Штучний інтелект поступово відокремлюється від людського способу мислення: які можуть бути наслідки цього процесу?

Фахівці припускають, що в перспективі штучний інтелект зможе формулювати власні теорії та здійснювати відкриття, використовуючи свої унікальні мови.

Новітня модель штучного інтелекту OpenAI o1 показує новий підхід до мислення, орієнтуючись на пошук коректних відповідей через експерименти та аналіз помилок. Це повідомляє інформаційний портал New Atlas.

У даній статті розглядається, як ChatGPT та інші штучні інтелекти, створені на основі великих мовних моделей (LLM), раніше отримували навчання, використовуючи всю доступну інформацію людства з елементами підкріплення та зворотного зв'язку від людей. Проте нова модель o1 почала відходити від традиційних людських підходів, запроваджуючи ефективну стратегію, засновану на чистих експериментах і помилках в пошуках оптимальних результатів.

Як зазначають у виданні, розробники вбудували в o1 "час на роздуми", протягом якого він генерує "ланцюжок думок", обмірковуючи можливе розв'язання проблеми. Саме тут з'являється підхід RL (самостійне ігрове навчання з підкріпленням).

Згідно з повідомленнями, нова модель o1, на відміну від своїх попередників, які нагадували сучасні системи автозаповнення, має здатність "переживати" за правильність своїх дій. Хоча o1 все ще користується людьми створеними моделями для аналізу, він може вільно застосовувати їх у випадковому порядку, роблячи власні висновки щодо оптимальних кроків і їх послідовності, які ведуть до отримання вірної відповіді.

"У цьому сенсі це перший LLM, який дійсно починає створювати це дивне, але суперефективне "розуміння" проблемних просторів", -- зазначає автор статті.

Враховуючи ці фактори, автори видання вважають, що в майбутньому штучний інтелект не зможе сприймати реальність так, як це роблять люди або тварини. Натомість, замість традиційного наукового підходу, який передбачає розподіл знань на дисципліни та проведення експериментів, ШІ формуватиме власні теорії, використовуючи свої унікальні мовні моделі для аналізу того, що є ефективним, а що – ні, а також причин цих явищ.