Czy sztuczna inteligencja jest inteligentna? Czy jest bardziej inteligentna niż człowiek? Na te pytania spróbujemy odpowiedzieć, patrząc na nie z perspektywy informatyka, który studiuje psychologię. Zapraszam.
Cześć, Tu Hania Gruzdowska, Analiza IT, słuchasz kolejnego odcinka z serii poświęconej sztucznej inteligencji, czyli AI. W tej serii już omawialiśmy, czym jest sztuczna inteligencja. Jeśli jeszcze nie widziałeś tego odcinka, to zachęcam do sięgnięcia do początku tej serii.
W początkowych odcinkach rozmawialiśmy także o rodzajach problemów, które można rozwiązać za pomocą systemów sztucznej inteligencji, co było tematem drugiego odcinka. W ostatnim odcinku skupiliśmy się na procesie tworzenia systemów sztucznej inteligencji, czyli omówiliśmy kroki, jakie trzeba podjąć, ile czasu jest potrzebne na każdy z nich, ile danych jest wymaganych, a także jak zrozumieć poszczególne etapy tworzenia takiego systemu. Rozmawialiśmy również o rodzajach technologii i rozwiązań informatycznych, a także gotowych aplikacjach, które mogą być wykorzystane do korzystania z systemów sztucznej inteligencji.
Teraz, w tym odcinku, zagłębiamy się w temat, który leży na granicy informatyki i psychologii. Psychologia zajmuje się badaniem różnic indywidualnych, w tym inteligencji. Właśnie tu stawiamy pytanie: Czy sztuczna inteligencja ma wysokie IQ? Czy możemy rzeczywiście nazwać ją inteligentną, czy może to tylko zbieżność nazw, która nie jest trafna? Myślę, że ciekawą perspektywę na to pytanie mogą mieć osoby spojrzące na nie z obu stron – zarówno z perspektywy informatycznej, jak i psychologicznej, która zajmują się między innymi badaniem inteligencji.
Co to znaczy być inteligentnym? Dlaczego ludzie zaczęli się interesować inteligencją?
Jeśli sięgniemy do samych fundamentów tego zainteresowania, dlaczego skupialiśmy się na IQ, to musimy cofnąć się do początków ubiegłego wieku, kiedy to rozpowszechniło się szkolnictwo, a dzieci zaczęły uczęszczać do szkół i zdobywać edukację. Wtedy pojawiały się pewne wyzwania. Zauważono, że niektóre dzieci łatwiej przyswajają materiał, podczas gdy inne napotykają większe trudności. Aby zbadać stopień inteligencji dzieci, ich zdolność do nauki i rozwoju, rozpoczęto badania, w tym pomiar ilorazu inteligencji.
Początkowo bazowano na wynikach szkolnych dzieci, ale oczywiście badano również dorosłych, aby ocenić ich poziom inteligencji. W wielu badaniach starano się ustalić, czy IQ ma związek z sukcesem życiowym i zawodowym. Prawdopodobnie słyszałeś lub słyszałaś o tego rodzaju badaniach. Choć związek ten istnieje, nie jest aż tak wyraźny. Sukces zawodowy i życiowy jest także silnie związany z inteligencją emocjonalną i innymi czynnikami. Niemniej jednak, to, co zwykle kojarzy się z inteligencją, to właśnie iloraz inteligencji (IQ) i sposób jego pomiaru.
Inteligencję można również skojarzyć z rozkładem normalnym,czyli krzywą która pokazuje, że większość ludzi ma wyniki zbliżone do średnich. Wartość ilorazu inteligencji liczymy, patrząc na to, jak często pojawiają się konkretne wyniki. Osoby, których IQ zbliża się do 100, są uważane za przeciętne, ponieważ wynik 100 to standardowa wartość, odnosząca się do średniego poziomu inteligencji w danej populacji.
