ChatGPT звучи точно като хората: Дали обаче това е добра идея?

През 1950 г. Алън Тюринг, британски учен, пише статия, в която поставя на пръв поглед абсурден въпрос: могат ли машините да мислят. Дебютът в края на миналата година на реалистичния ChatGPT изглежда ни приближава до отговора. Чатботът може да измисля шеги, да пише рекламен текст, да отстранява грешки в компютърен код и да разговаря за всичко. Тази обезпокоителна нова реалност вече се описва като една от онези „повратни точки“ в историята на изкуствения интелект, пише Bloomberg.

Но мина много време. А това конкретно изобретение се развива в лабораториите по компютърни науки от десетилетия.

Като тест за своето предложение за мислеща машина, Тюринг описва „игра на имитация“, при която човек разпитва двама респонденти, разположени в друга стая. Единият е човек, а другият – компютър. Тюринг си представя интелигентен компютър, отговарящ на въпроси с достатъчно лекота, така че разпитващият да не успее да направи разлика между човек и машина. Макар да признава, че компютрите на неговото поколение не могат да се доближат до преминаването на теста, той прогнозира, че това би могло да се случи до края на века.

Есето на учения помага да се постави началото на изследвания в областта на изкуствения интелект. Но също така то води до задълбочен философски дебат, тъй като аргументът на Тюринг загърбва важността на човешкото съзнание. Ако една машина може да имитира мислене, но без никакво съзнание за това – наистина ли е мислеща машина?

В продължение на много години практическото предизвикателство да се създаде подобна машина засенчваше тези по-дълбоки въпроси. Основното препятствие беше човешкият език, който, за разлика от изчисляването на сложни математически проблеми, се оказа забележително устойчив за прилагането на изчислителна мощност.

Междувременно не липсват опити. Хари Хъски, който работи с Тюринг, изгражда „електрически мозък“ – напречен така от New York Times, способен да превежда езици. Този проект, който правителството на САЩ финансира, е воден от Студената война – направила приоритет превода от руски на английски език.

Постиженията обаче се оказват огромно предизвикателство заради променливостта на езика и през 1966 г. спонсориран от правителството доклад заключава, че машинният превод е задънена улица. Финансирането пресъхва с години.

Други обаче провеждат изследвания в областта на т.нар. обработка на естествения език (Natural Language Processing). Тези ранни опити се стремят да покажат, че компютърът, на който са предоставени достатъчно правила, които да ръководят отговорите му, може поне да се опита да играе играта на имитация.

Типична за тези усилия е програма, представена от група изследователи през 1961 г.,  наречена „Baseball“. Тя се разглежда като „първата стъпка“ в позволяването на потребителите да „задават въпроси на компютъра на английски и да го карат да им отговаря директно“. Но има уловка - потребителите могат да задават въпроси само за бейзбол, съхранявани в компютъра.

Този чатбот скоро е засенчен от други проекти: SIR (Semantic Information Retrieval), който дебютира през 1964 г.; ELIZA, която отговаряше на твърдения с въпроси като грижовен терапевт; и SHRDLU, които позволяват на потребителя да инструктира компютъра да движи форми, използвайки разговорния език.

Макар и неосъвършенствани, много от тези ранни експерименти помагат за иновациите в начина, по който хората и компютрите могат да си взаимодействат – как например компютър може да бъде програмиран да „слуша“ запитване, да го обърне и да отговори по начин, който звучи достоверно и реалистичен, като същевременно използва повторно думите и идеите, поставени в оригиналната заявка.

Други се стремят да обучат компютрите да генерират оригинални произведения на поезия и проза със смесица от правила и думи, генерирани на случаен принцип. През 80-те години на миналия век, например, двама програмисти публикуват The Policeman’s Beard Is Half Constructed, която беше представена като първата книга, написана изцяло от компютър.

Но тези демонстрации отклоняват една по-дълбока революция, която назрява в света на обработката на естествения език. Тъй като изчислителната мощност се увеличава с експоненциална скорост и все повече произведения стават достъпни в машинночетим формат, става възможно да се изградят все по-сложни модели, които количествено определят вероятността от корелации между думите.

Тази фаза започва да се развива с навлизането на интернет, предлагащ непрекъснато нарастващ запас от текстове, които могат да бъдат използвани за извличане на вероятностни насоки, позволяващи на компютъра да схване нюансите на езика. Вместо твърди и бързи „правила“, които се стремят да предвидят всяка езикова пермутация, новият статистически подход възприема по-гъвкав метод, който по-често е правилен.

Разпространението на комерсиални чатботове произлезе от това изследване, както и други приложения: основно разпознаване на език, софтуер за превод, повсеместни функции за автоматично коригиране и други вече обичайни характеристики на нашия все по-свързан живот. Но както всеки, които е имал достъп до подобен проект, знае - те определено имат своите граници.

В крайна сметка се оказа, че единственият начин една машина да играе играта на имитация е да имитира човешкия мозък с неговите милиарди взаимосвързани неврони и синапси. Т.нар. изкуствени невронни мрежи работят почти по същия начин, пресяват данни и създават все по-силни връзки с течение на времето чрез процес на обратна връзка.

Ключът към това е друга чисто човешка тактика: практика, практика, практика. Ако обучите невронна мрежа, като я карате да чете книги, тя може да започне да създава изречения, които имитират езика в тези книги. И ако накарате невронната мрежа да прочете, да речем, всичко написано някога, тя може да стане наистина, наистина добра в комуникацията.

А това в общи линии е заложено в основата на ChatGPT. Платформата е обучена върху огромен корпус от писмени материали. Всъщност цялата Wikipedia представлява по-малко от 1% от текстовете, които са събрани в стремежа чатботът да може да имитира човешката реч.

Благодарение на това обучение ChatGPT може да триумфира в играта на имитация. Но по пътя се случва нещо доста любопитно. По стандартите на Тюринг машините вече могат да мислят. Но единственият начин, по който успяват да го направят, е като се отдалечат от ролята си на машини и максимално да се приближат до хората.

Това е нещо, което си струва да се обмисли на фона на цялата тревога, причинена от ChatGPT. Имитацията е най-искрената форма на ласкателство. Но трябва ли да се страхуваме от машините или от себе си?

Още по темата

Microsoft разширява достъпа до футуристичния чатбот ChatGPT

Създателят на ChatGPT се стреми към ново финансиране и оценка от $29 млрд.

Какви проблеми създава ChatGPT

ChatGPTх пише поезия и решава задачи