Dlaczego AI nie jest (jeszcze) inteligentne: wyjaśnia François Chollet -analizujemy na Umiemy
Kamienie milowe AI to nie dowód inteligencji Od zwycięstwa AlphaGo w 2016 po sukcesy GPT-4o i OpenAI o3 w 2024 – każde z tych osiągnięć prezentowane jest jako krok ku AGI. Jednak wg François Cholleta to błędna narracja. Systemy AI nie posiadają ogólnej inteligencji – wykonują wąskie zadania dzięki dopasowanym architekturom i ogromnym zasobom danych oraz mocy obliczeniowej. „memorize – fetch – apply” – tak Chollet opisuje działanie dzisiejszych systemów generatywnych AI. Czym jest prawdziwa inteligencja według Cholleta Chollet – badacz DNN i twórca testu ARC-AGI – twierdzi, że inteligencja to: To przeciwieństwo dzisiejszych LLM-ów, które przetwarzają dane pasywnie, bazując na wzorcach z treningu. Dlaczego obecny paradygmat AI nie prowadzi do AGI Chollet krytykuje dominujące podejście tzw. „scaling laws”. Trening modeli na coraz większych danych nie prowadzi do generalnej inteligencji – prowadzi do coraz lepszej interpolacji, nie generalizacji. Inteligencja ogólna wymaga zmiany architektury i założeń, nie tylko skali. Czym jest test ARC-AGI i jak mierzyć inteligencję Test ARC-AGI nie sprawdza, czy maszyna zna fakty, ale czy potrafi się ich nauczyć od zera. Przykład: nie liczy się, jak dobrze AI gra w szachy, ale jak szybko się ich nauczy – bez wcześniejszego kodowania reguł. Porównanie podejść do AGI Podejście Opis Plusy Minusy Test-Time Computing (TTC) Więcej zasobów na nowe zadania, bez zmiany modelu Szybsza reakcja Brak głębokiej adaptacji Test-Time Training (TTT) Fine-tuning modelu podczas zadania Większa elastyczność Ryzyko overfittingu, duże koszty Program Synthesis Tworzenie dedykowanych programów przy wsparciu DNN Największa szansa na „myślenie wolne” Wciąż wymaga nadzoru człowieka 2016 – AlphaGo wygrywa z mistrzem Go 2018 – AlphaStar wygrywa z ludźmi w StarCraft II 2019 – MuZero gra w gry komputerowe ucząc się poprze granie 2020 – AlfaFold analizuje i przewiduje trójwymiarowe struktury białek lepiej od człowieka 2022 – Cicero od Meta AI wygrywa w „Dyplomację” 2023 – AMIE i PaLM od googla diagnozują choroby lepiej od lekarzy (i są milsze) 2024 – ChatGPT 4o przechodzi Test Turinga 2024 – OpenAI o3 wygrywa z ludźmi w zadaniach z kodowania, matematyki i nauk przyrodniczych Wbrew temu, co hajpują mainstreamowe media, żaden z tych „kroków milowych”…
