Czy sztuczna inteligencja myśli jak ludzie?

Czy sztuczna inteligencja myśli jak ludzie? Jeśli również zastanawiają się Państwo nad tym zagadnieniem, zapraszamy do lektury tego artykułu z INVIAI, aby poznać odpowiedź!

Ludzkie myślenie obejmuje świadomość, emocje oraz rozumowanie osadzone w bogatym kontekście. „Myślenie” SI odnosi się do przetwarzania danych i rozpoznawania wzorców przez maszyny. 

Eksperci szeroko definiują inteligencję jako „zdolność do realizacji złożonych celów”, jednak inteligencja ludzka i maszynowa wywodzą się z zupełnie odmiennych procesów.

Ludzki mózg to biologiczna sieć około 86 miliardów neuronów, zdolna do uczenia się na podstawie pojedynczych lub nielicznych doświadczeń oraz zachowywania kontekstu i znaczenia. Natomiast SI działa na sprzęcie cyfrowym (obwody krzemowe) i opiera się na algorytmach matematycznych.

Krótko mówiąc, SI nie posiada umysłu ani uczuć – wykorzystuje obliczenia. Zrozumienie tych różnic jest kluczowe, aby pojąć, co SI potrafi, a czego nie.

Mózg kontra maszyna: zasadniczo różne systemy

Jedną z kluczowych różnic jest sprzęt i architektura. Ludzie mają biologiczny mózg o ogromnej równoległości działania; systemy SI korzystają z obwodów elektronicznych i chipów krzemowych. Neurony mózgu (~86 miliardów) znacznie przewyższają liczbę „sztucznych neuronów” w jakiejkolwiek sieci.

Mózg działa za pomocą sygnałów elektrochemicznych, podczas gdy SI używa kodu binarnego i obliczeń cyfrowych. Eksperci zauważają, że obecna SI pozostanie „nieświadomą maszyną” z całkowicie odmiennym „systemem operacyjnym (cyfrowym vs biologicznym)”. W praktyce oznacza to, że SI nie posiada prawdziwej świadomości ani subiektywnych doświadczeń – jest w istocie symulatorem działającym na sprzęcie.

• Architektura: Ludzki mózg ma gęsto połączone neurony. SI wykorzystuje warstwy uproszczonych „neuronów” (węzłów) na chipach, zwykle znacznie mniej niż prawdziwy mózg.
• Uczenie się: Ludzie często uczą się na podstawie pojedynczego doświadczenia (uczenie jednorazowe); potrafimy wprowadzać nowe fakty bez nadpisywania starych. Modele SI zazwyczaj wymagają dużych zbiorów danych i wielu cykli treningowych.
  Badania pokazują, że nowoczesna SI musi być trenowana na tych samych przykładach setki razy, podczas gdy ludzie uczą się szybko przy minimalnej ekspozycji.
• Algorytmy: Uczenie SI opiera się na wyraźnych metodach matematycznych (np. propagacji wstecznej).
  Ludzki mózg prawdopodobnie nie korzysta z propagacji wstecznej – badacze odkryli, że mózg używa innego mechanizmu „konfiguracji perspektywicznej” do dostosowywania połączeń, co pozwala zachować istniejącą wiedzę i przyspiesza uczenie.
  Podsumowując, zasady uczenia SI różnią się od tych w mózgu.
• Świadomość: Ludzie mają samoświadomość i emocje; SI ich nie posiada. Obecne systemy SI to „nieświadome maszyny” bez uczuć. Nie mają życia wewnętrznego – tylko dane wejściowe i wyjściowe.
• Kreatywność i kontekst: Ludzie myślą holistycznie, korzystając z intuicji i doświadczenia życiowego. SI doskonale radzi sobie z zadaniami opartymi na danych, ale „myśli” poprzez przetwarzanie liczb.
  Na przykład SI może generować kreatywne treści (sztukę, opowiadania, pomysły), ale robi to przez łączenie wyuczonych wzorców.
  Najnowsze badania wykazały, że chatboty SI mogą dorównać lub przewyższyć przeciętnego człowieka w teście kreatywności – jednak jest to efekt statystycznego dopasowywania wzorców, a nie prawdziwej ludzkiej oryginalności.
  Kreatywność SI jest zwykle spójna (mało słabych pomysłów), ale brakuje jej nieprzewidywalnej iskry ludzkiej wyobraźni.

