Í ágúst 1955 lagði hópur fræðimanna fram beiðni um fjármögnun upp á $13 til að halda sumarnámskeið í Dartmouth College, New Hampshire. Sviðið sem þeir ætluðu að kanna var gervigreind (AI). Þrátt fyrir að fjármögnunarbeiðnin hafi verið hófleg var tilgáta vísindamannanna ekki þessi: "Allir þættir námsins eða hvers kyns greindum eiginleikum er í grundvallaratriðum hægt að lýsa svo nákvæmlega að hægt sé að smíða vél til að líkja eftir því."
Frá þessum auðmjúku upphafi hafa kvikmyndir og fjölmiðlar gert gervigreind rómantískt eða lýst því sem illmenni. Hins vegar, fyrir flesta, hefur gervigreind verið aðeins spurning um umræðu og ekki hluti af meðvitaðri lífsreynslu.
Í lok síðasta mánaðar, gervigreind í formi SpjallGPT hefur brotist út úr vangaveltum og rannsóknarstofum í vísindaskáldskap og yfir á borðtölvur og síma almennings. Þetta er svokallað „generative AI“ - óvænt skynsamlega orðuð hvetja getur skrifað ritgerð eða búið til uppskrift og innkaupalista, eða búið til ljóð í stíl Elvis Presley.
Þótt SpjallGPT hefur verið áhrifamesti þátttakandinn á ári þar sem gervigreind hefur náðst vel, kerfi eins og þetta hafa sýnt enn meiri möguleika til að búa til nýtt efni og texta-í-mynd leiðbeiningar eru notaðar til að búa til líflegar myndir sem hafa jafnvel unnið listasamkeppnir. Gervigreind hefur kannski ekki ennþá lifandi meðvitund eða hugarkenninguna sem er vinsæl í vísindaskáldsögukvikmyndum og skáldsögum, en það er að nálgast að minnsta kosti að trufla það sem við höldum að gervigreindarkerfi geti gert.
Vísindamenn sem vinna náið með þessum kerfum svífa við horfur á upplýsingaöflun, eins og í tilviki Google LaMDA Large Language Model (LLM). LLM er líkan sem hefur verið þjálfað til að vinna úr og búa til náttúrulegt tungumál.
Generative AI hefur einnig vakið áhyggjur af ritstuldi, hagnýtingu frumlegs efnis sem notað er til að búa til líkön, siðferði upplýsingamisnotkunar og misnotkunar á trausti og jafnvel „lokum forritunar“.
Hvað þýðir gervigreind eiginlega?
Í miðju alls þessa er spurning sem mikilvægi hennar hefur farið vaxandi allt frá sumarnámskeiðinu í Dartmouth: Er gervigreind frábrugðin mannlegri greind? Til þess að geta talist gervigreind þarf kerfi að sýna fram á ákveðið nám og aðlögun. Af þessum sökum eru ákvarðanataka, sjálfvirkni og tölfræðikerfi ekki gervigreind. Í stórum dráttum er gervigreind skipt í tvo flokka: gervi þröngar greind (AI) og gervi almenna greind (AI). Eins og er er SHI ekki til. Lykilviðfangsefni við að byggja upp almenna gervigreind er að móta heiminn á fullnægjandi hátt með allri þekkingunni, á samkvæman og gagnlegan hátt. Þetta er vægast sagt viðamikið verkefni.
Flest af því sem við þekkjum sem gervigreind í dag hefur þrönga greind - þar sem ákveðið kerfi leysir tiltekið vandamál. Ólíkt mannlegri upplýsingaöflun er slík þröng gervigreind greind aðeins áhrifarík á því sviði sem hún hefur verið þjálfuð í: svo sem uppgötvun svika, andlitsþekkingu eða félagslegar ráðleggingar. Og gervigreind mun virka á sama hátt og manneskja. Eins og er er mest áberandi dæmið um tilraunir til að ná þessu fram notkun tauganeta og djúpt nám sem er þjálfað á gríðarlegu magni gagna.
