AI Systems: ხელოვნური ინტელექტი 1 წლის ბავშვზე სუსტია

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

ეს სენსაციური მიგნება პირდაპირ აშიშვლებს ტექნოლოგიური გიგანტების მარკეტინგულ მითებს. იმისათვის, რომ სიღრმისეულად გავიგოთ, თუ რატომ ვერ ეწევა მილიარდდოლარიანი ხელოვნური ტექნოლოგია ჩვეულებრივი ჩვილის ბუნებრივ გონებას, ნეირომეცნიერების უახლეს და ყოვლისმომცველ ექსპერიმენტებს უნდა შევხედოთ.

1. როგორ სწავლობს პატარა ბავშვი და როგორ — გიგანტური ხელოვნური ინტელექტი?

მთავარი და ფუნდამენტური განსხვავება ცოცხალ ადამიანსა და ხელოვნურ ალგორითმს შორის სწავლის მეთოდოლოგიასა და მონაცემების საჭირო მოცულობაშია. სწორედ აქ იკვეთება ადამიანური Cognitive Skills (Cognitive Skills) ანუ შემეცნებითი უნარების აბსოლუტური უპირატესობა ციფრულ კოდზე.

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

• აქტიური ბიოლოგიური ექსპერიმენტები: ადამიანი პასიურად და მექანიკურად არასდროს იღებს ინფორმაციას. როდესაც ჩვილი თავის სათამაშოს იატაკზე შეგნებულად აგდებს, ის რეალურად ატარებს სერიოზულ ფიზიკურ ექსპერიმენტს — ამოწმებს გრავიტაციას, ხმასა და გარემომცველი ადამიანების რეაქციას. ხელოვნური ინტელექტი კი მხოლოდ მშრალ სტატისტიკურ ალბათობებზე დაყრდნობით წინასწარმეტყველებს შემდეგ ლოგიკურ სიტყვას ან პიქსელს.

2. ფიზიკის ინტუიციური კანონები, ბიოლოგიური საღი აზრი და აღქმა

ერთი წლის პატარა ბავშვსაც კი აქვს ევოლუციურად ჩამოყალიბებული, ეგრეთ წოდებული „ინტუიციური ფიზიკის“ საოცარი შეგრძნება. მაგალითად, თუ ბავშვს აჩვენებთ სათამაშოს, რომელიც ოთახში, ჰაერში ყოველგვარი საყრდენის გარეშე ლივლივებს, ის მომენტალურად დიდ გაოცებას გამოხატავს, ფართო თვალებით დააშტერდება და მასზე მზერას დიდი ხნით გააჩერებს, რადგან ქვეცნობიერად ხვდება, რომ სამყაროში რაღაც არასწორად ხდება.

დღევანდელ AI Systems (AI Systems) მოდელებს ეს ელემენტარული საღი აზრი (Common Sense) საერთოდ არ გააჩნიათ. მათ შეიძლება იდეალურად იცოდნენ სიტყვა „გრავიტაციის“ აკადემიური განმარტება, მაგრამ რეალურ სამყაროში ობიექტების ფიზიკური ქცევის ვიზუალური ან ლოგიკური მოდელირება მათთვის ხშირად გადაუჭრელი ამოცანაა. სწორედ ამიტომ ხდება, რომ ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებულ ფოტოებსა თუ ვიდეოებში ხშირად ვხედავთ ფიზიკურად შეუძლებელ, ანატომიურად დამახინჯებულ და სრულიად აბსურდულ კადრებს.

3. მიზეზ-შედეგობრიობის აღქმა: კორელაცია რეალური აზროვნების წინააღმდეგ

ადამიანის ბიოლოგიური ტვინი ევოლუციის მიერ აგებულია იმისათვის, რომ მუდმივად ეძებოს და იპოვოს მიზეზ-შედეგობრივი კავშირები. ჩვენ კარგად ვიცით, რომ თუ გარეთ ძლიერად წვიმს, ქუჩა აუცილებლად სველი იქნება. ხელოვნური ინტელექტი კი საკუთარ მუშაობაში მხოლოდ კორელაციებს (ზედაპირულ რიცხვობრივ კავშირებს) ხედავს და აანალიზებს.

