Дали вештачката интелигенција може да помогне во решавање проблеми што самата не знае да ги објасни? Иако звучи како парадокс, токму до таков заклучок дошле истражувачите од Техничкиот универзитет во Виена. Нивното истражување покажува дека современите ВИ-системи можат значително да го унапредат решавањето сложени логички задачи, дури и кога, во класична смисла, не ги „разбираат“.

Секој што некогаш се обидел да реши судоку знае колку и најмала насока може да го промени текот на размислување и да го отвори патот кон решението. Токму таква улога, но на многу посложено ниво, можат да имаат големите јазични модели како „Чет-ГПТ“. Иако не се дизајнирани за извршување логички или математички код, тие се способни да препознаат обрасци што дури ни искусни експерти претходно не ги забележувале.

Истражувачите од Техничкиот универзитет во Виена се фокусирале на поврзување на два света на вештачката интелигенција кои досега најчесто се развивале одделно. Едниот е симболичката вештачка интелигенција, која се потпира на јасни правила, логика и математичка прецизност и со години се користи за планирање производство, распоред на работа или логистика. Другиот свет го сочинуваат супсимболичките системи, како јазичните модели, кои учат од огромни количини податоци, но не можат јасно да објаснат како доаѓаат до своите одговори.

Досега се сметаше дека ваквите модели имаат слаба примена кај строго логички проблеми. Сепак, виенскиот тим покажал дека тие можат да играат исклучително корисна улога. Наместо директно да ја решаваат задачата, јазичните модели предлагаат дополнителни правила што им помагаат на симболичките алгоритми побрзо да ги отфрлат лошите решенија и да се фокусираат на ветувачки опции.


Ова откритие отвора ново поглавје во развојот на вештачката интелигенција. Наместо натпревар меѓу различни пристапи, иднината е во нивната паметна комбинација. Ваквите хибридни системи би можеле во практика да го забрзаат донесувањето одлуки во логистиката, здравството, индустријата и сообраќајот.

Извор: 6yka.com
Фото: Freepik