Dokąd zmierza sztuczna inteligencja? prof. Andrzej Dragan - didaskalia#158
Dokąd zmierza sztuczna inteligencja? Profesor Andrzej Dragan zaprasza do dyskusji, która może zmienić Twoje postrzeganie nauki i technologii! Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak naprawdę "myśli" sztuczna inteligencja, czy może dorównać ludzkiemu rozumowi, a może nawet go przewyższyć? W dobie, gdy AI kształtuje nasz świat, zrozumienie jej natury jest kluczowe. Ten artykuł to Twoja szansa, by zgłębić te pytania z perspektywy jednego z najbardziej przenikliwych umysłów w polskiej nauce.
Analizujemy tu kluczowe aspekty rozwoju sztucznej inteligencji: od jej fundamentalnych mechanizmów uczenia się i rozumowania, przez fascynujące porównanie z ludzkim procesem myślowym, aż po etyczne i społeczne implikacje jej coraz większych możliwości. Dzięki tej lekturze zrozumiesz działanie AI, w szczególności analogii i wzmocnionego uczenia się, odkryjesz, jak trenowane są modele językowe i dlaczego wciąż daleko im do ludzkiego rozumowania. Poznasz również ewolucję i potencjał AI w rozwiązywaniu złożonych problemów, a także weźmiesz udział w debacie na temat jej świadomości i etycznych granic. Przygotuj się na fascynującą podróż w głąb przyszłości, którą tworzy sztuczna inteligencja, i dowiedz się, co naprawdę oznacza postęp. Zanurzmy się w świat Andrzeja Dragana.
Table of Contents
- Analogia i Empiryzm: Fundamenty Inteligencji Naturalnej i Sztucznej
- Ewolucja Modeli AI: Od Imitacji do Samodzielnego Rozumowania
- Granice Rozumienia AI: Od 'Kiełbasy' do 'Matematyki'
- Przyszłość i Etyka AI: Ryzyka i Niewiadome
Analogia i Empiryzm: Fundamenty Inteligencji Naturalnej i Sztucznej
Zastanawialiście się kiedyś, co tak naprawdę napędza naszą inteligencję i jak ta sama zasada kształtuje rozwój sztucznej inteligencji (AI)? Otóż, kluczem jest zdolność do dostrzegania analogii i empiryczne podejście do rzeczywistości. To fundamenty, które pozwalają nam „łączyć kropki”, zarówno w codziennym życiu, jak i w przełomowych odkryciach naukowych.
Weźmy Einsteina. To fascynujące, prawda? Mówi się, że jego geniusz polegał właśnie na tym łączeniu kropek, nawet tych pozornie odległych. Profesor Dragan podkreśla, że Einstein najpierw wykonał rachunki, aby przekonać się, że hipoteza Planka "zgadza się z tą strukturą teorii względności". To dało mu odwagę, by połączyć te dwie "kropki" – to, co Plank zrobił chwilę wcześniej, z wnioskami płynącymi z efektu fotoelektrycznego. To niebywała zdolność, która sprawia, że jesteśmy w stanie posunąć naukę do przodu, bo "genialne olśnienia to jest często efekt łączenia kropek, dostrzegania analogii". To tak, jakbyśmy nagle widzieli niewidzialne połączenia między wydawałoby się zupełnie różnymi elementami układanki.
A co z Newtonem? Możemy zapytać, za co tak naprawdę go pamiętamy? Wszyscy znamy historię spadającego jabłka, prawda? Ale sedno tkwi w czymś innym. "Newton po raz pierwszy zauważył pewną analogię, której nikt wcześniej przez tysiące lat nie zauważył, mianowicie analogii pomiędzy prawami fizyki opisującymi spadające jabłka i prawami fizyki opisującymi ruchy planet na niebie". Nikt wcześniej nie sądził, że "jabłka i planety mają coś ze sobą wspólnego". To właśnie to łączenie kropek bardzo odległych pokazało nam, że istnieje "fundamentalne prawo fizyki nazwijmy je prawem powszechnego ciążenia, które analogicznie działa i do jabłek i do planet."
