Umjetna inteligencija AlphaGo, razvije se u DeepMind laboratoriju pod okriljem Googlea. Još prije sedam godina ostvarila je povijesni uspjeh pobijedivši šampiona igre u drevnoj kineskoj igri “Go”. Sada Demis Hassabis, suosnivač i izvršni direktor DeepMinda, otkriva da njegovi inženjeri koriste tehnologije iz AlphaGoa kako bi stvorili AI sustav Gemini, koji će, najavljuje, biti sposobniji od onoga koji pokreće OpenAI-jev ChatGPT. Gemini, koji je još uvijek u razvoju u DeepMind-u, zapravo je veliki jezični model koji je tekstom i sličan GPT-4 modelu koji pokreće ChatGPT.
Međutim, Hassabis tvrdi da će njegov tim kombinirati tu tehnologiju s tehnikama korištenima u AlphaGou s ciljem da sustav dobije nove sposobnosti, poput planiranja ili rješavanja problema. Gemini je prvi put najavljen na Googleovoj konferenciji za razvojne inženjere prošlog mjeseca, kada je tvrtka predstavila niz novih AI projekata. AlphaGo temeljio se na tehnici nazvanoj “pojačano učenje” (eng. reinforcement learning), u kojem softver uči rješavati teške probleme koji zahtijevaju odabir radnji, poput igre “Go” ili videoigara, ponavljajući pokušaje i dobivajući povratnu informaciju o svojoj izvedbi.
Možemo reći da Gemini kombinira prednosti AlphaGoa i sličnih sustava s iznimnim jezičnim sposobnostima velikih modela. Imamo i dodatne inovacije koje će biti vrlo zanimljive.
Demis Hassabis, suosnivač i izvršni direktor DeepMinda
Također je koristio metodologiju “pretraživanja stabla” (eng. tree search) za istraživanje i pamćenje mogućih poteza na ploči. Sljedeći veliki korak za jezične modele može uključivati obavljanje više zadataka na internetu i računalima.
Gemini – Google-ov odgovor konkurenciji
Gemini se još uvijek razvija, a taj će proces trajati nekoliko mjeseci, kaže Hassabis. Trošak razvoja može biti više desetaka ili stotina milijuna dolara. Sam Altman, izvršni direktor OpenAI-ja, izjavio je u travnju da je kreiranje GPT-4 koštalo više od sto milijuna dolara. Kada Gemini bude završen, mogao bi odigrati važnu ulogu u Googleovu odgovoru na konkurenciju. Od premijere ChatGPT-ja Google je brzo predstavio vlastiti chatbot Bard. Ugradio je generativnu umjetnu inteligenciju u svoj pretraživač i mnoge druge proizvode. Kako bi potaknula istraživanje umjetne inteligencije, kompanija je u travnju spojila Hassabisovu jedinicu DeepMind s Googleovim primarnim laboratorijem za umjetnu inteligenciju Brain te stvorila Google DeepMind.
Hassabis naglašava da će novi tim spojiti svoje snažne vizije koje su bile temelj nedavnog napretka u području umjetne inteligencije.
“Ako pogledate gdje se nalazimo u području umjetne inteligencije, tvrdio bih da 80 ili 90 posto inovacija dolazi od jedne ili druge tvrtke” – kaže Hassabis i dodaje da postoje sjajne stvari koje su oba tima postigla tijekom posljednjeg desetljeća. Inače, još 2014. godine Google je preuzeo DeepMind nakon što je demonstrirao izvanredne rezultate upotrebom tehnologija za svladavanje jednostavnih videoigara. Tijekom sljedećih nekoliko godina DeepMind je pokazao kako pomoću te tehnologije obavlja radnje koje su se nekada činile svojstvenima samo ljudima.
Strojevi postali vještiji od ljudi
Kada je AlphaGo pobijedio šampiona igre “Go” Leeja Sedola 2016. godine, mnogi stručnjaci za umjetnu inteligenciju bili su fascinirani jer su vjerovali da će proći desetljeća prije negoli strojevi postanu vješti u toj kompleksnoj igri. Važan dodatni korak uNiantic, koji stoji iza videoigre Pokémon Go, otpustit će četvrtinu svoje radne snage, njih 230, jer se industrija igara suočava s padom potražnje. Zatvorit će svoj studio u Los Angelesu i otkazati dvije igre, NBA All-World i Marvelov World of Heroes.
“Dopustili smo da nam troškovi rastu brže od prihoda”, rekao je izvršni direktor američkog Niantica John Hanke u izjavi. Pokémon Go postao je globalni fenomen 2016. godine, a i sada je. Kako objašnjava John Hanke, glavni prioritet održati ga zdravim i dodatno ga razvijati. Stvaranju ChatGPT-ja i sličnih sposobnih jezičnih modela jest korištenje pojačanog učenja na temelju povratnih informacija ljudi u odgovorima AI modela kako bi se poboljšala njegova izvedba. Iskustvo DeepMinda s pojačanim učenjem omogućava njihovim stručnjacima da Geminiju pridodaju nove sposobnosti. Hassabis i njegov tim mogu pokušati unaprijediti tehnologiju velikih jezičnih modela s idejama iz drugih područja umjetne inteligencije.
Gemini može pomoći na područjima zdravlja ili klime
Stručnjaci u DeepMindu rade u područjima koja se protežu od robotike do neuroznanosti. Nedavno su demonstrirali algoritam sposoban učiti izvoditi manipulacijske zadatke s različitim robotskim rukama. Očekuje se da će učenje iz fizičkog iskustva svijeta, kao što to rade ljudi i životinje, biti važno za povećanje sposobnosti umjetne inteligencije. Činjenica da jezični modeli indirektno uče o svijetu putem teksta, smatraju stručnjaci, predstavlja znatno ograničenje. Hassabisu je povjerena zadaća da ubrza razvoj Googlea u području umjetne inteligencije istovremeno upravljajući nepoznatim i potencijalno ozbiljnim rizicima.
Hassabis, premda je potpisnik rezolucije koja upućuje na oprez pri kreiranju AI alata, ističe izvanredne potencijalne koristi umjetne inteligencije. Naglašava znanstvenih otkrića u područjima zdravlja ili klime, te smatra da je imperativ da čovječanstvo nastavi razvijati tu tehnologiju. Također vjeruje da je nametanje pauze u razvoju, što zagovaraju neki stručnjaci, nepraktično. Smatra da bi to bilo gotovo nemoguće provesti. Ako se pravilno izvede, bit će to najkorisnija tehnologija za čovječanstvo dosad – kaže o umjetnoj inteligenciji.
