Az AGI teszt közelebb kerül a megoldáshoz
A mesterséges általános intelligencia (AGI) tesztje, amelyet az ARC-AGI néven ismerünk, újabb mérföldkőhöz érkezett. A 2019-ben bevezetett teszt célja, hogy felmérje a gépek képességét az absztrakt gondolkodásra és a logikai következtetések levonására. Francois Chollet, a mesterséges intelligencia világának egyik kiemelkedő alakja, a teszt kidolgozója, nemrégiben nyilatkozott a fejleményekről.
Chollet hangsúlyozta, hogy bár a teszt eredményei biztatóak, mégis felmerülnek kérdések a teszt tervezésével kapcsolatban. Az eddigi tapasztalatok azt mutatják, hogy a teszt nem minden esetben képes pontosan értékelni a gépek intelligenciáját, és ezzel kapcsolatban a tervezők újragondolásra kényszerülnek.
Az ARC-AGI benchmark célja, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek valódi megértését és problémamegoldó képességét mérje. A teszt során a gépeknek különféle kihívásokkal kell szembenézniük, amelyek az emberi gondolkodás logikai lépéseit imitálják. A legfrissebb eredmények azt jelzik, hogy a gépek egyre jobban teljesítenek, de ez nem jelenti azt, hogy a mesterséges intelligencia már elérte az AGI szintet.
Chollet arra figyelmeztetett, hogy a teszt sikere nem feltétlenül jelzi a kutatási áttörést, hanem inkább a tesztelési módszerek és kritériumok átgondolásának szükségességét hangsúlyozza.
Érdekesség, hogy az AGI kutatás során alkalmazott algoritmusok a természetes nyelv feldolgozásához is elengedhetetlenek, így a gépek képesek lesznek megérteni és válaszolni az emberi nyelven feltett kérdésekre.
Források: TechCrunch, Francois Chollet interjúja