To dostrzeganie analogii jest tak fundamentalne dla naszej inteligencji, że przenika nawet nasz język. Profesor Dragan mówi, że w języku "kluczowym pojęciem jest pojęcie metafory". A przecież "metafora to jest przecież nic innego jak analogia". Cały język, którym się posługujemy, jest "przepastnym zbiorem metafor". Wyobraźcie sobie, jak często używamy wyrażeń, które są w istocie analogiami! To pokazuje, jak głęboko zakorzeniona jest ta zdolność.
Co więcej, testy inteligencji, czy je lubimy, czy nie, "mierzą ten nienacachowany kulturowe w zasadzie tylko jedną rzecz, umiejętność dostrzegania analogii". Niezależnie od formy – czy to obrazy, czy liczby, czy relacje – te testy sprawdzają naszą zdolność do znajdowania podobieństw i połączeń tam, gdzie inni ich nie widzą.
Przechodząc do nauki, kluczowe jest empiryczne podejście. Polega ono na tym, że "prognozujemy przyszłość na podstawie najprostszych teorii najlepiej opisujących obserwacje". To nie znaczy, że szukamy nowości za wszelką cenę. Czasem, jak powiedział Max Planck, "szukał czegoś, co już znał, żeby gdzieś do tego to przywiązać". To jest ten "kompromis" – "zawsze trzeba się decydować, jakie dane chcemy kompresować". Gdyby Einstein przywiązał się do idei, że czarne dziury nie istnieją, co początkowo uważał, nie mielibyśmy tej teorii w obecnej formie. Podobnie jak Planck, który "wprowadził pojęcia kwantu i nie do końca wiedział, co znaczy w jakimś sensie wyobraźnia tego genialnego fizyka nie ogarniała efektów jego własnej teorii w pewnym sensie". Odkrycia często wyprzedzają nasze pełne zrozumienie.
Podsumowując, zarówno naturalna, jak i sztuczna inteligencja opierają się na fundamencie analogii i empiryzmu. To przez łączenie kropek i tworzenie najprostszych, najlepiej pasujących do obserwacji teorii, posuwamy się naprzód, nawet jeśli początkowo nie rozumiemy pełni konsekwencji naszych odkryć. To pokazuje, jak głęboko zakorzeniona jest ta zdolność w naszym myśleniu, i dlaczego jest tak kluczowa dla budowania przyszłości AI.
Ewolucja Modeli AI: Od Imitacji do Samodzielnego Rozumowania
Zastanawiałeś się kiedyś, jak to jest, że sztuczna inteligencja potrafi nas zaskoczyć kreatywnością, wykraczającą poza to, czego byśmy się spodziewali? To fascynująca podróż od prostego naśladowania do prawdziwie samodzielnego rozumowania, a historia AlphaGo świetnie to ilustruje. Początkowo, AI uczyła się od ludzi – zupełnie jak studenci przygotowujący się do egzaminu, bazując na analogiach z zadań treningowych.
AlphaGo, program do gry w Go, który pokonał mistrza świata 4:1, uczył się najpierw na podstawie ogromnej liczby gier rozegranych przez ludzi. To trochę jak wczesne modele językowe typu GPT-3 czy GPT-4, które "uczyły się imitować teksty z internetu i imitowały". Demis Hassabis, współautor AlphaGo, zauważył, że gdyby na tym poprzestano, program grałby jak przeciętny gracz – niezły, ale nie wybitny. Nie wygrałby z arcymistrzem. To nam pokazuje, że imitacja ma swoje granice.
Wszystko zmieniło się wraz z pojawieniem się AlphaGo Zero. Różnica jest kolosalna. AlphaGo Zero nie uczyło się od ludzi. Bazowało na uczeniu przez wzmocnienie, technice zapoczątkowanej m.in. przez Richarda Suttona. Ta idea zakłada, że AI nie naśladuje, ale obserwuje rzeczywistość, wyciąga wnioski i automodyfikuje się na podstawie informacji zwrotnej (czy rezultat jest dobry, czy nie). Program grał sam ze sobą, nagradzając się za zwycięstwa i ucząc się na błędach.
