OpenAI тврди дека неговиот нов модел достигнал човечко ниво на интелигенција?

Системот o3 на OpenAI постигна 85 проценти на тестот ARC-AGI, што е значително над претходниот најдобар резултат на вештачката интелигенција од 55 проценти и е во ранг со просечниот резултат на човекот.

nov-model-2751-fi

Извор: Freepik

Новиот модел на вештачка интелигенција (ВИ) штотуку постигна резултати на човечко ниво на тест осмислен за мерење на „општата интелигенција“.

Дополнително, моделот оствари висок резултат на исклучително сложен тест по математика.

Создавањето на вештачка општа интелигенција (AGI) е главна цел на сите водечки истражувачки лаборатории за вештачка интелигенција. На прв поглед, изгледа дека OpenAI направиле значаен чекор кон остварувањето на оваа цел.

Иако скептицизмот сè уште постои, многу истражувачи и развивачи на вештачка интелигенција чувствуваат дека нешто се променило. За многумина, можноста за AGI сега изгледа пореално, поитно и поблиску отколку што очекувале. Дали се во право?

nov-model-2751-ps1

Извор: Freepik

Генерализација и интелигенција

За да се разбере значењето на резултатите од системот o3, потребно е да се разбере суштината на тестот ARC-AGI. Технички гледано, овој тест ја мери „ефикасноста на примерокот“ на ВИ системот во приспособување на нови ситуации – односно, колку примери од нова ситуација системот треба да види за да разбере како таа функционира.

ВИ систем како ChatGPT (GPT-4) не е особено ефикасен кога станува збор за користење на мал број примери. Тој е „трениран“ на милиони примери од човечки текст, конструирајќи веројатносни „правила“ за тоа кои комбинации на зборови се најверојатни.

Резултатот е прилично добар во извршувањето на вообичаени задачи. Сепак, кај невообичаени задачи, ВИ покажува послаби резултати, бидејќи има помалку податоци (помалку примери) за такви ситуации, пишува Gizmodo.

Сè додека ВИ системите не можат да учат од мал број примери и да се приспособуваат со поголема ефикасност на примерокот, нивната примена ќе остане ограничена на многу повторувачки работи и задачи каде што повремените неуспеси се прифатливи.

Способноста за точно решавање на претходно непознати или нови проблеми со ограничен број примери на податоци е позната како способност за генерализација. Оваа способност широко се смета за неопходна, па дури и за основен елемент на интелигенцијата.

Извор: Bizlife.rs

Избор на уредникот

Prijavi se na novosti.