Sztuczna inteligencja od dawna fascynuje i budzi kontrowersje, ale najnowsze odkrycia naukowców z USA rzucają na nią zupełnie nowe światło. Postanowili oni sprawdzić, czy proces uczenia się maszynowego ma jakiekolwiek punkty wspólne z tym, co dzieje się w naszych głowach. Wyniki przerosły ich najśmielsze oczekiwania.
Dwa tryby nauki: Szybko i na chwilę lub wolno i na zawsze
Okazuje się, że zarówno ludzki mózg, jak i zaawansowane algorytmy AI, wykorzystują dwie podstawowe strategie nauki. Pierwsza z nich to szybkie i elastyczne uczenie się z kontekstu – idealne do błyskawicznego przyswajania nowych informacji, które jednak równie szybko mogą ulecieć z pamięci. Druga to powolne, systematyczne uczenie się krok po kroku, które buduje solidne fundamenty wiedzy i zapada w pamięć na dłużej.
Brzmi znajomo, prawda? To dokładnie ten sam mechanizm, który sprawia, że łatwiej zapamiętujemy coś, co sprawiło nam trudność, a proste zadania wykonujemy automatycznie, często o nich zapominając.
Jak trenuje się sztuczną inteligencję?
Badacze poddali model AI intensywnemu treningowi, który polegał nie tylko na rozwiązywaniu problemów, ale przede wszystkim na „uczeniu się, jak się uczyć”. Ten proces, nazywany meta-learningiem, można porównać do siłowni dla algorytmu. Po przetworzeniu aż 12 tysięcy zadań, sztuczna inteligencja zaczęła samodzielnie radzić sobie z zupełnie nowymi wyzwaniami, bez potrzeby ingerencji programistów. Sama odkrywała zasady i schematy działania.
Co więcej, badania ujawniły intrygujący dylemat, który dotyczy także nas, ludzi. AI, podobnie jak człowiek, nie jest w stanie być jednocześnie elastyczna i skrupulatnie pamiętliwa. Algorytm lepiej zapamiętywał zadania, przy których popełniał błędy, podczas gdy te łatwiejsze pozwalały mu na szybszą adaptację, ale pozostawiały słabszy ślad w jego cyfrowej pamięci.
Co to oznacza dla przyszłości?
To odkrycie ma ogromne znaczenie praktyczne. Jeśli chcemy, aby AI skutecznie wspierała nas w medycynie, edukacji czy nawet psychoterapii, musi być nie tylko precyzyjna, ale również „inteligentna” w ludzki sposób. Zrozumienie, że maszyny uczą się w sposób tak zbliżony do naszego, otwiera drzwi do tworzenia bardziej intuicyjnych i pomocnych technologii. Wygląda na to, że przyszłość to nie tylko potężniejsze komputery, ale przede wszystkim mądrzejsze algorytmy.
Fotografia: źródło gemini
