Postoje mnoge različite tehnologije koje koriste takozvanu veštačku inteligenciju, od mašina za igranje šaha i autonomnih vozila do čettbotova i drugih sistema.
Međutim, veštačka inteligencija ili već uvreženo AI nije samo tehnološki alat – ona je i naučna disciplina koja proučava inteligenciju u širem smislu. Cilj je dublje razumevanje prirode inteligencije, kako kod ljudi, tako i kod mašina.
U nastavku pročitajte koliko je veštačka inteligencija zaista “inteligentna“, kakav uticaj može imati na nauku i društvo u celini i šta nas očekuje u budućnosti oblikovanoj AI tehnologijom.
Šta je veštačka inteligencija?
Jedna od definicija veštačke inteligencije kaže da je to računarski sistem koji može da “obavlja zadatke koji se obično povezuju s inteligentnim bićima“. Međutim, ova definicija, kao i mnoge druge, nije potpuno jasna.
Da li bi u tom slučaju trebalo da smatramo tabele u računarskim programima AI tehnologijom, s obzirom na to da mogu rade proračune koji su nekada zahtevali visoku ljudsku ekspertizu? Šta je sa fabrikama u kojima roboti ne samo da su zamenili ljude, već su ih u mnogim slučajevima i nadmašili u preciznosti i složenosti zadataka?
Iako tabele i roboti zaista mogu preuzeti zadatke koje su nekada obavljali ljudi, oni to rade prateći algoritme – unapred definisane procese i pravila za rešavanje problema.
Ono što sa sigurnošću možemo reći jeste da ne postoji jedna univerzalna “veštačka inteligencija“ koja može da izvodi širok spektar inteligentnih radnji kao čovek. Umesto toga, postoji mnogo različitih AI tehnologija, od kojih svaka ima određenu svrhu i mogućnosti.
Da li je veštačka inteligencija zaista inteligentna?
Današnji AI sistemi – posebno generativni alati poput ChatGPT-a – nisu zaista inteligentni. Štaviše, ne postoje dokazi da mogu postati inteligentni bez suštinskih promena u načinu na koji funkcionišu.
Ovi sistemi ne uče na način na koji mi učimo. Oni uče na osnovu statističke obrade podataka koje imaju i, ako u tim podacima postoji neki signal koji ih dovodi do tačnog odgovora, nije im važno da li taj signal zaista ima veze sa onim što bi trebalo da nauče.
Kako onda možemo znati koliko su ovi sistemi zapravo inteligentni? Teško je reći, jer poseduju čudnu kombinaciju izuzetne pameti i potpune gluposti, a još uvek ne znamo koji bi testovi bili pravi pokazatelji njihovih sposobnosti.
U svetu veštačke inteligencije postoji poznat princip nazvan Moravecov paradoks. Još 1988. godine, Hans Moravec je istakao da je “relativno lako naterati računare da postignu nivo odraslog čoveka na testovima inteligencije ili u igranju dame, ali je veoma teško, ako ne i nemoguće, omogućiti im veštine jednogodišnjeg deteta kada su u pitanju percepcija i pokretljivost” – a mogli bismo dodati i zdrav razum.
Veštačka, ali ne i inteligencija
Koncept veštačke inteligencije stalno se menja, a ono što se nekada smatralo naprednim AI sistemom danas se često posmatra kao obična automatizacija. Jedan od primera su rani ekspertski sistemi u medicini, koji su osamdesetih godina razvijeni kako bi pružali stručne dijagnostičke preporuke na osnovu laboratorijskih rezultata. Takvi sistemi su smatrani značajnim dostignućima, jer su obavljali zadatke koji su zahtevali ekspertizu visoko obučenih specijalista.
Međutim, ovi sistemi nisu bili inteligentni u pravom smislu te reči. U suštini, radili su kao napredne baze podataka, povezujući rezultate testova sa preporukama na osnovu unapred definisanih pravila. Danas postoji tehnologija koja omogućava jednostavnu izradu ovakvih sistema, pa ih u svetu ima na hiljade.
Iako se ovakvi sistemi i dalje nazivaju “AI“, oni ne poseduju sposobnost razumevanja ili zaključivanja. Najsloženiji među njima mogu sadržati hiljade ili čak milione pravila za donošenje odluka, ali i dalje funkcionišu po unapred definisanim obrascima.
Na sličan način, generativni AI sistemi zasnovani na transformatorima rade po principu ogromnih skupova pravila – samo što ih sada ima na milijarde. Iako su moćni, njihov rad je teško objasniti u ljudskim pojmovima, a i dalje im nedostaje istinska inteligencija.