Ten autonomiczny trening doprowadził do zdumiewających rezultatów. Pamiętasz słynne posunięcie numer 37 w meczu AlphaGo? To był ruch, który wydawał się błędem nawet dla twórców programu, ale okazał się niezwykle kreatywnym i skutecznym – żaden człowiek nie wpadłby na takie rozwiązanie! To było jak "boskie posunięcie", symbolizujące, że AI potrafi wyjść poza ludzkie schematy. Prawdopodobieństwo wykonania takiego ruchu przez człowieka było "niezwykle niskie", jak powiedziałby ekspert.
A co z AlphaZero? To już w ogóle inna liga! Ten program, stworzony pół roku później, nie znał żadnych ludzkich rozgrywek. Znał tylko reguły gry w szachy (lub Go) i grał sam ze sobą miliony razy. Efekt? Po zaledwie czterech godzinach treningu osiągnął poziom legendarnych silników szachowych, a po dziewięciu, zdemolował Stockfisha 8, najlepszy w tamtym czasie silnik szachowy, zaprogramowany przez ludzi. To jest naprawdę niesamowite! AlphaZero wygrało "nie ze Stockfishem ilością obliczeń", bo robiło ich o trzy rzędy wielkości mniej. Po prostu "lepiej wybierał ruchy". Profesor Dragan trafnie zauważa, że "nasze pomysły są słabe" w porównaniu z tym, co może wygenerować AI ucząca się od zera.
Ta ewolucja pokazuje nam coś bardzo ważnego:
- Modele ewoluują od imitacji ludzkich zachowań do samodzielnego generowania strategii.
- Uczenie przez wzmocnienie otwiera drzwi do kreatywności i rozwiązań, na które ludzie by nie wpadli.
- AI może przewyższyć ludzkie zdolności nawet w skomplikowanych domenach, takich jak gry strategiczne.
A co z modelami językowymi? Obecnie "modele językowe, które są nauczone imitacji tekstów z internetu", nadal mają ograniczenia. Dobrze radzą sobie z analogiami, ale "przy bardziej złożonych się wywalają", szczególnie, gdy zadania nie przypominają danych treningowych. Ale "Ci ludzie z DeepMind wykonali wiele pracy, żeby pokazać, że to jest do zrobienia" jeśli chodzi o zastosowanie uczenia przez wzmocnienie do tych modeli.
Co dalej? Modele językowe, takie jak GPT-5 czy Gemini 2.5, są dotrenowywane właśnie w trzeciej fazie treningu, wykorzystując te zaawansowane techniki. Przykładem jest AlphaGeometry, które "uczyło się na tak zwanych danych syntetycznych, które sobie sam wygenerował". Po prostu nauczyło się praw geometrii "poprzez wymyślanie sobie swoich własnych zadań" i rozwiązywało zadania olimpijskie na poziomie srebrnego medalisty! To jest "wyłom w tej skale", pierwszy znak, że przechodzimy na kolejny poziom. AI nie tylko imutuje, ale rozumuje samodzielnie i, co kluczowe, potrafi tworzyć własne dane treningowe, co jest przełomem w jej rozwoju. Widzimy, że to dopiero początek prawdziwej rewolucji!
Granice Rozumienia AI: Od 'Kiełbasy' do 'Matematyki'
Zastanawialiście się kiedyś, jak to jest, że AI, która nie „rozumie” świata tak jak my, potrafi wyłapywać złożone relacje? Przejdźmy od „kiełbasy” do „matematyki”, żeby rozgryźć, co tak naprawdę dzieje się w głowie (albo raczej w algorytmach) sztucznej inteligencji.
Modele językowe to fascynująca sprawa. Okazuje się, że one potrafią odkrywać ukryte powiązania między pojęciami, nawet jeśli nie mają ludzkiego „rozumienia” tych pojęć. Na przykład, pewien model językowy, po odpowiednim treningu, odkrył, że relacja między Japonią a sushi jest taka sama, jak relacja między Niemcami a kiełbasą. Widzicie to? AI nie wie, jak smakuje kiełbasa czy sushi, ale potrafi wyłapać tę abstrakcyjną analogię. To jest niesamowite i pokazuje, że modele te uczą się zależności, a nie definicji, bazując na ogromnych zbiorach danych tekstowych.
