Wat kan ChatGPT ons vertel oor die evolusie van kunsmatige intelligensie?

In die afgelope dekade het kunsmatige intelligensie (KI) beide drome van 'n massiewe transformasie in die tegnologiebedryf en 'n diep angs rondom die potensiële gevolge daarvan ontlok. Elon Musk, 'n toonaangewende stem in die tegnologiebedryf, het hierdie dualiteit gedemonstreer. Hy beloof terselfdertyd 'n wêreld van outonome KI-aangedrewe motors terwyl ons waarsku van die risiko's verbonde aan KI, selfs 'n pouse in die ontwikkeling van KI. Dit is veral ironies aangesien Musk 'n vroeë belegger in OpenAI was, wat in 2015 gestig is.

Een van die opwindendste en kommerwekkendste ontwikkelings wat op die huidige golf van KI-navorsing ry, is outonome KI. Outonome KI-stelsels kan take verrig, besluite neem en aanpas by nuwe situasies op hul eie, sonder voortdurende menslike toesig of taak-vir-taak-programmering. Een van die bekendste voorbeelde op die oomblik is ChatGPT, 'n groot mylpaal in die evolusie van kunsmatige intelligensie. Kom ons kyk hoe ChatGPT ontstaan ​​het, waarheen dit op pad is en wat die tegnologie ons kan vertel oor die toekoms van KI.

Gebou na outonome KI

Die verhaal van kunsmatige intelligensie is 'n boeiende een van vooruitgang en samewerking oor dissiplines heen. Dit het in die vroeë 20ste eeu begin met die baanbrekerpogings van Santiago Ramón y Cajal, 'n neurowetenskaplike wat sy begrip van die menslike brein gebruik het om die konsep van neurale netwerke te skep, 'n hoeksteen van moderne KI. Neurale netwerke is rekenaarstelsels wat die struktuur van die menslike brein en senuweestelsel naboots om masjiengebaseerde intelligensie te produseer. 'n Ruk later was Alan Turing besig om die moderne rekenaar te ontwikkel en die Turing-toets voor te stel, 'n manier om te evalueer of 'n masjien mensagtige intelligente gedrag kan vertoon. Hierdie ontwikkelings het 'n golf van belangstelling in KI aangespoor.

As gevolg hiervan het John McCarthy, Marvin Minsky en Claude Shannon in die 1950's die vooruitsigte van KI ondersoek, en Frank Rosenblatt het die term "kunsmatige intelligensie" geskep. Die volgende dekades het twee groot deurbrake beleef. Die eerste was kundige stelsels, wat KI-stelsels is wat individueel ontwerp is om nis, bedryfspesifieke take uit te voer. Die tweede was natuurlike taalverwerkingstoepassings, soos vroeë chatbots. Met die koms van groot datastelle en steeds verbeterde rekenaarkrag in die 2000's en 2010's, het masjienleertegnieke gefloreer, wat ons na outonome KI gelei het.

Hierdie belangrike stap stel KI-stelsels in staat om komplekse take uit te voer sonder die behoefte van geval-tot-geval programmering, wat hulle oopmaak vir 'n wye reeks gebruike. Een so 'n outonome stelsel - Chat GPT van OpenAI - het natuurlik onlangs wyd bekend geword vir sy wonderlike vermoë om uit groot hoeveelhede data te leer en samehangende, mensagtige reaksies te genereer.

Wat het outonome AI moontlik gemaak?

So wat is die basis van ChatGPT? Ons mense het twee basiese vermoëns wat ons in staat stel om te dink. Ons besit kennis, of dit nou oor fisiese voorwerpe of konsepte gaan, en ons beskik oor 'n begrip van daardie dinge met betrekking tot komplekse strukture soos taal, logika, ens. Om daardie kennis en begrip na masjiene oor te dra is een van die moeilikste uitdagings in KI .

Met kennis alleen kon OpenAI se GPT-4-model nie meer as 'n enkele stukkie inligting hanteer nie. Met konteks alleen kon die tegnologie niks verstaan ​​van die voorwerpe of konsepte wat dit kontekstualiseer nie. Maar kombineer albei, en iets merkwaardigs gebeur. Die model kan outonoom word. Dit kan verstaan ​​en leer. Pas dit toe op teks, en jy het ChatGPT. Pas dit toe op motors, en jy het outonome bestuur, ensovoorts.

