Jak działa sztuczna inteligencja

1. Podstawy działania AI (uczenia maszynowego i sieci neuronowych)

Uczenie maszynowe vs. tradycyjne programowanie:
Tradycyjne programowanie polega na ręcznym zdefiniowaniu instrukcji, które komputer wykonuje. W sztucznej inteligencji (AI) – a szczególnie w uczeniu maszynowym (machine learning) – podejście jest odwrotne: zamiast programować każdy krok, model uczy się samodzielnie wzorców na podstawie dostarczonych danych. Można to porównać do nauki ucznia: zamiast dać uczniowi gotowy przepis na rozwiązanie zadania, pokazujemy mu wiele przykładów i oczekujemy, że sam dostrzeże reguły. Model AI dostaje dane wejściowe oraz odpowiadające im poprawne wyjścia (tzw. dane uczące z etykietami) i na tej podstawie stopniowo dostosowuje swoje wewnętrzne parametry, aby coraz lepiej przewidywać wyniki. Innymi słowy, maszyna uczy się przez doświadczenie – podobnie jak człowiek, który ćwicząc na przykładach, z czasem poprawia swoje umiejętności.

Sztuczne sieci neuronowe (Artificial Neural Networks):
To szczególny rodzaj algorytmów uczenia maszynowego, luźno zainspirowany budową ludzkiego mózgu. Składają się z wielu prostych jednostek obliczeniowych zwanych sztucznymi neuronami, zorganizowanych w warstwy i połączonych ze sobą siecią połączeń o pewnych wagach. Każdy neuron wykonuje proste działanie: odbiera sygnały (liczby) od neuronów z warstwy poprzedniej, mnoży je przez przypisane wagi, sumuje, po czym przekształca sumę za pomocą funkcji aktywacji i przekazuje dalej do neuronów w następnej warstwie. Neurony w pierwszej warstwie otrzymują dane wejściowe (np. piksele obrazu, cechy liczbowe), a neurony warstwy ostatniej produkują wynik modelu (np. klasyfikacja do pewnej kategorii). Warstwy pomiędzy nazywane są ukrytymi, ponieważ odpowiadają za wewnętrzne przetwarzanie danych – każda kolejna warstwa zazwyczaj ekstraktuje coraz bardziej złożone cechy z danych. Na przykład w sieci rozpoznającej obraz, pierwsza warstwa może uczyć się wykrywać proste krawędzie, kolejna – łączyć je w podstawowe kształty, a ostatnie warstwy – rozpoznawać na tej podstawie konkretne obiekty (jak kot czy pies). Taka hierarchia przypomina sposób, w jaki ludzki układ wzrokowy identyfikuje najpierw proste elementy, a potem całe obiekty – możemy więc posłużyć się analogią fabryki przetwarzania informacji: dane surowe przechodzą przez kolejne “taśmy produkcyjne” (warstwy), gdzie każda specjalizuje się w innym etapie analizy, by na końcu otrzymać gotowy produkt – decyzję lub klasyfikację.

Proces trenowania (uczenia) modelu:
Aby sieć neuronowa mogła poprawnie wykonywać zadanie, musi zostać wytrenowana na danych. Proces ten przebiega iteracyjnie i opiera się na mechanizmie sprzężenia zwrotnego. Można wyróżnić następujące kroki trenowania modelu AI:

1. Prezentacja danych: Model otrzymuje przykład z zestawu uczącego – np. obraz oraz odpowiadającą mu etykietę (że na obrazie jest kot).
2. Predykcja: Sieć przetwarza obraz przez kolejne warstwy (tzw. propagacja wprzód, ang. forward propagation) i wyprodukowana zostaje predykcja – np. model stwierdza z pewnym prawdopodobieństwem, co jest na zdjęciu (powiedzmy, typuje że to “pies”, co jest błędną odpowiedzią).
3. Obliczenie błędu: Wynik modelu porównuje się z oczekiwaną etykietą. Na tej podstawie obliczany jest błąd (różnica między przewidywaniem a prawdą).
4. Aktualizacja parametrów: Jeśli wynik był błędny (model powiedział “pies” zamiast “kot”), algorytm uaktualnia wewnętrzne parametry sieci (wagi połączeń neuronów) tak, aby następnym razem model lepiej rozróżniał te przypadki. Odbywa się to poprzez propagację wsteczną błędu (ang. backpropagation) – błąd jest “cofany” od warstwy wyjściowej w głąb sieci, a wagi są nieco korygowane proporcjonalnie do tego, jak przyczyniły się do błędu. Najczęściej wykorzystuje się do tego algorytm spadku gradientowego, który – używając analogii – zachowuje się jak kula staczająca się po górzystym terenie, poszukująca najniższego punktu. W tym przypadku “najniższy punkt” oznacza minimalny błąd modelu na danych treningowych.
5. Powtórzenie procesu: Kroki 1–4 są wielokrotnie powtarzane dla wielu przykładów z zestawu uczącego. Dzięki temu model stopniowo uczy się – jego wagi dostrajają się tak, by poprawnie reagować na znane przykłady. Z czasem błędy maleją, aż osiągną akceptowalny poziom. Proces treningu może trwać od minut do wielu dni (zależnie od wielkości modelu i danych). Model jest gotowy, gdy osiąga zadowalającą skuteczność predykcji.

W trakcie trenowania sieć neuronowa modyfikuje swoje wagi, by zminimalizować błąd – w literaturze mówi się, że “uczy się na podstawie danych”. Można to zobrazować analogią do strojenia instrumentu muzycznego: na początku model (instrument) “fałszuje” – daje złe odpowiedzi. Algorytm treningowy jest jak muzyk strojący instrument – słyszy fałsz (błąd) i systematycznie dokręca lub luzuje odpowiednie struny (koryguje wagi w sieci) tak długo, aż uzyska właściwe brzmienie (poprawne wyniki). Inną analogią jest nauka pod okiem nauczyciela: model otrzymuje informację zwrotną co zrobił źle i koryguje swoje “połączenia neuronowe”, podobnie jak uczeń poprawia rozumienie zadania po tym, gdy nauczyciel wskaże mu błąd. Dzięki setkom czy milionom takich iteracji sieć stopniowo opanowuje zadanie – uczy się rozpoznawać wzorce, których wcześniej nie rozumiała.

Wnioskowanie (działanie modelu po treningu):

Po zakończeniu treningu model AI przechodzi do fazy wnioskowania (ang. inference). Oznacza to, że wytrenowany model jest wykorzystywany do podejmowania decyzji lub przewidywania na nowych danych, których nigdy wcześniej nie widział. Wnioskowanie jest jak egzamin po okresie nauki: model stosuje to, czego “nauczył się” na treningu, by odpowiedzieć na nowe pytania. Przykładowo, jeśli sieć została nauczona rozpoznawać gatunki zwierząt ze zdjęć, to teraz można jej pokazać nowe zdjęcie i zapytać, co na nim jest – model, bazując na swoim wytrenowanym wewnętrznym “zrozumieniu”, poda etykietę (np. rozpozna, że to kot, a nie pies). Dzieje się to przez wykonanie samej propagacji wprzód – dane przechodzą przez wytrenowane warstwy sieci, dając wynik. Kluczowe jest to, że model podczas wnioskowania nie zmienia już swoich wag – używa jedynie wiedzy zdobytej w czasie treningu, aby wygenerować odpowiedź w ułamku sekundy. Dzięki temu system AI może działać w praktyce: mając wytrenowany model, możemy bardzo szybko uzyskiwać decyzje dla dowolnej liczby nowych przypadków.

