Tworzenie sztucznej inteligencji, która rozumie kontekst: wyzwania i przełomy

Kiedy dekadę temu zaczynałem pracę z systemami AI, ich niezdolność do zrozumienia kontekstu była boleśnie oczywista. Zadawałeś pozornie proste pytanie, tylko po to, by otrzymać odpowiedź, która zupełnie nie trafiała w sedno, ponieważ system nie potrafił uchwycić kontekstowych niuansów, które ludzie intuicyjnie rozumieją.
Rozumienie kontekstu stanowi jedno z największych wyzwań w rozwoju sztucznej inteligencji. W przeciwieństwie do ludzi, którzy bez wysiłku interpretują znaczenie w oparciu o świadomość sytuacyjną, wiedzę kulturową i historię konwersacji, tradycyjne systemy AI działały głównie w oparciu o rozpoznawanie wzorców i analizę statystyczną bez prawdziwego „zrozumienia” szerszego kontekstu.
Ta luka kontekstowa objawia się na wiele sposobów: AI może nie rozpoznać sarkazmu, nie zauważyć znaczenia odniesień kulturowych lub zapomnieć o wcześniejszych częściach rozmowy, które dostarczają kluczowego kontekstu do interpretowania nowych informacji. To tak, jakby rozmawiać z kimś, kto ma doskonałe słownictwo, ale nie ma świadomości społecznej ani pamięci tego, co powiedziałeś pięć minut temu.

Kontekst nie jest pojedynczym pojęciem, ale raczej wielowymiarową strukturą obejmującą różne elementy:
Kontekst językowy obejmuje słowa, zdania i akapity otaczające konkretne stwierdzenie. Kiedy ktoś mówi „Nie mogę tego znieść”, znaczenie zmienia się dramatycznie, jeśli poprzednie zdanie brzmi „To krzesło się chwieje” w porównaniu do „Ta muzyka jest piękna”.
Kontekst sytuacyjny obejmuje zrozumienie otoczenia, czasu i okoliczności, w których zachodzi komunikacja. Prośba o „kierunki” oznacza coś innego, gdy stoimy zagubieni na rogu ulicy, a co innego, gdy siedzimy na konferencji na temat przywództwa.
Kontekst kulturowy obejmuje wspólną wiedzę, odniesienia i normy, które kształtują komunikację. Kiedy ktoś wspomina o „odgrywaniu Hamleta”, odnosi się do niezdecydowania — ale sztuczna inteligencja bez kontekstu kulturowego mogłaby zacząć recytować Szekspira.
Kontekst interpersonalny obejmuje dynamikę relacji, wspólną historię i stany emocjonalne, które wpływają na interakcje. Przyjaciele rozumieją swoje wewnętrzne żarty i potrafią wykrywać subtelne zmiany tonu, które sygnalizują emocje.
Aby systemy sztucznej inteligencji mogły naprawdę rozumieć kontekst w taki sam sposób jak ludzie, muszą objąć wszystkie te wymiary jednocześnie. Jest to ogromne wyzwanie, nad którym badacze pracują od dziesięcioleci.

Wczesne próby zbudowania AI uwzględniającej kontekst opierały się w dużej mierze na systemach opartych na regułach i ręcznie kodowanej wiedzy. Programiści mozolnie programowali tysiące reguł if-then, aby obsługiwać określone konteksty. Na przykład: „Jeśli użytkownik wspomni, że czuje się źle i wcześniej wspomniał o rozmowie kwalifikacyjnej, to odnieś się do rozmowy podczas odpowiadania”.
To podejście szybko stało się niezrównoważone. Liczba potencjalnych kontekstów jest zasadniczo nieskończona, a ręczne programowanie odpowiedzi dla każdego scenariusza jest niemożliwe. Te systemy były kruche, niezdolne do uogólniania na nowe sytuacje i często psuły się po napotkaniu nieoczekiwanych danych wejściowych.
Metody statystyczne, takie jak n-gramy i podstawowe uczenie maszynowe, nieco poprawiły sytuację, umożliwiając systemom rozpoznawanie wzorców w użyciu języka. Jednak te podejścia nadal miały problemy z zależnościami dalekiego zasięgu — łącząc informacje wspomniane znacznie wcześniej w rozmowie z bieżącymi stwierdzeniami — i nie mogły uwzględniać szerszej wiedzy o świecie.
Nawet bardziej zaawansowane podejścia oparte na sieciach neuronowych, takie jak wczesne rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i sieci długiej pamięci krótkotrwałej (LSTM), poprawiały świadomość kontekstową, ale nadal cierpiały na „amnezję kontekstową”, gdy rozmowy stawały się długie lub złożone.

