Может ли ИИ действительно мыслить?

Такие компании, как OpenAI и DeepSeek, продвигают создание чат-ботов с функцией рассуждения, которые могут лучше справляться с некоторыми вычислительными задачами.

Чат-бот OpenAI становится лучше благодаря новым технологиям. Фото: New York Times .

В сентябре 2024 года OpenAI выпустила версию ChatGPT, в которую интегрирована модель o1, способная рассуждать о задачах, связанных с математикой, наукой и компьютерным программированием.

В отличие от предыдущей версии ChatGPT, новой технологии потребуется время на «обдумывание» решений сложных проблем, прежде чем дать ответ.

После OpenAI многие конкуренты, такие как Google, Anthropic и DeepSeek, также внедрили аналогичные модели рассуждений. Хотя эта технология модернизации чат-ботов не идеальна, она всё же пользуется доверием многих разработчиков.

Как ИИ рассуждает

По сути, рассуждение означает, что чат-бот может потратить больше времени на решение проблемы, представленной пользователем.

«Рассуждение — это то, как система выполняет больше работы после того, как ей задают вопрос», — рассказал Дэн Кляйн, профессор компьютерных наук в Калифорнийском университете в Беркли, в интервью New York Times .

Система рассуждения может разбить проблему на отдельные шаги или решить ее методом проб и ошибок.

После запуска ChatGPT мог мгновенно отвечать на вопросы, извлекая и синтезируя информацию. В то же время системам рассуждений требовалось несколько секунд (или даже минут) для решения задачи и ответа.

Пример процесса рассуждения модели o1 в чат-боте службы поддержки клиентов. Фото: OpenAI .

В некоторых случаях система рассуждений меняет свой подход к проблеме, постоянно совершенствуя решение. В качестве альтернативы, модель может перебрать несколько решений, прежде чем остановиться на оптимальном, или проверить точность предыдущих ответов.

В целом, система рассуждений рассматривает все возможные ответы на вопрос. Это похоже на то, как ученики начальной школы записывают множество вариантов на бумаге, прежде чем выбрать наиболее подходящий способ решения математической задачи.

По данным New York Times , искусственный интеллект теперь способен рассуждать на любую тему. Однако наиболее эффективно он справится с вопросами, связанными с математикой, естественными науками и программированием.

Как тренируется теоретическая система?

В обычном чат-боте пользователи по-прежнему могут запросить объяснение процесса или проверить правильность ответа. Более того, многие обучающие наборы данных ChatGPT уже включают в себя процесс решения проблем.

Система рассуждений идёт ещё дальше, когда она может выполнять действия без запроса со стороны пользователя. Этот процесс более сложен и многогранен. Компании используют термин «рассуждение», поскольку система работает аналогично человеческому мышлению.

Многие компании, такие как OpenAI, делают ставку на то, что системы логического мышления — лучший способ улучшить чат-ботов сегодня. Годами они считали, что чат-боты будут работать лучше всего, если их обучать на максимально возможном объёме информации из интернета.

К 2024 году системы искусственного интеллекта (ИИ) поглотят практически весь текст, доступный в интернете. Это означает, что компаниям потребуется найти новые решения для модернизации чат-ботов, включая системы логического мышления.

Стартап DeepSeek когда-то «произвёл фурор» моделью логического мышления, которая стоила дешевле, чем OpenAI. Фото: Bloomberg .

С прошлого года такие компании, как OpenAI, сосредоточились на технологии, называемой обучением с подкреплением, — процессе, который обычно занимает несколько месяцев и подразумевает обучение ИИ поведению методом проб и ошибок.

Например, решив тысячи задач, система может выучить оптимальный метод получения правильного ответа. На основе этого исследователи построили сложные механизмы обратной связи, которые помогают системе запоминать правильные и неправильные решения.

«Это как дрессировка собаки. Если всё получается хорошо, вы даёте ей лакомство. Если не получается, вы говорите: „Эта собака плохая“», — сказал Джерри Творек, исследователь OpenAI.

Является ли ИИ будущим?

По данным New York Times , обучение с подкреплением хорошо работает с вопросами по математике, естественным наукам и программированию, где есть четко определенные правильные и неправильные ответы.

Напротив, обучение с подкреплением не очень эффективно в области письма, философии или этики, где сложно отличить хорошее от плохого. Однако исследователи утверждают, что этот метод всё же может повысить производительность ИИ, даже в вопросах, не связанных с математикой.

«Системы будут изучать пути, ведущие к положительным и отрицательным результатам», — сказал Джаред Каплан, главный научный сотрудник Anthropic.

Веб-сайт Anthropic, стартапа, владеющего моделью искусственного интеллекта Claude. Фото: Bloomberg .

Важно отметить, что обучение с подкреплением и системы рассуждений — это два разных понятия. В частности, обучение с подкреплением — это метод построения систем рассуждений. Это заключительный этап обучения чат-ботов, позволяющий им обрести способность к рассуждению.

Поскольку эти технологии пока относительно новы, учёные не могут с уверенностью сказать, смогут ли чат-боты с рассуждением или обучение с подкреплением помочь ИИ мыслить подобно людям. Стоит отметить, что многие современные тенденции в обучении ИИ сначала развиваются очень быстро, а затем замедляются.

Более того, рассуждающие чат-боты всё ещё могут совершать ошибки. Основываясь на вероятности, система выберет процесс, наиболее близкий к полученным данным, независимо от того, получены ли они из интернета или с помощью обучения с подкреплением. Следовательно, чат-боты всё ещё могут выбрать неверное или необоснованное решение.

Источник: https://znews.vn/ai-ly-luan-nhu-the-nao-post1541477.html