Kol artificialios inteligentijos žengiant į ateitį, vizionieriai, kaip OpenAI komanda ir figūros, kaip Markas Zuckerbergas, siekia bendro tikslo: kurti dirbtinę inteligenciją, kuri galėtų konkuruoti su žmogaus protu ir tuo pačiu būti saugi ir naudinga žmonėms. Iššūkis yra reikšmingas, kadangi net ekspertai visiškai nesupranta sąmonės ar įvairių žmogaus smegenų dalys.
Mokslininkai kreipiasi į naują metodą, siekdami suprasti, kaip žmonės išmoksta kalbėti nuo pat mažų dienų. Vietoj invazinių procedūrų ar sudėtingos medicininės analizės mokslininkai planuoja pritvirtinti į kūdikius GoPro kameras. Ši neinvazinė technika siekia suteikti didelį duomenų kiekį apie kalbos įsisavinimą. Stebėdami vaikų perspektyvą, kai jie juda savo aplinka ir bendrauja su kitais, šie mokslininkai tiki įgyję įžvalgų, kurios galėtų atskleisti žmogiško mokymosi ir mąstymo paslaptis.
Šie pastangos yra dalis platesnio siekio sukurti dirbtines inteligentijos sistemas, galinčias mokytis ir mąstyti panašiai kaip žmogus, keliuose, kuriose mažai kas ėjo, siekiant apdovanoti mašinas suvokimu, kuris iki šiol buvo unikalus žmogui. Tokių projektų sėkmė galėtų pranešti apie naują kognityvinės technologijos erą, transformuojant žmonių ir mašinų sąveikos būdus ir išblaskant ribą tarp dirbtinės ir natūralios inteligentijos.
Svarbūs klausimai ir atsakymai:
– Koks yra dirbtinės inteligentijos tyrimų, mėginančių įkūnyti žmogaus inteligenciją, galutinis tikslas? Svarbiausias tikslas yra kurti dirbtinės inteligentijos sistemas, galinčias mokytis, mąstyti, prisitaikyti ir veikti lygiavertiškai su žmogišku intelektu, kartu būdamas saugias ir naudingas žmonijai.
– Koks naujovinis metodas mokslininkai naudoja suprasti žmogišką kalbos įsisavinimą? Mokslininkai naudoja GoPro kameras, pritvirtintas prie kūdikių, surinkdami duomenis apie kalbos mokymą neinvaziniu būdu, analizuodami vaiko požiūrį per ankstyvą vystymąsi.
– Kodėl dirbtinės inteligencijos atkūrimas yra reikšmingas iššūkis? Iššūkis kyla iš nepilnos sąmonės ir žmogaus smegenų sudėtingų veiksmų supratimo, dėl ko tokių kompleksiškumų atkartojimas mašinose yra sudėtingas.
Iš išvadžių:
Societal Impact: technologijų tobulėjimas, kuris gali vesti prie visuomenės pokyčių
Neprognozuojamumas: kuo labiau protinga ir autonomiška dirbtinės inteligentijos sistema tampa, tuo sunkiau ją gali būti numatyti ir kontroliuoti jos veiksmus.
Prieiga: dirbtinė inteligencija gali padėti tiems su negalia, suteikdama jiems naujų būdų sąveikauti su technologija ir aplinka.