„Labiausiai skaitytas, straipsnis garsiame filosofijos žurnale „Mind“ iki šiol yra 75 metų senumo ir jį parašė matematikas. Straipsnis pavadintas „Skaičiavimo mašinos ir intelektas“, o jo autorius – Alanas Turingas. Šiame esė kompiuterių mokslo pradininkas aprašė imitacijos žaidimą, seniai žinomą, kaip Tiuringo testą, kuris iš esmės tiria, ar žmonės gali atpažinti, ar jie kalbasi su kitu žmogumi, ar su kompiuterine programa. Šis testas jau seniai užvaldė dirbtinio intelekto pasaulį, ir kaip tik laiku, jubiliejaus proga, kognityvinių funkcijų tyrėjai Cameronas Jonesas ir Benas Bergenas iš San Diego universiteto Kalifornijoje, preprinte paskelbė, kad jis buvo pasiektas: du kalbos modeliai išlaikė Tiuringo testą: GPT-4.5 aiškiai – jis išlaikė, kaip žmogus 73 procentuose pokalbių – o Llama-3.1 ne taip aiškiai, tik 56 procentais, bet vis tiek. Senoji pokalbių programa ELIZA pasiekė tik 25 procentus.
Turingas jau tikėjosi šios sėkmės tūkstantmečio sandūroje, tačiau jis taip pat apskaičiavo, kad pakaktų skaitmeninio kompiuterio su vienu gigabaitu atminties. Jaudulys dėl proveržio yra ribotas. Beveik visi yra susidūrę su pokalbių robotais ir yra įpratę būti visiškai tikri, kad nėra visiškai tikri, su kuo ar su kokiu daiktu susiduria. Tyrimai kartais netgi rodo, kad žmonės kompiuterinius eilėraščius laiko ypač žmogiškais, nes jie yra tokie gražūs ir emocingi, o ne tokie įtempti. kaip žmonių menininkų, kurie nuolat išbando naujus ir neįprastus dalykus, darbai. Todėl Kalifornijoje atliktas tyrimas yra ne tokia sensacija, kaip kruopščiai dokumentuotas laukiamo įrodymo pavyzdys: jei gerai paraginate kalbos modelius, pavyzdžiui, liepiate jiems vaidinti technologiškai išprususį devyniolikmetį, kuris vartoja šiek tiek slengo, bet ne per daug, nededa taškų po sakinių ir kartais užduoda klausimus, tai žmonėms sunku atpažinti program, kaip programą.
Kaip visada, kai teigiama, kad programa išlaikė Turingo testą, diskusijos sukasi apie tai, ką ji iš tikrųjų testuoja: programos intelektą? Jos gebėjimą blefuoti? Žmonių naivumą? Ar jų suvokimą apie kitų žmonių reakciją? Diskutuojama, ar paraginiai yra teisingi, ar žmonės padėjo per daug.
Nediskutuojama, kad tikrasis Tiuringo tikslas, kurį jis norėjo pasiekti šia testo procedūra, iki šiol nebuvo pasiektas: atsakyti į klausimą, ar mašinos gali mąstyti.
Pagrindinis Turingo tikslas su testu buvo išvengti ilgų diskusijų apie „mąstyti“ ir „mašinos“ reikšmę ir padaryti mąstymo klausimą įveikiamą pagal aiškų kriterijų. Jei programa išlaikytų testą, ji būtų laikoma „mąstančia mašina“. Žinoma, negalima būti visiškai tikram, bet žmonių atveju tai niekuo nesiskiria: mandagu galvoti, kad kiti žmonės mąsto, yra tik „mandagus susitarimas“, rašė jis. Jis manė, kad iki 2000 metų kalbėti apie mąstančias mašinas bus tapę įprasta praktika.
Pagrindinių kalbos modelių kūrėjai iš tiesų mėgsta naujausias versijas vadinti mąstančiais modeliais, t. y. samprotavimo modeliais arba tiesiog „giliais mąstytojais“. Tačiau net ir tarp ekspertų abejonės dėl šių modelių apibūdinimo, kaip gebančių samprotauti išlieka stiprios. Tai gali būti susiję su sužeistu pasididžiavimu ir bandymu išlaikyti ribą tarp žmonių ir mašinų. Motyvas, kuris, gal reiškia, kad į Tiuringo teiginius reikėtų reaguoti su paguoda, o ne argumentais. Tačiau tai taip pat gali būti susiję su tuo, kad nepaisant to, jog Turingo testai buvo sėkmingai atlikti, skirtumai tarp žmonių ir mašinų išlieka dideli, o vartojami terminai kelia painiavą, kuri yra ir nereikalinga, ir reklamiškai veiksminga.