Podsumowanie podstaw:
W skrócie, sztuczna inteligencja oparta o uczenie maszynowe działa na zasadzie automatycznego wyciągania reguł z danych. Algorytm (np. sieć neuronowa) jest trenowany na dużej liczbie przykładów, aby nauczyć się zależności między wejściem a wyjściem. W procesie treningu model dostraja miliony parametrów (wag), minimalizując błąd na danych uczących. Gdy trening zakończy się sukcesem, model potrafi uogólniać wiedzę – czyli poprawnie reagować także na nowe dane (to właśnie faza wnioskowania). Cały mechanizm można porównać do czarnej skrzynki funkcji matematycznej: zamiast odgórnie ustalać formułę, dopasowujemy parametry funkcji do danych przykładowych. W rezultacie otrzymujemy system, który – choć nie zaprogramowano go explicite jak wykonywać zadanie – potrafi je realizować na podstawie doświadczenia.

Praktycznym przykładem jest rozpoznawanie obrazów: jeśli chcemy, by AI rozpoznawała odręczne cyfry, zbieramy tysiące przykładów cyfr napisanych przez różnych ludzi i oznaczonych (0,1,2,...,9). Następnie trenujemy sieć neuronową, by na tych przykładach nauczyła się, jakie wzorce pikseli odpowiadają jakim cyfrom. Po treningu, gdy pokażemy jej nowy rysunek cyfry, sieć prawidłowo zgaduje, jaka to cyfra – nauczyła się na przykładach i teraz umie zastosować tę wiedzę na nowych danych. Co ważne, im więcej danych i im bardziej złożony model (więcej neuronów i warstw), tym potężniejsze zależności może się nauczyć – stąd współczesne AI potrafi rozpoznawać twarze, tłumaczyć języki czy grać w gry lepiej niż człowiek, mimo że nikt nie zapisał wprost zasad wykonywania tych zadań.

2. Pojęcie „czarnego pokoju” (black box) – dlaczego modele AI są nieprzejrzyste?

Wiele nowoczesnych modeli sztucznej inteligencji, zwłaszcza głębokie sieci neuronowe, określa się mianem “czarnej skrzynki” (ang. black box). Oznacza to, że widzimy, co trafia na wejście i jaki rezultat pojawia się na wyjściu, ale logika wewnętrzna systemu jest trudna do wglądu i zrozumienia dla człowieka. Innymi słowy, wiemy co model przewiduje, ale nie do końca dlaczego właśnie tak. Istnieje kilka kluczowych czynników, które przyczyniają się do tej nieprzejrzystości:

• Ogromna złożoność modeli: Współczesne sieci neuronowe mogą mieć miliony, a nawet miliardy parametrów (wag). Przykładowo, znany model językowy GPT-3 zawiera aż 175 miliardów parametrów. Taka skala sprawia, że bezpośrednie zrozumienie, co reprezentuje każda pojedyncza waga, jest praktycznie niemożliwe. Wiedza modelu jest “zakodowana” w postaci rozproszonego wzorca liczb.
• Wielowarstwowa, nieliniowa architektura: Sieci głębokie składają się z wielu warstw przetwarzających informacje w sposób nieliniowy (poprzez funkcje aktywacji). W efekcie nawet twórcy modelu często nie potrafią powiedzieć, który dokładnie fragment obliczeń odpowiada za konkretną cechę decyzji – wszystko działa w powiązaniu.
• Rozproszone reprezentacje wewnętrzne: Sieci neuronowe uczą się własnych reprezentacji danych. Często te wewnętrzne cechy nie mają bezpośrednio intuicyjnego znaczenia dla człowieka. Wiedza jest zakodowana w rozłożony sposób, co jest skuteczne matematycznie, ale trudne do wyjaśnienia słowami.
• Brak przejrzystych reguł i wyjaśnień: Standardowo modele AI nie generują wraz z odpowiedzią uzasadnienia w zrozumiałej formie. Dostajemy np. wynik “ten e-mail to spam” albo “na zdjęciu jest pies”, ale model nie powie nam “ponieważ widzę określony wzór pikseli odpowiadający futru i pyskowi”. W klasycznych systemach ekspertowych program mógł podać ciąg reguł, natomiast sieć neuronowa po prostu policzyła wynik.

W rezultacie, gdy model AI popełni błąd lub zachowuje się nietypowo, ciężko jest wskazać przyczynę patrząc jedynie na jego wnętrze – miliony cyfr (wag) nie mówią nam wprost, jaki rozumowaniem kierował się system. Tę sytuację można zobrazować następującą analogią: wyobraź sobie, że masz kalkulator, który wykonuje jakieś niesamowicie skomplikowane obliczenie i daje wynik. Widzisz tylko końcowy wynik, ale nie masz pojęcia, co działo się wewnątrz. Tak samo jest z głęboką siecią – dzieją się tam miliardy mnożeń i sumowań liczb, zanim wypluje odpowiedź.

Warto podkreślić, że nieprzejrzystość modeli AI stała się na tyle istotnym wyzwaniem, iż powstała osobna dziedzina badań: XAI (eXplainable AI, wyjaśnialna sztuczna inteligencja). Celem XAI jest opracowanie metod, które rzucą trochę światła do wnętrza czarnej skrzynki, dostarczając użytkownikowi zrozumiałych wyjaśnień działania modelu. Mimo tych narzędzi pełna interpretacja skomplikowanych sieci pozostaje wyzwaniem, a społeczność naukowa jest zgodna, że “otwarcie” czarnej skrzynki głębokich modeli to jedno z głównych wyzwań na przyszłość, szczególnie w krytycznych zastosowaniach (medycyna, prawo, autonomiczne pojazdy).

3. Dlaczego działanie AI bywa niejasne (tajemnicze) nawet dla specjalistów?

Mimo ogromnego postępu w AI, nawet eksperci często przyznają, że nie w pełni rozumieją, jak i dlaczego zaawansowane systemy AI działają tak skutecznie. Działanie wielu modeli jest traktowane wręcz jako pewnego rodzaju “magia” – nie dlatego, że faktycznie jest nadprzyrodzone, ale dlatego, że rodzi zaskoczenie i trudno je wytłumaczyć prostymi słowami. Poniżej przedstawiono kluczowe elementy sprawiające, że AI jest odbierane jako tajemnicze lub magiczne, wraz z konkretnymi przykładami i badaniami ilustrującymi te kwestie:

• Emergencja niespodziewanych umiejętności: Systemy AI potrafią samodzielnie wykształcić funkcje lub wiedzę, których nie zaprogramowano w nich jawnie. Przykładem jest słynny eksperyment, w którym ogromna sieć neuronowa ucząca się w trybie nie nadzorowanym (bez etykiet) sama nauczyła się rozpoznawać koty na obrazach, mimo że nigdzie nie powiedziano jej, czym jest kot. Badacze zasilili sieć 10 milionami obrazów z YouTube, a ta “zauważyła”, że często powtarza się tam pewien wzór (koty) i wykształciła wewnętrzny neuron reagujący na obrazy kotów. Takie pojawianie się nowych umiejętności wraz ze skalą modelu jest aktywnie badane, bo rodzi pytanie: skąd model “wie” takie rzeczy?
• Zaskakujące decyzje i strategie nieintuicyjne dla człowieka: Zaawansowane systemy AI czasem podejmują decyzje, które nawet ekspertów w danej dziedzinie wprawiają w zdumienie. Przykładem jest program AlphaGo, który w 2016 roku pokonał mistrza świata w grę Go. W jednej z partii wykonał ruch tak nietypowy, że profesjonalni gracze uznali go za błąd, a okazał się on kluczowy do zwycięstwa. Tego typu “obce” decyzje sprawiają wrażenie, jakby AI miała własną, nieprzeniknioną logikę.
• Niezrozumiałe błędy i wrażliwość na drobne zakłócenia: AI może dać kompletnie błędną odpowiedź wskutek zmian, których my nawet nie zauważamy. Istnieją tzw. przykłady anty-intuicyjne (adversarial examples), gdzie minimalny szum w obrazie, niedostrzegalny dla człowieka, powoduje, że sieć klasyfikuje obiekt zupełnie inaczej. Pokazuje to, że sposób “widzenia” świata przez AI różni się od ludzkiego.
• Brak pełnej teorii opisującej działanie złożonych sieci: AI – zwłaszcza w formie głębokiego uczenia – odniosła ogromne sukcesy praktyczne, ale teoretyczne zrozumienie dlaczego te modele działają tak dobrze jest wciąż ograniczone. Wielu naukowców przyznaje, że obecna faza rozwoju przypomina trochę “chemię przed okresem praw naukowych”, czyli alchemię. Metody deep learning powstały w dużej mierze dzięki eksperymentom i heurystykom, co sprawia, że osiągamy świetne wyniki, nie zawsze wiedząc, dlaczego dana architektura działa lepiej od innej.

Podsumowując, “tajemniczość” AI wynika głównie z naszej ograniczonej widoczności tego, co dzieje się wewnątrz złożonych modeli oraz z nietypowych zachowań tych systemów, których nie umiemy łatwo wyjaśnić. Kiedy model wykazuje nieoczekiwaną umiejętność, zaskakuje ekspertów oryginalnym rozwiązaniem albo myli się w sposób dla nas absurdalny – rodzi to pytania o naturę jego “rozumienia”. Specjaliści rozumieją oczywiście podstawowe algorytmy (np. wiedzą, że sieć optymalizuje funkcję kosztu, że używa gradientów itd.), ale szczegóły działania konkretnej sieci przy konkretnym zadaniu często wymykają się intuicji i pełnej analizie. To tak, jak mieć formułę z tysiącem zmiennych – znamy zasady jej działania, ale jeśli zapytamy, jaki wpływ miała jedna zmienna na wynik, odpowiedź nie jest prosta. Złożone interakcje są dla nas nieprzejrzyste.

W literaturze akademickiej temat ten jest dobrze znany. Badacze zwracają uwagę, że samo pojęcie interpretowalności jest wieloznaczne i trudno uchwytne, co utrudnia formułowanie metod rozjaśniających działanie AI. Mimo tych trudności, trwają intensywne badania – zarówno nad ugruntowaniem teoretycznym (stworzeniem lepszych modeli matematycznych uczących się sieci), jak i nad praktycznymi narzędziami do interpretacji (wspomniane XAI). Pojawiają się techniki wizualizacji, próby “podglądania” neuronów głębokich sieci, analiza tzw. przestrzeni ukrytych reprezentacji. To wszystko stopniowo buduje nasze rozumienie, lecz pełne wyjaśnienie decyzji złożonej sieci w kategoriach ludzkich pozostaje w znacznej mierze nierozwiązanym problemem.

Na koniec warto zaznaczyć, że mówienie o AI jako “magii” to metafora – w istocie nie ma w tym czarów, jest matematyka. Jednak z perspektywy nas, ludzi, których pojmowanie ma ograniczenia, zaawansowane AI może sprawiać wrażenie czegoś niepojętego. To motywuje badaczy do dalszego zgłębiania tych systemów. Im lepiej zrozumiemy wewnętrzne mechanizmy sieci neuronowych, tym bardziej przewidywalne, wiarygodne i niemagiczne staną się systemy AI. W międzyczasie jednak, dopóki modele osiągają wyniki przerastające nasze zrozumienie, dopóty AI będzie trochę jak “skomplikowana magia nauki” – działająca, lecz nie w pełni przez nas przejrzana. Jest to fascynujące pole, gdzie informatyka spotyka granice ludzkiej intuicji, zmuszając nas do redefinicji, co to znaczy rozumieć proces podejmowania decyzji przez inteligentny system.