Зашто данашњој АИ још увек недостаје истинске интелигенције
14:35 11.08.2024 (Освежено: 17:27 11.08.2024)
© Sputnik / Maksim Bogodvid
/ Пратите нас
Све масовнија употреба генерисане вештачке интелигенције подстакла је интензивне спекулације о будућности технологије и њеним импликацијама на човечанство. Директор једне од водећих руских институција за компјутерско истраживање пружа увид у то где се технологија данас заиста налази.
Огромна моћ модерног рачунарског хардвера и способност обраде огромне количине података омогућили су велике кораке у генеративној вештачкој интелигенцији, али је пред њом још увек дугачак пут до достизања стања које би велики филозофи описали као „праву аутономију“ и „способност резоновања“, каже др Арутјун Аветисјан, директор Института за системско програмирање Руске академије наука.
„Савремена вештачка интелигенција се састоји од судова заснованих на искуству, на емпиријским информацијама. Пошто постоји много емпиријских информација (јер има много дигиталних података), и пошто су се суперрачунарски ресурси и алати изузетно развили последњих година, АИ процене могу бити веома високог квалитета – до тачке у којој особа, када комуницира , можда неће разумети да ли разговара са роботом или са људским бићем“, објаснио је Аветисјан, водећи руски специјалиста у области системског програмирања.
Генеративна АИ је направила велики напредак у овом правцу, али није прешла праг који су зацртали математичари и филозофи када је реч о стварању рачунарских система способних за истинско, независно расуђивање и способност размишљања попут човека, рекао је професор, указујући на аргументе које је изнео немачки филозоф из 18. века Емануел Кант.
„Кант је рекао да сво знање почиње искуством, а да у исто време то искуство никада неће гарантовати истинску универзалност. Тиме је поставио одређена ограничења, а ако узмемо његова главна дела, он је веровао да је једно од главних својстава разума руковање априорним знањем. Шта је априорно знање? Знање које је независно од искуства“, објаснио је др Аветисјан.
У том смислу, академик је истакао да данас „не постоји знање у савременој вештачкој интелигенцији које је апсолутно независно од искуства“.
„Ако узмемо у обзир да је слаба вештачка интелигенција она која је заснована на искуству, а јака вештачка интелигенција заснована на разуму, у овом смислу, користећи Кантове дефиниције, још увек смо веома далеко од јаке вештачке интелигенције“, наглашава он.
Наравно, како каже, водећи умови раде у том правцу и појава јаке вештачке интелигенције је могућа у неком тренутку, али не верује да ће се то догодити у блиској будућности – било у наредним годинама, следећој деценији или чак за животног века данашњих одраслих људи.
Модели отворене архитектуре за истински отворену АИ
Стога су Аветисјан и Институт за системско програмирање усредсредили своје ресурсе и енергију на проблеме у вези са слабом вештачком интелигенцијом – простор у којем дефинитивно има много простора за раст и многа питања, како техничка тако и друштвена, којима тек треба да се позабаве, а међу којима су и она везана за безбедност и поверење.
У данашњем свету, објаснио је професор, невиђена доступност стандардизоване рачунарске снаге и велике количине информација омогућили су чак и недовољно напредним математичким методама да „постигну веома озбиљне резултате“ користећи такозвани генеративни или модел АИ заснован на великој количини информација.
„Будућност технологије лежи у њеном масовном усвајању од стране компанија и купаца, и исто тако важно, истински отвореној архитектури“, нагласио је академик.
„Данас, читави привредни сектори узимају софтверска решења из једног 'заједничког фонда' и примењују их у својим земљама, претварајући их у специфичне технологије. Све ово је „уоквирено“ идејама које се односе на економију сарадње, где продуктивност човека или научника расте не двоструко, већ за неколико редова величине“, рекао је Аветисјан.
Он је приметио да је ГитХаб платформа за програмере – која омогућава креаторима да креирају, чувају, управљају и деле свој код, највећа платформа за колаборативни развој на пројектима отвореног кода, са својом корисничком базом која је порасла са пет милиона на више од 100 милиона људи широм света.
„Сви они истовремено стварају нове технологије и знање. Из овога морамо да научимо да креирамо производе и да будемо технолошки независни“, рекао је академик, указујући на развој десетина оперативних система заснованих на Линуксу од стране руских програмера који су се показали непроцењиви за руску индустрију.
„Немогуће је такмичити се затварањем система, јер нећете моћи да прикупите неопходну количину знања и особља на једном месту“, нагласио је Аветисјан, изразивши уверење да ће се АИ модели затворене архитектуре попут ОпенАИ, ЧетГПТ и други неизбежно сусрести са конкурентним отвореним моделима, при чему су ови други били витални за појаву сигурне генеративне АИ архитектуре.
„Ниједна земља на свету, ни ми ни Сједињене Државе неће моћи независно да развије широк спектар конкурентних технологија. То не значи да треба безглаво заронити у пројекте других људи и покушати да се некако крећемо у истом правцу као и они. Напротив, морамо да креирамо сопствене репозиторије знања у отвореном режиму, које нису одвојене од светске заједнице, већ су једноставно поузданије, сигурније, где постоји гаранција да им приступ неће бити ограничен“, рекао је академик.
Да би се то десило, Русији је потребан сопствени „алат“ за развој, финансијски ресурси и организационо разумевање потребни за ублажавање ризика, максимизирање приноса и обезбеђивање протока знања у земљу, рекао је Аветисјан, истичући да је Институт за системско програмирање већ развио низ алата као што су Svace и Crusher, за решавање рањивости помоћу главних генеративних АИ алата као што су PyTorch и TensorFlow, и поделио их за побољшање ових система.
У том смислу, др Аветисјан је заговорник „вештачке интелигенције од поверења“, коју он дефинише као вештачку интелигенцију за коју постоји и доступна документација која описује механизме њеног рада.
„Таквих докумената још нема о вештачкој интелигенцији. Али овај процес је већ покренут широм света“, рекао је Аветисјан, указујући на напоре нација да уведу прописе за ублажавање ризика од вештачке интелигенције, максимизирање отворености и обезбеђивање етичког понашања.
„Ако се вратимо на реч 'поверење' из перспективе вештачке интелигенције, морамо дефинисати шта значи развити АИ од поверења - од дизајна, анализе података и библиотека које користимо (тзв. оквири) до анализе модела спремних за идентификацију рањивости и недостатака“, рекао је Аветисјан.
Штавише, када је реч о забранама, потребно је обезбедити да о овим питањима не одлучују само ИТ стручњаци или математичари. "Они треба да учествују, али морају да буду укључени стручњаци из хуманистичких наука, јер ми неке ствари видимо другачије“, нагласио је професор.
„Ако не постоје технологије контроле може се потписати било која декларација, али она ће бити бесмислена. Мора постојати разумевање ситуације [међу властима] и даљи развој. И у Русији га имамо. Влада је још 2021. године покренула Центар за истраживање вештачке интелигенције у оквиру Института за системско програмирање Руске академије наука, док је глобални регулаторни тренд почео тек 2023. године“, рекао је Аветисјан, указујући на напоре који се сада предузимају у Европској унији и Сједињеним Државама у овом правцу.
Погледајте и:
