Miért hívják a mesterséges intelligenciát ,intelligenciának?

Az MI válasza a kérdésedre:

A mesterséges intelligenciát (MI) azért nevezzük „intelligenciának”, mert képes olyan feladatokat elvégezni, amelyekről korábban azt hittük, hogy csak emberi intelligenciát igényelnek. Az intelligencia fogalma azonban sokféleképpen értelmezhető, és a mesterséges intelligencia nem azonos az emberi intelligenciával. Az alábbi pontokban foglalom össze a kérdésed különböző részeire adott válaszokat:

1. Miért hívjuk intelligenciának az MI-t, ha csak programozás?

Az MI intelligensnek tűnik, mert képes:

Adatokat feldolgozni, és azokból következtetéseket levonni.

Tanulni: például gépi tanulási algoritmusokkal az MI a meglévő adatok alapján önállóan javítja teljesítményét.

Döntéseket hozni adott szabályrendszeren belül.

Ez azonban nem az emberi értelemben vett intelligencia. Az MI nem "érti" a világot, csak az adatok alapján statisztikai mintázatokat keres, és ezeket alkalmazza.

2. Mi dönti el, hogy az MI mit tart helyesnek?

Az MI az adatok és a tanítás során kapott minták alapján dönt. Ha a betáplált adatok hibásak vagy hiányosak, az MI téves következtetésekre juthat. Ezért kulcsfontosságú:

A tanítóadatok minősége: Ha például rossz adatokat kap, rossz eredményt fog produkálni (ahogy a focipályás példában is).

Az algoritmus célja: Az MI-t az ember határozza meg, hogy milyen feladatra programozzák (pl. képfelismerés, nyelvi elemzés).

3. Tud-e az MI saját döntést hozni vagy kíváncsivá válni?

Jelenleg az MI:

Nem rendelkezik szabad akarattal. Csak az ember által adott célokat tudja követni.

Nem hoz saját törvényeket, és nem alakít ki erkölcsi normákat. Minden döntése az ember által meghatározott szabályrendszerből és a rendelkezésre álló adatokból származik.

Kíváncsiság szimulálható: Léteznek olyan algoritmusok, amelyek „kíváncsiságot” imitálnak, például új adatokat keresnek, hogy jobban megértsenek egy rendszert. Ez azonban nem valódi kíváncsiság, hanem az ember által megírt szabály.

4. Tud-e fejlődni az MI internet nélkül?

Igen, bizonyos mértékig tud. Az MI-t offline módon is lehet tanítani, például egy zárt rendszerben lévő adathalmazzal. Az internet azonban gyakran segíti:

Új adatok gyűjtésében.

Kapcsolódó rendszerekhez való hozzáférésben.

Internet nélkül is működik, de fejlődési lehetősége korlátozott lehet az elérhető adatok mennyiségétől függően.

5. A mesterséges intelligencia valódi intelligencia-e?

Ez filozófiai kérdés is. A legtöbb szakember szerint az MI:

Nem rendelkezik öntudattal, érzelmekkel vagy szabad akarattal.

Problémamegoldó képessége és tanulási mechanizmusai miatt hívjuk intelligensnek, de ez csak a szó mesterséges értelmezése.

A valódi intelligenciától az MI távol áll, de gyorsan fejlődik, és egyre több területen mutat be "emberihez hasonló" eredményeket.

A mesterséges intelligenciát azért nevezik intelligenciának, mert egyrészt az emberi agyhoz hasonló felépítésű - neurális hálózatokból épül fel - másrészt - a hagyományos programokkal (amik adott bemenetre a programozó által a programban lefektetett algoritmusoknak hála meghatározott kimenetet produkál) - képes a tanulásra (szóval egy adott bemenetből a kívánt kimenetet nem úgy érjük el, hogy azt a programozó kitalálja az azt előállító algoritmust, hanem bemutatunk a mesterséges intelligenciának egyszer összetartozó, másszor össze nem tartozó bemenet-kimenet párosokat, és azok alapján alakítja ki a belső működését).

Persze a jelenlegi mesterséges intelligenciák a valós intelligenciától távol állnak - a modelljeiket leginkább hatalmas (bár nem teljes, hisz a világ összes tudását sem technikailag, sem szerzői jogilag (és akkor a PC-ről, mint nyelvi fogalomról nem is beszéltünk) nem lehet belezsúfolni) adatbázisnak lehet őket tekinteni, amiből a mesterséges intelligencia adott kérdésekre papagájszerűen, a lehető legmegfelelőbb választ nyújtja - de már egy lépcsőfok a valódi intelligencia megértésének irányába.

Az intelligenciára bár nincs igazán egzakt definíciónk, de összességében valamiféle képességet, készséget értünk alatta. Valami olyan képességet, amivel olyan problémákat is képesek vagyunk megoldani, aminek a megoldására nincs receptünk, sokszor magának a problémának a mibenléte vagy egyáltalán a léte sem feltétlenül magától értődő. Máshogy megközelítve az intelligencia egyfajta mintafelismerő képesség, aminek a segítségével képesek vagyunk meglátni a rendszert, az összefüggéseket egy olyan dologban, ami elsőre kaotikusnak tűnik.

Az MI alapvetően erre lett kihegyezve. Pl. beadunk neki sakkjátszmákat, és azon kívül, hogy ki nyert, ki veszített, nem kommentáljuk azokat. Az MI képes meglátni az egyes lépések, állások közötti összefüggéseket és megtalálni azt a lépést, ami legnagyobb eséllyel vezet győzelemre. Olyan játékállás esetén is, ami amúgy nem szerepelt a betanításul szolgáló adatok között.

Az MI képes tanulni. Hogy milyen bemenetre milyen kimenetet hoz, azt nem a programozó határozza meg. Alkalmasint a programozó sem tudja. Az MI minél több helyzetet ismer meg, annál inkább ad helyes kimenetet a bemenetekre, tehát képes tanulni. Nem úgy persze, mint egy ember, de tanulásnak lehet hívni, ha valaki új adatok, információk mentén képes ugyanarra a bemenetre egyre jobb és jobb kimenetet generálni.

Igen, ez az ember, vagy akár az állatok intelligenciájától számos dologban különbözik, de nevezhető egyfajta intelligenciának.

> miből dönti el a MI mi a helyes

Azt kell megérteni, hogy az MI egy szoftver. Ha adsz egy bemenetet, akkor generálni fog egy kimenetet. A különbség annyi, hogy egy hagyományos szoftver esetén a programozó találja ki, hogy adott bemenetből hogyan, milyen számítások mentén milyen kimenetet generáljon, és ugyanaz a szoftver ugyanarra a bemenetre ugyanazt a kimenetet fogja generálni. Az MI esetén viszont ismert be- és kimenetpárosok alapján kvázi statisztikai összefüggéseket alakít ki. Mikor meg nem tanítjuk, hanem használjuk az MI-t, akkor ezen összefüggések mentén generálja a bemenetre az adott kimenetet. Így újabb be- és kimenet párosokkal egyre jobb összefüggéseket találhat a be- és kimenő adatok között, így az általunk elvártnak egyre inkább megfelelő kimenetet fog adni.

Az MI nem dönt. Az MI nem kíváncsi. Ha nincs bemenet, akkor azt csinálja, mint egy az asztalon magára hagyott számológép. Semmit.

> Tehát ha 11 focipályából 6-ot rosszul táplálok be neki az 5 .ég jó, a helytelent fogja helyesnek tartani

Ez nem intelligencia kérdése, hanem lexikális tudás kérdése. És ez az embernél is fennáll. Ha valaki 11 forrásból 6-ban találja azt, hogy Párizs Spanyolország fővárosa, akkor ezt fogja helyesnek tartani. Pedig kétségkívül intelligens az az ember is, csakhogy ezt nem az intelligenciánkkal mérlegeljük.

> Ha nincs betáplálva pl.az MI be hogy mi a foci, mi alapján dönti el hogy az mi.

Sehogy nem fog semmiről dönteni. Mondjuk egy sakkozó MI-nek a bemenete a táblaállás, vagy a figurák pozíciói. A kimenete meg egy lépés. Ha betanítod sakkjátszmákkal, akkor egyre jobb és jobb kimenetet fog generálni, hogy egy adott bemeneti sakkállásnál mi a legjobb lépés. De nem tudsz neki beadni póker leosztást, mert nincs ilyen bemenete, és nem fog tudni generálni döntést, hogy emeld-e a tétet vagy sem, mert nincs ilyen kimenete. Az MI-nek nincsenek érzelmei, ne gondolkodik, nem tehető „kíváncsivá”. Ha átalakítod, hogy kezelni tudja a pókert is, és betanítod pókerjátszmákkal is, akkor pókerben is fog generálni egy leosztásra egy kimenetet.

A nyelvi modellek ebből a szempontból kicsit univerzálisabbak, hiszen a bemenet is, a kimenet is nem más, mint szavak (szótövek, toldalékok, írásjelek) sorozata. Nyilván ha kizárólag biológiai tankönyvekkel és szakdolgozatokkal tanítod be, akkor abban fog tudni adni értékelhető választ és ha történelemről kérdezed, akkor értelmetlen vagy értelmezhetetlen szóláncokat fog neked generálni. Persze egy ChatGPT-t a legszerteágazóbb szövegekkel etették meg, így rengeteg témában tud értelmesnek tűnő szóláncokat generálni, amit mi mondatoknak, értelmes gondolatmenetnek dekódolunk.

Ha megkérdezed, hogy mennyi idő vonattal eljutni Prüttyenpruttyba, akkor lehet ad valami „hallucináció” jellegű választ. Ha esetleg vissza is kérdez – érezvén a kontextusból, hogy ez a Prüttyenprutty valamiféle földrajzi hely lehet –, hogy „Hol van Prüttyenprutty”, akkor sem azért teszi, mert kíváncsi, hanem mert olyan adatokkal tanították be, amelyekben az ilyen szituációkban a leggyakoribb válasz a „Hol van {helynév]?” volt és ennek mentén generált ő is egy három szóból álló, általunk kérdésként dekódolt betűsorozatot.

> Vagy az MI tud e fejlődni internet nélkül.

Az MI önmagában nem fejlődik. Az MI akkor fejlődik, mikor adott be- és kimenetpárossal direkt módon tanítod (nyelvi modell esetén kvázi a szöveg következő szava a kimenet az előző szavakhoz, mint bemenethez képest). Le lehet programozni persze, hogy tanulási adatként dolgozza fel mondjuk a GYK-n az újabb és újabb kérdéseket és a rá adott válaszokat, de ha minőségi kimenetet akarsz, akkor muszáj lesz megszűrnöd, ellenőrizned azt, hogy mivel tanítod az MI-t. Ahogy egy gyereknél is megszűröd, hogy ne a random baromságokat olvasson, hanem valami értelmes, lektorált, normális tartalmat.