Peter J. Denning informatikus szerint Alan Turing 1950-ben megfogalmazott egyik elképzelése téves irányba terelte a mesterséges intelligencia kutatását. Akkoriban sok tudós úgy vélte, hogy az emberi intelligencia a testtől függetlenül is létezhet, és számítógépen futó programként újraalkotható – írja a SciTech Daily. 

A mesterséges intelligencia nagy problémája

Denning érvelésének központi eleme a hallgatólagos tudás. Ide tartoznak azok az ismeretek, tapasztalatok és képességek, amelyeket az emberek folyamatosan használnak, de nem tudnak teljes egészében szavakba önteni. 

• Ilyen például a józan ész, az intuíció, a környezet érzékelése és a másokkal való mindennapi interakció. 
• Ugyancsak ide sorolható a gyakorlati tudás, valamint a társadalmak közös kulturális és történelmi háttere. 

A kutatók évtizedek óta próbálják a józan észt a számítógépek által feldolgozható formában rögzíteni. Az 1980-as években elindított Cyc projekt például 40 év alatt egy 25 millió bejegyzésből álló adatbázist hozott létre. Denning szerint azonban még ez sem bizonyult elegendőnek ahhoz, hogy a szakértői rendszerek valóban emberi módon használják a háttértudást. 

Más tudni valamit, és más képesnek lenni rá 

A gyakorlati készségek további akadályt jelentenek. 

Ezt jól szemlélteti a zenélés. Egy virtuóz hegedűművész képes gyönyörű zenét játszani, de nem feltétlenül tudja pontosan elmagyarázni, hogyan lehet ugyanazokat a mozdulatokat és érzéseket létrehozni. Egy robot utánozhatná a zenész mozgását, biológiai test nélkül azonban nem élhetné át, mit érez a muzsikus játék közben, vagy milyen élményeket tapasztal a közönség a zene hallgatásakor. 

Denning szerint az intuíció, a spontán kreativitás és a képzelőerő szintén nehezen alakítható át számítógépes utasításokká. 

A szavak önmagukban nem hordozzák a teljes jelentést 

A számítógépek csak olyan adatokat és utasításokat tudnak feldolgozni, amelyeket megfelelő formában kódoltak. Denning ezt nevezi reprezentációs problémának. A hallgatólagos tudás jelentős részét azonban nem lehet egyszerűen jelekké vagy számokká alakítani. 

Denning szerint a legnépszerűbb nyelvi modellek (például a ChatGPT, a Claude és a Gemini) hiába használnak szavakat, azokat korántsem úgy fogják fel, mint mi. Mivel pedig a szakemberek számára is rejtély a saját, hallgatólagos tudásunk pontos működése, egyelőre arra sincs válasz, hogyan lehetne ezt átadni a mesterséges intelligenciának.