Chociaż modele sztucznej inteligencji stały się w ostatnim czasie niezwykle wyrafinowane, nadal istnieje kilka zadań, i to nawet dość prostych, w których ludzie przewyższają tę technologię. A wszystko za sprawą rozumowania.
AI myśli jak człowiek czy udaje?
Ten prymat nad AI możemy jednak utracić, czego dowodzą najnowsze badania naukowców z prestiżowego MIT. Ci pracują nad „ulepszeniem rozumowania” dużych modeli językowych (LLM). Chcą nauczyć algorytmy działania zbliżonego do zasad, na jakich operuje ludzki mózg. W tym celu wprowadzają do systemów AI tzw. biblioteki abstrakcji. Jak wskazuje serwis Popular Mechanics, szkolenie maszyn, by mogły rozwiązywać zadania w sposób neurologicznie podobny do tego, w jaki sposób robią to ludzie, stanowi przełom. Pierwsze wyniki wciąż dość mocno ograniczonych testów pokazują, że złożone rozumowanie przestanie być wkrótce domeną człowieka. Badacze nie ukrywają, że LLM zrobiły znaczący krok naprzód w rozumieniu abstrakcyjnych koncepcji.
Czytaj więcej
Dzięki kamerom umieszczonym na głowach dzieci, także niemowląt, dopiero uczących się mówić, algorytmy poznają nieznane mechanizmy jak budowanie rozumienia nowych słów.
Ale czy faktycznie stworzenie sztucznej inteligencji, potrafiącej naśladować ludzki umysł doskonalony przez miliony lat ewolucji jest dziś realne? Część ekspertów sądzi, że nie, a duże modele językowe zwyczajnie wyspecjalizowały się jedynie w udawaniu świadomości. I są w tym tak doskonałe, że mogą zmylić programistów.
Podczas niedawnego sympozjum AI w Wiedniu naukowcy z Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji (CSAIL) w MIT opowiedzieli o stworzeniu „bibliotek abstrakcji”. Tłumaczyli, iż – korzystając z metody neurosymbolicznej i używając specjalnego algorytmu Stitch, służącego do identyfikowania abstrakcji, LLM może używać wiedzy, o której w przypadku człowieka powiedzielibyśmy zdroworozsądkowa. W badaniach naukowcy wykorzystali robopsa Spot oraz popularną grę wideo. Trenując AI, skupili się na zadaniach domowych i poleceniach w wirtualnym świecie. Sztuczna inteligencja była w stanie np. tworzyć wskazane przedmioty w grze „Minecraft” czy wykonać np. polecenie „umieść schłodzone wino w szafce”. Dzięki zastosowaniu wspomnianych bibliotek dokładność realizowanych zadań wzrosła nawet o blisko 90 proc.
