U posljednje vrijeme tzv. umjetna inteligencija (artificial intelligence, skraćeno AI) pobuđuje veliku pozornost. O AI skoro svakodnevno pišu najugledniji, a i ostali svjetski mediji. Posebno je istaknuto kako se važni subjekti u tom smislu natječu koliko će tko u budućnosti posvetiti tehnološke, što znači i financijske „pažnje”, AI-u. Tako se navodi da će se u Americi u skoroj budućnosti uložiti 600, a u Francuskoj 100 milijardi dolara u razvoj AI tehnologija. Slično razmišljaju o potrebi velikih ulaganja i u ostalim tehnološki naprednim zemljama. Međutim, u vezi s time pojavio se vrlo interesantan fenomen. Naime, kineski stručnjaci pustili su u optjecaj naprednu AI tehnologiju koja je nadmašila sve ostale dostupne na tržištu. To je izazvalo nemalo iznenađenje, ali tu priča ne završava. Još jedan podatak dodatno je iznenadio svijet AI tehnologije – iako je već sada vodeća, za njezin razvoj utrošeno je samo nekoliko milijuna dolara.
Ako uzmemo u obzir da se u stanovitom smislu u takvim „propagandnim” područjima često uljepšava stvarnost te da su njihovi ljudski, materijalni, zakonodavni i ostali resursi za razvoj ove tehnologije znatno jeftiniji nego na Zapadu, možemo tu brojku pomnožiti s deset, dodati jednu nulu. Ipak, i dalje ostaje iznenađujuće kako su kineski tehnolozi uspjeli postići nešto tako napredno, a pritom relativno jeftino i u kratkom vremenskom razdoblju. Naravno, „kratko” u odnosu na standarde Zapada i tempo razvoja zapadnih tehnologija.
„Kina” je iznenadila. Potvrda? Taj sustav postoji, dostupan je i svatko tko želi može ga isprobati. Oni koji su to učinili kažu da je doista tako – napredniji je, „bolji za jedan broj” od zapadnih rješenja. U čemu je kvaka? Što su to učinili kineski tehnolozi? Ili još važnije, što su to shvatili Kinezi o AI tehnologiji, a nisu shvatili oni na zapadu? Prema onome što su mi rekli oni koji poznaju kineski jezik i razumiju se u njegovu sintaksu, Kinezi svoj sustav uopće ne nazivaju „umjetnom inteligencijom”. Umjesto toga koriste se terminom koji bismo mogli prevesti kao „duboka strojna obrada podataka” – nešto nalik na izraz „deep analyze”. Sam taj naziv sugerira da su krenuli sasvim drugim putem. No, nakon ovog uvoda, koji možda i nije toliko bitan, krenimo dalje.
Kod AI riječ je o podacima i informacijama – to je suština. Pogledajmo širu sliku: ako govorimo o podacima i informacijama, možemo se zapitati – je li u povijesti bilo sličnih događaja koji su izazvali ovakav interes ili donijeli revoluciju kakvu sada očekujemo od AI? Naravno da jest.
Prva velika „podatkovna” ili „informacijska” revolucija dogodila se još u najstarijim vremenima – s pojavom pisma. Pismo je omogućilo bilježenje informacija na nekom materijalu, čime se čovjek oslobodio obaveze da sve pamti. Nećemo ovdje spominjati zamorne podatke o tome kako se samo pismo razvijalo i kodiralo te kako je to utjecalo na kodiranje i razvoj govornog jezika čije je glasovne forme kao podatke trebalo zabilježiti. Dovoljno je konstatirati ključnu promjenu: jednom zabilježene informacije omogućile su da se onaj koji ih bilježi naknadno prisjeti podataka bez potrebe za njihovim pamćenjem – bilo je dovoljno znati da su negdje zapisani, kako su zapisani i gdje ih pronaći.
Informacije su postale djelotvornije. To je silno unaprijedilo civilizacije i način življena. Ljudi su postali učinkovitiji u svekolikom življenu. Osim što su omogućile podsjećanje na informacije onima koji su ih zabilježili, zapisane informacije znatno su olakšale prijenos znanja – kako između pojedinaca (horizontalno), tako i između generacija (vertikalno). Time je stvorena mogućnost provjere podataka i znanja, a što je još važnije, omogućena je njihova sustavna nadogradnja. Utjecaj ove promjene bio je nemjerljiv – oni koji se nisu prilagodili gubili su moć i utjecaj. Bilježenje informacija zahtijevalo je kodiranje i ujednačavanje – ne samo samog načina zapisivanja već i govora u funkciji prijenosa informacija. S vremenom je to dovelo do unapređenja jezika kao sredstva komunikacije. Posljedično, i sam govor postao je kodiran i unificiran, kako bi bio kompatibilan s bilježenjem i čitanjem zapisanih informacija.
Pisalo se na raznim materijalima – u kamenu klesanjem, u glini utiskivanjem te na koži i pergamentu pisanjem. Najprije su se bilježili pojmovi u obliku slika i znakova, kao podsjetnici na informaciju koju je svako mogao interpretirati na svoj način. Kasnije su se bilježili glasovi od kojih je sastavljen govorni oblik te informacije, pa je zabilježena informacija dobivala točniji oblik. Klinasto pismo stoljećima je bilo najučinkovitije jer su među prvima počeli bilježiti glasove umjesto slika. Zahvaljujući tome, mezopotamske kulture procvjetale su.
Ovdje posebno ističemo da je ova revolucija globalno donijela golem napredak i korist, no istodobno su neki izgubili na važnosti. Tko su oni koji su bili djelomično gurnuti u drugi plan? To su bile osobe s iznimnim talentom za govor, pamćenje, pripovijedanje, imaginaciju i maštu. Oni su bili sposobni koristiti se informacijama i od njih stvarati nove zaključke. U društvu su ih smatrali izuzetno utjecajnima – njihove „izgovorene misli” bile su vodilja zajednicama, a sama povezanost njihovih riječi s njihovom osobom davala im je društvenu moć. Pojavom pisma, pripovjedači su izgubili svoj dominantan položaj, a na scenu su stupili pismoznanci. No, proces nije stao tu – uslijedila je još jedna „podrevolucija” unutar ove informacijske revolucije: optimizacija i maksimizacija svih aspekata bilježenja informacija. To se dogodilo pojavom tiskarskog stroja u 15. stoljeću. Glavni učinak tiska bio je pojednostavljivanje zapisivanja i masovno umnožavanje informacija. Time su informacije postale široko dostupne, što je ubrzalo njihovu razmjenu, upotrebljivost i nadogradnju. No s tim je nestala i ekskluzivnost onih koji su informacije posjedovali i njima raspolagali. Uloga pojedinca kao nositelja znanja postala je manje važna. Informacije su sada bile dostupne svima.
Jedna od karakteristika svih spomenutih informacija jest da su to tzv. povijesni podaci – informacije koje su opisivale ono što se već dogodilo. No ljudska težnja prema informacijama uvijek je išla dalje, pokušavajući ih vremenski sve više približiti trenutku njihova nastanka, sve do toga da informacije postanu dostupne u stvarnom vremenu. Prava, objektivna revolucija (a ne samo podrevolucija) dogodila se kada su izmišljeni i stavljeni u uporabu načini prijenosa informacija bez vremenskog odmaka – dakle, u trenutku njihova nastanka. Pojava telefona, mikrofona, radija, televizije i svih tehnoloških varijacija i derivata usavršavanih kroz desetljeća sve do današnjih dana označila je prijelomni trenutak u informacijskom razvoju. Ovaj proces je, dijelom, vratio informacijski sustav sa znakovnog oblika natrag na analogni. Zbog toga je ova promjena bila revolucija u pravom smislu riječi. No nećemo više o tome, vratimo se na temu.
Može se postaviti isto pitanje kao i kod prve revolucije: tko je dobio, a tko izgubio? Odgovor je da je globalno bilo koristi, ali su izgubili pismoznanci, uz već spomenute gubitnike – pripovjedače. To su oni koji bilježe i čitaju informacije. Budući da su pismoznanci često i jezikoslovci, njihov utjecaj je počeo slabiti, jer informacije sada dolaze u stvarnom vremenu i u velikoj mjeri su analogne. Ove informacije "uzbuđuju" ljudska osjetila, posebno sluh i vid, ne zahtijevajući nužno opisni izričaj ili jezik. Gubitak važnosti jezikoslovaca, koji je već započeo prije, ovom revolucijom se dodatno povećao. Taj fenomen možemo pratiti i u današnjoj stvarnosti. Dakle, da ponovimo: prava revolucija među informacijama – s ljudskog stajališta – bila je u bilježenju informacija tako da se mogu ponovo upotrijebiti, nadograditi, poboljšati, prenijeti i slično. To je omogućeno tehnologijama poput tiskarskog stroja, koji su proširili i proširivali dostupnost tih informacija. Druga revolucija bila je u prijenosu informacija u realnom vremenu, dijelom ponovno kroz analogno bilježenje i događanje. Cijeli opis tih revolucija može stati u nekoliko rečenica. Kada bismo zamislili ljudski komentar nakon obje revolucije, on bi mogao glasiti ovako:
Za prvu revoluciju, on kaže: "Ne moram sve pamtiti ni truditi se sve opisivati riječima da bih ponovio i prenio nekom drugom kada imam zapis tamo negdje. Treba samo doći do zapisa i znati čitati." Za drugu revoluciju, isti čovjek bi rekao: "Ne moram znati ni čitati, ni pisati, ni svojim riječima opisivati, ni govoriti kad sve vidim, čujem, osjetim i imam to sve odmah, kad se to i događa. Ne moram čekati, a mogu to kasnije ponoviti 'ispred svojih osjetila', posebno vida i sluha." E sad, dolazi na red treća informacijska revolucija. U opisivanju treće revolucije krenut ćemo naopako – odmah od razloga za njezinu pojavu. Koji fenomen među informacijama traži pojavu treće revolucije? Odgovor je jednostavan: riječ je o velikoj količini informacija koje imamo na raspolaganju i koje ne možemo ignorirati, a koje moramo upotrijebiti. To smo tražili. Tražili smo da imamo veliku količinu informacija koja nam stoji na raspolaganju o nekomu ili nečemu, i to kako povijesnih tako i onih koje se odnose na stvarno, realno vrijeme nastajanja tih informacija. Međutim, kad smo to dobili, malo-pomalo smo došli do toga da smo obasuti tolikom količinom informacija da ih zbog njihove veličine ne možemo upotrijebiti. A upotrijebiti znači obraditi.
Došlo je do informacijskog zagušenja. Posljedica svega toga je jednostavna: zbog nemogućnosti uzimanja u obzir toliko velike količine informacija, više nismo sigurni ni u kakvoću rezultata obrade, u kakvoću naših zaključaka. Ništa drugo neće biti razlog za sljedeću informacijsku revoluciju nego upravo to – jednostavan, prirodan uzrok. Potrebno je učiniti nešto kako bismo sačuvali sve te informacije i spriječili da one ne budu uzete u obzir te da ne sudjeluju u zaključku. Sami vidimo da je smjer budućih revolucija u tome kako ćemo upravljati golemim količinama informacija koje su nam sada dostupne, zahvaljujući prijašnjim revolucijama. Sljedeća revolucija bit će potrebna da ta golema količina informacija bude iskorištena na najbolji mogući način. U tom smislu dalje govorimo o AI. Bez mnogo mudrovanja možemo reći da je umjetna inteligencija revolucionarna metoda koja nam omogućuje da iskoristimo goleme količine informacija da bi one radile za nas. Nije to nastalo naglo, jučer ili prije nekoliko godina – ta revolucija se pripremala dugi niz godina, a sada je dobila pravi zamah. Temelj njezina postojanja je golema količina informacija svih vrsta, i onih prethodnih i onih sadašnjih u realnom vremenu, te potreba za njihovom uporabljivošću.
Dva su zahtjeva za ostvarenje cilja u kontekstu obrade goleme količine informacija: prvo, "staviti sve te informacije na stol" i omogućiti njihovu obradu, a drugo, primijeniti pravila za njihovu obradu. Dakle, riječ je o količini informacija i metodama obrade. Tako ulazimo u ono što često nazivamo, iako možda pogrešno, umjetnom inteligencijom (AI). Da bismo bolje razumjeli pozadinu ovog pristupa, vratimo se na trenutak u korijene informacijskih mehanizama. Ti korijeni leže u živčanom sustavu, odnosno u njegovu dijelu – mozgu i u tehničkim uređajima, čiji je ekvivalent računalo. Osnovna građevna jedinica oba sustava u tehničkom smislu je ista. U mozgu je to sinapsa – spojnica između dviju živčanih stanica, dok je u računalu to kompleksna veza između dviju ili više dioda. I ono s čim i jedan i drugi sustav rade – električni impulsi – također je isto u tehničkom smislu. Dakle, na najosnovnijoj razini mozak i računalo funkcioniraju na vrlo sličan način jer se koriste električnim impulsima za prijenos i obradu informacija.
