Ce ne poate spune ChatGPT despre evoluția inteligenței artificiale?

În ultimul deceniu, inteligența artificială (IA) a generat atât vise de transformare masivă în industria tehnologică, cât și o profundă anxietate cu privire la posibilele sale implicații. Elon Musk, o voce de frunte în industria tehnologică, a demonstrat această dualitate. El promite în același timp o lume cu mașini autonome alimentate de IA, dar și avertizează asupra riscurilor asociate cu IA, cerând chiar o pauză în dezvoltarea acesteia. Este ironic, având în vedere că Musk a fost un investitor timpuriu în OpenAI, fondat în 2015.

Unul dintre cele mai interesante și îngrijorătoare dezvoltări din valul actual de cercetare a IA este IA autonomă. Sistemele de IA autonomă pot efectua sarcini, lua decizii și se pot adapta la situații noi, fără supraveghere umană continuă sau programare de la sarcină la sarcină. Unul dintre cele mai cunoscute exemple în acest moment este ChatGPT, un punct de referință major în evoluția inteligenței artificiale. Să vedem cum a apărut ChatGPT, încotro se îndreaptă și ce ne poate spune tehnologia despre viitorul IA.

Construirea către IA autonomă

Povestea inteligenței artificiale este una captivantă de progres și colaborare între discipline. A început la începutul secolului al XX-lea cu eforturile pionierilor precum Santiago Ramón y Cajal, un neuroștiințific care a folosit înțelegerea sa despre creierul uman pentru a crea conceptul de rețele neuronale, o piatră de temelie a IA modernă. Rețelele neuronale sunt sisteme de calculatoare care imită structura creierului și sistemului nervos uman pentru a produce inteligență bazată pe mașini. La un moment dat, Alan Turing a fost ocupat cu dezvoltarea calculatorului modern și a propus Testul Turing, un mijloc de evaluare a capacității unei mașini de a afișa comportament inteligent similar celui uman. Aceste dezvoltări au declanșat o undă de interes în IA.

Ca urmare, anii 1950 au văzut pe John McCarthy, Marvin Minsky și Claude Shannon explorând perspectivele IA, iar Frank Rosenblatt a inventat termenul “inteligență artificială”. Deceniile următoare au adus două descoperiri majore. Prima a fost sistemele expert, care sunt sisteme de IA proiectate individual pentru a efectua sarcini specifice, de nișă, din industrii particulare. A doua a fost aplicațiile de procesare a limbajului natural, cum ar fi chatbot-urile timpurii. Odată cu sosirea seturilor de date mari și a puterii de calcul în continuă îmbunătățire în anii 2000 și 2010, tehnicile de învățare automată au înflorit, ducându-ne spre IA autonomă.

Acest pas semnificativ permite sistemelor de IA să efectueze sarcini complexe fără nevoia 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 recent cunoscut pentru capacitatea sa remarcabilă de a învăța din cantități uriașe de date și de a genera răspunsuri coerente și similare celor umane.

Ce a făcut posibilă IA autonomă?

Deci, ce este baza ChatGPT? Avem două capacități de bază care ne permit să gândim. Deținem cunoștințe, fie că este vorba de obiecte fizice sau concepte, și avem o înțelegere a acestor lucruri în raport cu structuri complexe, cum ar fi limbajul, logica, etc. A transfera aceste cunoștințe și înțelegeri către mașini este una dintre cele mai dificile provocări în IA.

Cu cunoștințe singure, modelul GPT-4 al OpenAI nu putea face față decât unei singure informații. Cu context singur, tehnologia nu putea înțelege nimic despre obiectele sau conceptele pe care le contextualiza. Dar combinând ambele, se întâmplă ceva remarcabil. Modelul poate deveni autonom. Poate înțelege și învăța. Aplicați aceasta la text, și aveți ChatGPT. Aplicați-o la mașini, și aveți conducere autonomă, și așa mai departe.

