Robert Openhajmer i njegova bomba

Robert Openhajmer

“...I postadoh Smrt - uništitelj svetova!” Ove reči iz hinduističkog speva “Bhagavad-gita” odzvanjale su u glavi Roberta Openhajmera, naučnog direktora projekta “Menheten”, dok je 16. jula 1945. godine, u cik zore, zajedno sa probranom ekipom naučnika i oficira posmatrao detonaciju “Trinitija”, prve eksperimentalne atomske bombe. Detonacija plutonijumske bombe izvedena je u Novom Meksiku, u pustinji simboličnog imena: “Dan mrtvih”. Dan ranije, naučnici su se kladili kolika će biti snaga eksplozije: 3, 5 ili 10 hiljada tona klasičnog TNT-a. Ispostavilo se da je eksplozija bila jača od 20 hiljada tona. “Neki ljudi su se smejali i radovali, neki su aplaudirali, neki plakali. Većina je samo ćutala. Svi zajedno znali smo da svet više nikad neće biti isti”, rekao je kasnije Openhajmer. 

Priča o američkoj atomskoj bombi počinje 1939. godine kada su Albert Ajnštajn i Leo Silard napisali pismo predsedniku Ruzveltu u kome otvoreno izražavaju svoju bojazan da će Hitler i nacisti vrlo brzo konstruisati atomsku bombu. Krajnje je vreme, smatrali su naučnici, da Amerika razvije sopstveni nuklearni program i pretekne Nemce u njihovoj nameri. Sam Ajnštajn kasnije će ovo pismo smatrati za jednu od najvećih grešaka u svom životu: “Da sam znao da su Nemci bili na pogrešnom tragu i da nikad neće napraviti bombu, da sam znao da će američka atomska bomba biti zaista upotrebljena, nikad ne bih napisao tako nešto”. Svejedno, Ruzvelt je reagovao i u oktobru 1941. godine, dva meseca pre ulaska Amerika u rat, izdao formalno naređenje da se krene u razvoj nuklearnog oružja. Nastao je projekat “Menhetn” na čije čelo je postavljen general Lesli Grouvs.

U to vreme već se znalo da se prilikom fisije (cepanja) jezgara teških elemenata, pre svega uranijuma i plutonijuma, oslobađa velika količina energije i određen broj neutrona. Ovi neutroni mogu da pogode nova atomska jezgra, učine ih nestabilnim i tako dovedu do njihovog cepanja. Ako imate dovoljnu, tzv. “kritičnu” masu fisionog materijala, nastaje lančana reakcija koja se eksponencijalno ubrzava sve dok generisana energija ne dovede do eksplozije. Bili su to tehnički principi ali je put do prave bombe bio dugačak: pre svega, trebalo je pribaviti dovoljnu količinu fisionog materijala: uranijum se u dovoljnoj koncentraciji mogao naći samo u belgijskom Kongu, dok je plutonijum element koga u prirodi ima tek u tragovima tako da prozivodnja mora da se obavi u laboratoriji, mutacijom uranijuma u plutonijum. Prerada uranijumske rude takođe je vrlo komplikovana jer se za fisiju može iskoristiti samo relativno redak izotop U235 dok je onaj dominantan, U238, neupotrebljiv.  

Iako je na čelu projekta bio Grouvs kao vojno lice, od samog početka bilo je jasno da se projekat ne može realizovati bez učešća vrhunskih američkih fizičara. I ne samo njih: bili su potrebni i hemičari, metalurzi, inženjeri za eksplozive, mašinski inženjeri. A sve njih je neko trebalo da vodi. Izbor je, prilično iznenađujuće, pao na Roberta Openhajmera koji je 1942. godine imenovan za direktora Laboratorije za tajno oružje, de facto prvog civilnog čoveka u projektu “Menhetn”. 

General Grouvs i Openhajmer

Ni danas nije sasvim jasno zašto se Grouvs odlučio upravo za Openhajmera: on nije imao nikakvo iskustvo na velikim istraživačkim projektima, u prošlosti se družio s komunistima i ispoljavao snažna levičarska uverenja a nije imao ni Nobelovu nagradu, što je potencijalno moglo da se pretvori u nedostatak autoriteta. Međutim, Grouvs je, po svojoj prilici, bio opčinjen Openhajmerovom sposobnošću da kompleksan problem brzo sagleda iz svih uglova i odmah vidi put do rešenja. Takođe, Openhajmer je imao izraženu ambiciju i vrlo široko, multi-disciplinarno znanje, nešto što je Grouvs smatrao esencijalnim. Utisak koji je Openhjamer ostavio bio je toliko jak da je Grouvs prinudio bezbednosne službe da Openhajmeru izdaju “bezbednosni sertifikat” i omoguće mu rad na projektu, i pored njegovih “diskutabilnih” političkih opredeljenja (tu istu bezbednosnu proveru Albert Ajnštajn nikad nije prošao zbog svog statusa “slavne ličnosti” i pacifističkih ubeđenja).  

Robert Operhajmer rođen je 1904. godine u Njujorku, u jevrejskoj porodici koja se u Ameriku doselila iz Nemačke. Njegov otac ubrzo se obogatio kao trgovac tekstilom tako da je Openhajmer odrastao u izobilju, u kući ukrašenoj slikama Van Goga i Pikasa. Iako višeg socijalnog statusa, Openhajmer je u školi uvek bio pristupačan, velikodušan i srdačan, ponekad sramežljiv i zamišljen. Završio je hemiju na Harvardu i krenuo u Evropu da se usavršava ali je dugo imao utisak da je na pogrešnom putu. Najteže mu je bilo u Kembridžu, gde mu je vreme prolazilo u nes(p)retnim hemijskim eksperimentima. Nakon jedne kritike koju mu je uputio mentor, Openhajmer mu je, posle časova, na stolu ostavio jabuku “obogaćenu” hemikalijama iz laboratorije. Slučaj je otkriven na vreme, niko nije stradao, a Openhajmer je dobio relativno blagu kaznu - da se redovno javlja psihijatru koji je ubrzo digao ruke od njega. 

Openhajmerov talenat došao je do punog izraza tek kada je hemiju zamenio za teorijsku fiziku. Doktorirao je u 23. godini kod čuvenog kvantnog fizičara Maksa Borna. Odmah nakon toga vratio se u Ameriku da bi postao profesor na Tehničkom institutu u Kaliforniji (Caltech). U to vreme, zahvaljujuči svojim naučnim radovima, već je bio dobro poznati naučnik sa razgranatom mrežom poznanstava. Njegovi radovi bili su relativno kratki, često kriptični i teški za čitanje, začinjeni obiljem teško dokučive matematike, ali su mu zato ideje bile briljantne, često genijalne. Njegovi vizionarski radovi o belim patuljcima, evoluciji zvezda i kolapsu materije dobili su potvrdu tek mnogo decenija kasnije kada su otkrivene neutronske zvezde i crne rupe. Zajedno sa Polom Dirakom predvideo je postojanje pozitorna, prve čestice antimaterije koja je, nedugo potom, i eksperimentalno uhvaćena. Openhajmer je bio i talentovan profesor, duhovit i elokventan, sposoban da raspali maštu svojih slušalaca duhovitim opaskama i neočekivanim detaljima: mnogi njegovi studenti kasnije su imitirali njegov način govora, hod ili stil pisanja po tabli. Uz to, Openhajmer je bio i veliki ljubitelj književnosti, naročito Prusta, naučio je sanskrit samo da bi mogao da u originalu čita stare indijske epove.

Grouvs je u Openhjameru pronašao pravog saradnika. Obojica su zaključili da je nemoguće realizovati jedan super-tajni projekat u gradskim uslovima. Na inicijativu Openhajmera, odlučeno je da se u Los Alamosu u Novom Meksiku, podigne čitav jedan grad koji bi naselili naučnici i inženjeri i koji bi, potpuno izolovani od spoljnog sveta, neometano mogli da rade na projektu. Mesto je, u suštini, bila pustinja, što je potpuno odgovaralo Openhajmeru koji je u blizini imao ranč i voleo divlju, netaknutu prirodu. Los Alamos je pri kraju rata imao 6.000 stanovnika a na izgradnju ove lokacije, i još nekoliko sličnih gde se obogaćivao uranijum, potrošeno je preko dve milijarde tadašnjih dolara (oko 25 milijardi današnjih). 

Los Alamos

Openhajmeru je uspelo da u Los Alamosu okupi “dream team” američke nauke. Zajedno sa njim na projektu su radili Enriko Fermi, Hans Bete, Stanislav Ulam, Edvard Teler, Ričard Fejnman, Džon fon Nojman, Klaus Fuks (kasnije raskrinkan kao sovjetski špijun)... Uz njih, Openhajmer je doveo i molere, muzičare, ugostitelje, sve one bez kojih nije moguće zamisliti kompletnu zajednicu. Samo mali broj ljudi uključenih u projekt znao je njegov stvarni cilj - za mnoge “obične ljude”, posao se svodio na besciljno, skoro besmisleno okretanje dugmića, pomeranje poluga ili praćenje brojčanika. Naizgled krhki Openhajmer (visok 180cm i težak svega 52kg) pokazao se kako jako dobar menadžer a naročito je imponovala njegova posvećnost i aktivno učešće u bezbrojnim naučnim sastancima gde se diskutovalo o ovom ili onom konstrukcionom detalju. Isidor Rabi, jedan od naučnika angažovanih na projektu, rekao je da je izbor Openhajmera bio “trenutak genijalnosti” generala Grouvsa koga, inače, nisu smatrali genijem.

