235
ChatGPT и други изкуствени интелекти напоследък са обект на разговори в града. Те пишат текстове, манипулират изображения и събират идеи. Но системите все още не са съвършени. Показваме ви какво все още не могат да правят изкуствените интелекти.
Това е, което ИИ не могат да правят: преглед на ограниченията на системите
Изкуствените интелекти могат да пишат убедителни текстове. Но те все още имат и множество слабости.
- Разбиране: Изкуствените интелекти като Chat GPT, които извършват генериране на текстове, не разбират съдържанието на своите изявления. Те просто определят, въз основа на вероятностна функция, следващата дума или фонема, която е най-правдоподобното продължение.
- Правилност: Повечето изкуствени интелекти, които не са ограничени само до една конкретна задача, работят с вероятностни функции. Изкуственият интелект не може да проверява твърденията си логически или чрез семантични знания за света, нито може да каже със сигурност дали те са верни. Например Chat GPT не успява да изпълни прости аритметични задачи като умножаване на две числа, ако резултатът не е във входните данни.
- Творчество: Настоящите изкуствени интелекти само възпроизвеждат и комбинират идеи и структури, които също са се съдържали във вашите входни данни. Те не могат да създават свои собствени идеи, които се основават на реални съображения и които все още не са съществували в тази модифицирана форма.
- Актуалност: Знанията на изкуствения интелект са ограничени до вашите входни данни. Например Chat GPT все още не знае, че Олаф Шолц е канцлер на Германия, защото използваната база данни е от септември 2021 г.
- Универсалност: Изкуствените интелекти работят надеждно само в рамките на областите на задачите, за които са били обучени. Досега изкуствените интелекти са разчитали на външна обратна връзка, за да се усъвършенстват. Силен изкуствен интелект е такъв, който е неразличим от човешкия ум.
- Структурен дизайн: Някои експерти смятат, че изкуствените интелекти не могат да станат по-умни чрез самото увеличаване на количеството данни за обучение. Според тях трябва да се помисли много повече за структуриране на данните и да се работи върху логическото разбиране, за да се постигне интелигентност, подобна на човешката.