„Terminas „samprotavimas“ kilęs iš 2022 m. straipsnio, kuriame Jasonas Wei ir kiti pristatė specialų raginimo formatą“, – aiškina kompiuterių mokslininkė Katharina Anna Zweig iš Kaiserslauterno-Landau universiteto. „Užuot davus mašinai tik vieną užduotį, jūs jai duodate kelias panašias užduotis ir jų sprendimus, taip pat aprašote tarpinius veiksmus.“ Iš to mašina išmoksta atlikti ir kitas užduotis bei jas spręsti, pasitelkdama tarpinius veiksmus. „Tačiau šie veiksmai neturi prasmės turinio prasme, kaip žmonių atveju, o veikiau grynai sintaksės požiūriu.“ „Taigi, už jų slypi ne svarstymas, o kalbinių modelių atpažinimas“, – sako Zweigas. Kai atliekami tokie tarpiniai žingsniai, dabar kalbame apie samprotavimo modelius.
„Samprotavimas – tai terminas, kuris paprastai apibūdina žmogaus intelektą“, – teigia Ute Schmid, Bambergo universiteto kognityvinių sistemų profesorė ir Bavarijos skaitmeninės transformacijos instituto direktorė. „Tačiau šie metodai nepretenduoja į žmogaus kognityvinių procesų modeliavimą. Jie skirti tam, kad tam tikri žmogaus intelekto aspektai būtų bent iš dalies išsprendžiami kompiuteriais.“ Mokantis dažnai išvedamos papildomos taisyklės ar faktai, pagrįsti pateiktomis taisyklėmis ir faktais. „Ilgai dėmesio skiriant vien duomenimis pagrįstiems mašininio mokymosi metodams, šiuo metu stebime tokių metodų atgimimą. Tai labai įdomus pokytis“, – sako Schmidas.
Taigi, labiau kognityvinių gebėjimų imitacija, nei mąstymas? Konstanco filosofas Wolfgangas Spohnas, sekdamas Tiuringu, remiasi elgesiu, kaip lemiamu kriterijumi, tačiau mąstymo klausimą laiko seniai išnykusiu: „Kadangi galime mąstyti, įvaldome daugybę sudėtingų veiklų, skirtingi žmonės skirtingu mastu, paprastai geriau, nei kiti gyvūnai, bet, jokiu būdu, ne visada. Kai kuriose srityse mašinos dabar yra geresnės už mus, kitose jos vis dar siaubingai blogos. Tačiau dėl šios išraiškos įvairovės klausimas, kas yra mąstymas, neturi daug prasmės; jis suskyla į šimtus atskirų klausimų.“ Todėl psichologijoje jau seniai įprasta kalbėti apie kognityvinius gebėjimus, o ne apie mąstymą.
Nepaisant to, kad buvo išlaikyti Tiuringo testai, diskusijos apie mąstančias mašinas ar tas, kurios tik imituoja kognityvinius gebėjimus, tęsiasi linksmai. Tai beveik visiškai užgožia faktą, kad savo esė Turingas aprašė du kelius į intelektualias mašinas, be imitacinio žaidimo: galima pradėti nuo abstrakčių veiklų, tokių, kaip šachmatai, arba aprūpinti mašiną jutimo organais ir mokyti ją, kaip vaiką.
Galbūt, dirbtinio intelekto tyrimai pasirinko keblų trumpesnį kelią su didelio masto kalbos modeliais. Šie modeliai iš tiesų realizuoja tam tikrą mokymąsi, bet be kūno. Galbūt, todėl jiems taip sunku suprasti pasaulį taip, kaip mes. Tyrėjai jau seniai dirba su Turingo originalia vizija, pavadinta „įkūnytu dirbtiniu intelektu“: su vaikais - robotais, imituojamais darželiais, smėlio dėžės draugais ir viskuo, kas su tuo susiję.
Kur tai nuves, dar reikia pamatyti. Bet kuriuo atveju, Turingo esė išlieka vizionieriška net ir po 75 metų, nepaisant to, kad išlaikė testą.” [1]
1. Jenseits des Turing-Tests: Die KI-Forschung sucht Antwort auf die Frage, ob Maschinen denken können. Frankfurter Allgemeine Zeitung; Frankfurt. 23 July 2025: N4. MANUELA LENZEN
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą