„Dirbtinio intelekto bumas turi visus aukso karštinės požymius: beprotiškas investicijas, didelius pažadus ir lenktynes kurti vis didesnius modelius. Tačiau už šio ažiotažo slypi nepaprastas trumparegiškumas, kuris kelia grėsmę DI pažadui pakeisti mūsų pasaulį.
DI sistemos, įskaitant galingiausius didelius kalbų modelius, remiasi skaičiavimo galia. Nepaisant akivaizdaus jų sudėtingumo, šie modeliai nesupranta pasaulio; jie tik atpažįsta statistinius modelius didžiuliuose duomenų rinkiniuose. Jie negali formuoti abstrakčių sąvokų, prisitaikyti prie nepažįstamos aplinkos ar mokytis iš retos informacijos taip, kaip tai gali padaryti mažas kūdikis. Jie veikia tik su didžiule technine įranga, nuolatine prieiga prie didžiulių mokymo duomenų ir netvariu elektros energijos kiekiu.
Žmogaus smegenys veikia su 20 vatų galia – mažiau, nei lemputė. Vis dėlto jos nuolat lenkia DI tose intelekto srityse, kurios mums rūpi labiausiai: abstrakcija, samprotavimai, kūrybiškumas ir socialinis supratimas (žmonių įgūdžiai). Kad prilygtų vieno žmogaus smegenų skaičiavimo galiai, pirmaujančiai DI sistemai reikėtų tiek pat energijos, kuri maitina visą Dalaso miestą. Leiskite tam akimirkai įsisąmoninti. Viena lemputė, palyginti su, 1,3 milijono gyventojų turinčiu, miestu.
Ar mums apskritai reikia apskaičiuoti, kiek energijos reikėtų 1,3 milijono modelių, kad suprastume, koks tai nerealus sprendimas?
Šie dideli energijos ir duomenų poreikiai yra švaistomi – ir tai įspėjamasis ženklas. Modeliams išaugus iki šimtų milijardų parametrų, infrastruktūra, reikalinga jiems palaikyti, didėja eksponentiškai. JAV negamina pakankamai elektros energijos, kad maitintų augantį duomenų centrų parką, pagrįstą šiandienos dirbtiniu intelektu. Kuo giliau gilinamės į šią paradigmą, tuo labiau susiduriame su jos kliūtimis: mastu, neefektyvumu ir mažėjančia grąža. Kuriame didesnes, bet ne protingesnes mašinas.
Kelias į tikrąjį dirbtinį intelektą – sistemas, kurios gali samprotauti, lanksčiai mokytis ir apibendrinti kaip žmonės – neatsiras nuo didesnio grafikos procesorių skaičiaus. Jis atsiras dėl esminės įžvalgos: gamta jau išsprendė šią problemą. Žmogaus smegenys išlieka galingiausia, prisitaikančia ir efektyviausia skaičiavimo sistema planetoje. Jos mokosi minimaliai prižiūrimos, klesti neapibrėžtoje aplinkoje ir prisitaiko bei sklandžiai atlieka užduotis. Protas yra greitas, lankstus ir energetiškai taupus.
Norėdami sukurti tikrą DI, turime sukurti sistemas, kurios remtųsi ne tik smegenų rezultatais – kalba ir elgesiu, – bet ir pagrindine jų architektūra bei mechanizmais. Tai reiškia investicijas į neurologijos tyrimus, ypač į artimiausių mūsų evoliucinių giminaičių: beždžionių ir žmogbeždžionių – tyrimus. Mūsų beždžionių pusbroliai dalijasi mūsų regos sistemomis ir, svarbiausia, mūsų pagrindine smegenų architektūra. Jie suteikia tiesioginį langą į tai, kaip biologinės grandinės sukuria žmogaus intelektą, nes galime jas tirti tokiu eksperimentiniu tikslumu, kuris neįmanomas žmonėms. Pirmieji DI modeliai buvo įkvėpti beždžionių regos sistemos tyrimų, tačiau šio požiūrio buvo atsisakyta, pirmenybę teikiant paprastesniems modeliams, kurie yra šiandienos DI pagrindas.