OpenAI nu este singura companie din domeniu, și multe companii au dezvoltat algoritmi de învățare automată și au utilizat rețele neuronale pentru a produce algoritmi care pot gestiona atât cunoștințe, cât și context, timp de decenii. Deci, ce s-a schimbat când ChatGPT a apărut pe piață? Unii oameni au subliniat cantitatea uriașă de date oferite de internet ca schimbarea majoră care a alimentat ChatGPT. Cu toate acestea, dacă aceasta ar fi fost singura condiție necesară, este probabil că Google ar fi bătut OpenAI din cauza dominanței sale asupra tuturor acestor date. Deci, cum a reușit OpenAI?

Una dintre armele secrete ale OpenAI este un instrument nou numit învățare prin întărire din feedback uman (RLHF). OpenAI a utilizat RLHF pentru a antrena algoritmul OpenAI să înțeleagă atât cunoștințele, cât și contextul. OpenAI nu a creat conceptul de RLHF, dar a fost printre primele care s-au bazat atât de mult pe el pentru dezvoltarea unui model de limbaj mare (LLM) precum ChatGPT.

RLHF a permis pur și simplu algoritmului să se corecteze singur pe baza feedback-ului. Așadar, în timp ce ChatGPT este autonom în modul în care produce un răspuns inițial la o solicitare, are un sistem de feedback care îi spune dacă răspunsul său a fost precis sau într-un fel problematic. Acest lucru înseamnă că poate deveni din ce în ce mai bun fără modificări semnificative de programare. Acest model a rezultat într-un sistem de chat care învață rapid și care a cucerit rapid lumea.

VA înlocui IA autonomă lucrătorii umani?

Era noii IA autonome a început. În trecut, am avut mașini care puteau înțelege diverse concepte până la un anumit nivel, dar numai în domenii și industrii foarte specifice. De exemplu, software-ul de IA specific industriei a fost utilizat în medicină de ceva timp. Dar căutarea IA autonome sau generale – adică IA care ar putea funcționa de sine stătătoare pentru a efectua o gamă largă de sarcini în diverse domenii cu un nivel de inteligență similar celui uman – a produs în sfârșit rezultate notabile la nivel global în 2022, când Chat GPT a trecut cu succes testul Turing.

Înțelepciune, unii oameni încep să se teamă că expertiza, locurile de muncă și chiar calitățile umane unice ar putea fi înlocuite de sisteme de IA inteligente, cum ar fi ChatGPT. Pe de altă parte, trecerea testului Turing nu este un indicator ideal pentru cât de “uman” ar putea fi un anumit sistem de IA.

De exemplu, Roger Penrose, care a câștigat Premiul Nobel pentru Fizică în 2020, argumentează că trecerea testului Turing nu indică neapărat inteligență adevărată sau conștientizare. El susține că există o diferență fundamentală între modul în care calculatoarele și oamenii procesează informații și că mașinile nu vor putea niciodată să reproducă tipul de procese de gândire umană care duc la conștientizare.

Așadar, trecerea testului Turing nu este o măsură adevărată a inteligenței, deoarece testează doar capacitatea unei mașini de a imita comportamentul uman, și nu capacitatea de a înțelege și raționa cu adevărat despre lume. Inteligența adevărată necesită conștientizare și capacitatea de a înțelege natura realității, ceea ce nu poate fi replicat de o mașină. Acest lucru înseamnă că, departe de a ne înlocui, ChatGPT și alte software similare vor oferi pur și simplu unelte care ne vor ajuta să îmbunătățim și să creștem eficiența în diverse domenii.

Gânduri finale

Așadar, mașinile vor putea efectua multe sarcini în mod autonom, în moduri pe care nu le-am crezut posibile, de la înțelegerea și scrierea de conținut, la securizarea unor cantități uriașe de informații, efectuarea unor intervenții chirurgicale delicate și conducerea mașinilor noastre. Dar, pentru moment, cel puțin în această eră a tehnologiei, lucrătorii competenți nu trebuie să se teamă pentru locurile lor de muncă. Chiar și sistemele de IA autonome nu posedă inteligență umană. Pot doar înțelege și performa mai bine decât oamenii la anumite sarcini. Nu sunt mai inteligente decât noi în general, și nu reprezintă o amenințare semnificativă pentru modul nostru de viață; cel puțin, nu în această undă de dezvoltare a IA.