Vitatott kérdés, hogy a matematika, a programozás, az írás, a beszédfelismerés és az egyéb területeken jobban teljesít-e nálunk mesterséges intelligencia. A Contextual AI elemzéséből kiderült, mikor haladta meg a technológia az emberi képességeket, amennyiben meghaladta azokat.  

A ChatGPT megjelenésével egyértelművé vált, hogy a technológiai elképesztően gyorsan fejlődik, ezért sokan tesztelgették is a határait. Az említett nyelvi modell azonban csupán kis szelete annak a rengeteg különböző technológiának, amely hatalmas fejlődésen megy keresztül. A mesterséges intelligencia már gépeket üzemeltet, röntgenfelvételekről ismeri fel a rák jeleit és még sorolhatnánk. Azonban vitatott, hogy jobban teljesít-e az embereknél.  

A matematikusoknak és a programozóknak egyelőre nincs mitől tartaniuk 

A Visual Capitalist ábráján szemlélteti, hogy a különböző ágazatokban hogyan teljesít a technológia, és mikor érte el az emberi teljesítményt (ha egyáltalán elérte). 

A kutatásban az alábbi készségeket vizsgálták: kézírás-felismerés, képfelismerés, beszédfelismerés, szövegértés, nyelvértés, általános értelem, általános iskolai matematika és kódolás.  

Az eredmények igen meghökkentők. Ahogyan az ábrán is jól látszik, a különböző képeket, írást és szövegeket jól értelmezi és felismeri azokat, a reál tárgyakban azonban még mindig nem haladta meg az emberi képességeket.  

Ezt azonban nem egyféle mesterséges intelligencia érte el, hanem különböző, általában kifejezetten az adott területre szakosított technológia.  

Hosszú út áll még a mesterséges intelligencia előtt 

Azt már tudjuk, hogy utolért minket a mesterséges intelligencia bizonyos területeken, na de hogyan? A számítási teljesítmény, az adatok elérhetősége és a jobb algoritmusok forradalmának köszönhetően az MI-modellek gyorsabbak, nagyobb adathalmazokból tanulhatnak és optimalizálták a hatékonyságot.  

Mivel a következő néhány évben további számítástechnikai és algoritmikus fejlődés várható, a technológiai fejlődés folytatódik. A Contextual AI szerint a közeljövőben megszüntetik a nyelvi modellek dezinformáció-terjesztését, csökkentik a költségeket és az adatvédelemmel kapcsolatos problémák is megoldódnak. A fejlődés azonban nagyban függ a betanításhoz elérhető adatmennyiségtől, emiatt akadályokba ütközhet a folyamat. 

Azonban nem az adatok korlátozott mennyisége az egyetlen megoldandó feladat. Az ezeket a technológiákat fenntartó szervergépek rengeteg energiát és vizet fogyasztanak, ami nem csak a környezetre, hanem a helyi lakosok vízszámláira is hatással van. A techcégek már dolgoznak a megoldáson, azonban sok időbe telhet a pontos terv kidolgozása és kivitelezése.