Matematyk i ekspert ds. sztucznej inteligencji kwestionuje założenia dotyczące przewagi SI
W dziedzinie postępu technologicznego Yann LeCun, znany francuski matematyk i wiceprezes Meta odpowiedzialny za badania nad SI, przedstawił pouczającą perspektywę podczas oświadczenia, które było cytowane przez agencję informacyjną TASS. LeCun rzuca światło na możliwości obecnych systemów sztucznej inteligencji, szczególnie opartych na dużych modelach językowych (LLM), takich jak ChatGPT. Wyjaśnił, że pomimo ich zaawansowania, te systemy SI nie osiągną poziomu zrozumienia i funkcjonalności inherentnych dla ludzkiej inteligencji.
Szybki rozwój produktów opartych na SI wzbudził obawy i spekulacje, że te systemy wkrótce zrównają się z ludzką inteligencją. Warto zauważyć, że przedsiębiorca technologiczny Elon Musk w marcu ubiegłego roku spekulował, że SI może przewyższyć inteligencję jakiegokolwiek człowieka do 2025 roku. LeCun wyraził jednak sceptycyzm co do takich twierdzeń w rozmowie z Financial Times.
Rdzeń argumentu LeCuna koncentrował się wokół inherentnych ograniczeń dużych modeli językowych, zauważając ich wyjątkowo ograniczone zrozumienie logiki, brak zrozumienia świata rzeczywistego, brak trwałej pamięci i brak zdolności do planowania hierarchicznego — czyli osiągania celów poprzez rozwiązywanie sekwencji mniejszych problemów. Wyraźnie, choć SI nadal się rozwija, wciąż pozostaje znacznie odsunięte od dorównania złożonej mocy poznawczej ludzi.
Złożoność porównania SI do ludzkiej inteligencji
Podczas dyskusji na temat sztucznej inteligencji jedno ważne pytanie brzmi: Jak podejście SI do uczenia się i rozwiązywania problemów porównuje się z ludzką inteligencją? Yann LeCun sugeruje, że SI, zwłaszcza poprzez duże modele językowe, nie opanowuje logiki ani nie posiada prawdziwego zrozumienia świata rzeczywistego w taki holistyczny sposób, jak ludzie. Ludzie potrafią tworzyć trwałe wspomnienia i planować działania, rozwiązując hierarchicznie serię mniejszych problemów. Obecna SI, w przeciwieństwie, zazwyczaj działa w ramach danych, na których zostało wytrenowane, i brakuje jej zdolności do prawdziwego zrozumienia kontekstu czy generowania spostrzeżeń opartych na wszechstronnym światopoglądzie.
Główne wyzwania i kontrowersje związane z porównywaniem systemów SI do ludzkiej inteligencji obejmują:
– Zrozumienie i Inteligencja: Systemy SI często brakuje zdolności wnioskowania na podstawie zdrowego rozsądku oraz zrozumienia kontekstu tak, jak robią to ludzie. Potrafią przetwarzać informacje i generować wyniki na podstawie wzorców, ale nie są w stanie prawdziwie zrozumieć znaczenia danych.
– Świadomość i Emocje: SI nie posiada świadomości ani emocji, które odgrywają istotną rolę w podejmowaniu decyzji oraz twórczości.
– Efektywność uczenia się: Ludzie potrafią uczyć się na podstawie kilku przykładów czy doświadczeń, podczas gdy SI często wymaga ogromnych ilości danych, aby osiągnąć podobny poziom wydajności.
– Wpływ Etyczny i Społeczny: Istnieją obawy etyczne związane z SI, takie jak uprzedzenia we wnioskowaniu, potencjalna utrata miejsc pracy oraz konsekwencje rozwoju autonomicznych systemów SI.
Zalety systemów SI obejmują zdolność do szybkiego przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych, wykonywanie powtarzalnych zadań w dużej ilości bez zmęczenia oraz pomoc w skomplikowanych obliczeniach, które mogą być trudne lub czasochłonne dla ludzi. Mogą one również być użyteczne w środowiskach lub sytuacjach, które mogą stanowić zagrożenie dla ludzi.
Z drugiej strony, wady obejmują ich ograniczenia w zrozumieniu i adaptacji do nowych i złożonych sytuacji, których nie obejmują dane treningowe. Istnieje także ryzyko utrwalania uprzedzeń obecnych w danych, na których zostały wytrenowane. Dodatkowo, nadmierne uzależnienie od SI może prowadzić do utraty miejsc pracy w określonych sektorach.
Dla osób zainteresowanych dalszym zgłębianiem tematu SI i porównywaniem go do ludzkiej inteligencji, godne zaufania i istotne domeny do odwiedzenia obejmują:
– Meta: Firma, w której Yann LeCun pełni funkcję wiceprezesa ds. badań nad SI.
– Financial Times: Żródło, w którym często są donoszone oświadczenia badaczy SI, takich jak Yann LeCun.
– OpenAI: Organizacja odpowiedzialna za rozwój zaawansowanych modeli SI, takich jak ChatGPT.
Mimo że konkretnych artykułów ani oświadczeń nie podano jako linków, główne domeny zapewniają bogactwo informacji na temat trwającego rozwoju, stosowania i implikacji technologii SI.