A Google kutatói komoly csapást mértek arra az elméletre, hogy az AI hamarosan túljár az emberek eszén

• A Google kutatói úgy találják, hogy a transzformátortechnológia, amely az AI-t, például a ChatGPT-t támogatja, a képzési adatain kívüli feladatokkal küzd.

• A tanulmány szerint a jelenlegi AI korlátozottan képes általánosítani különböző területeken, ami mérsékli az AGI gyors fejlődésével kapcsolatos várakozásokat.

  Ha többet akarsz tudni, kövess minket Facebookon!

• A felhajtás ellenére a szakértők az AI-képességek reális felmérésére szólítanak fel, mivel a transzformátorok még nem jelentik az emberi szintű intelligencia felé vezető utat.

Egy úttörő tanulmányban a Google kutatói megfordították azt a széles körben elterjedt nézetet, hogy a transzformációs technológia – a nagy nyelvi modellek, például a ChatGPT motorja – a mesterséges általános intelligencia (AGI) elérésének küszöbén áll. A tanulmányból kiderül, hogy a transzformátorok nem olyan ügyesek a képzési adatokon túli általánosításban, mint korábban gondolták.

A Steve Yadlowsky, Lyric Doshi és Nilesh Tripuraneni által jegyzett tanulmány rámutat, hogy míg a transzformátorok a képzési körükön belüli feladatokban kiválóan teljesítenek, addig új, tartományon kívüli kihívásokkal szembesülve megbotlanak. Ez a felfedezés megingatja azt az elképzelést, hogy az AGI, amely lehetővé tenné, hogy a mesterséges intelligencia minden olyan szellemi feladatot elvégezzen, amelyre az ember képes, már csak egy lépésre van. Az eredmények aláhúzzák a technológia korlátait a készségek különböző területeken történő átadásában, ami az emberi intelligencia egyik jellemzője.

A kutatás következményei jelentősek, mivel visszafogják a technológiai iparban sokak lelkesedését, akik nagymértékben érdekeltek az AGI megvalósításában. A tanulmány vitát váltott ki a szakértők között, egyesek meglepődtek az eredményeken, míg mások, a jelenlegi AI-technológiák korlátainak régóta esedékes elismeréseként tekintenek rá.

A kudarc ellenére az AGI-kutatás még messze nem ért véget. A Google kutatócsoportja egy GPT-2 méretarányú modellt használt fel, amely nem a rendelkezésre álló legfrissebb iteráció. Az AI-technológiákban még mindig van tér a fejlődésre és a tökéletesítésre és ahogy Sharon Zhou, a Lamini AI vezérigazgatója is sugallja, a transzformátorok még mindig rendkívül hasznosak lehetnek, ha megfelelően képzettek és összehangoltak. Az AGI felé vezető út folytatódik, bár megalapozottabb és talán óvatosabb optimizmussal.