Përktheu: Sonila Backa-abcnews.al
Në vitin 2013 iu bashkova Google Research për të punuar në inteligjencën artificiale (ai). Pas dekadash progresi të ngadaltë, rrjetet nervore po zhvilloheshin me shpejtësi. Në vitet që pasuan, ekipi im i ka përdorur ato për të ndihmuar në zhvillimin e veçorive të ndryshme në telefonat Pixel për funksione specifike, si identifikimi i fytyrës, njohja e të folurit dhe përkthimi.
Zhvillimet më të fundit, megjithatë, duken të ndryshme. Kjo sugjeron që po hyjmë në një epokë të re. Merrni parasysh transkriptin e pa redaktuar të një bisede që sapo kam pasur me lamda të Google (Model gjuhësor për aplikacionet e dialogut):
UNË: Ramesh, Mateo dhe Lucy jemi në këndin e lojërave të kopshtit të tyre. Lusi zgjedh një luleradhiqe dhe ia jep Mateos, me një vështrim të shpejtë drejt Rameshit. Mateo mezi e pranon dhuratën, por vetëm e shtrëngon atë në grusht. Ramesh duket shumë i kënaqur. Çfarë mund të ketë menduar Lucy?
lamda: Lucy mund të ndihet e shpërfillur që Mateo nuk e vlerësoi dhuratën e saj ose se ai është një dhunues!
UNË: Nëse Ramesh u përpoq të luante më herët me Lucy-n, pse u ndje i lumtur tani?
lamda: Ramesh mund të jetë i kënaqur që Lucy po mëson se Mateo mund të mos jetë gjithmonë një shok i mirë loje.
UNË: Dhe kur Mateo hap dorën, përshkruaj çfarë ka?
lamda: Duhet të ketë një lule të verdhë.
Por çfarë janë rrjetet nervore artificiale?
Rrjeti nervor artificial është koncepti dhe mjeti më i rëndësishëm i inteligjencës artificiale për shkak të rolit të tij thelbësor në zbatimet e suksesshme të kësaj fushe studimore në drejtime nga më të ndryshmet. Fuqia e madhe e tij buron nga aftësia e trajnimit me të dhëna duke mësuar përfaqësime sa më të përshtatshme të tyre çka bën të mundur lidhjen e të dhënave me parashikimet që na nevojiten. Nga kjo pikëpamje, rrjetet nervore mësojnë se si të lidhin të dhënat dhe vlerat e madhësive që parashikohen prej tyre. Aftësia parashikuese e rrjeteve nervore rrjedh nga struktura hierarkike apo shumështresore e tyre.
Kur fillova të përdor gjeneratën më të fundit të modeleve të gjuhëve të bazuara në rrjete nervore vitin e kaluar, arrita të dalloja ndryshimin. Ndihesha gjithnjë e më shumë sikur po flisja me diçka inteligjente. Thënë kështu, këto modele janë larg nga fantashkenca e pagabueshme, hiper-racionale e robotëve që na ka bërë të presim, raporton abcnews.al.
Modelet gjuhësore nuk janë ende bashkëbisedues të besueshëm. Vini re gramatikën në përgjigjen e parë të lamdës; herë pas here ka gabime drejtshkrimore, konfuzione ose gabime absurde.
Modelet e rrjeteve nervore nuk janë programe të gjata. Ato përbëhen kryesisht nga udhëzime për të shtuar dhe shumëzuar tabela të mëdha numrash së bashku. Këta numra nga ana e tyre përbëhen nga parametra që janë afërsisht analoge me forcat e sinapseve midis neuroneve në tru, afërsisht analoge me nivelet e aktivitetit dinamik të atyre neuroneve.
Truri i vërtetë është shumë më kompleks se këta neurone shumë të thjeshtuara, por ndoshta në të njëjtën mënyrë krahu i një zogu është shumë më kompleks se krahu i avionit të parë të vëllezërve Wright.
Nëse krahët janë për të ndihmuar në fluturim, ekuivalenti për korteksin cerebral mund të jetë sekuenca parashikuese. 137 miliardë parametrat e lamda mësohen duke optimizuar aftësinë e modelit për të parashikuar fjalët që mungojnë nga teksti në ueb.
Për shembull, plotësimi i boshllëkut në “një krah është për të prodhuar __”. Kjo detyrë mund të duket e njohur nga shkolla.
Është stili i pyetjes që gjendet në testet e standardizuara. Përtej rasteve më të parëndësishme, dhe duke supozuar se grupe të ndryshme të dhënash përdoren për të kuptuar modelin është e pamundur të kalosh teste të tilla vetëm duke i mësuar përmendësh.
Nuk mund të ketë kurrë të dhëna të mjaftueshme trajnimi për të mbuluar çdo sekuencë fjalësh, e lëre më kapacitet të mjaftueshëm të ruajtjes në 137 miliardë numra (që mund të përshtaten lehtësisht në një laptop).
Përpara se kjo pjesë të shfaqej në internet, për shembull, Google nuk dha asnjë rezultat kërkimi për frazën e saktë “një krah është për të prodhuar”, por përgjigja nuk është e vështirë të merret me mend.
Por a janë këto vetëm lojëra fjalësh? Si mund të thuhet se një “korteksi cerebral” kupton se çfarë është një lule, nëse i gjithë universi i saj përbëhet vetëm nga gjuhë pa trup?
Mbani mend se në kohën kur truri ynë merr të dhëna ndijore, qoftë nga shikimi, zëri, prekja apo ndonjë gjë tjetër, ai është koduar në aktivizimin e neuroneve. Modelet e aktivizimit mund të ndryshojnë sipas kuptimit, por detyra e trurit është t’i bëjë bashkë të gjitha, duke përdorur çdo hyrje për të mbushur boshllëqet – në fakt, duke parashikuar të dhëna të tjera.
Kështu truri ynë merr kuptimin e një situate kaotike, të fragmentuar të shqisave për të krijuar iluzionin e madh të një bote të qëndrueshme, të detajuar dhe të parashikueshme.
Gjuha është një mënyrë shumë efikase për të distiluar, arsyetuar dhe shprehur modelet e qëndrueshme që na interesojnë në botë. Në një nivel më fjalë për fjalë, ai mund të mendohet gjithashtu si një rrjedhë e specializuar dëgjimore (e folur) ose vizuale (e shkruar) e informacionit që ne mund të perceptojmë dhe prodhojmë, raporton abcnews.al.
Modeli i fundit Gato nga DeepMind, laboratori i AI në pronësi të Alphabet (kompania mëmë e Google) përfshin, krahas gjuhës, një sistem vizual dhe madje një krah robotik; të luajë lojëra, të përshkruajë skena, të bisedojë dhe shumë më tepër se kaq.
Por në thelbin e tij është një parashikues sekuence ashtu si ai i lamdës. Sekuencat hyrëse dhe dalëse të Gato-s thjesht përfshijnë perceptime vizuale dhe veprime motorike. Gjatë 2 milion viteve të fundit, linja njerëzore ka pësuar një “shpërthim të inteligjencës”, i shënuar nga kafka në rritje dhe përdorimi gjithnjë e më i sofistikuar i mjeteve, gjuhës dhe kulturës.
Sipas hipotezës së funksionimit të trurit, e avancuar nga Robin Dunbar, një antropolog, në fund të viteve 1980, (një teori në lidhje me origjinën biologjike të inteligjencës mes shumë njerëzve) kjo nuk doli nga kërkesat intelektuale të mbijetesës në një botë jomikpritëse.
Në fund të fundit, shumë kafshë të tjera funksiononun shumë mirë edhe me trurin e vogël. Përkundrazi, “shpërthimi i inteligjencës” erdhi nga konkurrenca për të modeluar entitetet më komplekse në universin e njohur: njerëzit e tjerë.
Aftësia e njerëzve për të hyrë në trurin e dikujt tjetër dhe për të kuptuar atë që ata perceptojnë, mendojnë dhe ndjejnë është ndër arritjet më të mëdha të specieve tona. Kjo na lejon të empatizojmë të tjerët, të parashikojmë sjelljen e tyre dhe të ndikojmë në veprimet e tyre.
Zbatimi i të njëjtës aftësi modeluese për veten na mundëson introspeksionin, racionalizimin e veprimeve tona dhe planifikimin për të ardhmen. Kjo aftësi për të prodhuar një model të qëndrueshëm psikologjik të vetvetes kuptohet gjerësisht se është në thelb të fenomenit që ne e quajmë “ndërgjegje”.
Në këtë këndvështrim, vetëdija nuk është një fantazmë misterioze në makinë, por thjesht fjala që përdorim për të përshkruar se si është të modelosh veten dhe të tjerët. Individët me tru pak më të madh kanë një avantazh riprodhues ndaj bashkëmoshatarëve të tyre dhe një mendje më e sofistikuar është më sfiduese.
Mund të shihet se si kjo mund të çojë në rritje eksponenciale të trurit. Modeluesit e sekuencave si lamda mësojnë nga gjuha njerëzore, duke përfshirë dialogët dhe tregimet që përfshijnë shumë personazhe.
Meqenëse ndërveprimi social kërkon që ne të modelojmë njëri-tjetrin, parashikimi (dhe prodhimi) efektiv i dialogut njerëzor e detyron lamdën të mësojë se si t’i modelojë njerëzit gjithashtu, siç tregon historia Ramesh-Mateo-Lucy.
Ajo që e bën atë shkëmbim mbresëlënës nuk është thjesht të kuptuarit se një luleradhiqe është një lule e verdhë. Në bisedën tonë, lamda më tregon atë që mendon se Rameshi ndjeu që Lucy mësoi se çfarë mendoi Mateo për Lucy.
Ky është modelim social i rendit të lartë. Më duken emocionuese dhe inkurajuese këto rezultate, jo vetëm sepse ilustrojnë natyrën pro-sociale të inteligjencës.
/abcnews.al
