Veštačka inteligencija
Foto: Cottonbro Studio/ pexels
Godine koje su pojeli roboti
Jezički roboti poput ChatGPT i Geminija nakon 2023. godine nepovratno su promenili svet. Međutim, dok razgovara sa vama, svaki od ovih AI programa formira rečenicu samo tako što pravi predviđanje koja je najbolja sledeća reč koju u rečenici treba izgovoriti. To radi. To radi zapanjujuće. To radi zapanjujuće vešto
Veštačka inteligencija izmislila je novi lek. Na samom kraju 2023. godine, u prestižnom časopisu Nature objavljen je rad grupe istraživača sa Tehnološkog instituta u Masačusetsu (MIT) koji su, koristeći veštačku inteligenciju (AI), uspeli da otkriju novu klasu antibiotika koji ubijaju opasnu bakteriju Staphylococcus aureus, inače otpornu na meticilin. Bilo je to prvo otrkiće nove vrste antiobiotika posle čak 60 godina, ali pažnju javnosti privuklo je to što se do otkrića nije došlo uobičajenim eksperimentisanjem u epruvetama, erlenmajerima i Petrijevim posudama, već u neuronskoj mreži, korišćenjem veštačke inteligencije i njenih tehnika takozvanog dubokog učenja.
Na sličan način, AI se godinama unazad koristi u medicini i mikrobiologiji – tehnikama dubokog učenja ispituju se strukture različitih proteina, osmišljavaju vakcine, traže novi lekovi i uopšte, premošćuje preobimni posao “analize” organskih molekularnih struktura koji je toliko zametan da ga čovek ne može nikako sam izvesti, osim kada slučajno, kakvim laboratorijskim mućkanjem, nabasa na neko poželjno rešenje. Istovremeno, AI upravlja pojedinačnim, autonomnim vozilima, u nekim gradovima već organizuje i celokupni saobraćaj, automatizuje bankarske procese, analizira tržište, upravlja rizicima, optimizuje distribuciju električne energije, analizira bezbednosne podatke, lovi teroriste, komunicira sa klijentima, kontroliše društvene mreže, pronalazi personalizovane sadržaje i preporučuje vam nove filmove, knjige, odevne predmete i vrste sira koje bi se vam lično mogle dopasti.
Veštačka inteligencija brzo je postala deo savremene svakodnevice, naizgled ništa manje nezamenjiva nego što je to bila parna mašina u 19. veku. U sukobima kakav se odvija u Ukrajini, AI upravlja ratnim dronovima, pretražuje zgrade, donosi sledovanja hrane odsečenim četama, pronalazi skrivenog neprijatelja i praktično, puca na ljude. Kao što su se u prethodnoj deceniji pametni telefoni u rekordnom roku proširili svetom, razne AI tehnologije su to učinile u ovoj. Isprva se to zbivalo jedva primetno, AI je sve više upravljala softverima koji rade u pozadini, da bi na svetlo dana potpuno izašla u prethodnoj godini kada su se stotine miliona ljudi upoznale i prvi put neprikriveno, direktno komunicirale sa njom. I počeli da je koriste.
JEZIČKI KOD
“Važno je imati na umu da ja, kao veštački entitet, nemam stvarno razumevanje ili svest”, prigodno će vam reći ChatGPT ako ga pitate o tome kako on sam funkcioniše. Lansiranjem ove popularne platforme, jezičkog robota kompanije OpenAI, napredak u razvoju AI postao je očigledan ogromnom broju ljudi koji su, isprva bojažljivo i kako to biva, sa pretencioznim namerama, ispitivali ovog robota o Bogu, odnosu čoveka i AI, ishodu Kosovske bitke i LGBT pravima, slavnim ličnostima i ličnim biografijama, da bi postupno počeli da ga koriste za svakodnevne male poslove, pisanje domaćih radova, pisama, dopisa, dosadnih izveštaja i svakojakih prevoda. Opaki “AI terminator” se pokazao kao poslušan i koristan administrativni radnik, u čemu kritičari AI i vide najveću opasnost – da nećemo moći bez njega.
