Comments 7
Три закона Кларка:
Когда уважаемый, но пожилой учёный утверждает, что что-то возможно, то он почти наверняка прав. Когда он утверждает, что что-то невозможно, — он, весьма вероятно, ошибается.
Единственный способ обнаружения пределов возможного состоит в том, чтобы отважиться сделать шаг в невозможное.
Любая достаточно развитая технология неотличима от магии.
И дополнение от Азимова к первому закону:«Тем не менее, когда непрофессионалы сплачиваются вокруг идеи, отрицаемой уважаемым, но пожилым учёным, и поддерживают эту идею с пылом и энтузиазмом — то этот уважаемый, но пожилой учёный, в конечном счёте, вероятно, прав».
Про игру go точно так же писали за 2 года до того как машины "научились". Впрочем как и про многие прочие "чисто человеческие" умения.
https://habr.com/ru/post/224029/
Судя по всему, скоро компьютер выиграет в последнюю игру с полной информацией, которая пока остаётся за человеком. По оценке Кулома, программа выиграет без форы в течение 10 лет. Эксперты, знающие силу лучших игроков, не так уверены. Дело в том, что на высших уровнях игра выходит на качественно иной уровень, ходы перестают быть предсказуемыми.
Эксперты в комментариях тоже тогда времени зря не теряли, активно и вполне обоснованно сомневались
Тоже засомневался. Вероятно человек играет, оценивая ситуацию сложным нечётким алгоритмом, который пока не удалось хорошо формализовать, не просчитывая множество возможных вариантов. Возможно даже на уровне интуиции — происходит распознавание хороших и не очень позиций на основе опыта игры.
Системы ИИ не живут в нашем мире. Они не понимают нашу реальность. Именно поэтому в обозримом будущем у них не разовьются языковые способности, подобные человеческим.
Засунут их в 3d симулятор, накрутят миллиарды часов на кластере и дообучают, научат понимать прагматику.
Пока что весь прогресс выглядит так:
1) "Вот вам новая нейросеть которая умеет A, B, C!"
2) "Вау! Круто!". "Но она не умеет D, E, F
4) "Вот вам новая нейросеть которая умеет D, E, F!"
У человека 85млрдов нейронов, у той-же GPT-3 их 175. Это лишь вопрос времени когда научаться близко эмулировать человеко-подобное поведение (а затем и превосходить). Сейчас скорее сложнее формализовать это самое человеко-подобное поведение, но с каждой итерацией мы всё ближе.
175 миллиардов не нейронов а параметров. Т е это число нужно сравнивать с числом синапсов. Каждый нейрон в коре может иметь до миллиона синапсов. Так что пока gpt-3 отстаёт только по этому параметру на 6 порядков. Кроме того на мой взгляд уже очевидно, что организовать такое количество параметров одной нейросетью не получится. Обучение будет занимать века. Как минимум искусственные НС должны научится быть модульными.
Уши выше лба не растут. ИИ никогда не превзойдет своих разработчиков. Даже если случится чудо, когда ИИ возьмет и перепишет собственный код, улучшив его сколько-то... Но чуда не произойдет, ИИ не знакома инвенция с включением в нее настроения, замыслов и вымыслов которые человек сам не может переносить в речь совершая свои мысленные достижения с преобразованием в изобретения, открытия.
Как тут не вспомнить классика:
Но на какого дьявола? - Спрашивается. Обьясните мне, пожалуйста, зачем нужно искусственно фабриковать Спиноз, когда любая баба может его родить когда угодно.
А по сути - чтобы ИИ говорил и понимал как человек, он должен стать человеком и прожить человеческую жизнь. Вот так просто. Но это не та цель, ради которой делается ИИ. Мы же сможем относиться к ИИ как помощнику-иностранцу, который более-менее овладел нашей речью, но не знает нашей жизни, но тем не менее может помочь нам решать вопросы.
Не стоит ждать, что в обозримом будущем системы ИИ полностью овладеют человеческим языком