Революция искусственного интеллекта грядет, поскольку суперсовременные машины продолжают осваивать тонкое искусство быть людьми с ошеломляющей скоростью. Давно известно, что ИИ побеждал людей в их собственных играх, особенно в таких, как шахматы и го, но наш мозг занимается не только продумыванием следующих ходов. Есть более тонкие навыки, такие как рассуждения и интуиция — более мягкие, почти бессознательные понятия, которые помогают нам понимать и предсказывать действия других.
Но с появлением передовых платформ ИИ, таких как Generative Pre-training Transformer (GPT) компании Open AI, даже эти границы между человеком и машиной начинают стираться. В новом исследовании, проведенном вычислительным психологом из Стэнфордского университета, использовалось несколько итераций нейронной сети OpenAI GPT (от GPT-1 до новейшей GPT-3.5) для выполнения тестов "Теория разума" (ToM), серии тестов. эксперименты , впервые разработанные в 1978 году, чтобы измерить сложность разума шимпанзе, и их способность предсказать поведение других.
Эти тесты включают в себя решение обычных, приземленных сценариев, результаты которых люди могут легко вывести. Например, один сценарий включает в себя ошибочную маркировку пакета попкорна как "шоколад", а затем тест просит ИИ сделать вывод, какой будет реакция человека, когда пакет откроется. Научная группа использовала "проверки работоспособности", чтобы проанализировать, насколько хорошо сети GPT понимают сценарий и прогнозируемую реакцию человека.
В то время как ранние версии GPT-1, впервые выпущенные в 2018 году, показали низкие результаты в тесте, нейронная сеть продемонстрировала ошеломляющие улучшения в различных итерациях и спонтанно развила способности сопоставимые с 9-летним ребенком к ноябрю 2022 года (GPT-3.5). Авторы работы говорят, что это может стать "переломным моментом" для ИИ, поскольку способность понимать и предсказывать поведение человека сделает эти движки гораздо более полезными.
Способность программировать эмпатию и мораль может принести большую пользу для таких вещей, как самоуправляемые автомобили, когда нужно решить, подвергать ли водителя опасности, например, для спасения жизни ребенка, переходящего улицу.
Остается один вопрос: используют ли эти нейронные сети интуицию ToM или обходят ее, используя какие-то неизвестные языковые паттерны. Это может объяснить, почему эта способность появляется в языковых моделях, которые стремятся понять тонкие нюансы человеческой речи.
Но это также вызывает вопрос: могут ли люди выполнять этот языковой трюк и просто не знать об этом? Авторы работы утверждают, что, изучая когнитивные способности этих систем ИИ, мы, по сути, изучаем самих себя, поскольку работа человеческого разума по-прежнему полна научных загадок. Другими словами, если вы хотите понять, как что-то работает, создайте это с нуля.
