Din perspectiva ştiinţei, ChatGPT este deja depăşit. Şi nu doar ChatGPT, ci toate aplicaţiile de tip Large Language Model (LLM) care funcţionează ca prezicătoare de cuvinte şi cărora le încredinţăm tot mai mult din vieţile noastre înfricoşate. Motivul e următorul: doar prin asimilare şi producere de text, aceste modele nu au cum să se apropie de obiectivul suprem al cercetării din domeniul A.I. – construirea unei minţi digitale.
Chiar dacă presupunem că LLM-urile înţeleg ceea ce prelucrează – aşa cum susţine, de pildă, „naşul A.I.“, Geoffrey Hinton (al cărui argument este că a înţelege înseamnă consolidarea conexiunilor dintr-o reţea neuronală) –, această performanţă cognitivă, oricât ar fi de uimitoare, nu este îndeajuns pentru ca un model A.I. să interpreteze cât de cât corect realitatea fizică, darămite să se şi orienteze în mediul înconjurător. LLM-urile ştiu o sumedenie de informaţii şi sunt entităţi capabile să creeze texte cu sens, dar, dacă ar fi „aruncate“ în lume, dacă ar fi instalate, să zicem, în sistemul de operare al unui robot, nu s-ar putea descurca nici la nivelul unui copil care abia deprinde mersul biped. (Textul e discontinuu, în timp ce perceperea omenească a lumii e continuă, deci e mult mai uşor să prezici următorul cuvânt dintr-o frază decât ceea ce ţi se va întâmpla în viaţă.)
