Þróun tölvuleikja hefur verið samofin þróun gervigreindar frá upphafi og óhætt er að fullyrða að tölvuleikir hafi verið fyrsti vettvangurinn þar sem gervigreind var nýtt að einhverju ráði. Þegar ég sökkti mér í leikinn StarCraft, seint á tíunda áratug síðustu aldar, þótti mér magnað hvað andstæðingarnir í leiknum gátu verið klárir. Leikurinn stjórnaði heilu herliðunum, samhæfði árásir, byggði upp innviði og var verðugur andstæðingur. Þarna sáum við í fyrsta sinn hversu öflug gervigreindin gat verið, þrátt fyrir að vera svo frumstæð á þessum tíma að við myndum ekki kalla hana það í dag. Um svipað leyti greip heimsbyggðin öndina á lofti þegar Deep Blue, skáktölva IBM, sigraði heimsmeistarann Garry Kasparov í skák, nokkuð sem hafði þótt óhugsandi áður. Skyndilega var vélin ekki bara reiknivél heldur keppinautur á sviði sem hafði lengi verið talið aðeins á færi manna. Í kjölfarið kom fyrirtækið DeepMind, sem síðar varð hluti af Google, og þróaði kerfi sem náðu yfirburðum í skák og leiknum Go. Með því varð ljóst að vélar gætu í raun tekist á við viðfangsefni sem höfðu fram að því virst of flókin, of opin og of margbreytileg fyrir hefðbundna forritun tölva. Gervigreind sem skilur blekkingu Deep Mind gekk enn lengra þegar AlphaStar steig fram á leikjavöllinn og tók að spila StarCraft II. Þar vorum við komin út fyrir þann heim þar sem allt liggur fyrir á borðinu. Í skák og Go liggja stöðurnar fyrir, þú sérð allt sem er í gangi. Í StarCraft gerirðu það ekki. Þar skiptir máli að vinna með faldar upplýsingar og að einhverju leyti upplýsingaóreiðu, lesa í það sem sést ekki, giska á fyrirætlanir andstæðinga, blekkja þá og bregðast við áður en full vissa liggur fyrir. Það er miklu nær raunveruleikanum. Lífið sjálft er nefnilega ekki skákborð þar sem allar upplýsingar eru sýnilegar og réttar. Þetta þekkjum við sérlega vel í heimi EVE Online. Þar skiptir máli að skilja hvata, félagslega hegðun, tilfinningar, skoðanir, hagsmuni, valdakerfi og blekkingar. Í EVE getur stærsta spurningin verið ekki hvað andstæðingurinn er að gera, heldur hvað hann vill að þú haldir að hann sé að gera. Það er gríðarlega flókið verkefni, bæði fyrir leikmann og fyrir vél. Sýndarheimar af þessu tagi eru því ekki bara afþreying. Þeir eru rannsóknarstofur. EVE Online hefur kennt okkur margt um mannlega hegðun og leikir eins og EVE geta líka verið prófunarsvæði fyrir okkur að læra meira um gervigreind og hvernig hún hefur áhrif á samfélög. Skjákort og fæðing mállíkana Stóra byltingin í gervigreind sem við erum að upplifa núna er líka nátengd tölvuleikjum og að þessu sinni skjákortum. Grafísk skjákort, eins og Nvidia ruddi brautina með, voru upphaflega smíðuð til að reikna grafík: pixla, ljós, skugga, hreyfingar og allt hitt sem þarf til að láta leikjaheima líta sannfærandi út. Til að gera slíkt þurfa skjákortin að vera ótrúlega öflug í samhliða keyrslu á reikniformúlum, þá sérstaklega fylkjareikningi, margföldun og endurteknum útreikningum yfir mismunandi gögn. Árið 2012 datt Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever og Geoffrey Hinton við Háskólann í Toronto í hug að þessi sami vélbúnaður gæti nýst til annars en leikjagrafíkur. Ef hægt væri að nota skjákort til að reikna út