Pse Inteligjenca Artificiale mund të mos e arrijë kurrë inteligjencën njerëzore

Një analizë e re argumenton se IA-ja mund të mos arrijë kurrë të mendojë si njerëzit, sepse pjesët më të rëndësishme të inteligjencës njerëzore nuk mund të programohen në makina.

Një shkencëtar i njohur i informatikës argumenton se një ide e paraqitur nga AlanTuringu, i konsideruar gjerësisht si babai i shkencës teorike të informatikës, e ka çuar kërkimin mbi inteligjencën artificiale në drejtimin e gabuar gjatë 75 viteve të fundit.

Në analizën e tij të re, "Gabimi i Turingut: Të çlirohemi nga zgjedha e makinave jo inteligjente", Peter J. Denning shqyrton idetë që Turingu paraqiti në vitin 1950. Në atë kohë, shumë shkencëtarë besonin se inteligjenca njerëzore mund të ekzistonte e pavarur nga trupi dhe, për këtë arsye, mund të rikrijohej si një program që funksionon në një kompjuter digjital.

Denning kundërshton gjithashtu idenë se inteligjenca e një makine mund të provohet përmes një loje imitimi (e njohur sot si testi i Turingut).

"Këto dy pretendime kanë formësuar një pjesë të madhe të kërkimeve dhe zhvillimit të IA-së," shkruan Denning. "Premisa ime është se pranimi i këtyre pretendimeve na ka çuar në rrëmujën e IA-së ku ndodhemi sot."

Sipas Denning-ut, sistemet e inteligjencës artificiale (IA) që po zhvillohen sot nuk ka gjasa të arrijnë inteligjencën në nivel njerëzor, e njohur si inteligjenca artificiale e përgjithshme (AGI). Përkundrazi, ai paralajmëron se ato mund të krijojnë rreziqe serioze pa arritur kurrë të mendojnë si njerëzit.

Pse rëndësi ka njohuria e heshtur

Në qendër të argumentit të Denning-ut është ideja e njohurisë së heshtur. Ajo i referohet sasisë së madhe të njohurive që njerëzit zotërojnë, por që nuk mund t'i shprehin plotësisht me fjalë ose t'i shndërrojnë në simbole që një makinë mund t'i përpunojë.

Denning përshkruan pesë forma të përgjithshme të njohurisë së heshtur, të cilat, sipas tij, "i shpëtojnë mësimit të makinës". Ato përfshijnë arsyen e shëndoshë, ndërveprimet e përditshme me njerëzit dhe mjedisin, ndjenjat dhe perceptimet, aftësitë praktike, si edhe sfondin kulturor dhe historik të përbashkët të shoqërive.

Studiuesit kanë kaluar dekada duke u përpjekur të regjistrojnë arsyen e shëndoshë në një formë që kompjuterët mund ta përdorin. Duke filluar nga vitet 1980, projekti ambicioz Cyc, i Douglas Lenatit, synonte të ndërtonte një bazë gjigante të dhënash me fakte të arsyes së shëndoshë. Pas 40 vitesh pune, projekti përmbante 25 milionë të dhëna.

"Megjithatë, edhe kjo pasuri njohurish nuk ishte e mjaftueshme për t'u dhënë sistemeve eksperte arsyen e shëndoshë që u nevojitej për të qenë vërtet eksperte," vëren Denning. "Cyc vërtetoi se një pjesë e madhe e njohurive që i bëjnë njerëzit ekspertë nuk mund të shprehen në formën e pohimeve."

Të dish çfarë - të dish si

Sipas Denning-ut, aftësitë praktike përbëjnë një tjetër pengesë të madhe.

"Aftësitë tona praktike në mijëra fusha nuk mund t'u transmetohen makinave," shpjegon ai. "Ndërsa përshkrimet e rezultateve të një aftësie ('të dish çfarë') mund të paraqiten si të dhëna dhe të ruhen në një makinë, ne nuk dimë si ta kodojmë njohurinë e mishëruar që nevojitet për zbatimin praktik të asaj aftësie ('të dish si')."

Muzika është një shembull i qartë i këtij ndryshimi.

"Një violinist virtuoz mund të interpretojë muzikë të mrekullueshme, por nuk mund t'i shpjegojë një nxënësi se si ta arrijë këtë.

Edhe nëse një robot do të mund të vëzhgonte dhe imitonte njerëzit e aftë, ai, duke mos pasur trup biologjik, nuk mund ta kuptojë se si ndihet muzikanti kur interpreton një pjesë të bukur ose si ndihet publiku kur e dëgjon."

Intuita, ndjesitë e brendshme, krijimtaria spontane dhe imagjinata janë forma të tjera të njohurisë së heshtur që nuk mund të reduktohen në udhëzime për kompjuterët.

Problemi i përfaqësimit

Denning e quan pengesën kryesore "problemin e përfaqësimit".

Kompjuterët mund të kryejnë llogaritje vetëm kur të dhënat dhe udhëzimet kodohen në forma fizike që ata mund t'i njohin dhe t'i përpunojnë. Ndërsa njohuria e heshtur nuk mund të shndërrohet lehtësisht në një format të tillë.

"Pas çdo fjale fshihet një rezervuar i thellë njohurish të heshtura që i japin asaj kuptim," thotë Denning. "Fjalët janë vetëm përfaqësime simbolike të kuptimeve, jo vetë kuptimet. Modelet e mëdha gjuhësore që përdoren sot, si ChatGPT, Claude dhe Gemini, manipulojnë vetëm fjalët; ato nuk mund ta dinë ose ta kuptojnë kuptimin e asaj që po thonë."

