Dirbtinis intelektas (DI) ir dideli kalbinių modelių duomenys tapo svarbiais turtiniais mūsų mokslinių atradimų siekimo įrankiais. Jie ne tik suteikia mums vertingų išteklių, bet taip pat suteikia įžvalgų į tikrąją intelekto prigimtį. Garsus neuro mokslininkas Deividas Ogelmanas tiki, kad įžengdami į pasaulį su kita intelekto forma, reikėtų tikėtis įdomių dalykų.
Ogelmanas mano, kad dirbtinis intelektas atrodo protingas, nes jis gali iš karto sintezuoti informaciją iš įvairių šaltinių internete. Naudodamas pažangius didelius kalbinius modelius, DI gali generuoti tikslius atsakymus į užklausas, suprasdamas kalbą ir sintaksę. Tačiau Ogelmanas pabrėžia, kad ši galimybė absorbuoti tekstą ir vykdyti statistinius modelius nereiškia intelekto ar sąmonės. Programos kaip „ChatGPT“ neturi supratimo, ką jos sako; jos tiesiog surinkia ir apdoroja informaciją stulbinančiu tempu.
Norėdamas iliustruoti šį punktą, Ogelmanas pristato kinų kambario sąvoką. Šis mąstymo eksperimentas siūlo, kad net jei DI sukurtas atrodyti kaip žmogus, jis neturi tikrojo intelekto. Eksperimentas įtraukia žmogų, kuris moka plytelių kalbą, ir kitą, kuris nežino kinų kalbos. Paskutinis yra kambaryje, pilne knygų su instrukcijomis, kaip reaguoti į kinų simbolius. Kai mokantis kalbėtojas perduoda žinutes, parašytas kinų kalba, nekinčiantis asmuo ieško tinkamų simbolių ir parinktų atitinkamus atsakymus. Nepaisant sėkmingo įtikinimo mokančiam kalbėtojui, kad jis moka kinų kalbą, nekinčiantis asmuo iš tikrųjų nežino kalbos; jis tiesiog naudojasi pateikta informacija.
Ogelmanas tvirtina, kad tradiciniai intelekto testai, tokiu kaip Turingo testas ar Lovelace’o testas, tinkamai nevertina tikrojo intelekto. Jis siūlo naują testą: ar sistema gali užsiimti moksliniais atradimais? Ogelmanas mano, kad tikras intelektas slypi galime atlikti tikrus mokslinius atradimus, nes tai yra vienas svarbiausių žmogaus intelekto aspektų.
Ogelmanas taip pat skirti tarp dviejų intelekto formų: 1 lygio ir 2 lygio mokslinių atradimų. 1 lygio mokslinių atradimų metu yra iš sintezuoti esamus faktus ar idėjas, siekiant rasti veikiančias sprendimus, tuo tarpu 2 lygio reikalauja originalios koncepcijos, siekiant padaryti revoliucinius mokslinius atradimus. 2 lygio mokslinių atradimų pavyzdžiai apima Einšteino reliatyvumo teoriją ir Darvino evoliucijos teoriją.
Nepaisant šių skirtumų, Ogelmanas pripažįsta, kad DI įrodė savo gebėjimą būti kūrybišku. Dideli kalbų modeliai yra sklandūs perkuriant informaciją ir generuojant naujas idėjas. Tačiau jiems sunku filtruoti informaciją remdamiesi žmogiškomis vertybėmis ir pageidavimais.
Žvelgiant į ateitį, Ogelmanas numato ateitį, kur DI bendradarbiaus su žmonėmis mokslinių atradimų srityje ir teiks nepakeičiamus asmeninius išteklius. Pajudėkite turėti konsultacijoms prieinamą AI terapeutą bet kuriuo metu, pritaikytą jūsų konkrečioms poreikį. DI technologijos pažanga siūlo šviesią ateitį, kur žmonės ir DI gali klestėti kartu.
Dažnai Užduodami Klausiakai (DUK)
- Kas yra dirbtinis intelektas (AI)?
- Kas yra dideli kalbų modeliai?
- Kas yra kinų kambario mąstymo eksperimentas?
- Kas yra Turingo testas?
- Kas yra Lovelace’o testas?
Dirbtinis intelektas, paprastai žinomas kaip DI, yra kompiuterių sistemų plėtros sritis, leidžiantiems vykdyti užduotis, kurios paprastai reikalautų žmogiškojo intelekto. Šios sistemos yra apmokomos suprasti, mąstyti ir prisitaikyti prie įvairių situacijų, siekdamos atkartoti žmogiškus sprendimų priėmimo procesus.
Dideli kalbų modeliai (DKM) yra dirbtinės neuroninio tinklo struktūros, sukurtos apdoroti ir suprasti didžiulius tekstinius duomenis. Jie leidžia programoms generuoti sąžiningą ir kontekstišką tekstą, imituojant žmogaus kalbos modelius ir kalbos supratimą.
Kinų kambario mąstymo eksperimentas yra teorinis scenarijus, kuris kelia klausimą, ar dirbtinis intelektas sistema, nepaisant atrodančio protingumo, iš tikrųjų supranta informaciją, kurią ji apdoroja. Jis apima žmogų, kuris nesupranta kinų kalbos, galėdamas suteikti tinkamus atsakymus į kinų žinutes, sekdamas kambaryje esančių knygų su informacija apie kinų simbolius nurodymus.
Turingo testas yra klasikinis vertinimo metodas, skirtas įvertinti mašinos gebėjimą parodyti protingą elgesį, nesiskiriantį nuo žmogaus. Alanas Turingas pasiūlė šį testą, kuriame žmogus įvertina, ar jis bendrauja su žmogumi ar mašina per tekstini sąsają.
Lovelace’o testas yra dar vienas vertinimo konceptas, susijęs su DI sistemų gebėjimais. Pavadintas po Ados Lovelace, anglų matematikės, testas susitelkia ties vertinant, ar mašina gali generuoti išvestis, kurios pranoktų tai, ką pradininkai įvedė. Jis tyrinėja mašinos gebėjimą parodyti kūrybiškumą ir generuoti naują turinį.
Šaltiniai:
– Natural History Museum of Utah: nhmu.utah.edu
The source of the article is from the blog enp.gr