По АФОНСО ФЕРРЕЙРА*
Европейский Союз должен воспользоваться волнами, вызванными демократизацией моделей генеративного искусственного интеллекта.
Какие исследования в области искусственного интеллекта следует финансировать в рамках следующей программы исследований и разработок (НИОКР) Европейского Союза, Рамочная программа 10,[Я]? Размышляя над этим вопросом, я посчитал целесообразным обратиться за помощью к генеративной системе искусственного интеллекта. К сожалению, я никогда не слышал о FP10. Итак, вот текст, который я написал сам.
Хотя я не сделан из кремния, у меня есть некоторый опыт, позволяющий высказать свое мнение. Я координировал свой первый проект Рамочная программа в начале 1990-х годов, в начале своей карьеры, экспериментировавшей с обеими сторонами европейского финансового отдела – в качестве исследователя в CNRS во Франции.[II] и как ответственный за программы и политику Европейской комиссии. Основываясь на этой и последующих работах, я считаю, что моя главная рекомендация по Рамочная программа 10 следует избегать погони за тем, что только что сделали американские технологические компании. Вместо этого Европейский Союз должен попытаться профинансировать то, что они сделают дальше. Или после этого.
Позвольте мне привести вам пример того, как Европейскому Союзу не следует этого делать. Еще в 2000 году, когда Google запускал свою поисковую систему, изменившую мир, Комиссия была занята финансированием Рамочная программа в сетях с коммутацией каналов благодаря лоббированию со стороны действующих операторов связи из некоторых крупных государств-членов Европейского Союза. Позже Европейское сообщество осознало тот факт, что цифровое будущее будет основано на коммутации пакетов и так называемом Интернет-протоколе. Именно тогда лидеры Евросоюза решили, что Google нужен европейский конкурент, и начали призывать проекты – подождите – в поисковых системах.
Но к тому времени крупные технологические компании уже двинулись дальше. Они строили очень большие цифровые инфраструктуры в виде огромных центров обработки данных, чтобы собирать все возможные данные, а затем и некоторые. IBM, Google, Facebook, Amazon, Baidu, Tik-Tok и другие начали использовать эти данные для продвижения научных достижений в машинном обучении и других областях. А как насчет Европейского Союза на данный момент? С гордостью финансируемые проекты в области цифровой инфраструктуры и обработки данных.
Сейчас обсуждается генеративный искусственный интеллект (AGI).[III]. И мой вывод: нет. Рамочная программа 10 не должна вкладывать все свои средства в области искусственного интеллекта в позднюю разработку европейского аналога. Вместо этого давайте подумаем наперед. Пришло время мира, наркотиков и рок-н-ролла.
Искусственный интеллект для мира
Например, мы могли бы начать с сосредоточения внимания на мире. В настоящее время в Европейский Союз стучатся две ожесточенные войны. А как насчет финансирования проектов, направленных на использование искусственного интеллекта для исследований и инноваций, способствующих миру между людьми? Ведь данных о периодах войны и мира в истории и их динамике очень много. Существует также множество теорий войны и мира, а также исследований истоков конфликтов.
Итак Рамочная программа 10 он должен призывать к разумным способам использования искусственного интеллекта для решения проблем оптимизации, которые пытаются минимизировать вероятность войны или максимизировать вероятность мира, основываясь на таких параметрах, как диалоги и другие методы, позволяющие избежать конфликтов и новых, которые еще предстоит открыть. Конечно, это будет непросто, поскольку по умолчанию они мульти/меж/трансдисциплинарны; и найти хорошие показатели эффективности, безусловно, является непростой задачей. Но я уверен, что будет легко найти множество экспертов, готовых внести свой вклад в достижение столь разной цели. Кивнув Джону Леннону: все, что мы говорим, — это дать миру шанс.
Разработка лекарств — еще одна область, в которой инструменты машинного обучения могут принести большую пользу. Человечество получит еще большую выгоду от новых лекарств, которые можно будет разработать дешевле и быстрее. Как любит рекламировать Google, моделирование структуры белков — очень сложная задача. Из примерно 200 миллионов белков только 170 XNUMX были смоделированы, в основном очень умными группами докторантов, в то время, когда Альфа-фолд сделать Google[IV] был развит. Тогда Альфа-фолд продемонстрировали настолько высокий уровень точности в предложении белковых структур, что сообщество сочло проблему сворачивания белков решенной. Сейчас, опять же по данным Google, над этой проблемой работают 1,7 миллиона учёных. Альфа-фолд и более 18.000 XNUMX его цитат в научной литературе.
