Що ChatGPT може розповісти нам про еволюцію штучного інтелекту?

За останнє десятиліття штучний інтелект (ШІ) викликав як мрії про масову трансформацію в індустрії технологій, так і глибоку тривогу щодо її потенційних наслідків. Ілон Маск, провідний голос у технологічній індустрії, продемонстрував цю подвійність. Водночас він обіцяє світ автономних автомобілів на основі ШІ попереджаючи нас ризиків, пов’язаних із штучним інтелектом, навіть закликаючи призупинити розробку штучного інтелекту. Це особливо іронічно, враховуючи, що Маск був першим інвестором OpenAI, заснованого в 2015 році.

Однією з найбільш захоплюючих і тривожних розробок, які ведуть нинішню хвилю досліджень ШІ, є автономний ШІ. Автономні системи штучного інтелекту можуть виконувати завдання, приймати рішення та адаптуватися до нових ситуацій самостійно, без постійного нагляду з боку людини чи програмування завдань за завданнями. Одним із найвідоміших прикладів на даний момент є ChatGPT, головна віха в еволюції штучного інтелекту. Давайте розглянемо, як з’явився ChatGPT, куди він рухається та що ця технологія може розповісти нам про майбутнє ШІ.

Створення автономного ШІ

Розповідь про штучний інтелект – це захоплююча розповідь про прогрес і співпрацю між різними дисциплінами. Це почалося на початку 20-го століття з новаторськими зусиллями Сантьяго Рамона і Кахала, нейробіолога, який використав своє розуміння людського мозку, щоб створити концепцію нейронних мереж, наріжного каменю сучасного ШІ. Нейронні мережі — це комп’ютерні системи, які імітують структуру людського мозку та нервової системи для створення машинного інтелекту. Через деякий час Алан Тюрінг був зайнятий розробкою сучасного комп’ютера та пропонував тест Тюрінга, засіб оцінки того, чи може машина демонструвати людську розумну поведінку. Ці розробки викликали хвилю інтересу до ШІ.

У результаті в 1950-х роках Джон Маккарті, Марвін Мінські та Клод Шеннон досліджували перспективи штучного інтелекту, а Френк Розенблат ввів термін «штучний інтелект». Наступні десятиліття побачили два великих прориву. По-перше, це експертні системи, які є системами штучного інтелекту, які індивідуально розроблені для виконання нішевих галузевих завдань. Другим були програми обробки природної мови, такі як перші чат-боти. З появою великих наборів даних і постійного вдосконалення обчислювальної потужності в 2000-х і 2010-х роках технології машинного навчання процвітали, що привело нас до автономного ШІ.

Цей важливий крок дозволяє системам штучного інтелекту виконувати складні завдання без необхідності індивідуального програмування, відкриваючи їх для широкого спектру використання. Одна з таких автономних систем – Chat GPT від OpenAI – нещодавно стала широко відома своєю дивовижною здатністю навчатися на величезних масивах даних і генерувати узгоджені, схожі на людину відповіді.

Завдяки чому можливий автономний ШІ?

Отже, що є основою ChatGPT? Ми, люди, маємо дві основні здібності, які дозволяють нам мислити. Ми володіємо знаннями, незалежно від того, чи йдеться про фізичні об’єкти чи поняття, і ми маємо розуміння цих речей у зв’язку зі складними структурами, такими як мова, логіка тощо. Здатність передати ці знання та розуміння машинам є одним із найскладніших викликів ШІ. .

Маючи лише знання, модель OpenAI GPT-4 не могла обробляти більше однієї інформації. З одним лише контекстом технологія не могла зрозуміти нічого про об’єкти чи поняття, які вона контекстуалізувала. Але поєднайте обидва, і станеться щось дивовижне. Модель може стати автономною. Воно може зрозуміти і навчитися. Застосуйте це до тексту, і у вас буде ChatGPT. Застосуйте це до автомобілів, і у вас буде автономне водіння тощо.

