Cum învață o mașină?
Un program care recunoaște o pisică într-o poză nu are în el nicio regulă despre pisici. Nu e magie și nici un om ascuns în cutie. E multă matematică și și mai multe exemple.
Reguli sau exemple?
Încearcă să scrii regulile pentru „pisică”: patru picioare, blană, mustăți, coadă. Dar și câinele are toate astea. Iar o pisică fără coadă, văzută din spate sau dormind ghem, tot pisică e. Nu poți scrie reguli pentru tot.
Așa că cercetătorii fac altfel: îi dau programului exemple, mii sau milioane de poze cu pisici și fără pisici, și îl lasă să-și găsească singur tiparele. Asta se numește învățare automată.
Seamănă puțin cu felul în care ai învățat tu ce e o minge. Nimeni nu ți-a dat o definiție. Ai văzut multe mingi, de multe feluri, și ai prins ideea.
Încearcă, greșește, corectează
La început, programul ghicește aproape la întâmplare. Apoi i se spune dacă a greșit și cât de mult. El își schimbă puțin numerele interne, ca data viitoare să greșească mai puțin.
Asta se repetă de milioane de ori. Fiecare corectură e mică, dar adunate fac programul tot mai bun. Toată „învățarea” e asta: încerci, greșești, te corectezi puțin, repeți.
Măsura greșelii se numește funcție de cost. Metoda prin care programul își schimbă numerele ca să scadă greșeala se numește coborâre pe gradient: e ca și cum ai coborî un deal în ceață, pas cu pas, mereu în direcția în care panta coboară cel mai tare.
Un pericol: dacă programul învață pe dinafară exemplele, fără să prindă ideea, greșește la pozele noi. Se numește supraînvățare, iar cercetătorii îl verifică mereu pe exemple pe care nu le-a văzut.
Rețeaua neuronală
Multe programe de inteligență artificială sunt rețele neuronale. Numele vine de la creier, dar asemănarea e mică. „Neuronii” lor sunt numere care se înmulțesc și se adună, așezate în straturi.
Într-o rețea care recunoaște poze, primele straturi reacționează la linii și margini, următoarele la forme, apoi la urechi sau ochi, iar ultimul strat decide: pisică sau nu.
Numerele din rețea se numesc parametri sau ponderi. Rețelele mari de azi au miliarde de parametri și sunt antrenate săptămâni sau luni la rând, pe mii de cipuri speciale, care consumă foarte multă electricitate.
Nimeni nu scrie de mână ce face fiecare parametru. De aceea, chiar și cei care le construiesc nu pot spune mereu de ce o rețea a dat un anumit răspuns.
Programele care scriu
Programele care conversează, numite modele de limbaj, au fost antrenate pe o cantitate uriașă de text. Au învățat un lucru care pare simplu: ce cuvânt urmează, de obicei, după altele. Scriu un răspuns bucată cu bucată, alegând de fiecare dată o continuare probabilă.
Rezultatul poate fi foarte util. Dar un model de limbaj poate scrie ceva care sună convingător și e greșit. Cercetătorii numesc asta „halucinație”. De aceea, ce afli de la un chatbot se verifică într-o sursă de încredere.
Folosește un asemenea program ca pe cineva care te ajută să înțelegi, nu ca pe cineva care îți face temele. Cere-i să-ți explice, nu doar răspunsul. Și nu-i spune lucruri personale.
Inteligența artificială nu e nouă. În 1950, matematicianul englez Alan Turing a întrebat dacă mașinile pot gândi. Numele de „inteligență artificială” a apărut în 1956, la o întâlnire de cercetători din America. În 2024, Premiul Nobel pentru chimie a mers parțial la creatorii programului AlphaFold, care prezice forma proteinelor.
Fapt sau legendă?
„Inteligența artificială a fost inventată acum câțiva ani.”
„Un chatbot poate da un răspuns greșit pe un ton foarte sigur.”
„Un program învață doar din exemple bune și corecte, deci nu poate avea prejudecăți.”
Experiment: fii tu modelul de limbaj
Ce ai făcut se numește model de bigrame: o regulă care se uită doar la cuvântul de dinainte. Modelele de limbaj moderne se uită la mii de cuvinte de dinainte deodată și au învățat legături mult mai fine între ele. De aceea scriu propoziții care se țin una de alta, nu doar perechi de cuvinte potrivite.
Nu se știe încă
Unii cercetători spun că modelele mari își construiesc pe dinăuntru ceva asemănător cu o înțelegere a lumii. Alții spun că doar potrivesc foarte bine tipare de cuvinte. Nici măcar nu există o definiție a „înțelegerii” cu care să fie toată lumea de acord, așa că întrebarea rămâne deschisă.
Testul lui Kokodel
- Turing A. M. Computing Machinery and Intelligence. Mind 59, 1950.
- Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
- Jumper J. et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature 596, 2021.
- The Royal Swedish Academy of Sciences. The Nobel Prize in Chemistry 2024, comunicat de presă.