W kontekście modeli językowych słowa, czy raczej tokeny, nie mają stałego znaczenia. Ich sens jest płynny i zależy od tego, w jakim otoczeniu kontekstowym się znalazły. Profesor Dragan podkreśla, że „słowo konik jego znaczenie zależy w sposób krytyczny od kontekstu w jakim się znalazło, czyli od pobliskich słów”. Pomyślcie o tym: konik morski, konik polny, konik szachowy, czy „fizyka, która jest moim konikiem” – to wszystko są bardzo różne „koniki”! Modele językowe operują na czymś, co nazywamy przestrzenią osadzeń (embedding space), gdzie pojęcia są reprezentowane jako wektory. Dzięki mechanizmowi uwagi, wprowadzonemu m.in. przez Łukasza Kaisera (z OpenAI), te wektory są modyfikowane na podstawie sąsiadujących słów. To pozwala modelom uchwycić subtelne niuanse znaczeniowe i elastyczność języka.
A co, jeśli powiem Wam, że nasz mózg działa trochę jak bardzo skomplikowana funkcja matematyczna? O tym mówi teoria aproksymacji Kurta Hornika. Sugeruje ona, że mózg to nic innego jak maszyna zamieniająca sygnały wejściowe w wyjściowe. I tutaj pojawia się sedno: nawet te zaawansowane modele, te „rozumujące”, które radzą sobie z zadaniami matematycznymi na wysokim poziomie, są „tylko funkcją matematyczną”. Profesor Dragan kwituje to bardzo trafnie: „Ta tylko funkcja matematyczna jest w stanie radzić sobie z zadaniem z matematyki, z którymi kłopot mają ludzie”. To niesamowite, że matematyczne struktury potrafią osiągać takie rezultaty.
Naturalnie, z tego rodzi się fascynujące pytanie: czy w ludzkim mózgu i świadomości istnieje „coś więcej” niż tylko matematyka? Ten dylemat dzieli nawet największych wizjonerów AI. Jeffrey Hinton, jeden z twórców sieci neuronowych, uważa, że modele takie jak te, które mamy, są najlepszym przybliżeniem ludzkiego myślenia. Twierdzi, że my również mamy w głowach coś na kształt przestrzeni osadzeń, gdzie pojęcia są wektorami, a prąd płynie w mózgu podobnie do tego, jak to się dzieje w sieciach neuronowych. Z kolei Roger Penrose, noblista, jest zwolennikiem idei, że ludzka świadomość wykracza poza czysto obliczeniowe procesy. To sprawia, że dyskusja jest naprawdę gorąca!
Podsumowując, AI doskonale radzi sobie z wyłapywaniem relacji i adaptacją. Jednak ciągle zastanawiamy się, czy kiedykolwiek osiągnie prawdziwe „rozumienie” w ludzkim sensie, czy może nasze myślenie też jest w gruncie rzeczy złożoną maszynerią matematyczną. Tak czy inaczej, granice tego, co potrafi sztuczna inteligencja, ciągle przesuwają się dalej.
Przyszłość i Etyka AI: Ryzyka i Niewiadome
Mówiąc o przyszłości, nie możemy uciec od tematu rozwoju Sztucznej Inteligencji i związanych z nią ryzykiem. Na pewno zastanawiasz się, dokąd zmierza AI, prawda? To pytanie, które zadaje sobie wielu, a my spróbujemy na nie odpowiedzieć, bazując na fascynującej rozmowie z profesorem Andrzejem Draganem.
Gwałtowny Rozwój i Niezaskakujące Zdolności AI
Pamiętasz czasy, kiedy AI wydawało się technologiczną nowinką, zdolną jedynie do prostych zadań? No cóż, te czasy minęły. Jak wspomina prof. Dragan, "modele językowe są w stanie rozwiązać zamiast z Frontier MAF", czyli zbiór problemów matematycznych stworzonych przez profesorów, których sami twórcy AI często nie potrafią rozwiązać. To jest przecież szalone! Wyobraź sobie, że stworzyłeś coś, co przewyższa twoje własne zdolności intelektualne. To pokazuje, jak szybko i nieprzewidywalnie rozwija się ta technologia.
