Amennyiben sikerült felfedezniük a szuperintelligencia rejtélyét, úgy látszik, rendkívül ügyesen leplezik annak nyomait.
Egy friss és izgalmas kísérlet során világossá vált, hogy a legmodernebb mesterséges intelligencia modellek érvelési képességei gyakorlatilag eltűnnek, amint ismeretlen területre tévednek.
Bár az OpenAI vezérigazgatója, Sam Altman szerint a vállalat már világosan látja az emberi képességeket tükröző vagy azokat túl is haladó mesterséges általános intelligencia (AGI) felépítéséhez vezető utat, a gyakorlati tapasztalatok egyelőre nem sokban támasztják alá a befektetőknek szóló sikerpropagandát. Sorra jelennek meg a kutatások azzal kapcsolatban, hogy a legkifinomultabbnak mondott nagy nyelvi modellek (LLM) is elhasalnak az egyszerű, általunk könnyen megoldható logikai feladványokon, beleértve az OpenAI legújabb, emberszerű következtetési képességekkel jellemzett o1 modelljét is.
A kritikusok szerint az iparág vezető szereplőinek magas értékelése nagyrészt azon a téves elképzelésen alapul, hogy az LLM-ek teljesítménye a méretezéstől függően korlátlanul fejleszthető. Bár ennek korlátai egyre nyilvánvalóbbá válnak, az MI-cégek folyamatosan keresik (és állításuk szerint meg is találják) a megoldást a problémára, amire feltétlenül szükségük lenne a modellek gazdaságossá tételéhez és saját működésük nyereségessé válásához is. Az AGI megalkotása viszont még ennél is távolibbnak tűnik, legalábbis ha tényleg az emberi képességek másolása a cél, és nem a hatékony céleszközök létrehozása.
Gyönyörű, gyönyörű, de az asztalnál végleg búcsút intene.
A Walter Bradley Center for Natural and Artificial Intelligence vezető munkatársa, Gary Smith néhány nappal ezelőtt tette közzé egy érdekes kísérlet eredményét, amelynek során az OpenAI o1, illetve a Google Gemini 2.0 Flash, a Microsoft Bing Copilot (GPT 4) és az Anthropic Claude megoldásait eresztette rá a New York Times felkapott Connections játékára. Ebben hogy 16 szót kell négyes csoportokra osztani valamilyen közös, kézenfekvő vagy nagyon is elvont jellemzőjük alapján - a rejtvény pedig akármilyen trükkös, a népszerűségét nyilván nem annak köszönheti, hogy csak akadémikusoknak érdemes játszaniuk vele.
Smith szerint a fenti modellek mindegyike kudarcot vallott kudarcot vallott: bár voltak jó megoldásaik is, a többi megfejtésük "a bizarrság határán" billegett, ahogy egymáshoz nem illő szavakat párosítottak egymással képtelen indoklások mellett. Ahogy a kommentárok megjegyzik, ez különösen kellemetlen az o1 esetében, amelynek éppen az ilyen irányú képességei miatt kellene kiemelkednie a mezőnyből. A Mind Matters oldalán közölt bejegyzés pedig ismét rávilágít, hogy a jelenlegi MI-technológiák teljesítményét a képzési adatok határozzák meg, de a szó tényleges értelmében cseppet sem intelligensek.
A nagy technológiai cégek vezetői gyakran az MI felfedezését a tűz vagy a kerék felfedezéséhez hasonlítják, és már az idei évre prognosztizálják az AGI (mesterséges általános intelligencia) debütálását. Smith szerint nincs okunk kételkedni abban, hogy a nagy nyelvi modellek teljesítménye a jövőben is folyamatos, bár mérsékelt fejlődést fog mutatni, köszönhetően a humán trénerek erőfeszítéseinek. Azonban továbbra is megmarad a hiányosság: ez a technológia nem fogja képes megérteni a világot. A feldolgozott adatrengetegben felfedezett statisztikai minták azonosítása nem elég ahhoz, hogy elérjük a mesterséges általános intelligencia vagy a gyakran emlegetett "szuperintelligencia" szintjét.
