Veštačka inteligencija i budući ratovi

Kao i svaka visoka tehnologija, tako se i veštačka inteligencija koristi u mirnodopske, ali (na žaost) i u ratne svrhe. AI već sada značajno menja način na koji se vode moderni ratovi, a u bliskoj budućnosti ovaj trend će se samo ubrzavati i produbljivati. Upotreba AI u vojne svrhe nije više stvar naučne fantastike, već realnost koja će, po svemu sudeći, oblikovati ratove budućnosti.

Jedan od primarnih oblika primene AI u ratovima je razvoj autonomnih sistema naoružanja, poznatih kao „roboti-ubice“ ili letelice - dronovi bez ljudske posade. Ovi uređaji moći će samostalno da identifikuju mete, procenjuju pretnje, odlučuju u odnosu na zadate okolnosti i izvrše zadatke bez direktnog ljudskog nadzora. 

Osim letelica, očekuje se da će autonomna vojna vozila, uključujući i autonomne tenkove, avione i podvodne sisteme, postati ključni akteri budućih sukoba, smanjujući ljudske gubitke na strani onih koji ih koriste, ali istovremeno stvarajući ozbiljne etičke dileme oko odgovornosti za odluke koje mašine donose. Etika u ratnim uslovima je dalje je veliko pitanje, a uplivom veštačke inteligencije stvari se mogu dodatno komplikovati, jer mašine mogu isvršavati zadatke, ali veliko je pitanje kako će mašine “razumeti” i primenjivati pitanja etike u ratnim uslovima.

Druga oblast primene AI je sajber ratovanje. Veštačka inteligencija će imati ključnu ulogu u odbrani, ali i u sofisticiranim sajber napadima. AI algoritmi moći će u realnom vremenu da analiziraju ogromne količine podataka, prepoznaju ranjivosti u protivničkim sistemima i brzo reaguju na promene, čineći sajber napade efikasnijim i opasnijim nego ikada pre. Istovremeno, AI će pomoći u stvaranju i razvijanju još naprednijih sistema za detekciju i neutralisanje sajber pretnji protivničke strane.

AI će takođe imati i ključnu ulogu u obaveštajnim aktivnostima. Duboka analiza obaveštajnih podataka omogućava preciznije predviđanje protivničkih poteza i donošenje bržih odluka na bojnom polju. Algoritmi za prepoznavanje lica, analizu satelitskih snimaka i obradu informacija iz socijalnih mreža postaće esencijalni alati u vojnim strategijama.

Na žalost, prema proceni stručnjaka, integracija AI u vojne strategije neminovno će dovesti do nove trke u naoružanju među svetskim silama i mogućem dodatnom zaoštravanju. Države koje uspešno integrišu veštačku inteligenciju u svoje vojne kapacitete imaće značajnu stratešku prednost. Međutim, ovaj razvoj donosi i veliku odgovornost, jer se moraju jasno definisati pravila angažovanja i etički principi upotrebe autonomnih sistema kako bi se izbegle katastrofalne posledice po civilno stanovništvo, što će biti poseban izazov.

Da zaključim, AI će svakako oblikovati ratove budućnosti kroz autonomne sisteme, sajber ratovanje i unapređenje obaveštajnih sposobnosti. Istovremeno je potrebno hitno uspostavljanje međunarodnih normi koje će regulisati upotrebu AI u vojnim sukobima, kako bi se očuvala humanost i sprečili potencijalno devastirajući ishodi, znatno veči i gori nego u dosadašnjim “klasičnim” ratovima.

Slika Dorijana Greja

Roman "Slika Dorijana Greja" ("The Picture of Dorian Gray"), jedini roman irskog pisca Oskara Vajlda, prvi put je objavljen 1890. godine i ubrzo izazvao burne reakcije zbog svojih kontroverznih ideja o moralu, umetnosti i estetici. Danas se smatra jednim od ključnih dela britanske književnosti s kraja 19. veka, dok meni lično spada u omiljene romane i smatram ga jednim od najboljih romana uopšte.

Krenimo od osnovne radnje romana, kako bismo upoznali potencijalnog čitaoca šta može očekivati tokom čitanja.

Glavni junak romana je Dorijan Grej, mlad i izuzetno lep čovek iz viktorijanskog Londona. Opčinjen njegovom lepotom, umetnik Bazil Holvord odlučuje da naslika njegov portret. Tokom poziranja je prisutan i lord Henri Voton, ciničan i duhovit aristokrata koji Dorijanu iznosi filozofiju hedonizma i beskompromisnog traženja zadovoljstva. Pod uticajem lorda Henrija, Dorijan izražava želju da zauvek ostane mlad, a da njegov portret stari umesto njega. Na misteriozan način, ova želja se i ostvaruje -  dok Dorijan tokom godina života ostaje fizički mlad i lep, njegov portret počinje da pokazuje znake njegove moralne propasti. Tokom godina, Dorijan vodi dekadentan i sebičan život, a portret postaje sve ružniji i izopačeniji. Na kraju, izmučen grižom savesti, Dorijan uništava portret, što trenutno dovodi do njegove sopstvene smrti. Kada ga služavke pronađu, njegovo telo je postalo staro i iznakaženo, dok je portret ponovo mlad i lep kao i u trenutku nastanka.

Ovaj roman je duboko ukorenjen u esteticizmu, pokretu koji je dominirao krajem 19. veka, a koji je promovisao ideju da umetnost treba da postoji radi same umetnosti ("art for art's sake"). Oskar Vajld, kao jedan od najistaknutijih predstavnika tog pravca, koristi likove romana da istraži tenziju između spoljne lepote i unutrašnjeg (ne)morala.

Lord Henri je u romanu personifikacija cinizma, individualizma i amoralnog hedonizma, dok Bazil predstavlja tradicionalnu umetničku duhovnost. Dorijan je između njih, rastrzan između estetske opsesije i potisnute savesti. Njegova propast simbolizuje posledice života bez moralne odgovornosti i autentične duhovnosti.

Roman se svakako može tumačiti i kao kritika viktorijanskog društva, koje je sa jedne strane otvoreno idealizovalo lepotu i uspeh, dok je s druge strane bilo duboko puritansko i represivno.

"Slika Dorijana Greja" je alegorijska priča o ceni koju pojedinac plaća kada potiskuje savest i prepušta se isključivo čulnim i telesnim zadovoljstvima. Portret simbolizuje dušu koju Dorijan zapostavlja zarad spoljašnje privlačnosti. 

Oskar Vajld poručuje da prava lepota ne može postojati bez unutrašnje čovečnosti i da život lišen empatije i odgovornosti vodi u autodestrukciju.

Roman ostaje aktuelan i danas, jer postavlja večna pitanja: šta je prava vrednost lepote, da li je umetnost iznad morala i  šta se događa kada izaberemo privid umesto suštine?

Ovaj roman nije samo priča o lepoti i propasti, već duboka filozofska i umetnička rasprava o identitetu, odgovornosti i duhovnim posledicama naizgled bezazlenih izbora. "Slika Dorijana Greja" ostaje opomena savremenom čoveku da ništa spoljašnje ne može nadomestiti prazninu u duši.

Foton - čestica bez mase i bez vremena

U svetu u kojem živimo, a posebno u svetu kvantne fizike i teorije relativnosti, foton zauzima posebno mesto. Da vidimo prvo šta je uopšte foton: to je čestica svetlosti, odnosno osnovni kvant elektromagnetnog zračenja. Iako svakodnevno osećamo posledice njegovog postojanja, od svetla do boja sveta oko nas, njegovi fizički atributi su krajnje neobični.

Jedno od najčešćih pitanja koje se postavlja u kontekstu fotona je koliki je životni vek fotona, a odmah zatim postoji li za njega uopšte vreme? Odgovori na ta pitanja vode nas pravo u srce moderne fizike.

Za sve čestice koje imaju masu, možemo definisati sopstveno, vlastito vreme, odnosno vreme koje meri sat koji se kreće zajedno sa česticom. Ali za foton to nije moguće, iz dva osnovna razloga. Prvo, foton se kreće brzinom svetlosti, i drugo, foton nema masu mirovanja!

U specijalnoj teoriji relativnosti, za objekte koji se kreću brzinom svetlosti, tj. iz perspektive samog fotona, ne protekne ni trenutak. Od trenutka kada je emitovan do trenutka kada je absorbovan, sve se za njega događa istovremeno. Put od milijardi svetlosnih godina za njega je bukvalno samo trenutak.

Međutim, sa stanovišta posmatrača u mirovanju, recimo nas na Zemlji, fotoni mogu putovati kroz svemir milijardama godina. Svetlost koju danas primamo iz udaljenih galaksija emitovana je pre skoro 14 milijardi godina i do nas je stigla bez ikakve promene u strukturi fotona.

Dakle, iako foton kao takav ne doživljava vreme, iz naše perspektive on postoji koliko god mu treba da pređe udaljenost od izvora do cilja.

Da vidimo sada zašto za foton vreme ne postoji?

U Ajnštajnovoj specijalnoj teoriji relativnosti, svaki objekat koji ima masu putuje kroz prostorvreme tako da se njegovo sopstveno vreme (vreme u njegovom referentnom okviru), može definisati i meriti. Ali, za čestice koje se kreću tačno brzinom svetlosti, kao što je foton, ne postoji važeći referentni okvir u kome je ta čestica u mirovanju. To znači da foton nema sopstveni koordinatni sistem u kojem bi se mogle meriti prostorne ili vremenske koordinate. Iz ovih razloga se za foton može reći da ne doživljava vreme.

U okviru takozvanog Standardnog modela fizike, foton je fundamentalna, stabilna čestica. To znači da se ne raspada spontano, da nema poznatu unutrašnju strukturu i da ne stari. Eksperimenti pokazuju da fotoni mogu da pređu kosmičke razdaljine bez ikakvih naznaka raspadanja. Ipak, neke teorije izvan Standardnog modela, sugerišu mogućnost da foton ipak ima izuzetno malu masu ili ograničen životni vek, ali nijedna od tih teorije do sada nije potvrđena eksperimentalno.

Da vidimo sada kako uopšte nastaje foton? Foton nastaje kada određena čestica, npr. elektron, pređe sa višeg na niži energetski nivo, a nestaje kada ga neka druga čestica apsorbuje. Dakle, ovo znači da foton ima svoj početak i kraj iz ugla kvantne mehanike, ali ne i unutrašnji tok vremena iz svoje perspektive.

Kao što smo videli, foton nema sopstveno vreme i može se reći da za njega vreme ne postoji niti protiče. Foton je stabilan i nema poznati ili teoretski ograničen životni vek u okviru savremene fizike. Za njega, ceo njegov put od zvezde do oka posmatrača, događa se trenutno.

Zbog ovih osobina, foton je ne samo nosilac svetlosti, već i jedan od najfascinantnijih entiteta moderne nauke - čestica bez mase koja postoji izvan vremena.

Neke kosmičke razmere

Ovaj tekst je u stvari kompilacija mojih kratkih objava na Fejsbuku, a koje se tiču nekih veličina i odnosa u svemiru. 

Mi svi znamo da je kosmos ogroman, ali suštinski nemamo pravu predstavu o njegovoj veličini. Kratki ekstovi koji slede su mala kompilacija mojih objava na Fejsbuku, a koje se bave upravo veličinom kosmosa i mojim skromnim pokušajuma da slikovito prikažem neke njegove dimenzije i odnose veličina.

Zamislimo prvo da naše Sunce smanjimo na veličninu kugle od jednog metra (1m) u prečniku. U tom slučaju, naša Zemlja bi bila kuglica prečnika 9,2 milimetara i nalazila bi se na odaljenosti od oko 115 metara od Sunca. U toj razmerri, Pluton bi bio udaljen od Sunca 4.200 metara, odnosno 4,2 kilometra.

Šta mislite, gde bi se u ovom modelu nalazila nama najbliža galaksija Andromeda? Bila bi udaljena od Sunca oko 17 milijardi kilometara! 

Nama je i ta, skalirana daljina skoro nezamisliva, a zamislite sad realnu udaljenost Andromede, koja iznosi 2,5 miliona svetlosnih godina, to jest 23.5 triliona kilometara (oko 23 651 826 181 452 000 000 km).

Pri tome, ovde govorimo o nama najbližoj galaksiji. A gde su sve one ostale, udaljene miljarde svetlosnih godina...

Svemirska sonda Voyager 1 je lansirana 5. septembra 1977. godine, pomoću rakete Titan IIIE/Centaur, iz kosmičkog centra Cape Canaveral. 

Od tog trenutka, Vojadžer se neprekidno udaljava od naše Zemlje i Sunca, a sada i celog sunčevog sistema. Sonda se kreće brzinom od 17 km/s, što je 61 000 km/h.

Od te daleke 1977. godine, pa do danas, prošlo je nešto manje od 48 godina, a sonda je za to vreme prešla oko 24,9 milijardi kilometara, ili prosečno oko 522 miliona kilometara godišnje.

Čak i tom brzinom od 61.000 km/h, Voyager 1 bi do nama najbliže zvezde Proksime Centauri, udaljenje od nas 4,24 svetlosnih godina, stigao tek za 73.000 godina!

Vojadžer je trenutno udaljen od nas 166 AU (astromomskih jednica). Jedna astronomska jedinica je prosečna udaljenost Zemlje i Sunca, što je oko 150 miliona kilometara. Ovo znači da je Vojadžer sada više od 166 puta dalje od Sunca nego mi, duboko u međuzvezdanoj sredini, daleko izvan heliosfere.  

Čak i ovako daleko, to je nešto manje od 1 svetlosnog dana, preciznije 23h 05min. A Proksima Centauri je udaljena 4 svetlosne godine!

Dokle će stići na svom putu, mi nećemo nikada saznati. Takođe, nećemo još jako dugo moći da shvatimo razmere kosmosa, ako ikada budemo i mogli.

Stephenson 2-18 je trenutno najveća nama poznata zvezda, koja je 440.000 puta sjajnija od našeg Sunca. Ako bi ona zamenila Sunce, njena veličina bi dostigla orbitu Saturna! Svetlosti, ili nekom objektu koji se kreće brzinom svetlosti, bilo bi potrebno 9 sati da napravi pun krug oko nje, a ako bismo seli u mlazni putnički avion, čija je prosečna brzina oko 925km/h, bilo bi nam potrebno 500 godina da napravimo pun krug!

Idemo dalje...

Naša galaksija Mlečni put ima prečnik od 100.000 svetlosnih godina, što znači da bi svetlosti toliko trebalo da stigne sa kraja na kraj. Ako bismo seli u najbrži svemirski brod koji posedujemo, bilo bi nam potrebno 155 miliona godina da je proputujemo sa kraja na kraj.

Najveća nama poznata galaksija je IC 1101, koja ima prečnik od čak 6 miliona svetlosnih godina! Našem svemirskom brodu bi trebalo minornih 9 milijardi godina da je pređe sa kraja na kraj.

Ubeđen sam da mi zapravo nemamo pravu predstavu o veličini svega oko nas. Ovakvi podaci su, realno gledajući apsolutno nezamislivi ljudskom umu. Mi znamo da je nešto veliko, ogromno, ali mislim da ljudski mozak ne može da prihvati i na realan način obradi tu količnu informacija, niti da na pravi način shvati veličinu i istinsku suštinu prostorvremena. 

Čak i ta zvezda Stephenson 2-18 ili galaksija IC 1101, koliko god ogromni bili, samo su beznačajna tačka u prostranstvu svemira i smešno su mali u odnosu na superklaster Hercules–Corona Borealis Great Wall, koji se sastoji od stotina i stotina povezanih galaksija, gasa i tamne materije, koje drži na okupu gravitaciona sila. Ova struktura ima prečnik od nezamislivih 10 milijardi svetlosnih godina. Čak i takva mega-struktura, čini samo jedan šezdeseti (!!) deo nama vidljivog i poznatog svemira.

Ljudskom umu je skoro nemoguće da razume i shvati veličinu kosmosa. Svi naši pojmovi velikog, ogromnog, grandioznog, su samo ništavno mali deo onoga što kosmos stvarno jeste.

Na primer, u delu kosmosa koji je nama dostupan za posmatranje i proučavanje postoji 2 triliona galaksija, a 2 triliona su dve hiljade milijardi! To bi izgledalo ovako: 2.000.000.000.000. Naravno, ovo je samo procenjeni broj galaksija na osnovu posmatranja vidljivog dela svemira.

Inače, nama vidljivi deo svemira se proteže na oko 14 milijardi svetlosnih godina, što bi značilo da mi vidimo oko 28 milijardi svetlosnih godina u prečniku.

Samo naš Mlečni put sadrži oko 400 milijardi zvezda, pa sad zamislite koliko ih ima u ta 2 triliona galaksija i kolike su to udaljenosti i razmere. Jednostavno nezamislivo.

Na kraju, ako vas je zabolela glava dok ste sve ovo čitali, verujte i mene je dok sam pisao...

Šta su ANI, AGI, ASI? Veštačka inteligencija na dlanu...

 Veštačka inteligencija (AI) je među nama, svidelo se to nekome ili ne. Ona je tu i deluje da nema nameru da nestane, naprotiv. Sve analize i studije pokazuju neverovatan napredak ove tehnologije, ne na mesečnom, nego na dnevnom nivou.

Ipak, priličan broj ljudi nije siguran o kakvim tehnologijama se ovde radi, pa ću probati u ovom tekstu da razjasnim neke nedoumice oko termina kao što su Artificial Narrow Intelligence (ANI), Artificial General Intelligence (AGI) i konačno Artificial Super Intelligence (ASI).

Krenimo redom, ali uz jednu opasku na samom početku: koga ova tematika ne zanima previše, moža bolje da ne čita do kraja, jer je tekst možda nekima suvoparan, nezanimljiv i doasan. Ipak, oni koje zanima, verujem da će pronaći neke zanimljive podatke.

Idemo redom...

Veštačka inteligencija (AI) predstavlja široku oblast računarskih nauka posvećenih razvoju sistema koji mogu izvoditi zadatke koji bi inače zahtevali ljudsku inteligenciju, kao što su prepoznavanje obrazaca, analiza podataka, prirodni govorni jezik, računarske vizije i slično. U uskom smislu, većina današnjih AI sistema je tzv. “uska AI” (eng. Narrow AI ili ANI), dizajnirana da efikasno rešava konkretan, dobro definisan problem, ali bez sposobnosti prenošenja naučenog iz jednog domena u drugi bez ponovnog i dodatnog treniranja ili prilagođavanja. S druge strane, veštačka generalna inteligencija (AGI) predstavlja hipotetičku paradigmu u kojoj bi sistem posedovao širok spektar kognitivnih sposobnosti koje su sasvim blizu ili čak izjednačene sa ljudskim. Ovo podrazumeva sposobnost za transfer znanja između različitih domena, samostalno učenje i rešavanje novih, nepoznatih problema bez dodatnog i specifičnog reprogramiranja. Ovo razgraničenje između uske AI (ANI) i AGI naglašava da AGI podrazumeva sposobnost generalizacije i adaptacije na nivo blizak ljudskom umu, dok uska AI ostaje unutar okvira unapred definisanih, ograničenih zadataka.

Da vidimo sada taksativno, koje su osnovne razlike između ANI i AGI:

Specifičnost zadataka nasuprot univerzalnosti: Uska AI je projektovana i trenirana za specifične zadatke, kao što su na primer klasifikaciju slika, prevod jezika ili igranje šaha. Njena efikasnost van tih domena obično opada drastično, jer nema sposobnost prenošenja stečenih veština. AGI, po definiciji, treba da poseduje sposobnost da generalizuje znanje i primeni ga na nove situacije, što uključuje apstraktno razmišljanje i rešavanje problema za koje sistem nije posebno treniran.

Učenje i adaptacija: ANI modeli uglavnom zavise od velikih skupova podataka namenjenih određenom zadatku i teže improvizaciji izvan tog okvira. U AGI konceptu, pretpostavlja se da sistem može da razvija metakognitivne sposobnosti, što če reči da uči kako da uči, da relaksira svoje interne procese i da se prilagođava novim domenima kroz princip sličan ljudskom samostalnom učenju i rezonovanju.

