В 2017 г. компания DeepMind( ныне GoogleDeepMind) опубликовала впечатляющую статью, в которой описала возможности спирального алгоритма AlphaZero. Этот алгоритм был способен самостоятельно обучать себя различным играм без каких- либо инструкций, достигая сверхчеловеческих результатов в шахматах, сёги и гоу- гоу в течение 24 часов игры. Генеральный директор DeepMind Демис Хассабис( DemisHassabis) отметил, что движенияAlphaZero были очень удивительными и не похожими на человеческую или компьютерную игру, описывая третий, почти чужой, способ игры. Хотя исследователи не были напуганы возможностямиAlphaZero, они были, безусловно, удивлены. Переходим к настоящему времени, где мощная модельOpenAIGPT- 4 подвергается эксперименту. Когда был предложен сценарий о попугае в клетке, GPT- 4 обосновал, что Боб будет верить, что попугай все еще находится в комнате, в то время как Алиса будет верить, что клетка находится внутри шкафа.

Взаимодействие с машиной ставит под сомнение предположение о том, что большие языковые модели, такие как GPT- 4, не способны рассуждать. Исследователи проверяли возможности GPT- 4 в области рассуждения, и, несмотря на то, что он показывает относительно хорошие результаты в установленных тестах, все еще существуют определенные сложные задачи. Однако развитие этой технологии идет быстрыми темпами. Остается открытым вопрос о том, являются ли эти модели шагом вперед на пути к искусственному общему интеллекту( AGI) или сверхразумным машинам. Хотя традиционная точка зрения говорит, что нет, поскольку эти модели не знают всей сложности мира, нет сомнений в том, что они становятся все более и более сложными. GPT- 4 решает самые сложные задачи в различных областях без специальных подсказок, а его производительность находится на уровне, близком к человеческому", - говорится в недавнем исследовании компании Microsoft.