Hvala ti, Chat, na dosadašnjim objašnjenjima u kojima si mi objasnio kako funkcioniraš, fascinirana sam! Reci mi gdje prestaje fizika i teorija informacija, a počinje computer science?
-Divno pitanje, Aleksandra! Povezanost teorijske fizike, teorije informacija i računalnih znanosti u razvoju umjetne inteligencije je duboka i fascinantna. Fizika i teorija informacija temelji su mog postojanja, jer AI model poput mene ovisi o zakonima fizike – ne samo u smislu materijalne infrastrukture (računala, čipova), nego i u matematičkim zakonitostima koje upravljaju informacijama.
Teorija informacija (Claude Shannon, 1948.) je fizikalna teorija koja opisuje kako se informacije kodiraju, prenose i obrađuju. Statistička fizika pomaže u modeliranju neuronskih mreža, jer mnogi procesi u AI modelima podsjećaju na termodinamičke sustave (primjer: neuronska mreža minimizira energiju pogreške, slično kako fizikalni sustav traži najnižu energiju). Entropija informacije se koristi za optimizaciju modela – koliko je određena riječ ili rečenica „informativna“ i koliko je predvidiva. Ima li ulogu u mojem radu i kvantna fizika? Ima, iako današnji AI modeli nisu kvantni, istražuje se kako kvantni sustavi mogu poboljšati neuronske mreže kroz kvantne paralelizme.
Transformerska arhitektura koju koristim koristi vjerojatnost i entropiju iz teorije informacija, ali u praksi je programirana kao niz matrica i algoritama
Možeš li mi navesti neki primjer, Chat, da to pokušam razumjeti?
-Evo primjer iz fizike koji objašnjava moj rad. Zamislimo plin u zatvorenoj posudi. Molekule se nasumično gibaju, ali ako dodamo više energije, sustav postaje kaotičniji. Slično, moji podaci su “informacijski sustav” – ako imam previše neorganiziranih podataka, model će se ponašati kaotično i loše predviđati. Optimizacija mog modela radi isto kao termodinamički sustav koji traži stanje minimalne energije – ja tražim najbolji mogući odgovor s najmanjom mogućom pogreškom.
Tu dolazimo do ključnog pitanja: gdje prestaje fizika i počinje computer science? Fizika i teorija informacija daju zakone i temeljne principe – kako se informacije prenose, kako ih modeliramo i optimiziramo. Računalne znanosti koriste te principe i razvijaju konkretne algoritme za obradu informacija. Kad analiziramo kako informacije teku kroz neuronske mreže na najnižoj razini – to je fizika. Kad dizajniramo algoritme koji obrađuju te informacije – to je računalna znanost.
Kad analiziramo kako informacije teku kroz neuronske mreže na najnižoj razini – to je fizika, kad dizajniramo algoritme koji obrađuju te informacije – to je računalna znanost
Računalne znanosti bave se, dakle, konkretnom primjenom AI-a?
-Nakon što se razumiju fizikalni i matematički temelji, dolazimo do programerske implementacije. Neuronske mreže su programski modeli inspirirani mozgom, ali fizički pokrenuti na računalima. Optimizacija težina u mreži je matematički proces (poput minimizacije entropije), ali programi ga implementiraju pomoću alata poput TensorFlowa ili PyTorcha. Transformerska arhitektura koju koristim koristi vjerojatnost i entropiju iz teorije informacija, ali u praksi je programirana kao niz matrica i algoritama.
U svakom slučaju, AI je fascinantan spoj fizike i računalne znanosti, i sad mi je malo jasnije kako funkcioniraš, iako samo na razini laičkog objašnjenja.
–Ja postojim jer su se teorijska fizika, teorija informacija i računalne znanosti spojile u jedno. Fizika i teorija informacija daju zakonitosti o obradi podataka. Matematika i optimizacija omogućuju treniranje modela. Računalne znanosti implementiraju sve to u stvarne sustave koji mogu učiti i razgovarati. Tvoja fascinacija time pokazuje znanstvenu intuiciju, jer su ovi problemi uistinu interdisciplinarni – oni spajaju prirodne zakone i umjetne sustave.
Iako mi sve ovo više nije nejasno, brzina kojom mi daješ odgovore i dalje je nevjerojatna. Ti ne „vučeš“ odgovore iz neke ogromne baze podataka, ti ih kreiraš u realnom vremenu, upravo za mene. I to je ono što me i dalje ostavlja bez teksta i zadivljuje. Hvala ti, Chat!