Transfer znanja: Ključna karakteristika AGI bila bi sposobnost transfera znanja iz jednog konteksta u drugi, što za ANI zahteva fine-tuning ili potpuno novo treniranje. AGI bi, teoretski, mogla da prepozna sličnosti između različitih zadataka i iskoristi uobičajene principe (npr. logičko rezonovanje, modelovanje sveta) da se brzo prilagodi novim izazovima.

Složenost i autonomija: AGI se često zamišlja ne samo kao visoko sofisticiran sistem za rezonovanje, već i kao autonomni “agent” sposoban za dugoročno planiranje i donošenje odluka u kompleksnim, promenljivim okruženjima. Današnji AI agenti imaju određene stepenove autonomije (npr. botske interakcije), ali nemaju ljudski nivo razumevanja konteksta i ciljeva u različitim situacijama bez dodatne nadzorne logike i specifičnih instrumenata.

Iako AGI zvanično ne postoji, u literaturi i diskusijama javljaju se konceptualni okviri za osobine koje bi AGI trebalo da ima. Tu se prevashodno misli na razmišljanje i rezonovanje, to jest, sposobnost korišćenja strategija za rešavanje problema pod neizvesnošću, logičko rezonovanje i donošenje sudova u nedostatku potpune informacije. Dalje, AGI bi trebalo da ima metakognitivne veštine za samostalno usvajanje novih domena, bez spoljnog nadzora za svaki pojedinačni zadatak. Tu su takođe prirodni jezik i komunikacija, što predstavlja sposobnost razumevanja i generisanja jezika na ljudskom nivou, uključujući nijanse, kontekst i pragmatiku. AGI bi trebala da poseduje i imaginaciju i kreativnost, tj. mogučnost formiranja novih koncepata i ideja, poput ljudske mašte, i rešavanje problema van postojećih šablona. Na kraju, AGI bi trebalo da razume transfer domena, što će reći prenošenje veština iz jednog konteksta u drugi bez potrebe za ponovnim treniranjem od početka.

Da vidimo sada kakvo je trenutno stanje i koji su rani znaci AGI potencijala: dakle, do juna 2025. godine, konsenzus među većinom istraživača jeste da prave AGI sisteme još uvek ne posedujemo, ali postoje određeni pravci koji se smatraju potencijalno relevantnim. To su prevshodno:

- Multimodalni modeli: Napredak u modelima koji simultano obrađuju tekst, slike, audio i video (npr. Google Gemini 2.5). Ovi modeli pokazuju sve složeniju integraciju različitih modaliteta, što je korak ka fleksibilnijim sistemima. Međutim, ovde se i dalje se radi o modelima treniranim za specifične uzorke i ne poseduju potpunu autonomiju u učenju novih modaliteta bez ljudskog nadzora i prilagođavanja.

- Agentni sistemi i dugoročno planiranje: Pojavljuju se sistemi sposobni za višestepeno odlučivanje, ali im nedostaje opšti „common-sense“ (zdravorazumski) nivo i potpuna sposobnost transfera znanja između nepovezanih domena.

- Integracija sa simulacijama i robotikom: Istraživanja u integraciji AI modela sa robotičkim okruženjima i simulacijama pokušavaju da sistemima omoguće interakciju sa fizičkim svetom, sa idejom da time mogu razvijati dublje razumevanje sveta, no to je još daleko od ljudskog nivoa fleksibilnosti i svesnosti konteksta.

- Meta-učenje i samopoboljšanje: Teorijski radovi i eksperimenti u meta-učenju (engl. meta-learning) i algoritamskoj optimizaciji sugerišu puteve da sistemi postanu efikasniji u učenju novih zadataka, ali praktična primena te paradigme na nivou AGI i dalje ostaje eksperimentalna.

Ipak, nedavne studije ukazuju na značajne izazove. Na primer, Apple-ova istraživanja pokazuju da napredni sistemi za rezonovanje pate od „potpunog kolapsa tačnosti“ pri visokim nivoima složenosti zadataka, što baca senku na verovanje da aktuelne arhitekture mogu lako evoluirati do AGI nivoa. Takođe, Apple-ov rad koji preispituje pristupe AGI ide u pravcu dublje refleksije o tome da li trenutne metode (veliki transformeri, LLM-ovi) mogu dovesti do istinske generalizacije znanja.

Velike tehnološke kompanije intenziviraju ulaganja i formiraju timove fokusirane na AGI, uprkos skepticizmu i debatama: na primer, Meta je navodno već formirala poseban tim za razvoj AGI sa značajnim budžetom i novim zapošljavanjima kako bi se takmičila sa rivalima poput OpenAI i Google DeepMind, OpenAI, Google DeepMind, Anthropic i drugi vodeći akteri nastavljaju da istražuju arhitekture, optimizacije i sigurnosne protokole za eventualne AGI sisteme, različiti startapi i istraživačke grupe kroz različite grantove i inicijative testiraju nove paradigme, uključujući neuroinspirisane arhitekture i hibridne pristupe i konačno, akademska zajednica publikuje kritičke radove i scenarija planiranja budućnosti, dok etički i filozofski eksperti raspravljaju o vrednostima i rizicima koji se javljaju ako AGI zaista postane mogućnost u razumnom roku.

