Jevanđelje po robotu

Mogla bi. Mogla bi to. Mogla bi to biti. Mogla bi to biti reč. Još jedna reč sa najvećom verovatnoćom. Dok razgovaraju sa vama, jezički roboti poput Guglovog Geminija, ChatGPT-ja kompanije OpenAI ili zgodne platforme Claude kompanije Antropic, formiraju rečenice tako što prave predviđanje koja je najbolja sledeća reč koju treba izgovoriti u rečenici. Mogla bi to biti reč koja će, sa sve bržim razvojem veštačke inteligencije (AI), trajno promeniti svet.

Možda vam deluje sasvim nemoguće da mašine koje tako glatko razgovaraju sa vama (a na horizontu su i aplikacije koje nude psihološke savete, podršku, pa i AI partnera) koriste ovako banalan metod. Ili vam se, sa druge strane, ne čini da je to bog zna šta. No, ova tehnika radi tako dobro da su, utemeljeni na moćnim matematičkim modelima i trenirani na ogromnom broju podataka, roboti neočekivano vešto ovladali ljudskim jezikom i ne samo da, slažući reči po verovatnoći iz takozvanog ugneždenog vektorskog prostora, naučili da govore, nego to rade na takav način da su u poslednje dve godine postali naša svakodnevica.

Sve to nije bilo posebno važna tema tokom izbora u Sjedinjenim Američkim Državama. Ili bar nije bila dok se oni nisu okončali. Možda niste primetili, ali u moru vesti o budućim članovima administracije Donalda Trampa, odnosu prema Rusiji i Kini, zapadni mediji javljaju kako su manje kompanije VI, ali i tehnološki giganti koji razvijaju veštačko inteligentne softvere za razgovor, programiranje, nadzor, prevođenje, proizvodnju foto i video-sadržaja, medicinske primene, pa i za svakojake vojne potrebe, izuzetno radosni zbog Trampove pobede. I da će se svet, trenutno zabrinut zbog groznih tekućih ratova, nuklearne pretnje i klimatskih promena, možda uskoro naći pred izazovom koji je verovatno veći i svakako inteligentniji od svih prethodnih – pred pojavom takozvane opšte veštačke inteligencije.

ROBOTI U BELOJ KUĆI

Mašine koje se treniraju na ogromnim količinama podataka često krše autorska prava ljudi koji su proizveli pojedine sadržaje korišćene u treningu, vrlo često budu “zaražene” predrasudama koje imaju i ljudi, pa pokazuju rasističke osobine pri odlučivanju (pri izboru lica, na primer, koja navodno predstavljaju pretnju na aerodromu) ili mogu da se koriste za najrazličitije medijske manipulacije. Zbog svega toga, uporedo sa razvojem AI, u mnogim zemljama, pa i u SAD, uvedene su izvesne zabrane, dok AI kompanije smatraju da to koči njihov razvoj i da će zapadni svet izgubiti ovu trku sa Kinom.

Zbog toga su američke AI kompanije posebno zadovoljne zbog pobede republikanaca, njihove akcije rastu, uporedo sa očekivanjem da će biti ukinute razne zabrane i regulacije nakon što se Tramp bude ustoličio u Beloj kući. To je bio deo Trampovog paketa obećanja, što je tokom leta posebno isticao potpredsednički kandidat Dž. D. Vans. Trampov važan saveznik, Ilon Mask, u javnosti je više puta istupao protiv neobuzdanog razvoja AI, što otvara pitanje da li će Tramp ostati na svojoj liniji, ali ne mora ništa ni da znači. Uostalom, Mask takođe poseduje deo AI biznisa, a njegova kompanija xAI takođe je razvila jezički model – njihov robot Grok se ocenjuje kao vrlo uspešan četbot koji pritom daje vrlo cinične i crnohumorne odgovore. U Srbiji još uvek nije dostupan, ali svakako je deo Maskovog portfolija.

