Ce ne poate spune ChatGPT despre evoluția inteligenței artificiale?

În ultimul deceniu, inteligența artificială (AI) a stârnit atât vise de transformare masivă în industria tehnologiei, cât și o anxietate profundă în jurul potențialelor sale ramificații. Elon Musk, o voce lider în industria tehnologiei, a demonstrat această dualitate. În același timp, el promite o lume de mașini autonome alimentate cu inteligență artificială avertizându-ne a riscurilor asociate cu IA, solicitând chiar o pauză în dezvoltarea IA. Acest lucru este mai ales ironic, având în vedere că Musk a fost un investitor timpuriu în OpenAI, fondat în 2015.

Una dintre cele mai interesante și îngrijorătoare evoluții care se află pe valul actual de cercetare AI este AI autonomă. Sistemele AI autonome pot îndeplini sarcini, pot lua decizii și se pot adapta la situații noi pe cont propriu, fără supraveghere umană continuă sau programare sarcină cu sarcină. Unul dintre cele mai cunoscute exemple în acest moment este ChatGPT, o piatră de hotar majoră în evoluția inteligenței artificiale. Să vedem cum a apărut ChatGPT, încotro se îndreaptă și ce ne poate spune tehnologia despre viitorul AI.

Construirea către IA autonomă

Povestea inteligenței artificiale este una captivantă a progresului și a colaborării între discipline. A început la începutul secolului al XX-lea, cu eforturile de pionierat ale lui Santiago Ramón y Cajal, un neuroștiință care și-a folosit înțelegerea creierului uman pentru a crea conceptul de rețele neuronale, o piatră de temelie a inteligenței artificiale moderne. Rețelele neuronale sunt sisteme informatice care emulează structura creierului uman și a sistemului nervos pentru a produce inteligență bazată pe mașini. Un timp mai târziu, Alan Turing era ocupat să dezvolte computerul modern și să propună Testul Turing, un mijloc de a evalua dacă o mașină ar putea prezenta un comportament inteligent asemănător omului. Aceste evoluții au stimulat un val de interes pentru AI.

Drept urmare, anii 1950 i-au văzut pe John McCarthy, Marvin Minsky și Claude Shannon să exploreze perspectivele inteligenței artificiale, iar Frank Rosenblatt a inventat termenul de „inteligență artificială”. Următoarele decenii au cunoscut două descoperiri majore. Primul a fost sistemele expert, care sunt sisteme AI care sunt concepute individual pentru a îndeplini sarcini de nișă, specifice industriei. Al doilea au fost aplicațiile de procesare a limbajului natural, cum ar fi chatbot-urile timpurii. Odată cu apariția seturilor mari de date și a puterii de calcul în continuă îmbunătățire în anii 2000 și 2010, tehnicile de învățare automată au înflorit, conducându-ne la IA autonomă.

Acest pas semnificativ permite sistemelor AI să efectueze sarcini complexe fără a fi nevoie de programare de la caz la caz, deschizându-le pentru o gamă largă de utilizări. Un astfel de sistem autonom – Chat GPT de la OpenAI – a devenit, desigur, recent cunoscut pe scară largă pentru capacitatea sa uimitoare de a învăța din cantități mari de date și de a genera răspunsuri coerente, asemănătoare omului.

Ce a făcut posibilă IA autonomă?

Deci, care este baza ChatGPT? Noi, oamenii, avem două capacități de bază care ne permit să gândim. Deținem cunoștințe, fie că este vorba despre obiecte fizice sau despre concepte, și deținem o înțelegere a acestor lucruri în relație cu structuri complexe precum limbajul, logica etc. A fi capabil să transferăm aceste cunoștințe și înțelegere către mașini este una dintre cele mai grele provocări ale AI. .

Doar cu cunoștințe, modelul GPT-4 al OpenAI nu a putut gestiona mai mult de o singură informație. Cu doar contextul, tehnologia nu putea înțelege nimic despre obiectele sau conceptele pe care le contextualiza. Dar combinați ambele și se întâmplă ceva remarcabil. Modelul poate deveni autonom. Poate înțelege și învăța. Aplicați asta textului și aveți ChatGPT. Aplicați-l pe mașini și aveți condus autonom și așa mai departe.

