Штучний інтелект може мислити, як людина: вчені знайшли перші докази

Дослідження великих мовних моделей (LLM) засвідчило: популярні ШІ-системи від OpenAI та Google впорядковують інформацію самостійно й неочікувано, хоча під час навчання на це їх не орієнтували, пише The Independent.

Автори роботи — фахівці Академії наук Китаю та Південнокитайського технологічного університету — дійшли висновку, що такі моделі "мають глибинні спільні риси з тим, як людина вибудовує поняття". Це піддає сумніву поширену думку, що штучний інтелект лише відтворює відповіді завдяки розпізнаванню шаблонів.

У межах експерименту ChatGPT-3.5 від OpenAI та Gemini Pro Vision від Google запропонували виконати завдання на пошук зайвого об’єкта. В результаті моделі створили 66 концептуальних вимірів для класифікації предметів.

"Ці виміри можна було зрозуміти й описати, що вказує: великі мовні моделі та мультимодальні LLM формують уявлення про об’єкти, схожі на людські", — зазначили дослідники. — Це сильний аргумент на користь того, що хоча ці представлення й не ідентичні людським, вони мають спільні основи й відображають ключові риси людських знань про світ".

Автори сподіваються, що ці результати сприятимуть створенню штучного інтелекту з більш "людськими" когнітивними здібностями — такого, що краще співпрацюватиме з людьми.

Водночас у світі вже тривають розробки систем, ще ближчих до людської природи. Так, стартап з Австралії нещодавно представив перший у світі комерційний біологічний комп’ютер на основі живих клітин мозку.

Система Cortical Labs — це "тіло у коробці": у її основі лабораторно вирощені нейрони, розташовані на кремнієвій пластині, які можуть приймати й передавати електричні сигнали.

На думку розробників, таке поєднання біології й електроніки дає змогу навчатись і адаптуватись значно швидше, ніж звичайним комп’ютерам. Ще на ранньому етапі 800 тисяч нейронів людини та миші змогли самостійно опанувати гру Pong.

Як зазначено у статті в журналі Cell, нейрони виявляли ознаки свідомості, коли взаємодіяли з ігровим середовищем.

"Ми об’єднуємо біологічне з класичними обчисленнями, щоб створити універсальний навчальний механізм", — йдеться на сайті компанії. — Нейрон сам налаштовується, має майже безмежну гнучкість і є продуктом чотирьох мільярдів років еволюції".