Vaatamata tehisaru ettevõtete propagandale meenutavad tehisaru mudelid siiani korrutustabelit ja inimese moodi mõtlemine jääb nende jaoks kättesaamatuks saavutuseks.
OpenAI, Anthropic, Meta ja teised tehisaru arendajad kinnitavad ühest suust, et peatselt saavutavad nende suured keelemudelid (LLMs) üldise tehisaru võimekuse (Artificial General Intelligence; AGI). Viimatinimetatu on tehisaru arendajate jaoks "püha graal" ja peaks tähendama, et masinad oskavad inimese moodi mõtelda.
Tehisaru teadus osutab siiski, et AGI, kui üldse, on veel väga kauge tulevik. Suured keelemudelid talletavad täna tohutul hulgal erinevaid reegleid ja andmekogusid ning koostavad nende põhjal vastuseid, mis näevadki välja, nagu seda teeks inimene. LLM-e võrreldakse keskkooliõpilasega, kes enne eksameid tuubib reeglid-valemid pähe, kuid ei saa sellest hoolimata teemast tegelikult aru, vahendab Wall Street Journal.
Tehisaru mudeleid kummitavad "mustad kastid"
Tehisaru serveripargid ei mõtle. LLM-id on küll talletanud ja läbi töötanud suure osa ilmavõrgust ning sõelunud välja sellest reeglid, mustrid, statistilised tõenäosused ja andmehulkade omavahelised suhted. Juturobotid oskavadki anda suuremas osas täpseid vastused elik koostada korrektseid pilte ja tõenäoliselt saavad logistikaga hakkama paremini kui inimesed. Kuid tegemist on siiski korrutus- või valemite tabeli moodi süsteemiga, millel puudub inimese moodi arusaamise mudelite koostamise – mõistmise ja mõtlemise – võimekus. Tehisaru mudeleid võrreldakse "tohutute heuristikapaunadega" ja need ei ole tõhusad probleeme lahendavad mõttemudelid. ("Heuristika" tähendab uute teadmiste omandamise tehnilisi võtteid.)
Osutatud "paun" on ka põhjus, miks LLM-id on nii suured – need peavad talletama lõputu hulga reegleid ja mustreid ning neil puudub inimeste moodi üldistatud meelemudelite koostamise võimekus. Elik kui inimene saab korra-paariga selgeks, et näpuga kuuma triikrauda torkida pole mõtet, siis tehisaru seda ei oska.
Kõigele lisaks on tehisaru arendajad osanud selle mudelid ehitada üles viisil, et nendes on "mustad kastid" ja isegi arendajad ise ei oska öelda, kuidas tehisaru teatud tulemusteni jõuab. Ehk kui avalikkus ja poliitikud nõuavad tehisaru arendajatelt läbipaistvust, siis lõpuni pole see võimalik.
Paljusid keelemudeleid – OpenAI, Meta, Gemini jne – ähvardab lisaks tõsine mure, et neid treenitakse sihilikult päris maailma reegleid eiravateks progressiusulisteks ja keelatakse ära "valede" järelduste tegemine.
Tehisaru on digitaalne papagoi
Närviteadlane Guillaume Thierry selgitab Conversationis: väite, nagu tehisaru oleks intelligentne, võiks ära unustada. "Tehisaru on … digitaalne papagoi, mis oksendab välja inimteadmiste ookeanist ammutatud mustreid. Kui see kirjutab vastuse küsimusele, siis sõna otseses mõttes mudel ainult arvab ära, milline sõna järgneb lauses teisele, mida tehakse andmete alusel, mille peal seda treeniti," kirjutab Thierry.
"Tehisarul puudub arusaamine. Sellel pole teadvust. Teadmisi üheski päris, inimeste moodi mõistes. See on ainult puhas, tõenäosuspõhine tarkvara tippsaavutus. Ei midagi enamat, ega vähemat," jätkab närviteadlane.
Grok arvab AGI-st
Väidetavalt kõige erapooletum tehisaru Grok arvab AGI-st:
- Masinõpe, neurovõrgustikud ja arvutusvõimsused arenevad tohutu kiirusega, mis lubab arvata, et liigutakse üldteadvuse suunas. Skaleerimise seadused osutavad, et suuremad mudelid parandavad suutlikkust, mis omakorda viitab läbimurdelistele saavutustele.
- Inimaju mehhanismide parem mõistmine võib parandada tehisaru arhitektuuri. Närvivõrkude (aju) kaardistamine ja aju-arvuti liidesed võivad luua silla bioloogilise ja tehisaru vahele.
- Üldised õppimisalgoritmid elik integreeritud tunnetusarhitektuurid (nn sümbolite põhine arutlemine, mis on pandud kokku neurovõrkudega) võivad tagada tõenäolise jõudmise AGI-ni.
Groki hinnangul on seni AGI ees siiski märkimisväärsed takistused:
- Tänased süsteemid ei saa hakkama abstraktse arutlemise, õpitu ülekandmise ja talupoja tarkuse/terve mõistuse moodi mõistmisega. Nende takistuste ületamiseks võib minna vaja täiesti uusi lähenemisi.
- AGI väljaõpetamine võib nõuda jätkusuutmatul hulgal arvutusvõimsust ja elektrit.
- AGI joondamine inimeste väärtuste järele ja selle üle kontrolli säilitamise eesmärgid võivad aeglustada selle arendamist.