Что случилось
Инженеры из Microsoft несколько месяцев изучали языковую модель GPT-4 и нашли у неё признаки полноценного ИИ общего назначения. Это значит, что нейронка умеет рассуждать и планировать, учиться на своих ошибках, а также решать сложные интеллектуальные и творческие задачи почти как человек.
В качестве пруфов авторы привели несколько кейсов работы GPT-4. Например, вот что разумного делала нейронка в ходе исследования:
- Рисовала картинки по текстовому запросу. При этом, в отличие от Midjourney и DALL-E, её не обучали на датасетах «текст + картинка» — то есть она дошла до этого своим умом.
- Написала 3D-игру на языке JavaScript — с персонажами, препятствиями и полноценной механикой управления.
- Расписала доказательство бесконечности простых чисел в виде стихотворения.
Помимо этого оказалось, что нейронка умеет в эмпатию: она анализирует эмоции, желания, воззрения и намерения людей и понимает, как это всё влияет на их поведение. В качестве примера GPT-4 попробовала решить несколько жизненных и рабочих ситуаций:
- Объяснила, почему сотрудник прокрастинировал и не сдал отчёт в срок, — оказалось, что так он протестовал против решения босса.
- По пунктам расписала, как убедить родителей-антиваксеров сделать прививку от COVID-19.
- Рассказала, что делать женщине-хирургу, которой на операцию привезли её сына после аварии. То есть в этом случае нейронка решила довольно сложную этическую проблему.
Доля скептицизма
Несмотря на продвинутость GPT-4, у неё всё ещё много проблем. Например, она может брать информацию «из воздуха» и подкреплять её выдуманными фактами. Об этом же недавно говорил директор OpenAI Сэм Альтман — мол, система подвержена «галлюцинациям» и вообще как настоящий ИИ пока не катит.
Плюс не стоит забывать о возможной ангажированности самой Microsoft — компания вложила в технологию миллиарды долларов и заинтересована в том, чтобы продемонстрировать её в лучшем свете.
Где почитать исследование
Так или иначе, исследование получилось интересным — в нём много впечатляющих примеров работы GPT-4, которые сложно полноценно пересказать в рамках одной новости. Скачать работу можно в электронном архиве Корнелльского университета или по этой прямой ссылке.
Больше интересного про код в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь!