Między przewidywaniem a obecnością

Heurystyki, modele językowe i duchowy wymiar

Autor: Dariusz Jankiewicz

Wstęp

Żyjemy w czasach, w których coraz więcej decyzji podejmują algorytmy. Jedne są proste i sprytne, inne – ogromne i statystycznie potężne. Wszystkie jednak opierają się na tym samym mechanizmie: przewidywaniu.

Ten esej jest próbą spokojnego przyjrzenia się temu zjawisku – bez technicznego zadęcia, ale też bez naiwnego zachwytu.

To nie jest podręcznik programowania. To raczej mapa myślowa: od heurystyk, przez mózg i sztuczną inteligencję, aż po pytania o sens, obecność i to, czego żaden model nie potrafi policzyć.

Rozdział 1

Heurystyki – mądre skróty w złożonym świecie

Heurystyka to sposób radzenia sobie z problemami, które są zbyt złożone, aby rozwiązywać je idealnie. Zamiast perfekcji wybieramy wystarczająco dobre rozwiązanie – szybciej, taniej i przy mniejszym zużyciu zasobów.

W informatyce heurystyki pojawiają się wszędzie tam, gdzie pełne przeszukiwanie wszystkich możliwości byłoby absurdalnie drogie lub wręcz niemożliwe.

Gdybyśmy zawsze czekali na najlepszą odpowiedź, często nie podjęlibyśmy żadnej decyzji. Heurystyki pozwalają działać w świecie niepewności – dokładnie takim, jaki jest naprawdę.

Zgubione klucze są prostym przykładem. Można przeszukać każdy centymetr mieszkania albo zacząć od miejsc najbardziej prawdopodobnych. Druga metoda nie daje gwarancji, ale daje tempo. To właśnie heurystyka w czystej postaci.

Rozdział 2

Mózg jako maszyna predykcyjna

Mózg nie jest kamerą wideo rejestrującą świat klatka po klatce. Jest raczej generatorem hipotez. Tworzy wewnętrzny model rzeczywistości i na jego podstawie przewiduje, co zobaczy, usłyszy i poczuje.

Rzeczywistość nie jest więc odbierana wprost. Jest nieustannie porównywana z tym, czego mózg się spodziewa. Gdy przewidywania są trafne, system działa spokojnie i oszczędnie.

Gdy rzeczywistość nie pasuje do modelu, pojawia się błąd predykcji. To on zmusza mózg do korekty. Uczenie się nie polega więc na zapamiętywaniu wszystkiego, lecz na korygowaniu tego, co się nie zgadza.

Przewidywanie jest tańsze niż ciągłe analizowanie wszystkiego od zera. Biologia – jak zwykle – wybiera rozwiązania pragmatyczne, a nie idealne.

Rozdział 3

Modele językowe – statystyka przebrana za rozmowę

Model językowy uczy się jednego: przewidywać następne słowo. Nie rozumie świata, intencji ani sensu – rozumie wzorce w danych.

Analizując miliony zdań, uczy się, jakie słowa zwykle pojawiają się po innych słowach. Gdy generuje tekst, nie „myśli”. Zgaduję to, co z punktu widzenia statystyki jest najbardziej prawdopodobne.

Działa to zaskakująco dobrze, ponieważ język sam w sobie jest pełen powtarzalności: zwrotów, struktur i schematów. Model, który widział wystarczająco dużo przykładów, potrafi bardzo trafnie przewidywać ciąg dalszy.

Gdy odpowiedź brzmi sensownie, to my – jako ludzie – dopisujemy jej znaczenie, intencję i głębię. To nie maszyna udaje człowieka. To człowiek zbyt łatwo zapomina, czym naprawdę jest rozumienie.

Rozdział 4

AlphaZero – heurystyki, których nikt nie zaprogramował

AlphaZero zna tylko zasady gry. Nie ma wbudowanych strategii, debiutów ani ludzkich heurystyk. Reszty uczy się sam, grając przeciwko sobie.

W tym procesie tworzy własne sposoby oceny pozycji, własne heurystyki i własne przewidywania. Nie dlatego, że „rozumie grę”, lecz dlatego, że konsekwentnie maksymalizuje wynik.

To imponujące, ale też pouczające. Nawet najbardziej zaawansowana maszyna działa dobrze tylko tam, gdzie cele i reguły są jasno określone. Poza tą przestrzenią nie ma sensu, nie ma gry i nie ma kryterium sukcesu.

Rozdział 5

Presja czasu i szybkie decyzje

Gdy czas się kończy – w grze, w algorytmie czy w filmie Piąty element – nie ma miejsca na perfekcyjną analizę. Zostają heurystyki, intuicja i ryzyko.

Nie analizujemy już wszystkich możliwości. Wybieramy to, co wygląda wystarczająco dobrze tu i teraz. Presja czasu obnaża jakość naszych modeli świata – zarówno ludzkich, jak i algorytmicznych.

To właśnie wtedy widać, kto ma dobry model rzeczywistości i kto potrafi mu zaufać, gdy nie ma już czasu na poprawki.

Rozdział 6

Granice predykcji

Nie wszystko da się przewidzieć. Relacje, miłość, sens, wiara – te obszary wymykają się modelowaniu. I bardzo dobrze.

Człowiek nie jest wyłącznie maszyną predykcyjną. Jest istotą zdolną do obecności, zachwytu i odpowiedzialności. Są rzeczy, których nie da się zoptymalizować bez ich zniszczenia.

Są decyzje, których nie powinno się delegować żadnemu algorytmowi.

Zakończenie

Między algorytmem a tajemnicą

Przewidywanie jest potężnym narzędziem. Dzięki niemu działają mózgi, algorytmy i sztuczna inteligencja. Ale życie nie składa się wyłącznie z tego, co przewidywalne.

Patrzenie w gwiazdy przypomina, że świat jest większy niż nasze modele. Że istnieje coś poza obliczeniem, poza optymalizacją i poza skutecznością.

Technologia ma sens tylko wtedy, gdy służy człowiekowi.
Nigdy odwrotnie.

Nota końcowa

Ten esej jest zaproszeniem do myślenia, nie do zachwytu nad maszynami.
Narzędzia są ważne.
Sens – ważniejszy.