Šiandien dirbtinis intelektas (DI) nebėra tik mokslinės fantastikos filmų scenarijų dalis ar siauros programuotojų bendruomenės įrankis. Jis generuoja įspūdingo tikslumo iliustracijas, padeda rengti akademinius tekstus, prisideda prie ligų diagnostikos ir akimirksniu analizuoja milžiniškus duomenų kiekius. Vis dėlto ši sparti technologijų pažanga neatsirado tuščioje vietoje. Už kiekvieno „ChatGPT“ atsakymo ar autonominio automobilio manevro slypi dešimtmečius trukęs daugelio mokslininkų darbas. Dalis jų pelnytai vadinami DI ir giliojo mokymosi pradininkais.

 

Mechaninio proto idėja ir DI žiema3d,Illustration,Of,Glowing,Blue,"ai",Text,On,A,Computer

 

Norint suprasti šiuolaikinio dirbtinio intelekto (DI) ištakas, verta atsigręžti į XX amžiaus vidurį, kai kompiuteriai dar užėmė ištisus kambarius. Vienu svarbiausių šios srities pradininkų laikomas britų matematikas Alanas Tiuringas. Dar 1950 m. jis iškėlė revoliucinį klausimą: „Ar mašinos gali mąstyti?“ Mokslininkas pasiūlė garsųjį Tiuringo testą, skirtą įvertinti, ar kompiuterio elgesys pokalbio metu gali būti neatskiriamas nuo žmogaus elgesio.

 

Patį terminą „dirbtinis intelektas“ (Artificial Intelligence) 1956 m. Dartmuto konferencijoje pasiūlė amerikiečių mokslininkas Johnas McCarthy. Kartu su kolega Marvinu Minsky tapo vienu ankstyvosios dirbtinio intelekto krypties lyderių. Abu tikėjo, kad žmogaus mąstymą galima aprašyti griežtomis matematinėmis taisyklėmis ir simboliais.

 

Įdomu tai, kad XX a. 7-ajame dešimtmetyje M. Minsky optimistiškai pareiškė, jog „per vienos kartos gyvenimą dirbtinio intelekto problema bus iš esmės išspręsta“. Visgi tikrovė pasirodė sudėtingesnė. Ankstyvosios sistemos gebėjo spręsti tik paprastus loginius uždavinius, tačiau visiškai pasiklysdavo susidūrusios su realaus pasaulio sudėtingumu ir kontekstu. Dėl to sumažėjo tyrimų finansavimas, o DI srityje prasidėjo ilgas sąstingio laikotarpis, vėliau pavadintas „DI žiema“. Tačiau būtent šių mokslininkų drąsa kelti fundamentalius klausimus padėjo pamatus tam, kas vėliau virto giliojo mokymosi revoliucija.

 

Kaip užsispyrimas atvėrė skaitmenines smegenis

 

Kai didelė dalis mokslo bendruomenės buvo nusigręžusi nuo dirbtinio intelekto (DI) idėjos, trys mokslininkai nusprendė eiti prieš srovę. Geoffrey Hintonas, Yannas LeCunas ir Yoshua Bengio šiandien vadinami giliojo mokymosi pradininkais. 2018 m. jie buvo apdovanoti Turingo premija – prestižiškiausiu kompiuterių mokslo apdovanojimu.

 

Šių tyrėjų idėja buvo paprasta, tačiau tuo metu daugeliui atrodė sunkiai įtikima: užuot programuojant kompiuteriui tūkstančius taisyklių, reikėtų kurti dirbtinius neuroninius tinklus, imituojančius tam tikrus žmogaus smegenų veikimo principus ir leidžiančius sistemoms mokytis iš duomenų bei savo klaidų.

 

G. Hintonas dešimtmečius dirbo Kanados universitetuose nesulaukdamas platesnio pripažinimo, nes daugelis netikėjo jo vizija. Jo mokinys Y. LeCunas sukūrė konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN), padariusius proveržį vaizdų atpažinimo srityje. Trečiasis šios trijulės narys Y. Bengio atsisakė pelningų pasiūlymų dirbti privačiose bendrovėse, nes siekė išlaikyti dirbtinio intelekto tyrimų atvirumą ir prieinamumą akademinei bendruomenei.

 

Ilgą laiką jų moksliniai straipsniai buvo atmetami prestižinėse konferencijose. Tačiau 2012 m. G. Hintono komandos sukurtas neuroninis tinklas „AlexNet“ pademonstravo tokį proveržį vaizdų atpažinimo konkurse, kad tapo lūžio tašku visai sričiai. Nuo tada gilusis mokymasis sparčiai įsitvirtino kaip viena svarbiausių dirbtinio intelekto krypčių. Būtent šių mokslininkų darbai padėjo sukurti sistemas, gebančias atpažinti vaizdus, suprasti kalbą ir atlikti daugelį sudėtingų užduočių, kurios šiandien tapo kasdienio gyvenimo dalimi.

 

Šiuolaikinės eros architektai

 

Teorija be praktinio pritaikymo būtų taip ir likusi laboratorijose. Tačiau situaciją pakeitė šiuolaikinės generatyvinio DI eros kūrėjai, sugebėję giliojo mokymosi algoritmus paversti realiai naudojamais produktais.