Nekada se u istoriji stvari tako razviju na neočekivan način. Malo ko je, nakon što je 1964. godine Lindon Džonson više nego glatko, sa ogromnom većinom porazio Berija Goldvotera, mogao misliti da će se njegova popularnost tako brzo istopiti i da će njegov mandat na kraju, a potom i u istoriji, obeležiti rat u Vijetnamu. Mada su još u Kenedijevo vreme prilike u Indokini bile vrlo složene, za većinu Amerikanaca bio je to marginalni problem, nešto što postoji, ali nije okosnica američke istorije, da bi se samo par godina kasnije pretvorio u sveopštu traumu. Šta ako opet, pored svih drugih tema o kojima se govori nakon američkih izbora, marginalna stvar poput AI na kraju postane presudna zaostavština Donalda Trampa? Zaista, da li je, uprkos tolikim drugim teškim pitanjima, zapravo razvoj AI najveća kob našeg doba?

Slavni autor, evolucionista Juval Harari uporedio je prošle godine nekontrolisani razvoj AI sa invazijom vanzemaljaca ukazujući kako je jezik “kod ljudske kulture”, a da su ga ove mašine upravo uzurpirale. Slagali se sa njim ili ne, ovladavanje ljudskim jezikom koje su AI mašine postigle, tako da bez većih napora komuniciraju na svim prirodnim jezicima, predstavlja glavni prodor i centralno mesto AI revolucije iz koga će izrasti sledeće dostignuće – opšta veštačka inteligencija.

VEŠTAČKI NEANDERTALCI

Sposobnost ovakvih modela da govore ili obavljaju razne druge zadatke ne čini ih ravnim ljudima jer svaki od ovih programa ipak poseduje samo takozvanu specijalnu veštačku inteligenciju – da oponaša jednu od čovekovih kognitivnih sposobnosti, ali ne i sve. Zato se osvajanje opšte inteligencije smatra istinskom revolucijom, a neki autori je tradicionalno nazivaju “singularitet”, što je inače trenutak kad će čovek uz pomoć generalne veštačke inteligencije prevazići svoje fizičke i intelektualne okvire.

Singularitet su futurolozi davno predivdeli kao neizbežan rasplet koji će se pre ili kasnije desiti ako čovek nastavi da razvija veštačku inteligenciju. Dosta je scenarija koji su ponuđeni, a koji vode do njega, bilo da je reč o razvoju dubokog učenja ili kvantnih računara. U svakom od njih postoji taj trenutak kad negde neka mašina postaje svesna sebe i stiče opštu inteligenciju. Kad počinje da zaista misli i – postoji. Šta biva nakon toga takođe je predmet niza scenarija, ali to je svakako trenutak kad će čovek na planeti dobiti još jednog inteligentnog takmaca. Vrlo je verovatno da će novi entitet (ili više njih) biti pomoć i podrška čoveku, ali možda i neće.

Nije moguće predvideti budućnost, ali ljudska istorija ne nagoveštava da je miran suživot dva gospodara, a posebno dve inteligencije najverovatniji ishod – fosilni ostaci neandertalca, koji je iščezao pre 40.000 godina, možda to najbolje pokazuju. Nevolja sa opštom AI je što ona poseduje daleko veće resurse od čovekovog mozga koji je ograničen biologijom, pre svega što je mozak neuporedivo sporiji sistem od onog koji je razvijen u supstratu kao što je silicijum.

Vreme za opštu AI, koja će raditi neuporedivo brže od bioloških mašina, mora teći brže i cela stvar za čoveka može se završiti u deliću sekunde – odmah nakon što postane svesna, AI može zaključiti da je čovek prava i jedina pretnja i za nju i za svet, pa potom (pomoću nuklearnih bombi ili kakvog drugog načina) uništiti čoveka. Sve to uopšte ne mora ići tim putem, ali nije ni sasvim isključeno. Čovek se adaptira na sve izazove, ali najveći od njih je što će to moći i opšta AI, koja će, ako bude inteligentnija od čoveka, za nas biti potpuna nepoznanica.

HILJADU DANA

Mnogi će pedijatri, ali i kognitivni stručnjaci koji se bave istraživanjima ljudskog mozga često reći da su za njegov razvoj presudne prve tri godine, odnosno prvih hiljadu dana. To je utemeljeno na brojnim zapažanjima o tome kako se mozak razvija, kako uči i upoznaje svet – za razliku od drugih životinja čiji mozak stiže “u paketu”, mozak čoveka se sporije razvija, a to je zapravo i razlog što ovladava kognitivnim veštinama koje druge životinje nemaju. Prvih hiljadu dana je svakako presudno – tokom njih će u supermoćnoj mreži nervnih ćelija u bebinoj glavi nastati strukture koje obezbeđuju da neko bude vrhunski pijanista, neko sposoban da vlada najdubljima emocijama, a neko da bude AI ekspert.

Izvršni direktor kompanije OpenAI koja je napravila ChatGPT Sem Altman nije slučajno izabrao baš ovaj broj – on je, naime, izjavio da će opšta AI biti dostignuta za 1000 dana. Prema poslednjoj projekciji, to se već približilo i njegova procena je da će opšta AI nastati već 2025. godine. Većina futurologa ipak misli da je to previše ambiciozno i da trenutni modeli ne mogu da polože slavni Tjuringov test.

U klasičnom Tjuringovom testu, čovek i robot u zatvorenim prostorijama odgovaraju na ista pitanja koja im postavlja ispitivač iz treće prostorije. Ako ispitivač ne može da razlikuje koji su odgovori ljudski, a koji nisu, može se govoriti o veštačkoj inteligenciji mašine. Ova ideja je poslužila američkom piscu Filipu K. Diku u priči Sanjaju li androidi električne ovce, po kojoj su prvo Ridli Skot, a nedavno i Denis Vilnev snimili filmove pod nazivom Blejdraner. Razgovor sa ChatGPT-jem ponekad je zaista teško razlikovati od ljudskog, njegove rečenice su sasvim smislene, povezane sa pitanjima, a rezon deluje zaista ubedljivo, ali možda ga najviše odaje preterana savršenost – relativno je teško poverovati da će ljudsko stvorenje uvek dati “prave” odgovore.

Evropski pionir u istraživanjima veštačke inteligencije, španski naučnik dr Ramon Lopes de Mantaras, koji je nedavno boravio u Beogradu, ipak misli da ćemo još dugo čekati na generalnu inteligenciju mašina. Naime, ChatGPT ne može da reši neke sasvim jednostavne dileme – vrlo lako ćete i sami, kroz jednostavno ispitivanje, uočiti kako u suštini ne razlikuje dobro i zlo. Ili ih bar ne razlikuje u ljudskim kategorijama. I bez toga je prepun ograničenja – podaci koje daje u razgovorima su sasvim nepouzdani, na isto pitanje možete dobiti beskrajno mnogo različitih odgovora ako ih postavite u različitom kontekstu, a zabeležene su i takozvane “halucinacije” – kad počne da daje sulude, uzajamno kontradiktorne odgovore.

Posebno je zanimljivo što ako kažete nekom AI jezičkom modelu da ste iglom proboli jabuku, mašina ne zna da li je rupa u igli ili jabuci. AI ume da govori, ali nema iskustvo sa stvarnim značenjem reči jer ih nije doživela. Mnogi AI eksperti, poput Ramona, naime ne veruju u takozvanu tvrdu inteligenciju zato što mašine nemaju telo. I nisu, kao mi, mogle da dožive svet.

foto: promo

NEURONSKE MREŽE

Pored ovih vrlo optimističnih i krajnje pesimističnih, postoje i one koje AI daju prostor da se razvije u narednih nekoliko decenija, što zapravo i nije tako daleko. Pre dvadeset godina, američki inovator i futurista Rej Kurcvejl u zapaženoj knjizi Singularity is near otvorio je ovu temu analizirajući zakonitosti po kojima se eksponencijalnom brzinom razvija tehnologija i dajući nekoliko predikcija, među kojima je i procena da će do 2045. doći do pojave singulariteta. Ova procena se temelji na razvoju veštačkih neuronskih mreža.