თუ ციფრულ საძიებო ბაზებში სველი ქუჩებისა და ადამიანების მიერ გადაშლილი ქოლგების ფოტოები ხშირად ხვდება ერთმანეთის გვერდით, ალგორითმმა შეიძლება სრულიად მცდარად დაასკვნას, რომ ქოლგის გაშლა თავად იწვევს ასფალტის დასველებას. მას ბიოლოგიურად არ აქვს უნარი, დამოუკიდებლად დასვას კითხვა: „რა მოხდება, თუ მე აბსოლუტურად სხვანაირად მოვიქცევი?“

4. ნეირომეცნიერება რობოტექნიკისა და ალგორითმების კრიზისის შესახებ

ეს ფაქტები მეცნიერებს ეხმარება იმის გაცნობიერებაში, რომ დღევანდელი ტექნოლოგიური მიდგომა გარკვეულ კედელს ეჯახება. კვლევები, რომლებიც უშუალოდ შეისწავლიან ნერვულ ბიოლოგიასა და კომპიუტერულ მეცნიერებას, სულ უფრო ხშირად მიუთითებენ იმაზე, რომ მხოლოდ გამოთვლითი სიმძლავრის გაზრდა ვერ შექმნის ნამდვილ ცნობიერებას.

პატარა ბავშვის Cognitive Skills (Cognitive Skills) ყალიბდება სამყაროზე ფიზიკური შეხებით. სანამ ალგორითმები ჩაკეტილნი იქნებიან მხოლოდ ტექსტურ სერვერებში, ისინი ვერასოდეს გაიგებენ იმ სიტყვების რეალურ, ფიზიკურ არსს, რომლებსაც ასე ლამაზად აკავშირებენ ერთმანეთთან.

შეჯამება: რა არის მანქანური გონების მთავარი ტექნოლოგიური დაბრკოლება?

თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტი არის უზარმაზარი და საოცრად ეფექტური „სტატისტიკური მატყუარა“. ის მომხმარებელთან ქმნის ილუზიას, რომ აზროვნებს, თუმცა რეალურად მხოლოდ ადამიანების მიერ წინასწარ შექმნილი ტექსტებისა და სურათების შაბლონებს აკოპირებს და მათემატიკურად აერთიანებს.

სანამ თანამედროვე სამეცნიერო ლაბორატორიებში არ შეიქმნება ისეთი სრულიად ახალი, რევოლუციური ალგორითმები, რომლებიც პატარა ბავშვის მსგავსად გარემოსთან უშუალო ფიზიკური ინტერაქციით, ცდისა და შეცდომის პრაქტიკული მეთოდით სწავლას შეძლებენ, ხელოვნური გონება კვლავაც ძალზედ შორს იქნება ნამდვილი, კომპლექსური ადამიანური ინტელექტისგან. დღევანდელი მანქანური სწავლება უბრალოდ მოკლებულია ბიოლოგიურ საღ აზრს, რაც კოგნიტური განვითარების საფუძველია.

მხოლოდ მშრალი ტექსტური ბაზების ზრდა და სერვერების გამოთვლითი სიმძლავრის გაძლიერება ვერ აღმოფხვრის იმ ფუნდამენტურ უფსკრულს, რომელიც მანქანურ კოდსა და ცოცხალ ცნობიერებას შორის არსებობს. კაცობრიობამ უნდა გააცნობიეროს, რომ ნამდვილი აზროვნება რეალურ, ხელშესახებ სამყაროსთან შეხებისა და ყოველდღიური ფიზიკური გამოცდილების გარეშე არ ყალიბდება.

საბოლოო ჯამში, სანამ კვლევები ციფრულ ჩაკეტილობას არ გასცდება, ერთი წლის ბავშვის პატარა ტვინი კვლავინდებურად დარჩება სამყაროს ყველაზე სრულყოფილ, საიდუმლოებით მოცულ და მიუღწეველ კომპიუტერად, რომლის ანალოგის შექმნაც ტექნოლოგიურ გიგანტებს უახლოეს მომავალში ძალიან გაუჭირდებათ.

მოგეწონა სტატია? გაუზიარე სხვებს ქვემოთ განთავსებული ღილაკების მეშვეობით, ამით საიტს დაეხმარები განვითარებაში, მადლობა წინასწარ