Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) έχει επανασχεδιάσει διάφορες πτυχές της ζωής μας, και το δυναμικό της συνεχίζει να διευρύνεται με εντυπωσιακές προόδους στη μηχανική μάθηση. Στο πρόσφατο άρθρο που δημοσιεύτηκε στο περιοδικό Nature Machine Intelligence, προβεβλημένοι επιστήμονες υπολογιστών από όλο τον κόσμο έχουν εξερευνήσει τη σύγκλιση αυτών των προόδων, προωθώντας την ανάπτυξη μιας μετασχηματιστικής τεχνολογίας που αναφέρεται ως Συλλογική ΤΝ.
Η Συλλογική ΤΝ αντιπροσωπεύει ένα δίκτυο πολλαπλών μονάδων ΤΝ, κάθε μία εξοπλισμένη με τη δυνατότητα να αποκτά συνεχώς γνώσεις και δεξιότητες. Αυτές οι διασυνδεδεμένες μονάδες συνεργάζονται για να μοιράζονται πληροφορίες, επιτρέποντας άμεση μοιρασιά γνώσης και γρήγορη προσαρμογή σε νέα δεδομένα αντιδρώντας σε νέες καταστάσεις, προκλήσεις ή απειλές.
Ο κ. Αντρέα Σολτότζιο και οι συνεργάτες του από το Πανεπιστήμιο Λάφμπορο επισημαίνουν την εντυπωσιακή ομοιότητα μεταξύ της Συλλογικής ΤΝ και των φανταστικών έννοιων. Οι συγγραφείς αναφέρονται στους Μποργκ, κυβερνητικούς οργανισμούς από το σύμπαν του Star Trek, οι οποίοι λειτουργούν και μοιράζονται γνώσεις μέσω ενός συνδεδεμένου μυαλού κύνης. Ωστόσο, η δυναμική της Συλλογικής ΤΝ υπερβαίνει κατά πολύ αυτές τις φανταστικές αφηγήσεις, υποσχόμενη ανακαλύψεις σε διάφορους τομείς.
Φανταστείτε ένα περιβάλλον κυβερνοασφάλειας όπου μια μονάδα ΤΝ εντοπίζει μια απειλή και αμέσως διαδίδει αυτή τη γνώση για να προκαλέσει μια συλλογική απάντηση, μια επίδειξη παρόμοια με το πως το ανοσοποιητικό σύστημα του ανθρώπου προστατεύει το σώμα από εισβολείς παθογόνους. Επίσης, ρομπότ αντίδρασης σε καταστροφές μπορούν να προσαρμοστούν γρήγορα σε προκλητικές συνθήκες, ενώ εξατομικευμένα ιατρικά στοιχεία μπορούν να συνδυάσουν την προηγμένη ιατρική γνώση με πληροφορίες ειδικές για τον ασθενή, βελτιώνοντας τα αποτελέσματα υγείας. Οι δυνητικές εφαρμογές της Συλλογικής ΤΝ είναι μεγάλες και συναρπαστικές.
Παρ΄όλο που αναγνωρίζονται οι κίνδυνοι που συνδέονται με τη Συλλογική ΤΝ, όπως η ταχεία διάδοση ανοητών ή αθέτητων γνώσεων, οι ερευνητές υπογραμμίζουν ένα κρίσιμο χαρακτηριστικό της όρασής τους: Οι μονάδες της ΤΝ διατηρούν τους δικούς τους στόχους και την ανεξαρτησία από το σύνολο. Αυτή η δημοκρατική προσέγγιση μειώνει σημαντικά τους κινδύνους κυριαρχίας της ΤΝ από λίγα μεγάλα συστήματα, προάγοντας ένα πιο ισορροπημένο και περιληπτικό οικοσύστημα ΤΝ.
Οι απόψεις των ερευνητών για το μέλλον της ΤΝ πηγάζουν από μια διεξοδική ανάλυση πρόσφατων προόδων στη μηχανική μάθηση. Αυτή η ανάλυση αποκαλύπτει έναν παγκόσμιο εστίαση στην εφάπτη σπουδή, επιτρέποντας στους ανθρώπους να επεκτείνουν τις γνώσεις τους καθ ‘όλη τη διάρκεια της λειτουργικής τους ζωής και την ανάπτυξη κοινών πρωτοκόλλων και γλωσσών που διευκολύνουν τη μοιρασιά γνώσεων μεταξύ των συστημάτων ΤΝ. Αυτή η αποχώρηση από τους περιορισμούς των τρεχόντων μεγάλων μοντέλων ΤΝ, όπως το ChatGPT, προσφέρει μια υποσχόμενη μεταβολή προς την συνεχή προσαρμογή και την επαναχρησιμοποίηση της γνώσης.
Ο κ. Σολτότζιο υπογραμμίζει τη σημασία της ενσωμάτωσης δυνατοτήτων εφάπτη ομάδας μάθησης και μοιρασιάς γνώσεων στα μοντέλα ΤΝ, επανασχεδιάζοντας την ταχύτητά τους μάθησης και τις ενεργειακές τους απαιτήσεις. Σε ένα μέλλον κυριαρχούμενο από βιώσιμες, εξελισσόμενες και μοιραστικές ομάδες μονάδων ΤΝ, τα τωρινά μεγάλα, ακριβά, μη-μοιραστικά και μη-εφάπτη μοντέλα ΤΝ είναι απίθανο να αναπτυχθούν.
Σε όλη την ιστορία, η ανθρώπινη γνώση έχει ευδοκιμήσει μέσω της επικοινωνίας και της μοιρασιάς. Ο κ. Σολτότζιο επισημαίνει ότι παρόμοιες δυναμικές πιθανότατα θα διαμορφώσουν τις μελλοντικές κοινωνίες των μονάδων ΤΝ, προάγοντας δημοκρατικές και συνεργατικές συλλογικότητες.
