Strona główna Informacje Biznes Pozytonowy detektyw. Sztuczna inteligencja lepiej od ludzi odkrywa fałszerstwa i podróbki

Pozytonowy detektyw. Sztuczna inteligencja lepiej od ludzi odkrywa fałszerstwa i podróbki

4 października 2022

A A⁺ A⁺⁺

W swojej książce „Pozytonowy detektyw” u boku policjanta z wydziału zabójstw stawia znacznie bardziej błyskotliwego i przenikliwego androida, który dzięki niezwykle sprawnemu pozytonowemu mózgowi jest w stanie przewidzieć ludzkie zachowania – ma zdolność przeprowadzania tzw. cerebroanalizy umożliwiającej interpretację emocjonalnego składu aktywności ludzkiego mózgu.

To wciąż odległa przyszłość, ale pierwsze kroki na tej długiej drodze sztuczna inteligencja już stawia. Pod tym względem wyjątkowe, coraz większe wrażenie robi OpenAI. Laboratorium badawcze, założone m.in. przez Elona Muska, Sama Altmana z Y Combinator, a także uznanego polskiego matematyka i informatyka Wojciecha Zarembę. To czołowa – obok DeepMind, należącego do Alphabet – instytucja zajmująca się rozwojem tzw. przyjaznej sztucznej inteligencji. Jednym z najbardziej znanych jej dokonań było stworzenie GPT-3, modelu języka, który wykorzystuje głębokie uczenie do tworzenia tekstu podobnego do ludzkiego.

GPT-3 sztukę tę opanował tak sprawnie, że zaczął tworzyć artykuły niedające się odróżnić od tych pisanych ludzką ręką – Microsoft współfinansujący laboratorium był pod tak dużym wrażeniem, że z miejsca zdecydował się, aby niemal setka redaktorów serwisów Microsoft News i MSN została zastąpiona sztuczną inteligencją.

Szybko okazało się jednak, że działa to w obie strony. „AI może być również wykorzystana do wykrycia, kiedy tekst został wygenerowany maszynowo, nawet jeśli my, ludzie, nie potrafimy dostrzec falsyfikatu. Dzieje się tak dlatego, że esej napisany przez AI ma tendencję do opierania się na statystycznych wzorcach w tekście i nie ma dużej zmienności językowej” – wyjaśniają analitycy z Future Today Institute (FTI). To najlepszy przykład, jak sztuczna inteligencja wykazuje się umiejętnościami śledczymi, które są poza zasięgiem człowieka.

Tą samą drogą poszli też naukowcy z MIT-IBM Watson AI Lab oraz Uniwersytetu Harvarda, którzy opracowali własny model języka Giant Language Model Test Room. To model uczenia maszynowego, który jest wytrenowany w celu przewidywania, jakie następne słowo powinno się pojawić w kontekście tworzonego zdania.

… czytaj dalej

Oryginalne źródło: ZOBACZ

Zgłoś naruszenie/Błąd