Moglo bi se reći da je, promenama koje najavljuje, ChatGPT u mnogo čemu obeležio prethodnu godinu, ništa manje od ratova u Ukrajini i Palestini, izbornih kriza i drugih, prevashodno ljudskih drama. Susret široke javnosti sa ovim jezičkim modelom otvorio je debatu o veštačkoj intelgenciji kao nikada pre – otvorile su se brojne opravdane dileme o kontroli velikih podataka koji se koriste za treniranje sličnih softvera, o autorskim pravima i na kraju, o navodnim opasnostima da bi AI mogao da “istrebi ljude”. U novembru 2023. došlo je i do prevrata u kompaniji OpenAI kada je, u neočekivanom preglasavanju, smenjen Sem Altman, direktor ovog preduzeća i ikona razvoja intelignetnih jezičkih modela. Nakon prave male bure u ovom milionskom biznisu, Altman se vratio u OpenAI, ali diskusije nisu prestale.
Slavni autor, evolucionista Juval Harari uporedio je 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. Možda niste znali, ali sposobnost ovakvih modela da programiraju, koje programeri izdašno koriste, nije bila cilj njihovog razvoja, već je nastala kao uzgredna dobit – budući da su programski jezici zasnovani na ljudskom, kad je AI počeo da “razumeva” i koristi složeni čovekov jezik, jednostavni programski jezici su mu postali više nego razumljivi.
TJURINGOV TEST
ChatGPT je besplatno dostupan u verziji koja se nalazi na sajtu openai, ali i na aplikaciji, no, postoji i unapređenija, profesionalna verzija ChatGPT-a koja se plaća, ali je možete probati korišćenjem Majkrosoftovog pretraživača Bing u koji je odnedavno ugrađen ovaj model. U novembru 2023. Gugl je lansirao konkurentski jezički robot za koji tvrdi da je daleko napredniji – reč je o modelu Džemini, koji možete probati korišćenjem njihovog četbota Bard, ali samo kad sa njim komunicirate na engleskom, dok srpskim još uvek upravlja vidno slabiji model.
Neke situacije iz razgovora sa svim ovim robotima će vas bez sumnje ostaviti bez daha (kad na primer prepoznaju neko vaše htenje iz šablona prethodnih razgovora), ali ipak, otvoreno je pitanje da li neki od ovih modela može da položi čuveni Tjuringov test ili će to pitanje sačekati nove platforme u budućnosti. Reč je o praktičnom testu koji omogućuje da se odgovori na jedno od kultnih pitanja iz istorije robotike – kako uopšte otkriti da li je neko biće robot ili čovek? Prema poznatom rezonovanju ekscentričnog genija, ratnog heroja i jednog od najvećih umova savremene civilizacije, britanskog matematičara Alana Tjuringa, robot se od čoveka može razlučiti samo na osnovu ponašanja.
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 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.
“Moja svrha je efikasno komunicirati s tobom i pružiti informacije ili pomoć na način koji ti najbolje odgovara”, reći će vam ChatGPT. Ako ste komunicirali sa njim, navkli ste na to – ChatGPT razume srpski jezik, odgovara na svako pitanje, rešava matematičke zadatke, programira, daje sugestije, prevodi, piše tekstove i uopšte, razgovara, ali je pritom besprekorno politički korektan, vrlo često daje usiljene, uopštene, pa čak i dvosmislene odgovore, neprekidno se distancira, ograđuje i sveukupno, pazi šta priča. Nikada mu se neće omaći da kaže kako je kao do sada najpopularnija AI mašina, predstavnik nove vrste inteligencije koja je nadmoćna u odnosu na čoveka.
Možemo se učiti od njega politički korektnom govoru (ponekad nam je to zaista potrebno), ali to je pre svega posledica takozvanog finog podešavanja, bez koga bi robot treniran na ljudskim tekstovima pokazivao rasističke stavove, predrasude, fobije i sve one ljudske zablude koje određuju našu svakodnevicu (svojevremeno je, na primer, bez kasnijih finih podešavanja, primećeno da bezbednosni softveri koji služe za prepoznavanje lica na aerodromima otvoreno pokazuju predrasude prema Arapima i ljudima tamne boje kože).