Jak systemy SI „myślą”?

Systemy SI przetwarzają informacje w sposób zasadniczo różny od ludzi. Gdy człowiek pisze lub mówi, znaczenie i intencja wynikają z doświadczenia.

Robot lub komputer „pisze” poprzez manipulację danymi. Na przykład duże modele językowe generują zdania, przewidując kolejne słowo na podstawie wyuczonych statystyk, a nie rozumienia znaczenia.

Są w istocie „imponującymi urządzeniami probabilistycznymi”, jak to określił jeden z ekspertów, wybierając słowa według prawdopodobieństwa wyuczonego z ogromnych zbiorów tekstów. W praktyce oznacza to, że SI naśladuje ludzkie wypowiedzi bez prawdziwego zrozumienia.

Chatbot SI może stworzyć spójny esej, ale nie ma pojęcia, o czym mówi. Nie posiada przekonań ani uczuć – po prostu realizuje zasady optymalizacji.

• Rozumowanie statystyczne: SI (zwłaszcza sieci neuronowe) „uczy się” poprzez znajdowanie wzorców w danych. Dostosowuje wagi liczbowe, aby dopasować dane wejściowe do wyjściowych. Model językowy na przykład ocenia możliwe kolejne słowa według prawdopodobieństwa.
  To bardzo różni się od ludzkiego myślenia, które obejmuje rozumienie semantyczne i rozważanie pojęć.
• Ogromna moc obliczeniowa: SI może szybko przetwarzać miliony przykładów. Potrafi przeszukiwać ogromne zbiory danych, aby znaleźć korelacje, których ludzie by nie zauważyli.
  Jednak ta szybkość ma swoją cenę: bez prawdziwego zrozumienia SI może pewnie generować błędy lub nonsensowne odpowiedzi. (Znane są przypadki „halucynacji” w modelach językowych, gdzie SI wymyśla wiarygodne, lecz fałszywe informacje.)
• Brak samoświadomości i celów: SI nie ma własnej motywacji. Nie decyduje „chcę zrobić X”. Optymalizuje jedynie cele ustalone przez programistów (np. minimalizację błędu). W przeciwieństwie do ludzi, SI nie ma pragnień, celu ani świadomości.
• Problemy z interpretacją: Wewnętrzne działanie SI (zwłaszcza głębokich sieci) jest w dużej mierze „czarną skrzynką”.
  Naukowcy ostrzegają, by nie zakładać, że te sieci działają jak mózg.
  Badanie MIT wykazało, że sieci neuronowe jedynie naśladują konkretne obwody mózgowe w bardzo sztucznych warunkach.
  Jak zauważają badacze, SI może być potężna, ale „należy zachować dużą ostrożność” w porównaniach z ludzką kognicją.
  Podsumowując, samo to, że SI może wydawać się, że wykonuje to samo zadanie, nie oznacza, że „myśli” tak samo.

Podobieństwa i inspiracje

Pomimo różnic, SI została zainspirowana ludzkim mózgiem. Sztuczne sieci neuronowe zapożyczają ideę połączonych jednostek przetwarzających (węzłów) i regulowanych sił połączeń.

Zarówno mózgi biologiczne, jak i sztuczne sieci neuronowe poprawiają się poprzez dostosowywanie tych połączeń na podstawie doświadczenia. W obu przypadkach uczenie zmienia strukturę sieci, aby poprawić wyniki w zadaniach.

