Dlaczego ten temat jest ważny?
Sztuczna inteligencja, z którą obcujemy na co dzień, jest cyfrowym sawantem. Potrafi pisać wiersze, generować kod i odpowiadać na pytania z encyklopedyczną precyzją, ale jej geniusz jest kruchy. Opiera się na wzorcach zamrożonych w czasie – gigantycznej migawce przeszłości, na której była trenowana. Postawiona w obliczu zupełnie nowej, nieznanej sytuacji, często zawodzi. Brakuje jej fundamentalnej cechy, która definiuje ludzką inteligencję: zdolności do generalizacji w czasie, czyli uczenia się na bieżąco i przenoszenia rozumowania na nowe konteksty.
To właśnie ten „szklany sufit” stanowi największe wyzwanie dla laboratoriów AI na całym świecie. Stworzenie systemu, który nie tylko odtwarza wiedzę, ale rozumuje i uczy się w sposób ciągły, jak człowiek, jest świętym Graalem tej dziedziny. Dlatego ogłoszenie polskiego startupu Pathway o opracowaniu „nowego paradygmatu sztucznej inteligencji”, który ma ten problem rozwiązywać, jest wydarzeniem o historycznym znaczeniu. To potencjalny początek nowej ery w AI – ery systemów, które naprawdę rozumieją.
Szklany sufit współczesnej AI: problem generalizacji w czasie
Obecne, najpotężniejsze modele AI opierają się na architekturze Transformer. To technologia rewolucyjna, ale z wbudowanym ograniczeniem. Proces uczenia jest statyczny. Model jest trenowany przez tygodnie lub miesiące na ogromnym zbiorze danych, a następnie jego wiedza jest „zamrażana”. Potrafi on doskonale interpolować w ramach poznanych wzorców, ale ma fundamentalny problem z ekstrapolacją i adaptacją do dynamicznie zmieniającej się rzeczywistości.
To jak student, który perfekcyjnie wykuł na pamięć podręcznik, ale nie potrafi zastosować tej wiedzy do rozwiązania problemu, którego nigdy wcześniej nie widział. Współczesnej AI brakuje zdolności do uczenia się przez całe życie – umiejętności, która dla ludzkiego mózgu jest czymś naturalnym.
Polski przełom: sztuczna inteligencja, która naśladuje mózg
Zespół naukowców z polskiego startupu Pathway, kierowany przez prof. Adriana Kosowskiego, ogłosił stworzenie „posttransformatorowej AI”. U podstaw ich odkrycia leży fundamentalna zmiana w samej architekturze sieci neuronowej. Zamiast budować kolejny, większy model oparty na standardowych blokach, Polacy zmapowali sposób, w jaki inteligencja wyłania się w ludzkim mózgu, i przenieśli te zasady do świata krzemu.
Ich nowa architektura, nazwana BDH, imituje bezskalową, biologiczną sieć neuronową. To struktura, która w swojej topologii i sposobie działania jest znacznie bliższa sieci neuronów w naszym mózgu niż sztywnej, warstwowej budowie klasycznych modeli AI.
Emergencja, a nie programowanie: jak powstaje cyfrowy umysł?
Najbardziej fascynującym aspektem odkrycia Pathway jest sposób, w jaki ich model zyskuje swoje zdolności. Struktura przypominająca biologiczną sieć neuronową nie jest w nim sztywno zaprogramowana. Ona wyłania się samoistnie (emergencja) w trakcie procesu treningu.
To zjawisko jest analogiczne do rozwoju kory nowej – zewnętrznej warstwy mózgu ssaków, odpowiedzialnej za najwyższe funkcje poznawcze, takie jak percepcja, myślenie abstrakcyjne i podejmowanie decyzji. W modelu Pathway złożone właściwości poznawcze powstają jako naturalna konsekwencja oddziaływań prostszych elementów, a nie jako wynik jawnego zaprogramowania. System uczy się uczyć.
Od czarnej skrzynki do przejrzystego umysłu: potęga kontroli
Jednym z największych problemów i zagrożeń związanych z obecnymi modelami AI jest ich nieprzejrzystość. Działają jak „czarne skrzynki” – wiemy, co do nich wchodzi i co z nich wychodzi, ale wewnętrzne procesy podejmowania decyzji pozostają dla nas zagadką.
Zespół Pathway twierdzi, że udało mu się ten problem przezwyciężyć. Dzięki architekturze inspirowanej biologią, są w stanie zidentyfikować w swojej sieci konkretne „synapsy” odpowiadające za określone koncepty. To przełom, który otwiera drogę do stworzenia AI, której działanie nie tylko rozumiemy, ale którą możemy też świadomie kontrolować. Jak podkreśla prof. Kosowski, model, którego „życie” rozumiemy, to model, którego możemy być pewni – a tego będzie wymagał od zaawansowanych systemów humanitaryzm i etyka.
Prawdziwa nagroda: uczenie się przez całe życie i rozumowanie na ludzkich zasadach
Ostatecznym celem i największą obietnicą nowej architektury jest rozwiązanie problemu generalizacji w czasie. Model Pathway ma być zdolny do uczenia się w trakcie wykonywania zadania, adaptowania do nowych informacji i samodoskonalenia w sposób ciągły.
To fundamentalna zmiana. Zamiast statycznego zbioru wiedzy, otrzymujemy dynamiczny system, który rozumuje na zasadach zbliżonych do ludzkich. Jak prognozuje prof. Kosowski, będzie to inteligencja, która na zadaniach o dowolnej długości będzie działała w sposób nierozróżnialny od człowieka.
Co dalej? od teorii do wymagających zastosowań w świecie rzeczywistym
Odkrycie Pathway to nie tylko teoria. Firma, która już wcześniej zdobyła zaufanie takich gigantów jak DB Schenker, La Poste, a nawet NATO, planuje demonstrować wyższość swojego rozwiązania w najbardziej złożonych przypadkach użycia. Chodzi zwłaszcza o obszary, gdzie obecne modele zawodzą – czyli tam, gdzie wymagane jest przetwarzanie prywatnych, wewnętrznych danych w czasie rzeczywistym i ciągła adaptacja.
Sukces i potencjał polskiego startupu zostały już docenione przez czołowych inwestorów ze świata technologii, w tym przez Łukasza Kaisera, współtwórcę architektury Transformer, który zainwestował w Pathway zarówno w rundzie pre-seed (4,5 mln dolarów), jak i seed (10 mln dolarów). To potężny sygnał, że jesteśmy świadkami narodzin technologii, która może zdefiniować następny rozdział w historii sztucznej inteligencji.
FAQ – Najczęściej zadawane pytania
-
Czym nowa AI od Pathway różni się od ChatGPT?
Fundamentalna różnica leży w sposobie uczenia się. ChatGPT opiera się na architekturze Transformer, której wiedza jest „zamrożona” po zakończeniu treningu. Model Pathway jest zaprojektowany do ciągłego uczenia się i adaptacji („uczenie się przez całe życie”), co pozwala mu znacznie lepiej radzić sobie z nowymi, nieznanymi sytuacjami i rozumować w czasie. -
Czy to jest prawdziwa sztuczna inteligencja ogólna (AGI)?
To bardzo ważny krok w tym kierunku, ale jeszcze nie AGI. Odkrycie Pathway dotyczy stworzenia architektury, która uczy się i rozumuje na zasadach zbliżonych do ludzkich. To rozwiązuje kluczowy problem na drodze do AGI, ale sama AGI jest znacznie szerszym pojęciem, obejmującym m.in. świadomość czy samoświadomość, o których w tym kontekście nie ma mowy. -
Co w praktyce oznacza „bezskalowa sieć neuronowa”?
To pojęcie z teorii grafów. W uproszczeniu, jest to typ sieci (jak internet, sieć społeczna czy właśnie sieć neuronów w mózgu), w której większość węzłów ma niewiele połączeń, ale istnieje niewielka liczba „hubów” z ogromną liczbą połączeń. Taka struktura jest niezwykle odporna na losowe awarie i bardzo efektywna w przesyłaniu informacji, co czyni ją idealnym modelem dla systemów uczących się. -
Kiedy możemy spodziewać się zastosowania tej technologii w produktach, z których korzystamy?
Pathway skupia się obecnie na złożonych zastosowaniach dla dużych przedsiębiorstw i organizacji (jak NATO), gdzie przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym jest kluczowe. Zanim technologia ta trafi do produktów konsumenckich, minie prawdopodobnie kilka lat. Jej pierwszym polem zastosowań będą systemy analityczne, logistyczne i bezpieczeństwa o najwyższych wymaganiach. -
Czy ta „przejrzystość” modelu oznacza, że jest on w 100% bezpieczny?
Oznacza, że jest on znacznie bezpieczniejszy i bardziej kontrolowalny niż obecne „czarne skrzynki”. Możliwość zrozumienia, jak model dochodzi do wniosków, i identyfikacji, które części sieci odpowiadają za konkretne pojęcia, daje bezprecedensowe możliwości audytu, kontroli i eliminacji niepożądanych zachowań. To fundamentalny krok w stronę budowy zaufania do zaawansowanej AI.