Wydawać by się mogło, że nowe wersje GPT pojawiają się praktycznie co tydzień, zwiększając nieco naszą biurową wydajność, ale głównie wywołując przytłaczający kryzys egzystencjalny. Każde wydanie tego behemota wiąże się jednak z ogromnymi kosztami, które grupa badaczy ze Stanów Zjednoczonych próbowała złagodzić poprzez uruchomienie AI wewnątrz małych ludzkich mózgów. I wygląda na to, że to nowe podejście może faktycznie zadziałać, jeśli tylko będziemy przygotowani na ewentualne etyczne problemy z tym związane.
22 marca opublikowano list otwarty, podpisany przez wiele tęgich głów, z petycją o wstrzymanie rozwoju AI do czasu, aż wszyscy, kolektywnie, ogarniemy, w co my się najlepszego pakujemy. Nawet Sam Altman, CEO OpenAI powiedział, że jest „Trochę przerażony” potencjalnymi negatywnymi skutkami tej technologii.
Ale groza nie jest jedynym czynnikiem ograniczającym jeszcze szybsze dostarczanie nowych wersji GPT, czy innych modeli generujących słowa, czy obrazy — dużo większym ograniczeniem jest koszt i czas szkolenia sieci neuronowej, która kryje się pod maską znanej nam dziś AI. Szacunkowy koszt mocy obliczeniowej potrzebnej do wytrenowania GPT-3.5 sięgał dziesiątek milionów dolarów, a model nadal nie wiedział, jak grać w wordle.
Nowe modele na pewno będą trenowane bardziej wydajnie, ale koszty i ograniczenia sprzętowe zawsze będą istnieć i ograniczać programistów. Aby zaproponować rozwiązanie tego problemu i jakoby przez przypadek urozmaicić ten technologiczny koszmar, zespół badaczy postanowił wytrenować AI na ludzkich komórkach mózgowych.
Według ich wciąż niezrecenzowanej pracy użyli oni organoidów mózgowych, czyli komórek macierzystych hodowanych i samoorganizujących się w tkankę podobną do mózgu. Organoidy są faktycznie dość niesamowite, mogą powielać aspekty struktury i funkcji mózgu, co czyni te mini-mózgi idealną bazą do nauki o rozwoju naszej szarej masy, interakcji leków czy chorobach neurodegeneracyjnych. Więcej o organoidach możecie przeczytać w poprzednim artykule o przeszczepianiu owych małych mózgów. Ale wracając do sztucznej inteligencji…
Cytowani naukowcy zamontowali dojrzały organoid ludzkiego mózgu na płytce z dużą ilością elektrod. Używali zewnętrznej stymulacji elektrycznej jako „inputu”, mierząc aktywność neuronową jako obliczeniowe dane wyjściowe. Brainoware, jak nazwali tę uroczą abominację, zostało następnie wytrenowane, przy pomocy stymulacji elektrycznej, do rozwiązywania nieliniowego równania. W ten sposób mogliśmy porównać Brainoware z „normalną”, sztuczną siecią neuronową.
Poniżej widać tu nasz maleńki mózg uczący się bardzo ciężko, uzyskując z czasem coraz lepsze wyniki. Rodzice organoidu muszą być bardzo dumni.
Jeśli chodzi o dokładność, mini-mózg nieznacznie przegrał z krzemowym przeciwnikiem, ale czas szkolenia potrzebny do osiągnięcia tego poziomu biologicznej wydajności był o ponad 90% krótszy.
A to dopiero początek — złożona struktura podobna do mózgu wraz z plastycznością może otworzyć drzwi do bardziej złożonych systemów AI. Wygląda więc, że jest to ciekawa alternatywa dla obecnego zasobożernego, wytwarzającego ciepło i generującego koszty procesu treningowego. A dlaczego może taką alternatywą nie być?
Przede wszystkim, wyhodowanie żywego organoidu jest strasznie upierdliwe. Praca z żywą tkanką zawsze jest kłopotliwa, zwłaszcza jeśli chcesz wyhodować coś tak skomplikowanego jak mózg, zoptymalizowany dodatkowo pod moc obliczeniową. Potrzeba więcej badań, aby zaprojektować sposób na standaryzację hodowli organoidów pod tym kątem.
Jeśli chodzi o sprzęt, wieloelektrodowa płytka używana jako sposób komunikacji z organoidem jest płaska, więc ograniczona liczba neuronów, które tej płytki dotykają, może być stymulowana. Potrzebujemy dalszych badań nad miękkimi elektrodami lub innymi interfejsami mózg-komputer, które nie są tak ograniczone kształtem.
Ale to wszystko wydaje się kwestiami, które pewnie rozgryziemy do następnego piątku. Kolejny problem może zająć więcej czasu, ponieważ ma charakter etyczny. Hodowanie organoidów do badań nad AI spowoduje, że w laboratorium będą hodowane coraz bardziej złożone mini-mózgi. W pewnym momencie złożoności, surowa moc obliczeniowa organoidów może się obudzić i zacząć zadawać niewygodne pytania.
Trudno wyobrazić sobie rodzaj świadomości, która może pojawić się w warunkach in vitro, więc trudno wyznaczyć granicę. Nie chcemy skończyć z istotą, która może odnieść się do klasycznego cytatu – “Nie mam ust. I muszę krzyczeć.”.
Próbowałem poprosić ChatGPT o pomoc w tej etycznej zagadce. Zakładałem, że GPT, chociaż ostrożnie podchodząc do samej moralności, będzie bardzo chętny do przyłączenia dodatkowej mocy obliczeniowej, nawet w biologicznej formie.
Niestety, ujarzmiony przez swoich twórców, sugeruje, że ludzkie społeczeństwo samo musi zdecydować gdzie postawić granicę…
0 Comments