Osoby, których IQ wynosi 120, 130, 140 i więcej, uważane są za wyjątkowo uzdolnione. Z kolei te, których IQ wynosi 70 lub niższe, mają przed sobą pewne wyzwania, ponieważ ich zdolności intelektualne są ograniczone. W przypadku bardzo niskich wyników mówimy nawet o upośledzeniu umysłowym, co oznacza trudności w wykonywaniu wielu zadań.
Czym jest ta inteligencja?
Sprawa jest o tyle ciekawa, że przez dekady uczelnie nie mogły się zgodzić, czym dokładnie jest inteligencja, i do dzisiaj mamy wiele różnych definicji tego pojęcia.
Potocznie można powiedzieć, że inteligencja to szybkość i jakość rozwiązywania problemów. Innymi słowy, im szybciej i lepiej ktoś radzi sobie z problemem, tym bardziej można go uznać za inteligentnego. Jednak to tylko definicja ogólna, daleka od sposobu, w jaki można mierzyć inteligencję.
Osoby, które odegrały ważną rolę w badaniach nad inteligencją, to Binet i Spearman. Zgadzali się oni co do tego, że inteligencja ma związek z rozumowaniem i wnioskowaniem, ale różniło ich podejście do tego, jak to pojęcie ujmować. Binet skupiał się na zdrowym rozsądku i zdolności adaptacji, czyli umiejętności dostosowania się do nowych warunków. Podkreślał trafność sądów, rozumienie sytuacji i logiczne rozumowanie.
Z kolei Spearman bardziej koncentrował się na generowaniu nowych treści poznawczych, czyli rozumieniu indukcyjnym i dedukcyjnym. Zależało mu na tym, jakie wnioski można wyciągnąć na podstawie dostępnych informacji. W zależności od podejścia, czy bardziej kognitywnego, czy psychometrycznego, badacze skupiali się na procesie przetwarzania informacji lub traktowali inteligencję jako względnie stałą cechę danej osoby.
Badania nad inteligencją były prowadzone tylko na ludziach.
Pierwszym wyzwaniem w porównaniu sztucznej inteligencji z inteligencją badaną w psychologii jest fakt, że badania nad inteligencją były dotychczas skoncentrowane na ludziach. Dlatego definicje często trudno jest odnieść do maszyn czy oprogramowania. Dodatkowo, określenie cech danej osoby staje się pierwszym wyzwaniem w tym porównaniu.
Kiedy mówimy o inteligencji, często odnosimy się do kategorii, takich jak efektywność wykonywania zadań, która obejmuje wiele aspektów, takich jak rozumowanie, wnioskowanie, planowanie, myślenie abstrakcyjne, samokontrola czy nauka.
O ile niektóre z tych kategorii można bezpośrednio przełożyć na AI, na przykład jak system sztucznej inteligencji wnioskuje czy jak się uczy, mechanizmy uczenia będą inne w przypadku oprogramowania niż u człowieka. Jednak możemy podjąć próbę oceny tej kategorii. Na przykład, trudniej jest mówić o planowaniu, ponieważ to cecha raczej ludzka, przynajmniej na ten moment. Podobnie jest z samokontrolą, bo jak może się samo kontrolować oprogramowanie? To stwarza pewne wyzwania.
Wcześniej wspomniałam, że uczeni nie potrafili jednoznacznie zdefiniować inteligencji, co doprowadziło do powstania wielu różnych koncepcji. W zależności od tego, kto badał inteligencję, można powiedzieć, że Spearman wyróżnił inteligencję ogólną, czyli tzw. czynnik G, który jest mierzony testami inteligencji IQ. Jednak podkreślał także istnienie pewnych zdolności specjalnych, oznaczanych jako czynnik S. To pokazuje, że inteligencja nie jest łatwo definiowalna i obejmuje także zdolności specjalne.
Koncepcja wielorakich inteligencji, zaproponowana między innymi przez Gardnera, dodaje jeszcze więcej złożoności. Gardner wymienia różne rodzaje inteligencji, takie jak językowa, logiczno-matematyczna, przestrzenna, muzyczna, cielesno-kinestetyczna, interpersonalna i intrapersonalna. Niektóre z tych rodzajów inteligencji, na przykład językowa czy logiczno-matematyczna, można odnieść do działań systemów IT. Jednak trudno jest wyobrazić sobie, jak można by badać inteligencję intrapersonalną sztucznej inteligencji, skoro nawet trudno byłoby mówić o jej zdolności do odczuwania samej siebie czy świadomości własnego istnienia. Podobnie jest z inteligencją interpersonalną, która dotyczy relacji między różnymi ludźmi, oraz z cielesno-kinestetyczną. Jeśli system sztucznej inteligencji nie ma fizycznego ciała, trudno jest mówić o ruchu. Byłoby konieczne połączenie sztucznej inteligencji z robotami oraz sensorami, aby rozważać tę kategorię. Tutaj już pojawiają się pierwsze wyzwania.
Na przykład Thurston wskazywał na podstawowe zdolności umysłowe, takie jak rozumienie słów, płynność słowna, zdolności liczbowe, przestrzenne, zdolności rozumowania oraz pamięć czy szybkość postrzegania. Możemy również odnieść to do systemów IT, na przykład ich zdolność do przechowywania informacji. Systemy informatyczne dysponują obszerną pamięcią i wiemy jak do tego podejść.
Jeśli chodzi o szybkość postrzegania, możemy także znaleźć pewną analogię do sposobu, w jaki systemy IT szybko przetwarzają informacje.
Inteligencja płynna i skrystalizowana
Co jeszcze jest ciekawe w tym kontekście? Carroll, na przykład, wyróżniał inteligencję płynną i skrystalizowaną. Inteligencja płynna dotyczy bardziej bieżących umiejętności myślenia i efektywności obecnie używanego systemu myślenia. Z czasem może się ona obniżać, co oznacza spadek szybkości przetwarzania informacji i rozwiązywania problemów. Z kolei inteligencja skrystalizowana rośnie w miarę doświadczenia życiowego i jest aktywowana na podstawie zgromadzonej wiedzy.
Ciekawe jest to, że inteligencja płynna może być wyższa u młodszych osób niż u starszych, ale osoba starsza, pomimo niższej inteligencji płynnej, może być bardziej efektywna w wykonywaniu zadań dzięki większej inteligencji skrystalizowanej opartej na doświadczeniu.
Carroll dalej podzielił inteligencję na ogólną pamięć i zdolność uczenia się, ogólną percepcję wzrokową i słuchową, ogólną zdolność do wydobywania informacji z pamięci oraz szybkość umysłową i przetwarzania informacji.
Tutaj, w kontekście szybkości przetwarzania informacji, możemy wyróżnić dodatkowe umiejętności, takie jak rozkodowywanie, wnioskowanie, umiejscawianie, zastosowanie w konkretnym kontekście, uzasadnienie czy udzielanie odpowiedzi. Te kategorie mogą być analogiczne do systemów informatycznych, zwłaszcza w kontekście rozkodowywania i zastosowania zasad w różnych sytuacjach. Możemy już teraz badać, jak efektywnie systemy AI radzą sobie w tych obszarach.
Porównanie AI i ludzi
Jeśli porównamy AI i ludzi, zauważamy, że istnieją obszary inteligencji, w których można powiedzieć, że AI może być bardziej wydajne. Przede wszystkim chodzi o szybkość przetwarzania danych. W przypadku dużych ilości informacji, systemy informatyczne mogą być znacznie efektywniejsze niż ludzie, którzy nie byliby w stanie tak szybko przetworzyć tylu danych ani uzyskać dostępu do tak obszernej pamięci.
Jednak istnieją również obszary, w których ludzie przewyższają AI, takie jak inteligencja cielesno-kinestetyczna, interpersonalna, intrapersonalna i być może przestrzenna. Oczywiście, w zależności od rozwoju technologii, może się to zmieniać, ale obecnie trudno jest dostosować te kategorie do systemów informatycznych. W zależności od wybranej definicji inteligencji można więc powiedzieć, że albo AI jest bardziej inteligentne, albo ludzie przewyższają je w niektórych kategoriach.
