Каква е иднината на вештачката интелигенција? Одговорот би можел да лежи во приказната за нејзината еволуција
Пред само десетина години, ќе го исмеев тврдењето дека веќе знаеме како да ги натераме машините да размислуваат. Во 2010-тите, мојот тим во Google Research работеше на широк спектар на модели за вештачка интелигенција, вклучувајќи го и предвидувачот на следен збор што ја напојуваше тастатурата на Android смартфоните. Вештачките невронски мрежи кои ги трениравме конечно почнаа да решаваат долготрајни предизвици во визуелната перцепција, препознавањето на говор, игрите, и многу други домени. Но ми се чинеше апсурдно дека обичен предвидувач на зборови некогаш би можел навистина да разбере нови концепти, да пишува шеги, да отстранува грешки во кодови, или да прави сè што го прави човечката интелигенција.
In This Article:
- Бранот од скептицизам пред настанот Meena: Науката не веруваше дека 'предвидувачите на текст' ќе станат интелигентни
- Кога AI го надмина научниот скептицизам: Првата машина што „разбира“ шегување, логика и кодирање
- AI против човечката интелигенција: Машините не се совршени, ама човечкото знаење веќе не е посебно
- Дали и човечката интелигенција е само прашање на скалирање? Животот и вештачката интелигенција можеби потекнуваат од ист процес
- Мозокот како машина за предвидување: Науката верувала во ова уште во XIX век
- Трката меѓу ловецот и пленот: Еволуцијата на интелигенцијата преку моделирање на умови
- Експлозија на општествената интелигенција: Како социјализацијата ги прави мозоците „поголеми“ и посложени
- Човекот како колективен ум: Од оперски агенти до „суперчовечки“ подвизи
- Симбиотичка еволуција: Како сложеноста постојано се создава преку здружување и поделба на трудот
- Симбиогенеза: Суперентитети се создаваат од здружување на делови, а со тоа расте и сложеноста на животот
- Дали ова е природниот „закон на Мур“? Аналогија и разлики во напредокот на технологијата и биологијата
- Паралелизација како пресврт: Модерната информатика ги премина биолошките бариери преку соработка на едноставни елементи
- Вештачките компјутери се само продолжение на природата: Човекот не изумил пресметки, туку ги преоткрил
- Зошто животот воопшто станал „компјутеризиран“?
- Термостатот како компјутер: Дури и наједноставните суштества спроведуваат пресметки за да опстанат
- Универзалната Туринг машина: Како од „ако...тогаш“ до бескрајни пресметки
- Технологија и биологија во спој: Човекот и машината се споени во нова форма на симбиоза
Бранот од скептицизам пред настанот Meena: Науката не веруваше дека 'предвидувачите на текст' ќе станат интелигентни
Јасно ми беше дека 'решавањето' на ваквиот тип интелигенција сигурно ќе бара фундаментално нов научен увид, најверојатно инспириран од невронауката — изучување на единствениот познат облик на општа интелигенција, мозокот. Моите ставови беа во синхронизација со научниот мејнстрим, но, гледано наназад, биле со нијанса на снобизам. Како физичар и специјалист по компјутерска невронаука, ме вознемируваше хиперот од Силиконската долина. Култовата вера дека законите на Мур — дека пресметувачката моќ двојно расте со тек на времето — ќе ги реши не само технолошките, туку и општествените и научните проблеми, ми изгледаше наивно. "Тоа беше врвот на ставот 'кога имаш чекан, сè ти личи на шајка'!"
Кога AI го надмина научниот скептицизам: Првата машина што „разбира“ шегување, логика и кодирање
Сепак, згрешив. Во 2019, моите колеги на Google тренираа гигантски (за тоа време) предвидувач на следен збор — технички предвидувач на следен токен, секој токен е фрагмент од збор — со кодно име Meena. Овој модел можеше, иако несмасно, да разбере нови концепти, да смислува шеги, да образложува логички и уште многу. Унапредениот наследник LaMDA беше уште подобар. Денес, во 2025, забележуваме комична ситуација каде ваквите големи јазични модели од нив се очекува да одговараат течно, интелигентно и рационално на најкомплексни прашања и задачи на кои луѓето би потфрлиле. Луѓето станаа фрустрирани кога системите не даваат соодветни одговори — додека во исто време дебатираме кога точно ќе пристигне „општата“ вештачка интелигенција.
AI против човечката интелигенција: Машините не се совршени, ама човечкото знаење веќе не е посебно
Големите јазични модели неретко знаат да бидат непостојани и да изнесуваат глупости – ама, вистината е, тоа го прават и луѓето. Можеби нивните силни и слаби страни се различни, но снема интелигентни тестови што луѓето ги решаваат, а моделите не умеат. Ако интелигенцијата е пресметувачка суштина — став на мнозинството компјутерски невронаучници — тој работен „симулакрум“ на интелигенција навистина е интелигенција. Не се случи никое големо откритие што ненаеднаш од обични, несвесни машини направи врати, туку сè беше прашање на скалирање на пресметките.
Дали и човечката интелигенција е само прашање на скалирање? Животот и вештачката интелигенција можеби потекнуваат од ист процес
Другите истражувачи може да не се сложуваат со ова гледиште. Но под претпоставка дека веќе имаме интелигентни машини — треба да го свртиме огледалото и кон себе. Ако зголемувањето на компјутерската сила носи AI, дали и интелигенцијата на живите суштества се должи на скалирање? Ако е така, што го водеше овој процес и како воопшто животните организми станаа компјутеризирани? Последниве неколку години, зголемена група колеги и јас започнавме да откриваме возбудливи одговори. AI, биолошката интелигенција, па дури и самиот живот, можеби се појавиле од ист процес. Овој увид може да внесе светлина не само во AI и невронауката, туку и во теоретската биологија, еволуцијата и науката за комплексност. Освен тоа, добиваме увид како човечката и машинската интелигенција ќе коеволуираат во иднина.
Мозокот како машина за предвидување: Науката верувала во ова уште во XIX век
Идејата дека мозокот е машина за предвидување не е нова. Германскиот физичар и лекар Херман фон Хелмхолц ја предложил уште во XIX век во своето дело за физиолошката оптика (1867). Подоцна, оснивачите на кибернетиката, особено американскиот математичар Норберт Винер, ја надградија во 1940-тите — што стана и фундамент на модерната вештачко-невронска AI. Винер согледал дека сите живи системи имаат целисходни однесувања за да останат живи и дека тоа бара пресметувачко моделирање. Нашите сетила овозможуваат да градиме модели и за нас самите и за околината. Но тие се корисни само ако можеме да влијаеме на иднината — односно да ги зголемиме шансите да опстанеме. Еволуцијата избира ентитети што користат предвидувања да донесуваат најдобри одлуки за преживување. Нашите постапки и последователните набљудувања стануваат наше искуство, градејќи фидбек-јамка за уште понапредни предвидувања.
Трката меѓу ловецот и пленот: Еволуцијата на интелигенцијата преку моделирање на умови
Ловењето е врвен пример за ваквото предвидувачко моделирање. Ловецот мора да прави предвидувања кои ќе го доведат пленот во својот стомак; пленот мора да предвиди однесување на ловецот и да го измами. Од 1970-тите, невропсихолози и антрополози сфатија дека најважни делови од околината за моделирање често се другите интелигентни суштества — бидејќи и тие ве моделираат, пријателски или непријателски. Колку се попаметни предаторите, толку повеќе ја тераат еволуцијата да развива и попаметни жртви.
Експлозија на општествената интелигенција: Како социјализацијата ги прави мозоците „поголеми“ и посложени
Притисокот кон поголема интелигенција е уште поинтензивен во социјалните видови. Освојување партнери, делење ресурси, стекнување следбеници, учење, делење труд: сите бараат моделирање и предвидување на туѓите умови. Но, колку повеќе стануваш интелигентен, за да ги разбереш другите, толку и оние стануваат попаметни, вртејќи се во иста еволутивна трка. Овие динамики доведуваат до „експлозии“ на интелигенција — брзи еволуциски скокови во големината на мозокот што се забележани кај социјални животни: лилјаци, китови, делфини, птици, па и нашите предци. Поединците стануваат попаметни, ама и групите. Поголеми мозоци можат да моделираат повеќе релации, а со тоа групите растат, но го задржуваат единството. Делењето на трудот овозможува социјалните единки да постигнат невозможно сложени дела.
Човекот како колективен ум: Од оперски агенти до „суперчовечки“ подвизи
Земете ги луѓето. Како поединци, не сме многу посупериорни од нашите приматски предци. Луѓе одгледани во дивина, како Могли од „Книга за џунглата“ би биле „обични“ наспроти другите животни во шумата. Но во групи, луѓето постигнуваат комплексни подвизи што не се во моќ на ниту еден поединец: трансплантација на органи, патување на Месечината, изработка на чипови. Тоа се феномени на групно ниво и со право ги нарекуваме суперчовечки.
