Tehisintellekt ChatGPT kannatas ootamatu kaotuse vintage mängukonsooli Atari 2600 vastu 1977. aastast male partiis, mis šokeeris IT-kogukonda.
G. Ostrov
Tehnoloogiamaailmas toimus sündmus, mis pani paljusid ümber hindama tänapäeva tehisintellekti võimeid. ChatGPT, üks kõige arenenumaid AI-assistente, kannatas purustava kaotuse male partiis 1977. aastal välja antud mängukonsooli Atari 2600 vastu.
Citrix insener eksperiment
Citrix ettevõtte insener Robert Caruso juunior otsustas läbi viia ebatavalise eksperimendi ChatGPT enda soovitusel. Idee oli viia kokku kaasaegne AI ja legendaarse konsooli Atari 2600 protsessor, mis töötab vaid 1,19 MHz sagedusel.
Eksperimendi läbiviimiseks kasutati emulaatorit Stella, mis taasesitas mängu Atari Chess. Tundus, et kogu kaasaegse tehisintellekti jõud peaks kergesti võitma 48-aastat vana arvuti minimaalse arvutusjõuga.
ChatGPT ootamatud raskused
Kuid reaalsus osutus hoopis teistsuguseks. ChatGPT näitas üllatavalt nõrka mängu, tehes pidevalt jämedaid vigu:
- Ajas malenuppe omavahel sassi (vanker ja oda)
- Ei suutnud õigesti loendada laual olevaid nuppe
- Jättis märkamata ilmseid taktikalisi lööke
- Palus pidevalt mängu uuesti alustada
- Süüdistas oma ebaõnnestumistes malenuputega stiliseerimist
Isegi kui ChatGPT-le anti laua põhiline paigutus positsiooni paremaks mõistmiseks, jätkas AI vigade tegemist, mis olid väärilised male algajale.
Lihtsus vastu keerukus
Samal ajal kui ChatGPT võitles põhiliste male kontseptsioonidega, tegi tagasihoidlik 8-bitine Atari mootor oma tööd metodilisel. Ilma keerukate keelemudelita, ilma arenenud masinõppe algoritmideta - ainult lihtne positsiooni hindamine ja 1977. aasta algoritmid.
Partii kestis 90 minutit, mille jooksul pidi eksperimenteerija pidevalt korrigeerima ChatGPT arusaamist laua seisust ja takistama katastroofale käike. AI lubas korduvalt parandada mängu "kui lihtsalt uuesti alustada", kuid lõpuks oli sunnitud kaotust tunnistama.
Järeldused ja eksperimendi tähtsus
See eksperiment näitlikustab selgelt, et kaasaegsed suured keelemudelid, hoolimata oma muljetavaldastest võimetest teksti töötlemisel ja sisu genereerimisel, omavad spetsiifilisi piiranguid. Need ei ole universaalsed lahendused kõigi ülesannete tüüpide jaoks.
Tulemus näitab erinevate AI-süsteemide olemuse mõistmise tähtsust. Spetsialiseeritud algoritmid, isegi kaasaegsete standardite järgi väga lihtsad, võivad ületada universaalseid lahendusi oma rakendusvaldkondades.
Rohkem selle eksperimendi kohta saab teada iXBT ametlikul veebisaidil.
Probleemide korral kirjutage meile, aitame kiiresti ja kvaliteetselt!