Dirbtinis intelektas „nesugebėjo“ išspręsti galvosūkio, kurį žmogus gali išspręsti per kelias sekundes
Nepaisant sėkmės sprendžiant sudėtingas užduotis – nuo šachmatų iki Go – šiuolaikinės dirbtinio intelekto sistemos dažnai „klumpa“ sprendžiant paprastus loginius žaidimus, kuriuos žmogus gali išspręsti per kelias sekundes.
Tai dar kartą parodo atotrūkį tarp siauro mašinų intelekto ir to, kas vadinama bendruoju dirbtiniu intelektu, t. y. gebėjimu mokytis ir apibendrinti patirtį iš minimalaus pavyzdžių skaičiaus. Apie tai rašo T4.
Norėdamas patikrinti šį gebėjimą, 2019 m. tyrėjas François Scholl sukūrė ARC – abstrakcijos ir mąstymo korpusą. Testas susideda iš nedidelių užduočių su spalvotais tinklais, kuriuose reikia atskleisti paslėptą taisyklę ir pritaikyti ją naujiems pavyzdžiams.
Kaip pažymi ARC premijos fondo prezidentas Gregas Kamradtas, šis įrankis rodo, kiek gerai modelis gali mokytis ribotos užduoties ribose, bet nėra tiesioginis AI matas.
Jis aiškina: kol yra užduočių, kurias žmogus lengvai išsprendžia, o AI – ne, kalbėti apie bendro dirbtinio intelekto pasiekimus yra per anksti.
ARC ypatumas yra tai, kad jis prieinamas paprastiems žmonėms. Pavyzdžiui, testavimo metu vidutinis rodiklis, dalyvaujant 400 savanorių, buvo 66 %, o jų atsakymai kartu apėmė visus teisingus sprendimus.
Tuo tarpu pirmaujančioms AI modeliams šie galvosūkiai lieka beveik neįveikiami, nes žmogus gali įsisavinti naują įgūdį tik iš vieno ar dviejų pavyzdžių, o algoritmams reikia daug daugiau duomenų.
Norėdamas dar tiksliau patikrinti AI ribas, ARC premijos fondas pradeda naują bandymo versiją – ARC-AGI-3.
Vietoj tinklelių čia naudojami interaktyvūs vaizdo žaidimai su dvimačiais pikseliniais galvosūkiais. Kiekvienas iš 100 žaidimų treniruoja konkretų „mini įgūdį“, verčiant dalyvius – tiek žmones, tiek mašinas – planuoti, tirti ir prisitaikyti prie naujų sąlygų. Skirtingai nuo standartinių žaidimų benchmarkų, leidžiančių AI atlikti daugybę treniruočių simuliacijų, čia kiekviena situacija yra unikali.
Vidaus patikrinimų rezultatai AI buvo nelabai džiuginantys: nė viena sistema nesugebėjo įveikti net pirmojo lygio. Tai patvirtina, kad nepaisant sparčios pažangos, dirbtinis intelektas dar toli gražu nepasiekė žmogaus universalumo ir lankstumo.
Beje, baimė dėl hipotetinio bendro dirbtinio intelekto – technologijos, galinčios atlikti užduotis žmogaus lygiu – verčia elitinių JAV universitetų studentus meti studijas. Jie bijo, kad OII gali atsirasti jau po kelerių metų ir kelti grėsmę tiek jų karjerai, tiek žmonijos egzistencijai.
Taip pat skaitykite
Rašyti komentarą