Nakon uspešnog testiranja prve atomske bombe, Openhajmer je bio ushićen. Savremenici su zabeležili da je u prvim danima nakon opitne eksplozije hodao kao Gari Kuper u vesternu “Tačno u podne”: lagano, samouvereno i gordo uzdignute glave. Obraćajući se oduševljenoj masi u Los Alamosu, Openhajmer je neskriveno likovao vitlajući pesnicom po vazduhu. Bilo mu je žao što bomba nije bila napravljena malo ranije kako bi mogla da bude bačena na Hitlerovu Nemačku. Iako je imao saosećanje za Japance koji su bili očigledna naredna meta (“ti jadni mali ljudi...”), to ga nije sprečilo da aktivno učestvuje u pripremi bombardovanja Hirošime i Nagasakija (“ne treba da aktiviramo bombu previsoko, to će smanjiti razarujući efekat na zemlji; i nikako po kiši i magli, vremenski uslovi treba da budu optimalni”). Kada je bomba pala na Hirošimu, Openhajmer je bio ushićen, poput čoveka koji je stigao na cilj i doživeo veliko olakšanje.

"Triniti", prva atomska bomba

Sa završetkom Drugog svetskog rata, nakon stravičnih žrtava koje su zadesile Japan, stav Openhajmera radikalno se promenio, iz razloga koji nikada nisu do kraja odgonetnuti. Postao je, u neku ruku, idealista, zagovornik ideje koju je svojevremeno formulisao Frenklin Ruzvelt, da u nekom boljem svetu Ujedinjene nacije moraju da imaju videću ulogu i da atomsko oružje treba da podleže međunarodnoj kontroli. Openhajmerov naivni stav bio je u ogromom raskoraku sa težnjama američke administracije da, nakon one atomske, razvije i neuporedivo jaču, hidrogensku super-bombu u kojoj bi atomska bomba bila tek inicijalna kapisla. Umesto na cepanju, hidrogenska bomba zasniva se na spajanju, fuziji lakših elemenata u teže, nalik na proces koji Suncu omogućava da sija već milijardamna godina. Mogućnost stvaranja Sunca na Zemlji visila je u vazduhu još na samom početku projekta “Menhetn” a idejni koncept fuzione bombe razradio je Edvard Teler. Openhajmer je, međutim, taj projekat skrajnuo, dodelivši mu vrlo ograničene materijalne resurse verujući da je hidrogenska bomba besmislena, da ne postoje dovoljno velike mete za ovo apokaliptično oružje i da nikakav ratni cilj ne bi mogao da opravda nezamislive ljudske žrtve.

Openhajmer je vrlo brzo počeo da gubi svoja uporišta u američkoj vojnoj i političkoj administraciji. Težak udarac dobio je i od predsednika Trumana, lično: slušajući kako mu se Openhajmer žali na “krvave ruke” i nemirnu savest, Truman mu je rekao da krivica ne pripada onom ko je bombu napravio, već onom ko je naredio da se ona upotrebi, da bi zatim naredio da se Openhajmer isprati iz Bele kuće uz napomenu da više nikad ne želi da vidi “ovog plačljivka”. Stari neprijatelji, političari koji je Openhajmer svojevremeno omalovažio ili ismejao pred raznim kongresnim komisijama, ponovo su digli svoju glavu. Iskopan je njegov dosije koji je FBI, na čelu sa Edgarom Huverom, vodio još od pre rata, u kome su crvenom bojom bili podvučeni mnogobrojni Openhajmerovi kontakti sa američkim komunistima. Među njima je bila Džin Tatlok, vatrena levičarka i prva velika Openhajmerova ljubav, koja mu je mnogo puta slomila srce da bi na kraju zapala u depresiju i izvršila samoubistvo. U redovima komunista bila je i njegova dugogodišnja supruga Kiti koja je kasnije istupila iz formalne komunističke organizacije ali nikad nije ostavila levičarska uverenja. Komunista je bio i Openhajmerov brat Frenk, talentovani naučnik koji će zbog svojih ubeđenja ostati bez karijere: na kraju je završio kao uzgajivač stoke jer drugi posao nije mogao da nađe. Sam Openhajmer nije krio da je bio simpatizer revolucionara u Frankovoj Španiji, da je imao “intelektualni interes” za komunističku ideologiju, niti je želeo da porekne činjenicu da su brojni njegovi studenti i saradnici bili komunisti. Ono što, međutim, nije mogao da prihvati su optužbe da je bio špijun koji je Sovjetima odavao najveće državne tajne.

Robert Openhajmer pred Komisijom za istraživanje antiameričkih aktivnosti

Usledila su saslušanja pred Komisijom za istraživanje anti-američkih aktivnosti tokom kojih će Openhajmer saznati da je već godinama prisluškivan, da su mu ozvučeni stan i kancelarija i da ga agenti FBI prate na svakom koraku, danju i noću. Ljudi koji su radili sa Openhajmerom pojavili su se kao svedoci, mada je bilo i onih, poput Lorenca Ernsta, koji su odbili da svedoče pozivajući se na bolest. Iako je šira naučna javnost bila listom uz Openhajmera, oni koji su se pojavili pred komisijom svedočili su, uglavnom, protiv njega. Edvard Teler je rekao da on nema saznanja da je Openhajmer ikada učestvovao u nedoličnim anti-državnim aktivnostima ali je naglasio da ne bi voleo da se najveće američke tajne i dalje nalaze u Openhajmerovim rukama. Čak je i general Grouvs priznao da bi, suočen sa novim saznanjima, doneo drugačiju odluku i da verovatno nikad ne bi uključio Openhajmera u projekat “Menhetn”. 

Kako se Openhamer držao tokom saslušanja? Podstaknut od strane svoje supruge da se bori, Openhajmer nije želeo da se preda i uporno je istrajavao u odbrani svoje čestitosti. Da je u tome bio naročito spretan - nije! Ispostavilo se da su neke priče iz prošlosti koje je sam ispričao, poput one one o čoveku koji mu se ponudio s namerom da poverljive informacije prebaci u sovjetsku ambasadu, samo delimično tačne. Krijući identitet jednih, Openhajmer je često pisao optužnicu protiv drugih ljudi, naivno verujući da FBI sve to nije uredno arhivirao u svojim dnevnicima praćenja. Openhajmerov put ka paklu bio je, kao što to obično biva, popločan dobrim namerama. Proveo je život u uverenju da naučnik može i mora da bude u stanju da kontroliše delo svojih ruku, da bi na kraju bio surovo demantovan.

Ajnštajn i Openhajmer

Komisija, na kraju, nije pronašla dokaze da je Openhajmer počinio neko krivično delo, kamoli izdao svoju zemlju, ali je preporučila da se Openhajmeru zbog “diskutabilnog” ponašanja i počinjenih “grešaka u radu” poništi bezbednosni sertifikat, što se i desilo 1954. godine. Efekat poništenja bio je simboličan: iako Openhajmer, kao naučnik lišen državnog poverenja, više nije mogao da se bavi projektima od nacionalnog značaja, sertifikat mu je poništen svega nekoliko dana pre njegovog isticanja. Naučna zajednica, međutim, Openhajmera nije odbacila tako da je on do kraja života bio radno viđen gost i predavač na najprestižnijim svetskim univerzitetima i naučnim skupovima. Preko dvadeset godina proveo je kao direktor prestižnog Instituta za napredne studije prinstonskog univerziteta gde je sarađivao sa Albertom Ajnštajnom i drugim čuvenim naučnicima. Zajedno sa Bertrandom Raselom i Ajnštajnom osnovao je Svetsku akademiju nauka i umetnosti, od Francuza je dobio Legiju časti a predsednik Kenedi mu je 1963. godine uručio nagradu “Enriko Fermi” za životno delo, čime je bio rehabilitovan, doduše nezvanično. Suštinu celog sukoba možda je najbolje opisao Ajnštajn: “Openhajmerov ključni problem je što voli nekog ko njega ne voli. A to je vlada Sjedinjenih Američkih Država”. Naknadna istraživanja samo su potvrdila činjenicu da je Openhajmer bio lojalni građanin i da u arhivskoj građi ne postoji ni najmanji trag bilo kakve nedozvoljene saradnje sa SSSR-om ili nekom drugom silom. Rehabilitacija je postala zvanična tek 2022. godine kada je simbolično obnovljen Openhajmerov bezbednosni sertifikat. 

Robert Openhajmer je čitavog života bio strastven pušač, palio je cigaretu za cigaretom i pored toga što je svojevremeno bio lečen od blagog ali upornog oblika tuberkuloze. Oboleo je od raka grla 1965. godine i umro dve godine kasnije u Prinstonu. Tri puta je bio kandidat za Nobelovu nagradu za fiziku ali je na kraju ipak ostao bez nje. 

RTS "OKO"

Mapiranje otiska "Božijeg prsta"

Teleskop “Euklid” uspešno je lansiran 1. jula sa kosmodroma u Kejp Kanaveralu pomoću raketnog nosača “Falkon 9” kompanije “Space X”. Reč je o misiji iza koje stoji Evropska svemirska agencija (ESA). Ona će rezultate istraživanja podeliti sa svojim međunarodnim partnerima kroz nedavno osnovani naučni konzorcijum sa više od 1.200 naučnika iz 18 zemalja. 

Teleskop se trenutno nalazi u orbiti oko Zemlje gde će postepeno rasklopiti svoje solarne panele i rashladiti instrumente do radne temperature. Ako sve prođe kako treba, teleskop će se krajem jula zaputiti ka Lagranževoj tački L2, milion i po kilometara daleko iza Zemljine orbite gde će, nakon kalibracije i dodatnih ispitivanja, započeti sa naučnim osmatranjima, tri meseca nakon lansiranja. U istoj tački (zapravo, u njenoj neposrednoj okolini), već se nalazi još jedan čuveni kosmički teleskop, “Džems Veb”. U toj tački gravitaciona dejstva Zemlje i Sunca tako su izbalansirana da letelica može da ostane u fiksnom relativnom položaju u odnosu na Sunce i Zemlju uz minimalan utrošak goriva (Sunce, Zemlja i letelica nalaze se sve vreme praktično na istoj liniji). Time je omogućeno nesmetano kontinuirano posmatranje najvećeg dela neba bez potrebe da opservatorija neprekidno mena svoju orijentaciju u prostoru.

Zašto je “Euklid” tako bitan? Zato što pomoću ovog letećeg teleskopa naučnici pokušavaju da odgovore na nekoliko fundamentalnih pitanja. Od čega je kosmos načinjen? Zašto izgleda ovako kao što izgleda? Koje pokretačke sile upravljaju evolucijom kosmosa? Kakva je njegova budućnost? I koliko će ta budućnost trajati? Ni na jedno od ovih pitanja nemamo ni izbliza celovit i definitivan odgovor. 

Glavno ogledalo "Euklida"

Ako sve treba da uprostimo i sumiramo u jednu rečenicu, recimo da “Euklid” treba da generiše detaljnu, trodimenzionalnu mapu jednog velikog dela kosmosa. Ta slika treba da nam pomogne da objasnimo kakvu ulogu u kosmičkom poretku imaju tamna materija i tamna energija, dominantne komponente kosmosa koje za nas i dalje predstavljaju potpunu misteriju. Situacija je, štaviše, paradoksalna: iako naše znanje o svetu koji nas okružuje raste ogromnom brzinom, ono što ne znamo izgleda da raste još brže. 

Osvrnimo se, za trenutak, na činjenice. Do pre 30-40 godina verovalo se da smo u potpunosti pronikli u tajne materije. Mislili smo da je čitav svet oko nas sazdan od čestica kao što su protoni, neutroni, elektroni, fotoni... ono što smo učili u školi, znate već. Ispostavilo se da je taj model beznadežno nekompletan. Nasledio ga je tzv. “LCDM model” prema kome vidljiva materija čini svega 4% kosmičke građe (brojka neznatno varira zavisno od izvora). Ostatak otpada na tamnu materiju (20%) i tamnu energiju (76%). Celokupno naše dosadašnje znanje ograničeno je na prva četiri procenta dok ostatak (96%) tek počinjemo da otkrivamo. 

Koliko danas znamo o tamoj materiji? Od vremena otkrića (vidi okvir), nismo mnogo napredovali. Znamo da je u pitanju materija koja se ne sastoji od do sada poznatih čestica. Znamo da tamna materija na “običnu” materiju deluje isključivo gravitacionom silom i da se to dejstvo može detektovati samo na velikim kosmičkom rastojanjima jer je tamna materija, iako sveprisutna i sveprožimajuća, veoma retka. Znamo da tamna materija niti apsorbuje niti emituje svetlost: ne možemo da je vidimo niti da je dodirnemo. Ne znamo od kojih se čestica sastoji, imamo neke teorije o tome, možemo otprilike da pretpostavimo koja je njihova masa ali su nam sva ostala svojstva nepoznata. I dalje nemamo čak ni nacrt eksperimenta koji bi nam omogućio direktnu detekciju tamne materije. Nije zato čudo što se problem identiteta tamne materije nalazi na samom vrhu liste najznačajnijih nerešenih problema u fizici. 

Kompjuterska simulacija razvoja kosmosa na najvećoj skali

Misija “Euklida” treba da traje najmanje šest godina. Prvi zadatak opservatorije je da napravi detaljnu mapu distribucije tamne materije u kosmosu. Umesto direktnog opažanja koje nije moguće, “Euklid” će posmatrati uticaj tamne materije na prostiranje svetlosti sa udaljenih galaksija. Oblaci tamne materije formiraju tzv. “gravitaciono sočivo” koje krivi zrake svetlosti svojim gravitacionim dejstvom, dovodeći do toga da neke od udaljenih galaksija izgledaju deformisano, uveličano ili multiplicirano. “Euklid” je specijalizovan upravo za merenje malih deformacija u izgledu galaksija. Na osnovu ovih merenja moguće je izračunati koja količna tamne materije je potrebna za to i kako je ona raspoređena. Ideja nije sasvim nova: teleskop “Habl” već se bavio ovakvim merenjima ali je pokrio samo mali deo neba (dva kvadratna stepena). “Euklid” je, u tom pogledu, mnogo ambiciozniji: detaljna mapa distribucije tamne materije po dubini kosmosa treba da obuhvati čitavih 15.000 kvadratnih stepeni, što predstavlja jednu trećinu čitavog neba. 

A šta je sa tamnom energijom? O njoj znamo još manje nego o tamnoj materiji. Ne, nije reč  o misterioznoj “sili” iz serijala “Ratovi zvezda”, niti je reč o nečemu što je po prirodi mračno i negativno. Kako stvari stoje, tamna energija je esencijalni sastojak praznog prostora, nešto što tera prostor da se konstantno širi. Širenjem prostora, sam prostor raste pa se time i tamna energija uvećava. Ako je sve tako kao što pretpostavljamo, to bi značilo da se širenje prostora ubrzava? Ma kako ovo fantastično zvučalo, sve govori da je ova pretpostavka tačna. Merenjem eksplozija udaljenih supernova, grupa naučnika je 1998. godine nedvosmisleno zaključila da je kosmos, neposredno nakon “Velikog praska”, ušao u fazu usporenog širenja da bi, u poslednjih pet milijardi godina, iz nepoznatih razloga, ušao u “Epohu tamne energije” i počeo da se širi sve brže i brže (za ovo otkriće dodeljena je Nobelova nagradu za fiziku 2011. godine). Ako se ništa spektakularno ne desi, kosmosu je, izgleda, suđeno da nestane u “velikom cepanju”. Proces širenja kosmosa nastaviće se sve bržim tempom, sve dok se rastojanja u njemu ne povećaju do te mere da će se raspasti bukvalno sve: od galaksija, preko zvezda, Sunčevog sistema, planeta i ljudi, do molekula, atoma, atomskih jezgara... 

"Euklid" na montažnom stolu

Iako se “tamna energija” može lepo uklopiti u Ajnštajnovu opštu teoriju relativiteta (nije nam potrebna neka nova teorija), mi još uvek nemamo šta da uklopimo. Ne znamo da li je tamna energija samo nepoznati broj u Ajnštajnovim jednačinama ili polje, nalik na gravitaciono, koje evoluira sa razvojem kosmosa. Ne znamo ni da li je ekspanzija kosmosa ravnomerna ili ima lokalne oscilacije ali znamo da je ona ostavila iza sebe “otisak” u vidu karakterističnog rasporeda galaksija. Taj otisak “božijeg prsta” treba da mapira “Euklid”: na njegovoj karti trebalo bi da se nađe nekoliko milijardi galaksija, sve do daljine od oko 10 milijardi svetlosnih godina. Generisana slika trebalo bi da nam da odgovor na neka ključna pitanja: kako se brzina ekspanzije kosmosa menjala tokom istorije i kakva ga budućnost očekuje.

Za ovaj poduhvat “Euklid” je opremljen kamerom rezolucije 600 megapiksela koja snima u vidljivom delu spetra. Ogledalo koje prikuplja svetlost za ovu kameru ima prečnik od 1,2 metra. Da biste jednu sliku sa “Euklida” videli u celini, sa svim finim detaljima, bilo bi potrebno da nekako objedinite 300 monitora visoke rezolucije. Preciznost kamere oko 50 puta je veća u odnosu na slične uređaje instalirane na zemlji. Tokom misije teleskop će generisati fantastičnih 170 petabajta podataka, ogromno naučno blago koje će se obrađivati godinama, ako ne i decenijama. Uz kameru, tu je još jedan instrument, spektrometar sa fotometrom. Zadatak ovog instrumenta je da analizira galaktički svetlosni spektar i utvrdi tzv. “crveni pomak” posmatranog objekta. Na bazi crvenog pomaka moguće je utvrditi i udaljenost posmatrane galaksije od nas (vidi okvir). Čitava letelica teška je oko dve tone, dugačka 4,5 i široka 3 metra. Budžet za razvoj teleskopa iznosio je oko 500 miliona dolara ali će konačni iznos, zajedno sa troškovima eksploatacije, verovatno biti dvostruko veći. Ilustracije radi, teleskop “Džejms Veb” velik je kao tenisko igralište, ima ogledalo prečnika 6 metara a ukupni troškovi konstrukcije bili su veći od 10 milijardi dolara. 

"Euklid" spakovan za lansiranje

Sonda je dobila ime po Euklidu, jednom od najvećih matematičara iz antičkog vremena, koji je u svom čuvenom delu “Elementi” postavio temelj geometrije kao matematičke discipline sistemski izgrađene na malom skupu aksioma. To delo odeleva zubu vremena već više od dve hiljade godina. Ime za sondu nije izabrano slučajno: tamna materija i tamna energija utiču na geometriju kosmosa do te mere da neki od Euklidovih postulata koje danas uzimamo zdravo za gotovo možda i ne važe. Još jedno nerešeno pitanje kojim će se “Euklid” indirektno baviti.

Ako tehnika bude odradila svoje, to neće staviti tačku na naše istraživanje tamne materije i tamne energije. Teško je verovati da će dve najveće enigme čovečanstva biti rešene u kratkom roku. Ali, nova saznanja koja očekujemo svakako će pokazati u kom pravcu dalja istraživanja treba da idu. Možda “Euklid” ponovo oživi i neke alternativne teorije, poput one o postojanju pete sile u prirodi koja se manifestuje isključivo u kosmičkim razmerama. Ima i onih, doduše malobrojnih, koji smatraju da treba menjati i Njutnov zakon gravitacije, naročito kada je u pitanju njeno delovanje na ogromnim rastojanjima: takva jedna promena mogla bi potpuno da eliminiše potrebu za postojanjem tamne materije. Kako god da bude, put do konačnog odgovora na najfundamentalnija pitanja kosmosa biće značajno skraćen.

Kako je otkrivena tamna materija

Fric Cviki

Na tragove postojanja tamne materije prvi je naišao švajcarski astronom Fric Cviki 1933. godine posmatrajaću galaktički klaster Koma sa više od hiljadu identifikovanih galaksija. Cviki je pokušao da ustanovi vezu između brzine rotacije čitavog klastera i gravitacione sile koju generiše njegova vidljiva materija. Vrlo brzo je shvatio da se brojke ne uklapaju: izračunata gravitaciona sila bila je suviše mala da na okupu drži galaksije u klasteru koje su se, jednostavno, kretale prebrzo. Takav klaster odavno bi se raspao na svoje sastavne galaksije i nestao u kosmičkoj tami. Posmatranja, međutim, govore da je čitava konstelacija stabilna i da u sličnoj formi egzistira već milijardama godina. Postoji nešto, verovao je Cviki, nešto što mi ne vidimo, što je nekoliko puta masivnije od čitavog klastera, neka “dunkl” materija koja svojom dodatnom gravitacijom održava integritet klastera. Na žalost, Cviki nije uspeo da za svoju tezu pronađe još neki dokaz, a kao osobenjak nije bio ni naročito omiljen u naučnoj zajednici, tako da je njegov rezultat brzo pao u zaborav. 

Odlučujući napredak učinjen je tek tokom šezdesetih i sedamdesetih godina prošlog veka kada je Vera Rubin sa opservatorije Kit Pik u Arizoni počela da proučava brzine kretanja zvezda u Andromedi, nama najbližoj galaksiji. Sve galaksije rotiraju oko svog centra a zakon gravitacije nalaže da se zvezde bliže centru kreću mnogo brže od onih na periferiji. Slično ponašanje jasno je uočljivo na mnogo manjoj razmeri, kada posmatrate planete Sunčevog sistema. Tako se, na primer, Zemlja kreće oko Sunca brzinom od oko 30 kilometara u sekundi. Jupiter je pet puta udaljeniji ali se zato kreće i mnogo sporije: jedva 13 km/s. Vera Rubin je očekivala da slična zakonitost važi i u galaktičkim razmerama ali su je rezultati merenja demantovali: brzine zvezda bile su takoreći konstantne, zvezde na periferiji galaksije kretale su se praktično identičnom brzinom kao i one neuporedivo bliže centru. Štaviše, periferne zvezde kretale su se tako brzo da bi napustile galaksiju ukoliko ih neka dodatna, nevidljiva masa svojom gravitacijom ne bi držala na okupu. Tamna materija se na velika vrata ponovo vratila u nauku.

Vera Rubin

Tokom narednih godina, Vera Rubin i drugi astronomi pronašli su obilje dokaza da je svet oko nas prepun tamne materije i da galaksije predstavljaju tek vidljiva ostrva u neuporedivo većim oblacima tamne mase koja ih okružuje. Štaviše, pokazalo se da je količina “standardne” materije (materije koju vidimo golim okom sa kojom smo svakodnevno u kontaktu), bar pet puta manja od količine tamne materije koja kao fina paučina, negde gušća, negde ređa, prožima čitav kosmos. Duž niti te paučine raspoređene su sve galaksije, galaktički klasteri i super-klasteri. Čestice tamne materije (koje tek treba da identifikujemo) neprekidno se kreću utičući na kretanje zvezda, formiranje galaksija i drugih kosmičkih mega-struktura. Tamna materija je za kosmos ono što je vazduh za čoveka: nešto nevidljivo ali sveprisutno i esencijalno važno.

Vera Rubin je za svoje otkriće dobila mnoge prestižne američke nagrade ali nikad nije dobila Nobelovu nagradu, iako je izgledalo da je to samo pitanje vremena. Nastavila je da se bavi naukom ali je, kako su godine odmicale, sve više bila okrenuta svojoj velikoj porodici. Rodila je četovoro dece, obdarila ih je pronicljivim, istraživačkim duhom i izvela na put koji je i sama prošla. Danas su sva njena deca ugledni doktori nauka, uspešni u svojim profesijama. Sve dok je imala snage borila se za emancipaciju žena, mnogo njih nikad ne bi počelo da se bavi naukom da nije bilo nepokolebljive Vere Rubin. Na početku karijere, jedva je pronašla fakultet koji je hteo da školuje ženu-astronoma. Ipak, afirmisala se u profesiji gde je, kao žena, bila veoma usamljena. Možda je zbog toga često odbijala da govori na naučnim skupovima gde su svi govornici bili muškarci. Bila je i jedna od prvih žena koja se “usudila” da potraži radno mesto u prestižnoj opservatoriji Palomar u San Dijegu. Ulazak u tu pravu “mušku jazbinu” nije bio nimalo lak: rekli su joj da opservatorija nije dobro mesto za žene jer, eto, ne postoji čak ni ženski toalet. Vera je isekla žensku siluetu od papira, zalepila je na vrata muškog WC-a i rekla: “Sad postoji”. Zadnje godine života provela je boreći se sa demencijom, daleko od očiju javnosti. Umrla je 2016. godine.

Crveni pomak

“Euklid” je, u svojoj suštini, mašina za vrlo precizno merenje “crvenog pomaka”. Kako ovaj pomak nastaje, šta iz njega zaključujemo i čemu on služi? 

Sigurno vam se više puta desilo da pored vas protutnji vozilo hitne pomoći ili policije sa uključenom sirenom. I sigurno ste primetili da se zvuk sirene drastično menja kada vozilo koje vam se približava prođe pored vas i počne da se udaljava. Stvar je u tome da zvuk koji emituje vozilo u pokretu menja frekvenciju: ona je veća kada vam se izvor zvuka približava a manja kada se izvor odaljava. Ovo se odražava na vašu subjektivnu percepciju: zvuk automobila koji vam se primiče uvek je viši u odnosu na zvuk istog automobila koji odmiče. 

Evolucija kosmosa od "Velikog praska" do danas

Ova pojava, poznata kao “Doplerov efekat”, odnosi se na zvuk ali i na svetlosne, elektro-magnetne talase. Kada vam se izvor svetlosti približava, frekvencija svetlosti i energija rastu, boja svetla pomera se ka plavom delu spektra (plavi pomak). Kada se izvor svetlosti udaljava, frekvencija svetlosti i energija opadaju a boja svetla postaje crvenija (crveni pomak). 

Kada su astronomi tokom dvadesetih godina prošlog veka uperili svoje teleskope u nebo, sa iznenađenjem su zaključili da je svetlost praktično svih galaksija pomerena ka crvenom delu spektra. Bio je to dokaz da se sve galaksije međusobno udaljavaju. Ako se trenutno udaljavaju, nekad su morale biti bliže. Vratite se dovoljno u prošlost i stići ćete na sam početak, kada su sve galaksije bile na jednom mestu. Ako su sve već bile na jednom mestu, znači li to da je kosmos započeo svoju evoluciju iz jedne tačke? Tako je iz crvenog pomaka nastala ideja o “Velikom prasku” koja je, vremenom, potopla sve alternativne teorije. 

Danas znamo da se sve galaksije međusobno udaljavaju i ne samo to: merenjem crvenog pomaka ustanovili smo da je brzina udaljavanja svake galaksije proporcionalna njenom rastojanju od nas. Što je veće rastojanje, veća je i brzina udaljavanja. Ovaj (Hablov) zakon omogućava nam da na osnovu izmerenog crvenog pomaka sa priličnom sigurnošću odredimo i rastojanje, čak i kad je ono ekstremno veliko. Što je to rastojanje veće, svetlost galaksija je sve crvenija, toliko “crvena” da se može posmatrati samo teleskopima koji vide crveni i infra-crveni deo spektra, kao što su “Džems Veb” ili “Euklid”. 

Naudaljenije galaksije su, istovremeno, i najstariji objekti u kosmosu koje možemo da posmatramo. Kosmički teleskop je, zapravo, jedino sredstvo pomoću kojeg možemo da iz ovog kutka kosmosa dobacimo do kraja prostora i početka vremena.

Vreme #1697

Neko nas posmatra

Nekada davno, dok nije bilo satelita, špijuniralo se avionima. Verovatno najpoznatija letelica koja se koristila u ove svrhe bio je američki U-2 koji, uprokos činjenici da je dizajniran još početkom pedesetih godina prošlog veka, i dalje leti u neznatno izmenjenom obliku. U-2 je inicijalno zamišljen kao avion za osmatranje sovjetskih aerodroma i silosa sa nuklearnim projektilima, korišćen je za nadletanje SSSR-a i Kube, ali je kasnije leteo iznad mnogih drugih kriznih područja u svetu, ponajviše iznad bliskog istoka. U-2 je imao revolucionarno unapređenu optiku i bio je sposoban da na zemlji razluči detalje veličine 30-60 centimetara što je bilo značajno bolje od najboljih kamera tog doba koje su, sa iste visine, imale rezoluciju od 7 metara. 

Bio je to spor avion više nalik na jedrilicu sa ogromnim, vitkim krilima koja je bila u stanju da ostane u vazduhu i po deset sati uz pomoć jednog mlaznog motora. Avionom se teško upravljalo, teško poletalo i još teže sletalo tako da je svaki let iziskivao ogroman fizički napor pilota koji je tokom misije mogao da izgubi i nekoliko kilograma težine. Pilot se, inače, nalazio u kabini sa sniženim pritiskom vazduha tako da je sve vreme morao na sebi da ima skafander i masku sa kiseonikom. 

U2

U-2 nije bio naoružan, od opreme je posedovao samo jedan ogroman foto-aparat sa objektivom prečnika 30 centimetara. “Branio” se jedino svojom sposobnošću da leti na visini od preko dvadeset kilometra koju su američki stručnjaci smatrali nedostižnom za sovjetske radare i navođene projektile. Svaki prelet U-2 preko sovjetske teritorije Hruščov je žestoko osuđivao ali su Amerikanci, i pored toga, nastavili sa špijunskim misijama: nakon lansiranja sovjetskog “Sputnjika” 1957. godine Hladni rat je dobio na intenzitetu i potreba za informacijama sa terena bila je veća nego ikad.

Kako je vreme prolazilo, tako je i američki predsednik Ajzenhauer bio sve rezervisaniji prema ovom špijunskom programu. Sumnjao je da će Sovjeti, uz malo sreće i dodatno usavršavanje svojih odbrambenih sistema, kad-tad dobaciti do američke letelice. To se i desilo u maju 1960. godine kada je jedna sovjetska raketa tipa SAM eksplodirala u blizini U-2 koji je poleteo iz Pakistana sa namerom da nadleti SSSR duž pravca jug-sever i sleti u Norvešku. Avion nije bio teže oštećen ali nije mogao da nastavi let tako da je pilot morao prinudio da sleti na sovjetsku teritoriju. SSSR se tako dočepao skoro čitavog aviona što će kasnije iskoristiti da napravi svoju verziju špijunske letelice (Beriev S-13). Pilot Geri Pauers bio je zarobljen i podvrgnut intenzivnom ispitivanju da bi na kraju bio osuđen na tri godine zatvora. Svoju kaznu nije izdržao do kraja: razmenjen je za ruskog špijuna Rudolfa Abela na čuvenom “Mostu špijuna” u Berlinu, 1962. godine. Preleti iznad SSSR-a su prekinuti ali je U-2 za Ameriku bio veliki uspeh: avion je tokom višegodišnje kampanje fotografisao 15% sovjetske teritorije a na osnovu tih fotografija napravljeno je preko 5.000 špijunskih izveštaja. Hruščov je, povodom toga, od Ajzenhauera tražio javno izvinjenje ali ga nikad nije dobio. 

Geri Pauers

Kada su sateliti počeli masovno da se koriste, špijunski avioni počeli su da gube na značaju. U prvo vreme, sateliti su za skladištenje snimaka koristili klasičnu filmsku traku. Osvetljeni film se na zemlju vraćao u kapsuli s padobranom koja je hvatana u letu, specijalnom “kofom” izbačenom iz aviona. Proces je bio spor i podložan greškama: vrlo često se dešavalo da od trenutka fotografisanja pa do trenutka kada je film uhvaćen, razvijen i analiziran prođe nekoliko meseci. Tokom projekta “Samos” pokušalo se sa razvijanjem filma na samom satelitu. Ovako razvijeni film se, zatim, skenirao a skenirana slika slala na zemlju pomoću radio-veze. Sateliti nisu trajali duže od par nedelja - njihov rok upotrebe zavisio je od količine filma koju je satelit sa sobom mogao da ponese. Boravak u orbiti bio je ograničen i niskom orbitom oko Zemlje jer je, usled trenja sa gornjim slojevima atmosfere, visina satelita brzo opadala.

Krajem sedamdesetih i početkom osamdesetih godina prošlog veka, umesto klasične filmske trake počinju da se koriste digitalni CCD-senzori, nalik onima koje ćete danas naći u svakom mobilnom telefonu ili digitalnom foto-aparatu. Sateliti su počeli da traju duže, iako su ograničenja i dalje postojala: prostor za smeštaj digitalnih fotografija uvek je limitiran, baš kao i broj prilika da se uskladištene fotografije prebace na zemlju (satelit mora da se nađe iznad odgovarajućeg prijemnika). Fotografije su ogromne, snimak samo jedne “scene” može da zazuzme i po nekoliko gigabajta (ilustracije radi, dobar foto-aparat koji možete da kupite u radnji koristi svega nekoliko megabajta po fotografiji). 

Danas postoje četiri tipa špijunskih satelita. Najznačajniji su oni optički, koji kamerama visoke rezolucije snimaju interesantne objekte na zemlji. Prvi američki sateliti ove vrste lansirani su u okviru programa “Corona” i “Keyhole” i mogli su da spaze detalje veličine dva metra. Tipično su se kretali na visinama od 120 do 300 kilometara.  Na tim visinama satelit neprekidno menja svoj položaj iznad zemlje i nije u stanju da u kontinuitetu prati jedan određeni objekat. Najveći satelit od njih, KH-9, imao je masu od 15 tona i zbog svoje veličine dobio je nadimak “Velika ptica”. Vremenom je tehnologija usavršavana tako da su se pojavili i sateliti koji zahvaljujući svojoj specifičnoj orijentaciji u odnosu na sunce mogu da detektuju pomeranje objekata na zemlji na osnovu promene u veličini i položaju njihove senke. Sa napretkom tehnologije rasla je i cena: špijunski satelit KH-12 koštao je preko milijardu dolara, što je budžet uporediv sa onim koji je imao svemirski teleskop “Habl”. 

Corona

U drugoj grupi nalaze se sateliti opremljeni velikim radarskim antenama koji imaju nižu moć razlučivosti (do jednog metra) ali zato mogu da “vide” i kroz guste oblake koji predstavljaju nepremostivu prepreku za osmatranje u vidljivom delu spektra. Tehnologija je usavršena tokom osamdesetih godina (projekat “Lacrosse”) a prosečna cena satelita iz ove kategorije prelazi 500 miliona dolara po komadu. Treću grupu čine sateliti koji mogu da prisluškuju mikrotalasne (mobilne) telekomunikacije u bilo kojoj državi na svetu. Na kraju, tu su sateliti koji oko zemlje kreiraju “informacioni autoput” kako bi podaci sa ostalih špijunskih satelita što brže (a često i u realnom vremenu) stigli u “centralu”. 

Iako je teško doći do tačnih podataka, smatra se da bar jedna petina od preko 5.000 aktivnih satelita ima zadatak da, na ovaj ili onaj način, osmatra zemljinu površinu i zbivanja na njoj. Neki od tih satelita upotrebljavaju se u naučne ili telekomunikacione svrhe, ali je sve veći broj onih koje koriste vodeće armije sveta isključivo za špijunske potrebe. Današnji špijunski sateliti imaju kolosalne dimenzije a svi detalji vezani za njih predstavljaju tajnu, uključujući i “red vožnje”, satnicu koja određuje vreme preleta satelita iznad određenog dela zemljine kugle. Umesto sa niske orbite ograničenog trajanja, sateliti sve češće operišu sa ekstremnih visina: tako, na primer, američki satelit NROL iz programa “Orion” ima masu od pet tona i u stanju je da osmatra ciljeve na zemlji iz geostacionarne (ekvatorijalne) orbite, sa visine od preko 30.000 kilometara, sve to zahvaljujući ogromnoj paraboličnoj anteni veličine fudbalskog igrališta. U svakom trenutku satelit može istovremeno da prisluškuje preko stotinu telefonskih razgovora. Do sada je lansirano preko 50 ovakvih satelita, a ukupan broj aktivnih šijunskih satelita koje koristi američka vojska bar je trostruko veći. 

Lacrosse

Ni druge zemlje ne žele da izgube korak. Veruje se da Rusija ima bar 70 ovakvih satelita dok je broj kineskih nepoznat. Tu su još i Francuska, Nemačka, Velika Britanija, Italija, Indija, Turska, Meksiko, Kolumbija, Španija, Danska i Japan. Nijedna od ovih zemalja nema više od deset operativnih špijunskih satelita.  

Šta sve ovi sateliti, recimo oni optički sa CCD-senzorima mogu da vide? Na njihovim slikama su nuklearna postrojenja, vojne jedinice, poljoprivredna polja, veliki ekosistemi, sumnjivi brodovi, urbane zone, arhitektonski kompleksi, gradilišta, područja ugrožena olujama i poplavama, šverceri, migranti a često i mi, obični ljudi... Minimalna veličina detalja koji se može raspoznati na slikama predstavlja vojnu tajnu, ali se veruje da ona, u slučaju prosečnog današnjeg špijunskog satelita, iznosi 10-15 centimetara (poređenja radi, minimalna veličina detalja na “Gugl” mapama iznosi oko pola metra). To je nedovoljno da se precizno identifikuje nečiji lik ili prepozna kućni broj, ali dovoljno dobro da se uoči čovek na biciklu ili kućni ljubimac u dvorištu. Postoje indicije da vodeće vojne sile uveliko rade na razvoju nove generacije špijunskih satelita sa rezolucijom od samo jednog centimetra. Privatne kompanije takođe imaju svoje satelite za snimanje sa orbite ali je njihov kvalitet zakonski ograničen: u Americi je, na primer, zabranjeno lansiranje civilnih satelita koji su u stanju da razluče detalje manje od 30 centimetara. Princip je jednostavan: niko ne sme da vidi sve ono što vojska vidi.