Šta je prava inteligencija?
Ako algoritmi mogu proizvesti zadivljujuće rezultate poput onih koje vidimo kod ChatGPT-a, a da pritom nisu inteligentni, šta onda zapravo predstavlja pravu inteligenciju? Mogli bismo reći da je inteligencija uvid – sposobnost da procenimo da li je nešto dobra ili loša ideja. Setimo se Arhimeda, koji je iskočio iz svoje kade uzvikujući “Eureka!“ nakon što je shvatio princip potiska.
Generativna veštačka inteligencija nema uvid. ChatGPT ne može da proceni da li je njegov odgovor bolji od onog koji bi dao njegov konkurent Gemini. Drugim rečima, generativna AI može da stvori neverovatne slike u stilu Monea, ali ako bi bila trenirana isključivo na renesansnoj umetnosti, nikada ne bi izmislila impresionizam.
Ovi sistemi su nesumnjivo izvanredni. Ipak, kako budemo postajali sve upućeniji u generativne AI sisteme, biće nam jasnije da oni nisu istinski inteligentni – u njima nema uvida. To nije magija, već trik izuzetno domišljatog mađioničara: algoritam koji je plod neverovatne ljudske kreativnosti.
Kada će veštačka inteligencija biti dovoljno pametna da nadmudri ljude?
Vodeći stručnjaci za veštačku inteligenciju procenjuju da postoji 50% šanse da će “mašinska inteligencija na nivou čoveka” biti dostignuta u narednih 45 godina, dok je 10% šanse da se to desi u sledećih devet godina.
Istraživači američkog MIT Centra za mozgove, umove i mašine, ističu da nas mašine već nadmašuju u određenim oblastima. One mogu da pobede ljude u mnogim strateškim igrama poput šaha. Mašine čak mogu da obavljaju hirurške zahvate i upravljaju avionima. Počele su i da voze automobile i kamione, iako bi neke od njih imale poteškoća da polože vozački ispit.
Dakle, iako veštačka inteligencija već nadmašuje ljude u određenim zadacima, dostizanje opšte ljudske inteligencije zavisi od daljeg razvoja tehnologije i našeg razumevanja ljudskog učenja.
Kakva je budućnost veštačke inteligencije?
Imamo još mnogo posla kako bismo ove sisteme učinili pouzdanijim, ali moguće je da će zaista doneti velike promene u nauci i medicini, ali i društvu u celini. Već sada vidimo kako ljudi sarađuju sa veštačkom inteligencijom u raznim naučnim otkrićima.
Takođe vidimo i da su moćni alati za preoblikovanje i prezentovanje informacija, a alati za pretvaranje specifikacija u kod već su postali deo rutinske upotrebe.
Ovi alati proširuju granice naše kreativnosti i pomažu nam da bolje shvatimo samu prirodu inteligencije. Testiraju naše teorije o tome šta inteligencija jeste, a šta nije, i omogućavaju nam da dublje cenimo sopstvenu inteligenciju i ljudskost.
Najvažnija pitanja o budućnosti veštačke inteligencije su:
- Kako može bolje razumeti naš svet, vrednosti i namere kako bi postala korisnija, pouzdanija, jasnija i bezbednija?
- Možemo li razviti naučne metode koje će nam omogućiti da shvatimo samu veštačku inteligenciju?
Budućnost ne dolazi sama od sebe – mi je stvaramo! Jedan istraživač iz Kanade je rekao u svom predavanju: “Veštačka inteligencija nije gotova stvar. Gradimo put dok hodamo njime i zajedno možemo odlučiti u kom pravcu želimo da idemo.“ To su zaista mudre reči i nadamo se da ćemo razviti veštačku inteligenciju koja će služiti ljudima, a ne samo sebi.
Zaključak
Kada je reč o sirovoj računarskoj snazi, mašine su već na dobrom putu. Nema sumnje da će nastaviti da olakšavaju i unapređuju ňaše živote. Ali, da li će ikada napisati sledeći Brodvejski hit? Hoće li spontano zaplesati na kiši kada ih iznenadi letnji pljusak?
Ljudski mozak je fascinantan – ne samo da uživa u jednostavnim radostima života, već je sposoban i da stvori mašine koje postaju sve pametnije i sve sličnije nama. Paradoksalno, upravo taj ljudski um razvija inteligenciju koja, iz dana u dan, briše granice između veštačkog i prirodnog.