Taugakerfi eru innblásin af því hvernig mannsheilinn virkar. Ólíkt flestum vélanámslíkönum, sem framkvæma útreikninga á þjálfunargögnum, virka taugakerfi með því að fæða hvern gagnapunkt fyrir sig í gegnum samtengt net og stilla færibreyturnar í hvert skipti. Eftir því sem fleiri og fleiri gögn eru færð í gegnum netið, koma færibreyturnar á stöðugleika, sem leiðir til „þjálfaðs“ taugakerfis sem getur síðan framleitt æskilegt úttak á nýjum gögnum - til dæmis, viðurkennt hvort mynd inniheldur kött eða hund.
Verulegt stökk í þróun gervigreindar í dag er vegna tæknilegra endurbóta á aðferðum við að læra stór taugakerfi, sem gerir kleift að stilla gríðarlegan fjölda breytu á hverri keyrslu þökk sé getu stórra tölvuskýjainnviða. Til dæmis er GPT-3 (gervigreindarkerfið sem knýr ChatGPT) stórt tauganet með 175 milljörðum breytum.
Hvað þarf til að gervigreind virki?
Gervigreind þarf þrennt til að virka vel. Í fyrsta lagi þarf hann vönduð, hlutlæg gögn og mikið af þeim. Vísindamenn sem byggja upp taugakerfi nota mikið magn gagna sem hafa birst þökk sé stafrænni samfélaginu.
Co-Pilot, sem viðbót við mannlega forritara, sækir gögn sín úr milljörðum kóðalína sem hýst er á GitHub. ChatGPT og önnur stór tungumálalíkön nota milljarða vefsíðna og textaskjala sem geymd eru á netinu.
Verkfæri til að breyta texta í mynd eins og Stöðugt dreifing, DALLE-2 og Midjourney, notaðu mynd-textapör úr gagnapörum eins og LAION-5B. Gervigreind módel munu halda áfram að þróast eftir því sem við stafrænum meira af lífi okkar og fóðrum þeim aðrar gagnagjafar, svo sem uppgerðagögn eða gögn úr leikjastillingum eins og Minecraft.
Gervigreind þarf líka tölvuinnviði til að þjálfa á áhrifaríkan hátt. Eftir því sem tölvur verða öflugri gætu líkön sem nú krefjast mikillar fyrirhafnar og stórfelldra útreikninga verið unnin á staðnum á næstunni. Til dæmis er nú þegar hægt að keyra Stable Diffusion líkanið á staðbundnum tölvum en ekki í skýjaumhverfi. Þriðja þörfin fyrir gervigreind er endurbætt líkön og reiknirit. Gagnadrifin kerfi halda áfram að taka hröðum framförum á sviðum sem einu sinni voru talin svið mannlegrar þekkingar.
Hins vegar, þar sem heimurinn í kringum okkur er stöðugt að breytast, þarf stöðugt að endurþjálfa gervigreindarkerfi með því að nota ný gögn. Án þessa mikilvæga skrefs munu gervigreindarkerfi gefa svör sem eru í raun röng eða taka ekki mið af nýjum upplýsingum sem hafa komið fram síðan þau voru þjálfuð.
Taugakerfi eru ekki eina nálgunin við gervigreind. Önnur athyglisverð herbúðir í gervigreindarrannsóknum eru táknræn gervigreind – í stað þess að melta gríðarstór gagnamagn, treystir það á reglur og þekkingu svipað og mannlegt ferli að mynda innri táknræna framsetningu ákveðinna fyrirbæra.
En undanfarinn áratug hefur valdahlutföllin hallast mjög í átt að gagnastýrðum nálgunum og „stofnafaðir“ nútíma djúpnáms fengu nýlega Turing-verðlaunin, jafngildi Nóbelsverðlaunanna í tölvunarfræði.
Gögn, útreikningar og reiknirit eru grundvöllur gervigreindar í framtíðinni. Allar vísbendingar benda til örra framfara í öllum þremur flokkunum um fyrirsjáanlega framtíð.
Þú getur hjálpað Úkraínu að berjast gegn rússnesku innrásarhernum. Besta leiðin til að gera þetta er að gefa fé til hersins í Úkraínu í gegnum Bjarga lífi eða í gegnum opinberu síðuna NBU.