Wyobraźmy sobie sztuczną inteligencję, która nie potrzebuje gigantycznych zbiorów danych i potężnych serwerowni, by się uczyć. Zamiast tego działa zwinnie i efektywnie, trochę jak ludzki mózg. To właśnie idea stojąca za koncepcją, którą autorzy nazwali „Dragon Hatchling” (lub BDH – Baby Dragon Hatchling) nowym podejściem do AI, które dojrzewa dzięki pracy polskich naukowców.
Czym jest Dragon Hatchling?
Choć nazwa brzmi fantastycznie, nie jest to oficjalny kryptonim tajnego projektu. To metafora opisująca kierunek badań nad sztuczną inteligencją inspirowaną biologią, a konkretnie – działaniem neuronów w naszym mózgu. Zamiast przetwarzać informacje w sposób liniowy i masowy, takie systemy reagują na zdarzenia, ucząc się w sposób ciągły i dynamiczny. To nowe podejście, którym zajmują się polscy badacze, tacy jak Adrian Kosowski, Przemysław Uznanski, Jan Chorowski, Zuzanna Stamirowska, oraz Michał Bartoszkiewicz z firmy Pathway. Ich celem jest stworzenie AI, która myśli, a nie tylko kalkuluje, co stanowi krok w stronę bardziej zaawansowanych systemów poznawczych. Jednym z obszarów, który może na tym skorzystać, jest rozwój sztucznych sieci neuronowych, które stają się coraz bardziej złożone.
Mózg jako mapa drogowa dla AI
Tradycyjne modele AI, takie jak te używane w popularnych chatbotach, przypominają ucznia, który wkuł na pamięć całą bibliotekę, ale nie zawsze rozumie, co czyta. Potrzebują ogromnych ilości danych i mocy obliczeniowej do treningu. Dragon Hatchling reprezentuje inne podejście – tutaj inspiracją jest mózg, który jest niezwykle energooszczędny. Nie aktywuje wszystkich swoich zasobów do rozwiązania każdego problemu. Podobnie działają architektury „post-Transformer”, nad którymi pracuje Pathway. Koncentrują się one na przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym, reagując na nowe informacje w sposób ciągły, co jest kluczowe w dynamicznie zmieniających się środowiskach, takich jak rynki finansowe czy autonomiczne pojazdy. To podejście jest częścią szerszego trendu w badaniach nad sztuczną ogólną inteligencją (AGI).
Adrian Kosowski i polski wkład w nową falę AI
Centralną postacią w tej historii jest prof. Adrian Kosowski, wybitny informatyk, matematyk i fizyk. Jego błyskotliwa kariera akademicka, w tym doktorat uzyskany w wieku 21 lat i habilitacja na Uniwersytecie w Bordeaux, świadczy o niezwykłym talencie. W firmie Pathway pełni rolę dyrektora ds. produktu, gdzie jego wiedza z zakresu algorytmów i obliczeń rozproszonych jest fundamentem dla tworzenia nowatorskich rozwiązań AI. Jak sugeruje Łukasz Kaiser, współtwórca architektury Transformer, o badaniach, które zainspirowały Pathway, BHD to brakujące ogniwo między Transformerem a modelami mózgu, podkreślając znaczenie prac, które łączą informatykę z neuronauką. Rozwój takich technologii w naszym kraju to ważny element dyskusji o tym, czy Polska stanie się centrum rozwoju AI.
Zastosowania AI inspirowanej biologią
Możliwości, jakie otwiera ten kierunek badań, są ogromne. Systemy zdolne do przetwarzania strumieniowego danych w czasie rzeczywistym mogą zrewolucjonizować logistykę, monitorowanie złożonych sieci przemysłowych czy analizę rynków finansowych. Wyobraźmy sobie inteligentny system zarządzania ruchem w mieście, który adaptuje się na bieżąco do natężenia ruchu, wypadków i warunków pogodowych, zamiast działać według sztywnych schematów. Albo systemy diagnostyki medycznej, które uczą się na podstawie ciągłego napływu danych od pacjentów, a nie tylko na podstawie statycznych zbiorów. Choć BDH jest wciąż na wczesnym etapie rozwoju, jego potencjał pokazuje, że przyszłość sztucznej inteligencji może być znacznie bardziej dynamiczna i „ludzka”, niż nam się wydaje. Więcej o różnych podejściach do uczenia maszynowego można przeczytać w artykule o uczeniu przez wzmacnianie.
