Определение интеллекта само по себе является довольно сложной задачей. Дебаты вокруг определения интеллекта были спорной темой в психологии на протяжении десятилетий. Некоторые исследователи предполагают существование единого фактора общего интеллекта, который проявляется в различных областях, таких как успеваемость или решение задач. И наоборот, другие исследователи утверждают, что одного фактора недостаточно, чтобы полностью охватить всю сложность понятия интеллекта. Они считают, что существует множество различных типов интеллекта, независимых друг от друга, таких как лингвистический интеллект, математический интеллект, пространственный интеллект и музыкальный интеллект. Они также утверждают, что человеческий интеллект более сложен и должен включать в себя дополнительные факторы, такие как эмоциональный интеллект, творческие и социальные навыки, поскольку они также оказывают существенное влияние на производительность человека и способности решать проблемы.
Как мы можем определить искусственный интеллект, когда мы не можем установить единое определение интеллекта в целом?
В исследованиях ИИ применяется гораздо более прагматичный подход, соответствующий определению, данному американским психологом Эдвином Борингом в 1923 году и которое примерно переводится как: «Интеллект — это то, что измеряет тест на интеллект».
В то время психолог Боринг действительно верил, что интеллект можно измерить с помощью тестов интеллекта. Эти тесты пользовались большой популярностью и часто использовались для оценки учащихся в школах и кандидатов на работу. Этот упрощенный взгляд на интеллект может оказаться чрезвычайно полезным в контексте искусственного интеллекта. Фактически, исследователи ИИ используют специализированные процедуры тестирования для конкретных задач, чтобы измерить производительность систем ИИ и сравнить различные модели.
Например, в области обработки естественного языка (NLP) исследователи используют стандартизированный набор данных, разработанный Стэнфордским университетом, под названием «Стэнфордский набор данных для ответов на вопросы» (SQuAD), чтобы расширить возможности чтения текстов и ответов на вопросы. Первоначальная версия содержала около 100 000 пар вопросов и ответов, подобранных людьми на основе статей в Википедии. Эти вопросы очень подробные и содержат ссылки на определенные разделы статей. Ответы на эти вопросы, созданные человеком, также невероятно точны: они извлекаются непосредственно из текста для решения вопросов. Используя эти тексты, вопросы и заранее определенные ответы, теперь можно оценить качество ответов ИИ, в данном случае языковой модели.
За последние несколько лет современные языковые модели добились значительных успехов в ответах на эти вопросы. В 2018 году набор данных был расширен дополнительным списком из 50 000 вопросов. Что делает это уникальным, так это то, что на эти вопросы невозможно ответить, основываясь на предоставленных текстах вопросов. Цель заключалась в том, чтобы ИИ научился узнавать, когда он способен ответить на вопрос, а когда нет. Вместо того, чтобы генерировать ответ, ожидалось, что он подтвердит, что не сможет его предоставить. Чтобы преуспеть в этом тесте, системам необходимо не только отвечать на вопросы, когда это возможно, но также распознавать, когда текст не позволяет дать ответ, и воздерживаться от его предоставления.
Итак, сегодня искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль информатики, которая пытается имитировать когнитивные способности человека. Его цель — выделить информацию из входных данных и генерировать, значимые выходные данные.
