Pamoja na kufukuzwa kazi hivi karibuni na kuajiri tena haraka ya Sam Altman na OpenAI, mijadala kuhusu ukuzaji na utumiaji wa akili bandia (AI) iko tena kwenye uangalizi. Cha ajabu zaidi ni kwamba mada maarufu katika kuripoti vyombo vya habari imekuwa uwezo wa Mifumo ya AI ya kufanya hesabu.
Inavyoonekana, baadhi ya tamthilia katika OpenAI ilihusiana na ukuzaji wa kampuni mpya Algorithm ya AI inayoitwa Q*. Mfumo huo umezungumziwa kama maendeleo makubwa na moja ya sifa zake kuu ilikuwa uwezo wa kufikiria kihisabati.
Lakini si hisabati, msingi wa AI? Mfumo wa AI unawezaje kuwa na shida na hoja za kihesabu, ikizingatiwa kwamba kompyuta na vikokotoo vinaweza kufanya kazi za hisabati?
AI sio chombo kimoja. Ni safu ya mikakati ya kufanya hesabu bila maagizo ya moja kwa moja kutoka kwa wanadamu. Kama tutakavyoona, baadhi ya mifumo ya AI ina uwezo katika hesabu.
Hata hivyo, mojawapo ya teknolojia muhimu zaidi za sasa, miundo mikubwa ya lugha (LLMs) nyuma ya chatbots za AI kama vile ChatGPT, imejitahidi kufikia sasa kuiga hoja za kihisabati. Hii ni kwa sababu zimeundwa ili kuzingatia lugha.
Ikiwa kanuni mpya ya kampuni ya Q* inaweza kutatua matatizo ya hisabati ambayo hayaonekani, basi hilo linaweza kuwa sawa kuwa mafanikio makubwa. Hisabati ni aina ya kale ya mawazo ya binadamu ambayo miundo mikubwa ya lugha (LLMs) hadi sasa wamejitahidi kuiga. LLMs ni teknolojia ambayo inasimamia mifumo kama vile ChatGPT ya OpenAI.
Wakati wa kuandika, maelezo ya algorithm ya Q* na uwezo wake ni mdogo, lakini inavutia sana. Kwa hivyo kuna hila mbalimbali za kuzingatia kabla ya kuona Q* kama mafanikio.
Kwa mfano, hesabu ni somo ambalo kila mtu hujishughulisha nalo kwa viwango tofauti, na kiwango cha hisabati ambacho Q* ana ujuzi nacho bado hakijabainika. Walakini, kumechapishwa kazi ya kitaaluma ambayo hutumia aina mbadala za AI kuendeleza hesabu ya kiwango cha utafiti (pamoja na zingine zilizoandikwa na mimi mwenyewe, na moja iliyoandikwa na timu ya wanahisabati kwa ushirikiano na watafiti katika Google DeepMind).
Mifumo hii ya AI inaweza kuelezewa kuwa na ujuzi katika hesabu. Hata hivyo, kuna uwezekano kwamba Q* haitumiki kusaidia wasomi katika kazi zao lakini inakusudiwa kwa madhumuni mengine.
Hata hivyo, hata kama Q* haina uwezo wa kusukuma mipaka ya utafiti wa kisasa, kuna uwezekano mkubwa wa umuhimu fulani kupatikana kwa njia ambayo imeundwa ambayo inaweza kuinua fursa za kuvutia za maendeleo ya baadaye.
Inaongezeka starehe
Kama jamii, tunazidi kustareheshwa na mtaalamu wa AI kutumiwa kutatua aina zilizoamuliwa mapema za shida. Kwa mfano, wasaidizi wa dijiti, kutambua usoni, na mifumo ya mapendekezo mtandaoni itafahamika kwa watu wengi. Kinachobaki kueleweka ni kinachojulikana "Akili ya jumla ya bandia" (AGI) ambayo ina uwezo mpana wa kufikiri unaolingana na ule wa binadamu.
Hisabati ni ujuzi wa kimsingi ambao tunatamani kumfundisha kila mtoto wa shule, na bila shaka utahitimu kuwa hatua muhimu katika utafutaji wa AGI. Kwa hivyo mifumo ya AI yenye uwezo wa kihisabati inawezaje kuwa msaada kwa jamii?
Mtazamo wa hisabati ni muhimu kwa wingi wa matumizi, kwa mfano kuweka misimbo na uhandisi, na kwa hivyo mawazo ya kihisabati ni ujuzi muhimu unaoweza kuhamishwa kwa akili ya binadamu na bandia. Ajabu moja ni kwamba AI iko, katika kiwango cha kimsingi, kulingana na hisabati.
