Huko mitaani na kwenye mitandao ya kijamii, kila mtu anasifu uwezo wa mifumo kama ChatGPT na Gemini. Lakini wakati dunia ikizubaa kwa mshangao, mmoja wa "mapacha watatu" wa Akili Mnemba (AI) duniani, Yann LeCun, ambaye ni Mwanasayansi Mkuu wa Meta, amepiga mkwwara mzito. LeCun anasema kuwa njia inayotumiwa sasa kufundisha mifumo hiyo (LLMs) ni sawa na kujaribu kupanda mti kwa kutumia ngazi fupi; hutafika kileleni kamwe.
Katika mahojiano ya hivi karibuni kwenye podikasti ya 'Information Bottleneck', LeCun ameweka wazi kuwa Akili ya Jumla ya Kibinadamu (Artificial General Intelligence - AGI) haiwezi kupatikana kwa kuendelea kuongeza data au kuboresha mifumo ya sasa ya kufundisha mashine. "Kusema kuwa utafikia AGI kwa kutumia data nyingi zaidi, au kwa kuajiri maelfu ya watu wa kurekebisha makosa, ni sawa na kusema utafika mwezini kwa kupanda mti mrefu sana. Haiwezekani," alisema LeCun kwa msisitizo.
Mtego wa Supervised Learning
LeCun anabainisha kuwa mfumo wa sasa wa Supervised Learning, ambapo binadamu lazima aweke lebo kwenye kila picha au neno (mfano: "hii ni paka," "hii ni mbwa"), una mapungufu makubwa. Kwanza, ni kazi ya sulubu na inagharimu fedha nyingi. Lakini kibaya zaidi, haionyeshi uhalisia wa jinsi viumbe hai wanavyojifunza.
"Mtoto hafundishwi kila kitu kwa kuonyeshwa lebo. Anaona tu na kuelewa sheria za asili," alieleza LeCun. Kwa mfano, mtoto anajua kuwa kitu kikidondoshwa kitaenda chini bila kuhitaji kuonyeshwa mifano milioni moja. AI za sasa zinategemea sana miongozo ya binadamu, jambo linalozifanya zikose "akili ya kawaida" (Common Sense).
Kushindwa kwa Reinforcement Learning
Vilevile, ameponda mfumo wa Reinforcement Learning, ambao unategemea AI kufanya makosa na kupewa "zawadi" inapofanya vizuri. LeCun anahoji: "Je, mtoto anahitaji kugonga ukuta mara milioni moja ndipo ajue kuwa ukuta ni mgumu? Hapana." Anasema mfumo huu unapoteza data nyingi na unazingatia tu 'mbinu' badala ya kuelewa jinsi dunia inavyofanya kazi kifizikia.
Mwarobaini: Self-Supervised Learning
Siri ya kufikia akili kama ya binadamu, kulingana na LeCun, ipo kwenye 자기 지도 학습 (Self-Supervised Learning - SSL). Huu ni mfumo ambapo AI inajifunza yenyewe kwa kutazama tu mabilioni ya saa za video, bila kuhitaji msaada wa binadamu. Hapa ndipo dhana ya 'Energy-Based Model (EBM)' inapoingia.
Kwenye mfumo huu, AI inatengeneza ramani ya ndani ya dunia. Ikitabiri jambo na likatokea tofauti, "nishati" (energy) inapanda, ikionyesha kuna kosa. Ikitabiri kwa usahihi, nishati inashuka. Hivi ndivyo mfumo wa 'JEPA' wa Meta unavyofanya kazi; unajifunza sifa muhimu za dunia bila kuhitaji zawadi wala lebo za binadamu.
Je, AI Itatuangamiza?
LeCun ametuliza hofu za watu wanaoamini kuwa AI itakuja kuifuta jamii ya wanadamu. Alifananisha ujenzi wa AI na ujenzi wa ndege au gari; tunaziunda zikiwa na mifumo ya usalama tangu mwanzo. Pia, alipinga dhana kuwa AI inahitaji kuwa na "hisia" au "fahamu" (consciousness) ili kuwa na akili. Hisia ni kwa ajili ya binadamu kuishi, siyo lazima kwa mashine kuwa na akili.
Kama mhariri mkuu, ninaona ujumbe huu wa LeCun kama mwito kwa vijana wetu wa Kitanzania wanaojifunza AI: Usifuate mkumbo wa matokeo ya haraka. LeCun anawashauri watafiti chipukizi kuelekeza nguvu zao kwenye matatizo magumu na ya msingi—kama vile kuipa AI "akili ya kawaida" ya ulimwengu—badala ya kutengeneza 'chatbots' ndogondogo zinazofanana.