Kako možemo definirati obradu podataka u mozgu i u računalu? Mozgovna obrada podataka misaoni je proces kojemu je svrha da se dođe do podataka koji vode do zamišljenog (naglasak je na zamišljenom!) cilja. Računalna obrada podataka unutarnji je strojni, elektromehanički proces kojem je svrha da se dođe do podataka koji vode zadanom cilju (naglasak je na zadanom!)
Gdje su još slični misaoni i strojni podatkovni procesi? Sličnosti se mogu pronaći u načinu prikupljanja, odnosno prihvaćanja primarne „sirove”, neprerađene količine podataka potrebnih za obradu. Mozak prima te podatke – električne impulse – putem svojih osjetila, koja uključuju specifična osjetila smještena u glavi (poput vida, sluha, mirisa, okusa) te opća osjetila raspoređena po cijelom tijelu (kao što su dodir, bol i temperatura). Slično tome, računalni stroj prikuplja iste takve podatke putem raznih senzora koje smo mi izgradili i postavili izvan računala.
Što su podaci u tim procesima? Rekli smo, i jednom i drugom su to električni impulsi. Osnovna karakteristika tih podataka jest da mogu biti obrađeni u realnom vremenu, što znači odmah onako kako stižu, ili da to mogu biti podaci koji idu u obradu s odgodom. Ako se obrađuju onako kako stižu, onda ulaze u tzv. radnu memoriju nazvanu skraćeno RAM. Obrada podataka s odgodom zahtijeva postojanje, osim RAM-a, još jednog, drugog informacijskog prostora. U hrvatskom jeziku uvriježeno je da se prostor za pohranu podataka u računalu naziva memorija, dok se u mozgu upotrebljava pojam pamćenje. U oba slučaja riječ je o istoj funkciji – pohrani podataka. Obrada tih pohranjenih podataka u oba sustava odvija se u RAM-u. Informacije koje su pohranjene u memoriji, bilo u mozgu ili računalu, moraju biti dovedene u RAM kako bi bile obrađene prema određenim pravilima. U mozgu se taj proces naziva prisjećanje, dok se u računalu rabi izraz uzimanje iz memorije.
Glavni mehanizam prisjećanja u mozgu su podsjećanje ili asocijacije. Definirane su još od Aristotela kao asocijacija vremena, prostora i radnje. Da bi se izvršila asocijacija (podsjećanje) na neku informaciju, potrebno je definirati još jedan od mnogih „mozgovnih pojmova", a to je pozornost koja se definira kao usredotočenje osjetila ili misli na nešto. Glavni mehanizam uzimanja informacija iz memorije u računalu je tehnička naredba nekog subjekta. A taj subjekt (čovjek) tu naredbu izvodi mehanizmom svoje osobne pozornosti koja je pobudila njegove asocijacije (podsjećanje). Pravila obrade podataka u RAM-u također se uzimaju iz pohrane (arhive) pravila. „Pravila mozga” koji obrađuje podatke dovedene u moždani RAM dolaze iz sjećanja pravila. U sjećanje ih je pohranilo iskustvo. (Vrlo rijetko postoje neka pravila bez iskustva, kao prirođena pravila. Ona se uglavnom odnose na refleksne prirođene reakcije.)
Dolazimo do novog moždanog pojma „iskustva”. Dakle, iskustvo je vezano uz pravila obrade podataka u mozgu koji su dovedeni u RAM da bi bili obrađeni. Pravila prema kojima se u računalu izvode obrade podataka u RAM-u su ona koja su ugrađena u računalo našom (ljudskom) aktivnosti i našom voljom da se po pravilima izvodi obrada. Navedena dva prostora – radni i memorijski – iako ih ima i mozak i računalo, uglavnom su vrlo, vrlo različita. U mozgu je radni prostor vrlo vrlo mali, a nesagledivo je golem memorijski prostor. U računalu je obratno. Radni prostor je golem u odnosu na mozak, a neusporedivo je manji memorijski prostor.
