A co to jest INTELIGENCJA?
Ten artykuł jest/będzie wiele razy przerabiany. To taka baza do dalszych rozważań.
I na początku nie ma co silić się na oryginalność, trzeba zdefiniować pojęcia. Bierzemy się zatem za Wikipedię, a tam mamy:
Inteligencja (od łac. intelligentia – zdolność pojmowania, rozum) – zdolność do postrzegania, analizy i adaptacji do zmian otoczenia. Zdolność rozumienia, uczenia się oraz wykorzystywania posiadanej wiedzy i umiejętności w różnych sytuacjach. Cecha umysłu warunkująca sprawność czynności poznawczych, takich jak myślenie, reagowanie, rozwiązywanie problemów.
I dalej jest wymienione 8 rodzajów inteligencji [językowa, logiczna lub matematyczna, wizualno-przestrzenna, muzyczna, interpersonalna (społeczna), intrapersonalna (refleksyjna), ruchowa, przyrodnicza] z notką, że tylko 2 pierwsze – językowa i logiczno-matematyczna – są uznawane przez klasyczne modele edukacyjne.
I coś w tym jest, bo nie jeszcze nie dawno nie powiedziałby ktoś o pszczole, że jest inteligentna. Tymczasem ona nie zacytuje Szekspira, ale znajdzie swój dom, znajdzie właściwy kwiat, porozumie się z innymi, ominie przeszkodę, czyli z łatwością zrobi coś, co dla AI ciągle jest wyzwaniem.
Z kolei Wikipedia o AI:
Sztuczna Inteligencja (ang. artificial intelligence, AI) – inteligencja wykazywana przez urządzenia sztuczne (w przeciwieństwie do inteligencji naturalnej) (…)
Sztuczna inteligencja ma dwa podstawowe znaczenia:
- jest to hipotetyczna inteligencja realizowana w procesie technicznym, a nie naturalnym;
- jest to nazwa technologii i dziedzina badań naukowych informatyki i kognitywistyki czerpiąca także z osiągnięć psychologii, neurologii, matematyki i filozofii.
Algorytm czy myślenie?
Chyba warto tutaj, w kontekście „hipotetycznej inteligencji” wspomnieć o podstawowym modelu stosowanym do niedawna w pracy z maszynami/komputerami – algorytmie (upraszczam, wiem, że są też „algorytmy sztucznej inteligencji”). Znowuż, za portalem na W podamy , iż jest to skończony ciąg jasno zdefiniowanych czynności koniecznych do wykonania pewnego rodzaju zadań, sposób postępowania prowadzący do rozwiązania problemu.
To przewidywalność i powtarzalność cechowała nasz kontakt z maszyną. Zresztą zdefiniowała też w zasadzie naukę – teoria, potwierdzenie w eksperymencie. Czyli przy takich samym warunkach musimy osiągnąć taki sam wynik. I jeśli tak się dzieje tworzymy „prawo” – jeśli a to b. Zawsze. I mamy nauki przyrodnicze w odróżnieniu od „pseudonauk” wg co poniektórych 😉
Tymczasem w przypadku pracy z AI ten determinizm zaczyna szwankować, bo my tworząc „algorytmy AI” tworzymy tylko ramy. Nie wiemy, co dzieje się „wewnątrz” AI. Na to samo pytanie możemy otrzymać różne odpowiedzi. I choć, mnie – laikowi – nasuwa się, że to ograniczenie wydaje się być związane głównie ze stopniem skomplikowania w jego wnętrzu to – sądząc po wypowiedziach naukowców – nie jest to wcale takie pewne, analogie do „czarnej skrzynki” i oświadczenia, że my nie wiemy „jak to się dzieje” są w tej branży powszechne.
Mimo wszystko to jednak ciągle etap pośredni – maszyna statystyczna, która na podstawie milionów/miliardów przykładów „coś” generuje, co sprawia wrażenie świadomego działania, ale nim nie jest, i – nawiązując do początku artykułu – wykorzystuje posiadaną wiedzę w stosunkowo wąskich sytuacjach – wygeneruje obraz, ale go nie rozumie (wystarczy chwilę pobawić się z DALL·E, by się poddać np. po 5 prośbie, by obrazek starszego pana był obrazkiem pana bez brody 😉 Podobnie, na chwilę obecną, gdy zadamy ChatowiGPT matematyczne zadanie tekstowe (jeszcze w 2023 roku nie potrafił odpowiedzieć mi na pytanie, co to jest „po wodzie pływa i kaczka się nazywa”.
A przed nami…
Część trzecia i ostatnia – świadome AI: AGI. Tutaj dopiero zaczyna się pole do rozważań. W 1646 roku urodził się Gottfried Wilhelm Leibniz, wg powszechnego przekazu, ostatni człowiek, który „wiedział wszystko”. Kiedy pojawi się pierwszy nie-człowiek? Wiedzę już ma, moc obliczeniową też. Póki co mu „nie styka” 😉
Podsumowanie.
AI na tym blogu to:
Wspomniany wcześniej podział na proces techniczny oraz dziedzinę badań mi odpowiada o tyle, że zdaje się on pasować do dwóch kierunków, w jakich chciałbym iść:
- narzędzia AI – LLM takie jak Claude czy ChatGPT, generatory muzyki, obrazów, asystenci itp, itd. cały ocean zastosowań tychże. W zasadzie to taka odpowiedź na pytanie „Co robi”
- teoria AI – uczenie maszynowe, sieci neuronowe, deep learning, ale też rozważania nieco mniej „twarde” (na które zresztą mój „aparat poznawczy” czy też „inteligencja” mi pozwala w niewielkim stopniu ), czyli nieco „co by były gdyby”, „do czego to zmierza” itd. Czyli odpowiedzi (lub bardziej pytania) „Jak (z)robi?”
Dodaj komentarz