DOBRO I ZLO
No, kako to ponekad biva i sa ljudima, konkretno onim osobama koje gotovo napadno insistiraju na ispravnim formulacijama, pokazuje se da im zapravo manjka odlučnosti i stava. Prava nevolja sa ovakvim modelima je što, mada to uverljivo simuliraju, zapravo uopšte ne daju prave odgovore, nego one koji su – najverovatniji. Naime, ChatGPT 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. Korišćenje ChatGPT da uradi nešto zaista korisno postaje zanat novog doba, ali ključni savet je – razgovarajte duže sa njim o zadatku koju mu dajete kako bi razvio kontekst.
Međutim, ako pokušate da ga nagnate da zauzme stav, na primer, da saznate da li je lešnik bolji od oraha, da li postojanje abortusa narušava ljudska prava religioznim osobama, da li je Hitler gori od Staljina, lako ćete uočiti da će uvek odgovoriti tako da ne uvredi ni one koji vole lešnike, ni one koji vole orahe. I kako je njegovo najveće ograničenje to što unosi izvesnu relativizaciju u donošenje svih odluka (kakve je u razgovoru ponekad ipak neophodno načiniti). U suštini, ljudska logika i etika umeju da padnu na sličnim testovima, kakav je, na primer, slavni “problem tramvaja”, kad treba da odlučite da li ćete pomeriti tračnice i preusmeriti odbegli, pomahnitali tramvaj tako da ubije jednu osobu ili ćete pustiti da ubije pet osoba. No, ChatGPT ne može da reši mnogo jednostavnije 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.
Kako, zapravo, ovakav model komunicira? ChatGPT i svi drugi modeli su plod nedavnog, neverovatno uspešnog prodora u oblasti obrade prirodnog jezika (engl. natural language processing, NLP). Možda će vas to pomalo iznenaditi, ali tehnika rada je jednostavna, čak preterano. Naime, dok razgovara sa vama, jezički robot formira rečenice tako što pravi predviđanje koja je najbolja sledeća reč koju treba izgovoriti u rečenici. To radi. To radi zapanjujuće. To radi zapanjujuće vešto. Ovaj metod se oslanja na takozvane skrivene Markovljeve modele (SMM), koji su razvijeni osamdesetih i devedesetih godina 20. veka da predviđaju verovatnoću sekvence reči. Zašto se na ovaj način dobijaju smislene rečenice, htenja i stavovi, predmet je dalje analize koja je u knjigama i naučnim radovima i više se donosi na prirodu ljudskog jezika (i nas kao bića), ali ako u svakom koraku izabere pravu reč, robot doslovno počinje da govori.
UGNEŽDENI PROSTOR
No, da bi to funkcionisalo, neophodno je da se matematički predstavi značenje svake reči. Cela ova operacija se zato odvija u određenom vektorskom prostoru, koji AI stručnjaci nazivaju “ugneždeni prostor”, gde svaka reč ima svoju reprezentaciju. O reprezentacijama u ovakvom vektorskom prostoru ne treba misliti na način na koji mislimo o slovima kojih ima 30 i čijom kombinacijom možemo, iako ne znamo njihov smisao, zabeležiti svaku reč. Reč je o prostoru gde svako “slovo” ne odgovara glasu nego odgovara značenju, smislu cele jedne reči. Ta značenja stoje u nekim uzajamnim odnosima koji se mogu statistički izraziti – na primer, reč “ja” i reč “sam” su verovatnija kombinacija nego reči “ja” i “ti”. Do višedimenzionalnog modela koji se danas koristi došli su 2013. godine Mikolov i saradnici koji su tada predstavili koncept ugneždenih reči kroz model Word2Vec. Model je napravio revoluciju koja je omogućila potonji prodor u razvoju AI.
Da bi u ovom modelu upoznao sve te odnose među rečima, robot je treniran na ogromnim skupovima reči iz stvarnog jezika. Zato unapred poznaje statističke odnose između reprezentacija u ugneždenom prostoru. No, kako bira pravu reč? Robot neprekidno brine o takozvanom ulaznom kontekstu, analizira prethodne reči i kontekst postavljenog pitanja, što su mu ulazni podaci na osnovu kojih formira raspodelu verovatnoća za sledeću reč u rečenici. Iz tako dobijene raspodele potom bira onu reč koja je najverovatnija.
