Популярні штучні інтелекти від OpenAI та Google здатні самостійно структурувати знання, хоча під час їхнього навчання на це не робився акцент. Про це повідомляє The Independent, посилаючись на дослідження, проведене китайськими науковцями, пише Фокус.
Команда дослідників з Академії наук Китаю та Південнокитайського технологічного університету заявила, що великі мовні моделі демонструють здатність до концептуального мислення, що наближено до людського. Це кидає виклик усталеному уявленню про те, що ШІ лише імітує відповіді на основі розпізнавання шаблонів.
У рамках експерименту моделі ChatGPT-3.5 (розроблена OpenAI) і Gemini Pro Vision (від Google) отримали завдання визначити зайвий предмет серед кількох запропонованих. ШІ-системи побудували 66 різних концептуальних вимірів, які вони використали для класифікації об’єктів.
“Ці категорії мали чітку логіку та були зрозумілі, що свідчить: мовні й мультимодальні моделі здатні формувати уявлення про предмети подібно до того, як це робить людський розум”, — зазначили автори роботи. На їхню думку, це підтверджує, що основи знань ШІ та людини мають спільну природу, навіть якщо не є повністю ідентичними.
Науковці вважають, що такі результати можуть стати основою для створення більш “людяного” штучного інтелекту — здатного ефективніше розуміти та взаємодіяти з людьми.
Паралельно в інших частинах світу відбуваються ще радикальніші спроби наблизити комп’ютери до природи людини. Так, австралійський стартап нещодавно презентував перший у світі біологічний комп’ютер, побудований на основі живих нейронів.
Проєкт Cortical Labs — це справжній симбіоз біології й технологій. Його основу складають нейрони, вирощені в лабораторних умовах, які розміщені на кремнієвій пластині. Ці клітини здатні приймати сигнали, реагувати на них і навіть навчатися.
Завдяки такому підходу біокомп’ютер навчається й адаптується значно швидше, ніж звичайні електронні системи. Уже на початковому етапі 800 тисяч нейронів людини та миші змогли самостійно опанувати гру Pong — класичну аркаду.
Як повідомляється у журналі Cell, у процесі взаємодії з грою нейрони виявляли ознаки базового рівня свідомості.
“Ми поєднуємо живу природу з обчислювальними алгоритмами, щоб створити універсальну систему навчання”, — пояснюють у Cortical Labs. Розробники підкреслюють, що мозкові клітини мають величезну гнучкість, а за ними стоять мільярди років еволюції — це дає унікальні переваги в порівнянні з традиційними комп’ютерами.