 

Vienas svarbiausių šios eros veikėjų – Jensenas Huangas, „Nvidia“ įkūrėjas ir vadovas. Jis anksti įžvelgė, kad kompiuterinių žaidimų grafikai kurti skirti procesoriai (GPU) dėl gebėjimo lygiagrečiai apdoroti milijonus operacijų gali būti itin tinkami neuroniniams tinklams mokyti. J. Huangas nukreipė bendrovės strategiją į DI infrastruktūros kūrimą, o šiandien „Nvidia“ mikroschemos yra vienos svarbiausių technologijų, naudojamų DI sistemoms kurti.

 

Kitas ryškus šių dienų DI veidas – Samas Altmanas, bendrovės „OpenAI“ vadovas. Jo vizija ir vadybiniai sprendimai padėjo sujungti giliojo mokymosi technologijas su didžiuliais skaičiavimo ištekliais, o tai prisidėjo prie pasaulinio susidomėjimo sulaukusio „ChatGPT“ modelio sukūrimo. S. Altmanui vadovaujant, sudėtingos DI technologijos tapo lengviau prieinamos milijonams žmonių per paprastą pokalbių sąsają.

 

Šie žmonės jau dabar laikomi svarbiais inžinerinės ir komercinės DI revoliucijos dalyviais, parodžiusiais, kad didelė skaičiavimo galia, mokslinės idėjos ir ambicingi tikslai gali iš esmės pakeisti technologijų raidą bei kasdienį gyvenimą.

 

Tarp utopinio progreso ir egzistencinio pavojaus

 

Šiandien įtakingiausi DI pradininkai nebėra tik mokslininkai – jie tapo viešaisiais intelektualais, kurių požiūriai į ateitį smarkiai skiriasi ir kursto karštas diskusijas. G. Hintonas, už pamatinius darbus neuroninių tinklų srityje 2024 m. apdovanotas Nobelio fizikos premija, pastaruoju metu vis dažniau įspėja apie galimas grėsmes. Jis paliko aukštas pareigas bendrovėje „Google“, kad galėtų atviriau kalbėti apie DI keliamus pavojus.

 

G. Hintonas viešai teigia, kad superintelekto atsiradimo galimybė per artimiausius kelis dešimtmečius yra reali, o riziką, jog DI galėtų prarasti žmogaus kontrolę ar kelti egzistencinę grėsmę žmonijai, vertina 10–20 %. Jis taip pat perspėja apie galimą darbo rinkos krizę, kai DI gali pakeisti daugybę darbuotojų, o didžiausią naudą iš šių technologijų gautų nedidelė dalis visuomenės. Prie šių nuogąstavimų prisideda ir Y. Bengio, teigiantis, kad nekontroliuojamas galingų DI sistemų vystymas yra tarsi „rusiškos ruletės žaidimas su mūsų vaikų ateitimi“, todėl būtina kurti griežtesnius teisinius saugiklius.

 

Visiškai kitokią, kur kas optimistiškesnę poziciją užima „Meta“ vyriausiasis DI mokslininkas Y. LeCunas. Jis ramina visuomenę teigdamas, kad dabartiniai didieji kalbos modeliai vis dar „kvailesni už katę“ ir neturi tikro pasaulio supratimo bei sveiko proto. Y. LeCuno nuomone, baimintis, kad DI sunaikins žmoniją, yra panašu į baimę dėl viršgarsinių lėktuvų katastrofų dar neišradus paties lėktuvo. Jis tiki, kad ateityje DI taps visur esančiu skaitmeniniu asistentu, padedančiu sustiprinti žmogaus gebėjimus, o vienu iš saugumo veiksnių galėtų tapti atvirojo kodo (open source) technologijos, leidžiančios platesnei kūrėjų bendruomenei stebėti ir tobulinti sistemas.

 

Kuo čia dėtas Elonas Muskas?

 

JAV milijardierius ir technologijų verslininku vadinamas Elonas Muskas šiuolaikinėje dirbtinio intelekto raidoje užima išskirtinę ir kiek prieštaringą vietą – jis yra ir vienas šios technologijos plėtros skatintojų, ir vienas garsiausių jos kritikų. Jo vaidmuo DI srityje pradėjo ryškėti 2015 m., kai tapo vienu bendrovės „OpenAI“ įkūrėjų ir ankstyvųjų finansinių rėmėjų.

 

E. Musko pradinė vizija buvo sukurti atsvarą didžiųjų technologijų bendrovių, ypač „Google“, įtakai ir siekti, kad DI tyrimai būtų plėtojami atvirai bei saugiai. Nors vėliau dėl strateginių nesutarimų su Samu Altmanu jo keliai su „OpenAI“ išsiskyrė, E. Muskas nenusišalino nuo šios srities. Jo vadovaujama „Tesla“ daug investavo į autonominio vairavimo technologijas ir humanoidinio roboto „Optimus“ kūrimą, o vėliau įkurta bendrovė „xAI“ pristatė pokalbių dirbtinio intelekto sistemą „Grok“.

 

Kalbėdamas apie ateitį, milijardierius laikosi griežto požiūrio į galimas DI grėsmes. Jis ne kartą perspėjo, kad nekontroliuojamas superintelekto vystymas gali kelti didelę egzistencinę riziką žmonijai. E. Muskas pasisako už griežtesnį valstybės reguliavimą, o jo sprendimai dėl „Grok“ modelio prieinamumo atspindi platesnę diskusiją apie skaidrumo, saugumo ir DI kontrolės svarbą.

 

Autorė Eglė Stratkauskaitė