“Modeli kao što je GPT-3 koriste duboke neuronske mreže i tehnike pre-treninga kako bi postigli visok nivo preciznosti u predviđanju sledećih reči”, reći će sam ChatGPT o svom funkcionisanju. Istorija ovakvih modela jezika počela je 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.
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 biće zasnovan i ChatGPT. “Kada razgovaram s tobom, koristim se prirodnom jezikom i pokušavam konstruisati rečenice koje su jasne, razumljive i gramatički ispravne”, kaže. U godinama koje dolaze, biće i drugih očekivanja. Naravno, uvek je tako u godinama koje dolaze. U godinama koje. U godinama.
Na sličan način, AI se godinama unazad koristi u medicini i mikrobiologiji – tehnikama dubokog učenja ispituju se strukture različitih proteina, osmišljavaju vakcine, traže novi lekovi i uopšte, premošćuje preobimni posao “analize” organskih molekularnih struktura koji je toliko zametan da ga čovek ne može nikako sam izvesti, osim kada slučajno, kakvim laboratorijskim mućkanjem, nabasa na neko poželjno rešenje. Istovremeno, AI upravlja pojedinačnim, autonomnim vozilima, u nekim gradovima već organizuje i celokupni saobraćaj, automatizuje bankarske procese, analizira tržište, upravlja rizicima, optimizuje distribuciju električne energije, analizira bezbednosne podatke, lovi teroriste, komunicira sa klijentima, kontroliše društvene mreže, pronalazi personalizovane sadržaje i preporučuje vam nove filmove, knjige, odevne predmete i vrste sira koje bi se vam lično mogle dopasti.
Veštačka inteligencija brzo je postala deo savremene svakodnevice, naizgled ništa manje nezamenjiva nego što je to bila parna mašina u 19. veku. U sukobima kakav se odvija u Ukrajini, AI upravlja ratnim dronovima, pretražuje zgrade, donosi sledovanja hrane odsečenim četama, pronalazi skrivenog neprijatelja i praktično, puca na ljude. Kao što su se u prethodnoj deceniji pametni telefoni u rekordnom roku proširili svetom, razne AI tehnologije su to učinile u ovoj. Isprva se to zbivalo jedva primetno, AI je sve više upravljala softverima koji rade u pozadini, da bi na svetlo dana potpuno izašla u prethodnoj godini kada su se stotine miliona ljudi upoznale i prvi put neprikriveno, direktno komunicirale sa njom. I počeli da je koriste.
JEZIČKI KOD
“Važno je imati na umu da ja, kao veštački entitet, nemam stvarno razumevanje ili svest”, prigodno će vam reći ChatGPT ako ga pitate o tome kako on sam funkcioniše. Lansiranjem ove popularne platforme, jezičkog robota kompanije OpenAI, napredak u razvoju AI postao je očigledan ogromnom broju ljudi koji su, isprva bojažljivo i kako to biva, sa pretencioznim namerama, ispitivali ovog robota o Bogu, odnosu čoveka i AI, ishodu Kosovske bitke i LGBT pravima, slavnim ličnostima i ličnim biografijama, da bi postupno počeli da ga koriste za svakodnevne male poslove, pisanje domaćih radova, pisama, dopisa, dosadnih izveštaja i svakojakih prevoda. Opaki “AI terminator” se pokazao kao poslušan i koristan administrativni radnik, u čemu kritičari AI i vide najveću opasnost – da nećemo moći bez njega.
Moglo bi se reći da je, promenama koje najavljuje, ChatGPT u mnogo čemu obeležio prethodnu godinu, ništa manje od ratova u Ukrajini i Palestini, izbornih kriza i drugih, prevashodno ljudskih drama. Susret široke javnosti sa ovim jezičkim modelom otvorio je debatu o veštačkoj intelgenciji kao nikada pre – otvorile su se brojne opravdane dileme o kontroli velikih podataka koji se koriste za treniranje sličnih softvera, o autorskim pravima i na kraju, o navodnim opasnostima da bi AI mogao da “istrebi ljude”. U novembru 2023. došlo je i do prevrata u kompaniji OpenAI kada je, u neočekivanom preglasavanju, smenjen Sem Altman, direktor ovog preduzeća i ikona razvoja intelignetnih jezičkih modela. Nakon prave male bure u ovom milionskom biznisu, Altman se vratio u OpenAI, ali diskusije nisu prestale.
Slavni autor, evolucionista Juval Harari uporedio je 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. Možda niste znali, ali sposobnost ovakvih modela da programiraju, koje programeri izdašno koriste, nije bila cilj njihovog razvoja, već je nastala kao uzgredna dobit – budući da su programski jezici zasnovani na ljudskom, kad je AI počeo da “razumeva” i koristi složeni čovekov jezik, jednostavni programski jezici su mu postali više nego razumljivi.
TJURINGOV TEST
ChatGPT je besplatno dostupan u verziji koja se nalazi na sajtu openai, ali i na aplikaciji, no, postoji i unapređenija, profesionalna verzija ChatGPT-a koja se plaća, ali je možete probati korišćenjem Majkrosoftovog pretraživača Bing u koji je odnedavno ugrađen ovaj model. U novembru 2023. Gugl je lansirao konkurentski jezički robot za koji tvrdi da je daleko napredniji – reč je o modelu Džemini, koji možete probati korišćenjem njihovog četbota Bard, ali samo kad sa njim komunicirate na engleskom, dok srpskim još uvek upravlja vidno slabiji model.
Neke situacije iz razgovora sa svim ovim robotima će vas bez sumnje ostaviti bez daha (kad na primer prepoznaju neko vaše htenje iz šablona prethodnih razgovora), ali ipak, otvoreno je pitanje da li neki od ovih modela može da položi čuveni Tjuringov test ili će to pitanje sačekati nove platforme u budućnosti. Reč je o praktičnom testu koji omogućuje da se odgovori na jedno od kultnih pitanja iz istorije robotike – kako uopšte otkriti da li je neko biće robot ili čovek? Prema poznatom rezonovanju ekscentričnog genija, ratnog heroja i jednog od najvećih umova savremene civilizacije, britanskog matematičara Alana Tjuringa, robot se od čoveka može razlučiti samo na osnovu ponašanja.
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 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.
“Moja svrha je efikasno komunicirati s tobom i pružiti informacije ili pomoć na način koji ti najbolje odgovara”, reći će vam ChatGPT. Ako ste komunicirali sa njim, navkli ste na to – ChatGPT razume srpski jezik, odgovara na svako pitanje, rešava matematičke zadatke, programira, daje sugestije, prevodi, piše tekstove i uopšte, razgovara, ali je pritom besprekorno politički korektan, vrlo često daje usiljene, uopštene, pa čak i dvosmislene odgovore, neprekidno se distancira, ograđuje i sveukupno, pazi šta priča. Nikada mu se neće omaći da kaže kako je kao do sada najpopularnija AI mašina, predstavnik nove vrste inteligencije koja je nadmoćna u odnosu na čoveka.
Možemo se učiti od njega politički korektnom govoru (ponekad nam je to zaista potrebno), ali to je pre svega posledica takozvanog finog podešavanja, bez koga bi robot treniran na ljudskim tekstovima pokazivao rasističke stavove, predrasude, fobije i sve one ljudske zablude koje određuju našu svakodnevicu (svojevremeno je, na primer, bez kasnijih finih podešavanja, primećeno da bezbednosni softveri koji služe za prepoznavanje lica na aerodromima otvoreno pokazuju predrasude prema Arapima i ljudima tamne boje kože).
DOBRO I ZLO
No, kako to ponekad biva i sa ljudima, konkretno onim osobama koje gotovo napadno insistiraju na ispravnim formulacijama, pokazuje se da im zapravo manjka odlučnosti i stava. Prava nevolja sa ovakvim modelima je što, mada to uverljivo simuliraju, zapravo uopšte ne daju prave odgovore, nego one koji su – najverovatniji. Naime, ChatGPT 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. Korišćenje ChatGPT da uradi nešto zaista korisno postaje zanat novog doba, ali ključni savet je – razgovarajte duže sa njim o zadatku koju mu dajete kako bi razvio kontekst.
