Co nám může ChatGPT říci o vývoji umělé inteligence?

V posledním desetiletí vyvolala umělá inteligence (AI) jak sny o masivní transformaci v technologickém průmyslu, tak hlubokou úzkost z jeho potenciálních důsledků. Elon Musk, přední hlas v technologickém průmyslu, tuto dualitu prokázal. Zároveň slibuje svět autonomních aut poháněných umělou inteligencí nás varuje rizik spojených s umělou inteligencí, a dokonce si vyžádaly pauzu ve vývoji umělé inteligence. To je obzvláště ironické vzhledem k tomu, že Musk byl prvním investorem do OpenAI, založeného v roce 2015.

Jedním z nejzajímavějších a nejzajímavějších vývojů na současné vlně výzkumu AI je autonomní AI. Autonomní systémy umělé inteligence mohou samy provádět úkoly, rozhodovat se a přizpůsobovat se novým situacím, bez neustálého lidského dohledu nebo programování úkol po úkolu. Jedním z nejznámějších příkladů v současnosti je ChatGPT, hlavní milník ve vývoji umělé inteligence. Podívejme se, jak ChatGPT vznikl, kam směřuje a co nám technologie může prozradit o budoucnosti AI.

Budování směrem k autonomní AI

Příběh umělé inteligence je strhující příběh o pokroku a spolupráci napříč obory. Začalo to na počátku 20. století průkopnickým úsilím Santiaga Ramóna y Cajala, neurovědce, který využil své znalosti lidského mozku k vytvoření konceptu neuronových sítí, základního kamene moderní umělé inteligence. Neuronové sítě jsou počítačové systémy, které emulují strukturu lidského mozku a nervového systému, aby produkovaly strojovou inteligenci. O nějaký čas později byl Alan Turing zaneprázdněn vývojem moderního počítače a navrhováním Turingova testu, prostředku k vyhodnocení, zda stroj může vykazovat inteligentní chování podobné lidem. Tento vývoj podnítil vlnu zájmu o AI.

Výsledkem bylo, že v 1950. letech 2000. století John McCarthy, Marvin Minsky a Claude Shannon zkoumali vyhlídky AI a Frank Rosenblatt vytvořil termín „umělá inteligence“. Následující desetiletí přinesla dva zásadní průlomy. První byly expertní systémy, což jsou systémy umělé inteligence, které jsou individuálně navrženy tak, aby prováděly úzce specializované, oborově specifické úkoly. Druhým byly aplikace pro zpracování přirozeného jazyka, jako první chatboti. S příchodem velkých datových souborů a stále se zlepšujícího výpočetního výkonu v 2010 a XNUMX, techniky strojového učení vzkvétaly, což nás přivedlo k autonomní AI.

Tento významný krok umožňuje systémům umělé inteligence provádět složité úkoly bez nutnosti programování případ od případu, což jim otevírá širokou škálu použití. Jeden takový autonomní systém – Chat GPT od OpenAI – se samozřejmě nedávno stal široce známým pro svou úžasnou schopnost učit se z obrovského množství dat a generovat koherentní reakce podobné lidem.

Co umožnilo autonomní AI?

Co je tedy základem ChatGPT? My lidé máme dvě základní schopnosti, které nám umožňují myslet. Máme znalosti, ať už jde o fyzické objekty nebo koncepty, a rozumíme těmto věcem ve vztahu ke složitým strukturám, jako je jazyk, logika atd. Schopnost přenést tyto znalosti a porozumění do strojů je jednou z nejtěžších výzev v AI. .

Model GPT-4 OpenAI se samotnými znalostmi nezvládl více než jednu informaci. Díky samotnému kontextu nemohla technologie porozumět ničemu o objektech nebo konceptech, které kontextualizovala. Ale zkombinujte obojí a stane se něco pozoruhodného. Model se může stát autonomním. Dokáže pochopit a naučit se. Použijte to na text a máte ChatGPT. Aplikujte to na auta a máte autonomní řízení a tak dále.

OpenAI není ve svém oboru sama a mnoho společností vyvíjí algoritmy strojového učení a využívá neuronové sítě k výrobě algoritmů, které dokážou zpracovat znalosti i kontext po celá desetiletí. Co se tedy změnilo, když ChatGPT přišel na trh? Někteří lidé poukázali na ohromující množství dat poskytovaných internetem jako na velkou změnu, která poháněla ChatGPT. Pokud by to však bylo vše, co bylo potřeba, je pravděpodobné, že by Google porazil OpenAI kvůli dominanci Googlu nad všemi těmito daty. Jak to tedy OpenAI dokázala?

Jednou z tajných zbraní OpenAI je nový nástroj nazvaný posílení učení z lidské zpětné vazby (RLHF). OpenAI použilo RHLF k trénování algoritmu OpenAI, aby porozuměl znalostem i kontextu. OpenAI nevytvořila myšlenku RLHF, ale společnost byla mezi prvními, kteří se na něj tak plně spoléhali při vývoji velkého jazykového modelu (LLM), jako je ChatGPT.

RLHF jednoduše umožnila, aby se algoritmus sám opravoval na základě zpětné vazby. Takže zatímco ChatGPT je autonomní v tom, jak vytváří počáteční odpověď na výzvu, má systém zpětné vazby, který mu dává vědět, zda jeho odpověď byla přesná nebo nějakým způsobem problematická. To znamená, že se může neustále zlepšovat bez významných změn v programování. Tento model vyústil v rychle se učící chatovací systém, který rychle vzal svět útokem.

Nahradí autonomní AI lidské pracovníky?

Nový věk autonomní umělé inteligence začal. V minulosti jsme měli stroje, které dokázaly do určité míry porozumět různým konceptům, ale pouze ve vysoce specifických oblastech a odvětvích. V medicíně se již nějakou dobu používá například průmyslově specifický software AI. Ale hledání autonomní nebo obecné umělé inteligence – tedy umělé inteligence, která by mohla fungovat sama o sobě k provádění široké škály úkolů v různých oblastech se stupněm lidské inteligence – nakonec přineslo celosvětově pozoruhodné výsledky v roce 2022, kdy Chat GPT obratně a rozhodně prošel Turingovým testem.

Je pochopitelné, že někteří lidé se začínají bát, že jejich odbornost, zaměstnání a dokonce i jedinečné lidské vlastnosti mohou být nahrazeny inteligentními systémy umělé inteligence, jako je ChatGPT. Na druhou stranu, absolvování Turingova testu není ideálním ukazatelem toho, jak „lidský“ může být konkrétní systém umělé inteligence.

Například Roger Penrose, který v roce 2020 získal Nobelovu cenu za fyziku, tvrdí, že absolvování Turingova testu nemusí nutně znamenat skutečnou inteligenci nebo vědomí. Tvrdí, že existuje zásadní rozdíl mezi způsobem, jakým počítače a lidé zpracovávají informace, a tím, že stroje nikdy nebudou schopny replikovat typ lidských myšlenkových procesů, které dávají vzniknout vědomí.

Absolvování Turingova testu tedy není skutečným měřítkem inteligence, protože pouze testuje schopnost stroje napodobovat lidské chování, spíše než jeho schopnost skutečně rozumět světu a uvažovat o něm. Skutečná inteligence vyžaduje vědomí a schopnost porozumět podstatě reality, kterou nelze replikovat strojem. To znamená, že nás ChatGPT a další podobný software zdaleka nenahradí, ale pouze poskytne nástroje, které nám pomohou zlepšit a zvýšit efektivitu v různých oblastech.

Závěrečné úvahy

Stroje tedy budou schopny dokončit mnoho úkolů autonomně, způsoby, které jsme nikdy nepovažovali za možné, od porozumění a psaní obsahu až po zabezpečení obrovského množství informací, provádění jemných operací a řízení našich aut. Ale prozatím, alespoň v současné době technologií, se schopní pracovníci nemusí bát o svá místa. Dokonce ani autonomní systémy AI nemají lidskou inteligenci. Mohou prostě rozumět a fungovat lépe než my lidé v určitých úkolech. Nejsou celkově inteligentnější než my a nepředstavují významnou hrozbu pro náš způsob života; alespoň ne v této vlně vývoje AI.