umjetna inteligencija AI

Kako znanstvenici potiču znatiželju kod umjetne inteligencije (AI)

Umjetna inteligencija (eng. Artificial Intelligence; u nastavku teksta AI) je uistinu dobra u onome što joj mi zadamo da učini. Može riješiti bilo koji postavljeni zadatak brzinom svjetlosti te pronaći obrasce ponašanja u golemim brojevima podataka. Ali, što ako joj uopće ni ne moramo postavljati zadatak? Što ako je AI motivirana da samostalno riješi problem, samo da bi zadovoljila vlastitu znatiželju? To je ono što mnogi znanstvenici pokušavaju napraviti. Kako bi to i napravili, koriste se nečim što nam je svima jako dobro poznato: 8-bitne video igre.

Cijelo vrijeme je umjetna inteligencija bila u vama

Sjetite kad ste prvi puta igrali video igru. Razmislite na trenutak kako ste ju igrali. Vrlo vjerojatno ste bili prilično nespretni, pokušavajući shvatiti koji gumbi su zaduženi za određene radnje i kako točno prijeći nivo u virtualnom svijetu. S vremenom, kroz igranje i vježbanje, vještine su se razvile te ste zasigurno uspjeli prijeći razinu ili dvije. Važno je da ste radili na poboljšanju tih vještina. I to ne motivirani novcem ili ocjenom, već zato što ste se osjećali dobro. Imali ste ono što se zove intrinzična motivacija – pogon koji dolazi iznutra. To je ono što potiče znatiželju.

Intrinzična motivacija je pogon koji potiče znatiželju i dolazi iznutra.

Novac i ocjene – dug za akademsko obrazovanje – primjeri su ekstrinzičnih motivacija ili pogona koji dolaze iz vašeg okruženja. To je ono što računalni znanstvenici koriste za osposobljavanje algoritama za umjetnu inteligenciju kako bi ju naučili: kada točno riješi zadatak, osvaja “nagradu”; kada pogriješi, dobije “kaznu”. Taj pristup, zvan sistem nagrade i kazne, omogućio je AI da učini neke izuzetne stvari, od pobjeđivanja ljudi na najsloženijoj igri na svijetu do spajanja autonomnog vozila na autocesti.

umjetna inteligencija AI

Ograničenja AI

Ali, naravno da umjetna inteligencija ima i svoje granice. Da biste mogli nagraditi ispravno odrađene zadatke, morate znati koji su odgovori točni. Jednostavno je kad se umjetna inteligencija uči na jasno definiranom cilju, kao što je pobjeda u igri na ploči. No, to je ipak malo teže, ukoliko se radi o ozbiljnim situacijama u kojima ćemo je uskoro trebati, poput spašavanja ljudi nakon katastrofe. Računalni znanstvenici trebaju način da pomognu AI da shvati koja su zadaci sami “ispravni” – nešto slično kao poticanje znatiželje, koje smo spomenuli ranije.

Umjetna inteligencija i znatiželja

Kako bi potaknuli znatiželju kod umjetne inteligencije ili artificial intelligence (AI), istraživači Laboratorija za istraživanje umjetne inteligencije Berkeley, inspiraciju su dobili od ni manje ni više nego majstora znatiželje: beba. Istraživanja pokazuju da bebe i mališane kad postanu svjesni okoline i svijeta oko sebe, privlače najviše stvari koje ih iznenađuju. To je ono što ih tjera na istraživanje dodirivanjem novog objekta/igračke, kako bi vidjeli što se s igračkom događa npr. nakon bacanja iste na pod.

umjetna inteligencija AI

Efekt iznenađenja

Istraživači Berkeleya programirali su ovu spoznaju baziranu na efektu iznenađenja u njihovu AI. Tako je mogla predvidjeti ishod, a zatim stvoriti intrinzičnu nagradu, ovisno o tome koliko je predviđanje bilo pogrešno. Što je veća pogreška, to je veći efekt iznenađenja, a time i veća nagrada. Budući da dobiva najvrijednije nagrade kod predviđanja o kojima zna najmanje, to potiče njenu znatiželju prema onome što ne zna. I na taj način dobivamo: AI verziju znatiželje.

Kad su ove znatiželjne AI igrale Super Mario Bros, naučile su na približno jednak način na koji ste vi ili ja učili kada smo prvi put igrali. Isprobala je sve gumbe i brzo naučila da, dok gumb “dolje” ne čini ništa, dok pritisak na gumb “desno” vodi Maria na nepredvidljiva mjesta. A ta nepredvidljiva mjesta donose vrijedne nagrade.

Ovaj algoritam znatiželje vođen efektom iznenađenja nije savršen. To pokazuje i činjenica da AI još uvijek ne može prijeći prvu razinu. Potreban je razvoj i usavršavanje. No, jedan dan, ova vrsta intrinzične motivacije mogla bi potaknuti AI da spasi žrtve katastrofe, istražuje izvanzemaljske svjetove i odgovori na otvorena pitanja koja čak ni ne znamo pitati.

I za kraj, pogledajte kako AI igra Super Mario Bros. Mislite da možete bolje?

Ana Janušić