Przełom nastąpił w 2017 r. wraz z wprowadzeniem architektury Transformer, która fundamentalnie zmieniła sposób, w jaki systemy AI przetwarzają sekwencyjne informacje. W przeciwieństwie do poprzednich modeli, które przetwarzały tekst po jednym słowie na raz, Transformers wykorzystują mechanizm zwany „samouwagą”, który pozwala im jednocześnie rozważać wszystkie słowa w tekście, rozważając relacje między nimi.
Ta architektura umożliwiła modelom uchwycenie znacznie dłuższych zależności kontekstowych i utrzymanie świadomości informacji wspomnianych tysiące słów wcześniej. Słynny artykuł „attention is all you need” autorstwa Vaswaniego i in. wykazał, że takie podejście może radykalnie poprawić jakość tłumaczenia maszynowego poprzez lepsze zachowanie kontekstowego znaczenia w różnych językach.
Ta innowacja architektoniczna przygotowała grunt pod modele takie jak BERT, GPT i ich następców, które wykazały coraz bardziej zaawansowane możliwości rozumienia kontekstu. Modele te są wstępnie trenowane na rozległych korpusach tekstu, co pozwala im wchłaniać wzorce użycia języka w niezliczonych kontekstach, zanim zostaną dostrojone do konkretnych zastosowań.
Skala tych modeli wzrosła wykładniczo, od milionów parametrów do setek miliardów, co pozwoliło im uchwycić coraz bardziej subtelne wzorce kontekstowe. Największe modele wydają się obecnie mieć podstawowe formy wiedzy „zdrowego rozsądku”, które pomagają im rozróżnić mylące odniesienia i zrozumieć ukryte znaczenie.

Chociaż kontekstowe rozumienie tekstu znacznie się rozwinęło, ludzie nie polegają wyłącznie na słowach, aby zrozumieć kontekst. Interpretujemy sytuacje za pomocą wskazówek wizualnych, tonu głosu, mowy ciała, a nawet subtelnych czynników środowiskowych.
Niedawne przełomy w multimodalnej sztucznej inteligencji zaczynają niwelować tę lukę. Systemy takie jak CLIP, DALL-E i ich następcy mogą łączyć język i informacje wizualne, tworząc bogatsze kontekstowe rozumienie. Na przykład, jeśli pokazano obraz zatłoczonego stadionu wraz z tekstem o „grze”, systemy te mogą wnioskować, czy odnosi się on do baseballu, futbolu czy piłki nożnej na podstawie wskazówek wizualnych.
Modele audiowizualne mogą teraz wykrywać stany emocjonalne na podstawie tonu głosu i mimiki twarzy, dodając kolejną istotną warstwę kontekstowego rozumienia. Kiedy ktoś mówi „Świetna robota” sarkastycznie lub szczerze, znaczenie całkowicie się zmienia — rozróżnienie, które te nowsze systemy zaczynają rozumieć.
Następnym krokiem jest zintegrowanie tych multimodalnych możliwości z konwersacyjną sztuczną inteligencją w celu stworzenia systemów, które rozumieją kontekst w różnych kanałach sensorycznych jednocześnie. Wyobraź sobie asystenta AI, który rozpoznaje, że gotujesz (kontekst wizualny), słyszy twój zdenerwowany ton (kontekst dźwiękowy), zauważa, że czytasz przepis (kontekst tekstowy) i oferuje odpowiednią pomoc bez konieczności wyraźnego monitu.

Nawet przy zaawansowanych modelach językowych systemy AI mają problemy z utrzymaniem spójnej pamięci kontekstowej w trakcie rozszerzonych interakcji. Wczesne duże modele językowe „zapominały” szczegóły wspomniane wcześniej w rozmowie lub wymyślały odpowiedzi zamiast uznawać luki w wiedzy.
Niedawne przełomy w generacji rozszerzonej o wyszukiwanie (RAG) rozwiązują to ograniczenie, umożliwiając systemom AI odwoływanie się do zewnętrznych baz wiedzy i historii poprzednich rozmów. Zamiast polegać wyłącznie na parametrach zakodowanych podczas szkolenia, systemy te mogą aktywnie wyszukiwać istotne informacje w razie potrzeby, podobnie jak ludzie konsultują się ze swoimi wspomnieniami.
Okna kontekstowe — ilość tekstu, którą AI może wziąć pod uwagę podczas generowania odpowiedzi — znacznie wzrosły z zaledwie kilkuset tokenów do setek tysięcy w najbardziej zaawansowanych systemach. Pozwala to na znacznie bardziej spójne generowanie treści w długiej formie i konwersację, która zachowuje spójność w trakcie długich wymian.
Równie ważne są postępy w zakresie możliwości rozumowania. Nowoczesne systemy mogą teraz wykonywać wieloetapowe zadania rozumowania, dzieląc złożone problemy na łatwe do opanowania kroki, jednocześnie zachowując kontekst w całym procesie. Na przykład rozwiązując zadanie matematyczne, mogą śledzić pośrednie wyniki i założenia w sposób odzwierciedlający ludzką pamięć roboczą.

W miarę jak systemy AI stają się coraz bardziej biegłe w rozumieniu kontekstu, pojawiają się nowe rozważania etyczne. Systemy, które rozumieją niuanse kulturowe i społeczne, mogą potencjalnie skuteczniej manipulować użytkownikami lub wzmacniać szkodliwe uprzedzenia obecne w danych treningowych.
Możliwość utrzymywania pamięci kontekstowej podczas interakcji również budzi obawy dotyczące prywatności. Jeśli AI pamięta dane osobowe udostępnione kilka tygodni lub miesięcy wcześniej i niespodziewanie je przywołuje, użytkownicy mogą poczuć, że ich prywatność została naruszona, mimo że dobrowolnie udostępnili te informacje.
Deweloperzy pracują nad rozwiązaniem tych problemów za pomocą technik, takich jak kontrolowane zapominanie, mechanizmy wyraźnej zgody na przechowywanie danych osobowych i strategie łagodzenia uprzedzeń. Celem jest stworzenie AI, która rozumie kontekst na tyle dobrze, aby być pomocną, nie stając się nachalną lub manipulującą.
Istnieje również wyzwanie przejrzystości. W miarę jak rozumienie kontekstu staje się coraz bardziej wyrafinowane, użytkownikom coraz trudniej jest zrozumieć, w jaki sposób systemy AI dochodzą do swoich wniosków. Techniki wyjaśniania podejmowania decyzji przez AI w scenariuszach zależnych od kontekstu są aktywnym obszarem badań.

