Действительно ли машины мыслят? Современные системы искусственного интеллекта наконец достигли цели

Современные системы искусственного интеллекта стали реальностью, воплотив в жизнь многолетнее видение Алана Тьюринга о машинах, способных учиться и общаться, как люди. Однако, несмотря на достижения, остаются нерешенные вопросы. В новом документе обсуждаются проблемы, связанные с потреблением энергии и социальным неравенством, а также предлагается более тщательно тестировать искусственный интеллект для обеспечения этичного и устойчивого прогресса.

Современные системы искусственного интеллекта и наследие Тьюринга

В статье, опубликованной 13 ноября в научном журнале Intelligent Computing, Бернардо Гонсалвес, исследователь из Университета Сан-Паулу и Кембриджского университета, проводит параллели между современными технологиями искусственного интеллекта и идеями Тьюринга, одновременно выделяя ключевые различия.

В статье отмечается, что современные системы, основанные на трансформаторах, несмотря на свои значительные энергозатраты, контрастируют с концепцией Тьюринга о естественном развитии интеллекта, подобно обучению человеческих детей. Гонсалвес подчеркивает, что трансформаторы, которые питают текущие генеративные модели искусственного интеллекта, обеспечивают то, что Тьюринг назвал «адекватным доказательством» машинного интеллекта. Эти системы, используя механизмы внимания и крупномасштабное обучение, теперь превосходно справляются с задачами, традиционно связанными с человеческим познанием, такими как создание связного текста, решение сложных проблем и участие в дискуссиях об абстрактных понятиях.

Эволюция искусственного интеллекта и влияние Тьюринга

«Без предварительного программирования или специальных ухищрений их интеллект растет по мере того, как они учатся на собственном опыте, и обычным людям они могут казаться похожими на людей в разговоре», - пишет Гонсалвес. «Это означает, что они могут пройти тест Тьюринга, и что сейчас мы живем в одном из многих возможных вариантов будущего по Тьюрингу, где машины могут выдавать себя за то, чем они не являются».

Это достижение восходит к концепции Тьюринга 1950 года об «игре в имитацию», в которой машина пыталась имитировать человека в дистанционном разговоре, обманывая неэкспертного судью. Тест стал краеугольным камнем исследований в области искусственного интеллекта, а первые пионеры ИИ Джон Маккарти и Клод Шеннон считали его «определением мышления по Тьюрингу» и «строгим критерием Тьюринга». Популярная культура также, несомненно, отражает влияние Тьюринга: компьютер HAL-9000 в фильме Стэнли Кубрика 2001: Космическая одиссея, как известно, с легкостью прошел тест Тьюринга.

Однако в статье подчеркивается, что конечной целью Тьюринга было не просто создание машин, которые могли бы обманом заставить людей думать, что они разумны. Вместо этого он представил себе «дочерние машины», созданные по образцу естественного развития человеческого мозга — системы, которые со временем будут расти и обучаться, в конечном итоге становясь достаточно мощными, чтобы оказывать значимое влияние на общество и мир природы.

Проблемы современной разработки ИИ

В документе освещаются опасения по поводу текущего развития ИИ. В то время как Тьюринг выступал за энергоэффективные системы, вдохновленные естественным развитием человеческого мозга, современные системы искусственного интеллекта потребляют огромное количество вычислительной мощности, что вызывает опасения по поводу устойчивости. Кроме того, в статье обращается внимание на предупреждение Тьюринга. Он говорил, что автоматизация должна в равной степени влиять на все уровни общества, а не просто вытеснять низкооплачиваемых работников, принося пользу лишь небольшой группе владельцев технологий — вопрос, который сильно перекликается с текущими дискуссиями о влиянии ИИ на занятость и социальное неравенство.

Забегая вперед, отметим, что в документе содержится призыв к тестированию искусственного интеллекта, подобному Тьюрингу, которое позволило бы внедрить машинных противников и статистические протоколы для решения возникающих проблем, таких как загрязнение и отравление данных. Эти более строгие методы оценки обеспечат тестирование систем искусственного интеллекта способами, отражающими реальные сложности, в соответствии с видением Тьюринга об устойчивом и этически ориентированном машинном интеллекте.

Источник: “Passed the Turing Test: Living in Turing Futures” by Bernardo Gon?alves, 13 November 2024, Intelligent Computing.

DOI: https://doi.org/10.34133/icomputing.0102

Источник: doi.org

Комментарии: