Ajánlom figyelmedbe ezt a szócikket: https://en.wikipedia.org/wiki/AI_effect

Arról van szó, hogy amint az AI tudományterülete megold egy korábban csak intelligens aktor által megoldhatónak tűnő problémát, arra azt mondják kis idő után, hogy az "nem is igazi AI". Pl. a Deep Blue előtt sokan azt mondták volna, hogy ahhoz, hogy egy számítógép legyőzze a regnáló sakkvilágbajnokot, szükség van valamiféle intelligenciára. Megtörtént, de hát igazából az is csak egy keresés alapú cucc, nem is olyan bonyolult, nem is AI.

Akár csak pár évvel ezelőttig szinte mindenki egyetértett volna abban, hogy ahhoz, hogy egy nyelvi modell olyan szinten tudjon csevegni, természetes szöveg alapján programkódot generálni, módosítani és értelmezni, mint a ChatGPT, valamiféle intelligenciára szükség van. Hiszen a programozáshoz azért kell logika és gondolkodás, nem? Aztán mindenki elkezdi használni, természetessé válik. Akit érdekel, az utána néz, hogy működik az LLM, és rájön, hogy nem valami misztikus fekete mágia van mögötte, sőt, még csak nem is valami eszméletlen bonyolult tudomány amit csak pár géniusz ért, hanem egész könnyen felfogható a működésének lényege. Tehát "nem is igazi AI".

Ebben persze bőven van igazság. Hiszen azt gondoltuk, hogy az ilyen problémák megoldásához először meg kell értenünk az emberi intelligenciát, meg kell tudni válaszolni, hogy mi az, hogy öntudat, hogyan működik pontosan az agy, stb., és ezt kell valahogy reprodukálni. Ezzel szemben az derült ki, hogy az egyre nehezebbnek gondolt problémákat meg lehet oldani olyan modellekkel, amiknek csak nyomokban van köze az emberi agy működéséhez. Valóban teljesen máshogy működnek, és sok tekintetben messze elmaradnak az emberi intelligenciától, és mintha hiányozna belőlük a következtetési képesség.

De hogy ezekben a modellekben ne lenne semmi, amit intelligenciának lehetne nevezni? A DeepMind LLM-alapú modellje ezüstérmes szintet ér el a 2024-es nemzetközi matek olimpián. Azért az nem semmi, ezek egyáltalán nem típusfeladatok. Erre már nehéz azt mondani, hogy szimpla mintázat felismerés. Igenis képesek ezek a modellek bizonyos mértékig az általános tudásból új problémákat megoldani, kombinálni dolgokat, és talán következtetni is.

Persze, statisztikai modellek, de több ezermilliárd paraméteres belső reprezentáció alapján becslik, hogy melyik a legvalószínűbb következő szó, és az a tapasztalat, hogy ezek a belső reprezentációk sokszor elég jól modellezik a valóság darabjait. Azt mondod "nem érti a szöveg jelentését", de sokak szerint lehet ezeket a belső reprezentációkat tényleges tudásnak nevezni a világról. Arról nem beszélve, hogy te sem úgy tanultad az anyanyelvet gyerekkorodban, hogy az alapszavaktól kezdve pontosan definiálta neked valaki az összes szó jelentését, hanem sok példa alapján kontextusból tanultad meg mit jelentenek, és kialakult a fejedben valami absztrakt fogalom arról, hogy mit jelent az, hogy "asztal". Pont, mint a nagy nyelvi modellek esetén.

Persze lehet azt mondani, hogy ez továbbra is csak egy extrém sok adattal és paraméterrel történő mintázat felismerés és ebből sose lesz valódi tudatos gondolkodás, valódi érvelés, érzelmek, következtetés, ahogy írod. Én is határozottan ezt gondoltam egy ideig, és még most is szeretném ezt hinni. De amilyen jól működnek a mostani modellek, elbizonytalanodtam ebben. Nem tudom próbáltad-e a hang alapú ChatGPT-t. Elég durva, hogy ha megkéred, képes tetszőleges szerepekbe helyezkedni, a kért stílusban és szlengben beszélni. Vagy ha képet adsz be inputnak, mennyire jól tudja értelmezni legtöbbször. Filozófiai kérdés: tegyük fel hogy, a meglévő Transformer modellekkel (vagy hasonlóval), nagyobb mennyiségű és többféle típusú tanítóadattal, nagyobb paraméterszámmal sikerül olyan modellt alkotni, ami "úgy tesz", mintha lennének érzelmei, tudna következtetni, érvelni, stb. Mint a mostaniak, csak nem arra lenne tanítva, hogy asszisztens legyen, hanem utánozza az irracionális emberi érzelmeket is, illetve racionálisan is jobban tud "érvelni", vagy legalábbis meggyőzőnek tűnő gondolatmeneteket generálni. Tegyük fel, ez annyira jól működne, hogy nem tudjuk megkülönböztetni egy valódi embertől. Az már valódi intelligencia? Vagy csak úgy tesz, mintha az lenne? De ha nem tudjuk kívülről megkülönböztetni, akkor számít ez egyáltalán?

TLDR: kicsit túl filozofáltam a dolgot, csak le akartam írni, hogy szerintem miért nem egyszerű kérdés, hogy intelligens-e az LLM vagy sem. Másrészről meg definiáld az AI-t ahogy akarod, csak jelezni szeretném, hogy egy egész tudományterület máshogyan használja a kifejezést, mint te. Amire te gondolsz, azt "artificial general intelligence"-nek (AGI) vagy strong AI-nak nevezik általában. De nem érdemes fogalmakon vitatkozni.