OpenAI не єдиний у своїй галузі, і багато компаній десятиліттями розробляють алгоритми машинного навчання та використовують нейронні мережі для створення алгоритмів, які можуть обробляти як знання, так і контекст. Отже, що змінилося, коли ChatGPT з’явився на ринку? Деякі люди вказують на приголомшливу кількість даних, що надаються в Інтернеті, як на велику зміну, яка підштовхнула ChatGPT. Однак, якби це було все, що було потрібно, цілком ймовірно, що Google переміг би OpenAI через домінування Google над усіма цими даними. Отже, як OpenAI це зробив?

Однією із секретних видів зброї OpenAI є новий інструмент під назвою навчання з підкріпленням на основі зворотного зв’язку людини (RLHF). OpenAI використовував RHLF, щоб навчити алгоритм OpenAI розуміти як знання, так і контекст. OpenAI не створив ідею RLHF, але компанія була однією з перших, хто повністю покладався на неї для розробки великої мовної моделі (LLM), як ChatGPT.

RLHF просто дозволив алгоритму самовиправлятися на основі зворотного зв’язку. Таким чином, незважаючи на те, що ChatGPT є автономним у тому, як він створює початкову відповідь на підказку, він має систему зворотного зв’язку, яка дозволяє йому знати, чи була його відповідь точною чи певним чином проблематичною. Це означає, що він може постійно ставати кращим і кращим без значних змін у програмуванні. Результатом цієї моделі стала система чату, що швидко навчається, яка швидко захопила світ.

Чи замінить автономний штучний інтелект працівників?

Почалася нова ера автономного ШІ. У минулому у нас були машини, які могли певною мірою розуміти різні концепції, але лише в дуже специфічних областях і галузях. Наприклад, галузеве програмне забезпечення AI вже деякий час використовується в медицині. Але пошуки автономного або загального ШІ – тобто штучного інтелекту, який міг би самостійно виконувати різноманітні завдання в різних сферах із ступенем інтелекту, подібного до людського – нарешті дали глобальні результати, варті уваги, у 2022 році, коли Chat GPT спритно й рішуче пройшов тест Тюрінга.

Зрозуміло, що деякі люди починають боятися, що їхній досвід, роботу та навіть унікальні людські якості можуть замінити інтелектуальні системи ШІ, такі як ChatGPT. З іншого боку, проходження тесту Тюрінга не є ідеальним показником того, наскільки «людиноподібною» може бути певна система ШІ.

Наприклад, Роджер Пенроуз, який отримав Нобелівську премію з фізики у 2020 році, стверджує, що проходження тесту Тюрінга не обов’язково свідчить про справжній інтелект чи свідомість. Він стверджує, що існує фундаментальна різниця між тим, як комп’ютери та люди обробляють інформацію, і що машини ніколи не зможуть відтворити тип процесів людського мислення, які породжують свідомість.

Отже, проходження тесту Тюрінга не є справжнім показником інтелекту, оскільки воно лише перевіряє здатність машини імітувати людську поведінку, а не її здатність по-справжньому розуміти світ і міркувати про нього. Справжній інтелект вимагає свідомості та здатності розуміти природу реальності, яку не може відтворити машина. Це означає, що ChatGPT та інше подібне програмне забезпечення не замінить нас, а просто надасть інструменти, які допоможуть нам покращити та підвищити ефективність у різноманітних сферах.

Заключні думки

Таким чином, машини зможуть виконувати багато завдань автономно, у спосіб, який ми ніколи не вважали можливим, від розуміння та написання вмісту до захисту величезних обсягів інформації, виконання делікатних операцій і керування нашими автомобілями. Але поки що, принаймні в нинішній вік технологій, здібним працівникам не варто боятися за свою роботу. Навіть автономні системи ШІ не мають людського інтелекту. Вони просто можуть розуміти та виконувати певні завдання краще, ніж ми, люди. Загалом вони не розумніші за нас і не становлять значної загрози для нашого способу життя; принаймні, не на цій хвилі розвитку ШІ.