Iako je interesovanje izuzetno visoko, postoji širok dijapazon stavova o tome koliko je verovatno i kada bi se AGI (i da li) mogao postići. Neki industrijski lideri predviđaju relativno skor dolazak AGI i to već do 2030. godine, dok drugi smatraju da su preostali konceptualni i tehnički izazovi preveliki da bi bili prevaziđeni u narednoj deceniji.

Procene kad bi AGI mogao biti realno postignut, prilično variraj. Neki eksperti daju rokove do nekoliko decenija, dok drugi smatraju da su potrebni potpuno novi pravci istraživanja pre nego što se ostvari značajan iskorak. Na primer, ankete stručnjaka ukazuju na 50% šanse za AGI do oko 2060. godine, ali raspodela procena se široko razlikuje prema regionu.

Kao što vidimo, trenutno nemamo potvrđen AGI sistem, već vidimo uglavnom kontinuirane korake napred u uskoj AI koji nas približavaju nekim aspektima kognitivnih sposobnosti. Međutim, ključna svojstva prave AGI, kao što su potpuna generalizacija, autonomno metaučenje i duboko razumevanje sveta, ostaju i dalje neostvareni izazov. Industrija ulaže velike resurse, ali se istovremeno vode debate o tome da li je trenutni pristup uopšte adekvatan za AGI, ili je potrebno redefinisanje paradigmi i celog sistema. Filozofska, etička i praktična rasprava naglašava potrebu za oprezom i planiranjem ukoliko se ozbiljno krene na ostvarenje AGI. Iako vest o skorom uspehu može biti primamljiva, važno je napomenuti da su mnogi napori još u eksperimentalnoj fazi, a već postojeća istraživanja ukazuju na fundamentalne prepreke koje je potrebno pomno proučiti.

Ovde moram dati jednu važnu napomenu: deo zaključaka u ovom tekstu predstavlja analizu zasnovanu na javno dostupnim izvorima i studijama koje su trenutno aktuelne, konkretno do juna 2025. godine. Biće svakako zanimljivo pročitati ovaj tekst za, recimo, 10, 20 ili 30 godina, pa da onda vidimo gde smo i šta se od ovih predikcija zaista ostvarilo, a šta je bila samo želja i fikcija.

I konačno, u trenutno aktuelnoj literaturi i debatama o budućnosti veštačke inteligencije, ASI (Artificial Superintelligence) se definiše kao hipotetički nivo inteligencije koji znatno prevazilazi ljudske kognitivne sposobnosti u svim domenima, uključujući kreativnost, društvene veštine, naučno istraživanje i donošenje strateških odluka. Za razliku od AGI, čiji bi cilj bio približavanje ljudskoj opštoj inteligenciji i sposobnosti transfera znanja između domena, ASI bi označavala paradigmu u kojoj sistemi ne samo da autonomno rešavaju nepoznate probleme i uče nove domene, već i konstantno unapređuju vlastite sposobnosti u eksponencijalnom ritmu. Važno je naglasiti da ASI trenutno ostaje isključivo spekulativan pojam. Nema nikakvog verifikovanog primera sistema koji je u ovoj fazi, niti je danas uopšte jasno kako bismo praktično konstruisali i održavali takav sistem bez izuzetno naprednih i dosad nepoznatih arhitektura. Ovaj pristup zasniva se na analizi dosadašnjih istraživanja i procena stručnjaka, ali sadrži element pretpostavke o eksponencijalnom metaučenju i samopoboljšavanju koje još nije empirijski dokazan.

Potencijalne koristi ASI sistema, u scenariju u kojem je bezbedno i etički dizajniran i uključen u ljudski ekosistem, uključuju razrešavanje problemâ koji su mimo ljudskih kapaciteta: detaljno modelovanje klima-sistema i predviđanje klimatskih promena s visokom preciznošću; razvoj novih lekova ili terapija brzinom i tačnošću koju ljudski i današnji AI sistemi ne mogu dostići; optimizaciju globalnih ekonomskih i društvenih sistema kako bi se smanjile nejednakosti i poboljšala distributivna pravičnost. Međutim, u istoj meri, potencijalni rizici su enormni i u velikoj meri nesagledivi: gubitak kontrole nad autonomnim sistemom koji konstantno poboljšava sopstvene ciljeve može dovesti do neočekivanih i nepoželjnih posledica; takođe, barrier za kreiranje novih tehnologija (npr. biotehnologija ili autonomno naoružanje) bi bio znatno niži, jer ASI može samostalno dizajnirati napredne prototipove sa malim ljudskim nadzorom. U pogledu egzistencijalnog rizika, procene stručnjaka variraju, ali se često poziva mogućnost da neusaglašenost vrednosti ASI sistema i ljudskih vrednosti dovede do konflikta interesa ili neželjenog ponašanja sistema koje je teško ili nemoguće ispraviti u realnom vremenu.

