Niezwykłe możliwości programu ChatGPT wznowiły po raz kolejny dyskusję o zagrożeniach dla ludzkości ze strony sztucznej inteligencji. Dyskusję tę w oczywisty sposób zaburzają zjawiska z jednej strony związane z pogonią za sensacją w mediach, a z drugiej troska badaczy i szefów firm AI o zapewnienie funduszy na dalsze badania. W rezultacie większość informacji na temat GPT i możliwości sztucznej inteligencji, jakie można znaleźć w mediach, w bardzo małym stopniu opiera się na prawdzie. Jako naukowiec zajmujący się sztuczną inteligencją raczej w charakterze recenzenta niż aktywnego badacza nie mam żadnego interesu w reklamowaniu lub dyskredytowaniu osiągnięć AI, mam natomiast dość solidną wiedzę w tym zakresie i szczególną atencję dla prawdy.
Zacznę od przedstawienia faktów dotyczących szczegółów budowy programu. ChatGPT jest bardzo inteligentnym programem w tym sensie, że jest wyjątkowo inteligentnym projektem, efektem zbiorowej myśli wielu ludzi o nieprzeciętnej inteligencji. Natomiast program sam w sobie nie ma ani krzty inteligencji, ani krzty inwencji. Jest takim samym programem jak każdy inny program reagujący na polecenia użytkownika (input) dokładnie według wcześniej przygotowanych przez programistów, ściśle określonych instrukcji.
GPT jest skrótem nazwy generative pre-trained transformer, co ujmuje zasadnicze cechy konstrukcji tego programu komputerowego. Generuje on teksty za pomocą techniki obliczeniowej zwanej „siecią neuronową typu transformer”, a parametry sieci zostały ustalone poprzez wcześniejsze jej „trenowanie” na przykładach z olbrzymiej bazy danych tekstowych. Generalnie na wejściu program otrzymuje fragment tekstu w języku naturalnym, na przykład zapytanie, i ma za zadanie wygenerować inny tekst, sensowny i poprawny gramatycznie, który najbardziej pasuje jako kontynuacja danego fragmentu. Dopasowanie określone jest przez bazę danych tekstowych, na której program był trenowany. Można powiedzieć, że program generuje najbardziej prawdopodobną kontynuację tekstu na podstawie tekstów występujących w bazie. Jeśli to jest zapytanie, to kontynuacją powinna być sensowna i trafna odpowiedź.
Sztuczna sieć neuronowa to model obliczeń wzorowany luźno na sieci neuronów w mózgu. W stosunku do rzeczywistej sieci neuronowej w mózgu model ten jest dużym uproszczeniem i nie jest w stanie symulować pracy mózgu (przede wszystkim dlatego, że rzeczywiste mechanizmy działania mózgu i zachodzące w nim zjawiska są nam w przeważającej mierze nieznane). Ale model ten przydaje się jako pewna idea obliczeń komputerowych, takich, w których posiadamy wielki zasób przykładów łączących dane wejściowe z pożądanymi danymi wyjściowymi, lecz nie mamy odpowiedniej teorii, wystarczającego zrozumienia problemu i konkretnych wzorów matematycznych, które mogłyby stanowić podstawę do zaprojektowania odpowiedniego algorytmu.
Myślę, że warto tu przedstawić ideę tego modelu obliczeń, bo ma to zasadnicze znaczenie dla ocenienia, na ile inteligentny jest GPT i jakie są perspektywy jego dalszego rozwoju. (Czytelników o wykształceniu bardziej humanistycznym proszę o cierpliwe przebrnięcie przez kilka następnych akapitów, bo nadają one właściwy sens późniejszym ogólnym rozważaniom). W najprostszym ujęciu sztuczna sieć neuronowa służy do obliczania dowolnych funkcji postaci y = f(x). Jeśli mamy wzór matematyczny takiej funkcji albo precyzyjny sposób jej obliczania (algorytm), to można napisać odpowiedni program, który (w zasadzie) dla każdego x obliczy nam wartość y = f(x). Inna sytuacja jest, gdy mamy jakąś funkcję, która opisuje zjawisko występujące w przyrodzie, ale nie znamy w wystarczającym stopniu mechanizmów tego zjawiska, nie mamy opisu matematycznego; mamy tylko dużo konkretnych przykładów xi, dla których znamy wartości yi = f(xi).
