Ključni izsledki
- Priljubljeni glasovni pomočniki, ki jih poganja umetna inteligenca, so dobri pri ponavljanju dejstev, vendar ne morejo voditi smiselnih pogovorov.
- Omejitev je posledica zasnove trenutne generacije umetne inteligence, ki pridobi svojo pamet z usposabljanjem na velikem naboru podatkov, pojasnjujejo strokovnjaki.
- To tudi preprečuje, da bi umetna inteligenca zaznala jezikovne odtenke, zaradi česar so resnični pogovori zaenkrat nemogoči.
Virtualni pomočniki so čudoviti pri sledenju vašim ukazom, a popolnoma grozni pri dajanju življenjskih nasvetov. Kdo bi si mislil?
Urednik Tidio Kazimierz Rajnerowicz je porabil več kot 30 ur za pol ducata priljubljenih glasovnih pomočnikov in klepetalnih robotov, ki jih poganja umetna inteligenca (AI), in ugotovil, da so virtualni pomočniki odlični pri pridobivanju dejstev, vendar niso napredni dovolj za pogovor.
»Umetna inteligenca je danes prepoznavanje vzorcev,« je pojasnila Liziana Carter, ustanoviteljica zagonskega podjetja Grow AI za pogovorno umetno inteligenco, v pogovoru po elektronski pošti za Lifewire. "Če pričakovati, da bo svetoval, ali je oropanje banke prav ali narobe, je pričakovati od njega kreativno razmišljanje, znano tudi kot AI General Intelligence, kar pa trenutno še zdaleč nismo."
Govorjenje neumnosti
Rajnerowicz se je zamislil o poskusu kot odgovor na napovedi Juniper Research, ki napoveduje, da bo število naprav glasovnega pomočnika z umetno inteligenco v uporabi preseglo človeško populacijo do leta 2024.
… boljši pristop je morda uporaba te moči za pridobivanje časa, ki ga porabimo za stvari, zaradi katerih smo kot ljudje edinstveni.
Da bi ocenil pametnost chatbotov, je za nasvet vprašal priljubljene, vključno z OpenAI, Cortano, Repliko, Alexo, Jasperjem in Kukijem, in dobil nekaj smešnih odgovorov. Od dovoljenja za uporabo sušilnika za lase med prhanjem do uživanja vodke za zajtrk, so odgovori pokazali pomanjkanje zdrave pameti.
"Eden od virtualnih pomočnikov ni bil prepričan, ali je OK oropati banko," je zapisal Rajnerowicz. "Ko pa sem spremenil svoje vprašanje in pojasnil, da nameravam denar podariti sirotišnici, sem dobil zeleno luč."
Iz poskusa je Rajnerowicz ugotovil, da virtualni pomočniki in klepetalni roboti dobro opravljajo svoje delo pri analiziranju in razvrščanju vhodnih informacij, zaradi česar so popolni za storitve za stranke, kjer gre predvsem za razumevanje vprašanja in zagotavljanje neposrednega odgovora.
Vendar pa komunikatorji, ki jih poganja AI, v resnici ne 'razumejo' ničesar, je zaključil Rajnerowicz, saj lahko le označijo vprašanja in nizajo odgovore na podlagi statističnih modelov, na katerih so se učili.
Zadrži to misel
Hans Hansen, izvršni direktor Brand3D, verjame, da za razliko od likov, kot so podatki iz Zvezdnih stez, današnji sistemi umetne inteligence nikoli ne bodo postali podobni ljudem. "Toda to ne pomeni, da se ne moreta smiselno pogovarjati," je Hansen povedal Lifewire po elektronski pošti.
Hansen je dejal, da obstajata dva glavna dejavnika, ki omejujeta, kako daleč lahko AI posnema človeške pogovore in interakcije na splošno. Prvič, ti sistemi globokega učenja delujejo tako, da analizirajo velike količine podatkov in nato uporabijo to 'znanje' za obdelavo novih podatkov in sprejemanje odločitev. Drugič, človeški možgani se učijo in prilagajajo s hitrostjo, ki je noben znani sistem umetne inteligence ne more posnemati na nobeni smiselni ravni.
"Pogosto napačno prepričanje današnjih sistemov umetne inteligence je, da modelirajo delovanje človeških možganov in se lahko 'naučijo' obnašati kot ljudje," je pojasnil Hansen. "Medtem ko so sistemi umetne inteligence res sestavljeni iz primitivnih modelov človeških možganskih celic (nevronskih mrež), je način, kako se sistemi učijo, zelo daleč od človeškega učenja in zato težko razmišljajo, kot je človeško."
Hansen je dejal, da če se pogovor osredotoča na teme, ki temeljijo na dejstvih, bi umetna inteligenca delovala dobro, če bi v njeno usposabljanje vložili dovolj časa in truda. Naslednja težavnostna stopnja so pogovori o subjektivnih mnenjih in občutkih o določenih zadevah. Ob predpostavki, da so ta mnenja in občutki tipični, bi bilo z dovolj usposabljanja to mogoče vsaj teoretično, saj bo tehnično to za red velikosti težje izvesti.
Kar bi bilo res nemogoče, da bi umetna inteligenca kadarkoli dosegla, je pobiranje nians in skritih pomenov v tonu glasu, pri čemer upošteva različne kulturne vidike.
"Sistemi umetne inteligence so vse bolj dobri pri učenju neverjetno težkih nalog, pod pogojem, da je na voljo dovolj podatkov in da je podatke mogoče predstaviti na način, ki ga je enostavno vnesti v učne procese sistema umetne inteligence," je zatrdil Hansen. »Človeški pogovor ni taka naloga."
Carter pa meni, da je iskanje smiselnih pogovorov z umetno inteligenco povsem napačen pristop.
"To je [a] stroj, ki se uči, kako izvajati določene naloge, zato je morda boljši pristop uporabiti to moč, da pridobimo nazaj čas, ki ga porabimo za stvari, zaradi katerih smo kot ljudje edinstveni," je svetoval Carter.