RAM u mozgu ima nekoliko „bitova” ili bolje rečeno "nekoliko pojmova", od 7 do 11, a nemjerljivo je velika pohrana. RAM u računalu je obično jako velik u odnosu na mozak, može iznositi i nekoliko desetaka gigabajtova (tako se mjeri, bajtovima), a pohrana je znatno, znatno veća od toga, ali ne veća nego u mozgu. Zašto je to tako? E tu sad kreće ona bitna razlika između mozga i računala. Zato što pamćenje u mozgu ne možemo mjeriti tehnikom koju upotrebljavamo za računalo ako kao jedinice mjerenja uzmemo računalne bitove, bajtove i gigabajtove... Za arhiviranje informacija u mozgu, odnosno pamćenje, i u odnosu na memoriju računala vrijede sasvim različita pravila, jer se procesi izvode na različite načine. Kako? U mozgu se informacija (električni impuls) definira kao prolaz početnog električnog impulsa kroz strukture živčane stanice. Ključna struktura u tom procesu je sinapsa, odnosno spojnica između živčanih stanica. Na prolaz električnog impulsa kroz sinapsu i druge moždane strukture djeluju brojni pobočni utjecaji koji mijenjaju brzinu i oblik tog impulsa. Ti utjecaji mogu biti kemijski, biokemijski, elektrostatski i elektrodinamički, i mogu se mijenjati povremeno ili stalno. Štoviše, ti pobočni utjecaji mogu imati dodatne, sekundarne utjecaje, stvarajući složeniji lanac promjena. Svaka, pa i najmanja promjena u tom procesu, rezultira novim oblikom izlaznog električnog impulsa u odnosu na početni impuls. Ako je početni impuls predstavljao neku informaciju, izlazni, promijenjeni impuls postaje nova, modificirana informacija.
Prispodoba: Ako zamislimo ulazni električni impuls koji prolazi kroz nekoliko živčanih stanica u živom mozgu, preko nekoliko spojnica, a uz to imamo na umu stotine pobočnih utjecaja koji mijenjaju njegovu brzinu i oblik, možemo teorijski zamisliti nesagledivo mnogo različitih vrsta prolaza. Ako svaki od tih prolaza predstavlja novu informaciju, tada možemo zaključiti da u nekoliko živčanih stanica postoji nesagledivo mnogo različitih mogućnosti prolaska električnog impulsa, odnosno nesagledivo mnogo upamćenih različitih informacija. Ako je nekome blizak matematički oblik izračuna te nesagledive količine različitih prolaza električnog impulsa sugeriram primjenu izračuna preko tzv. faktorijela (ne faktora) kod nekoliko stotina nezavisnih i djelomično zavisnih varijabli, a te varijable su pobočni utjecaji. A ako uzmemo u obzir da mozak zdravog mladog čovjeka sadrži oko 80 milijardi živčanih stanica, možemo upotrijebiti prispodobu koja ilustrira ovaj broj. Obično je bilo teško zamisliti što znači beskonačnost ili nešto što joj je blizu, pa se to slikovito prikazivalo dimenzijama svemira ili brojem nebeskih tijela u njemu. Nudim novu prispodobu koja se bazira na broju mogućih različitih informacija koje može pohraniti mozak, odnosno na broju mogućih prolaza električnih impulsa kroz cijeli živčani sustav, kako je gore opisano. Slijede daljnji važni fenomeni moždane aktivnosti na tom planu.
Informacije koje se ponavljaju i koje imaju snažniji „emocionalni otisak” stvaraju šire puteve unutar istog prolaza. Ovaj proces započinje biokemijskim prilagodbama u strukturama živčanih stanica koje maksimaliziraju učinkovitost tih puteva. Kasnije, s daljnjim ponavljanjem, a time i jačanjem emocionalnog otiska, dolazi do senzibiliziranja proteina rasta u živčanoj stanici koji povećavaju broja sinapsi na istom putu. Isto pravilo vrijedi i obratno: kad se informacije ne ponavljaju ili kada slabije utječu emocionalno, proces je obrnut. Broj sinapsi se smanjuje, a učinkovitost puta se smanjuje, što znači da je sve teže doći do te informacije, u odnosu na način na koji je to bilo prije. Osim toga, nove informacije, upamćene na isti način, potiskuju stare. Svježina novih informacija koje rabe isti neuralni put teže se pamti jer se teže razlikuju od već postojećih informacija. Mnogo fenomena pamćenja i prisjećanja lako je objasniti ako ovo uzmemo u obzir, no nećemo ponavljati svaki detalj. Vrijedi i obrnuto. Kroz izostanak ponavljanja ili smanjenje emocionalnog otiska događa se suprotan proces. Broj sinapsi se smanjuje, a učinkovitost puta slabi, što čini pristup informacijama sve težim u odnosu na prethodni način. Osim toga, nove informacije koje se pamte na isti način potiskuju stare. Svježina novih informacija, koje koriste isti neuralni put, otežava njihovo pamćenje jer se teže razlikuju od prethodnih informacija. Mnogi fenomeni pamćenja i prisjećanja mogu se objasniti ovim procesom, ali to nećemo ponavljati.
Pamćenje u mozgu promjenjiva je dinamička kategorija: Prvo, teoretski ili edukativno, u mozgu nijedna informacija nikada nije izgubljena, ona je uvijek tu bez obzira na to jesu li te informacije stizale svjesno s namjerom da se upamte ili svjesno bez namjere da se upamte kao i one informacije koje su stizale nesvjesno spontano preko osjetila koja su ih uočila. Drugo: u mozgu nikad ništa nije zapamćeno istom dubinom, istom snagom u odnosu na prisjećanje. Dubina zapamćenosti u mozgu svake informacije stalno se mijenja. Moglo bi se reći da se „stalno provjerava njeno značenje”. Ovdje se uvodi fenomen zaboravljanja koji je obratan u odnosu na pamćenje. Otežano prisjećanje, odnosno zaboravljanje, potiče neponavljanje i izbljeđivanje emocionalnog otiska nekih informacija. Emocionalni otisak možemo shvatiti kao snagu želje za nekom informacijom.
Usput, postoji i medicinska disciplina koja se oslanja na ovaj fenomen, odnosno aksiom da je sve što je upamćeno zapravo pohranjeno u našem umu i nikada nije potpuno izgubljeno, čak i ako se ne možemo uvijek sjetiti određenih informacija. To je psihoanaliza. To je stvaranje izvanjskih poticajnih asocijacija nekom ispitaniku od ispitivača kojim se potiče njegovo prisjećanje na zapamćene informacije važne za terapijski proces. Pretpostavka uspješnosti te metode jest da u mozgu ispitanika nisu oštećene bitne strukture povezane za „kretanje" električnih impulsa (informacija) To je davno bila psihijatrijska praksa prije čuvenog Freuda, a on je to samo dobro shvatio, produbio, kodirao i afirmirao. U radnom i memorijskom prostoru mozga i računala važna je i kakvoća obrade podataka, a ona se mjeri brzinom i točnošću obrade.
I ta osobina, brzina i točnost obrade podataka u mozgu vrlo je dinamička kategorija. U mozgu brzina obrade podataka može biti jako velika i jako spora. Brzina ovisi o želji i potrebi, o motivaciji za obradom u svjetlu rezultata obrade koji vodi zamišljenom cilju. Ako je želja velika, a vremena je malo, upotrebljava se malo podataka ili su podaci jako reducirani i izvode se jednostavna pravila obrade do zaključka. Ako zaključak nije doveo do cilja, proces se ponavlja uvođenjem novih podataka i ili promjenom pravila obrade, čime se smanjuje brzina i troši se vrijeme. I sve tako dok se, moguće, ne dođe do podataka koji vodi cilju. Ovdje smo spomenuli minimalni izbor podataka za prvu obradu i jednostavno pravilo obrade, a kasnije mogućnost ponovne obrade s više podataka i prilagođavanja pravila obrade. Kako se u mozgu pri ponovljenom postupku uvode novi podaci i nova pravila obrade? To se radi na bazi iskustva i njegovog izvršnog oblika, a to je predviđanje. Predviđanje ishoda misaonog procesa još dodatna je kategorija. Predviđanje ishoda kao iskustvo u mozgovnom procesu zahtjeva još jednu kategoriju misaonog procesa, a to je usporedba svježih i starijih podataka kroz prizmu postavljenog zahtjeva.
Iskustvo, kao predviđanje mogućeg ishoda i mehanizam usporedbe sličnosti i različitosti starih i novih informacija, u mozgu su pohranjeni „alati”. Štoviše, i oni su dinamička kategorija i stalno se nadograđuju i usavršavaju. Pohrana kao i brzina obrade podataka u mozgu se izvodi na sasvim drukčiji način nego u računalu i ne može se mjeriti jedinicama koje vrijede za računalo, hertzima i bitovima. To znači da još uvijek ne postoje konkretne jedinice koje bi mogle precizno opisati količinu pohrane podataka u mozgu i brzinu obrade podataka, na sličan način kao što to čine računala s bitovima ili Hertzima. Svaka usporedba s računalnim podacima, bilo u smislu pohrane ili brzine obrade, može biti varljiva, jer mozak radi na sasvim drukčiji način.
Računala
Naša računala pretvaraju informacije u kvantni oblik, a zatim taj kvantni oblik u binarni oblik i takav binarni oblik "utiskuju", fiksiraju na određen unaprijed pripremljeni materijal odnosno pločicu. Sve informacije koje su zabilježene u našem računalu su kodirane, zabilježene po kombinaciji njihova binarnog redoslijeda i trajno utisnute u tzv. tvrdu memorijsku ploču koja se nalazi u računalu ili u prijenosni materijal koji komunicira s računalom kao što su to DVD ploča, CD ploča ili USB i slično. Ponovna uporaba tih informacija u našem računalu sastoji se u tome da određen „program“ ponovno prolazi putem tih zadržanih informacija i oživljava ih, prikazujući ih na nekom mediju kao što je zvučno svjetlosni ekran ili neka druga, za naša osjetila, prepoznatljiva aktivnost. Podatke koji su mu potrebni prepisuje na radnu memoriju, gdje ih obrađuje, a zatim obrađene vraća u tvrdu memoriju, čime mijenja tvrdu memoriju. Također, te podatke, bez našeg uvida, šalje u neki izvršni mehanizam koji je prethodno programiran.
Kada bi naš mozak prihvaćao i upotrebljavao informacije kao naša elektronička računala i uzme li se u obzir karakter tih informacija koje kontinuirano dolaze u mozak sa svih strana, tada bi logikom elektroničkih računala mozak čovjeka morao biti veličine jedne "luksuzne kuće trokatnice“ i težiti nekoliko desetaka tona. Kako to nije slučaj jer je naš mozak volumena jedne i pol litre, a težak oko kilogram i pol do dva kilograma, očito se prihvaćanje, a i manipuliranje informacijama u našem mozgu događa na drukčiji način, odnosno onako kako je gore navedeno.
Pamćenje u mozgu, u živčanim stanicama ostavlja trag. Taj trag je 99% na sinapsama. Izvana nema nikakvih promjena, nema premještanja živčanih stanica s jednog mjesta na drugo, nema dodavanja novih živčanih stanica, nema povećanja mase mozga, nema povećanja volumena mozga. Prestrukturiranje je substanično, podstanično. Najprije koristi „doknadne mogućnost“ sinapse koje su u nju već ugrađene, a kasnije preoblikuje samu sinapsu i još kasnije povećava te doknadne mogućnosti. Zatim povećava broj sinapsi na istom putu električnog impulsa. Možemo još kazati da elektroničko računalo za pamćenje slične količine informacija treba mnogo više mase i volumena nego mozak. Mozak informacije neovisno o veličini zapamti tako da na svakom „uglu“ olakša prolaz i gotovo. Ako informacije nema, ponovno se sve vrati na prethodno, a ako informacija navire često, taj se prolaz olakša i proširi. Veliki dio tog istog prolaza upotrebljavaju i druge informacije, što je dodatna racionalizacija u procesu moždanog pamćenja.
Dakle, sasvim je jasno da 80 milijardi živčanih stanica u mozgu ima mogućnost razlikovanja i bilježenja nesagledivo mnogo informacija. Onaj tko prati razvoj računala kao podloge za AI sigurno je primijetio da ljudi od informatičke struke već govore o granicama rasta tehničke osnove takvih računala s obzirom na to kakvi mogu biti naši zahtjevi prema tim računalima. Ti stručnjaci kao da već hoće kazati da neki zahtjevi AI ne mogu podnijeti sadašnja diodna računala. Ona imaju svoje granice rasta. Da bi se to dobilo, morat će trošiti veliku količinu prostora, veliku količinu mase i veliku energiju za rast. To su ta superračunala.
Razmišlja se o njihovu „planetarnom” povezivanju u jedinstveno globalno, planetarno superračunalo. Ali to ništa ne mijenja bitno na stvari. Također, netko tko prati te informacijske tehnologije i tu je “kod kuće”, mogao je ponegdje naići na “crticu” da će to možda riješiti nova vrsta računala sa tzv. nanotehnologijom. Ali odmah dodaju da su pokušaji izgradnje nanoračunala tek u povojima i može se očekivati pomak tek za tridesetak godina. Međutim, teško je pronaći jednostavno objašnjenje što točno predstavljaju nano računala. Ono što je sigurno jest da se radi o sustavima izgrađenim od vrlo malih čestica, molekula ili atoma, čija se veličina i masa mjere u jedinicama nanometra i nanokilograma, što predstavlja milijarditi dio metra i milijarditi dio kilograma. Takve strukture moguće je vidjeti jedino s pomoću elektronskog mikroskopa.
Evo odgovora svim znatiželjnicima: ta nanoračunala su zapravo pokušaj izgradnje umjetne živčane stanice. Cilj je da ona rade slično, ili barem približno, kao živčane stanice, uključujući njihove sinapse i ostale strukture. Na vlas isto. Osnovni građevni materijal bile bi molekule ili atomi s karakteristikama koje imaju u živčanoj stanici, a posebno u sinapsi. Tehnolozi gledaju na nanoračunala kao na predložak koji im nudi živa stanica. S druge strane, neki koji su shvatili ovu ideju sugeriraju: zašto graditi umjetnu živčanu stanicu kad možemo jednostavno povezati naša sadašnja računala s živim mozgom, koristeći mozak kao vanjsku jedinicu ili senzor, čime bismo iskoristili mogućnosti mozga za ono što naša tehnologija još uvijek ne može postići.
Naravno vrlo problematično, a i tehnički sumnjivo. Da nema zabune, nanotehnologije već postoje u nekom procesima, recimo u medicini. Međutim, da budemo jasni, tu je riječ o programiranim sitnim česticama koje se negdje ubacuju i imaju samo jedan zadatak da svojom neupravljivom nego prirodno „fizikalnom atrakcijom prema nečemu” izvrše samo jedan ili dva primitivna zadatka. Recimo, zalijepe se za neku molekulu i mijenjaju je u njenoj aktivnosti. Gdje je tu funkcija tih čestica i kako te čestice prirodno djeluju u živom organizmu, posebno u njegovu živčanom sustavu i sinapsi (spojnici), pitamo se?
U ovom tekstu istaknuli smo nekoliko, moglo bi se reći, "vrlo banalnih" pojmova. Prije obrade podataka u mozgu spomenuli smo pojam pozornosti (usredotočenosti) na određene informacije, zatim podsjećanja (asocijacije) na neke informacije i pamćenja (memoriranja) informacija. Fenomeni tijekom i nakon obrade podataka uključuju iskustvo koje putem uspoređivanja podataka vodi u predviđanje ishoda obrade. Osim ovih pojmova, u moždanoj aktivnosti postoji još desetak drugih pojmova i potpojmova koji se odnose na proces mišljenja i razmišljanja. Te pojmove možemo, iz analogije prema računalu, nazvati alatima za obradu podataka.
Uzmimo za primjer samo gubitak sposobnosti zadržavanja pozornosti na nekim informacijama, što je obično prisutno kod djece, a može rezultirati poteškoćama u učenju i razmišljanju. Slične poteškoće javljaju se i u kasnijoj dobi, osobito kod demencija, gdje dolazi do problema s pamćenjem informacija. Na kraju, neki promatrač mogao bi reći: ljudski mozak, s velikim trudom i željom, stvara uređaj koji bi trebao potisnuti sam mozak. Postavlja se pitanje: je li to moždani kanibalizam? O ovoj temi, o očekivanjima, koristima i strahovima od razvoja umjetne inteligencije, raspravit ćemo u jednom od sljedećih tekstova.
Otvori KEKS Pay
