Az emberi intelligencia és a gépi intelligencia közötti különbség megértése egyre fontosabbá válik, ahogy a mesterséges intelligencia körüli hype az egekbe szökik.
A Microsoft Research az OpenAI segítségével egy tanulmányt adott ki a GPT-4-ről, amely azt állítja, hogy az algoritmus a mesterséges általános intelligencia (AGI) egyik születőben lévő példája. Mit jelent ez? A fogalomnak nincs konkrét definíciója. Hogyan írják le tehát ezek a kutatók? Arra összpontosítanak, hogy az algoritmus jobban teljesít a legtöbb embernél a szabványosított teszteken, például az ügyvédi vizsgán. Arra is összpontosítanak, hogy az algoritmus milyen sokféle dolgot tud csinálni, az egyszerű rajzolástól a bonyolult kódolásig. A Microsoft Research csapata őszintén beszél arról, hogy a GPT-4 nem képes minden emberi munkában sikerrel járni, valamint arról, hogy nincsenek belső vágyai.
„Lehetnek olyan modellek, amelyek nagyon jártasak a folyékony nyelv előállításában az alapján, hogy rengeteg nyelvet láttak” – mondja Allyson Ettinger, a Chicagói Egyetem adjunktusa, aki az emberi és gépi nyelvfeldolgozást kutatja. De egy chatbot folyékony nyelvtudása nem bizonyítja, hogy az emberhez hasonlóan érvel vagy megértést ér el. „Az, hogy milyen mértékben történnek ezek a további tényezők, a tanulmányozás és a kutatás egyik fő pontja” – mondja. Még a generatív mesterséges intelligenciára irányuló figyelem ellenére is nehéz meghatározni ezeknek az algoritmusoknak a teljes potenciálját 2023-ban, mivel a vállalatok egyre több adattal gyakorolnak, a kutatók pedig a kialakuló képességeket keresik.
Az OpenAI egy Frankenstein-isten, aki képes megeleveníteni az algoritmust? Nem világos, de valószínűtlen. A közvéleménynek a mesterséges intelligenciával kapcsolatos megítélése azonban máris megváltozott a chatbotokkal való széles körű interakciók után. Ha megijedt a mesterséges intelligencia közelmúltbeli fejlődésétől, nincs egyedül.
Joggal tarthatunk attól, hogy a mesterséges intelligencia súlyosbítja a gazdasági egyenlőtlenségeket, vagy mémek formájában állandósítja a rasszista sztereotípiákat, vagy csökkenti a hiteles média azonosításának képességét.
Aggódik amiatt, hogy a mesterséges intelligencia chatbotja érző lénnyé válik?
Míg a Google egyik papja meg volt erről győződve, addig sok AI-szakértő szerint ez kevésbé racionális hit. Az algoritmusról nyilvánosan ismert információk alapján a GPT-4 éppúgy nem akar élni, mint ahogy a TI-89-es számológépe sem vágyik emberi alakot ölteni. Az AGI körüli kérdések nagy része kevésbé technikai, inkább értékorientált.
Az emberek és a számítógépek képességeinek megkülönböztetésére tett egyik kísérletet az Apple társalapítója, Steve Wozniak tette, aki azon tűnődött, hogy mikor lesz képes egy számítógép arra, hogy meglátogasson egy véletlenszerűen kiválasztott embert otthonában, és főzzön egy kanna kávét. Ahelyett, hogy egy szűk feladatra korlátozódna, például matematikai egyenletek kiszámítására, mikor lesz képes a fizikai világgal való interakcióra, hogy változatosabb feladatokat hajtson végre? Wozniak forróital-tesztje az AGI és az emergens viselkedés fogalmáról folytatott kaleidoszkópos vita egyik nézőpontja.
Nils John Nilsson, a mesterséges intelligencia mint kutatási terület egyik alapítója, emberi szintű mesterséges intelligenciára vonatkozó tesztet javasolt. Tudna-e az algoritmus könyvelőként, építőipari munkásként vagy házassági tanácsadóként működni? Ben Goertzel, egy decentralizált AGI-t kutató cég alapítója egy olyan algoritmus ötletét vetette fel, amely képes úgy viselkedni, mint egy egyetemista (kivéve a tivornyázást). Képes-e az AI adatokat gyűjteni a külső környezetéből, és meg tudja-e hozni a diplomához szükséges döntéseket?
Az OpenAI kevéssé tisztázza a koncepciót. Sam Altman vezérigazgató blogbejegyzése az AGI-t úgy írja le, mint bármit, ami “általában okosabb az embernél”. Ezzel a homályos metrikával nehéz lenne meghatározni, hogy valaha is valóban megvalósul-e.
Persze, a GPT-4 átmegy egy csomó szabványosított teszten, de vajon tényleg “okosabb” az embernél?
Bár a mesterséges intelligencia tesztelése segít a kutatóknak a fejlődés mérésében, az, hogy egy algoritmus képes átmenni az ügyvédi vizsgán, még nem jelenti azt, hogy érzővé vált. Az OpenAI AGI definíciója azt is kizárja, hogy az algoritmusoknak kölcsönhatásba kell lépniük a fizikai világgal. Felháborító lenne egy nagy teljesítményű chatbotot egy humanoid robot belsejébe csúsztatni és szabadon engedni?
A chatbot-robot kombináció önállóan nem sok mindent tudna elérni, még a ma elérhető legjobb robotokkal sem. Mi hátráltatja? A robotika területén az elsődleges, korlátozó tényező az adatok hiánya. “Nincs tonnányi robotadatunk, ellentétben például a Wikipédiával, az NLP területén” – mondja Chelsea Finn, a Stanford Egyetem adjunktusa, aki az Intelligence Through Robotic Interaction at Scale (IRIS) kutatólaboratóriumot vezeti, és a Google Brainnel dolgozik. Az internet bővelkedik a chatbotok fejlesztésére szolgáló szövegekben; a robotika számára rendelkezésre álló adatok kevésbé átfogóak.
A fizikai világban bonyolult a navigáció, és a robotok csak nagyon szűken meghatározott feladatokban járnak sikerrel. Egy robot képes lehet bejárni egy építkezési területet, de nehezen tudná levenni a fedelet egy konténerről. Finn és IRIS-laborjának tagjai lenyűgöző módszerekkel kísérleteznek, hogy a robotokat általánosabbá, hasznosabbá és tanulásra alkalmasabbá tegyék.
A mesterséges intelligencia továbbra is át fogja alakítani a barátok, munkatársak és vadidegenek közötti mindennapi interakciókat – jobbra és rosszabbra egyaránt. Az, hogy egy algoritmus valaha is elér-e egyfajta tudatosságot, talán mellékes. A Tamagotchi háziállatoktól a Replika chatbotokig az emberek már régóta egyoldalú, érzelmi kötődést alakítottak ki a technológiával.
