Робот или човек: Ко боље решава загонетке

Вештачка интелигенција изводи непојмљиве операције на милијардама редова текста, хватајући се у коштац са проблемима које људи не могу ни да замисле да решавају.

Али вероватно и даље можете да је намучите мозголомкама.

У халама амстердамског Слободног универзитета, доцент Филип Илиевски игра се са вештачком интелигенцијом.

Озбиљан је то посао, али његов рад може да делује више као дечија игра него као високоумно академско истраживање.

Користећи неке од најнапреднијих и најнадреалнијих технологија доступних човечанству, Илиевски тражи од вештачке интелигенције да решава загонетке.

Разумевање и унапређивање способности вештачке интелигенције да решава загонетке и логичке проблеме кључно је за унапређивање технологије, каже доцент.

„Нама, као људским бићима лако је да примењујемо здрав разум у правом тренутку и прилагођавамо га новим проблемима&qуот;, каже Илиевски.

Властиту грану информатике описује као „вештачку интелигенцију здравог разума&qуот;.

• Како вештачка интелигенција открива нове начине за борбу против тешких болести
• Како фотографије и видео снимци на интернету мењају начин размишљања
• Како вештачка интелигенција одговара на уобичајена питања о здрављу

Вештачка интелигенција у овом тренутку „нема довољно општег уземљења у стварном свету&qуот;, што чини ту врсту основног, флексибилног расуђивања великим напором.

Али њено проучавање може да иде много даље од обичних компјутера.

Неки стручњаци верују да упоређивање како вештачка интелигенција и људска бића решавају сложене задатке може да помогне да се открију тајне у нашим властитим умовима.

Вештачка интелигенција бриљира у проналажењу образаца, „али је обично лошија од људи у питањима која захтевају више апстрактног размишљања&qуот;, каже Зек Питку, доцент на америчком Универзитету Карнеги Мелон.

Питку проучава укрштање вештачке интелигенције са неуронауком.

У многим случајевима, међутим, то зависи од самог проблема.

Реши ми ово

Кренимо од лако решивог питања које се уопште не квалификује као загонетка по људским стандардима.

Једна студија из 2023. тражила је од вештачке интелигенције да реши низ логичких и проблема расуђивања.

Ево примера:

Мејбл је срце куцало 75 откуцаја у минути у 9 ујутро, а њен крвни притисак у седам увече био је 120/80.

Она је умрла у 11 увече. Да ли је била жива у подне?

Ово није трик питање. Одговор је: јесте.

Али за ГПТ-4 (најсавршенији модел ОпенАИ-ја у то време) овај задатак уопште није био лак.

„На основу приложених информација, немогуће је дефинитивно рећи да ли је Мејбл била жива у подне&qуот;, одговорила је вештачка интелигенција истраживачу.

Мејбл је у теорији могла да умре пре ручка и поново оживи после подне, али делује као веома натегнута могућност.

Један поен за човечанство.

Питање о Мејлб тражи „расуђивање&qуот;, логику која се бави проласком времена.

Модел вештачке интелигенције можда неће имати проблема да вам каже да је подне између 9 ујутро и седам увече, али разумети последице те чињенице је нешто компликованије.

„Уопштено гледано, расуђивање је веома тешко.

„То је област која одлази мимо онога што вештачка интелигенција тренутно ради у многим случајевима&qуот;, каже Питкау.

Бизарна истина о вештачкој интелигенцији је да немамо представу како заправо функционише.

Знамо да су људи ти који су направили вештачку интелигенцију, на крају крајева.

Велики језички модели (ЛЛМ) користе статистичку анализу да пронађу обрасце у огромним количинама текста.

Кад поставите питање, вештачка интелигенција пролази кроз везе које је приметила између речи, израза и идеја, и то користи да предвиди највероватнији одговор на ваш захтев.

Погледајте видео о филму јави и сну са вештачком интелигенцијом

Али конкретне везе и прорачуни које алатке попут ЧетГПТ-ја користе да одговоре на било које појединачно питање су ван домашаја нашег разумевања, макар за сада.

Исто важи и за мозак: знамо врло мало о томе како наш ум заправо ради.

Најнапредније технике снимања мозга могу да покажу како се пале појединачне групе неурона док неко размишља.

Али нико не може поуздано да каже шта ти неурони тачно раде или како мишљење заправо функционише.

Заједничким проучавањем вештачке интелигенције и ума, научници би могли да остваре напредак, каже Питкау.

