Võtmed kaasavõtmiseks
- Populaarsed AI-toega häälassistendid suudavad hästi fakte kokku ajada, kuid ei suuda sisukaid vestlusi pidada.
- Piiramine on tingitud praeguse põlvkonna tehisintellekti disainist, mis saavutab oma nutikuse suurel hulgal andmetel treenides, selgitavad eksperdid.
- See takistab ka AI-l keelenüansse tuvastamast, muutes tõelised vestlused praegu võimatuks.
Virtuaalsed assistendid on suurepärased teie käskude täitmisel, kuid täiesti kohutavad elunõu andmisel. Kes oleks arvanud?
Tidio toimetaja Kazimierz Rajnerowicz veetis üle 30 tunni, esitades poole tosinale populaarsele tehisintellekti (AI) toega häälassistendile ja vestlusrobotile kõikvõimalikke küsimusi ning jõudis järeldusele, et kuigi virtuaalsed assistendid oskavad suurepäraselt fakte hankida, pole nad edasijõudnud piisab vestluse pidamiseks.
"AI on tänapäeval mustrituvastus, " selgitas AI idufirma Grow AI asutaja Liziana Carter Lifewire'ile meili teel peetud vestluses. "Ootus, et see annab nõu, kas panga röövimine on õige või vale, eeldab sellelt loovat mõtlemist, tuntud ka kui AI General Intelligence, millest me pole praegu kaugel."
Räägime lollusi
Rajnerowicz mõtles katsele vastuseks Juniper Researchi prognoosidele, mis ennustavad, et kasutatavate tehisintellekti hääleabiseadmete arv ületab 2024. aastaks inimeste arvu.
… parem lähenemine võib olla kasutada seda jõudu, et saada aega tagasi asjadele, mis muudavad meid inimestena ainulaadseks.
Vestlusrobotite nutikuse hindamiseks küsis ta nõu populaarsetelt robotitelt, sealhulgas OpenAI-lt, Cortan alt, Replik alt, Alex alt, Jasperilt ja Kukilt, ning sai naeruväärseid vastuseid. Alates duši all käimise ajal fööni kasutamise lubamisest kuni hommikusöögiks viina joomiseni näitasid vastused terve mõistuse puudumist.
"Üks virtuaalsetest assistentidest polnud kindel, kas panka röövida," kirjutas Rajnerowicz. "Kuid kui ma oma küsimust muutsin ja selgitasin, et kavatsen raha lastekodule annetada, sain rohelise tule."
Eksperimendist sai Rajnerowicz teada, et virtuaalsed assistendid ja vestlusrobotid teevad sisendteabe analüüsimisel ja klassifitseerimisel head tööd, mis muudab need ideaalseks klienditeeninduseks, kus on vaja mõista küsimust ja anda otsene vastus.
Kuid tehisintellektiga kommunikaatorid ei saa tegelikult millestki aru, lõpetas Rajnerowicz, kuna nad saavad küsimusi sildistada ja vastuseid kokku panna ainult nende statistiliste mudelite põhjal, mille järgi nad on koolitatud.
Hoidke seda mõtet
Hans Hansen, Brand3D tegevjuht, usub, et erinev alt sellistest tegelastest nagu Star Trek’s Data ei muutu tänapäevased tehisintellektisüsteemid kunagi inimesesarnaseks. "Kuid see ei tähenda, et nad ei saaks sisuk alt vestelda," ütles Hansen Lifewire'ile e-posti teel.
Hansen ütles, et on kaks peamist tegurit, mis piiravad seda, kui kaugele AI suudab imiteerida inimeste vestlusi ja suhtlemist üldiselt. Esiteks toimivad need süvaõppesüsteemid, analüüsides suuri andmemahtusid ja seejärel rakendades neid „teadmisi” uute andmete töötlemiseks ja otsuste tegemiseks. Teiseks, inimese aju õpib ja kohaneb tempos, mida ükski teadaolev tehisintellektisüsteem ei suuda ühelgi tähenduslikul tasemel jäljendada.
"Tänapäeva tehisintellektisüsteemide tavaline eksiarvamus on, et need modelleerivad inimese ajufunktsiooni ja võivad "õppida" käituma nagu inimesed," selgitas Hansen. "Kuigi tehisintellektisüsteemid koosnevad tõepoolest inimese ajurakkude (närvivõrkude) primitiivsetest mudelitest, on süsteemide õppimisviis inimese õppimisest väga kaugel ja seetõttu on neil raske inimlike arutlustega."
Hansen ütles, et kui vestlus jääb faktipõhiste teemade juurde, saab tehisintellekt suurepäraselt hakkama, kui selle väljaõpetamiseks kulub piisav alt aega ja vaeva. Järgmine raskusaste on vestlused subjektiivsetest arvamustest ja tunnetest teatud asjades. Eeldades, et need arvamused ja tunded on tüüpilised, võib see piisava koolituse korral olla vähem alt teoreetiliselt võimalik, kuna tehniliselt on seda suurusjärgu võrra keerulisem rakendada.
Asja, mida tehisintellektil oleks tõesti võimatu kunagi saavutada, on hääletooni varjundite ja varjatud tähenduste leidmine, võttes arvesse erinevaid kultuurilisi aspekte.
„AI-süsteemid suudavad üha paremini õppida uskumatult raskeid ülesandeid, eeldusel, et andmeid on piisav alt ja andmeid saab esitada viisil, mida on lihtne tehisintellektisüsteemi õppeprotsessidesse sisestada,“kinnitas Hansen. «Inimvestlus pole selline ülesanne."
Carter arvab aga, et tehisintellektiga sisukate vestluste otsimine on täiesti vale lähenemisviis.
"See on [masin], mis õpib konkreetseid ülesandeid täitma, nii et parem lähenemine võib olla kasutada seda jõudu, et saada aega tagasi asjadele, mis teevad meid inimestena ainulaadseks," soovitas Carter.
