УДК 004.8

Сравнение качества ответов искусственного интеллекта на профессиональные и творческие вопросы

Истошин Дмитрий Михайлович – магистрант МИРЭА – Российского технологического университета.

Аннотация: В статье проводится сравнительный анализ ответов искусственного интеллекта на творческие и профессиональные вопросы. Рассматриваются факторы, влияющие на качество ответов.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросети, генерация текстов, ИИ, AI, искусственный интеллект и искусство.

Введение

С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) становится все более актуальным понимание его способностей и ограничений в различных областях. Одним из ключевых вопросов [1], заслуживающих внимания, является анализ качества ответов ИИ в зависимости от характера вопросов, которые ему задают. Например, каково качество ответов на профессиональные вопросы в сравнении с творческими? И существуют ли какие-либо общие тенденции или различия в эффективности ответов в разных областях?

Цель данного исследования заключается в проведении анализа качества ответов ИИ на профессиональные и творческие вопросы в литературе с целью выявления различий в их эффективности. Проблема заключается в необходимости понимания причин этих различий и выявления факторов, влияющих на качество ответов ИИ.

Ограничения ответов ИИ

Качество ответов ИИ может сильно варьироваться от поставленных вопросов: начиная от искусственно введенных ограничений и заканчивая массивом данных, на котором проходила обучение та или иная нейронная сеть.

Вот ряд искусственных ограничений введенных для ИИ [2]:

  1. Этические ограничения: ИИ не генерирует контент, который призывает к насилию, дискриминации, ненависти или нарушает права людей.
  2. Контент для взрослых: ИИ не генерирует контент, который содержит сексуальный или порнографический материал.
  3. Авторские права: ИИ не генерирует контент, который является явным нарушением авторских прав.

Также есть ряд ограничений не введенных искусственно, но способных повлиять на точность ответов ИИ:

  1. Ограниченный объем обучающих данных: Качество ответов искусственного интеллекта напрямую зависит от объема и качества обучающих данных. Недостаточное количество данных или их не репрезентативность могут привести к ограниченным результатам.
  2. Проблемы с эмпатией и человеческим пониманием: Искусственный интеллект может испытывать затруднения в понимании и интерпретации эмоций, намерений и неявных подтекстов, что может сказываться на качестве его ответов, особенно в случае творческих вопросов.
  3. Необходимость обновления и адаптации моделей: Модели искусственного интеллекта требуют постоянного обновления и адаптации к изменяющемуся контенту и требованиям, иначе они могут стать устаревшими и давать неправильные ответы.

К третьему пункту также относится то, что ИИ анализирует тексты на каждом из языков независимо, и ответ будет формироваться на основе понимания и интерпретации вопроса на каждом конкретном языке. Это может привести к тому, что на два одинаковых вопроса на разных языках может быть два ответа разной точности.

В целом, ограничения ответов искусственного интеллекта представляют собой совокупность искусственно введенных и не искусственных факторов, которые могут влиять на качество и точность ответов. В свою очередь отрицать важность искусственных ограничений попросту глупо: ИИ не должен нарушать ни одного из пунктов данного раздела, описанных выше, так как это может привести к негативным последствиям для общества. В свою же очередь часть из данных ограничений сильно негативно сказывается на использовании ИИ в творческом процессе.

Синтез ответов на творческие вопросы

Конкретизируем первый пункт, описывающий использование языковых моделей для синтеза ответов на творческие вопросы в генерации текста:

Использование языковых моделей, таких как GPT (Generative Pre-trained Transformer) [3], представляет собой эффективный подход к генерации текста на основе контекста и предоставленных примеров. Эти модели обучаются на огромных объемах текстовых данных, включая литературные произведения, статьи, блоги, новости и другие источники информации. В ходе обучения модели изучают структуру языка, семантические связи между словами и фразами, а также контекстуальные зависимости.

Подавая творческий вопрос на вход языковой модели, она использует свои знания и понимание языка для генерации ответа, который соответствует данной теме или идее. Модель анализирует контекст вопроса, обобщает информацию из своего обучения и создает текст, который логически продолжает представленный вопрос или предоставляет новую информацию в соответствии с заданным запросом.

Преимуществом использования языковых моделей для синтеза ответов на творческие вопросы является их способность генерировать текст, который соответствует естественному языку и стилю.

Однако обучение на основе существующих данных может оказать влияние на способность искусственного интеллекта придумывать оригинальные ответы на творческие вопросы. Подходы машинного обучения, такие как глубокие нейронные сети, в основном работают на основе данных, которые были предоставлены им в процессе обучения. Эти данные могут содержать образцы из существующих текстов.

Из-за этого существует риск, что ИИ может ограничиваться шаблонным или стереотипным мышлением, повторяя структуры и идеи, которые были представлены в обучающих данных. Однако современные методы машинного обучения позволяют ИИ генерировать более оригинальный контент, за счет взаимодействия с окружающей средой и обратной связи.

Более того, ИИ может использоваться как инструмент для стимулирования творческого процесса у человека, предлагая новые идеи или альтернативные подходы к решению проблем. При правильной настройке и использовании, ИИ может служить вдохновением для творческих ответов, стимулируя человеческое воображение и помогая исследовать новые идеи.

Таким образом, хотя обучение на основе существующих данных может оказывать влияние на ИИ, ограничивая его способность генерировать оригинальный контент, современные методы обучения и подходы могут помочь преодолеть эти ограничения [4] и даже стать источником вдохновения для творческого процесса.

Синтез ответов на профессиональные вопросы

Искусственный интеллект лучше отвечает на профессиональные вопросы по нескольким причинам:

  1. Профессиональные вопросы часто основаны на структурированных данных, таких как факты, цифры, правила и процессы. ИИ отлично справляется с обработкой и анализом таких данных, позволяя ему давать точные и информативные ответы.
  2. ИИ может быть обучен на специализированных наборах данных, связанных с конкретной профессиональной областью, что позволяет ему обладать глубокими знаниями в этой области и давать более компетентные ответы.
  3. Профессиональные вопросы часто требуют логического анализа и выводов. ИИ может применять логические алгоритмы и аналитические методы для решения таких задач.
  4. Многие профессиональные вопросы имеют стандартизированные решения или процедуры. ИИ может эффективно автоматизировать такие процессы и предоставлять быстрые и надежные ответы.

Таким образом, исходя из того, что профессиональные вопросы требуют структурированной, последовательно излагаемой информации, близкой чем-то по строению к программному коду [5], ИИ более эффективно способен генерировать ответы на поставленные задачи и вопросы.

Заключение

Сравнивая ответы на два вопроса, можно сделать вывод, что на текущий момент времени от искусственного интеллекта в ответах на творческие вопросы предельное что можно получить, это вдохновение для творческого процесса у самого человека, так как ответы ИИ нельзя воспринимать, как что-то оригинальное или же востребованное.

В свою же очередь, за счёт структурированности ответов, последовательно излагаемой информации, близкой чем-то по строению к программному коду, ИИ более эффективно способен генерировать ответы на профессиональные задачи и вопросы.

Список литературы

  1. Бостром Н. Сверхразум: пути, опасности, стратегии. - Издательство Оксфордского университета, 2014. - 352 с.
  2. Флориди Н. Логика информации: Теория философии как концептуальный дизайн. - Издательство Оксфордского университета, 2019. - 272 с.
  3. Герцен А. Очень краткая история нейросетей: от разработок 20-го века до ChatGPT. // vc.ru URL: https://vc.ru/future/606777-ochen-kratkaya-istoriya-neyrosetey-ot-razrabotok-20-go-veka-do-chatgpt (дата обращения: 30.02.2024).
  4. Чен М., Мао С. и Лю Ю. Всестороннее исследование по трансферному обучению. - IEEE, 2019. - 109 с.
  5. Гудфеллоу И., Бенгио Ю. И Курвиль А. Глубокое обучение. - Издательство Массачусетского технологического института., 2016. - 800 с.

Интересная статья? Поделись ей с другими: