В последние месяцы мы много слышали об искусственном интеллекте, особенно со ссылками на чат-бота с искусственным интеллектом ChatGPT. Но задумывались ли мы, что вообще такое искусственный интеллект? Само определение искусственного интеллекта проблематично. Если бы мы задумались об этом на мгновение, мы, вероятно, согласились бы с тем, что считаем искусственный интеллект машиной, которая удовлетворяет по крайней мере следующим условиям:

  • Учиться как человек
  • Решение произвольных задач на основе доступной информации
  • Адаптироваться к новым ситуациям

Проблема с таким определением заключается в его проверяемости. Давайте представим, что у нас есть десять разных машин, которые мы хотели бы решить, соответствуют ли они условиям для искусственного интеллекта. Как бы мы могли стандартизированно и поддающимся проверке образом оценить, кто из них может в достаточной мере учиться, адаптироваться или решать проблемы?

Как мы измеряем интеллект у людей?

Мы разработали комплексные и стандартизированные тесты для измерения интеллекта человека: IQ-тесты. Но эти тесты предназначены для измерения человеческого интеллекта и когнитивных способностей на основе человеческого опыта и не совсем подходят для оценки интеллекта машин. Компьютеры уже сегодня способны решать тесты IQ, но современные системы имеют разные уровни успеха в этих задачах по сравнению с людьми.

Некоторые тесты IQ, такие как логические задачи с математической направленностью, основаны на правилах и алгоритмах. Эти задачи легко реализуются в компьютерных программах. Компьютеры могут использовать свою вычислительную мощность и скорость для эффективного и точного решения этих задач.

Однако некоторые аспекты тестов IQ, такие как вербальное общение, понимание языка и творческое мышление, могут быть более сложными для компьютеров.

Таким образом, мы считаем, что методы оценки интеллекта в компьютерных системах должны отличаться и требовать особого подхода и метрик, чем тесты IQ.

Что такое тест Тьюринга?

Вероятно, самый известный тест для оценки того, способен ли искусственный интеллект демонстрировать разумное поведение, называется тестом Тьюринга. Этот тест изобретает Алан Тьюринг. Он является одним из основоположников теоретической информатики. Работа всей его жизни потребовала бы совершенно другой статьи.

Этот тест основан на предпосылке, что мы (люди) считаем себя разумными существами. Если машина ведет себя неотличимо от человека, то мы должны признать, что они одинаково мудры. Тест Тьюринга фокусируется на способности машины имитировать человеческое поведение в разговорах с людьми. В типичном тесте Тьюринга человек письменно общается с двумя субъектами — человеком и машиной. Между писателем и другой стороной нет визуальной связи, поэтому писатель не знает, кому он пишет. Если он не может различить, какой субъект является человеком, а какой машиной, то, согласно Тьюрингу, мы могли бы считать эту машину такой же разумной, как и обычный человек.

Тест Тьюринга сегодня

Тест Тьюринга еще не был полностью преодолен и выполнен ни одной машиной. Сегодня уже существуют машины, которые настолько точно имитируют человеческое общение, что мы часто им верим. Но это не идеальная технология, которая каждый раз успешно проходит тест Тьюринга.

На сегодняшний день наиболее перспективной технологией искусственного интеллекта является машинное обучение на основе нейронных сетей. Специфической ветвью этой технологии являются языковые модели, предназначенные для обработки и генерации естественного языка. Наиболее известным является чат-бот ChatGPT, разработанный OpenAI. Большинство из вас уже взаимодействовали с этим чат-ботом. Вы убедились, что его ответы очень похожи на человеческие. Но это не исключение. Таких моделей много, не только в обработке речи, но и, например, для обработки изображений или автономных автомобилей и во многих других приложениях.

Недавнее исследование провело большой статистический тест Тьюринга на выборке из 1,5 миллиона человек. Тест работал, когда люди использовали приложение чата в течение 2 минут для общения с другой стороной. Впоследствии им предстояло оценить, общались ли они с машиной или с человеком. Результаты показывают четкую тенденцию в пользу улучшения искусственного интеллекта. Участники правильно угадывали личность своего оппонента в 68% случаев. Если рассматривать только ситуации, когда они общались с искусственным интеллектом, то они могли обнаружить это в 60% случаев. С такой большой статистической выборкой мы уже можем оценить, что сегодняшние технологии не могут универсально пройти тест Тьюринга. С другой стороны, количество успешных прохождений теста Тьюринга поразительно и показывает, насколько продвинулась эта технология.

Краткое содержание

Так как же измерить искусственный интеллект? Ответ заключается в том, что нет простого ясного пути. Я предпочитаю термин «машинное обучение», а не «искусственный интеллект», потому что ИИ соблазняет обычного человека идеями, как будто я робот или Терминатор. Термин машинное обучение гораздо точнее, потому что лучше описывает парадигму, по которой сегодня развивается эта отрасль. При традиционном подходе к созданию машины или компьютера мы пишем программу как алгоритм. Он определяет шаги и правила, по которым должен работать компьютер. В случае с машинным обучением подход другой. Вместо создания точных алгоритмов машинное обучение позволяет компьютеру анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и накапливать опыт. Этот процесс называется обучением, и в принципе мы можем представить его так, как на основе большого количества данных компьютер тренируется, как правильно себя вести. Сам тренировочный процесс по-прежнему представляет собой алгоритм, написанный людьми. Преимущество и успех этого подхода заключаются в том, что сегодня у нас есть лучшие вычислительные возможности и большой объем доступных данных. Сегодня сравнительно легко обеспечить такую ​​модель терабайтами текстовых разговоров, собранных со всего Интернета. Мы можем купить относительно дешевое время на суперкомпьютерах, где мы запускаем алгоритм обучения на этих данных. Успехи такого подхода огромны, и мы видим их повсюду (например, сравните Google Translate сейчас и десять лет назад).

А как вы относитесь к «искусственному интеллекту»? Жду обсуждения в комментариях.