Da se vratimo sada na našeg ministra Gašića koji je od Nemačke (koja, po njegovim navodima, “štiti ubicu Olivera Ivanovića”, sa ili bez znaka pitanja, đavo bi ga znao), tražio satelitske snimke sa lica mesta kako bi se potvrdilo sve ono što srpska policija već “zna”. Ako su ti “satelitski snimci” zaista zatraženi (Nemci kažu da nisu, ali šta oni znaju), reklo bi se da ministar zaista ne razume kako se ti snimci prave i šta iz njih može da se zaključi. U filmu “Misson Impossible 3”, Itan Hant (Tom Kruz) susreće agenta koji ima pristup do satelita koji može da prati ljude na zemlji pomoću mrežnjače oka. Tačno ono što nama treba od Nemaca da bismo uhvatili ubicu Olivera Ivanovića. Problem je, samo, što ovakva tehnologija postoji samo u holivudskim filmovima džejmsbondovskog tipa, dok je, u stvarnosti, tako nešto decenijama daleko. Uz to, Nemačka ni izbliza nema dovoljno satelita da pokrije svaku tačku zemljine kugle tako da je šansa da je 16. jaunara 2018. godine njen satelit bio baš iznad Kosovske Mitrovice zanemarljivo mala. Na kraju, magla predstavlja ozbiljan problem za pravljenje satelitskih snimaka, čak i u Londonu u kom je magla, kako ministar kaže, “350 dana u godini” (što nije bio slučaj čak ni u vreme Šerloka Holmsa, kamoli danas). Sve i da su uslovi bili idealni, sve i da je nemački satelit bio na mestu tragedije u pravo vreme, snimak ne bi omogućio da se pozitivno identifikuje počinilac. Reklo bi se da neko trenutno stanje stvari objašnjava dokazima koje nemamo. A nemamo ih zato što ne postoje niti su ikad postojali.

Vreme #1695

Mašine i ljudi ipak nisu ravnopravni

 

Tetris je bio enormno popularan u svoje vreme. A onda YouTube, Fejsbuk i Tik-Tok. Ako se, međutim, meri vreme koje je potrebno nekoj aplikaciji da stekne prvih sto miliona korisnika, sve ih je zasenio “ChatGPT” - program koji je sposoban da razume “običan jezik” i, korišćenjem veštačke inteligencije, daje odgovore na potpuno proizvoljna pitanja. 

Za reč “chat” znamo da predstavlja “razgovor, ćaskanje”. Ali šta tačno znači ono “GPT” u imenu programa? U pitanju je skraćenica za rogobatnu englesku frazu “Generative Pre-Trained Transformer” koja u najkraćem opisuje suštinu ChatGPT-a. Ovaj program je, pre svega,  “generativan”, sposoban da proizvede novi tekst na bazi već postojećeg. Bot je, takođe, “unapred istreniran” tako što su mu prezentovani silni terabajti teksta sa interneta uključujući i kompletnu Vikipediju, bez namere da bot postane ekspert u bilo kojoj posebnoj oblasti ljudskog znanja. Na kraju, Chat GPT je “transformer”: ova reč detaljnije opisuje arhitekturu neuronske mreže koja se krije ispod haube (vidi okvir). Transformeri su se kao koncept prvi put pojavili 2017. godine kao deo novog rešenja za mašinsko prevođenje teksta. 

Ilustracije: Dall-E2

Sve ovo smrtnicima kao što smo mi ne znači mnogo. Kako ChatGPT zapravo radi? Ako aplikaciju predstavite kao mašinu koja s jedne strane prima pitanja a na drugoj izbacuje odgovore, videćete da je ono “između” zapravo jedan veliki jezički model, crna kutija koja ima fantastičnih 175 milijardi podesivih parametara. Ove parametre, zbog njihovog broja, nemoguće je konfigurisati “ručno”. Umesto toga, ChatGPT ih sam podešava tokom perioda “učenja”, dok se “hrani” milionima stranica gotovog teksta. Dok “čita” servirani tekst, ChatGPT neprekidno pokušava da pogodi narednu reč što mu, u početku, nikako ne polazi za rukom. Međutim, kad god napravi grešku u proceni, ChatGPT sam sebi dodeli “packu”, stimulans kojim sam koriguje svoje parametre kako bi naredni put izabrao bolju reč. Na ovaj način ChatGPT polako stiče predstavu o jeziku, odnosu među rečima, njihovom značenju i kontekstu upotrebe. Tokom višemesečnog treninga, principi govornog jezika bivaju pretočeni u brojeve koji kontrolišu ponašanje mašine. Posle ove, “nenadgledane” faze učenja, na red dolazi fino doterivanje aplikacije korišćenjem velikog broja pitanja i ekspertskih odgovora iz više uže definisanih oblasti. 

Nakon ovog “drila”, svi konfigurabilni parametri bivaju trajno zamrznuti i ChatGPT je konačno spreman da odgovara na vaša pitanja. Svako pitanje prolazi kroz komplikovanu semantičku analizu gde bot, korišćenjem mehanizma za “fokusiranje pažnje”, utvrđuje kojim rečima u pitanju treba da prida veću ili manju težinu. Ali kako nastaje odgovor? Verovali ili ne, isključivo “pogađanjem”! Bot nema pristup internetu i ne može da na njemu pronađe traženu informaciju kao što to čini Gugl. Umesto toga, bot počinje da “sriče” odgovor, reč po reč, neprekidno pokušavajući da za narednu reč izabere onu koja, na bazi ogromnog “iskustva” stečenog učenjem, izgleda “najlogičnije” u datom kontekstu, uz malu dozu slučajnosti, kako bi odgovori bili raznovrsniji. Uzmite, na primer, započetu rečenicu: “Danas me je posetio ____”. Mnogo je verovatnije da na mestu nepoznate reči stoji “brat” nego “zmaj”. ChatGPT zaista nije mnogo više od toga: beskrajno vešt, skupoceni “pogađač” reči koju svoju fleksibilnost crpi iz ogromnog broja parametara koji u sebi čuvaju duh i pravila govornog jezika. 

Koliko je ChatGPT dobar? Probjate i sami na adresi https://chat.openai.com ili se malo poigrajte “Bingom”, Majkrosoftovom verzijom Gugla u koju je od nedavno ugrađen i ChatGPT. Utisci će prvenstveno zavisiti od dubine do koje ste spremni da idete kada je u pitanju istraživanje mogućnosti ovog “govornog automata”. Ako su pitanja jasna i jednostavna i ako se odgovor može dobiti rezimiranjem sadržaja koji već postoji na internetu, ChatGPT deluje zastrašujuće moćno: odogovori su ispolirani do perfekcije, precizno kondenzovani i nedvosmisleni. Ako mislite da ChatGPT odnekud prepisuje, to je samo donekle tačno: odgovori koje će dve osobe dobiti na identično pitanje mogu da budu potpuno različiti po formi, iako su suštinski identični. I ne pokušavajte da ChatGPT zbunite tablicom množenja ili dečijim pitanjima: “Šta je teže, kilogram vune ili kilogram olova”? ChatGPT nije vašarska igračka koja se može rasturiti jeftinim trikovima.

Budimo realni: ChatGPT generiše nestvarno dobre tekstove. Tokom jednog eksperimenta, ekipa stručnjaka uspela je da u svega 52% slučajeva utvrdi da je tekst kreirao bot a ne čovek, što je jedva malo bolje od pogađanja bacanjem novčića. Kao prevodilac, ChatGPT je pretekao sve svoje rivale, uključujući i do skoro neprikosnoveni “Google Translate”. ChatGPT ne samo da odgovara na pitanja, u stanju je da piše vesti, impersonifikuje istorijske ličnosti, da odgovore daje u stihu ili u stilu antičkih filozofa. Zahvaljujući ChatGPT-u možete da “intervjuišete” Marka Aurelija, Džona Lenona, Isusa Hrista ili Džona Vejna, da uporedite stilove vladanja najvećih američkih predsednika ili vodite beskrajne diskusije o potpuno apsktraktnim stvarima. ChatGPT ume da napiše novu epizodu “Zvezdanih staza”, da napravi recept za ručak na bazi sastojaka u frižideru, da predloži rođendanski poklon, da priča viceve, da sastavi otkazno pismo ili dotera biografiju... Đaci ga već uveliko koriste za pisanje školskih sastava, a kako i ne bi kad ChatGPT ume da prepriča skoro svaku knjigu koju bi đaci, inače, morali da pročitaju. Briljantan je i kada su kompjuterski, programski jezici u pitanju: u stanju je da generiše savršeno ispravan softverski kod na bazi verbalnog opisa, možda zahvaljujući činjenici da mašinski jezici operišu relativno malim fondom reči i imaju jasno definisanu sintaksu. ChatGPT takođe ume da piše pesme, note i akrode za gitaru, da prepričava “Harija Potera” koristeći Eminemov reperski rečnik ili oponaša imaginarne junake iz stripova ili crtanih filmova. I na kraju, ChatGPT ume da objasni zašto je broj 42 odgovor na pitanje svih pitanja. Kada sve ovo saberete, ne čudi što ima dosta onih koji tvrde da je ChatGPT prvi kompjuterski program koji demonstrira istinsku “opštu inteligenciju”. Po njima, bot poseduje određenu količinu zdravog razuma, solidan nivo razumevanja i sposobnost razmišljanja. 

Ipak, kad zagrebete malo dublje, postaće vam jasno da ChatGPT zapravo “pojma nema” o čemu piše i da mu logika nije jača strana. Kada mu postavite pitanje, on ne pokušava da u moru pročitanih tekstova nađe odgovor. Umesto toga, on se trudi da pronađe formulaciju koja, po duhu i formi, “liči” na tačan odgovor. Recimo, bot je do sada pročitao mnogo šahovskih knjiga i video mnogo šahovskih partija, ali i dalje ne “kapira” elementarna šahovska pravila. Manjak inteligencije naročito se vidi kada ga zatrpate pitanjima koja zahtevaju kreativno razmišljanje gde ne postoje primeri na koje bot može da se ugleda. 

Autor ovog teksta nije dovoljno stručan da ChatGPT napadne sofisticiranim pitanjima iz domena filozofije, lingvistike ili istorije, ali ponešto zna o matematici i fizici. Ispostavilo se da je ChatGPT lako “slomiti” relativno jednostavnim zagonetkama, čak i onim koje su nebrojeno puta ponovljene na internetu. Na pitanje koliko bi bio debeo papir koji je 50 puta presavijen na pola, bot “pametno” zaključuje da se radi o stotinama miliona kilometara (što je tačno), ali onda dodaje još jedan paragraf u kome, potpuno pogrešno, tvrdi da je to više od prečnika čitavog vidljivog kosmosa (nije ni približno). Jednostavno, bot ne razume brojeve, naročito one “malo veće”. Da bi razumeo njihove odnose, ispostavlja se da savršeno poznavanje sinatkse i semantike govornog jezika nije dovoljno. Ako bot gađate još težim pitanjima, recimo ako zatražite da dokaže da se broj “pi” (3.14) ne može napisati kao razlomak (krupan zalogaj čak i za profesionalne matematičare), ChatGPT će se upetljati kao “pile u kučine”, pokušavajući da složi priču od napabirčenih fragmenata dokaza koji se odnose na slične, ali zapravo sasvim drugačije probleme. 

Internet je prepun primera u kojima ChatGPT “halucinira”, vidi stvari i događaje koji ne postoje i izvlači zaključke upitnog kvaliteta. Ispostavlja se da sistem “pogađanja” naredne reči ne može da bude zamena za kreativno razmišljanje, logiku i intuiciju. ChatGPT liči na čoveka koji je pročitao milion knjiga ali nikad nije izašao u svet, da svoju načitanost obogati iskustvom i na bazi toga razvije sopstvenu inteligenciju. Ni dete ne može da shvati svet isključivo čitanjem knjiga, neophodna je interakcija sa svetom koji ga okružuje. To iskustvo omogućava nam da informacije povežemo sa značenjem i tako steknemo osećaj realnosti. Upravo činjenica da ChatGPT nema nikakav dodir sa svojim okruženjem, da nije deo sveta koji opisuje, predstavlja ključni argument onih koji tvrde da ChatGPT, ni danas, ni u nekoj budućoj inkarnaciji, ne može da razvije sopstvenu inteligenciju. 

Stvar komplikuje i činjenica da je veliki deo ljudskog znanja implicitnog karaktera: neke stvari jednostavno znamo ali ne umemo da ih objasnimo rečima i prenesemo nekom drugom. Primer je, recimo, vožnja bicikla, plivanje ili stajanje na jednoj nozi. Za ove veštine ne postoji pisani recept, najvažnije je iskustvo. Mi, jednostavno, znamo mnogo više nego što možemo da ispričamo. Zato su male šanse da će ChatGPT gutanjem bizarno velikih količina teksta ikad naučiti da vozi bicikl ili stoji na jednoj nozi, čak i u svom virtuelnom svetu. 

ChatGPT pritom svoju snagu bazira na tekstovima pokupljenim s interneta koji su često upitnog kvaliteta. Nije zato čudo što je, korišćenjem sugestivnih pitanja, relativno lako naterati ChatGPT da bude pristrasan ili generiše odgovor koji je mizogin, rasistički, antisemitski ili, jednostavno, zatucan. Sve je to bot negde već video i memorisao u svojim brojevima, ne znajući da li se radi o istini ili laži. Iako autori programa neprekidno rade na tome da unapred isfiltriraju toksične odgovore (i pitanja koja do njih dovode), uspeh je još uvek polovičan. Ovom botu pogotovo ne treba verovati kada su u pitanju životno osetljiva pitanja: lekarske dijagnoze, finansijske transakcije, krupne životne odluke i druga pitanja “života i smrti”. 

Na kraju, postavlja se pitanje kako će ChatGPT izaći na kraj sa samim sobom. Danas se ovaj bot “hrani” tekstom s interneta. Ali šta će biti kada veliki procenat tog teksta bude mašinski generisan, upravo od strane tih istih botova? Mašina će početi da “uči” tako što će reciklirati sopstvene reči, poput pisca koji čita samo sopstvene knjige. Količina petparačkog digitalnog smeća radikalno će se povećati (kao da ga i ovako nemamo dovoljno), možda do tačke kada ni Gugl neće moći da pronađe bilo šta vredno u toj ogromnoj deponiji banalnosti. Elon Mask, jedan od osnivača kompanije “Open AI”, traži da se proglasi moratorijum na dalji razvoj inteligentnijih botova jer, u ovom trenutku, niko ne zna u kom pravcu ide sadašnji vrtoglavi razvoj (količina upotrebljenog hardvera duplira se na svaka 3-4 meseca). Italija je već privremeno zabranila ChatGPT (zbog neadekvatne zaštite privatnosti), a o sličnoj meri razmišljaju i neke druge zemlje. 

I pored toga, očekuje se da će povećanje produktivnosti usled sve šire primene veštačke inteligencije uvećati globalnu ekonomiju tokom ove decenije za više od 15.000 milijardi dolara. Ljudi će, makar u proseku, postati bogatiji, ostaje samo da vidimo kako će to bogatstvo biti raspoređeno. Ako najveći deo tog novca ode u džepove malobrojnih tehnoloških mogula umesto u nova, kreativna i bolje plaćena radna mesta, može se zaista ispostaviti da je razvoj AI za veći deo čovečanstva bio korak unazad. 

Promene koje se moraju prihvatiti

Postoji li opasnost da nas ChatGPT, zahvaljujući svojim neverovatnim sposobnostima, potisne na margine života? Prema nekim analizama, sve intenzivnija upotreba veštačke inteligencije (AI) dovešće do toga da oko 15-30% radnih mesta postane suvišno do kraja 2030. godine. Više nam neće biti potrebni stručnjaci, sve će ih zameniti ChatGPT ili neki njegov klon. 

U sve većem broju restorana roboti polako zamenjuju konobare. Industrijske montažne trake danas su potpuno automatizovane, u mnogim halama nema nijednog radnika. Kompjuteri ugrađeni u automobile kao što je “Tesla” danas mogu u potpunosti da odmene vozača i svedu ga na nivo pasivnog putnika. U strahu za svoje radno mesto su i prevodioci, novinari, programeri, administrativni službenici, radnici u kontakt-centrima, nastavnici... sve njih je, već danas, u većoj ili manjoj meri moguće zamenti inteligentnim botovima kao što je ChatGPT. Čak ni medicinski radnici nisu sigurni: u vodećim svetskim zdravstvenim ustanovama sve više se koriste neuronske mreže za postavljanje dijagnoze na osnovu analize radioloških snimaka. Ispostavilo se da mašine uočavaju rane maligne procese efikasnije nego ljudi.

Istorija ljudskog rada je, zapravo, priča o tome kako su ljudi teške i dosadne poslove postepeno prenosili na mašine. Te mašine danas su stigle do tačke kada počinju da se bave logikom i zaključivanjem, da komuniciraju na govornom jeziku, da prepoznaju zvuk i oblike. Ovoga puta mašine preuzimaju i intelektulane a ne samo fizičke poslove. Ako se sadašnji trend nastavi, reklo bi se da će, pre ili kasnije, sve biti automatizovano i da nijedno radno mesto više nije sigurno, jer jednoga dana neće biti potrebno.

Da li su ljudi i mašine zaista međusobno suprotstavljeni? Ova dilema počiva na pretpostavci da su mašine i ljudi ravnopravni. Srećom, oni to nisu i još dugo neće biti. Mašine su možda brze, hladno racionalne i tačne ali ne mogu da se pohvale intuicijom, kreativnim razmišljanjem ili emocionalnom inteligencijom. Ljudi su, uz to, sposobni da se adaptiraju na promenjene okolnosti i svoj rad prilagođavaju spoljašnjim uticajima dok su mašine blaženo nesvesne sveta oko sebe. Upravo zato što posedujemo osobine koje mašine nemaju, za ljude će (još) uvek biti mesta. Ljudski um, po svemu sudeći, još uvek nije moguće zameniti gomilom brojeva, makar ih bilo 175 milijardi.

Da li je parna mašina obesmislila ljudski rad? Nije, baš kao što ni montažna traka nije eliminsala radnika u automobilskoj industriji. Možda je prestala potreba za nekvalifikovanom radnom snagom, ali su se zato pojavila kreativnija radna mesta: umesto spajanjem delova, ljudi se danas mnogo više bave dizajnom, konstrukcijom, optimizacijom, ekološkim aspektima i istraživanjem. I pored sve automatizacije, prosečni radnik u automobilskoj industriji danas zarađuje više nego pre par decenija. I od kompjutera se nekad očekivalo da u potpunosti zamene ljude koji su računali “peške” ili se bavili tabelama iscrtanim na ogromnim papirima. Ti ljudi nisu nestali, prekvalifikovali su se u stručnjake za Excel i programiranje. Rađaju se nova, bolje plaćena zanimanja, neka stara se gase, a gubitnici će biti jedino oni koji tu promenu odbijaju da prihvate. 

