Naučnici koji kreiraju AI tehnologiju i dalje pokušavaju da u potpunosti razumiju kako ona uči i funkcioniše. Industrija vještačke inteligencije eksplodirala je krajem 2022. godine, nakon velikog uspjeha OpenAI ChatGPT-a u novembru te godine. Generativni AI alati – od robota za ćaskanje do izuzetno realistične muzike i generatora glasa, pa do kreatora slika i video zapisa 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 ljekova.
Međutim, tu postoji jedan problem: čak ni ljudi koji kreiraju svu ovu vještačku inteligenciju ne razumiju u potpunosti kako ona zaista funkcioniše.
"Očigledno je da nismo potpune neznalice", rekao je kompjuterski naučnik sa Univerziteta Kalifornije u San Dijegu Mihail Belkin za MIT Technology Review. "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, podstaknuta milijardama dolara investicija i gotovo fanatičnog praćenja.
Drugim riječima, AI se već nalazi svuda. Ali kako se sve više integriše u ljudski život, naučnici koji kreiraju tehnologiju i dalje pokušavaju da u potpunosti razumiju kako ona uči i funkcioniše.
Neki stručnjaci nedostatak razumijevanja pripisuju tržištu koje je još uvijek u razvoju, tvrdeći da nastanak vještačke inteligencije znači da će ponekad istraživači morati da rade unazad, počevši od eksperimentalnih rezultata i rešenja.
Naravno, eksperimentisanje i neizvjesnost su prirodni u naučnom procesu. Ali AI modeli više nisu ograničeni na metaforičke epruvete iz Silicijumske doline; industrija vještačke inteligencije je i unosan finansijski posao, i kao što je slučaj sa drugim tehnologijama kreira izazove na putu.