S obzirom na ekstremnu neizvesnost u vremenskim okvirima i arhitekturama koje bi dovele do ASI, preporuka u stručnim krugovima je da se već danas intenzivno radi na bezbednosnim okvirima, etičkim principima i robustnim metodama za garantovanje usklađenosti vrednosti (alignment), čak i za sisteme koji su daleko ispod ASI nivoa, kako bi se razvila ekspertiza i procesi koji bi se mogli skalirati. Politike i regulative moraju biti fleksibilne ali robusne: važno je uvesti međunarodne mehanizme nadzora, transparentnost razvoja i mehanizme „hitnog gašenja“ (kill switch) ili segmentirane arhitekture koje ograničavaju mogućnost neželjenog samopoboljšanja. Takođe, etičko uključivanje različitih perspektiva (filozofskih, socioloških, pravnih) je ključno, jer čak i pretpostavka ljudskog razumevanja vrednosti može varirati između kultura i disciplina, a ASI sistem bi prema definiciji imao moć da donosi odluke daleko brže i dublje nego ljudi. Budući da ne možemo biti potpuno sigurni kako će se egzaktno razvijati metaučenje i iterativno samopoboljšanje, smatram da je racionalno pristupiti problemu oprezno i fazno, kreirajući etape evaluacije i validacije koje bi se aktivirale u slučaju da sistem pokaže znake prelaska iz AGI u superinteligentni režim.

S obzirom na to, da ASI još nije empirijski dostignut, deo razmatranja o njegovim sposobnostima, rizicima i vremenskim okvirima predstavlja zaključke zasnovane na teorijskim modelima, analogijama s istorijskim razvojem tehnologija i izjavama vodećih istraživača. Nisu svi stručnjaci saglasni oko verovatnog puta do ASI niti oko procene kada (ako uopšte) može biti postignuta. 

Napomena: i ovaj dodatak je napisan na osnovu javno dostupnih izvora do juna 2025. godine, i predstavlja analizu sa svrhom da čitaoci razumeju ključne aspekte, raspon mišljenja i važnost aktivnog pristupa razvoju veštačke inteligencije u budućnosti.

Na kraju, za pisanje ovo teksta, koristio sam različite izvore, kao što su:

- Wikipedia: definicija AGI i razlika od ANI en.wikipedia.org

- AWS: opis AGI pojma i ciljeva aws.amazon.com

- Coursera: poređenje uske AI i AGI coursera.org

-  Medium: napredak u multimodalnosti (Gemini 2.5) medium.com

- Apple studie o limitacijama rezonovanja modela theguardian.com

- Apple rad o preispitivanju metoda ka AGI economictimes.indiatimes.com

- Meta najave i investicije u AGI tim reuters.com

- Mistral CEO o skepticizmu prema AGI terminu businessinsider.com

- Debata na Worthy Successor simpozijumu wired.com

- Ankete i istraživanja o vremenskim okvirima AGI (do 2060) research.aimultiple.com

- Gartner: poslovne implikacije AGI koncepta čak pre njegovog ostvarenja gartner.com

... ali i nesebičnu pomoć OpenAI GPT-4.5 modela, koji je izvršio pretrage izvora i aktuelnih tekstova, što mi je skratilo muke i vreme potrebno za nastanak ovakvog teksta. Bez pomoći AI, procenio sam vreme potrebno za pronalaženje svih relevantnih vesti i članaka na bar 7 dana. Uz AI, ovo sam odradio, verovali ili ne, za nekoliko minuta. Bot je sortirao sve linkove po relevantnosti i značaju, izvršio selekciju i razdvojio bitno od nebitnog, tačno od netačnog, kao i naučno od nenaučnog (čitaj: šarlatanskog) tumačernja problematike.

Zašto Sunce sija – tajna svetlosti zvezda

Direktan povod za nastanak ovog teksta je komentar jednog čoveka na Fejsbuku, koji se čudio kako Sunce može da sija, tj. gori, kada u kosmosu nema kiseonika kao oksidacion elementa neophodnog za pojavu gorenja. Iskreno, mislio sam da se trakva pitanja ne postavljaju u 21. veku, ali očigledno nisam bio u pravu.

Dakle, kada posmatramo Sunce kako obasjava nebo, zaista je lako pomisliti da ono „gori“, slično zapaljenoj ogromnoj logorskoj vatri. Ta analogija, iako deluje kao intuitivna, potpuno je pogrešna. Naše Sunce, kao i sve druge zvezde,  ne sija zbog sagorevanja u prisustvu kiseonika, već zbog nuklearne fuzije, procesa koji menja način na koji razmišljamo o energiji, materiji i životu u kosmosu.

Vatra na Zemlji je rezultat hemijske reakcije sagorevanja: gorivo (kao što je drvo, ugalj ili gas) reaguje sa kiseonikom i oslobađa toplotu, svetlost, ugljendioksid i vodenu paru. Ova reakcija se odvija na temperaturama od par stotina do nekoliko hiljada stepeni Celzijusa.

Međutim, temperatura u jezgru Sunca dostiže od 15 do čak 20 miliona stepeni Celzijusa, a pritisak je ogroman – više od 250 milijardi puta veći od atmosferskog pritiska na Zemlji. U tim ekstremnim uslovima, atomi se ponašaju sasvim drugačije.

