Od GPT do multimodalne umetne inteligence: razumevanje sodobnih zmogljivosti umetne inteligence

Ko je OpenAI leta 2018 predstavil GPT (Generative Pre-trained Transformer), je malokdo zunaj raziskovalne skupnosti AI lahko predvidel, kako dramatično bo preoblikoval naš odnos s tehnologijo. Izvirni model GPT, usposobljen na raznolikem korpusu internetnega besedila, je pokazal presenetljive zmožnosti pri ustvarjanju koherentnega, kontekstualno ustreznega besedila iz preprostih pozivov.
Tisto, zaradi česar je bil GPT revolucionaren, ni bila samo njegova velikost (čeprav se je takrat zdelo njegovih 117 milijonov parametrov ogromnih), temveč njegova temeljna arhitektura. Model transformatorja, ki so ga predstavili Googlovi raziskovalci v svojem dokumentu "Pozornost je vse, kar potrebujete", se je izkazal za izjemno učinkovitega pri obdelavi zaporednih podatkov, kot je besedilo. Za razliko od prejšnjih ponavljajočih se nevronskih mrež, ki so obdelovale žetone enega za drugim, so transformatorji lahko analizirali celotne sekvence hkrati s svojim mehanizmom samopozornosti.
Ta vzporedna obdelava ni samo pospešila čas usposabljanja, temveč je modelu omogočila boljše zajemanje dolgoročnih odvisnosti v besedilu. Nenadoma se je AI lahko "zapomnil", kaj je bilo omenjeno pred odstavki, in ohranil tematsko doslednost v daljših rezultatih. Prvič se je strojno ustvarjeno besedilo začelo čutiti resnično podobno človeškemu.

Če je bil GPT dokaz koncepta, je bil GPT-2 trenutek, ko je javnost začela dojemati potencial umetne inteligence. GPT-2, izdan leta 2019 z 1,5 milijarde parametrov, je ustvaril tako prepričljivo besedilo, da je OpenAI sprva odložil njegovo popolno izdajo, navajajoč pomisleke glede morebitne zlorabe. Model bi lahko pisal skladne članke z novicami, ustvarjal prepričljive argumente in celo ustvarjal izmišljene zgodbe z doslednimi liki in zapletom.
Toda pravi prelomni trenutek je prišel z GPT-3 leta 2020. S 175 milijardami parametrov – več kot 100-krat večjim od GPT-2 – je predstavljal kvantni skok v zmogljivostih. Model je pokazal tisto, kar raziskovalci imenujejo "nastajajoče sposobnosti" – veščine, za katere ni bil izrecno usposobljen, ampak se je razvil z obsegom in izpostavljenostjo različnim podatkom.
Morda je najbolj presenetljivo to, da je GPT-3 pokazal rudimentarne sposobnosti "nekajkratnega učenja". S samo nekaj primeri v pozivu se lahko prilagodi novim nalogam, kot so prevajanje, povzemanje ali celo osnovno kodiranje. Področje umetne inteligence se je začelo zavedati, da obseg ne samo postopno izboljšuje zmogljivost – temveč temeljito spreminja, kaj lahko ti sistemi naredijo.

Čeprav je bil GPT-3 impresiven, je še vedno ustvaril besedilo, ki je lahko dejansko napačno, pristransko ali neprimerno. Naslednji preboj ni bil v povečanju modelov, temveč v njihovi boljši usklajenosti s človeškimi vrednotami in nameni.
Vnesite okrepitveno učenje iz človeških povratnih informacij (RLHF). Ta metodologija usposabljanja uvaja človeške ocenjevalce, ki ocenjujejo rezultate modela in ustvarjajo povratno zanko, ki AI pomaga razumeti, kateri odgovori so koristni, resnični in neškodljivi. Modeli, usposobljeni z RLHF, kot sta ChatGPT in Claude, so se izkazali za bistveno bolj uporabne za vsakodnevna opravila, hkrati pa so zmanjšali škodljive rezultate.
RLHF je zaznamoval ključen premik v filozofiji razvoja umetne inteligence. Surova moč napovedovanja ni bila več dovolj - sistemi so morali razumeti nianse človeških vrednot. Ta pristop k usposabljanju je pomagal modelom, da so se ustrezno odzvali na občutljive teme, zavrnili neustrezne zahteve in izrazili negotovost, namesto da bi samozavestno navajali laži.

Medtem ko so se besedilni modeli hitro razvijali, so raziskovalci istočasno raziskovali, kako bi lahko umetna inteligenca razumela druge modalitete – slike, zvok in video. Pojavili so se modeli računalniškega vida, kot so DALL-E, Midjourney in Stable Diffusion, ki lahko ustvarijo osupljive slike iz besedilnih opisov.
Ti sistemi so delovali tako, da so učili difuzijske modele na obsežnih podatkovnih nizih parov slika-besedilo. Z učenjem razmerja med vizualnimi koncepti in njihovimi besedilnimi opisi bi lahko preoblikovali pozive, kot je "nadrealistična slika mačke, ki igra šah v slogu Salvadorja Dalija", v ustrezne podobe.
Podobno so postajali modeli za prepoznavanje govora vse bolj natančni in sistemi za pretvorbo besedila v govor so postali skoraj neločljivi od človeških glasov. Generiranje videa, čeprav je bilo še v zgodnjih fazah, je začelo kazati obetajoče rezultate s sistemi, kot sta Gen-2 Runway ML in Googlov Lumiere.
Vsak način se je hitro razvijal, vendar sta ostala v veliki meri ločena sistema. Naslednja revolucija bi prišla z združitvijo teh zmogljivosti.

Prehod na pristno multimodalno umetno inteligenco se je začel, ko so raziskovalci razvili sisteme, ki so lahko hkrati obdelovali več vrst vnosov in razmišljali po modalitetah. Modeli, kot so GPT-4 Vision, Claude Sonnet in Gemini, lahko zdaj analizirajo slike poleg besedila, kar ustvarja veliko bolj naravno interakcijsko paradigmo.
Ti sistemi lahko opišejo, kaj vidijo na slikah, izvlečejo besedilo iz dokumentov, analizirajo grafikone in grafe ter celo rešujejo vizualne uganke. Uporabnik lahko naloži fotografijo sestavin v svojem hladilniku in vpraša: "Kaj lahko skuham s temi?" AI nato identificira predmete in predlaga ustrezne recepte.
Pravi multimodalni sistemi se razlikujejo od preprostega povezovanja ločenih modelov po enotnem razumevanju. Ko vprašate o elementu na sliki, sistem ne zažene samo ločenega prepoznavanja slike in nato generiranja besedila – razvija integrirano razumevanje vseh modalitet. To omogoča bolj sofisticirano sklepanje, na primer razlago, zakaj je meme smešen, ali prepoznavanje nedoslednosti med besedilom in slikami.

Ustvarjanje učinkovite multimodalne umetne inteligence vključuje reševanje kompleksnih tehničnih izzivov. Različni tipi podatkov imajo bistveno različne strukture – slike so prostorske mreže slikovnih pik, zvok je sestavljen iz valovnih oblik, besedilo pa so zaporedni žetoni. Kako ustvarite enotno predstavitev, ki zajame pomen teh različnih formatov?
Sodobne multimodalne arhitekture uporabljajo specializirane kodirnike za vsako modalnost, ki pretvarjajo neobdelane podatke v skupni reprezentativni prostor. Na primer, sliko lahko obdela pretvornik vida (ViT), ki jo razdeli na popravke in jih pretvori v vdelave, medtem ko je besedilo tokenizirano in vdelano ločeno. Te ločene vdelave se nato projicirajo v skupni prostor, kjer jih lahko osrednji model obdela skupaj.
Ta arhitektura "stolp in most" omogoča modelom, da se naučijo medmodalnih odnosov – razumejo, kako koncepti v jeziku ustrezajo vizualnim značilnostim ali zvočnim vzorcem. Ko GPT-4 Vision prepozna mejnik na fotografiji, lahko to vizualno predstavitev poveže s svojim besedilnim znanjem o zgodovini, pomenu in kontekstu lokacije.
Proces usposabljanja običajno vključuje ogromne nabore podatkov seznanjenih vsebin – slik z napisi, videoposnetkov s prepisi in drugih usklajenih večmodalnih podatkov. Z učenjem iz teh poravnav model zgradi notranjo predstavitev, kjer so povezani koncepti med modalitetami preslikani blizu skupaj v njegovem vektorskem prostoru.

Praktične uporabe multimodalne umetne inteligence spreminjajo industrije na vseh področjih:
V zdravstvu lahko sistemi analizirajo medicinske slike skupaj z zapisi bolnikov in simptomi za pomoč pri diagnozi. Zdravnik lahko naloži rentgenski posnetek in postavi specifična vprašanja o morebitnih skrbeh ter prejme vpoglede, ki združujejo vizualno analizo z medicinskim znanjem.
Za dostopnost multimodalni AI pomaga slepim uporabnikom razumeti vizualno vsebino s podrobnimi opisi in pomaga gluhim uporabnikom z zagotavljanjem transkripcije in prevoda govorjene vsebine v realnem času.
V izobraževanju ti sistemi ustvarjajo interaktivne učne izkušnje, kjer lahko učenci postavljajo vprašanja o diagramih, zgodovinskih fotografijah ali matematičnih enačbah in prejmejo razlage, prilagojene njihovemu učnemu stilu.
Ustvarjalci vsebin uporabljajo multimodalni AI za ustvarjanje dopolnilnih sredstev – pisanje člankov in ustvarjanje ujemajočih se ilustracij ali ustvarjanje izobraževalnih videoposnetkov s sinhroniziranimi vizualnimi elementi in pripovedovanjem.
Platforme za e-trgovino izvajajo vizualno iskanje, kjer lahko stranke naložijo sliko izdelka, ki jim je všeč, in poiščejo podobne predmete, medtem ko umetna inteligenca opisuje ključne lastnosti, ki jih ujema.
Morda najpomembnejše je, da multimodalni sistemi ustvarjajo bolj naravne paradigme interakcije med človekom in računalnikom. Namesto prilagajanja naše komunikacije, da bi ustrezala togim računalniškim vmesnikom, lahko vedno bolj komuniciramo s tehnologijo na načine, kot naravni način komuniciranja drug z drugim – s tekočo kombinacijo besed, slik, zvokov in kretenj.

Današnji večmodalni sistemi umetne inteligence imajo kljub impresivnim zmogljivostim precejšnje omejitve in vzbujajo pomembna etična vprašanja.
Vizualno razumevanje ostaja površno v primerjavi s človeško zaznavo. Čeprav lahko umetna inteligenca prepozna predmete in opiše prizore, pogosto zgreši subtilne vizualne znake, prostorske odnose in kulturni kontekst, ki jih ljudje takoj prepoznajo. Prosite večmodalno umetno inteligenco, da razloži zapleten inženirski diagram ali interpretira govorico telesa na fotografiji, in njene omejitve bodo hitro postale očitne.
Ti sistemi tudi podedujejo in včasih povečajo pristranskosti, prisotne v njihovih podatkih o usposabljanju. Komponente za prepoznavanje obraza se lahko slabše obnesejo pri določenih demografskih skupinah ali pa lahko vizualno razmišljanje odraža kulturne pristranskosti pri razlagi slik.
Pomisleki glede zasebnosti so pri multimodalnih sistemih še večji, saj obdelujejo potencialno občutljive vizualne in zvočne podatke. Uporabnik lahko deli sliko, ne da bi se zavedal, da vsebuje osebne podatke v ozadju, ki jih AI lahko prepozna in potencialno vključi v svoje odzive.
Morda najbolj pereča težava je potencial multimodalne umetne inteligence za ustvarjanje prepričljivih sintetičnih medijev – globokih ponaredkov, ki združujejo realistične slike, video in zvok za ustvarjanje prepričljive, a izmišljene vsebine. Ker te tehnologije postajajo bolj dostopne, se družba sooča z nujnimi vprašanji o pristnosti medijev in digitalni pismenosti.

