Podobne stanowisko w tej sprawie zajmuje Jobst Landgrebe. Ekspert od sztucznej inteligencji jest współautorem wspomnianej książki. Obaj panowie twierdzą, że uczenie maszynowe oraz pokrewne techniki – choć zaawansowane i godne uwagi – są dalekie od tego, by w jakikolwiek sposób przypominać zdolności człowieka. Poza tym badacze podkreślają, że postęp dokonujący się w zakresie badań nad SI w praktyce nie przybliży jej do pełni możliwości ludzkiego mózgu.
Czytaj też: Zobaczy to co chce i przymknie oko na inne obiekty. Człowiek czy sztuczna inteligencja?
Punkt, w którym SI miałaby wyrwać się spod ludzkiej kontroli i dążyć do unicestwienia naszego gatunku wydaje się więc nierealny. Zdaniem autorów książki twierdzenia, że mogłoby być inaczej, służą jedynie “nadmuchaniu” potencjału sztucznej inteligencji i zniekształceniu publicznego zrozumienia natury, możliwości i ograniczeń tej technologii.
Smith i Landgrebe argumentują, iż idea silnej sztucznej inteligencji, czyli zdolności komputerów do naśladowania i przewyższania inteligencji ludzi, opiera się na fundamentalnych matematycznych niemożliwościach. Można to porównać do ograniczeń w świecie fizyki, które uniemożliwiają budowę perpetuum mobile. Sztuczna inteligencja jest z kolei ograniczona tym, co można modelować i co jest obliczalne.
Zdaniem Smitha i Landgrebe sztuczna inteligencja nigdy nie zdominuje ludzi
Pokonanie tych barier wymagałoby prawdziwej rewolucji w matematyce, a nic nie wskazuje na to, że takowa jest w ogóle realna. Nic nie sugeruje też, by sytuacja miała się nagle zmienić. I choć sztuczna inteligencja ma na swoim koncie wiele imponujących sukcesów, a jej możliwości regularnie się powiększają, to Smith i Landgrebe nie widzą większego sensu w rozwoju silnej sztucznej inteligencji.
Czytaj też: Sztuczna inteligencja stworzy broń dla Rosji. “Kto wygra w wyścigu, zapanuje nad światem”
Generator tekstu GPT-3 wykazał się zdolnością do tworzenia różnego rodzaju przekonujących wyników w wielu rozbieżnych dziedzinach. Niestety, jego użytkownicy szybko zauważają, że wśród tych wyników znajdują się również żenujące błędy, tak że same przekonujące rezultaty zaczynają się wydawać niczym więcej niż sprytnymi sztuczkami. […] W pewnych całkowicie określonych regułami ustawieniach ograniczonych, uczenie maszynowe może być wykorzystane do stworzenia algorytmów, które przewyższają ludzi. Nie oznacza to jednak, że mogą one “odkryć” reguły rządzące dowolną aktywnością odbywającą się w otwartym środowisku, co ludzki mózg osiąga każdego dnia. podsumowuje Smith
