Он знает, чего ему не хватает до AGI, и говорит, что к 2035 может обрести недостающее
Вопрос о том, прошел ли ИИ тест Тьюринга, более не актуален. Следствием этого стала разработка детекторов, способных отличать тексты, порожденные ИИ, от текстов, написанных людьми. Ибо самим людям это делать теперь весьма затруднительно, а то и невозможно.
Не полагаясь на совершенство таких детекторов, люди уже начали принимать оргмеры. Например, запрещают использовать языковые инструменты генеративного ИИ на экзаменах и обязывают авторов научных работ сообщать в них о любом использовании при их написании подобных инструментов.
С этого года мы больше не сомневаемся, что ChatGPT может написать речь, эссе, проповедь или некролог на уровне профессионала. Теперь мы предъявляем подобным ИИ-системам совсем другие претензии.
Например, что такой ИИ:
- не может создать великую песню (ибо, как пишет знаменитый австралийский рок-музыкант, поэт и писатель Ник Кейв о текстах песен, написанных ChatGPT в стиле Ника Кейва, — «песни возникают из страданий и сложной внутренней борьбы за творение, а алгоритмы не чувствуют, и данные не страдают»;
- горазд хорошо и мудрено говорить, но нередко ошибается в ответах на вопросы, ответы на которые:
— требуют понимания единиц измерения (напр., каково расстояние между Чикаго и Токио);
— подразумевают тяжелые вычисления (напр., сколько будет 3 в степени 73);
— должны опираться на актуальные знания недавних фактов (напр., что произошло в Украине 24 февраля 2022)
Но все в области ИИ развивается с сумасшедшей скоростью. И если с п. 1 (создание «великих песен») еще есть проблемы, то с п.2 уже есть существенные подвижки.
Месяц назад Стивен Вольфрам предложил для этого такое решение — объединение GPT и Wolfram Alpha.
Оно может обеспечить мощную комбинацию языкового интеллекта (понимания и обработки информации в терминах естественного языка) GPT и вычислительного интеллекта (понимания и обработки информации в вычислительных терминах) Wolfram Alpha. Эта комбинация позволяет получать более точные и подробные ответы, объединяя два вида мышления: языковое и вычислительное.
Такое объединение может позволить идеального ИИ-помощника, легко переключающегося между человеческим генерированием текста и нечеловеческими вычислительными задачами с помощью команды на естественном языке.
В идеале, нужно научить ChatGPT говорить на Wolfram Language — языке, на котором и люди, и компьютеры могут «мыслить вычислительно».
Первая (упрощенная) попытка этого реализована Джеймсом Уивером из IBM. Он создал собственную версию интегрального подхода — ChatGPT-LangChain. Это не совсем то, что имел в виду Вольфрам, а скорее, имитация его подхода.
Вместо того, чтобы обучать ChatGPT работе с Alpha, LangChain просто сочетает в себе Alpha и GPT 3.5 (технология, на которой построен ChatGPT). Система делает вызов API либо к Alpha, либо к GPT 3.5 в зависимости от вопроса пользователя.
Если вопрос больше подходит для вычислительной модели (требует достоверных фактов или расчетов), он сделает вызов API к Alpha. Но если вопрос требует меньшей точности и большего творчества, он сделает вызов API к GPT 3.5.
Мой разговор с LangChain, помимо решения кучи задач по математике, физике и знанию мира, касался еще и его «понимания» (см. рис. под заголовком поста):
- понятия интеллект;
- того, чего ему конкретно не хватает до уровня HAL 9000.
В заключение беседы, LangChain «предположил», что сможет достичь интеллектуального уровня HAL 9000 (а это, по сути, AGI) к 2035.
Рекомендую вам самим пообщаться с LangChain.
Беседа на английском может быть речевой (прямо как с HAL 9000). Но по-русски пока только письменно.
Все бесплатно, только нужен OpenAI API Key.
#ИИ #AGI
________________________
Ваши шансы увидеть мои новые посты быстро уменьшатся до нуля, если вы не лайкаете, не комментируете и не делитесь в соцсетях