OpenAI nu este singurul în domeniul său, iar multe companii au dezvoltat algoritmi de învățare automată și au folosit rețele neuronale pentru a produce algoritmi care pot gestiona atât cunoștințele, cât și contextul de zeci de ani. Deci, ce s-a schimbat când ChatGPT a apărut pe piață? Unii oameni au subliniat cantitatea uluitoare de date furnizate de internet ca fiind marea schimbare care a alimentat ChatGPT. Cu toate acestea, dacă asta ar fi fost tot ceea ce era necesar, este probabil că Google ar fi învins OpenAI din cauza dominației Google asupra tuturor acestor date. Deci, cum a făcut OpenAI?

Una dintre armele secrete ale OpenAI este un nou instrument numit învățare prin consolidare din feedbackul uman (RLHF). OpenAI a folosit RHLF pentru a antrena algoritmul OpenAI pentru a înțelege atât cunoștințele, cât și contextul. OpenAI nu a creat ideea de RLHF, dar compania a fost printre primele care s-au bazat atât de mult pe aceasta pentru dezvoltarea unui model de limbaj mare (LLM) precum ChatGPT.

RLHF a permis pur și simplu algoritmului să se autocorecteze pe baza feedback-ului. Deci, în timp ce ChatGPT este autonom în ceea ce privește modul în care produce un răspuns inițial la un prompt, are un sistem de feedback care îi permite să știe dacă răspunsul său a fost corect sau într-un fel problematic. Asta înseamnă că poate deveni din ce în ce mai bun fără modificări semnificative de programare. Acest model a dus la un sistem de chat cu învățare rapidă care a luat rapid lumea cu asalt.

AI autonom va înlocui lucrătorii umani?

Noua era a IA autonomă a început. În trecut, aveam mașini care puteau înțelege diferite concepte într-o anumită măsură, dar numai în domenii și industrii foarte specifice. De exemplu, software-ul AI specific industriei a fost folosit în medicină de ceva timp. Dar căutarea AI autonomă sau generală – adică AI care ar putea funcționa singură pentru a îndeplini o mare varietate de sarcini în diverse domenii cu un grad de inteligență umană – a produs în sfârșit rezultate demne de remarcat la nivel global în 2022, când Chat GPT cu ușurință și hotărâre. a trecut testul Turing.

De înțeles, unii oameni încep să se teamă că expertiza lor, locurile de muncă și chiar calitățile unice umane pot fi înlocuite de sisteme inteligente de inteligență artificială precum ChatGPT. Pe de altă parte, trecerea testului Turing nu este un indicator ideal pentru cât de „asemănător uman” poate fi un anumit sistem AI.

De exemplu, Roger Penrose, care a câștigat Premiul Nobel pentru Fizică în 2020, susține că trecerea testului Turing nu indică neapărat inteligența sau conștiința adevărată. El susține că există o diferență fundamentală între modul în care computerele și oamenii procesează informațiile și că mașinile nu vor putea niciodată să reproducă tipul de procese ale gândirii umane care dau naștere conștiinței.

Așadar, trecerea testului Turing nu este o adevărată măsură a inteligenței, pentru că testează doar capacitatea unei mașini de a imita comportamentul uman, mai degrabă decât capacitatea sa de a înțelege și a gândi cu adevărat lumea. Inteligența adevărată necesită conștiință și capacitatea de a înțelege natura realității, care nu poate fi replicată de o mașină. Asta înseamnă că, departe de a ne înlocui, ChatGPT și alte programe similare vor oferi pur și simplu instrumente care să ne ajute să îmbunătățim și să creștem eficiența într-o varietate de domenii.

Gânduri finale

Așadar, mașinile vor putea îndeplini multe sarcini în mod autonom, în moduri pe care nu le-am crezut niciodată posibile, de la înțelegerea și scrierea conținutului, până la securizarea unor cantități mari de informații, efectuarea de intervenții chirurgicale delicate și conducerea mașinilor noastre. Dar, deocamdată, cel puțin în această era actuală a tehnologiei, lucrătorii capabili nu trebuie să se teamă pentru locurile lor de muncă. Nici măcar sistemele AI autonome nu au inteligență umană. Pur și simplu pot înțelege și performa mai bine decât noi, oamenii, la anumite sarcini. Ei nu sunt mai inteligenți decât noi în general și nu reprezintă o amenințare semnificativă pentru modul nostru de viață; cel puțin, nu în acest val de dezvoltare a AI.