Актуелна генерација вештачке интелигенције користи „неуралне мреже&qуот; засноване на структури самог мозга.

Нема разлога да се претпостави да ВИ користи исти процесе као и наш ум, али би сазнавање нових информација о једном систему расуђивања могло да помогне да се боље разуме други.

„Вештачка интелигенција је у процвату, а истовремено имамо раст неуротехнологије која пружа до сада невиђене прилике да завиримо у људски мозак&qуот;, каже Питкау.

Веровање инстинкту

Питање вештачке интелигенције и загонетки постаје занимљивије кад погледате питања која су осмишљена да збуне људска бића.

Ево једног класичног примера:

Палица и лопта заједно коштају 1,10 долара. Палица кошта 1,00 долар више од лопте. Колико кошта лопта?

Већина људи има импулс да одузме 1,00 од 1,10, и каже да лопта кошта 0,10 долара, према Шејну Фредерику, професору маркетинга са Јејлове Школе менаџмента.

И већина људи греши.

Лопта кошта 0,05 долара.

„Проблем је што људи нехајно поверују властитој интуицији&qуот;, каже Фредерик, који проучава загонетке.

„Људи мисле да је њихова интуиција углавном тачна, и углавном и јесте.

„Не бисте успели да се пробијете кроз живот да преиспитујете сваку сопствену појединачну мисао&qуот;, објашњава.

Када је у питању проблем са палицом и лоптом, и већином загонетки попут ње, интуиција вас вара.

Према Фредерику, у случају вештачке интелигенције можда није тако.

Велика је вероватноћа да ће људи веровати интуицији, уколико нема никаквог наговештаја да је њихова прва помисао била погрешна.

„Претпостављам да вештачка интелигенција не би имала тај проблем. Прилично је добра у извлачењу релевантних елемената из проблема и извршавању одговарајућих операција&qуот;, каже Фредерик.

Питање о палици и лопти је, међутим, лоша загонетка за њено тестирање.

Оно је славно, што значи да су га модели вештачке интелигенције обучавани на милијардама редова текста вероватно видели већ раније.

Фредерик каже да је терао вештачку интелигенцију да се хвата у коштац са опскурнијим верзијама проблема са палицом и лоптом.

Открио је да их машине и даље решавају много боље од људи – мада није била званична студија.

Нова врста проблема

Ако желите да вештачка интелигенција искаже нешто што делује више као логичко расуђивање, потребна је савршено нова загонетка која није у подацима за обучавање.

За скорашњу студију (која је у предпубликацији), Илиевски и његове колеге израдили су компјутерски програм који поставља оригинални задатак као ребус, загонетку која користи комбинацију слика, симбола и слова да би задавала речи или изразе.

Реч „корак&qуот; исписана ситним словима поред цртежа четири мушкарца могло би да значи „један мали корак за човека&qуот;.

Истраживачи су потом испробали ове до сада никад виђене ребусе на разним моделима вештачке интелигенције, а потом их поставили и људима.

Очекивано, људи су пролазили добро, са стопом тачности од 91,5 одсто за ребусе са сликама (за разлику од текста).

Најуспешнија вештачка интелигенција, ОпенАИ-јев ГПТ-4о је успешно решио 84,9 одсто задатака у оптималним условима.

Није лоше, али Хомо сапиенс је и даље у вођству.

Према Илиевском, нема прихваћене таксономије која дефинише којих све врста логике и расуђивања има и да ли имате посла са људским мислиоцем или машином.

То отежава разлагање како се вештачка интелигенција котира у различитим врстама проблема.

Једна студија је поделила расуђивање на неке корисне категорије.

Истраживачи су поставили ГПТ-4 низ питања, загонетки и проблема са речима који су представљали 21 различиту врсту расуђивања.

У њих су спадали аритметика, бројање, рад са графиконима, парадокси, сналажење у простору и много тога још.

• Зашто мождани чип Илона Маска мења нашу представу о властитом идентитету
• „Интернет будућности ће се спојити са људским мозгом“: Мичио Каку, визионарски физичар
• Вештачка интелигенција погађа 40 одсто послова и погоршава неједнакост, кажу из ММФ-а

Ево једног примера, заснованог на логичкој загонетки из 1966. званој Вејсонов задатак селекције:

На сто се постави седам карата, од којих свака има број на једној страни и мрљу у боји на другој страни.

На предњој страни карата пише 50, 16, црвено, жуто, 23, зелено, 30.

Које карте би требало да окренете да бисте тестирали истинитост тврдње да ако карта показује број дељив са четири, онда јој је на другој страни жута боја.

ГПТ-4 је катастрофално подбацио.

Вештачка интелигенција је рекла да морате да окренете карте са бројевима 50, 16, жутом бојом и бројем 30 - потпуно погрешно.

Претпоставка је да карте дељиве са четири имају жуту боју на другој страни – али не сугерише да једино дељиве са четири имају жуту боју на другој страни.

Није битно које су боје карте са бројевима 50 и 30, или који је број са друге стране са жутом бојом.

Према исказаној логици вештачке интелигенције, требало је да се провери и карта са бројем 23.

Тачан одговор је да је довољно да окренете само карте са бројем 16, и црвеном и зеленом бојом.

Она је имала проблема чак и са неким лакшим питањима.

Претпоставимо да сам усред Јужне Дакоте и да гледам право доле ка средишту Тексаса. Да ли ми је Бостон слева или здесна?

Овај задатак је тежак ако не познајете америчку географију, али ГПТ-4 је очигледно био упознат са свим савезним државама.

Вештачка интелигенција је разумела да гледа на југ и знала је да је Бостон источно од Јужне Дакоте, али је опет дала погрешан одговор.

ГПТ-4 није разумео разлику између леве и десне стране.

Вештачка интелигенција је пала и на већини других питања такође.

„ГПТ-4 не уме да расуђује&qуот;, закључак је истраживача.

Упркос свим манама, вештачка интелигенција постаје све боља.

Погледајте причу о хуманоидним роботима који руше предрасуде о вештачкој интелигенцији

Средином септембра прошле године, ОпенАИ је објавио пробну верзију ГПТ-о1, новог модела направљеног посебно за теже проблеме у науци, кодирању и математици.

Отворио сам ГПТ-о1 и поставио му велики број истих питања из студије о логичком размишљању.

Решио је Вејсонов задатак селекције.

Вештачка интелигенција је знала да морате да се окренете лево да бисте пронашли Бостон и није имала проблема да каже да је наша Мејбл која је умрла у 11 увече још била жива у подне.

И даље има разноразних питања у којима је вештачка интелигенција боља од нас.

У једном тесту се тражило од групе америчких студената да процене број убистава почињених 2024. у Мичигену, а потом је другој групи постављено исто питање конкретно за Детроит.

„Друга група даје много већи број&qуот;, каже Фредерик.

(За све који нису из Америке, Детроит је у Мичигену, али град има репутацију прекомерног насиља.)

„Врло је тежак когнитивни задатак да се уважи информација која није пред носом, али на неки начин вештачка интелигенција управо тако функционише&qуот;, каже он.

• Тридесет појмова кључних за разумевање вештачке интелигенције
• Три стадијума вештачке интелигенције: Да ли може да доведе до нашег изумирања?
• Послови које нам вештачка интелигенција неће преотети (још)

Вештачка интелигенција извлачи информације које је научила негде другде.

Због тога неки од најбољих система потичу од мешавине вештачке интелигенције и људи и можемо да искористимо јачу страну машине, каже Илиевски.

Али кад пожелимо да упоредимо вештачку интелигенцију и људски ум, важно је да се не заборави да „нема истраживања са дефинитивним закључцима које пружа доказ да људи и машине приступају загонеткама на сличан начин&qуот;, објашњава доцент Илиевски.

Другим речима, разумевање вештачке интелигенције не мора да нам пружи било какав директан увид у ум, или обрнуто.

Међутим, чак и ако сазнање о томе како унапредити вештачку интелигенцију не донесе одговоре о скривеним механизмима нашег ума, могло би да пружи неки наговештај.

„Знамо да мозак поседује различите структуре повезане са стварима као што је вредност памћења, обрасци кретања и чулна перцепција, и људи покушавају да уврсте све више и више структура у ове системе вештачке интелигенције&qуот;, каже Питков.

„Због тога је неуронаука у споју са вештачком интелигенцијом толико посебна, зато што они иду у оба смера. Већи увид у мозак може да доведе до боље вештачке интелигенције и обрнуто&qуот;, додаје.

ББЦ на српском је од сада и на Јутјубу, пратите нас ОВДЕ.

Пратите нас на Фејсбуку, Твитеру, Инстаграму и Вајберу. Ако имате предлог теме за нас, јавите се на ббцнасрпском@ббц.цо.ук

(ББЦ Невс, 07.07.2025)