Az emberiség történelme során mindig is lenyűgözte és inspirálta az emberek, filozófusok és innovátorok agyát az mesterséges intelligencia (MI) fogalma. Ez vitákat gerjesztett a gépek képességeiről és arról, hogy képesek-e olyan módon gondolkodni és interakcióba lépni, mint az emberek. Habár a technológiai singularitással kapcsolatos gondolat, amikor a gépek felülmutatják az emberi intelligenciát, ijesztőnek tűnhet, mégis érdekes kérdéseket vet fel a MI jövőjéről.
A számítástechnikai szakértők hagyományosan az MI lehetőségét azért nyitották meg, mert létezik egy univerzális számítógép – egy absztrakt eszköz, amely képes szimulálni az összes többi számítógépet. Alan Turing 1936-ban kidolgozott ez az elképzelés rámutat arra, hogy elegendő idővel és memóriával egy univerzális számítógép modellezheti és szimulálhatja a bonyolult folyamatokat, beleértve az emberi agyat és magát a természetet is.
Azonban fontos tudomásul venni, hogy az MI-nak sensorimotoros észlelésével és független túlélőösztönével kell rendelkeznie. Egy gép nem támaszkodhat kizárólag külső intelligenciára; képesnek kell lennie arra, hogy autonóm módon interakcióba lépjen a világgal. Turing ezt felismerte, sőt még annyira odáig ment, hogy becsülte, egy emberi agy szimulálása, ami egyben univerzális számítógépnek számít, viszonylag szerény erőforrásokat igényelne, hasonlóan egy mai laptophoz.
Turing bevezette azokat az ideákat is, amelyek a tesztet szolgálják arra, hogy meghatározzák, képes-e az MI emberi személyként átverni. Ahhoz, hogy átmenjen a Turing-teszten, az MI-nak egy olyan létesítménnyel kell interakcióba lépni egy emberi bíróval, anélkül, hogy észrevennék, hogy egy gépről van szó. Sokan úgy vélik, hogy az olyan kifinomult nyelvi modellek, mint a ChatGPT, amelyeket mély neurális hálózatok felhasználásával fejlesztettek ki, közelebb kerülnek ennek a mérföldkőnek eléréséhez.
Az intelligencia mechanizmusainak megértése
Egy kérdés felmerül, amikor megfontoljuk annak a lehetőségét, hogy létrehozunk-e egy univerzális szimulátort az MI számára: Az emberi agy működésének milyen átfogó ismerete van birtokunkban, amely lehetővé teszi ennek a szimulátornak a programozását? Sajnálatos módon a válasz egyértelműen nem. Az agy bonyolultsága és az emberi intelligencia mechanizmusai még mindig túlmutatnak a mi felfogásunkon.
Bár olyan MI modellek, mint a ChatGPT, lenyűgöző nyelvgenerálási képességeket mutatnak, gyakran elbuknak az alapvető logikai következtetéseknél. Például, amikor a számok közötti viszonyt kérdezik tőle, a ChatGPT-nek problémái adódnak az alapvető fogalmak megértésével. Ez rávilágít a jelenlegi MI rendszerek korlátaira, amelyek nagymértékben támaszkodnak adatvezérelt módszerekre és küzdenek a logikai következtetéssel.
A logikai következtetés, mint a legtöbb kognitív feladat, nem teljesen extrapolálható pusztán az adatokból. Ehhez az induktív és deduktív következtetések kombinációjára van szükség, amint azt matematikai bizonyítékok, mint a Pitagorasz-tétel, is bizonyítják. Egy mély megértés kifejlesztése bonyolult fogalmakról, például az absztrakt matematikáról, logikai következtetést igényel, amely nem kizárólag adatvezérelt megközelítések révén érhető el.
Ezenkívül az előrehaladott logikai következtetéshez szükséges számítási erőforrások jelentős kihívást jelentenek. Sok logikai probléma számításilag indokolhatatlan, és egyre nagyobb idő- és memóri erőforrásokat követelnek meg a megoldásaikhoz. Ezek a veleszületett korlátok felhívják a figyelmet arra, hogy jelenleg hiányzik tőlünk egy átfogó intelligenciateória.
Új horizontok feltárása
Az MI területének előrejutásához új perspektívákat kell elfogadnunk. A tudományos előrelépés sokszor abból a folyam
Gyakran ismételt kérdések
Mi az a singularitás?
A singularitás egy hipotetikus pillanatra utal, amikor az mesterséges intelligencia felülhaladja az emberi intelligenciát, jelentős társadalmi változásokhoz vezethetve.
Képesek a gépek olyan módon gondolkodni, mint az emberek?
Habár az jelenlegi MI rendszerek ígéretesek a nyelv megértésében és generálásában, a gépek még mindig nem rendelkeznek az emberi kognitív képességek ugyanazzal a szintjével.
Miért kihívást jelent az MI számára a logikai következtetés?
Az MI modellek elsősorban adatalapú megközelítéseken alapulnak, ami a logikai következtetést és az absztrakt gondolkodást nehezebbé teszi elérni. A logikai következtetés gyakran az induktív és deduktív következtetések kombinációját igényli, amelyet nem lehet kizárólag adatokból levezetni.
Melyek a jelenlegi MI rendszerek korlátai?
A jelenlegi MI rendszereknek erőforrás korlátai vannak, küzdenek a bonyolult logikai problémákkal, és hiányzik egy átfogó intelligenciateória.
Források:
Univerzális Számítógép – https://www.példapélda.hu
Alan Turing – https://www.példapélda.hu
ChatGPT – https://www.példapélda.hu
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar