Nostalgia za pierwszym kontaktem: Eliza i moje dzieciństwo z komputerem
Nie wiem, czy kiedykolwiek miałem tak silne uczucie zdziwienia, jak wtedy, gdy po raz pierwszy uruchomiłem Elizę na starym IBM PC z końca lat 80. albo początku 90. Ta prosta, jakby nie patrzeć, programka, napisana w języku BASIC, była dla mnie jak cyfrowa terapeutka z nie do końca zrozumiałym, ale fascynującym sposobem rozmawiania. Pamiętam, jak z zaciekawieniem zadawałem jej pytania, próbując oszukać, wyprowadzić z równowagi albo po prostu sprawdzić, czy to, co mówi, ma jakiekolwiek sens. To było jak rozmawianie z cyfrowym papugą, która powtarza swoje frazy, ale mimo to wywołuje u mnie uczucie, że komputer rozumie.
W tamtych czasach dostęp do internetu był jeszcze nieśmiały, a komunikacja na poziomie komputerowym – prawie jak magia. Pamiętam, jak w lokalnym klubie komputerowym w Krakowie, na jednym z pierwszych moich komputerów 486 DX2 z 8 MB RAM-u, próbowałem napisać własnego chatbota. To było jak eksploracja nieznanego świata: każda linijka kodu, każde pytanie do Elizy, to krok w głąb tej cyfrowej, jeszcze nie do końca zrozumiałej sztucznej inteligencji. Nie chodziło tylko o technologię, ale o emocje, które się z nią wiązały. To była pierwsza miłość do AI, choć jeszcze w wersji prymitywnej, jak niemowlę, które dopiero uczy się mówić.
Techniczne fundamenty: jak działały te prymitywne chatboty
Przyznam szczerze, że na tamte czasy technologia była jak czarna magia – choć tak naprawdę opierała się na kilku prostych zasadach. Wczesne chatboty, takie jak Eliza czy Parry, korzystały głównie z algorytmów opartych na słowach kluczowych, które dopasowywały się do zadawanych pytań. To było jak układanie puzzli: program miał w bazie danych listę słów i fraz, a potem próbował dopasować swoje odpowiedzi do tego, co usłyszał. Jeśli w pytaniu pojawiło się słowo „samochód”, chatbot sięgał do odpowiedniej sekcji i wysyłał gotową odpowiedź, często przypominającą powtarzanie formuły.
Oczywiście, mówimy tu o czasach, kiedy moc obliczeniowa była ograniczona do kilku megaherców, a pamięć – to była luksusowa rzecz. Programiści musieli się wtedy mocno nagimnastykować, żeby zrobić coś, co choć odrobinę przypominało rozmowę. Używali języków takich jak BASIC czy Perl, bo to był standard tamtej epoki. I choć te systemy były bardzo prymitywne, to stanowiły fundament dla wszystkiego, co przyszło potem. Tak naprawdę, te pierwsze chatboty to był jak cyfrowe zwierzątka domowe – nie do końca rozumiejące, co się do nich mówi, ale z ogromnym potencjałem do nauki i rozwoju.
Od Elizy do GPT-3: jak zmieniała się sztuczna inteligencja
Wspominając te czasy, trudno nie zauważyć, ile się zmieniło od tamtego czasu. W latach 90. moc obliczeniowa komputerów rosła w błyskawicznym tempie, pojawiły się ogromne zbiory danych, które można było wykorzystać do nauki modeli. Pamiętam, kiedy na moim pierwszym laptopie z Pentium 166 MHz i 16 MB RAM-u próbowałem zainstalować coś, co miało przypominać nowoczesne chatboty. To było jak patrzenie na czarno-białe zdjęcia, podczas gdy dzisiaj mamy w pełni kolorowe, wyrafinowane filmy – różnica była kolosalna.
Przełom nastąpił wraz z pojawieniem się deep learningu i architektur transformatorowych, które zrewolucjonizowały cały świat sztucznej inteligencji. Teraz sztuczna inteligencja nie tylko rozumie słowa, ale potrafi analizować kontekst, wyciągać wnioski i tworzyć teksty, które są wręcz nie do odróżnienia od ludzkiego pisania. Dla mnie to jak podróż z cyfrowych papug do prawdziwych rozmówców – od prostych odpowiedzi do pełnoprawnych rozmów, które potrafią zaskoczyć i zachwycić.
Co ciekawe, obecne modele, takie jak GPT-3, mają swoje własne problemy – halucynacje, czyli wymyślanie informacji, które nie mają pokrycia w rzeczywistości, są jak ciemne plamy na obrazach tego postępu. To przypomina mi tamte czasy, gdy Eliza powtarzała swoje frazy, ale w nowym, bardziej wyrafinowanym wydaniu. Technologia poszła do przodu, ale pytanie, czy wciąż nie brakuje jej tego, co najważniejsze – głębi i zrozumienia?
Osobiste refleksje i spojrzenie na przyszłość
Patrząc na cały ten rozwój, nie zamierzam ukrywać, że czuję mieszankę zachwytu i niepokoju. Z jednej strony, to niesamowite, jak daleko zaszliśmy – od prostych programów do systemów, które potrafią pisać poezję, rozwiązywać problemy matematyczne i nawet prowadzić rozmowę o życiowych dylematach. Z drugiej strony, niepokoi mnie to, co jeszcze nie jest jasne: jakie będą konsekwencje tej technologii? Czy AI, które coraz lepiej rozumie język i emocje, nie zacznie nas zastępować? A co z etyką, prywatnością i manipulacją?
Zastanawiam się, czy te prymitywne chatboty z lat 90. nie były tak naprawdę jak cyfrowe zwierzątka, które uczyły się na naszych reakcjach. Może właśnie od nich powinniśmy zacząć, by zrozumieć, jak zbudować AI, które będzie służyć, a nie szkodzić. Czy nie powinniśmy częściej wspominać tamtych czasów, by nie zgubić z oczu tego, co w tym wszystkim najważniejsze – naszej własnej, ludzkiej emocji i etyki? W końcu to my tworzymy te maszyny, a nie odwrotnie.
Podsumowując – czy kocham, czy boję się sztucznej inteligencji? Odpowiedź jest bardziej skomplikowana, niż się wydaje. To jak z dawnymi relacjami: uczymy się ich, boimy się ich, ale bez nich trudno wyobrazić sobie przyszłość. I choć nie wiem, co przyniosą kolejne dekady, to wiem na pewno, że te wczesne, prymitywne chatboty z lat 90. nauczyły mnie, jak fascynujące i jednocześnie niebezpieczne może być to, co jeszcze nie do końca rozumiemy. Może właśnie od nich powinniśmy zacząć, by mądrze i odpowiedzialnie kształtować przyszłość sztucznej inteligencji.