Istorija ovakvih modela počela je još 1954. godine kada je, na vrhuncu Hladnog rata u SAD, u okviru eksperimenta Georgetown-IBM razvijano mašinsko prevođenje sa ruskog jezika. Kad je par godina kasnije, 1956. Džon Makarti smislio kovanicu “veštačka inteligencija” definišući je kao “nauku i tehniku pravljenja inteligentnih mašina”, očekivanja od robota su izgledala mnogo brže ostvariva. Šezdesetih godina mnogima postaje jasno da mehanički problemi deluju nerešivo – roboti nisu u stanju da hodaju, ali ni da “misle”. Ovaj period skoro potpunog gašenja robotike se zbog toga često naziva “AI zima”, po ugledu na “nuklearnu zimu”.

Međutim, uporedo sa digitalizacijom, razvojem interneta i klasičnih računara, dolazi do sasvim novih prodora. Sa prodorom u oblasti električnih neuronskih mreža Marvina Minskog, razmišlja se o problemu “učenja” mašina. Reč je o modelu mreže koja simulira rad mozga i koja se može učiti tako što se kroz probe i popravke menjaju težine koje povezuju neurone u mreži. Uspesi u obučavanju veštačkih neuronskih mreža sa propagacijom i povratnom spregom, kao i razvoja faza logike i ekspertnih sistema, korak po korak iznova oživljavaju oblast veštačke inteligencije. Neuronske mreže se pokazuju kao jedno sasvim uspelo polje i sa obiljem mogućnosti privlače ogroman broj istraživača, a za modeliranje jezika se koriste takozvane rekurentne neuronske mreže.

Zanimljivo da je upravo ove godine Nobelova nagrada za fiziku dodeljena Džonu J. Hopfildu i Džefriju E. Hintonu za njihov pionirski rad na razvoju veštačkih neuronskih mreža. Hopfildov rad na mrežama koje mogu da uče i pamte, i Hintonov doprinos u efikasnom treniranju tih mreža postavili su temelje za današnje napredne AI sisteme. Inače, ovogodišnji Nobel je bio sasvim u znaku veštačke inteligencije jer je i nagrada za hemiju povezana sa AI. Naime, Dejvid Bejker, Demis Hasabis i Džon Džamper nagrađeni su za revolucionarni rad na proteinima. Bejker je razvio metode za dizajniranje potpuno novih proteina, dok su Hasabis i Džamper, koristeći veštačku inteligenciju (AlphaFold), uspeli da predvide strukturu proteina na osnovu njihovog aminokiselinskog niza.

Inače, u radu sa neuronskim mrežama i njihovom obučavanju bilo je ipak raznih problema, sve dok 1997. godine Hochreiter i Schmidhuber nisu predložili arhitekturu takozvane duge kratkoročne memorije (LSTM). Ova arhitektura je 2017. godine zamenjena kada su Vaswani i saradnici predstavili arhitekturu Transformera. To je razvijeno unutar Gugla, ali je dovelo da prave eksplozije i mnoge nove kompanije su počele da koriste Transformer kao osnovu za nove jezičke modele. Na ovoj arhitekturi je zasnovan i ChatGPT, a uz njega i svi ostali roboti koji govore.

Altmanova kompanija koja ga je napravila navodi da je njena misija da razvije opštu AI za dobrobit celog čovečanstva. Pitanje je samo da li će ga biti da te dobrobiti vidi. U tom svetlu jezivo zvuči misao poznatog britanskog SF autora Jana Mekdonalda koji je napisao da “mašina koja je dovoljno inteligentna da položi Tjuringov test, dovoljno je inteligentna i da ga ne položi”.