• Inspiracja neuronowa: Systemy SI wykorzystują warstwowe sieci podobne do obwodów mózgowych. Przetwarzają dane wejściowe przez warstwy wirtualnych neuronów i wag.
• Uczenie wzorców: Podobnie jak mózg uczący się z doświadczenia, sieci neuronowe adaptują się poprzez ekspozycję na dane. Oba systemy wyodrębniają cechy i korelacje z danych wejściowych.
• Wydajność w zadaniach: W niektórych dziedzinach SI może dorównać lub przewyższyć ludzkie możliwości. Na przykład zaawansowane klasyfikatory obrazów czy modele językowe osiągają poziomy dokładności porównywalne z ludźmi. Badanie wykazało, że chatboty SI radzą sobie co najmniej tak dobrze jak przeciętny człowiek w zadaniu kreatywnego generowania pomysłów.
• Ograniczenia: Jednak podobieństwo jest w dużej mierze powierzchowne. Mózgi mają znacznie więcej neuronów i stosują nieznane reguły uczenia; sztuczne sieci neuronowe używają znacznie prostszych jednostek i jawnych algorytmów.
  Co więcej, ludzie stosują zdrowy rozsądek, etykę i bogaty kontekst. SI może pokonać człowieka w szachach, ale nie zrozumie społecznych czy etycznych niuansów decyzji.

Implikacje: mądre korzystanie z SI

Biorąc pod uwagę te różnice, powinniśmy traktować SI jako narzędzie, a nie zastępstwo człowieka. SI może znacznie szybciej niż my wykonywać zadania wymagające przetwarzania dużych ilości danych lub wąsko wyspecjalizowane (np. analizę obrazów medycznych czy podsumowywanie danych).

Zadania wymagające oceny, kontekstu i rozumowania moralnego powinny pozostawać w gestii ludzi. Jak pytają eksperci, musimy wiedzieć „dla jakich zadań i w jakich warunkach decyzje można bezpiecznie powierzyć SI, a kiedy potrzebny jest ludzki osąd”.

• Uzupełniać, nie zastępować: Wykorzystujmy SI do jej mocnych stron (szybkość, wykrywanie wzorców, spójność), a na ludzi polegajmy w kwestii zrozumienia, kreatywności i etyki.
• Znać ograniczenia: Osoby pracujące z SI potrzebują realistycznego modelu mentalnego tego, jak SI „myśli”. Naukowcy nazywają to rozwijaniem świadomości inteligencji. W praktyce oznacza to krytyczne weryfikowanie wyników SI i nieufność wobec nich.
• Edukacja i ostrożność: Ponieważ SI potrafi naśladować ludzkie zachowania, wielu ekspertów ostrzega przed „analfabetyzmem SI” – myśleniem, że SI naprawdę rozumie, podczas gdy tak nie jest. Jak mówi jeden z komentatorów, modele językowe nie „rozumieją” ani nie czują; tylko imitują. Musimy pamiętać, że wszelka pozorna „inteligencja” SI różni się od ludzkiego intelektu.

>>> Kliknij, aby dowiedzieć się więcej: Czy muszę znać programowanie, aby korzystać ze sztucznej inteligencji?

Podsumowując, SI nie myśli jak ludzie. Brakuje jej świadomości, uczuć i prawdziwego zrozumienia. Zamiast tego SI wykorzystuje algorytmy i ogromne ilości danych, aby przybliżyć inteligentne zachowania w określonych obszarach.

Dobrym metaforycznym porównaniem jest to, że SI jest jak bardzo szybki i kompetentny uczeń: potrafi uczyć się wzorców i wykonywać zadania, ale nie wie dlaczego ani co to znaczy.

Łącząc ludzką intuicję z mocnymi stronami SI, możemy osiągać znakomite rezultaty – ale zawsze powinniśmy pamiętać o fundamentalnej różnicy między obliczeniami maszynowymi a ludzkim myśleniem.