Конечно, уже существуют большие базы данных, связанные с лекарствами, которые можно использовать для обучения новых моделей, но в основном они принадлежат крупным фармацевтическим транснациональным корпорациям. Этим компаниям потребуются стимулы для сотрудничества друг с другом и с академическими исследователями. И есть некоторые выдающиеся и высокооплачиваемые области разработки лекарств, в которых искусственный интеллект может изменить нашу жизнь, например, исследования старения. О Рамочная программа 10 должна существовать программа искусственного интеллекта для разработки лекарств с сильной линией финансирования проектов, связанных с борьбой со старением и увеличением продолжительности жизни человека при хорошем состоянии здоровья. Это связано не столько с желанием жить вечно, сколько с желанием вечно оставаться молодым.
Давайте позволим тысячам проектов процветать
Наконец, Европейский Союз должен оседлать волны, вызванные демократизацией моделей генеративного искусственного интеллекта (IAG), которая произошла с тех пор, как OpenAI представила свой IAG в ноябре 2022 года и с момента появления модели IAG от Facebook. Лама[В], слил. Сегодня каждый может разрабатывать свои собственные модели генеративного искусственного интеллекта на ноутбуках. Это сила, которая требует использования на уровне Рамочная программа.
С помощью этих инструментов 10-й Рамочная программа должно обратиться к множеству небольших целевых исследовательских проектов, основанных на искусственном интеллекте. Должны быть как звонки без конкретной темы, оставляющие кандидатов открытыми для идеализированных областей применения, так и звонки с крупными, очень амбициозными и заранее определенными темами. Помимо проблем мира и фармацевтической промышленности, о которых мы только что упомянули, эти важные темы могут касаться биологии.
Например, что заставляет группу клеток печени вести себя как печень? Что такое сознание? Могут быть крупные проекты по социальным проблемам: как спасти человечество от коллапса, вызванного изменением климата, в то время как экономика продолжает расти? Идеальным был бы подход, аналогичный подходу венчурных капиталистов: многие проекты рассчитаны примерно на 42 месяца и финансируются максимум на 2 миллиона евро, хорошо синхронизированы, чтобы совпадать с трехлетним докторским сроком.
С Рамочная программа 10 октября мы начнем революцию в области искусственного интеллекта в науке. Мы приветствуем тех, кто собирается встряхнуть европейский исследовательский ландшафт.
*Афонсу Феррейра является директором по исследованиям CNRS, работает в Тулузском институте компьютерных исследований..
Перевод: Артур Скавоне.
Первоначально опубликовано в журнале наука/бизнес
Примечания переводчика
[Я] Um Рамочная программа - это программа Европейского Союза по финансированию исследований и инноваций, которая устанавливает приоритеты и цели для исследований и разработок на определенный период времени, направленная на развитие сотрудничества между странами-членами ЕС и поощрение передового опыта в области исследований и инноваций по всей Европе. (Северная Каролина)
[II] CNRS (Национальный центр научных исследований) — ведущая исследовательская организация Франции. (Северная Каролина)
[III] Генеративный искусственный интеллект — это отрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на способности создавать новые оригинальные данные, контент или информацию. Их часто используют в творческих задачах, таких как создание произведений искусства, дизайн с использованием искусственного интеллекта, создание контента и т. д. (Северная Каролина)
[IV] AlphaFold от Google — это программное обеспечение для искусственного интеллекта, разработанное DeepMind, компанией, занимающейся технологиями искусственного интеллекта, принадлежащей материнской компании Google Alphabet. AlphaFold был разработан для прогнозирования трехмерной структуры белков по их аминокислотным последовательностям. (Северная Каролина)
[В] По данным компании МЕТА, Лама — это доступная широкая языковая модель с открытым исходным кодом, предназначенная для разработчиков, исследователей и предприятий, позволяющая ответственно создавать, экспериментировать и масштабировать свои генеративные идеи искусственного интеллекта. (Северная Каролина)
земля круглая есть спасибо нашим читателям и сторонникам.
Помогите нам сохранить эту идею.
СПОСОБСТВОВАТЬ
