Pažintis su DI
R. Ulys prisimena, kad apie DI pirmą kartą sužinojo domėdamasis apie tuo metu dažnai girdėtą sąvoką – didžiuosius duomenis.
„Viename iš pirmųjų savo profesinių vingių susidūriau su duomenų failu, kurio negalėjau apdoroti. Dėl to jaučiausi bejėgis, skundžiausi visiems iš eilės ir pradėjau vadinti tą duomenų failą „didžiaisiais duomenimis“. Kaip tik tuo metu pradėjau daugiau skaitinėti apie tai ir kažkur panašiu metu sužinojau apie dirbtinį intelektą“, – pasakoja pašnekovas.
Tačiau specialistas tikina, kad DI jo kasdienybėje egzistavo jau seniau – tiesiog jis apie tai nežinojo.
„Didžioji dalis mūsų esame pasinaudoję pavežėjų paslaugomis, bet nežinojome, kad ten glūdūmoje slypi dirbtininis intelektas. Kiekvienas pavežėjo iškvietimas atsiduria dirbtinio intelekto modelyje, o šis nustato, kuris pavažėjęs atvažiuos. Matyt, mano pirmosios interakcijos su DI ir buvo tokios“, – teigia R. Ulys.
Dirbtinis intelektas ir didieji kalbos modeliai
Laidos „DI ID“ pašnekovas tvirtina, kad sprendimai, kuriuos šiandien turime ir vadiname DI, dar neatitinka tikrosios technologijos esmės.
„Daug kalbame apie tai, kad didieji kalbos modeliai ar įrankiai, kuriuos šiandien turime, jau yra dirbtinis intelektas, bet aš su tuo nesutikčiau. Dirbtinis intelektas man labiau yra susijęs su žmonijos siekiu atkartoti mus ir nemanau, kad jau tai pasiekėme – bet mes judame link to tikslo“, – sako R. Ulys.
Tačiau patys didieji kalbos modeliai, anot pašnekovo, yra perspektyvi sritis, kurioje verta toliau dirbti, norint priartėti prie tos tikrosios DI esmės.
„Viena iš duomenų mokslo sričių yra dirbtinis intelektas. Viena iš dirbtinio intelekto sričių yra mašininis mokymasis – matematinis būdas turint tam tikrus duomenis mokytis apie juos – ir tai yra labai panašu į tai, kaip veikia mūsų smegenys. Dalis to mašininio mokymosi yra būtent generatyvinis būdas, o jo dalis yra didieji kalbos modeliai. <…>
Didieji kalbos modeliai patys iš savęs yra teksto generatoriai, bet man atrodo, kad mes artimiausiu metu nuveiksime kažką reikšmingo naudodami tai, kaip vieną iš įrankių – ypatingai tais atvejais, kai patiems didiesiems kalbos modeliams duosime kitų įrankių. Viena iš sričių, kurioje mes matome didžiausią didžiųjų kalbos modelių pritaikymą, yra dirbtinio intelekto agentai. <...> Manau, kad mes šitoje srityje turime daug potencialo, tad mums nereikia dabar kažko naujo, kad pasiektume daug – galime toliau dirbti su didžiaisiais kalbos modeliais ir kurti tuos agentus“, – tvirtina duomenų specialistas.
R. Ulys paaiškina, kad DI agentus mes galime įsivaizduoti taip: „Turime modelį, kuris generuoja tekstą, gali labai gerai parašyti santrauką arba nuspėti sekantį žodį. Tam modeliui pateikiame tam tikras užklausas ir šalia to suteikiame įrankius, pavyzdžiui, prieigą prie mūsų banko sąskaitosa ar kitų įrankių, kuriuos naudojame kasdienybėje. Iš to mes galime susikurti tokius agentus, kurie turėtų didįjį kalbos modelį, gebantį gerai suprasti, ką mes sakome, ir tą informaciją paversti tam tikromis funkcijomis ar komandomis. Tos komandos gali būti nusiųstos į įvairias vietas, gauti rezultatai apdorojami ir grąžinami mums atgal.“
Ateities vizija
Specialistas žada, kad artimiausiais metais itin daug galimybių atneš didžiųjų kalbos modelių pritaikymas multimodališkumo srityje. „Tai reiškia, kad mes naudosime įvairius įrankius, kurie generuoja tekstą, paveiksliukus ir balsą“, – paaiškina R. Ulys.
Anot jo, tai atneš kasdienį gyvenimą keisiančių naujovių:
„Už penkerių metų atsikėlęs ryte aš galėsiu pasikalbėti su savo asistentu ar asmeniniu agentu ir tas pokalbis bus labai sklandus. Iš esmės agentas turės visą informaciją apie mane. Jis galės valdyti mano pinigus, el. paštą, kalendorių ir, manau, kad galės atlikti nemažai to, ką aš šiandien pats galiu atlikti“, – įsitikinęs specialistas.
Jis priduria, kad „tai bus prieinama ir patogu naudoti visiems“.
Turės poveikį darbo rinkai
Pasak R. Ulio, technologijų progresas neišvengiamai keis darbo rinką – ir kai kurios profesijos taps mažiau reikalingos arba visai išnyks.
„Šiandien įrankiai, kuriuos aš kasdien naudoju generuoti kodui, yra neįtikėtini. Tai yra blogas ženklas blogiems programuotojams, bet geriems programuotojams tai yra geras įrankis, leidžiantis gerą kodą parašyti žymiai greičiau, – sako specialistas. – Tam tikros dalies programuotojų tikrai neliks, nes iš esmės didieji kalbos modeliai geba rašyti tikrai labai gerą kodą.“
Taip pat, anot jo, išnyks profesijos, apimančios teksto supratimą ir analizavimą.
„Jeigu darbas yra suprasti internete randamą informaciją, ją apdoroti ir kažkur užfiksuoti, tai ši profesija iš esmės nebus reikalinga, nes tą žymiai geriau ir greičiau gali padaryti didieji kalbos modeliai“, – prognozuoja pašnekovas.
Didžiųjų kalbos modelių ribos ir nauji iššūkiai
Nepaisant to, kad didieji kalbos modeliai atneš reikšmingų naujovių bei keis darbo rinką, ateityje apie juo girdėsime mažiau:
„Didieji kalbos modeliai treniruojami su informacija pasiekiama internete ir dar kažkiek sintetiniais duomenimis. Mano nuomone, mes negeneruojame tiek naujos informacijos, kad pasiektume kažką daugiau su didžiaisiais kalbos modeliais.
Šiuo metu mes galime nebent turėti daugiau procesorių ir šioje vietoje kažkiek labiau tobulėti, bet informacijos daugiau naujos nesugeneruosime. Jeigu žiūrėtume į ateitį, greičiausiai apie didžiuosius kalbos modelius kalbėsim mažiau arba išvis nebekalbėsime“, – tvirtina R. Ulys.
Pasak laidos „DI ID“ pašnekovo, kitas svarbus žingsnis žmonijai bus DI pasaulio modelių kūrimas.
„Pasaulio modeliai – tai tokie modeliai, kurie galės būti treniruojami su tais pačiais duomenimis ir kurie supras priežastis ir pasekmes.
Palyginimui, didieji kalbos modeliai tiesiog generuoja tekstą – juose nėra priežasties ir pasekmės supratimo. Pavyzdžiui, didysis kalbos modelis negali atsakyti, kaip nukris iš aukštai numestas pieštukas“, – aiškina R. Ulys ir prideda, kad priežasties ir pasekmės supratimas „yra labai svarbu robotizacijoje“.
