Антропоморфизиране – това е склонността на човешкия ум да търси отражение - на себе си в заобикалящия го свят, като приписва човешки черти на предмети, животни, природни явления и абстракции. Правим го в отношението си към личния ни автомобил, домашните любимци и дори в теологията. Правим го и когато става дума за изкуствен интелект, още откакто този термин беше изцяло в света на научната фантастика.

Днес вече имаме в ръцете си нещо, което изглежда интелигентно и е създадено от нас, т.е. изкуствено. Това нещо може да води разговор на всякакви теми и да решава всякакъв тип задачи. Разговорът може да е писмен или устен, като интелектът може да разбира и създава изображения, видео и 3D обекти. Управлява различни видове роботизирани тела и изпълнява физически задачи. Също така програмира и се учи да използва и създава всякакъв тип инструменти. Никак не е трудно да забравим, че този интелект е изкуствен, и да започнем в него да виждаме нашите черти, като допускаме, че той също има собствено съзнание и стремежи. Това ни кара да се страхуваме от него.

Съзнанието и интелектът

обаче са две различни явления. Интелектът е измеримата способност на един агент да решава проблеми, да планира, да разсъждава и да учи. Стига една задача да може да бъде ясно изказана, то изкуственият интелект може да се научи да я решава оптимално. Съзнанието, от друга страна, е много по-мистичен и труден за дефиниране феномен, който най-общо може да определим като субективното осъзнаване на себе си и околната среда. Така съзнанието е това, което определя нашите стремежи, докато интелектът се явява инструмент за постигането им. Макар ние самите да сме със съзнание, все още не знаем какво точно представлява то, камо ли да можем да го репликираме.

От друга страна, опитът ни с трениране на изкуствен интелект показва една интересна негова особеност – нововъзникващите способности (emerging abilities). Те се появяват не в резултат на целенасочено обучение, а от само себе си, като увеличаваме размера на модела – „мозъка“ на системата. Ние не можем да предвидим нито каква ще бъде следващата такава способност, нито кога ще възникне.

Истината обаче е, че никой няма полза да създава изкуствено съзнание. Защо ни е да създаваме машина с нейни собствени цели и стремежи, като ние си имаме наши? От друга страна, имаме неописуем интерес от това да притежаваме още по-мощна версия на най-важния инструмент на нашето съзнание – интелекта.

OpenAI, компанията зад ChatGPT – най-мощния изкуствен интелект до момента, има за своя основна цел създаването на генерален AI, който задминава човешкото ниво в повечето икономически смислени задачи. Днес това не просто изглежда постижимо, но вече дори може да видим силуета му на хоризонта. Независимо дали изкуственият интелект осъзнае себе си или не, самото съществуване на синтетична интелигентност означава, че цената ѝ започва да пада драстично. Дори да остане все нещо, в което някои хора ще са малко по-добри от общодостъпния AI, те ще се борят на пазар, в който интелектът ще се продава за стотинки.

В началото беше словото

Друг много важен елемент от антропоморфизирането на изкуствения интелект е очакването ни, че крайната цел на неговото развитие е да достигне нивото на човешкия интелект. Може да се окаже обаче, че той ще профучи покрай нашата гара, докато ние още се чудим кога ще дойде. Допреди няколко години очакването беше, че ако един ден създадем изкуствен интелект, то той ще е в резултат на някаква форма на обучение с утвърждение (Reinforcement Learning, RL). Почти всички новини, свързани със съществени постижения в областта на AI, бяха в резултат на този подход. При него проблемът се свежда до игра, в която обучаваният модел бива награждаван за правилните си ходове и наказван за грешните.

При тренирането на модела AlphaGo с този метод първоначално са използвани записи на игри между хора, което довежда до версия на модела, която играе на ниво, близко до човешкото. Истинският напредък идва, когато оставят модела да играе сам срещу себе си. Тогава, използвайки мощните сървъри на Google, той изиграва милиони игри вече на човешко ниво, като от всяка една игра извлича поуки и оптимизира стратегията си. Въпреки впечатляващите постижения обаче този метод сам по себе си не успя да доведе до създаването на генерален изкуствен интелект.

Нужен беше нов подход и повратната точка дойде през 2019 г. с модела GPT-2 на OpenAI. Той е от семейството на големите езикови модели (Large Language Models) и за пръв път успя по неоспорим начин да демонстрира изненадващата им схватливост. Не е случайно уточнението, че тези езикови модели са големи. Оказва се, че с увеличаване на обема им те придобиват нови умения и стават по-добри в това, което вече могат. По-големият обем на модела означава, че той може да научи повече, но разбира се, за да се осъществи това учене, е нужна още повече изчислителна мощ.

