Rozlúštenie umelého myslenia: Môžeme vedieť, či niečo premýšľa?
Rozlúštenie umelého myslenia: Môžeme skutočne vedieť, či niečo premýšľa? Dr. Beck skúma definíciu agenta, plánovanie a kontrafaktuálne uvažovanie ako kľúčové prvky inteligencie. Obavy vzbudzuje využitie AI ľuďmi, nielen samotná technológia.
V posledných rokoch sa umelá inteligencia stáva čoraz sofistikovanejšou. Ale čo vlastne znamená byť „inteligentný“? A ako môžeme zistiť, či niečo – nech už je to robot, program alebo dokonca simulácia – skutočne premýšľa? V fascinujúcom rozhovore s Dr. Jeffom Beckom sa ponoríme do hlbín filozofie a technológií za umelou inteligenciou a zistíme, že odpoveď na túto otázku nie je tak jednoduchá, ako by sa mohlo zdať.
Kľúčové poznatky
- Agentúra a kamene: Z matematického hľadiska nie je zásadný rozdiel medzi agentom (niečím, čo koná) a kameňom – oba vykonávajú politiku, ktorá mapuje vstupy na výstupy. Rozdiel spočíva v sofistikovanosti vnútorných výpočtov.
- Plánovanie a kontrafaktuálne uvažovanie: Skutočná agentúra sa vyznačuje plánovaním, kontrafaktuálnym uvažovaním a cieľom-orientovaným správaním – to je ťažšie odhaliť len z vonkajšej observácie.
- Energy-Based Models (EBM): Moderné neurónové siete sú v skutočnosti EBM, ktoré optimalizujú nielen váhy, ale aj vnútorné stavy.
- JEPA a učenie sa v latentnom priestore: Nový prístup JEPA sa zameriava na učenie sa v latentnom priestore, čo môže viesť k robustnejším AI reprezentáciám.
- AI a bezpečnosť: Hlavnou obavou nie je „zlé“ AI, ale skôr to, ako ľudia využijú AI a či sa nestaneme len pasívnymi výbercami odmien.
Čo znamená byť agentom?
Dr. Beck vysvetľuje, že definícia agenta nie je taká jednoduchá, akou sa zdá. V podstate ide o entitu, ktorá koná a vykonáva výpočty. Ale ako môžeme rozlíšiť sofistikovanú politiku od skutočného plánovania? Odpoveď spočíva v schopnosti uvažovať kontrafaktuálne – teda premýšľať „čo ak?“. Skutočný agent dokáže predvídať dôsledky svojich činov a prispôsobiť sa meniacim sa okolnostiam.
Energy-Based Models: Hlbší pohľad do neurónových sietí
Tradičné neurónové siete optimalizujú len váhy, ale EBM idú ďalej – optimalizujú aj vnútorné stavy. To ich robí bližšie k Bayesovským modelom a umožňuje im lepšie reprezentovať komplexné vzťahy v dátach. Dr. Beck poukazuje na to, že dokonca aj Variational Autoencoders (VAE), populárne nástroje pre generovanie obrazov, sú v skutočnosti EBM.
JEPA: Revolúcia v latentnom priestore
Joint Embedding Prediction Architecture (JEPA) predstavuje nový prístup k učeniu sa reprezentácií. Namiesto predpovedania pixel po pixeli sa JEPA zameriava na učenie sa v latentnom priestore – teda v abstraktnejšom a kompaktnejšom priestore, ktorý zachytáva podstatné vlastnosti dát. To môže viesť k robustnejším a generalizovateľnejším AI modelom.
Bezpečnosť AI: Skôr ľudia ako stroje?
Dr. Beck vyjadruje obavy, že skutočnou hrozbou nie je „zlé“ AI, ale to, ako ju ľudia využijú. Ak sa staneme len pasívnymi výbercami odmien, môžeme stratiť schopnosť kritického myslenia a sebaurýchodenia. Jeho riešením je Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning (Active Inference), ktorý umožňuje AI učiť sa z pozorovaného správania ľudí a postupne zlepšovať výsledky malými krokmi.
Záver: Budúcnosť inteligencie
Rozhovor s Dr. Beckom nám ukazuje, že pochopenie umelého myslenia je komplexný a náročný proces. Namiesto hľadania „AGI“ (Artificial General Intelligence) by sme sa mali zamerať na vývoj kolektívnych, špecializovaných inteligencií, ktoré dokážu spolupracovať a využívať svoje schopnosti pre rôzne účely. A čo je najdôležitejšie, musíme zabezpečiť, aby AI slúžila ľuďom a pomáhala nám zlepšovať náš svet.
Odporúčania na ďalšie čítanie:
- Pre tých, ktorí sa chcú dozvedieť viac o filozofii myslenia, odporúčame knihu „The Intentional Stance“ od Daniela Dennetta.
- Ak vás zaujíma technická stránka EBM, pozrite si tutoriál „A Tutorial on Energy-Based Learning“ od Yanna LeCuna.
- Pre hlbší ponor do JEPA a ďalších moderných AI technológií navštívte odkazy na články a zdroje uvedené v popise videa.
Zdroje
- Originálne video
- Zákon voľnej energie – Wikipédia
- Monte Carlo tree search - Wikipédia
- mitpress.mit.edu
- yann.lecun.com
- Auto-enkodujúci Variabilný Bayes
- Cesta k autonómnej strojí inteligencii
- cs.utoronto.ca
- Barlowovci: Samoučenie pomocou redukcie redundancie
- GFlowNet Základy
- cdn.aaai.org
- Cena ARC
- Stretový jazyk strojového učenia – MLST ReScript
- db4nq8p6e2kp3.cloudfront.net
Hodnotenie článku:
Rozlúštenie umelého myslenia: Môžeme vedieť, či niečo premýšľa?
Knihy v článku
Približne 200 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.00 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()