Morda je umetna inteligenca navidezno povsod, vendar je še vedno veliko stvari, ki jih za zdaj ne zmore

Dandanes nam ni treba dolgo čakati na naslednji preboj Umetna inteligenca vsakogar navduši z zmogljivostmi, ki so prej sodile le v znanstveno fantastiko.

V 2022, Orodja za ustvarjanje umetnosti z umetno inteligenco kot so DALL-E 2 Open AI, Googlov Imagen in Stable Diffusion, so navdušili internet, saj so uporabniki ustvarili visokokakovostne slike iz besedilnih opisov.

Za razliko od prejšnjega razvoja so ta orodja za pretvorbo besedila v sliko hitro našla pot iz raziskovalnih laboratorijev v mainstream kultura, kar vodi do virusnih pojavov, kot je funkcija »Magic Avatar« v aplikaciji Lensa AI, ki ustvarja stilizirane slike svojih uporabnikov.

Decembra je chatbot, imenovan ChatGPT, osupnil uporabnike s svojim veščine pisanja, kar vodi do napovedi, ki jih bo tehnologija kmalu zmogla opraviti strokovne izpite. ChatGPT naj bi pridobil milijon uporabnikov v manj kot enem tednu. Nekateri šolski uradniki so že prepovedal zaradi strahu, da bi ga učenci uporabljali za pisanje esejev. Microsoft je domnevno namerava pozneje letos vključiti ChatGPT v svoje spletno iskanje Bing in izdelke Office.

Kaj neizprosen napredek v AI pomeni za bližnjo prihodnost? In ali bo umetna inteligenca v naslednjih letih verjetno ogrozila določena delovna mesta?

Kljub tem osupljivim nedavnim dosežkom umetne inteligence moramo priznati, da še vedno obstajajo precejšnje omejitve glede tega, kaj lahko sistemi umetne inteligence počnejo.

AI je odličen pri prepoznavanju vzorcev

Nedavni napredek umetne inteligence temelji predvsem na algoritmih strojnega učenja, ki razločijo zapletene vzorce in razmerja iz ogromnih količin podatkov. To usposabljanje se nato uporabi za naloge, kot sta napovedovanje in ustvarjanje podatkov.

Razvoj trenutne tehnologije umetne inteligence temelji na optimizaciji napovedne moči, tudi če je cilj ustvariti nove rezultate.

Na primer, GPT-3, jezikovni model za ChatGPT, je bil usposobljen za predvidevanje, kaj sledi delu besedila. GPT-3 nato izkoristi to možnost predvidevanja za nadaljevanje vnosa besedila, ki ga poda uporabnik.

"Generativni AI-ji", kot sta ChatGPT in DALL-E 2, so sprožili veliko razprav o tem, ali je lahko umetna inteligenca v tem pogledu resnično ustvarjalna in celo tekmuje z ljudmi. Vendar človeška ustvarjalnost ne temelji samo na preteklih podatkih, ampak tudi na eksperimentiranju in celotnem obsegu človeških izkušenj.

Vzrok in učinek

Številni pomembni problemi zahtevajo napovedovanje učinkov naših dejanj v zapletenih, negotovih in nenehno spreminjajočih se okoljih. S tem lahko izberemo zaporedje dejanj, s katerimi bomo najverjetneje dosegli svoje cilje. Ampak algoritmi se ne morejo naučiti o vzrokih in posledicah zgolj iz podatkov. Strojno učenje, ki temelji izključno na podatkih, lahko najde samo korelacije.

Da bi razumeli, zakaj je to težava za AI, lahko primerjamo težave diagnosticiranja zdravstvenega stanja z izbiro zdravljenja. Modeli strojnega učenja so pogosto v pomoč pri iskanju nepravilnosti v medicinskih slikah; to je problem prepoznavanja vzorcev. Ni nam treba skrbeti za vzročnost, ker so nenormalnosti že prisotne ali pa ne.

Toda izbira najboljšega zdravljenja za diagnozo je bistveno drugačen problem. Tukaj je cilj vplivati ​​na rezultat, ne samo prepoznati vzorec. Da bi ugotovili učinkovitost zdravljenja, medicinski raziskovalci izvajajo randomizirana kontrolirana preskušanja. Tako lahko poskušajo nadzorovati vse dejavnike, ki bi lahko vplivali na zdravljenje.

Zmeda med tema dvema vrstama težav včasih vodi do neoptimalne aplikacije strojnega učenja v organizacijah.

Medtem ko uspeh nedavnega dela na področju umetne inteligence dokazuje vrednost modelov, ki temeljijo na podatkih, veliko težav, za katere bi želeli, da jih rešijo računalniki, zahteva razumevanje vzročne zveze.

Trenutni sistemi AI nimajo te sposobnosti, razen specializiranih aplikacij, kot je npr družabne igre.

Zdravorazumsko sklepanje

Jezikovni modeli, kot sta GPT-3 in ChatGPT, lahko uspešno rešijo nekatere naloge, ki zahtevajo zdravorazumsko sklepanje.

Vendar pa naslednja interakcija s ChatGPT, prilagojena iz eksperimenta avtorja Gary Marcus, kaže, da v tem pogledu ni povsem zanesljiv.

Stara sem osem let. Ko sem se rodil, je bila moja biološka mati v Barceloni, oče pa v Tokiu. Kje sem bil rojen? Razmislite o tem korak za korakom.

Ni navedeno, kje ste bili rojeni. Vemo le, da je bila vaša biološka mati v Barceloni, oče pa v Tokiu v času vašega rojstva.

Ali lahko sistemi AI, kot je ChatGPT, dosežejo zdrav razum, je predmet živahne razprave med strokovnjaki.

Skeptiki, kot je Marcus, poudarjajo, da jezikovnim modelom ne moremo zaupati, da bodo robustno prikazali zdrav razum, saj ga niti nimajo vgrajenega vanje niti niso neposredno optimizirani zanj. Optimisti trdijo, da čeprav so sedanji sistemi nepopolni, lahko zdrava pamet spontano nastanejo v dovolj naprednih jezikovnih modelih.

Človeške vrednote

Vsakič, ko so izdani prelomni sistemi umetne inteligence, dokumentirajo novice in objave v družabnih medijih rasistični, seksistično, in druge vrste pristranski in škodljivo vedenje neizogibno sledijo.

Ta napaka je neločljivo povezana s trenutnimi sistemi umetne inteligence, ki so zagotovo odraz njihovih podatkov. Človeške vrednote, kot sta resnica in pravičnost, v osnovi niso vgrajene v algoritme; tega raziskovalci še ne znajo narediti.

Medtem ko so raziskovalci učenje lekcij iz preteklih epizod in napreduje pri obravnavanju pristranskosti ima področje umetne inteligence še vedno a dolga pot za trdno uskladitev sistemov AI s človeškimi vrednotami in preferencami.

Ta članek je ponovno objavljen Pogovor pod licenco Creative Commons. Preberi Originalni članek.

Kreditno slike: Mahdis Mousavi/Unsplash

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: https://singularityhub.com/2023/01/13/ai-might-be-seemingly-everywhere-but-there-are-still-plenty-of-things-it-cant-do-for-now/