Sztuczna inteligencja (AI) to nadal są modele statystyczne, które świetnie radzą sobie z wychwytywaniem pewnych wzorców zawartych w bardzo licznych zbiorach danych. To taki typ inteligencji, który może nie działa aż tak sprawnie, jak ludzka inteligencja. Jednak jest bardzo wiele sposobów działania AI – można powiedzieć typów inteligencji, w których AI będzie lepsza – więc porównywanie do człowieka często jest niefortunne. AI jest w stanie uczyć się, jak wykonywać różne zadania – ale przede wszystkim jest w stanie realizować prace, za które dzisiaj płacimy ludziom. Mają one konkretną wartość ekonomiczną. Obecnie jesteśmy na etapie generalnej sztucznej inteligencji – ale wciąż jeszcze nie super inteligencji.
– Odnośnie sztucznej inteligencji często posługujemy się pewnym hipotetycznym podziałem – wąska albo wąsko specjalizowana sztuczna inteligencja versus generalna sztuczna inteligencja i super inteligencja – powiedziała serwisowi eNewsroom.pl profesor Aleksandra Przegalińska, Prorektorka Akademii Leona Koźmińskiego, Harvard University. – Ostatnio termin generalna sztuczna inteligencja, który jeszcze kilka lat temu w ogóle nie był popularny, ani istotny, ani specjalnie znany – stał się bardzo ważny. Część osób twierdzi, że dzięki nowym modelom sztucznej inteligencji – jak chociażby chat GPT, Gemini, Lama – odchodzimy od wąsko specjalizowanej sztucznej inteligencji, która potrafi dobrze wykonywać jakąś określoną pulę zadań, bardzo konkretnych, bardzo jasnych. Nowa generacja to sztuczna inteligencja, która radzi sobie z bardzo różnymi zadaniami. I to w przypadku chata GPT dobrze widać – bo on może i kodować, i pisać teksty, i rysować obrazki, i analizować co jest na obrazku, i mówić, i słuchać. Ma zatem bardzo wiele umiejętności. Oczywiście termin generalna sztuczna inteligencja jest trochę problematyczny – jeszcze kilka lat temu odnosił się on do hipotetycznych modeli, które mogłyby dorównywać ludzkiej inteligencji. I oczywiście tak nie jest – wyjaśnia Przegalińska.