Может ли ИИ действительно мыслить?

Чат-бот OpenAI постоянно совершенствуется за счет новых технологий. Фото: New York Times .

В сентябре 2024 года OpenAI выпустила версию ChatGPT, которая интегрирует модель o1, способную 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.

Вслед за OpenAI многие конкуренты, такие как Google, Anthropic и DeepSeek, также представили схожие модели рассуждений. Хоть эта технология и не идеальна, она по-прежнему пользуется доверием многих разработчиков.

Как рассуждает ИИ

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

«Рассуждение — это способ, которым система выполняет больше работы после того, как получает вопрос», — рассказал Дэн Кляйн, профессор компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли, в интервью New York Times .

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

После своего первого запуска ChatGPT мог мгновенно отвечать на вопросы, извлекая и синтезируя информацию. Между тем, системе рассуждений требуется еще несколько секунд (или даже минут), чтобы решить проблему и отреагировать.

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

В некоторых случаях система рассуждений меняет свой подход к проблеме, постоянно улучшая решение. Кроме того, модель может тестировать несколько решений, прежде чем сделать оптимальный выбор, или проверять точность предыдущих ответов.

В общем случае система рассуждений рассмотрит все возможные способы ответа на вопрос. Это похоже на то, как ученики начальной школы записывают на бумаге множество вариантов, прежде чем выбрать наиболее подходящий способ решения математической задачи.

По данным New York Times , ИИ теперь способен рассуждать на любую тему. Однако наиболее эффективно это задание будет работать с вопросами, связанными с математикой, естественными науками и программированием.

Как тренируется теоретическая система?

В обычном чат-боте пользователи по-прежнему могут попросить объяснить процесс или проверить точность ответа. На самом деле многие обучающие наборы данных ChatGPT уже включают процедуру решения проблем.

Система рассуждений становится еще более продвинутой, когда она может выполнять операцию без запроса пользователя. Этот процесс более сложный и обширный. Компании используют слово «рассуждение», поскольку система работает аналогично тому, как думают люди.

Многие компании, такие как OpenAI, ожидают, что системы логического мышления станут лучшим решением для улучшения чат-ботов на сегодняшний день. В течение многих лет они считали, что чат-боты работают лучше, если их обучать на основе как можно большего объема информации из Интернета.

К 2024 году системы искусственного интеллекта потребят почти весь текст, доступный в Интернете. Это означает, что компаниям необходимо найти новые решения для модернизации чат-ботов, включая системы рассуждений.

Стартап DeepSeek когда-то «вызвал фурор» моделью рассуждений, которая стоила дешевле OpenAI. Фото: Bloomberg .

С прошлого года такие компании, как OpenAI, сосредоточились на методах обучения с подкреплением. Этот процесс обычно занимает несколько месяцев, в течение которых ИИ обучается поведению методом проб и ошибок.

Например, решив тысячи задач, система может выработать оптимальный метод выдачи правильного ответа. На основе этого исследователи создали сложный механизм обратной связи, который помогает системе распознавать правильные и неправильные решения.

«Это как дрессировка собаки. Если она работает хорошо, вы даете ей лакомство. Если не работает, вы говорите: «Эта собака плохая»», — сказал Джерри Творек, исследователь OpenAI.

Является ли ИИ будущим?

По данным New York Times , методы обучения с подкреплением хорошо подходят для изучения математики, естественных наук и программирования. Это область, где существует четкий правильный или неправильный ответ.

Напротив, обучение с подкреплением неэффективно в творческом письме, философии или этике — областях, где трудно отличить хорошее от плохого. Тем не менее, исследователи утверждают, что эта технология все еще может улучшить производительность ИИ, даже в вопросах, выходящих за рамки математики.

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

Сайт Anthropic, стартапа, которому принадлежит модель искусственного интеллекта Claude. Фото: Bloomberg .

Важно отметить, что системы обучения с подкреплением и рассуждения — это две разные концепции. В частности, обучение с подкреплением — это метод построения теоретической системы. Это последний этап обучения чат-бота мышлению.

Поскольку это все еще относительно новая технология, ученые пока не могут быть уверены, смогут ли рассуждающие чат-боты или обучение с подкреплением помочь ИИ мыслить как люди. Стоит отметить, что многие современные тенденции в области обучения ИИ сначала развиваются очень быстро, а затем замедляются.

Кроме того, рассуждающие чат-боты все равно могут совершать ошибки. На основе вероятности система выберет процесс, который наиболее точно соответствует изученным данным, независимо от того, получены ли они из Интернета или с помощью обучения с подкреплением. Поэтому чат-бот все равно может выбрать неправильное или необоснованное решение.

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