leikjaheima, af hverju ekki líka til að þjálfa djúpt tauganet? Sú hugmynd breytti öllu. Skyndilega var hægt að þróa gervigreind á miklu stærri skala en áður hafði verið raunhæft. Úr þeirri þróun fengum við svo mállíkönin sem eru nú orðin hluti af daglegu lífi fjölda fólks, til að mynda Gemini, ChatGPT og Claude. Mállíkön eru í grunninn hönnuð til að vinna með tungumál. Þau greina samhengi í texta, spá fyrir um næsta orð og geta fyrir vikið skrifað, svarað spurningum, dregið saman efni og unnið úr upplýsingum sem settar eru fram í máli. En það var aðeins byrjunin. Fljótlega fór gervigreindin líka að búa til myndir, síðan myndskeið, og nú er hún farin að vinna með nær allar helstu birtingarmyndir mannlegrar sköpunar. Heimslíkön og skilningur á heimum Nú erum við að nálgast næsta skref þar sem gervigreindin býr til sína eigin heima, eða svokölluð heimslíkön (e. world models). Þar er gervigreindin hægt og rólega að öðlast almenna þekkingu á því hvernig heimar eru búnir til, ekki síst okkar eigin heimur. Með heimslíkönum er verið að færa gervigreindina frá því að vinna bara með texta, myndir eða hljóð yfir í það að byggja upp raunverulegan skilning á því hvernig heilu heimarnir virka. Ekki bara hvernig orð tengjast orðum, heldur hvernig hlutir hreyfast í líkamlegu rými og hvers vegna ákveðnar athafnir hafa ákveðnar afleiðingar. Þar koma tölvuleikir aftur sterkir inn því fyrirtæki eins og CCP, nú Fenris Creations, hafa verið að búa til heima frá stofnun og hafa nú þegar dregist mikið inn í þessa þróun. Heimslíkön eða hermanir á borð við EVE Online eru flókin kerfi með skýrum reglum og lögmálum, rétt eins og í raunheimum. Það er ekki nóg að teikna bara fallegt yfirborð því heimurinn þarf að hanga saman, og lúta skýru orsakasamhengi. Hann þarf að haga sér með þeim hætti sem notendur geta skilið og treyst. Leikjaheimurinn hefur þannig undirbúið jarðveginn fyrir heimslíkön í mörg ár, löngu áður en hugtakið varð vinsælt í gervigreindarumræðu. © epa (epa) Þjálfun róbóta í heimslíkönum Heimslíkön tengjast svo beint róbótum og vélmennum. Ef vél sem byggir á gervigreind á að starfa í raunheimi þarf hún að hafa eitthvert innra líkan af honum. Hún þarf að skilja að ef hún sleppir glasi fellur það til jarðar og brotnar. Hún þarf að átta sig á því hvernig hún ferðast um rými án þess að rekast á hluti. Hún þarf að læra að heimurinn er ekki bara safn gagna, heldur kerfi af orsökum og afleiðingum. Við mannfólkið gerum þetta án þess að hugsa mikið um það. Við búum yfir líffræðilegum tauganetum sem skapa einfölduð líkön af umhverfinu í æsku. Við reiknum ekki hvert skref frá grunni. Við mælum ekki ferð kaffibollans að vörum. Við höfum innra líkan, tauganet, sem segir okkur hvernig hlutir hegða sér. Það er nákvæmlega þetta sem verið er að kenna vélum nú í dag og besta leiðin til þess er oft að byrja í sýndarheimi. Í tölvuleikjaumhverfi er hægt að þjálfa róbóta á borð við sjálfvirk vélmenni, sjálfakandi ökutæki, hjálpartæki eða iðnaðarkerfi. Hægt er að láta gervigreindina prófa þúsundir eða milljónir aðstæðna, læra hvað gerist þegar hún framkvæmir tilteknar aðgerðir og byggja þannig upp innri mynd af heiminum. Þetta er kjörið rannsóknarumhverfi þar sem hægt er að stjórna breytum