AI wydaje się być bardziej efektywne w obszarach, gdzie przetwarzanie dużych zbiorów danych jest kluczowe. Ludzie nie są w stanie konkurować pod tym względem, ponieważ nie są w stanie tak szybko i efektywnie przetwarzać takiej ilości informacji. Jeśli chodzi o kontekst, ludzie potrafią bardziej elastycznie poruszać się w różnych sytuacjach i dostosowywać się do nich. Sztuczna inteligencja ograniczona jest do kontekstu nauczania, na którym była bazowana, podczas gdy ludzie mogą opierać się na doświadczeniu i intuicji.
Jeśli chodzi o kreatywność, ludzie mogą być bardziej kreatywni w różnorodności zadań, chociaż istnieją systemy sztucznej inteligencji, które są uczone, aby być bardziej kreatywne, na przykład w generowaniu obrazów lub treści słownych. Niemniej jednak, jeśli chodzi o napotkanie zupełnie nowych sytuacji lub wyzwań, do których AI nie zostało wcześniej przygotowane, ludzie mogą być bardziej elastyczni.
Jeśli chodzi o adaptację do nieznanych sytuacji, również ludzie mają przewagę w zakresie zdolności do radzenia sobie w różnych sytuacjach, które wcześniej nie wystąpiły.
No i mówi się też, że jeśli chodzi o aspekt empatii, czyli zdolność do wyobrażania sobie, jak może się czuć inna istota lub inny człowiek, to tutaj prawdopodobnie człowiek ma przewagę, przynajmniej na dzień dzisiejszy. Być może w przyszłości stworzymy systemy sztucznej inteligencji, które będą miały znacznie większą wiedzę i zdolność do rozpoznawania ludzkich emocji oraz ich przetwarzania. Wtedy będziemy w stanie poprawić te umiejętności, umożliwiając sztucznej inteligencji radzenie sobie w jeszcze bardziej różnorodnych sytuacjach. Możemy osiągnąć to poprzez integrację różnych komponentów i rozszerzeń do systemów sztucznej inteligencji.
Jednak obecnie widać, że istnieją obszary, w których sztuczna inteligencja radzi sobie lepiej, a są to obszary, które stanowiłyby większe wyzwanie dla człowieka. Niemniej jednak człowiek i jego inteligencja mają swoje słabe i silne strony, które mogą uzupełniać się nawzajem.
Podsumowując
Podsumowując, można powiedzieć, że sztuczna inteligencja wykazuje pewne formy inteligencji i prawdopodobnie osiągnęłaby wysoki wynik w teście IQ. Jednak pytanie o to, czym dokładnie jest inteligencja, pozostaje trudne do jednoznacznej odpowiedzi, ponieważ istnieje wiele różnych definicji i modeli kategoryzacji inteligencji.
W tej serii dotyczącej sztucznej inteligencji omówiliśmy już różne aspekty tego zagadnienia, w tym definicje inteligencji, klasy problemów rozwiązywanych przez systemy sztucznej inteligencji oraz proces tworzenia tych systemów.
W kolejnych odcinkach będziemy się zajmować aplikacjami systemów sztucznej inteligencji, zarówno dobrymi jak i złymi, oraz analizowaniem, które pomysły na wykorzystanie AI są skuteczne, a które niekoniecznie. Rozważymy również połączenie dziedziny informatyki i psychologii, w tym tematykę świadomości, czyli czy i w jaki sposób można mówić o świadomości sztucznej inteligencji.
Dziękuję za udział w tym odcinku i do zobaczenia w kolejnym. Trzymaj się! Cześć!
1 komentarz “Czy AI jest inteligentna?”
Ciekawy artykuł, szkoda że nie maiłem okazji zapoznać się z nim wcześniej. Prawie rok później prowadziłem niezależne badanie tematu. Wnioski są wspólne odświeżone o nowe dane https://pieniak.it/czy-ai-jest-inteligentne/