Вы когда-нибудь слышали об Алане Тьюринге? Бьюсь об заклад, у вас есть. Он считается отцом теоретической информатики и искусственного интеллекта. Хотя многие из нас знают его имя и даже факт, упомянутый выше, что, если бы мы могли погрузиться в мысли и теории Алана Тьюринга, чтобы узнать кое-что об искусственном интеллекте и компьютерах?

Что ж… мы вроде как умеем это делать. В настоящей статье мы собираемся обсудить эту статью, написанную Аланом Тьюрингом. Не волнуйтесь, если вы ее не читали, я уверен, что вам понравится это путешествие — но будьте готовы немного озадачиться, глядя на стену в течение 10 минут сразу после того, как подумаете о статье Тьюринга, как я — Начнем. !

Статья начинается со следующего вопроса: «Могут ли машины думать?». Глубоко, тебе не кажется? Если вы никогда об этом не задумывались, остановитесь на минуту и ​​задумайтесь. Искусственный интеллект развивается очень быстро, и мы видим это все больше и больше с каждым днем. Но все ли эти инструменты мыслят?

Во-первых, давайте разберемся с определением машины и подумаем. Для этого Тьюринг немного меняет вопрос, и получается игра, игра в имитацию. В эту игру играют трое: мужчина (А), женщина (В) и следователь (С), которые могут быть любого пола. Следователь должен определить, кто из двух других мужчина, а кто женщина. Он знает их по ярлыкам X и Y, а в конце игры говорит либо «X есть A, а Y есть B», либо «X есть B, а Y есть A». Следователь может задавать вопросы как X, так и Y, например: какова длина ваших волос, X?

Этот тест считается в таких условиях, как машинописные ответы (чтобы голос не мешал). Цель третьего игрока ( B ) — помочь следователю. Тьюринг указывает, что оба могут утверждать, что они женщина или мужчина, что сбивает следователя с толку.

А теперь… Что произойдет, если мы установим машину, чтобы играть за А в этой игре? Будет ли следователь ошибаться так же часто, как если бы в него играли два человека?

На самом деле мы не спрашиваем (хотя это становится реальностью), все ли цифровые компьютеры способны работать хорошо, но есть ли вообразимые машины, которые могут.

Действительно интересно подумать, что Алан Тьюринг написал это в 1950-х годах. Семьдесят лет спустя, и вот мы здесь. Популярность ИИ резко возросла за последние два месяца, и даже несмотря на всю эволюцию, эта статья остается вневременной.

«Тем не менее я считаю, что в конце века использование слов и общее образованное мнение изменятся настолько, что можно будет говорить о мыслящих машинах, не ожидая возражений» — А. Тьюринг.

Что ж… это происходит. Мы видим, что технология ChatGPT и многие другие инструменты искусственного интеллекта делают удивительные вещи. Но возможность говорить о машинном мышлении все еще является предметом обсуждения.

Продолжая статью, Тьюринг рассматривает несколько возражений против идеи машинного интеллекта, в том числе то, что машины могут делать только то, на что они запрограммированы, и не могут демонстрировать истинное творчество или понимание. Он утверждает, что это возражение основано на неправильном понимании природы интеллекта. Его аргумент состоит в том, что мы, по сути, биологические машины, которые действуют в соответствии с физическими законами, а творчество и понимание — это магические или мистические качества, недостижимые для машин.

Тьюринг говорит, что машины можно запрограммировать так, чтобы они проявляли творчество и понимание так же, как и мы, используя алгоритмы, имитирующие эти процессы. Возможно, современное состояние технологий не позволяет создать такую ​​машину, но это не значит, что это невозможно.

