U svetu veštačke inteligencije, poslednjih godina svedočimo revolucionarnoj promeni u načinu na koji AI sistemi “razmišljaju”. Ova evolucija, od jednostavnijeg linearnog razmišljanja do složenog, višesmernog pristupa rešavanju problema, transformisala je mogućnosti današnjih AI modela. Kako su metode Chain-of-Thought (CoT) i Tree-of-Thought (ToT) promenile igru i otvorile nove horizonte.

Šta je Chain-of-Thought (CoT) rezonovanje?

Chain-of-Thought, ili lanac misli, predstavlja fundamentalni napredak u AI rezonovanju. Umesto da model odmah preskoči na odgovor, CoT pristup primorava AI da problem razloži na manje, sekvencijalne korake “razmišljanja” — slično procesu koji ljudi koriste kada rešavaju složene zadatke.

Pre nego što su istraživači uveli CoT, većina AI modela je radila na principu “crne kutije” — primali su ulazne podatke i proizvodili odgovore bez vidljivog procesa razmišljanja. Zamislite učenika koji piše samo krajnji rezultat matematičkog problema, bez pokazivanja postupka kojim je došao do rešenja.

CoT je primorao modele da “razmišljaju naglas”, kroz niz međukoraka pre dolaska do konačnog zaključka. To je bilo kao kada profesor kaže: “Pokaži mi svoje razmišljanje korak po korak.“

Međutim, iako je ovaj pristup značajno poboljšao performanse na zadacima koji zahtevaju logičko rasuđivanje, i dalje je imao svoja ograničenja. AI je i dalje bila sklona brzom “intuitivnom” razmišljanju — što je često vodilo do pogrešnih zaključaka.

Tree-of-Thought (ToT): Razgranato razmišljanje

Ograničenja CoT pristupa dovela su do razvoja sofisticiranijeg modela rezonovanja — Tree-of-Thought ili drvo misli. Umesto da sledi samo jedan put razmišljanja, ToT omogućava AI da istovremeno istražuje više pravaca rasuđivanja.

Zamislite to kao razliku između igranja šaha tako što razmišljate samo o sledećem potezu (CoT) i razmišljanja nekoliko poteza unapred, razmatrajući različite moguće scenarije (ToT). U ToT pristupu, AI model može da:

1. Razmatra više mogućih putanja razmišljanja istovremeno
2. Procenjuje obećavajuće pravce i odbacuje one manje perspektivne
3. Vraća se nazad i isprobava alternativne puteve kada trenutni put nije uspešan

Ovaj pristup direktno se nadovezuje na uspešne strategije koje su korišćene u AI sistemima za igranje igara, kao što je AlphaGo.

Umesto simuliranja sekvenci poteza u igri, sistem sada simulira korake rezonovanja, istražujući različite putanje logike pre donošenja odluke.

Reinforcement Learning u razvoju AI rezonovanja

Učenje potkrepljivanjem igra ključnu ulogu u ovom procesu evolucije AI rezonovanja. Slično kao što ljudi uče kroz interakciju i dobijanje povratnih informacija iz okruženja, AI modeli se usavršavaju kroz povratne informacije o svojim procesima rasuđivanja.

OpenAI-jev rad “Let’s Verify Step by Step” iz 2023. godine predstavio je revolucionarni pristup: modeli su generisali lanac misli za rešavanje problema, a zatim dobijali povratne informacije za svaki pojedinačni korak u tom procesu. To je omogućilo modelima da postepeno otkriju bolje strategije razmišljanja.

Ovaj proces se može uporediti sa učenjem novog studenta:

• Prvo rešava probleme korak po korak
• Dobija povratne informacije o svakom koraku (ne samo o konačnom odgovoru)
• Uči iz grešaka i prilagođava svoje strategije razmišljanja
• Vremenom postaje sve bolji u rešavanju složenih problema

Praktične implikacije za studente i preduzetnike

Za studente:

• AI sistemi sa CoT i ToT sposobnostima mogu pomoći u razbijanju složenih akademskih problema na lakše korake
• Mogu služiti kao mentori koji demonstriraju različite pristupe rešavanju problema
• Omogućavaju personalizovano učenje kroz interaktivno istraživanje različitih puteva razmišljanja

Za preduzetnike i SME:

• Ovi napredni AI modeli mogu pomoći u analizi složenih poslovnih odluka, razmatrajući više mogućih scenarija
• Mogu automatizovati složene procese koji zahtevaju rasuđivanje, ne samo mehaničko izvršavanje zadataka
• Omogućavaju razvoj novih proizvoda i usluga zasnovanih na naprednom AI rezonovanju

Budućnost AI “razmišljanja”

Evolucija od CoT do ToT samo je početak. Kako AI sistemi nastavljaju da unapređuju svoje sposobnosti rezonovanja, možemo očekivati:

• Još prirodnije i transparentnije procese razmišljanja
• Mogućnost rešavanja sve složenijih problema koji su nekada bili rezervisani samo za ljudske eksperte
• Dublje razumevanje konteksta i nijansi u ljudskom jeziku i problemima

Duže i promišljeno razmišljanje zaista poboljšava performanse AI sistema, baš kao što to čini i kod ljudi. Sada, kada AI može da istražuje različite puteve razmišljanja, procenjuje njihovu vrednost, vraća se nazad i isprobava alternativne pristupe, otvaraju se potpuno nove mogućnosti za saradnju između ljudi i veštačke inteligencije.

Za sve one koji se bave tehnologijom, obrazovanjem ili preduzetništvom, razumevanje razvijanja ovih tehnologija nije samo akademsko pitanje — to je uvid u alate koji će oblikovati budućnost rada, učenja i inovacija.

Želite li dublje istražiti kako ove AI tehnologije mogu transformisati vaše poslovanje ili karijeru? Zakažite konsultaciju već danas! Kroz personalizovani pristup, pomoći ću vam da identifikujete konkretne mogućnosti primene veštačke inteligencije u vašem specifičnom kontekstu.