Kwa mfano, mbinu nyingi zinazotekelezwa na algoriti za AI hatimaye huanzia kwenye eneo la hisabati linalojulikana kama. algebra ya matrix. Matrix ni gridi ya nambari tu, ambayo picha ya dijiti ni mfano unaojulikana. Kila pixel ni hakuna zaidi ya data ya nambari.
Miundo mikubwa ya lugha pia asili yake ni hisabati. Kulingana na sampuli kubwa ya maandishi, mashine inaweza kujifunza uwezekano wa maneno ambayo ni uwezekano mkubwa wa kufuata dodoso (au swali) kutoka kwa mtumiaji kwa chatbot. Iwapo unataka LLM iliyofunzwa awali kubobea katika mada fulani, basi inaweza kurekebishwa vizuri kwenye fasihi ya hisabati, au kikoa kingine chochote cha kujifunza. LLM inaweza kutoa maandishi yanayosomeka kana kwamba inaelewa hisabati.
Kwa bahati mbaya, kufanya hivyo hutoa LLM ambayo ni nzuri kwa bluffing, lakini mbaya kwa undani. Suala ni kwamba taarifa ya hisabati ni, kwa ufafanuzi, ambayo inaweza kupewa thamani ya Boolean isiyo na utata (yaani kweli au uongo). Hoja za kihisabati ni sawa na kupunguzwa kwa kimantiki kwa taarifa mpya za hisabati kutoka kwa zile zilizoanzishwa hapo awali.
Wakili wa shetani
Kwa kawaida, mbinu yoyote ya hoja za hisabati ambayo inategemea uwezekano wa lugha itakuwa nje ya njia yake. Njia moja ya kuzunguka hii inaweza kuwa kujumuisha mfumo fulani wa uthibitishaji rasmi katika usanifu (haswa jinsi LLM inavyojengwa), ambayo hukagua kila wakati mantiki nyuma ya mikurupuko iliyofanywa na modeli kubwa ya lugha.
Kidokezo kwamba hii imefanywa inaweza kuwa katika jina Q*, ambalo linaweza kurejelea kwa uwazi algorithm ilitengenezwa nyuma katika miaka ya 1970 ili kusaidia kwa hoja za kujitolea. Vinginevyo, Q* inaweza kurejelea mafunzo ya Q, ambapo muundo unaweza kuboreshwa baada ya muda kwa kujaribu na kutoa hitimisho ambalo ni sahihi.
Lakini changamoto kadhaa zipo katika kujenga AI zenye uwezo wa kihisabati. Kwa mfano, baadhi ya hisabati zinazovutia zaidi zina matukio yasiyowezekana sana. Kuna hali nyingi ambazo mtu anaweza kufikiria kuwa muundo upo kulingana na nambari ndogo, lakini huvunjika bila kutarajia wakati mtu anakagua kesi za kutosha. Uwezo huu ni ngumu kuingizwa kwenye mashine.
Changamoto nyingine inaweza kuja kama mshangao: utafiti wa hisabati unaweza kuwa wa ubunifu wa hali ya juu. Ni lazima, kwa sababu watendaji wanahitaji kuvumbua dhana mpya na bado washike ndani ya sheria rasmi za somo la zamani.
Mbinu yoyote ya AI iliyofunzwa tu kupata ruwaza katika hisabati iliyokuwepo huenda isiwahi kuunda hisabati mpya kabisa. Kwa kuzingatia bomba kati ya hisabati na teknolojia, hii inaonekana kuzuia dhana ya mapinduzi mapya ya kiteknolojia.
Lakini wacha tucheze wakili wa shetani kwa muda, na tufikirie kama AI inaweza kuunda hisabati mpya. Hoja iliyotangulia dhidi ya hili ina dosari, kwa kuwa inaweza pia kusemwa kuwa wanahisabati bora wa binadamu pia walifundishwa pekee juu ya hisabati iliyokuwepo awali. Miundo mikubwa ya lugha imetushangaza hapo awali, na itafanya hivyo tena.
Tom Oliver., Mhadhiri, Sayansi ya Kompyuta na Uhandisi, Chuo Kikuu cha Westminster
Makala hii imechapishwa tena kutoka Mazungumzo chini ya leseni ya Creative Commons. Soma awali ya makala.