Kako rade neuronske mreže?

Zamislite da treba da napišete kompjuterski program koji će imati naizgled jednostavan zadatak - da na osnovu fotografije određene osobe prepozna da li je na njoj muška ili ženska osoba. 

U programiranju je često korisno da, pre pisanja bilo kakvog koda, prvo razmislimo na koji način bi običan čovek izvršio zadatak koji bismo zadali računaru. Za čoveka je ovo rutinska stvar - mi smo se, jednostavno, tokom života postepeno naučili da razlikujemo muška i ženska lica. Zašto ne bismo pokušali da, kroz program koji pišemo, omogućimo računaru da uči slično nama? To bi značilo da bismo programu prvo prosledili veliki broj portreta na osnovu kojih bi kompjuter postepeno naučio da raspoznaje razlike između muških i ženskih lica. Jednom “istreniran”, kompjuter bi kasnije mogao da klasifikuje portrete prema polu koristeći ono što je naučio.

ChatGPT ne razume šah

Za ovako nešto potrebne su nam neuronske mreže. Modelovane po ugledu na ljudski mozak, neuronske mreže sastoje se od virtuelnih “neurona” koji su međusobno gusto povezani. Većina današnjih neuronskih mreža organizovana je u slojeve koji se sekvencijalno nižu. Prvi sloj mreže prihvata ulazne podatke, poslednji sloj generiše izlaz, a slojevi koji se nalaze između ostaju skriveni. Protok podataka kroz mrežu obično je jednosmeran, od ulaznog ka izlaznom sloju, ali se danas viđaju i mreže u kojima se podaci kreću na složenije načine. Svaka veza između dva neurona ima određenu konfigurabilnu “težinu” koja definiše u kojoj meri jedan neuron utiče na drugi. 

Bitno je napomenuti, da se na samom početku podaci moraju obraditi tako da ih neuronska mreža razume. Bilo da je u pitanju slika, zvuk ili tekst, neuronska mreža, kao i svaki kompjuterski program, ne razume ništa osim brojeva. Prilikom kretanja kroz mrežu podaci bivaju transformisani i svojim prolaskom kroz mrežu aktiviraju određene neurone koji dalje aktiviraju druge grupe neurona, sve dok mreža ne izbaci konačan rezultat (u našem slučaju to može da bude 0 ako je u pitanju portret osobe muškog pola, ili 1 ako je u pitanju portret ženske osobe). 

ChatGPT u najboljem izdanju

Pre početka rada, neuronske mreže su “tabula rasa”, nalik na tek rođeno dete, i svaki njihov konfigurabilni parametar podešen je na neki slučajan broj. Neuronska mreža uči tako što joj se serviraju pitanja za koja znamo tačno rešenje. U početku, neuronska mreža daje praktično nasumične odgovore. Međutim, poređenjem svojih nasumičnih odgvora sa tačnim odgovorima, uz obilno korišćenje matematike, neuronska mreža ume da popravi veze između svojih neurona, da samu sebe rekonfiguriše i tako se bolje pripremi za narednu fotografiju. Ovaj proces naziva se treniranje neuronske mreže i obavlja se u epohama. U svakoj epohi neuronska mreža “vežba” na novom setu fotografija i tačnih odgovora, postepeno popravljajući svoja predviđanja, sve dok na kraju ne ostvari zavidnu preciznost.

ChatGPT, iako značajno složeniji od prethodno opisane neuronske mreže, zapravo koristi isti princip. Kao i sve što se zasniva na neuronskim mrežama, ChatGPT-u su potrebni podaci na osnovu kojih će naučiti da obavlja sve što se od njega traži. Za ovu svrhu kompanija OpenAI je odlučila da iskoristi praktično sve što je ikada napisano na internetu (45 terabajta teksta sa oko 500 milijardi reči). Da bi se iz ovolike količine podataka izvukao smisao, ChatGPT je konstruisan kao skup neuronskih mreža koje tesno sarađuju. Upravo zato je ChatGPT u mogućnosti da radi razne stvari, od prevoda teksta na preko 100 različitih jezika do parafraziranja i proširivanja teksta koji dobije od strane korisnika. Ovakav jedan monstrum od programa zahteva ogroman broj neurona i još veći broj veza između njih. Samim tim, ChatGPT ima ogroman broj parametara koji kontrolišu njegov rad. 

Čitav proces učenja odvija se na robusnom hardveru, super-računaru sastavljenom od više stotina procesora s praktično neograničenom količinom memorije. Troškovi ovako angažovanih resursa veći su od tri miliona dolara mesečno. Ni proces učenja nije ništa jeftiniji: procenjuje se da jedan višemesečni trening ChatGPT-a košta preko deset miliona dolara. Za neuronsku mrežu koja obavlja naš prost zadatak raspoznavanja polova potrebno je malo više od 100 000 parametara dok je za aktuelnu verziju ChatGPT-a taj broj oko 175 milijardi što je, složićete se, teško zamisliva cifra.

(Luka Marković)

Kratka istorija ChatGPT-a i mašinskog učenja

Počeci mašinskog učenja sežu sve do ranih pedesetih godina prošlog veka, kada su naučnici po prvi put pokušavali da ljudsko razmišljanje i sposobnost prepoznavanja obrazaca pretoče u kompjuterske algoritme. Kao rezultat takvih pokušaja nastaju prve neuronske mreže koje vrlo brzo bivaju napuštene zbog nedovoljne razvijenosti tadašnjih računara kao i male količine podataka potrebnih za treniranje neuronskih mreža.

Umesto toga, naučnici se okreću jednostavnijim modelima koji se u velikoj meri baziraju isključivo na statistici. Takvo mašinsko učenje statističari su koristili još u prošlom veku kako bi na osnovu nekih podataka iz prošlosti, predvideli šta će se dešavati u budućnosti koristeći isključivo matematiku, ponekad čak i ručno izvodeći svoja izračunavnja.

Tek sa pojavom moćnih računara i razvojem interneta, naučnici su opet počeli da se bave neuronskim mrežama. Oblast mašinskog učenja koja izučava neuronske mreže i razvija modele bazirane na njima naziva se duboko učenje (eng. deep learning). Naziv u sebi odražava činjenicu da su neuronske mreže slojevite i da čak ni programeri koji su ih modelirali nisu sasvim sigurni šta se u unutrašnjim slojevima dešava.

Eksploziju veštačke intigencije u današnje vreme ispratili su svi giganti IT industrije poput Facebook-a sa svojim softverom za prepoznavanje lica, Google-a sa svojim Bardom koji bi trebalo da predstavlja pandan ChatGPT-u i Microsoft-a sa “HoloLensom”, naočarama za virtuelnu realnost. Takođe, porast popularnosti dubokog učenja i veštačke inteligencije doveo je i do rađanja mnogih novih kompanija.

Kompaniju OpenAI, kao neprofitnu organizaciju, osnovala je 2015. godina grupa tehnoloških lidera među kojima su bili Elon Mask, Sem Altman, Greg Brokman i drugi. U periodu od 2015. do 2018. godine OpenAI sarađuje s vodećim IT firmama kao i s prestižnim akademskim institucijama dajući aktivan doprinos svetskom istraživanju dubokog učenja. I pored toga, Elon Mask napušta kompaniju 2018. godine smatrajući da OpenAI nije ispunio očekivanja. Naredne godine OpenAI postaje profitna kompanija.

Sredinom 2018. godine OpenAI objavljuje GPT, svoj prvi veliki jezički model. GPT je imao značajan uticaj na razvoj različitih aplikacija koje se oslanjaju na prirodni jezik, uključujući prevođenje, odgovaranje na pitanja i automatizovano pisanje. U februaru 2019. godine, OpenAI objavljuje novu verziju svog jezičkog modela, GPT-2,  koji je bio znatno veći i sposobniji od prethodne verzije. GPT-2 je postao poznat zbog impresivnog kvaliteta generisanog teksta, što je kod mnogih izazvalo zabrinutost da bi takva tehnologija mogla biti zloupotrebljena za kreiranje lažnih vesti i drugih oblika dezinformacija. Možda zbog toga OpenAI nikad nije otkrio sve detalje GPT-2 modela. Već naredne godine, nastavljajući sa velikim dostignućima, OpenAI najavljuje novi GPT-3 model i ulazi u partnerstvo sa Microsoft-om. Ovo je Majkrosoftu dalo mogućnost da, kao najveći investitor u OpenAI, može da koristi njegove modele za svoje potrebe. Godine 2021, OpenAI izbacuje i Dall-E, model koji generiše slike na osnovu opisa koji zadaje korisnik. 

U naredne dve godine rad OpenAI-a na veštačkoj inteligenciji kulminira: u novembru 2022. godine kompanija izbacuje ChatGPT, program optimizovan za vođenje dijaloga zasnovan na jezičkom modelu GPT-3.5 kao i Dall-E2, najnaprednijeg “robota slikara” do sad (neke od njegovih ilustracija naći ćete u ovom tekstu). I tu nije kraj: u probni rad već je puštena nova verzija jezičkog modela, GPT-4, definitivno najveća i najsnažnija do sada, sa više od hiljadu milijardi konfigurabilnih parametara. 

Vrednost kompanije na berzi danas se procenjuje na čitavih 20 milijardi dolara, pri čemu samo Majkrosoftova investicija iznosi milijardu dolara. Godišnji prihod kompanije tokom 2023. godine trebalo bi da dostigne 200 miliona dolara sa tendencijom da on tokom naredne godine bude upetostručen. Odgovor konkurencije još uvek se čeka.

(Luka Marković)

Vreme #1684