Bo umetna inteligenca razmišljala po ameriško, kitajsko ali kako drugače?

Marjan Kodelja • 18. junija 2022 ob 06:05

Si že poskusil(a) silno zanimivo demonstracijsko storitev Dall-E mini, ki preprosto povedano iz stavka nariše sliko? Daj, saj ti bo vzela vsega nekaj minut. Rezultati so nadvse zanimivi in do nekje nadrealistični!

Kar imenujemo za umetno inteligenco, so statistični modeli, ki sklepaj na podlagi vzorcev dobljenih z analizo gore podatkov. Algoritmi še ne razmišljajo. Vsaj ne na način, kot razmišljamo mi. Ko otrok prvič vidi mačko in mu mati pove, da je to mačka, jo bo naslednjič prepoznal. Ne glede na pasmo, velikost ali kako dobro je zlita z okolico. Algoritem mora za podobno sposobnost analizirati na tisoče (ali več) fotografij. Pa še potem, ni sto odstotno zanesljiv. Količina podatkov, ki jih analizirajo algoritmi strojnega učenja, še nekaj časa ni več težava. Računalniške moči skokovito naraščajo in hkrati, če za hipec ostanem pri legendarni mački, na spletu smo objavili toliko javno dostopnih fotografij, da znanstvenikom ni težko oblikovati nabora primernih za analizo. Ne gre le za mačko. Verjetno je na svetu vedno manj ljudi, katerih obraz ni bil neposredno ali posredno objavljen na družbenih omrežjih. Če lahko algoritmi prepoznajo mačko, potem zlahka prepoznajo tudi mene. Povežejo obraz posnet z nadzorno kamero z mojim računom in me identificirajo. Kar je osnovno načelo delovanja osovražene ameriške storitve za identifikacijo ljudi Clearview AI. Katera ne bi bilo, če ne bi s svojimi podatki in fotografijami ravnali brezbrižno.

Daljši uvod je nujen za razumevanje algoritma Dall-E, kajti njegove sposobnosti gredo korak naprej od preproste prepoznave. A ravno tako se je moral na nečem učiti. Konkretno na naboru umetniških slik, da bi lahko razmišljal kot slikar in na osnovi ideje, ali v njenem primeru konceptualnega tekstovnega opisa želenega, ustvaril umetnino. O njegovih zmogljivostih se lahko prepričate na povezavi, kjer se skriva za uporabo preprosta demonstracijska storitev. V angleščini vpišete afirmacije in zaženete algoritem (ikona »RUN«). Ni nujno, da vas bodo rezultati že prvič navdušili. Poskušajte večkrat in razmišljajte, kakšna bi bila vaša risba- le tako je mogoče oceniti sposobnost algoritma, ki ga že nekaj časa razvija podjetje OpenAi.

Prvo generacijo algoritma so sicer predstavili že pred dobrim letom, ta, ki je del omenjene spletne storitve, pa je druge generacije. Ravno tako ni edini takšni. Pridružil se mu je Googlov algoritem Imagen. Kot večina podobnih, uporablja dvojni model. Najprej ustvari podobno v nizki razločljivosti, takšni so rezultati storitve Dall-E mini, ki jo nato raztegujejo algoritmi v podobo visoke razločljivosti. Žal slednjega ni v obliki demonstracijske spletne storitve.

Googlov algoritem ni prosto odprt, da bi ga preizkusili, toda ker ima enaki namen, verjetno tudi deluje podobno. Sposobnost algoritmov strojnega učenja je soodvisna od številčnosti in vrste podatke, na podlagi katerih se uči »umetna inteligenca«. Ni popolnoma nepomembno, kakšni in od kod so ti, saj bodo oblikovali algoritem, kot okolje oblikuje dojenčka. Kulturološko onesnaževane bo temu primerno večje in bolj pereče. Že zdaj je očitno. Na tekstovni opis »star avto na polju«, so na ustvarjenih slikah prepoznavni stari ameriški modeli. Ali veste, kaj dobite, če vpišete »football player«. Ni težko ugotoviti. Igralca ameriškega nogometa. Razlog, zakaj bi moralo biti strojno učenje mednarodno in manj usmerjeno zgolj na eno kulturno okolje. Vseeno katero – ameriško, kitajsko ali evropsko!