af nákvæmni og safna miklu magni gagna á öruggan hátt. Stökk í vísindum Samhliða þessu er fólk að átta sig á því að þegar við höfum sett texta, myndir, hljóð og í raun nær allt stafrænt spor mannkyns inn í gervigreindarkerfi, og tengjum það síðan við heimslíkön, þá verður til eitthvað nýtt. Þá er vélin ekki lengur bara að herma eftir texta eða framleiða mynd. Hún er farin að byggja upp dýpri skilning á mynstrum heimsins. Við sjáum þegar dæmi um að gervigreindin stuðli að nýjum uppgötvunum í vísindum, í stærðfræði, eðlisfræði, líffræði og fleiri greinum, og það í nær hverri viku. Hún er farin að verða þátttakandi í þekkingarsköpun, ekki bara tæki til að sækja upplýsingar. Og hún leyfir okkur að nýta þessa sérfræðiþekkingu með aðgengilegum hætti. Gott dæmi um slíkt er ástralski gagnaverkfræðingurinn Paul Conyngham, sem þróaði nýverið sérsniðið mRNA-krabbameinsbóluefni fyrir hundinn sinn, Rosie, með aðstoð ChatGPT og AlphaFold. Með aðstoð sérfræðinga gat hann svo framleitt bóluefnið fyrir Rosie, sem hóf meðferð nú um jólin 2025. Innan mánaðar hafði æxli á afturfæti hennar minnkað um 75%. Hraðinn í þessari þróun er með ólíkindum. Ég hef fylgst með tæknibreytingum lengi og á í miklum samskiptum við fólk sem starfar í fremstu víglínu þessarar þróunar. Ég hef séð margt gerast hratt. En ég hef satt að segja aldrei séð nokkurn hlut þróast með þessum hætti. Það sem áður hefði tekið fleiri ár gerist nú á nokkrum mánuðum. Síðast í nóvember varð enn eitt stökkið þegar gervigreindin tók miklum framförum í forritun. Gervigreindin er allt í einu orðin álíka góð og meðalgóður forritari. Og með slíka tækni í höndum góðs mannlegs forritara geta afköst hans auðveldlega tífaldast eða meira. Ég hef aldrei séð þróunina jafn hraða og á undanförnum 5-6 mánuðum. Gervigreind á Íslandi Þá kemur stóra spurningin: Hvað eigum við á Íslandi að gera við þessa þróun? Við erum lítil þjóð í stóru landi. Við höfum aldrei haft þann munað að geta byggt á þröngri sérhæfingu. Íslendingar eru almennt meiri „generalistar“ en sérfræðingar. Við höfum þurft að kunna sitthvað af mörgu, tengja saman ólíka hluti og finna lausnir með litlum mannafla. Að því leyti er gervigreind sérlega áhugaverð fyrir okkur, vegna þess að hún er í raun að gera sérfræðiþekkingu að hilluvöru. Það þýðir ekki að þekking verði einskis virði. Þvert á móti. En það þýðir að litlar þjóðir og lítil fyrirtæki geta fengið aðgang að getu sem áður var aðeins á færi stórra stofnana eða fjölmennra teyma. Þetta gæti skipt sköpum fyrir Ísland. Tækifærin liggja víða, frá hugbúnaðargerð, rannsóknum og menntun til heilbrigðisþjónustu, skapandi greina og uppbyggingar innviða. Við eigum líka að velta fyrir okkur stærri spurningum, til dæmis hvort framtíðin hér felist síður í orkufrekum iðnaði af gamalkunnu tagi og meira í gagnaverum, úrvinnslu og þjónustu sem tengist gervigreind og afleiddri þjónustu í gagnaverum. Við eigum ekki bara að fylgjast með þessari byltingu. Við eigum að spyrja hvernig við ætlum að taka virkan þátt í henni... og jafnvel leiða hana. Höfundur er forstjóri Fenris Creations áður CCP. Greinin birtist í veglegu tímariti Frjálsrar verslunar , er ritinu er ítarleg umfjöllun um gervigreind. Hægt er að kaupa ritið hér .