Kako se umetna inteligenca uči?

Umetna inteligenca ne kopiči le podatkov, ampak prehaja skozi več stopenj, ki presenetljivo posnemajo človeški pristop k učenju – od branja in ponavljanja do samostojnega reševanja problemov.

Modeli umetne inteligence, kot so ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek in Copilot, so v razmeroma kratkem času presegli vlogo enostavnih orodij za klepetanje, iskanje informacij in urejanje besedil. Vse bolj nam služijo tudi kot zmogljivi pomočniki za reševanje zahtevnih nalog, med katere sodijo napredne matematične analize, obdelava obsežnih podatkov in programiranje. Njihov nagel razvoj pa odpira pomembno vprašanje: kako je mogoče, da se umetna inteligenca tako hitro uči in napreduje?

Kako se ljudje učimo?

Da bi razumeli načine učenja umetne inteligence, je koristno najprej razmisliti o tem, kako ljudje pridobivamo in poglabljamo svoje znanje. Ko želimo razumeti nekaj novega, se običajno najprej posvetimo študiju literature in drugih zanesljivih virov znanja, s pomočjo katerih spoznavamo ključne pojme in gradimo osnovno razumevanje področja. Kakovost in dostopnost teh virov pomembno vplivata na hitrost ter učinkovitost našega učenja, saj je jasno in strukturirano gradivo lažje povezati v širšo miselno sliko. Cilj te začetne faze je oblikovati trdne teoretične temelje, ki nam ne omogočajo nadaljnjo nadgradnjo in uspešno uporabo znanja v praksi.

Ko dovolj dobro razumemo osnovne koncepte, se lahko lotimo konkretnih primerov nalog, ki nas sistematično vodijo skozi postopek reševanja problemov. V tej fazi sledimo uveljavljenim metodam, ki jih podajajo učitelji ali so zapisane v učbenikih, kar nam omogoča, da postopoma razvijamo analitične sposobnosti in se naučimo pravilnih pristopov k reševanju. Poleg tega se ob soočanju z različnimi nalogami učimo prilagajati svoje strategije, kar krepi našo sposobnost kreativnega in kritičnega mišljenja. Prav ta prehod iz teorije v prakso je ključen, saj omogoča, da znanje ne ostane le abstraktno, temveč postane dinamično orodje za reševanje realnih problemov v različnih situacijah.

Tretja raven učenja predstavlja samostojno reševanje nalog, pri katerih nimamo prikazanega postopka rešitve, temveč le končni rezultat. To pomeni, da moramo sami razviti ustrezno strategijo in poiskati optimalen pristop, ki presega zgolj ponavljanje že naučenih metod iz prejšnjih faz. Nekatere naloge morda sploh niso rešljive s klasičnimi pristopi, kar zahteva razvoj inovativnih in učinkovitejših metod. V takšnih primerih je ključnega pomena kreativno razmišljanje, prilagajanje strategij in sposobnost eksperimentiranja z različnimi rešitvami. Poleg tega preverjamo pravilnost naše metode s pomočjo znanega končnega rezultata, hkrati pa analiziramo morebitne napake in izboljšujemo svoje pristope. Ta pristop omogoča globlje razumevanje problema in razvoj prilagodljivih strategij za reševanje še zahtevnejših izzivov.

Tri faze učenja umetne inteligence

Ti trije temeljni in medsebojno povezani pristopi k učenju, ki so ključni v študijskem procesu, tvorijo tudi osnovo za učenje nevronskih mrež. Tako kot ljudje postopoma gradimo svoje znanje skozi teoretično razumevanje, praktično uporabo in samostojno reševanje problemov, tudi nevronske mreže sledijo podobnemu procesu.

1. Temeljno splošno učenje (pretraining)

V prvi fazi učenja veliki jezikovni modeli analizirajo ogromne količine skrbno izbranih in urejenih podatkov, ki obsegajo raznovrstna besedila – od znanstvenih člankov, literarnih del in novinarskih člankov do spletnih zapisov in forumskih razprav. Ta faza, imenovana temeljno učenje (pretraining), deluje kot obsežno “samostojno branje”: model se uči prepoznati in razumeti povezave ter vzorce v podatkih, podobno kot študent, ki najprej temeljito preštudira teorijo v učbenikih.

Osnovni mehanizem tovrstnega učenja pogosto temelji na samonadzorovanih pristopih (self-supervised learning), kjer model postopoma razvija sposobnost napovedovanja naslednje besede, oziroma bolj natančno rečeno »žetona« (token) v besedilu. V tej fazi zgradi model bogato notranjo reprezentacijo jezikovnih struktur, pojmov in slogov, kar mu kasneje omogoča generiranje smiselnih, slovnično pravilnih ter slogovno ustreznih besedil. Na podlagi začetnega stavka lahko tako »napove«, kako se bo besedilo najbolj verjetno nadaljevalo, pri čemer se opira na kontekst, ki ga je prepoznal v obsežnih podatkih.

Vendar se ti osnovni (neobdelani) modeli v tej fazi še vedno obnašajo predvsem kot napovedovalci naslednjih besed, ki ustrezajo jezikovnim zakonitostim in statističnim korelacijam v korpusu besedil. To pomeni, da kot odziv na vprašanje generirajo sorodno vsebino, ki posnema vzorce v podatkih, na katerih so se učili. Rezultat so sicer slogovno dodelana, a ne nujno pomensko ustrezna ali zanesljiva besedila. Da bi dosegli natančnejše in ustreznejše odgovore, je potreben nadaljnji trening.

2. Prilagajanje specifičnim nalogam (fine-tuning)

Čeprav so se modeli v prvi fazi učenja že naučili razumevanja jezika in prepoznavanja splošnih vzorcev v podatkih, teoretični temelji pogosto niso dovolj za reševanje specifičnih nalog. Po osnovnem učenju je pomembno, da nevronska mreža svoje obsežno teoretično znanje nadgradi na način, da ga zna ustrezno praktično uporabljati v pogovoru in pri reševanju nalog. Ta faza, imenovana tudi natančno prilagajanje (fine-tuning), obsega učenje na podlagi preučevanja velikega števila praktičnih primerov, kjer so posamezna vprašanja oziroma pozivi povezani s pripadajočimi, preverjeno pravilnimi odgovori.

Tako kot pri učenju reševanja matematičnih problemov, kjer najprej osvojimo teorijo, nato pa jo preizkusimo na primerih, tudi nevronska mreža v tej drugi fazi učenja pridobiva izkušnje s spoznavanjem že rešenih problemov in predhodno odgovorjenih vprašanj. S tem se nauči pravilnega pristopa k reševanju nalog in ustreznega formuliranja odgovorov oziroma rešitev.

Faza natančnega prilagajanja traja bistveno manj časa kot začetno učenje, saj je njen glavni poudarek na ciljni optimizaciji odzivov in prilagoditvi vnaprej določenemu področju uporabe. Rezultat so nevronske mreže, ki znajo učinkovito komunicirati in odgovarjati na vprašanja. Vendar so lahko njihovi odgovori kljub temu še vedno nezanesljivi, kadar se soočijo z vsebinami, ki v učnem gradivu niso bile dovolj pokrite.

3. Samostojno reševanje problemov (reinforcement learning)

V tretji fazi učenja nevronske mreže aktivno eksperimentirajo z različnimi pristopi za reševanje nalog in nenehno optimizirajo svoje rešitve. Takšen pristop jim omogoča, da ne le utrjujejo že obstoječe vzorce, ampak tudi razvijajo popolnoma nove strategije, ki lahko presegajo človeško intuicijo in pristope. Vloga povratne informacije (npr. pravilnih rešitev nalog ali »nagrad« in »kazni«) je pri tem ključna, saj modelu služi kot merilo uspeha in mu pomaga prepoznati najučinkovitejše taktike. Zato tovrstnemu učenju na podlagi povratnih informacij v angleščini pravimo reinforcement learning.

Ena izmed osrednjih prednosti takšnega pristopa je sposobnost prilagajanja nepredvidenim situacijam in izzivom, ki jih v preteklih podatkih morda ni bilo. Model se tako ne zanaša zgolj na statični nabor pravilnih odgovorov, temveč samoiniciativno raziskuje in preizkuša nove poti. S tem nastane dinamičen proces učenja, pri katerem model prilagaja svoje hipoteze in izbira najboljše strategije glede na trenutno okolje in povratne informacije, ki jih prejema.

Pri samostojnem reševanju problemov se nevronske mreže tako oddaljijo od zgolj mehanskega reproduciranja že naučenega in razvijajo metode, ki so mnogo bolj prilagodljive, ustvarjalne in uporabne v različnih kontekstih. Prav ta napredna stopnja učenja je bistvena za reševanje kompleksnih problemov na različnih področjih. S kombinacijo iskanja novih idej in izrabe obstoječega znanja nevronske mreže ne izpopolnjujejo le že znanih rešitev, ampak odkrivajo tudi nove. Tako lahko razvijejo povsem svoj pristop reševanja problema, ki se razlikuje od postopkov, na katerih so se učile.

AlphaGo in poteza 37

Prvi velik preboj tovrstnega “inovativnega” učenja se je zgodil leta 2016, med legendarnim turnirjem v igri go, ko sta se pomerila umetna inteligenca AlphaGo podjetja DeepMind in vrhunski korejski igralec Lee Sedol. V drugi partiji turnirja je AlphaGo izvedel znamenito potezo 37, ki je osupnila strokovnjake in ljubitelje igre po vsem svetu. Poteza je bila tako neobičajna in izven ustaljenih človeških strategij, da so jo sprva označili za napako. Kasneje pa se je izkazalo, da je bila izjemno premišljena in je korejskega igralca postavila v težak položaj, iz katerega se ni uspel izviti. Lee Sedol, vidno pretresen, je priznal, da je podcenjeval zmogljivost umetne inteligence in njen potencial preseganja človeških strategij.

AlphaGo znamenite poteze 37 ni izvedel na podlagi analiz preteklih partij, temveč jo je razvil skozi obsežno samostojno preigravanje različnih scenarijev. Model je igral milijone partij proti sebi, eksperimentiral z različnimi pristopi in na podlagi povratnih informacij identificiral tiste strategije, ki so se izkazale za najuspešnejše. S tem procesom je nevronska mreža razvila povsem nove pristope, ki jih človeški igralci prej niso poznali. Prav poteza 37 na turnirju v igri go predstavlja pomembno prelomnico v razvoju umetne inteligence, saj je postalo jasno, da lahko modeli z ustrezno strukturiranim samostojnim učenjem presežejo zmožnosti ljudi.

Podobno kot je nekoč AlphaGo dokazal, da se lahko nevronska mreža s sistematičnim učenjem nauči igrati strateško igro bolje kot ljudje, danes enake metode uporabljajo veliki splošni jezikovni modeli za izboljšanje svojih sposobnosti pri reševanju kompleksnih problemov. Tretjo fazo učenja, ki vključuje samostojno reševanje problemov (reinforcement learning), so posebej izpopolnili in optimizirali raziskovalci na Kitajskem pri razvoju modela DeepSeek-R1.