Демис Хассабис, генеральный директор DeepMind компании Google, объявил о разработке новой системы ИИ под названием Gemini, которая превзойдет ChatGPT от OpenAI. Система Gemini, разрабатываемая DeepMind, объединяет технологию, лежащую в основе AlphaGo, с большой языковой моделью, аналогичной GPT-4. Объединив сильные стороны языковых моделей с возможностями игры, Gemini стремится предложить новые функциональные возможности, такие как решение проблем и планирование.
AlphaGo — новаторская программа, которая в 2016 году победила чемпиона по настольной игре Го. В программе используются методы обучения с усилением и древовидного поиска для освоения сложных игр, таких как Го. DeepMind планирует использовать этот опыт для расширения возможностей языковых моделей, что позволит им выполнять более широкий спектр задач в Интернете. Ожидается, что процесс разработки займет несколько месяцев и может стоить десятки или сотни миллионов долларов. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил в апреле, что стоимость создания GPT-4 составила более 100 миллионов долларов.
После завершения разработки Gemini может сыграть ключевую роль в ответе Google на конкурентную угрозу, исходящую от ChatGPT и других технологий генеративного ИИ. Хотя компания Google была пионером многочисленных методов ИИ, она предпочитает осторожно разрабатывать и внедрять продукты, основанные на этих инновациях. Однако после дебюта ChatGPT компания Google ускорила создание собственного чат-бота Bard и интегрировала генеративный ИИ в различные продукты, включая поисковую систему. Слияние DeepMind и основной лаборатории Google, Brain AI, привело к созданию Google DeepMind, команды, объединившей сильные стороны обеих организаций.
"Если вы посмотрите, на каком этапе развития искусственного интеллекта мы находимся, я бы сказал, что 80 или 90 процентов инноваций исходят от одной или другой организации", — сказал Хассабис. "Обе организации сделали много замечательных вещей за последнее десятилетие ."
Обучение такой крупной языковой модели, как GPT-4, включает в себя подачу огромного количества обработанного текста в программное обеспечение машинного обучения, что позволяет ему точно предсказывать последующие буквы и слова. Обучение с подкреплением, основанное на обратной связи с человеком, еще больше улучшает работу модели. Огромный опыт DeepMind в области обучения с подкреплением дает уникальное преимущество при разработке Gemini, открывая новые возможности, которые превосходят возможности традиционных языковых моделей.
