Rozdiely medzi prirodzenou a umelou inteligenciou a ich dôsledky pre ľudstvo
Od najútlejších čias sa ľudstvo zamýšľa nad myšlienkou strojov schopných správať sa ako inteligentné bytosti. Dnes, keď sa nielen teoretické, ale aj praktické vyžitie umelej inteligencie (AI) stalo realitou, je nevyhnutné porozumieť tomu, aký je vzťah medzi umelými neurónovými sieťami a biologickým mozgom človeka. Mnohé z dnešných inteligentných systémov sa inšpirujú architektúrou a funkciami, ktoré sú typické pre ľudský mozog.
Intenzívne rozvojové aktivity v oblasti AI, najmä s aplikáciou neurónových sietí a algoritmov strojového učenia, značne zmenšujú pôvodný náskok, ktorý mal človek pred strojom vo funkciách inteligentného správania. Dôkazy ukazujú, že v niektorých oblastiach stroje dokonca začínajú prekonávať schopnosti ľudí a tento trend sa pravdepodobne bude zintenzívňovať.
Fyzikálne limity mozgu oproti AI
Človek má mozog, ktorý sa skladá z približne 86 miliárd neurónov, kombinovaných systémom 150 biliónov synapsií. Tieto synapsie tvoria základnú sieť, ktorá zodpovedá za každú spomienku, zručnosť a všeobecne za to, čím človek je. Informácie sa v mozgu prenášajú elektro-chemicky, pričom rýchlosť elektrického signálu v neurónoch nedosahuje viac ako 200 metrov za sekundu. Proces akumulácie nábojov cez dendrity vedie k vyžarovaniu impulzov prostredníctvom axónu, čo má za následok aktiváciu nasledujúcich neurónov.
Pri vyššej námahe mozgu môžu impulzy dosiahnuť frekvenciu 200 Hz, však pri poklese aktivity môže táto frekvencia klesnúť na niekoľko Hz, čo môže naznačovať vyčerpanie a potrebu regenerácie. Na biologické procesy v mozgu vplývajú aj chemické faktory zo stravy, užívania liekov, alebo dokonca psychosociálne faktory, ako sú stres a úzkosť.
Spotreba energie: človek v porovnaní s AI
Energetická náročnosť ľudského mozgu sa pohybuje na úrovni okolo 20 wattov. Pri porovnaní s logickými procesorovými jednotkami počítačov, ktoré dokážu prenášať signály blízko rýchlosti svetla, je potrebné zdôrazniť, že počítače fungujú na frekvenciách okolo gigahertzov, čo je zhruba miliónkrát rýchlejšie. Navyše činnosť počítača nie je ovplyvnená únavou, ale hrozí im len riziko fyzikálnych porúch.
Pri vytváraní veľkých jazykových modelov, ako napr. ChatGPT-4 alebo Llama 3, sa využíva extrémna spotreba energie v rozmedzí 500 až 15 000 MWh. Na prácu na tréningových modeloch je potrebné využívať tisíce grafických procesorov počas mesiacov. Výsledkom je systém schopný obsluhovať množstvo aktivít a odpovedať na požiadavky užívateľov, pričom ChatGPT-4 má približne 1,7 bilióna trénovateľných parametrov.
Na narodenie a výchovu dospelého mozgu je potrebné 25 rokov učenia, pričom spotreba energie za toto obdobie predstavuje približne 4 MWh. Môžeme pozorovať, aký obrovský rozdiel je vo výchove a prevádzke medzi ľudským mozgom a umelou inteligenciou, najmä keď sa už naučené modely AI následne aplikujú v praxi.
