Модерни АI системи остварили Тјурингову визију о машинама које уче и разговарају као људи, али изазови остају.
Нова студија истиче забринутости у вези са потрошњом енергије и друштвеном неједнакошћу, док позива на робусније тестирање вештачке интелигенције како би се осигурао етички и одрживи напредак.
Машине способне да уче из искуства и воде разговоре налик људским
Перспектива објављена 13. новембра у часопису Intelligent Computing, који је део мреже Science Partner Journal, тврди да су модерни системи вештачке интелигенције остварили деценијама стару визију Алана Тјуринга: машине способне да уче из искуства и воде разговоре налик људским.
Аутор текста, Бернардо Гонкалвеш, истраживач повезан са Универзитетом у Сао Паулу и Универзитетом у Кембриџу, анализира како савремене АI технологије одговарају Тјуринговим идејама, али и наглашава кључне разлике.
„Адекватан доказ“ машинске интелигенције
У раду се истиче како савремени системи засновани на трансформаторима – упркос значајним захтевима за енергијом – одступају од Тјурингове идеје о машинама које развијају интелигенцију природно, слично процесу учења код деце.
Гонкалвеш примећује да трансформатори, који покрећу актуелне генеративне АI моделе, пружају оно што је Тјуринг описао као „адекватан доказ“ машинске интелигенције.
Коришћењем механизама пажње и учења у великим размерама, ови системи сада успешно обављају задатке традиционално повезане с људском когницијом, попут генерисања кохерентног текста, решавања сложених проблема и вођења дискусија о апстрактним појмовима.
Еволуција вештачке интелигенције и Тјурингов утицај
„Без ослањања на унапред програмиране трикове, њихова интелигенција расте како уче из искуства, а за обичне људе могу изгледати као људи у разговору,“ пише Гонкалвес. „То значи да могу положити Тјурингов тест и да сада живимо у једној од многих могућих Тјурингових будућности у којима машине могу изгледати као оно што нису.“
Ово достигнуће сеже до Тјуринговог концепта „игре имитације“ из 1950. године, у којој машина покушава да имитира човека у удаљеном разговору, обмањујући неекспертног судију.
Камен темељац истраживања АI
Тест је постао камен темељац истраживања вештачке интелигенције, а пионири у овој области, попут Џона Мекартија и Клода Шенона, сматрали су га „Тјуринговом дефиницијом мишљења“ и његовим „снажним критеријумом.“ Тјурингов утицај је такође видљив у популарној култури: рачунар HAL-9000 из филма Стенлија Кјубрика Одисеја у свемиру 2001. лако је положио Тјурингов тест.
Међутим, у раду се наглашава да Тјурингов крајњи циљ није био само стварање машина које могу преварити људе да помисле да су интелигентне. Уместо тога, замишљао је „дечје машине“ моделоване према природном развоју људског мозга – системе који би расли и учили током времена, на крају постајући довољно моћни да имају значајан утицај на друштво и природни свет.
Изазови у развоју модерне АI
Рад указује на изазове у развоју данашњих АI система. Док је Тјуринг заговарао енергетски ефикасне системе инспирисане природним развојем људског мозга, данашњи АI системи троше огромне количине рачунарске снаге, што отвара питање одрживости. Поред тога, студија указује на Тјурингова упозорења која су била испред свог времена.
Он је истицао да аутоматизација треба да утиче на све слојеве друштва подједнако, а не да истискује раднике с нижим примањима док користи само малом броју власника технологије – питање које је данас веома актуелно у дебати о утицају АI на запошљавање и друштвену неједнакост.
Гледајући унапред, рад позива на тестирање АI система у Тјуринговом духу, уз увођење машинских противника и статистичких протокола како би се решили изазови попут контаминације и тровања података.
Ови ригорознији методи евалуације осигураће да АI системи буду тестирани на начин који одражава сложености стварног света, усклађујући се са Тјуринговом визијом одрживе и етички усмерене машинске интелигенције.
