Искусственный интеллект почти превзошел человека- новое исследование ученых

Новое исследование больших языковых моделей (LLM) показало, что популярные системы, где задействован искусственный интеллект (ИИ), такие как те, что разработаны OpenAI и Google, способны спонтанно и самостоятельно структурировать информацию. При этом важно отметить, что на этапе обучения им не давали прямых инструкций к такому поведению.

Об этом сообщает издание The Independent.

Исследователи из Академии наук Китая и Южнокитайского технологического университета пришли к выводу, что большие языковые модели демонстрируют сходство с тем, как человек формирует иерархию понятий. Это открытие ставит под сомнение популярное представление о том, что ИИ лишь механически воспроизводит ответы на основе шаблонов, не обладая глубинным пониманием.

По мнению авторов, такие модели могут отражать более сложные когнитивные процессы, чем считалось ранее. В ходе эксперимента модели ChatGPT-3.5 от OpenAI и Gemini Pro Vision от Google получили задание найти лишний объект. В результате обе системы выработали 66 концептуальных категорий для классификации предметов.

"Эти измерения можно было понять и описать, что указывает: большие языковые модели и мультимодальные LLM формируют представления об объектах, похожие на человеческие. Это сильный аргумент в пользу того, что хотя эти представления и не идентичны человеческим, они имеют общие основы и отражают ключевые черты человеческих знаний о мире", — заявили исследователи.

Ученые рассчитывают, что полученные данные помогут в разработке искусственного интеллекта, обладающего более "человечными" когнитивными функциями, что улучшит его взаимодействие с людьми.

Тем временем в мире продолжаются работы над системами, которые еще сильнее имитируют человеческую природу. Например, австралийский стартап недавно представил первый в истории коммерческий биокомпьютер, созданный на основе живых мозговых клеток.

Система Cortical Labs представляет собой "тело в коробке": в ее основе — нейроны, выращенные в лаборатории и размещённые на кремниевой пластине, способные воспринимать и передавать электрические импульсы.

Создатели считают, что подобное объединение биологических компонентов и электроники обеспечивает обучение и адаптацию с гораздо большей скоростью по сравнению с традиционными компьютерами. Уже на начальном этапе 800 тысяч нейронов человека и мыши самостоятельно научились играть в Pong.

В публикации в журнале Cell отмечается, что нейроны демонстрировали признаки сознательной активности во время взаимодействия с игровой средой.

Как заявляют представители компании на их официальном сайте, они сочетают биологические элементы с традиционными вычислительными методами для создания универсального механизма обучения. При этом нейрон самостоятельно адаптируется, обладает высокой гибкостью и является результатом эволюции, продолжавшейся четыре миллиарда лет.

Ранее "Курсор" уже сообщал, что в наши дни искусственный интеллект часто рассматривают как маркетинговый трюк — способ придать продуктам видимость "интеллекта". Тем не менее, среди множества подобных решений существуют по-настоящему полезные AI-инструменты, которые помогают ежедневно работать эффективнее и экономить время.