Симбиотичка еволуција: Како сложеноста постојано се создава преку здружување и поделба на трудот
Ова што важи за човечката социјалност важи и за сите големи еволутивни премини во историјата на животот на Земјата: од едноставни прокариотски ќелии до сложени еукариоти, од едноќелиски до повеќеќелиски организми, од осамени инсекти до колонијални. При секој таков скок, ентитетите што порано биле независни, формираат симбиоза, делат труд, работат паралелно, градејќи суперантитет.
Симбиогенеза: Суперентитети се создаваат од здружување на делови, а со тоа расте и сложеноста на животот
Растат доказите дека ваквата симбиогенеза е многу почеста отколку што мислевме. Хоризонтален трансфер на гени, инкорпорирање на корисен ретровирусен елемент во геномот, симбиотски бактерии во црева — сите придонесуваат за нови способности. На пример, термитите можат да варат дрво само поради ензими што ги произведуваат микроорганизми. Плацентата кај луѓето зависи од синцитин, протеин добиен од ретровирус. Стандардната еволуција нема внатрешна тенденција кон комплексност; токму симбиогенезата дава стрела на времето, води кон создавање се посложени форми.
Дали ова е природниот „закон на Мур“? Аналогија и разлики во напредокот на технологијата и биологијата
Дали ова е паралелата на природата со Муровиот закон? Одговорот е и да и не. Како што кажува законот од 1965 година, транзистрите стануваат сè помали, а компјутерите се побрзи поекономични. Но, клетките не станале експоненцијално помали или побрзи. По појавата на електрично возбдливи неврони пред околу 650 милиони години, се случило брз пресметувачки скок, но тоа било единствено. Биолошките неврони не напредуваат како транзистрите.
Паралелизација како пресврт: Модерната информатика ги премина биолошките бариери преку соработка на едноставни елементи
Во XXI век, аналогии се појавуваат. По 2006 година, транзистрите се уште се намалуваат, но тактот опаѓа; зголемувањето на перформансите доаѓа од додавање повеќе процесорски јадра, односно паралелизирање на сметачките процеси. Не е случајно што дури тогаш невронските мрежи доживеаа експанзија. Модерната AI бара масивна паралелна обработка; да се направи денешен модел за NLP би траело со месеци со само еден процесор.
Вештачките компјутери се само продолжение на природата: Човекот не изумил пресметки, туку ги преоткрил
Овие случувања се надополнуваат со биолошката историја: AI не се разви само преку брзина, туку преку поделба на труд помеѓу многу едноставни елементи кои работат паралелно — технолошка симбиогенеза. Во овој контекст, информатиката е природна наука, а не само инженерство. Човекот не ја изумил пресметката – тој само го преоткрил феноменот кој природата одамна го користи.
Зошто животот воопшто станал „компјутеризиран“?
Прашањето што останува: како и зошто природата стана пресметувачка? Истражувањата по вештачки живот помагаат да се одговори. Замислете огромна разновидност на повратни механизми кои се појавуваат спонтано во променлива средина како Земјата, но секоја функционира во узок температурен распон. Само оние што одржуваат своја температура —„термостати“— опстануваат. Тоа покажува како од случајни услови може да се појават „целисходни“ однесувања: примитивен живот.
Термостатот како компјутер: Дури и наједноставните суштества спроведуваат пресметки за да опстанат
Дури и термостатот по дефиниција врши пресметка — одлучува кога ќе го вклучи или исклучи греењето по арзет на внесената температура. Минимален тип на компјутинг – ако...тогаш операција – се јавува секогаш кога излезот може да влијае на опстанокот на оној што ја врши пресметката.
Универзалната Туринг машина: Како од „ако...тогаш“ до бескрајни пресметки
Овој примитивен вид пресметка е далеку од универзален компјутер, онака како што го дефинирал Алфред Тјуринг во конструкцијата „универзална Туринг машина“. Машина со „глава“, лента и правила што овозможуваат било која теориска пресметка тоа да го изведе. Според Тјуринг, сите програми можат да бидат претставени како симболи на лентата. Ова е темелот за сè што денес нарекуваме програмирање.
Технологија и биологија во спој: Човекот и машината се споени во нова форма на симбиоза
Луѓето и машините постојат во технолошка симбиоза, зависни еден од друг — а таквиот спој ќе носи сè посложени форми на колективна интелигенција во иднина. Дали тоа значи дека иднината на интелигенцијата е веќе тука, пред наши очи? Како што вели авторот: „Науката, AI и човековата мисла се делови од истата приказна.“
