Дочерняя компания Google хочет создать нейросеть, которая будет эффективнее ChatGPT

Об этом рассказал изданию Wired сооснователь и руководитель компании Демис Хассабис. Он объяснил, что в основе Gemini лежит большая языковая модель, схожая по своей природе с GPT-4. Но разработчики хотят добавить ей возможности по планированию и решению проблем. Для этого они хотят использовать наработки, задействованные в AlphaGo. Эта система в 2016 году смогла победить чемпиона мира по игре в настольную игру го. "У нас есть и другие инновации, которые окажутся достаточно интересными", – заверил Хассабис, но подробности не привел.

AlphaGo основана на так называемой технике "усиленного обучения", которую в свое время разработали в DeepMind. Она позволяет программе обучаться решению сложных проблем, требующих делать выбор, с помощью повторяющихся попыток и анализа обратной связи по их результатам. В ней также использовался метод под названием "дерево поиска" для изучения возможных ходов в го.

Gemini пока что находится на стадии разработки. Для завершения программы понадобится как минимум несколько месяцев, рассказал директор DeepMind. Затраты на разработку могут составить несколько десятков или даже сотен миллионов долларов США. Ожидается, что новая нейросеть поможет Google достойно ответить на вызов, созданный популярностью ChatGPT и других генеративных нейросетей.

DeepMind начала свою деятельность в области нейросетей в 2010 году как британский стартап для создания универсальной системы искусственного интеллекта. В 2014 году компанию приобрел Google. Разработки DeepMind привлекли всеобщее внимание в 2016 году, когда созданная ей нейросеть со счетом 4:1 обыграла чемпиона мира по игре в го корейца Ли Седоля, а в следующем году – неофициального лидера мирового рейтинга игроков в го китайца Кэ Цзе.