Еще одно обоснованное возражение заключается в том, что машины никогда не смогут по-настоящему понять язык, потому что он включает в себя не только манипулирование символами, но и способность понимать значение. И это возражение — хороший момент для личного комментария. Мы все видим, что за последние несколько лет обработка естественного языка значительно продвинулась вперед. Сам Тьюринг говорил, что машины не могут понимать смысл так, как это делают люди. Но мы находимся в такой ситуации, когда машины понимают контексты. И это огромный прогресс. Два предложения могут иметь очень разные значения в зависимости от контекста. У нас также есть алгоритмы, которые могут измерять анализ настроений. Так что в этой конкретной области мы превзошли ожидания Тьюринга. Теперь давайте двигаться дальше.

В целом Тьюринг утверждает, что сделанные возражения неубедительны и основаны на непонимании природы интеллекта и возможностей машин. Он считает, что до тех пор, пока машины могут выполнять полезные и ценные для нас задачи, вопрос о «мышлении машин» является философским, и игра в имитацию обеспечивает основу для размышлений об этом.

Статья Тьюринга — новаторская работа в области искусственного интеллекта, и его идеи продолжали влиять на исследования в этой области на протяжении десятилетий. Его акцент на практической полезности искусственного интеллекта помог направить развитие в этой области, а его идеи о природе интеллекта продолжают использоваться в дискуссиях о потенциале машинного интеллекта.

Обсуждение искусственного интеллекта действительно важно в наши дни, поскольку он превращается в повседневный инструмент в нашей жизни. Поэтому мы должны думать об ИИ и машинном обучении Этике. Например, сам ChatGPT имеет несколько мер безопасности (https://openai.com/safety). Предположим, кто-то просит план совершения преступления. Должна ли модель правильно на него ответить и нарисовать план? Следует ли заблокировать запрос и сообщить кому-либо? Как оно должно себя вести? Это не очень простая задача, так как мы должны научить модель правильно реагировать на многие крайние случаи.

И это не единственная проблема. Эти модели нуждаются в тоннах данных для обучения. Как мы можем узнать, откуда поступают эти данные? Все это отследить невозможно (разумеется, вне компании, которая его обучает). Понимая влияние монополий на данные, политика конфиденциальности является ключом к правильному подходу к машинному обучению. Мы также должны рассмотреть источники модели. Например, когда вы запрашиваете ChatGPT с чем-то , мы не можем знать, как он дал вам этот ответ. Таким образом, хотя эта информация во многих случаях верна, она не идеальна. Не доверяйте только одному источнику информации, даже если это ИИ.

Заключение

В заключение, статья Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект» представила новаторский взгляд на природу интеллекта и возможности машинного интеллекта. Его предложение теста Тьюринга как меры машинного интеллекта и его аргумент о том, что интеллект можно объяснить с точки зрения физических процессов, продолжают влиять на развитие ИИ сегодня.

Однако идеи Тьюринга также вызвали споры и споры. Некоторые утверждают, что тест Тьюринга является неадекватной мерой интеллекта и что для настоящего машинного интеллекта может потребоваться нечто большее, чем просто способность имитировать поведение человека. Другие выразили обеспокоенность по поводу этических последствий использования искусственного интеллекта, включая проблемы, связанные с конфиденциальностью, предвзятостью и потенциальной потерей работы.

Несмотря на эти разные точки зрения, существует широко распространенное мнение о том, что ИИ может изменить многие аспекты жизни общества и что важно развивать ИИ ответственным и этичным образом. По мере того, как мы продолжаем исследовать возможности машинного интеллекта, будет важно рассмотреть множество сложных вопросов, которые подняла работа Тьюринга, и совместно работать над тем, чтобы ИИ развивался таким образом, чтобы он приносил пользу обществу в целом.

Поэтому я настоятельно рекомендую изучить, как работают эти ИИ-проекты (источники данных, извлечение и обработка данных), и даже как работают LLM (не обязательно знать все технические термины. Может быть, я напишу об этом статью). Он есть и будет очень важен для человечества, так как он может выполнять множество задач, отнимающих наше время, и он потрясающий второй пилот.

Рекомендации