Limity AI: #13 A co jeżeli Turing prowadzi na manowce? Komputacyjność a inteligencja

Funkcjonujemy w tej przestrzeni znaczeń, interpretacji, niedomówień, czytamy międzyznamianików. Nie jesteśmy logiczni na co dzień. Nie ma takiej potrzeby. Co więcej... samo pojęcie prawdy czy spójności politycznej często nam bardzo przeszkadza w tej komunikacji. Więc jeżeli chcemy konstruować mosty, czy urządzenia, telefony, laptopy, czy reaktory jądrowe, to potrzebujemy. Ale do budowania społeczności kultury... to bardzo przeszkadza. Często to bardzo przeszkadza. Bardzo utrudnia. Wspomniałeś wcześniej, wrzuciłeś, że chiński pokój, bo Serla... To jest argument dla mnie, wiesz, uderzający z to, że to jest jakaś tam fabularyzacja w gruncie rzeczy, argumentu Hillela.

Nie wiem, czy Serl był świadomy. Zresztą ja do Serla chodziłem na seminaria. Ciekawe jest to, że w ogóle się nie udziela jakoś w tych rozmowach. Może po prostu już... jest na emeryturze. Natomiast jego argument ciągle stoi. On pokazuje, że maszyna może policzyć i wygenerować, przejść przez test Turinga w uproszczeniu, nie mając jednocześnie bladego pojęcia w naszym rozumieniu pojęcia, czyli takiego psychologicznego pojęcia, powiedzmy bardziej pragmatycznego, jak wolimy, czyli właśnie odnoszenia do rzeczywistości, bo na gruncie logiki języka pragmatyka jest o regułach odnoszenia znaków do rzeczywistości. Więc ja słyszę też, wiesz, bar Hillela tutaj w tym argumencie Serla. Ty powiedziałeś, że możesz pokazać, gdzie się Serl pomylił, to ja z chęcią się dowiem. Tak. To przypomnijmy ten cały scenariusz z chińskim pokojem.

Mamy pokój, do którego się zamykamy i masz zestaw instrukcji, dostajesz napis w języku chińskim, masz instrukcję, jak to przetłumaczyć. I bardzo dużo czasu. I bardzo dużo czasu, bardzo dużo instrukcji. I na zewnątrz wychodzi tłumaczenie, ale ty wykonujesz ślepą instrukcję, wobec tego nie rozumiesz chińskiego. Ale i tak działają LLM-y, ja rozumiem. No dobra. I teraz jakby to jest cała lista... Ale. Cała lista genialnych chwytów retorycznych i to jest oczywiście to... Dlatego Serl jest klasykiem, bo potrafił taką konstrukcję, taką opowieść zbudować, która jest paliwem dla bardzo ważnych dociekań.

stawia znak zapytania przed taką sugestywnością argumentu Serla, ale ponieważ powiedziałeś o rozumieniu, to przynajmniej jeszcze jedną rzecz poruszmy. Pojawiły się dwa takie na przestrzeni ostatniego roku, to znaczy po raz pierwszy to był jeszcze rok temu artykuł, paper takiego zespołu inżynierów AI w APL-u, w którym między innymi uczestniczy Sami Benio, czyli brat Joshua Benio, Czyli osoba, która dobrze się orientuje w temacie uczenia głębokiego i w ogóle budowania tych systemów, które zrobili bardzo ciekawe dwie rzeczy. Po pierwsze to był argument sprzed roku, gdzie pokazali, że wówczas to był O4 zdaje się, czy w każdym razie wcześniejszy model GPT-a.