AI predviđa pad šalice, ali ne razumije zašto pada

Umjetna inteligencija može predvidjeti da će šalica pasti s ruba stola, ali ne zna zašto pada — i ta razlika između rezultata i razumijevanja postaje ključna dok sustavi poput ChatGPT-a, Claudea i Geminija sve uvjerljivije oponašaju ljudsko mišljenje.

Razvojni timovi tih alata ne kriju da su inspiraciju tražili u ljudskom mozgu. Umjetne neuronske mreže građene su po uzoru na rad ljudskih neurona, a rezultati su često toliko slični ljudskima da je razliku sve teže uočiti. No sličan ishod ne znači i sličan proces.

Najjasniji primjer je banalan: hvatanje šalice na rubu kuhinjskog pulta. Čovjek tu radnju izvodi bez razmišljanja, ali iza nje stoji složena sposobnost predviđanja. Mozak neprestano generira očekivanja, uspoređuje ih s onim što osjetila primaju i korigira se kad se javi nesklad. Ako posegnete za šalicom za koju mislite da je puna, a ona je prazna, ruka će je podignuti prejakim zamahom i šalica će vam se učiniti gotovo bestežinskom. Taj nesklad povratna je informacija koja ispravlja pokret i ažurira procjenu težine.

Ta ideja, poznata kao prediktivno procesiranje, jedna je od najutjecajnijih teorija o tome kako percepcija funkcionira. AI sustavi također predviđaju, ali drugu vrstu stvari. Veliki jezični modeli uče predviđati sljedeću riječ ili ulomak teksta. Iz rečenice „Ruka udari šalicu blizu ruba stola. Šalica…” chatbot će vjerojatno nastaviti sa „se prevrne i padne na pod” — bez toga da je ikada fizički držao šalicu.

Opisati ishod nije isto što i razumjeti uzrok

Upravo tu leži problem. Sposobnost da se opiše vjerojatan ishod ne dokazuje da je sustav naučio zašto se taj ishod događa. U tome bi mogle pomoći takozvane world models — modeli svijeta, obitelj AI pristupa koji nastoje predvidjeti kako se situacije razvijaju i kako ih djelovanje može promijeniti. Takvi modeli uče iz videa, simulacija i snimki onoga što roboti vide i rade.

Za kućnog robota to bi moglo značiti predviđanje da će prejak stisak razbiti šalicu ili da će pogrešan pokret prevrnuti čašu. Preliminarna istraživanja pokazuju da ti sustavi, kad uključe djelovanje, kretanje i osjetilne informacije, mogu povezati predviđanja s onim što se događa u fizičkom svijetu. Model svijeta mogao bi jednog dana doći do istih predviđanja o šalici kao i mi. No to što je predviđanje isto ne otkriva koje znanje ga podupire ni kako je stečeno.

Za čovjeka šalica nije samo valjak na stolu. Ona je uhvatljiva, lomljiva, vaša ili moja, prevruća ili gotovo pada. Ljudsko razumijevanje povezuje fizička svojstva predmeta s mrežom mogućih radnji i posljedica. Predviđanje da će šalica pasti otkriva samo mali dio te mreže.

To se razumijevanje razvija rano. Istraživanja pokazuju da djeca stara svega nekoliko mjeseci već imaju osnovna očekivanja o ponašanju fizičkih objekata. Švicarski psiholog Jean Piaget tvrdio je da djeca grade znanje djelovanjem na svijet — što ga više grade, to su sposobnija mentalno predvidjeti posljedice bez izvođenja svake radnje. Za ljude učenje nije gomilanje informacija o šalicama, nego povezivanje iskustava: posezanja, osjeta težine, gledanja prolivene tekućine i naposljetku zamišljanja ishoda bez pokušaja.