Limity jazykových modelů a AI bubliny
V éře generativní AI, která staví na velkých jazykových modelech (LLM), vyvstávají stále větší otázky ohledně použitelnosti těchto technologií jako základů umělé inteligence. Nedávná studie publikovaná v časopise „Nature“ upozorňuje na zásadní nedostatky v předpokladech, které leží za rozvojem AI.
Autoři, včetně renomovaných vědců jako Evelina Fedorenko z MIT, Stephen T. Piantadosi z UC Berkeley a Edward A.F. Gibson z MIT, tvrdí, že jazyk je spíše nástrojem pro komunikaci než nástrojem myšlení. Tato myšlenka zpochybňuje základní premisu, na níž je postavena generativní AI, což je skutečnost, že jazyk a inteligence jsou úzce spjaty.
Jak jazyk modeluje naše myšlení
Současné jazykové modely, které používají obrovské množství jazykových dat, předpokládají, že čím sofistikovanější modely vytvoříme, tím blíže se dostaneme k lidské inteligenci. Vědci však upozorňují, že mezi jazykem a myšlením existuje slabý vztah, což znamená, že pokrok v jazykových modelech nemusí nutně vést k rozvoji skutečné inteligence.
Podle těchto vědců lidi používají jazyk k vyjádření myšlenek, ale to neznamená, že jazyk samotný je myšlením. Rozumět těmto rozdílům je klíčové pro odlišení vědeckých faktů od vágních předpokladů o AI. Tím se dostáváme k otázce poptávky po „superinteligenci“, která je v současných reklamních kampaních AI neustále propagována.
Omezení jazykových modelů
Vědci rozhazují pochybnosti o schopnosti LLM napodobit procesy myšlení a odvozování. I když LLM dokážou analyzovat a generovat text na základě statistických vzorců, chybí jim skutečné porozumění světu, jaké má člověk. Pouhé rozšiřování datových center a zlepšování výkonu výpočetních systémů problém nevyřeší.
Jazyk nám pomáhá strukturovat naše myšlenky, ale není nástrojem, který by mohl nahradit lidskou schopnost myšlení nebo rozumění. Když odebereme jazyk z jazykového modelu, zůstává pouze holý algoritmus bez jakékoliv skutečné schopnosti porozumět nebo interagovat s okolním světem.
Kritika z AI komunity
V AI komunitě se stále více hlásí skepticismus vůči současným jazykovým modelům. Například Yann LeCun, vědec se stříbrnou Turingovou cenou, otevřeně kritizoval LLM a zahájil práci na systémech, které se zaměřují na učení prostřednictvím zkušenosti spíše než na generaci textu. Takové „světové modely“ se zaměřují na pochopení fyzikálního světa a efektivní plánování akcí.
Další významní vědci jako Yoshua Bengio a Eric Schmidt, kteří jsou v oboru uznáváni, také vyjadřují pochybnosti o schopnostech LLM definovat inteligenci. Místo toho navrhují komplexnější chápání inteligence, které zahrnuje různé schopnosti spíše než pouze jazykové dovednosti.
Závěr
Závěrem je poznamenáno, že ačkoli jazykové modely mohou napodobit některé aspekty lidské komunikace, nedokážou nahradit skutečné porozumění a schopnosti myšlení, které jsou unikátní lidským bytostem. Úsilí o vytvoření umělé inteligence srovnatelné s lidskou inteligencí by mělo být spíše orientováno na rozvoj systémů, které napodobují širokou škálu kognitivních schopností než na pouhé vylepšení jazykových modelů samotných.