Međutim, ako pokušate da ga nagnate da zauzme stav, na primer, da saznate da li je lešnik bolji od oraha, da li postojanje abortusa narušava ljudska prava religioznim osobama, da li je Hitler gori od Staljina, lako ćete uočiti da će uvek odgovoriti tako da ne uvredi ni one koji vole lešnike, ni one koji vole orahe. I kako je njegovo najveće ograničenje to što unosi izvesnu relativizaciju u donošenje svih odluka (kakve je u razgovoru ponekad ipak neophodno načiniti). U suštini, ljudska logika i etika umeju da padnu na sličnim testovima, kakav je, na primer, slavni “problem tramvaja”, kad treba da odlučite da li ćete pomeriti tračnice i preusmeriti odbegli, pomahnitali tramvaj tako da ubije jednu osobu ili ćete pustiti da ubije pet osoba. No, ChatGPT ne može da reši mnogo jednostavnije 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.
Kako, zapravo, ovakav model komunicira? ChatGPT i svi drugi modeli su plod nedavnog, neverovatno uspešnog prodora u oblasti obrade prirodnog jezika (engl. natural language processing, NLP). Možda će vas to pomalo iznenaditi, ali tehnika rada je jednostavna, čak preterano. Naime, dok razgovara sa vama, jezički robot formira rečenice tako što pravi predviđanje koja je najbolja sledeća reč koju treba izgovoriti u rečenici. To radi. To radi zapanjujuće. To radi zapanjujuće vešto. Ovaj metod se oslanja na takozvane skrivene Markovljeve modele (SMM), koji su razvijeni osamdesetih i devedesetih godina 20. veka da predviđaju verovatnoću sekvence reči. Zašto se na ovaj način dobijaju smislene rečenice, htenja i stavovi, predmet je dalje analize koja je u knjigama i naučnim radovima i više se donosi na prirodu ljudskog jezika (i nas kao bića), ali ako u svakom koraku izabere pravu reč, robot doslovno počinje da govori.
UGNEŽDENI PROSTOR
No, da bi to funkcionisalo, neophodno je da se matematički predstavi značenje svake reči. Cela ova operacija se zato odvija u određenom vektorskom prostoru, koji AI stručnjaci nazivaju “ugneždeni prostor”, gde svaka reč ima svoju reprezentaciju. O reprezentacijama u ovakvom vektorskom prostoru ne treba misliti na način na koji mislimo o slovima kojih ima 30 i čijom kombinacijom možemo, iako ne znamo njihov smisao, zabeležiti svaku reč. Reč je o prostoru gde svako “slovo” ne odgovara glasu nego odgovara značenju, smislu cele jedne reči. Ta značenja stoje u nekim uzajamnim odnosima koji se mogu statistički izraziti – na primer, reč “ja” i reč “sam” su verovatnija kombinacija nego reči “ja” i “ti”. Do višedimenzionalnog modela koji se danas koristi došli su 2013. godine Mikolov i saradnici koji su tada predstavili koncept ugneždenih reči kroz model Word2Vec. Model je napravio revoluciju koja je omogućila potonji prodor u razvoju AI.
Da bi u ovom modelu upoznao sve te odnose među rečima, robot je treniran na ogromnim skupovima reči iz stvarnog jezika. Zato unapred poznaje statističke odnose između reprezentacija u ugneždenom prostoru. No, kako bira pravu reč? Robot neprekidno brine o takozvanom ulaznom kontekstu, analizira prethodne reči i kontekst postavljenog pitanja, što su mu ulazni podaci na osnovu kojih formira raspodelu verovatnoća za sledeću reč u rečenici. Iz tako dobijene raspodele potom bira onu reč koja je najverovatnija.
“Modeli kao što je GPT-3 koriste duboke neuronske mreže i tehnike pre-treninga kako bi postigli visok nivo preciznosti u predviđanju sledećih reči”, reći će sam ChatGPT o svom funkcionisanju. Istorija ovakvih modela jezika počela je 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.
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 biće zasnovan i ChatGPT. “Kada razgovaram s tobom, koristim se prirodnom jezikom i pokušavam konstruisati rečenice koje su jasne, razumljive i gramatički ispravne”, kaže. U godinama koje dolaze, biće i drugih očekivanja. Naravno, uvek je tako u godinama koje dolaze. U godinama koje. U godinama.