Przełomy w rozumieniu kontekstowym zmieniają wiele dziedzin:
W opiece zdrowotnej, kontekstowo świadoma SI może interpretować skargi pacjentów w ramach ich historii medycznej, czynników związanych ze stylem życia i aktualnie przyjmowanych leków. Gdy pacjent opisuje objawy, system może zadać odpowiednie pytania uzupełniające w oparciu o ten kompleksowy kontekst, zamiast postępować zgodnie z ogólnym scenariuszem.
Systemy obsługi klienta przechowują teraz historię konwersacji i informacje o koncie podczas interakcji, eliminując frustrującą potrzebę powtarzania informacji. Potrafią wykrywać stany emocjonalne na podstawie wzorców językowych i odpowiednio dostosowywać swój ton — stając się bardziej formalnymi lub empatycznymi w zależności od kontekstu.
Aplikacje edukacyjne wykorzystują świadomość kontekstową do śledzenia ścieżki edukacyjnej ucznia, identyfikując luki w wiedzy i błędne przekonania. Zamiast dostarczać standaryzowaną treść, systemy te dostosowują wyjaśnienia na podstawie poprzednich pytań ucznia, błędów i zademonstrowanego zrozumienia.
Analiza dokumentów prawnych i finansowych czerpie ogromne korzyści z kontekstowego rozumienia. Nowoczesna SI może interpretować klauzule w szerszym kontekście całych umów, odpowiednich przepisów i orzecznictwa, wykrywając nieścisłości lub potencjalne problemy, które mogłyby umknąć ludzkim recenzentom radzącym sobie z przeciążeniem informacyjnym.
Kreatywne narzędzia, takie jak asystenci pisarscy, pozwalają teraz zachować spójność tematyczną w obszernych pracach, sugerując treści zgodne z ustalonymi postaciami, scenerią i wątkami narracyjnymi, zamiast stosować ogólne uzupełnianie tekstu.

Patrząc w przyszłość, kilka obiecujących kierunków badań może jeszcze bardziej przekształcić kontekstową sztuczną inteligencję:
Modele pamięci epizodycznej mają na celu nadanie systemom sztucznej inteligencji czegoś podobnego do ludzkiej pamięci autobiograficznej — zdolności do zapamiętywania konkretnych zdarzeń i doświadczeń, a nie tylko wzorców statystycznych. Umożliwiłoby to znacznie bardziej spersonalizowane interakcje oparte na wspólnej historii.
Ramy rozumowania przyczynowego dążą do wyjścia poza rozpoznawanie wzorców oparte na korelacji, aby zrozumieć związki przyczynowo-skutkowe. Umożliwiłoby to sztucznej inteligencji rozumowanie na temat kontrfaktów („Co by się stało, gdyby...”) i dokonywanie dokładniejszych przewidywań w nowych kontekstach.
Opracowywane są międzykulturowe modele kontekstowe w celu zrozumienia, w jaki sposób kontekst zmienia się w różnych ramach kulturowych, czyniąc systemy sztucznej inteligencji bardziej elastycznymi i mniej stronniczymi wobec zachodnich norm kulturowych.
Badania nad ucieleśnioną sztuczną inteligencją badają, w jaki sposób kontekst fizyczny — bycie usytuowanym w środowisku z możliwością interakcji z nim — zmienia rozumienie kontekstowe. Roboty i wirtualni agenci, którzy mogą widzieć, manipulować obiektami i poruszać się w przestrzeniach, rozwijają inne modele kontekstowe niż systemy wyłącznie tekstowe.
Ostatecznym celem pozostaje stworzenie sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) z ludzkim, kontekstowym rozumieniem — systemów, które mogą płynnie integrować wszystkie te formy kontekstu, aby komunikować się i rozumować o świecie tak skutecznie, jak robią to ludzie. Chociaż wciąż jesteśmy daleko od tego kamienia milowego, tempo przełomów sugeruje, że zmierzamy w tym kierunku.
W miarę jak te technologie nadal ewoluują, przekształcają one nasze relacje z maszynami ze sztywnych, opartych na poleceniach interakcji w płynne, bogate w kontekst współprace, które coraz bardziej przypominają komunikację międzyludzką. Sztuczna inteligencja, która naprawdę rozumie kontekst, nie jest tylko osiągnięciem technicznym — reprezentuje fundamentalną zmianę w technologicznej podróży ludzkości.