Până și bebelușii învață mai ușor decât modelele AI. În comparație cu standardul ambițios reprezentat de inteligența umană, chatboții bazați pe Inteligență Artificială (AI) încă mai au un drum lung de parcurs.
Este adevărat că industria a făcut progrese remarcabile în dezvoltarea unor sisteme capabile să genereze fraze care par scrise de oameni. Însă, când vine vorba despre capacitatea de raționare și productivitate, AI-ul mai are multe de îmbunătățit. Dar cum se descurcă modelele lingvistice mari (LLM) actuale în comparație cu oamenii atunci când vine vorba despre învățarea limbajului? Se pare că nu prea bine.
Într-o analiză a modului în care sunt antrenate sistemele AI, MIT Technology Review a discutat cu mai mulți specialiști despre eficiența modelelor lingvistice mari. Concluzia este surprinzătoare: până și bebelușii învață mai ușor decât modelele AI din prezent și, în ciuda impresiei pe care o pot avea unii părinți, o fac și mult mai eficient.
Michael C. Frank, cercetător în domeniul științelor cognitive la Universitatea Stanford (SUA), a explicat că „progresele recente ale industriei au fost uimitoare”. Cu toate acestea, în ciuda evoluției spectaculoase din ultimii ani, „încă trebuie să distrugem o pădure și să scanăm toate cunoștințele umane pentru a recrea această etapă care se produce în sufrageriile noastre pe parcursul unui singur an”.
Nu se știe cu exactitate de ce, însă bebelușii sunt extraordinar de receptivi la limbaj. Ei identifică rapid reguli gramaticale și asimilează cuvinte noi asemenea unor mici bureți care absorb informația. Modelele lingvistice mari funcționează însă foarte diferit. Pentru a ajunge la un nivel de competență comparabil, acestea au nevoie de cantități uriașe de date lingvistice, cu mult peste ceea ce ar avea nevoie un om.
„Este pur și simplu ceva miraculos”, a spus Frank despre capacitatea oamenilor de a învăța limbajul. Potrivit cercetătorului, copiii mici pot începe să rostească propoziții surprinzător de clare după ce au fost expuși la aproximativ 10-30 de milioane de cuvinte din mediul înconjurător.
„Dacă antrenezi GPT-2 cu 30 de milioane de cuvinte, obții un generator de nonsensuri; nu obții un copil”, a explicat el, citat de Futurism.
Pentru industria AI, această lipsă de eficiență reprezintă una dintre marile probleme care trebuie rezolvate, cel puțin pentru companiile care speră să ajungă la AI de nivel uman prin simpla extindere a modelelor lingvistice. De altfel, numeroși experți în domeniu susțin că această strategie nu va fi suficientă pentru a atinge un asemenea obiectiv.
Cardurile de credit expirate pot fi reactivate și folosite fraudulos, au descoperit cercetătorii
Cum ar putea Inteligența Artificială să schimbe pentru totdeauna reclamele?
Test de cultură generală. De ce computerele au nevoie de baterii?