Фундаментальные научные открытия — ключ к развитию ИИ — эксперт

Главным ключом к созданию больших языковых моделей (LLM) для ИИ как в Китае, так и за рубежом являются прорывы в фундаментальной науке. Такое мнение высказал исполнительный заместитель директора Института искусственного интеллекта Университета Цинхуа Сунь Маосун 28 июля в интервью изданию Yicai Global.

Когда был запущен проект OpenAI ChatGPT, он увеличил разрыв между развитием ИИ в Китае и в остальном мире, сказал Сунь Маосун. Несмотря на то, что за последние полгода разрыв несколько сократился после погони, качественных изменений пока не произошло, отметил он.

По мнению Суня, для того чтобы Китай смог догнать передовые зарубежные разработки в области ИИ, важна фундаментальная наука. Проблема с LLM заключается в том, что до сих пор не ясно, как работает ChatGPT, добавил он, отметив, что даже исполнительный директор OpenAI Сэм Альтман признался, что не знает этого.

Ограничения существующих LLM, скорее всего, будут преодолены, чтобы облегчить создание теорий и моделей следующего поколения ИИ, если будут выяснены правила, касающиеся LLM, и механизм, лежащий в основе ChatGPT, отметил Сунь.

Китайские LLM должны больше внимания уделять «вертикальным приложениям» в конкретных отраслях, улучшая базовые возможности этих моделей, считает Сунь.

Помимо фундаментальной науки, Сунь также подчеркнул важность кадров. «Конкуренция в авангарде сектора ИИ — это конкуренция за таланты», — сказал Сунь.

Согласно последнему отчету Института научно-технической информации Китая, в прошлом году повысился мировой рейтинг 10 китайских индексов, связанных с ИИ, в основном в области талантов, образования, патентного производства и институциональных инноваций. Кроме того, число индексов, по которым Китай занял пять первых мест в мире, увеличилось до 18 в прошлом году с 15 в позапрошлом, причем индекс инноваций в области ИИ остается вторым по величине уже третий год подряд.

Однако Китаю всё еще необходимо совершенствовать создание базовых ресурсов, связанных с ИИ, отмечается в докладе, и по-прежнему существует разрыв между общим уровнем развития ИИ в Китае и в США.