Granice Ludzkich Zdolności i Wyzwania Logiczne
Kiedyś myśleliśmy, że to my, ludzie, będziemy wyznaczać granice możliwości AI. Ale co, jeśli AI zacznie je przekraczać? Według profesora, "krzywa wzrostu jest wciąż bardzo mocno nachylona", co oznacza, że AI będzie kontynuować swoje błyskawiczne postępy. Już teraz modele językowe, które trzy lata temu rozwiązywały zagadki na poziomie ośmiolatka, osiągnęły poziom, gdzie "rozwiązują zagadki logiczne tak jak ośmiolatek, no albo nawet lepiej". To rodzi pytania o naszą rolę w przyszłości i o to, czy nasze ludzkie zdolności wkrótce nie okażą się niewystarczające w obliczu rosnącej potęgi AI.
Bezpieczeństwo, Alignment i Wstrząsy w OpenAI
Rozwój AI niesie ze sobą nie tylko ekscytujące możliwości, ale i poważne wyzwania, zwłaszcza w kwestii bezpieczeństwa i alignmentu, czyli zgodności celów AI z wartościami ludzkimi. Słyszałeś o "zrywach w OpenAI" czy odejściach kluczowych badaczy? To niepokojące sygnały, które pokazują, że nawet wiodące firmy technologiczne borykają się z dylematami etycznymi i potencjalnymi zagrożeniami. Andrej Karpaty, były szef Tesli, mówił o problemie "halucynacji" w AI, czyli sytuacji, gdy modele "jak nie wiedzą co odpowiedzieć, to gadają bzdur". To pokazuje, że mimo imponujących zdolności, AI wciąż ma swoje niedoskonałości, które mogą prowadzić do nieprzewidzianych konsekwencji.
Różne Perspektywy na Ryzyko AI
W kwestii ryzyka związanego z AI, świat dzieli się na dwa obozy:
- Ostrzeżenia przed zagrożeniami: Tacy giganci jak Geoffrey Hinton, nazywany "ojcem chrzestnym AI", ostrzegają przed ryzykami porównywalnymi do wojny nuklearnej, wskazując na potencjalne zagrożenia egzystencjalne. To naprawdę daje do myślenia, prawda?
- Optymizm i wiara w technologię: Z drugiej strony, są tacy jak Yann LeCun, który wierzy w możliwość rozwiązania tych problemów poprzez dalszy rozwój technologiczny. Jak mówi prof. Dragan, "zawsze to jest jakiś kompromis. Zawsze trzeba się decydować jakie dane chcemy kompresować."
To pokazuje, że nie ma jednej, łatwej odpowiedzi na pytanie o przyszłość AI. Jedno jest pewne – czeka nas fascynująca, ale i pełna wyzwań podróż. Kluczowe jest, abyśmy, jako społeczeństwo, byli gotowi na te zmiany i aktywnie uczestniczyli w kształtowaniu etycznych i bezpiecznych ram dla rozwoju sztucznej inteligencji.
Conclusion
Rozwój sztucznej inteligencji, choć nieustannie fascynujący, rodzi głębokie pytania o granice poznania – zarówno maszyn, jak i naszego własnego. Profesor Dragan zmusza nas do refleksji, byśmy zamiast bezkrytycznie przyjmować dogmaty, testowali rzeczywiste zdolności AI za pomocą wymyślonych danych i podważali pozorne "zrozumienie" jej działania. Pamiętajmy, że mimo zaawansowanych algorytmów, prawdziwa istota mechanizmów wewnętrznych często pozostaje dla nas enigmatyczna.
Nie pozwólmy, by błędne narracje o AI ukształtowały naszą przyszłość. Zachęcamy do aktywnego uczestnictwa w tej kluczowej debacie, do krytycznego myślenia i odważnego formułowania własnych opinii. To od nas zależy, czy sztuczna inteligencja będzie narzędziem, czy też niekontrolowaną siłą.
Czy po wysłuchaniu tej rozmowy zmieniasz swoje zdanie na temat tego, co oznacza "rozumienie" działania sztucznej inteligencji, i czy uważasz, że kiedykolwiek w pełni ją zrozumiemy? Podziel się swoimi refleksjami w komentarzach – kształtujmy przyszłość AI razem, z otwartym umysłem i odwagą kwestionowania.