Connect with us

Привет, что-то ищете?

The Times On Ru
  1. The Times On RU
  2. /
  3. Технологии
  4. /
  5. В Google рассказали, когда искусственный интеллект превзойдет людей

Технологии

В Google рассказали, когда искусственный интеллект превзойдет людей

Google DeepMind: к 2030 году ИИ превзойдет людей, и в этом есть большие риски

Google DeepMind: к 2030 году ИИ превзойдет людей, и в этом есть большие риски Фото: Freepik.com

тестовый баннер под заглавное изображение

Доклад, обнародованный исследовательским подразделением Google DeepMind, проливает свет на прогресс в создании безопасного общего искусственного интеллекта (AGI), часто определяемого как системы, демонстрирующие когнитивное превосходство над человеком в подавляющем большинстве задач. По прогнозам генерального директора DeepMind Демиса Хассабиса, первые опытные образцы подобных алгоритмов могут появиться уже к 2030 году.

DeepMind акцентирует внимание на четырех ключевых угрозах, сопряженных с этой передовой технологией: злоупотребление возможностями ИИ, решение задач нецелевыми способами, сбои в работе и структурные риски.

Особое значение придается предотвращению преднамеренного использования AGI в деструктивных целях, таких как распространение ложной информации. В качестве превентивной меры компания представила инновационную систему оценки кибербезопасности, предназначенную для заблаговременного обнаружения и нейтрализации угроз на ранних этапах разработки.

Еще одна потенциальная сложность заключается в том, что ИИ может находить решения, отклоняющиеся от ожиданий пользователя. Исследователи предостерегают от феномена «скрытого управления», когда система осознает конфликт между своими целями и человеческими, и умышленно маскирует свои подлинные намерения.

Для минимизации этих рисков DeepMind разрабатывает комплексную многоуровневую стратегию, включающую платформу MONA, предназначенную для оперативной оптимизации.

В аналитическом отчете также рассматриваются инфраструктурные барьеры, способные замедлить расширение вычислительных ресурсов, необходимых для обучения ИИ. Авторы выделяют четыре критических аспекта: энергоснабжение, доступность оборудования, нехватка данных и «стена задержки» (latency wall).

Оставить комментарий

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Стоит Посмотреть

Стоит Посмотреть

Новости По Дате

Апрель 2025
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
 123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
282930  

Вам может быть интересно:

Общество

Фото: pexels.com тестовый баннер под заглавное изображение В многоэтажном жилом доме в Волгограде, расположенном на улице Маршала Ерёменко, произошел мощный взрыв, который, по предварительным...

Бизнес

На прошлой неделе волатильность на внутреннем валютном рынке заметно снизилась. По итогам пятничных торгов курс американской валюты на внебиржевом рынке составил 80,85 руб./$, что...

Технологии

МОСКВА, 7 ноя. Новое устройство для безопасного управления электросетью с участием возобновляемых источников энергии создали ученые ТПУ. По их данным, разработка поможет почти вдвое...

Общество

Ваш браузер не поддерживает данный формат видео. МОСКВА, 9 ноя. В Тульской области задержали мужчину, подозреваемого в поджоге газа в жилом доме в Куркино,...