сферах догляду, пенсійного забезпечення, освіти. Зокрема, якщо робот-помічник зможе бути добрим, безпечним і доступним за ціною — це стане «убивчим» застосунком. Але тут ще багато питань — стандарти, етика, безпека — їх потрібно вирішувати поступово у процесі розвитку.

Журналіст | Жанжуй

Редактор | Вень Duo

Візуалізація | Чен Гуаньюй

Верстка | Вень Duo

Координація | І Ци Цзян

**｜Щоденна економічна газета nbdnews — оригінальні статті｜

Заборонено без дозволу перепубліковувати, редагувати, копіювати або створювати дзеркальні копії.