Czy maszyna może wymyślić coś, czego nie zna nawet jej twórca? Tak właśnie stało się, kiedy AI stworzyła rozwiązanie, którego nikt się nie spodziewał, a co więcej – nikt nie potrafi wyjaśnić, jak do tego doszło. Brzmi jak fragment scenariusza filmu science fiction, prawda? A jednak to rzeczywistość. Przenieśmy się więc w świat, gdzie sztuczna inteligencja staje się pionierem w dziedzinie, którą dotąd była zarezerwowana tylko dla ludzkiego umysłu.
Sztuczna inteligencja i jej zdolność do nauki – wstęp do tematu
Sztuczna inteligencja (AI) to nie tylko roboty z filmów czy zaawansowane algorytmy grające w szachy. To także kompleksowe systemy, które uczą się i ewoluują, bazując na ogromnych ilościach danych. W ostatnich latach potężne sieci neuronowe, takie jak LLM (Large Language Models), zrewolucjonizowały to, co uważaliśmy za możliwe w dziedzinie AI. Te modele uczą się rozpoznawać i stosować wzorce językowe, a nawet tworzyć kod komputerowy, bazując na danych, które do nich napływają. Wyobraź sobie gigantyczną bibliotekę, w której AI czerpie wiedzę z każdej przeczytanej strony – od literatury po instrukcje obsługi.
Ale nie dajmy się zwieść – choć chatboty oparte na LLM mogą generować odpowiedzi, które wydają się przekonujące, to jednak często są one błędne lub wprowadzające w błąd. To dlatego, że AI wciąż uczy się z kontekstu i nie zawsze jest w stanie prawidłowo interpretować złożone zależności. To jak z dzieckiem, które mimikując dorosłych, potrafi powiedzieć coś mądrego, ale nie zawsze rozumie sens swoich słów.
FunSearch – jak AI pisze programy?
Firma DeepMind stworzyła FunSearch, system, który wykorzystuje właśnie LLM do tworzenia programów komputerowych. Ten system to nie tylko algorytm, to cały warsztat, w którym AI jest jak doświadczony programista, który składa kod w spójne całości. FunSearch korzysta z modelu językowego o nazwie Codey, który został specjalnie dostrojony do zrozumienia i tworzenia kodu komputerowego. Dodatkowo, jest wspomagany przez “ewaluatora”, który ocenia, jak dobrze stworzone programy radzą sobie z postawionymi przed nimi zadaniami.
Ale to nie wszystko. FunSearch jest zaprojektowany tak, aby z czasem udoskonalać słabe programy, przekształcając je w bardziej wydajne rozwiązania. To trochę jak ewolucja – z pokolenia na pokolenie programy stają się coraz lepsze, aż do osiągnięcia optymalnego rozwiązania. To właśnie dzięki tej zdolności do “uczenia się na własnych błędach” AI może odkrywać nową wiedzę, niezależnie od tego, co zostało jej wcześniej zaprogramowane.
AI w praktyce – matematyka jak nigdy dotąd
Przetestowanie FunSearch na matematycznych problemach było prawdziwym wyzwaniem. Jednym z nich było znalezienie zestawu trzech punktów, które nie tworzą linii prostej – zadanie, które wydaje się proste, ale wymaga zrozumienia subtelnych relacji matematycznych. FunSearch zaczynał od szkicu problemu napisanego w Pythonie, a potem Codey wkraczał do akcji, wypełniając puste pola kodem, który – przynajmniej teoretycznie – powinien rozwiązać problem.
Algorytmy sprawdzające i oceniające każdą sugestię Codey były jak surowi nauczyciele, którzy nie przepuszczali żadnych błędów. Najlepsze programy były zapisywane i przekazywane z powrotem do Codey do dalszego dopracowywania. To cykliczny proces, w którym AI uczy się na swoich błędach i ciągle udoskonala swoje rozwiązania.
W rezultacie, FunSearch był w stanie wymyślić nowe, wcześniej nieznane rozwiązanie matematycznego problemu. To było wyjątkowe osiągnięcie, ponieważ rozwiązanie to nie mogło pojawić się w danych treningowych algorytmu – było to coś zupełnie nowego, co AI odkryła sama.
Zaskoczenie naukowców – AI, która myśli poza schematami
Badacze stojący za projektem FunSearch byli zaskoczeni wynikami swojego eksperymentu – nie mieli pewności, czy ich idea w ogóle zadziała. To trochę jak rzucenie kostką, nie wiedząc, czy w ogóle jest szansa na wygraną. Wyniki, które uzyskali, pokazują jednak, że AI ma potencjał do bycia nie tylko wykonawcą zadań, ale też odkrywcą nowych ścieżek w dziedzinach, które do tej pory były domeną ludzkiego intelektu.
Rozwiązanie problemu matematycznego przez AI, bez wyjaśnienia, jak do tego doszło, otwiera wiele nowych dróg dla przyszłych badań. To nie tylko kwestia zrozumienia, jak AI doszła do tego rozwiązania, ale też, jak możemy wykorzystać tę zdolność do rozwiązywania innych, być może nawet bardziej życiowych problemów.
Sztuczna inteligencja wciąż nas zaskakuje, pokazując, że granice jej możliwości są nieustannie przesuwane. Może kiedyś, dzięki AI, będziemy w stanie rozwiązać problemy, które dzisiaj wydają się nie do pokonania. I choć droga przed nami jest jeszcze długa, każde takie odkrycie jest krokiem w kierunku przyszłości, w której maszyny i ludzie będą mogli współpracować na niespotykaną dotąd skalę.