Jau yra planas, kuriuo galime sekti. Daugiau, nei prieš dešimtmetį JAV pradėjo „Smegenų iniciatyvą“ – tai akronimas, angliškai reiškiantis „Smegenų tyrimai tobulinant inovatyvias neurotechnologijas“. Tai drąsios, dvišalės pastangos nustatyti ir suprasti neuronines grandines, kurios skatina žmogaus mintis, emocijas ir elgesį. Ši programa buvo viena sėkmingiausių mokslinių pastangų per pastaruosius metus, davusi transformacinių rezultatų bei įrankius smegenų veiklai stebėti ir manipuliuoti. Tai padėjo pamatus suprasti, kaip intelektas atsiranda iš biologijos. Tačiau mes esame tik pradžioje.
Dabar mums reikia antrojo etapo: ne tik tirti smegenis, bet ir kurti iš jų. Mums reikia nacionalinių pastangų, kad smegenų projektavimo principai būtų pritaikyti naujos kartos intelektualioms mašinoms.
Ši idėja nėra nauja – ir kitos šalys jau lenkia mus. Kinija daro didžiules, valstybės remiamas, investicijas į primatų smegenų tyrimus, turėdama mažiausiai 40 primatų veisimo centrų visoje šalyje – beveik tris kartus daugiau, nei JAV. Ji sukūrė nacionalinę infrastruktūrą, skirtą smegenų dekodavimui ir šių žinių pavertimui strateginiu technologiniu pranašumu.
Priešingai, JAV tyrimai su beždžionėmis yra nepakankamai finansuojami, pažeidžiami politinių pokyčių ir specialiųjų interesų grupių, ir vis labiau marginalizuojami, pirmenybę teikiant neįrodytoms alternatyvoms, tokioms, kaip organų perkėlimas į mikroschemas ir inžinerijos principais pagrįsti metodai, kurie negali atkartoti visų smegenų dinamikos gyvame organizme, jau nekalbant apie žmogų.
Tai ne tik mokslinis klausimas. Tai strateginis klausimas, turintis didelę įtaką nacionaliniam saugumui ir ekonominei lyderystei. Šalis, kuri įvaldys biologinio intelekto principų atskleidimą nulems kitą technologijų amžių. Lygiai taip pat, kaip Manhatano projektas suteikė atominę energiją ir paleistas tranzistorius sukūrė Silicio slėnį, kitas didelis šuolis priklausys tautai, kuri kurs mašinas, kurios mokosi ir mąsto, kaip žmogaus smegenys – naudodamos tik dalį šiandieninio DI energijos.
Šis šuolis neatsiras dėl puslaidininkių ir duomenų centrų plėtros. Jis atsiras dėl neuroninių grandinių supratimo.
Prezidento Trumpo administracija stato mūsų ekonominę ateitį ant JAV dominavimo DI srityje. Tačiau dabartinis DI bumas, nepaisant viso savo pagreičio, artėja prie savo paradigmos ribos. Jei JAV rimtai ketina kurti tikrai protingas mašinas, o ne tik maksimaliai padidinti kapitalo investicijas, kurios didina įmonių vertinimus, turime grįžti prie biologijos.
Kelias į tikrą DI eina ne tik per Silicio slėnį. Jis eina per laboratorijas, tiriančias tikrus neuronus, tikras grandines ir tikrą pažinimą mūsų primatų giminaičių smegenyse.
Norėdami laimėti šias lenktynes, negalime pasikliauti inžineriniais trumpesniais keliais. Turime suprasti, kaip veikia „kompiuteris“ kiekvieno iš mūsų galvose. Tik tada galėsime kurti mašinas, kurios pasieks tikrą intelektą.
---
Ponas Milleris yra psichologijos profesorius Kalifornijos universitete San Diege.” [1]
1. The Future of AI Lies in Monkeys, Not Microchips. Miller, Cory. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 21 Aug 2025: A15.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą