Dzięki rewolucjom w mocy obliczeniowej, dostępności danych i lepszym algorytmom modele AI są szybsze, mają większe zbiory danych, z których można się uczyć i są zoptymalizowane pod kątem wydajności w porównaniu nawet do tego, co istniało dziesięć lat temu.
−∗−
Tłumaczenie: AlterCabrio – ekspedyt.org
−∗−
Sztuczna inteligencja kontra ludzie: kto radzi sobie lepiej z niektórymi umiejętnościami?
Wraz z gwałtownym rozwojem ChatGPT sztuczna inteligencja dała się we znaki masom, szczególnie w tradycyjnych bastionach ludzkich możliwości – czytaniu ze zrozumieniem, rozpoznawaniu mowy i identyfikacji obrazu.
W rzeczywistości z powyższego wykresu jasno wynika, że sztuczna inteligencja przewyższyła możliwości człowieka w wielu obszarach i wygląda na to, że wyprzedzi ludzi również na innych polach.
Jak testowana jest wydajność
Posługując się danymi z Contextual AI, wizualizujemy, jak szybko modele sztucznej inteligencji zaczęły pokonywać testy porównawcze baz danych [benchmarks], a także czy osiągnęły już ludzki poziom umiejętności.
Każda baza danych opiera się na określonej umiejętności, takiej jak rozpoznawanie pisma ręcznego, rozumienie języka lub czytanie ze zrozumieniem, a każdy wynik procentowy kontrastuje z następującymi punktami odniesienia:
0% lub „maksymalnie skuteczna wartość bazowa”
Jest to najbardziej znana wydajność sztucznej inteligencji w momencie tworzenia zbioru danych.
100%
Ten znak jest równy wydajności człowieka w zbiorze danych.
Tworząc skalę pomiędzy tymi dwoma punktami, można było śledzić postęp modeli sztucznej inteligencji w każdym zbiorze danych. Każdy punkt na linii oznacza najlepszy wynik, a w miarę jak linia wznosi się, modele sztucznej inteligencji coraz bardziej zbliżają się do wydajności człowieka.
Poniżej znajduje się tabela przedstawiająca moment, w którym sztuczna inteligencja zaczęła dorównywać wydajności człowieka w zakresie wszystkich ośmiu umiejętności:
Kluczową obserwacją z wykresu jest to, jak duży postęp poczyniono od 2010 roku. W rzeczywistości wiele z tych baz danych – takich jak SQuAD, GLUE i HellaSwag – nie istniało przed 2015 rokiem.
W odpowiedzi na dezaktualizację wskaźników referencyjnych niektóre z nowszych baz danych są stale aktualizowane o nowe i istotne dane. Właśnie dlatego modele sztucznej inteligencji pod względem technicznym nie dorównują jeszcze wydajności człowieka w niektórych obszarach (matematyka w szkole podstawowej i generowanie kodu / grade school math and code generation) — choć są na dobrej drodze.
Co doprowadziło do tego, że sztuczna inteligencja przewyższa ludzi?
Ale co doprowadziło do tak szybkiego wzrostu możliwości sztucznej inteligencji w ciągu ostatnich kilku lat?
Dzięki rewolucjom w mocy obliczeniowej, dostępności danych i lepszym algorytmom modele AI są szybsze, mają większe zbiory danych, z których można się uczyć i są zoptymalizowane pod kątem wydajności w porównaniu nawet do tego, co istniało dziesięć lat temu.
Właśnie dlatego nagłówki gazet regularnie mówią o modelach językowych sztucznej inteligencji dorównujących lub przewyższających ludzkie możliwości w standardowych testach. W rzeczywistości kluczowym problemem twórców sztucznej inteligencji jest to, że ich modele pokonują wzorcowe bazy danych opracowane w celu ich testowania, ale mimo to w jakiś sposób nie przechodzą testów w świecie rzeczywistym.
Ponieważ w ciągu najbliższych kilku lat spodziewany jest dalszy rozwój w zakresie przetwarzania danych oraz algorytmów, ten szybki postęp prawdopodobnie będzie kontynuowany. Jednak kolejnym potencjalnym wąskim gardłem w postępie sztucznej inteligencji może nie być sama sztuczna inteligencja, ale brak danych do trenowania modeli.
____________
AI vs. Humans: Which Performs Certain Skills Better?, Mark Belan, Pallavi Rao, August 25, 2023
−∗−
Powiązane tematycznie:
Co ChatGPT i DeepMind mówią nam o sztucznej inteligencji
Świat jest zachwycony pozorną mocą ChatGPT i podobnych programów do tworzenia narracji na poziomie ludzkim i generowania obrazów za pomocą prostych poleceń. Wielu ulega pokusie ekstrapolacji tych mocy do bliskiej […]
____________
Umysłowe puzzle czyli jak AI opanowuje mózg
Chatboty mają za zadanie wywołać antropomorfizm. Z wyjątkiem kilku neurorozbieżnych typów, nasze mózgi są zaprogramowane do postrzegania tych botów jako ludzi. Przy odpowiednim bodźcu jesteśmy jak mały chłopiec, który jest […]
Dodaj komentarz