ხელოვნური ინტელექტი ჯერ ბავშვზე ჭკვიანიც კი არ არის – აი, რატომ

ბოლო დროს ხელოვნური ინტელექტის (AI) განვითარების ტემპები გვაფიქრებინებს, რომ სუპერინტელექტის შექმნამდე ძალიან ცოტა დრო დარჩა. თუმცა, წამყვანი ნეირომეცნიერებისა და ფსიქოლოგების კვლევები სრულიად საპირისპირო რეალობაზე მიგვანიშნებს: ყველაზე მოწინავე AI მოდელებსაც კი ამ დროისთვის ელემენტარული ლოგიკისა და სამყაროს აღქმის იმაზე ნაკლები უნარი აქვთ, ვიდრე ერთი წლის პატარა ბავშვს.

იმისათვის, რომ გავიგოთ, თუ რატომ ვერ ეწევა მილიარდდოლარიანი ტექნოლოგია ჩვილის გონებას, ნეირომეცნიერების უახლეს კვლევებს უნდა შევხედოთ.

1. როგორ სწავლობს ბავშვი და როგორ — AI?

მთავარი განსხვავება მათ შორის სწავლის მეთოდოლოგიასა და მონაცემების მოცულობაშია:

• მონაცემთა შიმშილი vs გიგანტური ბაზები: ChatGPT-ისა და სხვა დიდი ენობრივი მოდელების (LLMs) გასაწვრთნელად საჭიროა ინტერნეტში არსებული თითქმის მთელი ციფრული ტექსტური მასალა — ტრილიონობით სიტყვა. პატარა ბავშვი კი სამყაროს შესაცნობად და საუბრის დასაწყებად მხოლოდ მცირე, ყოველდღიურ ინტერაქციებსა და ვიზუალურ დაკვირვებას იყენებს.

• აქტიური ექსპერიმენტები: ბავშვი პასიურად არ იღებს ინფორმაციას. როდესაც ის სათამაშოს ძირს აგდებს, ის ატარებს ფიზიკურ ექსპერიმენტს — ამოწმებს გრავიტაციას, ხმასა და გარემოს რეაქციას. ხელოვნური ინტელექტი კი მხოლოდ სტატისტიკურ ალბათობებზე დაყრდნობით წინასწარმეტყველებს შემდეგ სიტყვას ან პიქსელს.

2. ფიზიკის ინტუიციური კანონები და საღი აზრი

ერთი წლის ბავშვსაც კი აქვს ე.წ. „ინტუიციური ფიზიკის“ შეგრძნება. მაგალითად, თუ ბავშვს აჩვენებთ სათამაშოს, რომელიც ჰაერში ყოველგვარი საყრდენის გარეშე ლივლივებს, ის გაოცებას გამოხატავს და მასზე მზერას გააჩერებს, რადგან ხვდება, რომ რაღაც არასწორად ხდება.

AI მოდელებს ეს საღი აზრი (Common Sense) არ გააჩნიათ. მათ შეიძლება იცოდნენ სიტყვა „გრავიტაციის“ განმარტება, მაგრამ რეალურ სამყაროში ობიექტების ფიზიკური ქცევის ვიზუალური ან ლოგიკური მოდელირება მათთვის ხშირად გადაუჭრელი ამოცანაა. სწორედ ამიტომ ხდება, რომ AI-გენერირებულ ფოტოებსა თუ ვიდეოებში ხშირად ვხედავთ ფიზიკურად შეუძლებელ და აბსურდულ კადრებს.

3. მიზეზ-შედეგობრიობის აღქმა

ადამიანის ტვინი აგებულია მიზეზ-შედეგობრივი კავშირების (Causality) საპოვნელად. ჩვენ ვიცით, რომ თუ წვიმს, ქუჩა სველი იქნება. ხელოვნური ინტელექტი კი მხოლოდ კორელაციებს (კავშირებს) ხედავს.

თუ საძიებო ბაზებში სველი ქუჩებისა და გადაშლილი ქოლგების ფოტოები ხშირად ხვდება ერთად, AI-მ შეიძლება დაასკვნას, რომ ქოლგის გაშლა იწვევს ქუჩის დასველებას. მას არ აქვს უნარი დამოუკიდებლად დასვას კითხვა: „რა მოხდება, თუ სხვანაირად მოვიქცევი?“

🚀 შეჯამება: რა არის მთავარი დაბრკოლება?

თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტი არის გიგანტური და საოცრად ეფექტური „მატყუარა“. ის ქმნის შთაბეჭდილებას, რომ აზროვნებს, თუმცა რეალურად მხოლოდ ადამიანების მიერ შექმნილი ტექსტებისა და სურათების შაბლონებს აკოპირებს და აერთიანებს.

სანამ AI ლაბორატორიებში არ შეიქმნება ისეთი ალგორითმები, რომლებიც ბავშვის მსგავსად გარემოსთან უშუალო ინტერაქციით, ცდისა და შეცდომის მეთოდით სწავლას შეძლებენ, ხელოვნური გონება კვლავაც შორს იქნება ადამიანური ინტელექტისგან.