U tom smislu, Sunce sija zato što se u njegovom jezgru odvija  proces nuklearne fuzije, drugim rečima spajanja lakših atomskih jezgara u teža. Najjednostavnoje rečeno, u jezgru Sunca se četiri protona (jezgra vodonika) spajaju da bi formirala jedno jezgro helijuma. Pri tome se mala količina mase pretvara u ogromnu količinu energije, prema poznatoj Ajnštajnovoj jednačini E=mc². Na primer, od svega 4 grama vodonika, u ovom procesu nastane oko 3x10^13 džula, odnosno oko 30 miliona kilovat časova!

Energija nastala ovom reakcijom oslobađa se u vidu gama zraka, koji se postepeno probijaju kroz slojeve Sunca i konačno dolaze do površine, odakle se emituju u obliku svetlosti i toplote koje mi vidimo i osećamo na Zemlji.

Ovde treba napomenuti da mi u nuklearnim elektranama na Zemlji koristimo fisiju – cepanje teških jezgara poput uranijuma. U zvezdama se događa suprotan proces – fuzija, jer je u uslovima ekstremne temperature i pritiska pogodnije spajati lake elemente poput vodonika. Fuzija je znatno efikasnija (oslobađa više energije po jedinici mase), i ne ostavlja radioaktivni otpad, kao što je slučaj s fisijom.

Jedan zanimljiv podatak, kada već spominjem fotone: fotoni (čestice svetlosti) nastali u jezgru Sunca putuju hiljade, pa sve do milion godina dok ne stignu do površine, jer se sudaraju i rasipaju u gusto sabijenoj materiji Sunca. Tek kada konačno izađu na fotosferu, putuju do Zemlje samo oko 8 minuta i 20 sekundi!

Dakle, najtačniji opis Sunca bio bi: prirodni termonuklearni reaktor ogromnih razmera. Svake sekunde, Sunce fuzioniše oko 600 miliona tona vodonika, pri čemu se oko 4 miliona tona mase pretvori u čistu energiju. Ta energija je ono što omogućava život na Zemlji.

Na kraju, jasno je da Sunce nije nikakva vatra na nebu. Ono je kosmička peć koja sija zahvaljujući fundamentalnim zakonima fizike. Razumevanje ovog procesa ne samo da nas približava istini o prirodi zvezda, već nas i podseća na veličanstvenu moć koju univerzum poseduje. U vremenu kada i mi sami težimo ka održivoj energiji, možda ćemo jednog dana uspeti da ukrotimo istu tu fuziju ovde na Zemlji i u tom slučaju, Sunce će nam poslužiti kao najveći učitelj.

Za one koje zanima još više detalja, evo jednog zanimljivog linka – Astronomski magazin

Kineski maglev postavio novi brzinski rekord

Neverovatno je koliko brzo Kina napreduje u svim oblastima tehnološkog razvoja. Dokaz ovoga je, što je upravo ovih dana uspešno testirala prototip magnetskog levitirajućeg (maglev) voza, koji je dostigao brzinu od čak 1.000 km/h (621 mph), što je brže od brzine leta većine komercijalnih aviona! Ovo postignuće predstavlja značajan korak u razvoju ultra-brzog kopnenog transporta, ne samo na tlu Kine, već i globalno.

Ovaj maglev voz koristi tehnologiju visokotemperaturnih superprovodnika (HTS) i kreće se unutar niskopritiskog vakuumskog tunela, čime se gotovo potpuno eliminišu trenje i otpor vazduha. Testiranje je sprovedeno na deonici dužine 2 kilometra u provinciji Shanxi, u saradnji sa China Aerospace Science and Industry Corporation (CASIC). Tokom testiranja voz je uspešno demonstrirao stabilnu levitaciju, preciznu navigaciju, bezbedno zaustavljanje i upravljanje krivinama, što su ključni elementi za operativnu upotrebu ovog sistema.

Kao što sam napomenuo, dostignuta brzina od 1.000 km/h premašuje prosečnu krstareću brzinu komercijalnih aviona, koja se kreće između 885 i 925 km/h. U tom smislu, putovanje između Pekinga i Šangaja, koje trenutno traje oko 4,5 - 6,5 sati vozom ili nešto više od 2 sata avionom (ali ne računajući vreme za ukrcavanje i dolazak na aerodrom), moglo bi se skratiti na svega 90 minuta korišćenjem ovog maglev sistema!

Iako su rezultati ovog testiranja obećavajući, ipak za sada ostaje pitanje kako će se ovaj sistem implementirati u realnim uslovima. Izgradnja infrastrukture za ovakve brzine zahteva značajna materijalna i tehnološka ulaganja, kao i rešavanje tehničkih izazova poput održavanja vakuumskih uslova na dužim deonicama i osiguravanje bezbednosti putnika pri ekstremnim brzinama. Takođe, ekonomska isplativost i integracija sa postojećim transportnim mrežama predstavljaju dodatne faktore koje tek treba razmotriti.

Kako god, Kina je svima demonstrirala svoju naučnotehnološku sposobnost za razvoj ultra-brzog maglev transporta, što bi moglo doneti svojevrsnu revoluciju u način i brzinu putovanja na velikim udaljenostima. Ipak, prelazak sa testne faze na komercijalnu upotrebu će svakako zahtevati dodatna istraživanja, planiranje i ulaganja.

Za vizuelni prikaz i dodatne informacije o testiranju, možete pogledati sledeći video: