ДОЈЕНЧАД ПОБЕДИЛА AI

Kомпаније које развијају вештачку интелигенцију, особито оне са амбицијом да развију општу вештачку интелигенцију једнаку или надмоћнију од људске у свим когнитивним способностима, а не само у извршавању неких уских задатака као што је играње шаха или решавање математичких проблема, мораће да осмисле тзв. машинске мислиоце који ће имати флексибилност и здрав разум какав имају људи.

Деца су боља од вештачке интелигенције (AI) у важној људској способности – у откривању шта то мотивише поступке других људи, показало је ново истраживање. Резултати, представљени у часопису Cognition, истичу темељне разлике између људске когниције и рачунања, указују на недостатке који постоје у данашњим технологијама и показују где су потребна побољшања да вештачла интелигенција потпуније опонаша људско понашање.

„Одрасли, чак и дојенчад, могу лако донети поуздане закључке о томе шта то покреће поступке других људи. Постојећој вештачкој интелигенцији то је тежак задатак”, рекла је старија ауторка студије Мојра Дилон, доценткиња на Одсеку за психологију Универзитета Њујорк. „Нова идеја да се сучеле дојенчад и вештачка интелигенција у истим задацима научницима омогућује да боље опишу интуитивно знање дојенчади о другим људима и предложе начине за интегрисање тог знања у вештачку интелигенцију.”

Kомпаније које развијају вештачку интелигенцију, као што су OpenAI, DeepMind, Microsoft, Facebook, Amazon, Apple и сличне, особито оне са амбицијом да развију општу вештачку интелигенцију која би била једнака или надмоћнија од људске у свим когнитивним способностима, а не само у извршавању неких уских задатака као што је играње шаха или решавање математичких проблема, мораће да осмисле тзв. машинске мислиоце који ће имати флексибилност и здрав разум какав имају људи. То, пак, значи да ће морати да смисле машине које ће се ослањати на исте темељне способности у откривању циљева, мотивација и преференција људи какве поседују мала деца. Наравно, ако желе вештачку интелигенцију сличну људској.

Резултати студије показали су да су мала деца препознавала мотиве сличне људским, чак, и у поједностављеним радњама анимираних облика. Дојенчад је предвиђала да су те радње вођене скривеним, али доследним циљевима. На пример, успешно су проналазила исте предмете на монитору, без обзира на то на којој су се локацији налазили, чак и када се окружење око облика мењало.

Добро је документовано да су мала деца фасцинирана људима и њиховим понашањем. То, порд осталог, јасно показују својим потребама за дружењем и помним посматрањем лица, гестикулација и покрета људи. Бројна истраживања која су се бавила дечјом психологијом здравог разума или дечјим разумевањем намера, циљева, преференција и рационалности у позадини поступака других људи, показала су да су малишани способна приписивати циљеве другима и очекивати од других да им теже рационално и ефикасно. Способност стварања ових предвиђања темељ је људске социјалне интелигенције.

(Shutterstock)

Да би постигли темељно разумевање разлика између способности људи и вештачке интелигенције, научници су у новој студији спровели низ експеримената с 11-месечном дојенчади и упоредили њихове реакције са онима најсувременијих модела неуронских мрежа које имају способност учења. У ту сврху користили су тест познат као Baby Intuitions Benchmark (BIB), који се састоји од шест задатака што испитују здраворазумску психологију. BIB је омогућује тестирање интелигенције дојенчади и вештачке интелигенције и упоређује њихове перформансе. У коначнном, он омогућује стварање емпиријских темеља за изградњу AI налик људској интелигенцији.

У огледима дојенчад су на Zoom-у гледала низ видео–записа једноставних анимираних облика који су се кретали по екрану, слично као у видео–игрицама. Поступци тих облика симулирали су људско понашање и доношење одлука кроз дохватање предмета на екрану и друге покрете. С друге стране, истраживачи су увежбали моделе неуронских мрежа способне за учење и алате вештачке интелигенције који помажу рачунарима да препознају обрасце и симулирају људску интелигенцију и тестирали их на истим видео–записима.

Резултати студије показали су да су мала деца препознавала мотиве сличне људским, чак, и у поједностављеним радњама анимираних облика. Дојенчад је предвиђала да су те радње вођене скривеним, али доследним циљевима. На пример, успешно су проналазила исте предмете на монитору, без обзира на то на којој су се локацији налазили, чак и када се окружење око облика мењало. Деца су показивала таква предвиђања својим продуженим гледањем у догађаје који су кршили њихова предвиђања, што је уобичајена и деценијама стара мера за мерење природе знања дојенчади.

Аутори у сажетку наводе да су мала деца очекивала да ће акције агената бити усмерене према предметима, а не према локацијама на екранну и показала су темељна очекивања рационално делотворних акција агената у складу с циљевима. „Модели неуронских мрежа нису показали знање које су показала мала деца. Наш научни рад пружа свеобухватан оквир за карактеризацију здраворазумске психологије дојенчади и представља први корак у тестирању могу ли се људско знање и вештачка интелигенција слична људској изградити на темељима постулата когнитивних и развојних теорија”, тумаче аутори.

Усвајање ове „парадигме изненађења” за проучавање машинске интелигенције омогућује непосредно упоређивање између квантитативне мере изненађења код алгоритама и добро успостављене људске психолошке мере изненађења – времена посматрања дојенчади. Модели вештачке интелигенције нису испоручили доказе да разумеју мотиве у позадини таквих радњи, што показује да им недостају темељни принципи здраворазумске психологије које поседују мала деца. „Темељно знање детета ограничено је, апстрактно и одражава наше еволуционо наслеђе, но ипак се може прилагодити било којем контексту или култури у којој би дете могло живети и учити”, закључила је Мојра Дилон.

(Индекс)