Хардуерът продължава да се развива експоненциално и не това ограничава тренирането на все по-големи и умни езикови модели. Истинското ограничение идва от данните, нужни за тренирането им. Дигиталната информацията, която ние, хората, сме създали, е огромно, но все пак крайно количество, като леснодостъпната част от нея е използвана вече за трениране на сегашните ни модели.

Като обучаваме AI само на данни, генерирани от хора, наистина скоро ще достигнем плато и надали той ще надмине някога нашето ниво на интелект. Какво ли ще стане обаче, ако дефинираме игра, в която един езиков модел може да играе сам със себе си? Тогава ще можем да приложим за него принципите от обучението с утвърждение, които позволяват един агент да се самоусъвършенства на практика безкрайно и единственото ограничение за развитието му ще остане вложената изчислителна мощ. Досегашните агенти с изкуствен интелект, тренирани по този самоиндуктивен метод, бързо задминават човешкото ниво, макар и да са тясно специализирани само в дадена игра. До какво ли може да доведе тренирането по същия начин на агенти, базирани на големи езикови модели, които идват със своята способност да разбират смисъла на обектите и концепциите в реалния свят?

Много учени започват да свързват точките по сходен начин. Все повече публикации изследват възможността езиковите модели да водят нещо като вътрешен диалог. Така те ще изследват и оценяват различните мисловни пътища, по които могат да поемат като алтернативни ходове в игра. В последните няколко седмици се случва нещо странно в OpenAI.

Много хора смятат, че събитията са свързани с нов пробив в развитието на изкуствения интелект. Сам Олтман, изпълнителният директор на компанията, беше изненадващо уволнен от борда, а след няколко дни отново назначен, но от почти изцяло сменен борд. Въпреки че от OpenAI отрекоха това да е свързано с развиваните от тях технологии, при завръщането си Олтман на практика потвърди слуховете за съществуването на Q. Предполага се, че това е ново поколение изкуствен интелект на компанията, който комбинира езикови модели с RL, като в резултат на това е развил изненадващи способности в областта на математиката. По време на участието си в един научен панел малко преди този случай Иля Суцкевер, главният учен на компанията, намекна, че вече съществува изкуствен интелект, който може да дефинира нови математически теореми – умение, което далеч надхвърля способностите на текущите публично достъпни модели. За да се постигне това, се изисква не просто дълбоко разбиране на познатата ни досега математика, но също така абстрактно мислене, интуиция и творческа искра, които са поне на нивото на най-брилянтните ни математици.

Един от най-дълбоките за мен въпроси, зададен от физика Макс Тегмарк, е защо абстрактна наука като математиката всъщност изключително точно описва всички явления, които наблюдаваме във физическия свят. Ако изкуственият интелект успее да вникне в тайните ѝ по-дълбоко от самите нас, може да се каже, че той ще е успял да надникне по-дълбоко и във най-фундаменталната същност на нашата реалност.

Големите езикови модели са тренирани на огромно количество данни – практически целият достъпен текст в интернет. Целта им е да научат коя дума следва след дадено начало, като така те не просто наизустяват фактите, а закодират в себе си същността на всяка една дума. Те виждат милиони пъти съчетаването на думите в различни контексти, като по този начин придобиват разбиране за значението на отделните понятия и как те се отнасят едно към друго. Моделът си изгражда представа за света и обектите в него, така че, когато му зададем въпрос, той не търси отговора в база данни, а използва тази представа, за да генерира отговора дума по дума.

Теозата на Homo deus

Представете си свят, в който всичко е автоматизирано. Бизнесите са автоматизирани – от край до край. Всеки от тях е управляван от автоматизирана система, като части от нея могат да имат и физическо изражение под формата на роботи, 3D принтери и дронове. Самите роботи, разбира се, се произвеждат от други роботи. Не хората са създали универсалния автоматизатор – неговата предишна версия го е създала. И да, някъде назад в миналото ние сме създали първия модел, но това е само любопитен факт. Единственото, което е важно от тук нататък, е с колко изчислителна мощ разполагаш и за какво я използваш. Всяка достатъчно напреднала технология е неразличима от магия.

Връщайки се обратно в настоящето, не е твърде смело да кажем, че скоро ще живеем в магически свят. В него човек ще може да се сдобие със свой собствен дух в бутилка, който, макар да трябва да се съобразява все пак с ограниченията на физиката, ще може да върши чудеса и да изпълнява не три, а безброй желания. Остава въпросът какво ще правим ние, хората, ако нищо не трябва да правим. Вероятно ще правим това, което можем да правим. А когато можем да създадем всичко, важно става какво има смисъл да бъде създадено. Единственото същество, за което всеки от нас може да е сигурен, че е съзнателно, е самият той. Затова и отговорът на всеки важен въпрос може да се намери само и единствено като се вгледаме дълбоко в своето собствено сърце и душа. Съществува само това, за което има причина да съществува. Ти какво искаш да създадеш? Изкуственият интелект ще ти помогне да го направиш.