Generativni AI alati – od robota za ćaskanje do izuzetno realistične muzike i generatora glasa, pa do kreatora slika i videozapisa i još mnogo toga – nastavljaju da zadivljuju javnost, dok napredak vještačke inteligencije i mašinskog učenja sve više nalazi primjenu u oblastima kao što su zdravstvo i otkrivanje lijekova.
Crna kutija
Međutim, tu postoji jedan problem: čak ni ljudi koji kreiraju svu ovu vještačku inteligenciju ne razumiju u potpunosti kako ona zaista funkcionira, piše B92.
– Očigledno je da nismo potpune neznalice – rekao je kompjuterski naučnik sa Univerziteta Kalifornije u San Dijegu Mihail Belkin za MIT Technology Review, te nastavio:
– Ali naša teorijska analiza je toliko daleko od onoga što ovi modeli stvarno mogu da urade.
Kako objašnjava MIT Tech, mnogi modeli vještačke inteligencije su takozvane crne kutije, što znači da, iako algoritam može da proizvede koristan rezultat, istraživačima je nejasno kako je tamo dospio. Ovo je slučaj već godinama, a sistemi vještačke inteligencije često prkose teoretskim modelima zasnovanim na statistici. Bez obzira na to, industrija vještačke inteligencije napreduje, potaknuta milijardama dolara investicija i gotovo fanatičnog praćenja.
Nedostatak razumijevanja
Drugim riječima, AI se već nalazi svuda. Ali kako se sve više integrira u ljudski život, naučnici koji kreiraju tehnologiju i dalje pokušavaju da u potpunosti razumiju kako ona uči i funkcionira.
Neki stručnjaci nedostatak razumijevanja pripisuju tržištu koje je još u razvoju, tvrdeći da nastanak vještačke inteligencije znači da će ponekad istraživači morati da rade unazad, počevši od eksperimentalnih rezultata i rješenja.
Naravno, eksperimentiranje i neizvjesnost su prirodni u naučnom procesu. Ali AI modeli više nisu ograničeni na metaforičke epruvete iz Silicijske doline; industrija vještačke inteligencije je i unosan finansijski posao i, kao što je slučaj s drugim tehnologijama, kreira izazove na putu.
