REKLAMA

Zrobili ze sztucznej inteligencji produkt na sprzedaż. To już koniec SI, jako przedmiotu nauki

Sztuczna inteligencja nadal będzie rozwijana przez inżynierów, ale nie jako technologia, która ma zmienić świat. Wraz z rozwojem branży na naukowców nałoży się kagańce, a SI będzie niczym więcej niż produktem, który ma przynieść zyski.

08.04.2023 16.27
Zrobili ze sztucznej inteligencji produkt na sprzedaż. To już koniec SI, jako przedmiotu nauki
REKLAMA

Jeszcze jakiś czas temu, gdybym miała napisać tekst o sztucznej inteligencji, prawdopodobnie sięgnęłabym do repozytoriów uniwersyteckich lub przeszukała Google Scholar w poszukiwaniu publikacji, które opisują zagadnienie, które chciałabym podjąć. Dzięki ostatnim, naprawdę gwałtownie postępującym wydarzeniom w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji jako takiej, SI zeszła do mainstreamu.

REKLAMA

Żeby przeczytać o nowinkach, nie muszę zakupić prenumeraty amerykańskiego Scientific American, mogę po prostu otworzyć Gazetę Wyborczą. Samo hasło "sztuczna inteligencja" stało się modne, bo gdybym rzuciła je w rozmowie jeszcze 10 lat temu, pierwsze skojarzenia z nim byłyby gdzieś pomiędzy "modyfikowaniem ludzkiego mózgu" a "robotami zabójcami". Teraz każdy mniej lub bardziej skojarzy SI z "czymś, co odpowie na każde pytanie".

Laboratoria SI. Czyli kto tak naprawdę odpowiada za innowacje?

Takie uproszczenie SI i sprowadzenie jej z wyżyn instytucji badawczych do ekranów naszych laptopów i telefonów, a wkrótce uczynienie ich pełnoprawnymi produktami na sprzedaż czy słupami reklamowymi, to proces, który w końcu musiał nastąpić.

Śledząc nowinki ze świata SI można zauważyć stałe przewijanie się jednostek badawczych powiązanych z różnymi koncernami - Meta AI, Google AI, Amazon Web Services AI, OpenAI (które korzysta z mocy obliczeniowej chmury Microsoftu). Dlaczego?

Pierwszym oczywistym powodem są pieniądze i moc obliczeniowa. Największe koncerny i firmy po prostu mają środki na rozwój sztucznej inteligencji. Drugi powód to fakt, że amerykański rynek technologiczny jest połączony z nauką.

Jeżeli ktoś myślał, że "koncern posiadający własne laboratorium badawcze" to tani chwyt marketingowy, był w błędzie. Amerykańscy giganci od końca drugiej wojny światowej - czyli momentu, w którym sytuacja geopolityczna się uspokoiła i możliwe było inwestowanie w naukę - połączeni są z różnymi instytucjami badawczymi. Własne laboratoria założyły Xerox, IBM czy AT&T i oprócz świadczenia dobrze znanych nam usług i rozwijania biznesu, prowadziły także prace nad wynalazkami, które zmieniały świat. Xerox przyniósł nam graficzny interfejs użytkownika (GUI), IBM magnetyczne dyski twarde, a AT&T tranzystor czy język programowania C.

Oczywiste jest, że do takich dokonań wymagane jest zatrudnianie naukowców z różnych dziedzin. Połączenie charakteru naukowego instytucji z pracownikami, którzy lata spędzili w świecie akademickim sprawiło, że postęp prac nad wynalazkami był udokumentowany licznymi pełnoprawnymi publikacjami naukowymi.

To naukowcy zbudowali sztuczną inteligencję.

Z identyczną sytuacją mamy do czynienia teraz. Weźmy za przykład dowolną korporację, która w ciągu ostatniej dekady (a zwykle i wcześniej) zdecydowała się na pójście w rozwój SI. Aby w ogóle stworzyć podwaliny pod rozwój działów zajmujących się uczeniem maszynowym, głębokim uczeniem, konstruowaniem sieci neuronowych czy uczeniem przez wzmacnianie trzeba zrozumieć, od czego zacząć. Lata temu nie istniały w środowiskach akademickich specjalizacje nastawione na tworzenie SI, dlatego nagle wzrosło zainteresowanie niezwykle wąską grupą specjalistów, która potrafiła pokazać gdzie, co i jak.

Kiedy na rynku pracy popyt przewyższa podaż, oznacza to jedno: pracownicy będą tam na własnych zasadach. A skoro zatrudniani są utytułowani badacze akademiccy (np. profesor Jia Li została zatrudniona przez Google i współprzewodniczyła założeniu Google Cloud AI/ML, z kolei Meta AI nadal szefuje profesor Yann LeCun), to badania i publikacje dotyczące SI mają być jak najbliższe realiom akademickim. Czyli maksymalnie przejrzyste i zgodne z zasadami etycznymi.

Sztuczna inteligencja stała się produktem.

Teraz jednak gdy owe instytucje badawcze osiągnęły pierwsze z zakładanych celów: zbadały i opracowały rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, pora na drugą część. Rozwój i wdrażanie.

Na tym etapie każda firma potrzebuje bardziej inżynierów oprogramowania, którzy wdrożą produkt i będą nadzorować jego działanie. Nie potrzeba już naukowców, którzy opracują innowacyjną, przełomową technologię, a i grono specjalistów znacznie się poszerzyło. Teraz koncerny mają już produkt, gotowy produkt nie potrzebuje dalszych badań i dowodów naukowych, potrzebuje klientów.

I właśnie to się teraz dzieje. OpenAI nie pokazuje otwarcie szczegółów dotyczących GPT-4 w trosce o zachowanie tajemnicy przedsiębiorstwa. Przy okazji warto wspomnieć, że w warunkach korzystania z modeli OpenAI wspomniano, że wygenerowanych przez nie treści nie wolno używać "do tworzenia modeli konkurencyjnych wobec OpenAI". Nowy Bing będzie miał reklamy, a Microsoft przez biegło miesiąc nie zdradził, że za Prometeuszem stoi GPT-4.

Poprzednie doświadczenia również pokazują, że na publikacji prac naukowych można się sparzyć. Duża część najbardziej znanych obecnie modeli korzysta z modelu Transformer zaproponowanego w przełomowej - z perspektywy dorobku przetwarzania języka naturalnego - pracy "Attention Is All You Need" opracowanej przez uczonych z Google.

W pracy opisano architekturę sieci neuronowych opartą w całości na mechanizmach autouwagi. Zaproponowano także nowy sposób rozwiązywania problemów typu sequence-to-sequence za pomocą sieci neuronowych, które przewyższały poprzednie modele w kilku zadaniach. Nie zagłębiając się dalej w techniczne szczegóły, model Transformer stał się od tego czasu standardową architekturą dla zadań przetwarzania języka naturalnego. Z dorobku Google, zarabiając krocie, korzysta właśnie choćby OpenAI czy Microsoft - i każda inna firma posiadająca własny model językowy sztucznej inteligencji.

REKLAMA

Sztuczna inteligencja na sprzedaż

Sztuczna inteligencja nie jest już innowacyjnym bytem, o którego wpływie na przyszłość ludzkości rozwodzą się retorzy podczas konferencji TED. Jest produktem obecnym wśród nas, dlatego koncerny coraz bardziej będą odchodzić od publikowania prac naukowych i wypracowanego przez lata charakteru SI na rzecz zysku i chronienia tajemnicy przedsiębiorstwa. Bowiem nikt nie chciałby, aby skopiowano jego produkt i utworzono jeszcze lepszy. A większość osób potraktuje SI niczym telefon komórkowy, zapominając, że do przełomu doprowadziły dekady przełomowych badań i dorobku naukowego.

REKLAMA
Najnowsze
REKLAMA
REKLAMA
REKLAMA