Sipas Denning-ut, kjo krijon një hendek të pakalueshëm. Meqenëse shkencëtarët nuk e kuptojnë plotësisht se si funksionon njohuria e heshtur tek njerëzit, ata nuk mund të përcaktojnë se si ajo mund të transferohet te një makinë.

"Ende është kryesisht një mister se si e mbajmë ne këtë njohuri të heshtur," pranon ai. "E vetmja gjë që dimë është se ajo është e mishëruar në qenien tonë. Nuk kemi asnjë ide se çfarë mund të vëzhgojmë ose masim në trupin tonë për ta zbuluar."

Pse konteksti ndryshon kuptimin

Denning thekson gjithashtu rëndësinë e kontekstit, pra rrethanave përreth që u japin kuptim dhe qëllim fjalëve dhe veprimeve të njerëzve.

Një deklaratë mund të ketë kuptime krejtësisht të ndryshme, në varësi të faktit nëse folësi është i sinqertë, sarkastik, i zemëruar, me humor apo thjesht po ngacmon dikë. Konteksti i ndihmon gjithashtu njerëzit të dinë kur të bëjnë humor, kur të tregojnë takt dhe si të kuptojnë atë që një person zgjedh të mos e thotë.

"Kur përpiqesh të kuptosh nga ka ardhur një supozim i kontekstit aktual, zbulon se ai mbështetet te biseda të mëparshme që kanë ndodhur në kontekste të tjera. Edhe ato, nga ana e tyre, mbështeten në biseda edhe më të hershme dhe në kontekstet e tyre. Ky model vazhdon pafundësisht dhe është fraktal," shpjegon Denning.

Kultura mund të jetë përtej mundësive të modeleve të mëdha gjuhësore

Kultura përbën një sfidë tjetër. Ajo përfshin vlera, norma shoqërore, gjykime, histori, komunitete, gjendje shpirtërore dhe marrëdhënie që lidhen me pushtetin ose kujdesin ndaj të tjerëve.

"Bisedat njerëzore janë të mbushura me supozime të pashprehura që u japin kuptim dhe rëndësi fjalëve që përdoren," shpjegon Denning.

Ai argumenton se rritja e madhësisë së modeleve të mëdha gjuhësore nuk do ta zgjidhë këtë problem.

"Zmadhimi i modeleve të mëdha gjuhësore me rrjete nervore gjithnjë e më të mëdha nuk do t'u mundësojë atyre të fitojnë njohurinë e mishëruar njerëzore që ne e quajmë kulturë. Ato nuk do ta arrijnë objektivin e testit të Turingut: të demonstrojnë një mendim të makinës që nuk dallohet nga mendimi njerëzor."

Në fund, Denning përshkruan një gjendje të moskuptimit të ndërsjellë mes njerëzve dhe makinave. Rrjetet nervore artificiale mund të zhvillojnë llojin e tyre të njohurisë së heshtur, por njerëzit mund të mos jenë në gjendje ta kuptojnë atë.

"Makinat nuk mund ta lexojnë njohurinë tonë të heshtur dhe ne nuk mund ta lexojmë të tyren," shkruan ai. "Ne jemi si qenie të huaja, të ndara nga një hendek që nuk mund të kalohet."

Rreziku që paraqet siguria e IA-së

Ky hendek mund të ketë pasoja të mëdha për sigurinë e IA-së. Nëse makinat nuk mund ta kuptojnë kontekstin e pashprehur që fshihet pas udhëzimeve të njerëzve, Denning paralajmëron se mund të jetë e pamundur që sjellja e tyre të përputhet në mënyrë të besueshme me qëllimet njerëzore.

"Nëpërmjet automatizimit me IA, rrjetet autonome të makinave ka të ngjarë të zhvillojnë inteligjencën e tyre, e cila nuk do të arrijë nivelin e inteligjencës së përgjithshme njerëzore, por gjithsesi do të jetë në gjendje të krijojë probleme serioze për njerëzit. Ky kërcënim është edhe më i madh sesa marrja nën kontroll nga makinat superinteligjente," shpjegon ai.

Sipas Denning-ut, rreziku më i afërt nuk është një makinë superinteligjente që e tejkalon njerëzimin. Rreziku është një rrjet sistemesh më pak inteligjente që vepron në mënyra të fuqishme, të paparashikueshme dhe potencialisht të dëmshme.

"Inteligjenca e makinave ka shqetësime të ndryshme nga tonat dhe nuk duket se interesohet për ne. Mënyrat e saj të të menduarit dhe të zgjidhjes së problemeve na duken të huaja. Ende nuk dimë si të jetojmë të sigurt përkrah këtyre makinave.

Të tërhiqemi nga një singularitet i automatizimit të IA-së do të kërkojë shumë prej nesh. Gjithçka nis duke pranuar se kultura me të cilën jemi mësuar po zbehet ndërsa makinat inteligjente po bëhen pjesë e shoqërisë sonë dhe ne nuk e dimë se çfarë na pret. Ne refuzojmë të mendojmë si makinat ose t'u nënshtrohemi atyre. Refuzojmë të pranojmë zgjedhën e imponuar nga makina me inteligjencë të ulët. Mbi të gjitha, ne riafirmojmë njerëzoren tonë, shpallim edhe një herë atë që na bën të ndryshëm nga makinat dhe festojmë këto dallime." / Scitech Daily – Syri.net