OpenAI is nie alleen in sy veld nie, en baie maatskappye ontwikkel al dekades lank masjienleeralgoritmes en gebruik neurale netwerke om algoritmes te produseer wat beide kennis en konteks kan hanteer. So wat het verander toe ChatGPT op die mark gekom het? Sommige mense het gewys op die verbysterende hoeveelheid data wat deur die internet verskaf word as die groot verandering wat ChatGPT aangevuur het. As dit egter al was wat nodig was, is dit waarskynlik dat Google OpenAI sou klop as gevolg van Google se oorheersing oor al daardie data. So, hoe het OpenAI dit gedoen?

Een van OpenAI se geheime wapens is 'n nuwe instrument genaamd versterking leer uit menslike terugvoer (RLHF). OpenAI het RHLF gebruik om die OpenAI-algoritme op te lei om beide kennis en konteks te verstaan. OpenAI het nie die idee van RLHF geskep nie, maar die maatskappy was van die eerstes wat so geheel en al daarop staatgemaak het vir die ontwikkeling van 'n groot taalmodel (LLM) soos ChatGPT.

RLHF het eenvoudig die algoritme toegelaat om self te korrigeer op grond van terugvoer. Dus, terwyl ChatGPT outonoom is in hoe dit 'n aanvanklike reaksie op 'n opdrag lewer, het dit 'n terugvoerstelsel wat dit laat weet of sy reaksie akkuraat of op een of ander manier problematies was. Dit beteken dat dit voortdurend beter en beter kan word sonder beduidende programmeringsveranderinge. Hierdie model het gelei tot 'n vinnig-leer kletsstelsel wat vinnig die wêreld deur die storm geneem het.

Sal outonome KI menslike werkers vervang?

Die nuwe era van outonome KI het begin. In die verlede het ons masjiene gehad wat verskeie konsepte tot 'n mate kon verstaan, maar slegs in hoogs spesifieke domeine en industrieë. Industriespesifieke KI-sagteware word byvoorbeeld al 'n geruime tyd in medisyne gebruik. Maar die soeke na outonome of algemene KI – wat beteken KI wat op sy eie kan funksioneer om 'n wye verskeidenheid take in verskeie velde met 'n mate van mensagtige intelligensie uit te voer – het uiteindelik wêreldwyd noemenswaardige resultate in 2022 opgelewer, toe Chat GPT handig en beslissend die Turing-toets geslaag het.

Dit is te verstane dat sommige mense begin vrees dat hul kundigheid, werk en selfs unieke menslike eienskappe vervang kan word deur intelligente KI-stelsels soos ChatGPT. Aan die ander kant, die slaag van die Turing-toets is nie 'n ideale aanwyser vir hoe "menslik" 'n spesifieke KI-stelsel kan wees.

Roger Penrose, wat die Nobelprys in Fisika in 2020 gewen het, voer byvoorbeeld aan dat die slaag van die Turing-toets nie noodwendig op ware intelligensie of bewussyn dui nie. Hy voer aan dat daar 'n fundamentele verskil is tussen die manier waarop rekenaars en mense inligting verwerk en dat masjiene nooit die tipe menslike denkprosesse wat tot bewussyn aanleiding gee, sal kan herhaal nie.

Om die Turing-toets te slaag is dus nie 'n ware maatstaf van intelligensie nie, want dit toets bloot 'n masjien se vermoë om menslike gedrag na te boots, eerder as sy vermoë om werklik die wêreld te verstaan ​​en daaroor te redeneer. Ware intelligensie vereis bewussyn en die vermoë om die aard van die werklikheid te verstaan, wat nie deur 'n masjien gerepliseer kan word nie. Dit beteken dat ChatGPT en ander soortgelyke sagteware, ver van ons te vervang, bloot gereedskap sal verskaf om ons te help om doeltreffendheid in 'n verskeidenheid velde te verbeter en te verhoog.

Harde Gedagtes

Masjiene sal dus baie take outonoom kan voltooi, op maniere wat ons nooit moontlik gedink het nie, van die verstaan ​​en skryf van inhoud, tot die beveiliging van groot hoeveelhede inligting, die uitvoer van delikate operasies en die bestuur van ons motors. Maar vir nou, ten minste in hierdie huidige tyd van tegnologie, hoef bekwame werkers nie vir hul werk te vrees nie. Selfs outonome KI-stelsels het nie menslike intelligensie nie. Hulle kan net beter as ons mense by sekere take verstaan ​​en presteer. Hulle is nie meer intelligent as ons in die algemeen nie, en hulle hou nie 'n noemenswaardige bedreiging vir ons lewenswyse in nie; ten minste nie in hierdie golf van KI-ontwikkeling nie.