Ar dirbtinis intelektas (DI) sugebės pranokti žmogaus intelektą — ir kaip greitai tai gali įvykti — yra dažnas klausimas, kurį skatina AI vaizdavimas populiariojoje kultūroje. Šiam palyginimui svarbiausia aiškiai suprasti „intelekto“ sąvoką.

Viename iš įprastų apibrėžimų intelektas apibūdinamas kaip asmens ar daikto gebėjimas siekti tikslų įvairiose aplinkose. Galime palyginti, kaip kompiuteriai ir žmonės sugeba atitikti šį apibrėžimą.

Kompiuteriai turi daug pranašumų. Jie turi geresnę atmintį, gali greitai surinkti informaciją iš daugybės skaitmeninių šaltinių, gali dirbti nepertraukiamai be miego, nedaro matematinių klaidų, geriau nei žmonės atlieka kelias užduotis ir mąsto keliais žingsniais į priekį. Dėl to jie pranašesni už žmones siekdami kai kurių tikslų, pavyzdžiui, apskaičiuodami sudėtingus matematinius uždavinius arba rūšiuodami didelius duomenų kiekius. Tačiau dauguma dirbtinio intelekto sistemų yra specializuotos labai specifinėms reikmėms.

Skaitykite Kaip mes naudojome grybų kompostą sode? Kada dirvožemis išlieka potencialiai vaisingas? Kaip išauginti milžinišką grybų derlių sodo sklype? Dvidešimt kubinių metrų grybų.

Kita vertus, žmonės, spręsdami naujas užduotis naujose situacijose, gali pasitelkti vaizduotę ir intuiciją. Dėl to žmonės lengviau gali pritaikyti savo intelektą įvairiose aplinkose, pavyzdžiui, eidami nepažįstamais takais. Mašinoms tai dažnai sunkiai sekasi.

Intelektas gali būti apibrėžiamas ir kitaip, pavyzdžiui, kaip tam tikrų savybių, įskaitant gebėjimą mąstyti, perteikti žinias, planuoti, mokytis ir bendrauti, turėjimas. Daugelis dirbtinio intelekto sistemų turi kai kuriuos iš šių bruožų, tačiau dar nė viena sistema nėra įgijusi visų.

Mokslininkai yra sukūrę testų, kuriais siekiama nustatyti, ar dirbtinio intelekto sistema pasižymi žmogaus intelekto lygiu. Vienas iš pavyzdžių — Tiuringo testas, kurio metu pašnekovas keičiasi žinutėmis su dviem žaidėjais, esančiais skirtinguose kambariuose. Vienas žaidėjas yra žmogus, o kitas — mašina. Norėdama išlaikyti testą, mašina turi priversti pašnekovą patikėti, kad ji yra žmogus. Kai kurios dirbtinio intelekto sistemos gali tai sėkmingai padaryti, tačiau tik per trumpą laiką.

Skaitykite Svorio metimas: 5 paslaptys beviltiškiems

Tobulėjant dirbtinio intelekto sistemoms, jos gali geriau pritaikyti gebėjimus įvairiose situacijose taip, kaip tai sugeba žmonės. Tai reikštų „dirbtinio bendrojo intelekto“ arba „tikrojo dirbtinio intelekto“ sukūrimą, kuris yra pagrindinis kai kurių tyrėjų tikslas. Teoriškai taip būtų galima sukurti dirbtinį intelektą, pranokstantį žmogaus intelektą. Sąvoka „singuliarumas“ kartais vartojama apibūdinti situacijai, kai dirbtinio intelekto sistema išvysto veiklumą ir pranoksta žmogaus galimybes ją kontroliuoti. Kol kas ekspertai tebesiginčija, kada — ir ar — tai gali įvykti.

Keletas svarbių etapų išryškina dirbtinio intelekto pažangą žmogaus intelekto atžvilgiu:

Metai	Etapas
1948–1949	Pirmuosius autonominius robotus sukūrė Williamas Grey Walteris. Jie galėjo judėti aplink kliūtis naudodami šviesą ir prisilietimą.
1950	Alanas Tiuringas (Alan Turing) paskelbė svarbiausią straipsnį „Kompiuterinės mašinos ir intelektas“, kuriame iškėlė klausimą „Ar mašinos gali mąstyti?“ ir sukūrė Tiuringo testą, kad atsakytų į šį klausimą.
1951	Marvinas Minksy ir Deanas Edmondsas sukūrė pirmąjį dirbtinį neuroninį tinklą.
1956	Surengtas Dartmuto dirbtinio intelekto vasaros mokslinių tyrimų projektas. Jis laikomas dirbtinio intelekto srities pradžia.
1959	Arthuras Samuelis sukūrė terminą „mašininis mokymasis“, apibūdindamas mašinas, kurios gali išmokti žaisti šaškėmis.
1964–1966	Josepho Weizenbaumo sukurta ELIZA tapo pirmąja natūralios kalbos apdorojimo programa, galinčia imituoti pokalbį.
1966	Shakey tapo pirmuoju protingu robotu. Jis gebėjo suvokti aplinką, planuoti maršrutus, atsigauti po klaidų ir bendrauti paprasta anglų kalba.
1969	Caltech absolventai Arthuras Brysonas ir Yu-Chi Ho paskelbė optimizuotą atgalinio skleidimo algoritmo metodą. Šis algoritmas buvo pagrindinis veiksnys, leidžiantis dirbtinio intelekto sistemoms tobulėti pačioms, naudojant savo ankstesnes klaidas.
1978	Teksaso prietaisų Dalaso tyrimų laboratorijoje pristatytas mokomasis žaislas „Speak & Spell“, kuriame vienas silicio lustas elektroniniu būdu atkartoja žmogaus balso traktą.
1982	Džonas Hopfildas (John Hopfield), buvęs Kaltecho fakulteto narys, sukūrė neuronų tinklo modelį, padedantį paaiškinti, kaip žmonės prisimena prisiminimus. Šis modelis padėjo tobulinti giliojo mokymosi technologijas.
1989	Šachmatų meistras Davidas Levy pirmą kartą pralaimėjo partiją kompiuteriui.
1991	Atsiradus internetui, atsirado galimybė greitai ir lengvai dalytis internetiniais ryšiais ir duomenimis. Šis dalijimosi duomenimis pagreitis turėjo didelę įtaką dirbtinio intelekto pažangai.
1996	IBM kompiuteris „Deep Blue“ nugalėjo pasaulio čempioną Garį Kasparovą pirmojoje šešių partijų šachmatų serijoje.
2005	Penkios autonominės transporto priemonės sėkmingai įveikė 2005 m. DARPA „Didįjį iššūkį“ — 212 km bekelės trasą Mohavės dykumoje.
2007	Caltech Distinguished Alumna Fei-Fei Li sukūrė ir vadovavo ImageNet projektui — duomenų bazei, apimančiai milijonus kompiuterinės regos tyrimams skirtų pažymėtų vaizdų, ir pabrėžė, kad dideli duomenų rinkiniai yra labai svarbūs dirbtinio intelekto pažangai.
2010	Išleistas balsu valdomas virtualus asistentas „Siri“.
2012	Vaizdų atpažinimo modelis „AlexNet“ atliko „ImageNet“ didelės apimties vizualinio atpažinimo užduotį daug tiksliau nei jo pirmtakai. AlexNet architektūros publikacija laikoma vienu įtakingiausių kompiuterinės regos darbų.
2016	„Google“ dukterinės įmonės ‚DeepMind‘ sukurta dirbtinio intelekto sistema ‚AlphaGo‘ nugalėjo ‚Go‘ čempioną Lee Se-dolį keturiais mačais iki vieno.
2018	Joy Buolamwini ir Timnit Gebru paskelbė įtakingą ataskaitą „Lyčių atspalviai: Joje buvo parodyta, kad mašininio mokymosi algoritmai yra linkę į diskriminaciją pagal lytį ir rasę.
2018	„Waymo“ savavaldžio taksi paslauga buvo siūloma Finikse, Arizonoje.
2020	Dirbtinio intelekto tyrimų laboratorija „OpenAI“ paskelbė sukūrusi „Generative Pre-Trained Transformer 3“ (GPT‑3) — kalbos modelį, galintį sklandžiai kurti tekstą, panašų į žmogaus.

Skaitykite Kaip suvilioti vyrą ir ko nedaryti, jei nori, kad tau patiktų vyras? Patarimai, kaip laimėti ir suvilioti savo svajonių vyrą. Ką reikia žinoti apie moterų gundymą?

Įvertinkite straipsnį

Įvertinimas 12

Jūsų įvertinimas:

Post Views: 19

XFacebookLinkedInEmailMessengerPinterestPrintRedditTelegramTumblrWhatsApp

Ar mašinos taps protingesnės už žmones?

Parašykite komentarą Atšaukti atsakymą