Kreditas: Pixabay / CC0 viešasis domenas Remiantis Šefildo universiteto atliktais tyrimais, dirbtinio intelekto sistemų sujungimas su realiu pasauliu naudojant robotus ir jų projektavimas naudojant evoliucijos principus yra labiausiai tikėtinas būdas, kaip dirbtinis intelektas įgis į žmogų panašų pažinimą.
Straipsnyje, paskelbtame m Mokslo robotikaprofesorius Tony Prescottas ir daktaras Stuartas Wilsonas iš Universiteto Kompiuterių mokslų katedros teigia, kad dirbtinio intelekto sistemos vargu ar bus panašios į tikrą smegenų apdorojimą, kad ir kokie dideli taptų jų neuroniniai tinklai arba duomenų rinkiniai, naudojami joms lavinti, jei jos liks bekūnės.
Dabartinės AI sistemos, pvz., ChatGPT, naudoja didelius neuroninius tinklus sudėtingoms problemoms spręsti, pavyzdžiui, suprantamo rašytinio teksto generavimui. Šie tinklai moko dirbtinio intelekto apdoroti duomenis tokiu būdu, kurį įkvėpė žmogaus smegenys, ir taip pat mokosi iš jų klaidų, kad tobulėtų ir taptų tikslesni.
Nors šie modeliai turi panašumų su žmogaus smegenimis, Šefildo mokslininkai teigia, kad yra ir svarbių skirtumų, kurie neleidžia jiems įgyti į biologinį intelektą panašaus intelekto.
Pirma, tikrosios smegenys yra įkūnytos fizinėje sistemoje – žmogaus kūne – kuri tiesiogiai jaučia ir veikia pasaulyje. Būdami įkūnyti, smegenų procesai tampa prasmingi tokiu būdu, kuris neįmanomas bekūniams AI, kurie gali išmokti atpažinti ir generuoti sudėtingus duomenų modelius, bet neturi tiesioginio ryšio su fiziniu pasauliu. Todėl tokie AI nesupranta ir nesupranta juos supančio pasaulio.
Antra, žmogaus smegenys yra sudarytos iš kelių posistemių, kurios yra suskirstytos į tam tikrą konfigūraciją, vadinamą architektūra, kuri yra panaši visų stuburinių gyvūnų – nuo žuvų iki žmonių, bet ne dirbtinio intelekto atveju.
Šefildo tyrimas rodo, kad biologinis intelektas, kaip ir žmogaus smegenyse, išsivystė dėl šios specifinės architektūros ir to, kaip jis panaudojo savo ryšius su realiu pasauliu, kad įveiktų iššūkius, mokytųsi ir tobulėtų evoliucijos metu. Remiantis tyrimu, ši evoliucijos ir vystymosi sąveika retai atsižvelgiama į AI dizainą.
Profesorius Tony Prescottas, Šefildo universiteto kognityvinės robotikos profesorius ir Sheffield Robotics direktorius, sakė: „ChatGPT ir kiti dideli neuroninių tinklų modeliai yra jaudinantys dirbtinio intelekto pokyčiai, kurie rodo, kad tokie sunkūs iššūkiai kaip žmogaus kalbos struktūros mokymasis Tačiau mažai tikėtina, kad tokio tipo dirbtinio intelekto sistemos pasieks tiek, kad galėtų visiškai mąstyti kaip žmogaus smegenys, jei ir toliau bus kuriamos taikant tuos pačius metodus.
„Daug labiau tikėtina, kad dirbtinio intelekto sistemos plėtos į žmogų panašų pažinimą, jei jos bus sukurtos su architektūromis, kurios mokosi ir tobulėja panašiai kaip žmogaus smegenys, naudodamos savo ryšius su realiu pasauliu. Robotika gali suteikti dirbtinio intelekto sistemoms tai jungtis, pavyzdžiui, per jutiklius, tokius kaip kameros ir mikrofonai, ir pavaras, tokias kaip ratai ir griebtuvai. Tada AI sistemos galėtų pajusti juos supantį pasaulį ir mokytis kaip žmogaus smegenys.
Šefildo akademikai teigia, kad pastaruoju metu buvo padaryta tam tikra pažanga kuriant AI robotams valdyti. Pavyzdžiui, galingas metodas yra pasikartojančių neuroninių tinklų modelių – modelių, sudarytų iš kelių grįžtamojo ryšio linijų – naudojimas, kurie mokomi geriau prognozuoti, kas gali nutikti toliau.
Šie modeliai daro didelę pažangą, kad robotai būtų labiau pritaikomi. Tačiau mokslininkai teigia, kad robotų AI dar toli gražu nepanašu į tikras smegenis.
Dr. Stuartas Wilsonas, Šefildo universiteto kompiuterinės neurologijos vyresnysis dėstytojas, sakė: „Pastangos suprasti, kaip tikros smegenys valdo kūnus, sukurdamos dirbtines smegenis robotams, pastaraisiais dešimtmečiais paskatino įdomius robotikos ir neurologijos pokyčius. Kai kurios iš šių pastangų, kurios daugiausia buvo sutelktos į tai, kaip dirbtinės smegenys gali mokytis, manome, kad kiti AI proveržiai bus atidžiau mėgdžiodami, kaip vystosi ir vystosi tikros smegenys.
Daugiau informacijos: Tony J. Prescott ir kt., Smegenų funkcinės architektūros supratimas per robotiką, Mokslo robotika (2023). DOI: 10.1126/scirobotics.adg6014
Citata: mažai tikėtina, kad dirbtinis intelektas įgis į žmogų panašų pažinimą, nebent robotai būtų prijungti prie realaus pasaulio, sakoma studijoje (2023 m. birželio 12 d.), gauta 2023 m. birželio 12 d. iš https://techxplore.com/news/2023-06-ai-gain-human -like-cognition-real.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
