O KREATIVNOSTI, INVENCIJI I UMJETNOJ INTELIGENCIJI
U potrazi za zanimljivostima u vezi s našom temom broja i umjetnom inteligencijom, pronašli smo članak koji potpisuje Alen M., objavljen 12. 4. 2025. na mrežnoj stranici LOGIČNO. Tema je izazovna i dvojbena pa ga, s obzirom na to da moramo razvijati vlastito kritičko mišljenje, prenosimo u cijelosti
U digitalnom dobu koje svjedoči strelovitom razvoju umjetne inteligencije, jedno od najintrigantnijih pitanja ostaje može li AI zaista biti kreativna ili samo vješto oponaša ljudsku kreativnost? Dok su računala oduvijek bila bolja od ljudi u izvođenju “grubih” izračuna i manipulaciji velikim skupovima podataka, duboko ukorijenjen stav je bio da kreativnost ostaje isključivo ljudska domena
Od grube računske snage do kreativnih inovacija
Kada razmišljamo o umjetnoj inteligenciji, često zaboravljamo dug razvojni put od prvih računalnih algoritama do današnjih sofisticiranih sustava. Priča o ovom evolucijskom putovanju možda je najjasnija u području igara, koje su od početaka računalstva služile kao poligon za testiranje umjetne inteligencije.
Još u 18. stoljeću, “Turčin mehaničar” fascinirao je Europu kao tobožnji šahovski automat koji je mogao pobijediti i najvještije igrače, uključujući Napoleona. Naravno, radilo se o vještoj iluziji koja je skrivala stvarnog igrača unutar mehanizma. Međutim, 200 godina kasnije, 1997. godine, IBM-ov Deep Blue zaista je pobijedio svjetskog prvaka Garryja Kasparova, što je mnogi smatrali simboličnom pobjedom strojeva nad ljudskim umom.
Ali je li Deep Blue zaista bio kreativan? Nipošto. Ova impresivna mašina bila je zapravo “gruba sila” koja je mogla analizirati 200 milijuna pozicija u sekundi, koristeći ručno kodirana pravila evaluacije koje su razvili šahovski stručnjaci. Deep Blue je mogao istražiti više poteza unaprijed nego što bi ljudi ikada mogli, ali nije razumio igru na konceptualnoj razini niti je pronalazio inovativne strategije.
Točka preokreta – Igra GO
Ako je šah osvojen grubom računskom snagom, igra Go predstavljala je sasvim drugačiji izazov. Sa svojim 19×19 pločom i gotovo beskrajnim mogućnostima, Go se dugo smatrao nedostupnim za računalne algoritme. Složenost igre i intuitivna priroda procjene pozicija činili su ga gotovo nemogućim za pristup “brutalnom silom”.
Sve se to promijenilo 2016. godine kada je Google DeepMindov AlphaGo porazio svjetskog prvaka Lee Sedola rezultatom 4-1. Ključna razlika bila je u pristupu – umjesto da računa sve moguće poteze, AlphaGo je koristio neuronske mreže i strojno učenje, učeći iz tisuća partija vrhunskih igrača.
Jedan trenutak u ovom povijesnom meču posebno ilustrira potencijal AI kreativnosti. U 37. potezu druge partije, AlphaGo je odigrao potez koji su profesionalni komentatori inicijalno proglasili pogreškom. Potez koji nijedan ljudski profesionalac ne bi nikada odigrao, jer je protuintuitivan prema konvencionalnoj Go strategiji. Međutim, ovaj “netradicionalni” potez naposljetku se pokazao ključnim za pobjedu. Komentatori su bili zapanjeni – AI nije samo slijedio ljudske strategije, već je pronašao novi način igranja. Ovaj potez nije bio proizvod brutalne sile računanja, već drugačijeg načina razumijevanja igre.
Revolucija zvana AlphaZero
Iako je AlphaGo pokazao naznake kreativnosti, još uvijek se oslanjao na ljudske partije kao temelj za učenje. Pravi kreativni iskorak došao je s njegovim naslijednikom – AlphaZero. Umjesto da uči iz ljudskih primjera (nadzirano učenje), AlphaZero je koristio učenje podržavanjem (reinforcement learning), gdje je naučio igrati isključivo igrajući protiv samog sebe, poznavajući samo osnovna pravila igre.
Za samo dva tjedna, igrajući 140 milijuna partija protiv sebe, AlphaZero je razvio dovoljno vještine da pobijedi AlphaGo rezultatom 100-0. Još zadivljujuće, isti algoritam primijenjen na šah naučio je igrati u samo 9 sati i potom pobijedio Stockfish, najjači šahovski program na svijetu, koji funkcionira na principu grube računske snage.
Razlika u pristupu bila je zapanjujuća: dok je Stockfish evaluirao oko 60 milijuna pozicija u sekundi, AlphaZero je razmatrao samo 60 tisuća – tisuću puta manje! Umjesto da istražuje svaku mogućnost, AlphaZero je pokazao gotovo intuitivnu sposobnost fokusiranja samo na obećavajuće poteze.
Šahovski stručnjaci koji su analizirali igru AlphaZera ostali su zapanjeni. Program nije samo ponovno otkrio klasične šahovske otvaranje, već je razvio vlastiti stil igre koji se značajno razlikuje od ljudskog. Posebno fascinantna bila je njegova spremnost za žrtvovanje materijala u zamjenu za bolju poziciju – strategija koju je provodio mnogo agresivnije nego što bi se ljudski igrači usudili. AlphaZero je ponekad odigravao poteze koji bi izgledali kao očite pogreške ljudskim igračima, ali su se kasnije pokazali kao dio dublje strategije.
Što ovo znači za umjetnu inteligenciju?
Ono što ovi primjeri pokazuju nije samo poboljšanje u igranju igara, već fundamentalno novi pristup rješavanju problema. Kroz učenje podržavanjem, AI sustavi mogu razviti strategije koje nisu programirane niti kopirane od ljudi, već su rezultat originalnog istraživanja mogućnosti unutar zadanog okvira pravila.
Ova vrsta kreativnosti nije ograničena samo na igre. Kad je DeepMind trenirao AI da igra klasične Atari igre poput Breakout, algoritam je razvio strategiju koju dizajneri igre nikada nisu predvidjeli – shvatio je da može poslati lopticu iznad blokova kako bi ona “zapela” i samostalno razbijala blokove odozgo.
Ovi primjeri sugeriraju da umjetna inteligencija može pokazati autentičnu kreativnost u smislu pronalaženja novih, neočekivanih rješenja. Ona možda ne stvara iz istih motivacija kao ljudi, ali rezultati njezine “kreativnosti” – novi, učinkoviti pristupi koji iznenađuju čak i stručnjake – ne mogu se negirati.
Redefiniranje kreativnosti u dobu umjetne inteligencije
Razvojna putanja umjetne inteligencije – od Deep Bluea koji se oslanjao na grubu računsku snagu do AlphaZera koji pokazuje gotovo intuitivno razumijevanje strategije – postavlja duboka pitanja o prirodi kreativnosti same.
Ako definiramo kreativnost kao sposobnost stvaranja nečeg novog, korisnog i iznenađujućeg, onda moramo priznati da današnji AI sustavi pokazuju barem određene aspekte prave kreativnosti. Iako još uvijek djeluju unutar ograničenog dometa specifičnih zadataka i ne posjeduju široku općenitu inteligenciju ljudi, njihova sposobnost otkrivanja potpuno novih pristupa unutar tih domena je neosporna.
Umjetna inteligencija možda neće zamijeniti kompleksnu, kontekstualnu i emocionalnu kreativnost ljudi, ali već sada otvara nove prostore kreativnosti koje ljudi samostalno možda nikada ne bi otkrili. Umjesto da umjetnu inteligenciju vidimo kao prijetnju ljudskoj kreativnosti, možda je vrijeme da je počnemo promatrati kao moćnog suradnika u proširivanju granica onoga što smatramo mogućim.
Prenosi Katarina Šaravanja, 7. a, izvor teksta i vizuala: www.logicno.com
