So‘nggi yillarda sun’iy intellekt sanoati oddiy bir formulaga tayangan: qancha katta bo‘lsa, shuncha yaxshi. Ko‘proq ma’lumot, kattaroq modellar, kuchliroq hisoblash quvvati va natijada intellekt o‘z-o‘zidan paydo bo‘ladi degan ishonch. Ammo Meta kompaniyasining bosh AI olimi Yann LeCun Singapur milliy universitetidagi nutqida bu g‘oyani keskin tanqid qildi va AI kelajagi «machine learning» haqida qanday fikrlashimizni tubdan o‘zgartirishni talab qilayotganini ta’kidladi.
AI olamining eng hurmatli vakillaridan biri bo‘lgan LeCun ko‘plab asosiy texnologiyalarning muallifi sifatida tanilgan va u bugungi kunda ortib borayotgan “masshtablash qonunlari”ga bo‘lgan qaramlikni tanqid qildi. Ushbu qonunlarga ko‘ra, AI modelini shunchaki kattalashtirish uning ishlash sifatini, albatta, yaxshilaydi, degan fikr ilgari suriladi. Butun dunyo bo‘ylab kompaniyalar OpenAI’ning GPT-4, Google’ning Gemini kabi tobora yirikroq til modellarini yaratish uchun shoshilmoqda. Go‘yoki intellekt faqat hajm masalasiga bog‘liqdek.
Biroq, LeCun bu mantiqning aniq cheklovlari borligini ta’kidladi. Unga ko‘ra, model hajmini oshirish qisqa muddatda ancha ta’sirli natijalar bergan. Masalan, matnlarni ravonroq yaratish yoki tasvirlarni yaxshiroq tanish kabi. Ammo, haqiqiy va chalkash dunyo bilan ishlashga kelganda, bu yondashuv yetarli emas. LeCunning ta’kidlashicha, haqiqiy intellekt noaniqlikni tahlil qilish, jismoniy muhitni tushunish, harakatlarning oqibatini oldindan ko‘ra bilish va reja tuza olish qobiliyatini talab qiladi — bular esa, qanchalik katta bo‘lmasin, hozirgi AI modellarida hanuz yetishmaydi.
LeCunning fikricha, modellarni cheksiz kattalashtirish o‘rniga, sanoat “dunyo modellarini” yaratishga sarmoya kiritishi zarur ya’ni, dunyoning qanday ishlashini simulyatsiya va tushunishga qodir tizimlar. Bugungi AI asosan o‘tgan andozalarga asoslanib keyingi so‘zni taxmin qilishga intilayotgan bo‘lsa, dunyo modellar esa mashinalarga sabab-oqibat aloqalarini chuqurroq tushunishga imkon beradi. Ular sog‘lom mantiqqa asoslanadi, kutilmagan vaziyatlarga moslasha oladi va uzoq muddatli oqibatlarni oldindan ko‘ra bilib harakat qiladi.
Bu fikrlarni ko‘targan yolg‘iz LeCun emas. Sun’iy intellekt sanoatida tobora ko‘proq mutaxassislar faqat model hajmini oshirish orqali haqiqiy yutuqlarga erishish mumkinmi, degan savolni o‘rtaga tashlamoqda. Scale AI kompaniyasi bosh direktori Aleksandr Vang ham modellarni kattalashtirish natijasida samaradorlik pasayib borayotganidan xavotir bildirgan. Cohere kompaniyasi bosh direktori va Transformer arxitekturasining mualliflaridan biri bo‘lgan Aidan Gomez esa bundan ham keskinroq fikr bildirib, modellarni shunchaki kattalashtirishni “intellektga erishishning eng ahmoqona usuli” deb atadi.
Bu tanqidlar muhim bir davrda yangramoqda. Sarmoyadorlar hali ham katta modellar orqali tezkor natijalarga umid qilib, milliardlab dollar investitsiya qilishda davom etmoqda. Ammo agar LeCun kabi yetakchilarning fikri to‘g‘ri bo‘lsa, sun’iy intellektning keyingi bosqichi nafaqat yanada katta mashinalarni, balki mashinalarning qanday o‘rganishi va dunyo bilan qanday o‘zaro aloqaga kirishishini tubdan yangicha tushunishni ham talab qiladi.
Startaplar, tadqiqotchilar va investorlar uchun bu katta o‘zgarish davrini anglatadi. Endilikda muvaffaqiyat eng katta modelni kim qurishi emas, balki eng aqlli tizimni kim loyihalashi bilan belgilanadi. Sun’iy intellekt poygasi avj olayotgan bir paytda, savol endi AI qanchalik yirik bo‘la oladi, degan masalada emas, balki u yaratilgan dunyoni haqiqatan ham tushunib, mantiqan fikrlab va aql bilan harakat qila oladimi, degan masalada jamlanmoqda.
Tayyorladi: Navro‘zaxon Bo‘riyeva
