Šta je Markovljev lanac?

Markovljev lanac je matematički model koji opisuje niz događaja ili stanja, pri čemu sledeće stanje zavisi isključivo od trenutnog stanja, a ne od celokupne istorije prethodnih stanja. Ovo svojstvo se naziva Markovljevo svojstvo ili "svojstvo bez pamćenja". Na primer, ako pratimo vremenske uslove, temperatura sutra zavisi samo od temperature danas, a ne od temperature od pre nedelju dana.

Markovljevi lanci se predstavljaju pomoću skupa stanja i verovatnoća prelaska između njih, koje se zapisuju u matricu prelaza. Svaki element matrice označava verovatnoću prelaska sa jednog stanja na drugo. Ova struktura omogućava modeliranje i predviđanje budućih stanja sistema na osnovu njegovog trenutnog stanja.

Kako Markovljevi lanci pomažu u predviđanju sledeće reči?

U oblasti veštačke inteligencije, posebno u obradi prirodnog jezika, Markovljevi lanci su bili među prvim alatima za predviđanje sledeće reči u tekstu. Pristup je sledeći: na osnovu trenutne reči (ili niza reči) izračunavaju se verovatnoće za sve moguće sledeće reči, nakon čega se bira ona sa najvećom verovatnoćom.

Ovaj metod je jednostavan i može generisati tekst koji statistički podseća na originalni. Međutim, ima značajna ograničenja jer uzima u obzir samo ograničen kontekst — obično samo jednu ili nekoliko prethodnih reči. Zbog toga često proizvodi nelogične, gramatički netačne ili semantički nepovezane rečenice.

Put od Markovljevih lanaca do današnjih AI modela

Savremeni AI sistemi za generisanje teksta i obradu jezika koriste mnogo sofisticiranije arhitekture, kao što su rekurentne neuronske mreže (RNN), LSTM mreže i transformeri (na primer, GPT modeli). Ovi modeli mogu da obrade daleko duže kontekste i razumeju kompleksne veze između reči, rečenica i odlomaka.

Ipak, koreni ovih modernih sistema leže upravo u osnovnoj ideji Markovljevih lanaca — predviđanju sledećeg elementa u nizu na osnovu prethodnih. Razlika je u tome što savremeni modeli koriste duboko učenje i pažnju (attention mehanizme) kako bi razumeli širi kontekst i semantičke odnose, dok Markovljevi lanci rade sa mnogo ograničenijim, lokalnim informacijama.

Ako vas ova tema zanma obavezno OVDE pročitajte tekst Šta u emergentna (sponatana) svojstva, u kojem je objašnjeno da su današnji AI daleko više od jednostavnog pogađanja naredne reči.