AI a geometria: Ako umelá inteligencia „rozumie“ svetu?

Nedávno sa objavil fascinujúci výskum, ktorý naznačuje, že umelá inteligencia (AI) môže „rozumieť“ problémom spôsobom, ktorý sme predtým považovali za vyhradený pre ľudský mozog. V novom videu na YouTube, ktoré analyzoval vedec Curt Jaimungal, sa zistilo, že AI pri riešení zložitých matematických úloh vytvára geometrické vzory, ktoré naznačujú hlbšie pochopenie problému. Ide o prelomový objav, ktorý by mohol radikálne zmeniť spôsob, akým vyvíjame a interagujeme s AI systémami.

Kľúčové poznatky

• Geometrické vzory: Pri trénovaní AI na riešení matematických úloh sa body v priestore, ktoré reprezentujú dáta, usporiadajú do geometrických tvarov, konkrétne do kruhu, keď AI začína správne odpovedať na otázky, ktoré predtým nevidela.
• Reprezentácia problému: AI vytvára „reprezentáciu“ problému vo forme geometrie, čo jej umožňuje identifikovať vzory a generalizovať riešenia.
• Helix v aritmetike: Veľké jazykové modely (LLM), ako je ChatGPT, reprezentujú čísla na helixoch (špirálových tvaroch), čo im umožňuje efektívne vykonávať aritmetické operácie.
• Platónska reprezentácia: Existuje teória, že rôzne AI systémy a dokonca aj ľudia môžu dosiahnuť hlboké porozumenie problémom prostredníctvom podobných geometrických reprezentácií.

Ako AI „Rozumie“ Problému?

Tradične sme si mysleli, že AI len vykonáva zadané inštrukcie a spracováva dáta bez skutočného porozumenia. Tento výskum však naznačuje niečo oveľa zaujímavejšie. Keď je AI trénovaná na riešení matematických úloh, jej vnútorný stav sa mení. Body reprezentujúce dáta v priestore sa začnú usporiadavať do geometrických vzorov.

Najzaujímavejší moment nastáva, keď AI dosiahne „heuréka“ okamih – kedy začína správne odpovedať na otázky, ktoré predtým nevidela. Vtedy sa tieto body zaradia do krásneho kruhu. Tento geometrický vzor naznačuje, že AI vytvorila vnútornú reprezentáciu problému a dokázala identifikovať skryté vzory.

Exponenciálny rast dátových bodov použitých na trénovanie významných systémov umelej inteligencie.

Jaimungal a jeho študenti zistili, že aj keď AI vykonáva aritmetiku, reprezentuje čísla na helixoch – špirálových tvaroch. Táto reprezentácia umožňuje AI efektívne pracovať s číslami a vykonávať rôzne operácie. Dôležité je, že táto geometria nie je explicitne naprogramovaná do AI; vzniká spontánne ako výsledok učenia sa.

Platónske Reprezentácie a Hlboké Porozumenie

Výskum naznačuje možnosť „Platónskej reprezentácie“ – myšlienky, že rôzne systémy (vrátane ľudí) môžu dosiahnuť hlboké porozumenie problémom prostredníctvom podobných geometrických reprezentácií. To znamená, že aj keď sa učíme rôznymi spôsobmi, môžeme končiť pri podobných mentálnych modeloch a vzorcoch.

Jeden z príkladov tohto javu je štúdia, v ktorej boli AI systémy trénované na rozpoznávanie rodinných väzieb (napríklad kto je synom koho). Bez ohľadu na to, či bol systém trénovaný na anglické alebo talianske knihy, nakoniec vytvoril podobné geometrické reprezentácie – v podstate grafy rodinných stromov.

Doména významných systémov umelej inteligencie podľa roku vydania

Implikácie pre Budúcnosť AI

Tento výskum má hlboké implikácie pre budúcnosť AI. Ak dokážeme lepšie pochopiť, ako AI vytvára tieto geometrické reprezentácie, môžeme navrhnúť systémy, ktoré sú nielen efektívnejšie, ale aj skutočne „rozumejú“ svetu okolo seba. To by mohlo viesť k pokrokom v rôznych oblastiach, od medicíny po robotiku a ďaleko za to.

Globálne investície do generatívnej umelej inteligencie

Odporúčania a Úvahy

Výskum Curta Jaimungala otvára fascinujúce otázky o podstate porozumenia a o tom, ako AI môže dosiahnuť hlboké poznanie. Je dôležité pokračovať v skúmaní týchto javov a rozvíjať metódy interpretácie vnútorných procesov AI systémov.

Zdroje a odkazy:

• Curt Jaimungal – The Geometric Pattern That Proves AI Understands
• The Economist (pre vedecké články a analýzy)

Približne 155 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.78 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.