Cercetătorii susțin că inteligența artificială poate atinge singularitatea în șapte ani: ce înseamnă acest lucru

Cercetătorii au susținut că inteligența artificială va ajunge la singularitate în șapte ani, după ce a încercat să-și cuantifice progresul.

Compania de traduceri Translated, prezentându-și lucrările la o conferință a Asociației pentru Traducere Automată din America, a explicat că au început pentru prima dată să testeze tehnologia de traducere automată în 2011. Echipa a stabilit o măsură pentru a măsura progresul AI, pe care l-au numit „timpul de editare (TTE)”. Mai simplu spus, este timpul necesar unui traducător uman pentru a edita o traducere produsă de un alt om sau de un AI.

De-a lungul anilor, TTE pentru textele traduse prin inteligență artificială a scăzut destul de consistent, ceea ce a determinat Translated să prezică data la care AI atinge singularitatea, când timpul este echivalent cu cel al traducătorilor umani.

Ce spun cercetătorii despre inteligența artificială

„Când sunt reprezentate grafic, datele TTE arată o tendință surprinzător de liniară”, a scris echipa pe site-ul ei.

„Dacă această tendință în TTE continuă să scadă în același ritm ca și din 2014, se preconizează că TTE va scădea la o secundă în următorii câțiva ani, apropiindu-se de un punct în care MT (traducerea automata) ar oferi ceea ce s-ar putea numi „o traducere perfectă”.

Echipa evidențiază alte segmente pe care AI se îmbunătățește, cum ar fi erorile lingvistice la 1.000 de cuvinte traduse. În prezent, AI din industrie face aproximativ 50 de erori la 1.000 de cuvinte traduse. Echipa se așteaptă ca acest lucru să se îmbunătățească aproximativ la aceeași rată ca TTE.

Echipa consideră, de asemenea, că abilitatea de a traduce, o sarcină complexă pentru o mașină, este o bună măsură a momentului în care tehnologia ajunge la singularitate cu oamenii.

„Mulți cercetători AI cred că rezolvarea problemei traducerii limbilor este cel mai apropiat lucru de producerea Inteligenței Generale Artificiale (AGI)”, scrie echipa.

„Acest lucru se datorează faptului că limbajul natural este de departe cea mai complexă problemă pe care o avem în AI. Este nevoie de modelarea precisă a realității pentru a funcționa”.