Če pogledamo naprej, razvoj zmogljivosti AI ne kaže znakov upočasnitve. Naslednja meja so lahko resnično multisenzorični sistemi, ki ne vključujejo le vida in zvoka, temveč tudi dotik, vonj in okus prek integracije senzorjev in napredne simulacije.
Nove raziskave raziskujejo utelešene AI sisteme, povezane z robotskimi platformami, ki lahko fizično komunicirajo s svetom in združujejo zaznavanje z dejanji. Robot, opremljen z večmodalnim AI, bi lahko vizualno prepoznal predmete, razumel verbalna navodila in ustrezno manipuliral s svojim okoljem.
Vidimo tudi zgodnje delo na sistemih umetne inteligence, ki lahko vzdržujejo trajen spomin in gradijo kontekstualno razumevanje v razširjenih interakcijah. Namesto da bi vsak pogovor obravnavali kot izoliran, bi ti sistemi razvili stalen odnos z uporabniki, se spominjali preteklih interakcij in se skozi čas učili preferenc.
Morda bodo najbolj transformativen razvoj sistemi umetne inteligence, ki bodo lahko izvajali zapletene verige sklepanja prek modalitet – videnje mehanskega problema, razmišljanje o fizikalnih načelih in predlaganje rešitev, ki združujejo vizualno, besedilno in prostorsko razumevanje.
Ko se bodo te tehnologije še naprej razvijale, bodo vse bolj brisale meje med specializiranimi orodji in splošnimi pomočniki, kar bi lahko vodilo do sistemov AI, ki lahko prožno obravnavajo skoraj vsako nalogo obdelave informacij, ki jo človek lahko opiše.

Pot od GPT modelov samo z besedilom do današnjih sofisticiranih večmodalnih sistemov predstavlja enega najhitrejših tehnoloških razvojev v človeški zgodovini. V samo pol desetletja se je umetna inteligenca preoblikovala iz specializiranih raziskovalnih orodij v široko dostopne sisteme, s katerimi dnevno sodeluje na milijone ljudi.
Ta pospešek ne kaže znakov upočasnitve in verjetno smo še vedno v zgodnjih poglavjih zgodbe o AI. Ko se ti sistemi še naprej razvijajo, bodo preoblikovali naše delo, učenje, ustvarjanje in komunikacijo.
Za razvijalce multimodalna paradigma odpira nove možnosti za ustvarjanje bolj intuitivnih in dostopnih vmesnikov. Podjetjem te tehnologije ponujajo priložnosti za avtomatizacijo zapletenih delovnih tokov in izboljšanje uporabniške izkušnje. Za posameznike multimodalni AI zagotavlja zmogljiva orodja za ustvarjalnost, produktivnost in dostop do informacij.
Vendar krmarjenje po tej prihodnosti zahteva premišljeno premislek o zmožnostih in omejitvah. Najučinkovitejše aplikacije bodo tiste, ki izkoriščajo prednosti umetne inteligence in hkrati upoštevajo njene slabosti ter ustvarjajo sodelovanje med človekom in umetno inteligenco, ki krepi naše kolektivne sposobnosti.
Evolucija od GPT do večmodalnega umetne inteligence ni le tehnični dosežek – je temeljni premik v našem odnosu do tehnologije. Od računalnikov, ki izvajajo ukaze, prehajamo k pomočnikom, ki razumejo kontekst, razlagajo pomen različnih modalitet in se ukvarjajo z bogastvom in dvoumnostjo človeške komunikacije. Ta prehod se bo v prihodnjih letih še naprej odvijal na presenetljive in transformativne načine.