Pamiętam tę noc. Monitor świecił mi prosto w twarz, a ja wpatrywałem się w dziesiątki linijek kodu C++, które uparcie nie chciały się skompilować. Kolejny model sieci neuronowej, kolejna próba wyciśnięcia jeszcze lepszych wyników. Tylko po co? – pytałem sam siebie. Czułem się jak trybik w ogromnej maszynie, która niby ma zmieniać świat, ale tak naprawdę służy tylko do generowania kolejnych słupków w korporacyjnym raporcie. Wypalenie zawodowe. Diagnoza, która brzmiała jak wyrok.

Przez kilka lat pracowałem nad systemami sztucznej inteligencji. Modelowanie, uczenie maszynowe, optymalizacja algorytmów – wszystko to brzmiało ekscytująco na początku. Ale po czasie poczułem, że zatracam kontakt z tym, co w programowaniu lubię najbardziej – z kreatywnością, z radością tworzenia czegoś namacalnego. Wszystko stało się abstrakcyjne, odległe, ukryte za warstwami bibliotek i frameworków. Zaczęło brakować mi tej pierwotnej satysfakcji, kiedy widziałem, jak mój kod ożywia się na ekranie.

Powrót do Źródeł: Logo i Żółw z Commodore 64

W tamtym okresie kompletnego zniechęcenia, zupełnym przypadkiem natknąłem się na stary komputer Commodore 64, którego trzymałem na strychu. Odkurzyłem go, podłączyłem i… magia powróciła. Uruchomiłem BASIC, a potem przypomniałem sobie o Logo. Pamiętam, jak w podstawówce, na lekcjach informatyki, pani Krystyna uczyła nas rysować kwadraty i trójkąty za pomocą żółwia. To były czasy! Proste komendy, intuicyjne nazwy, a efekt – natychmiastowy.

Logo, język stworzony w latach 60. przez Seymoura Paperta, miał na celu uczynienie programowania dostępnym dla dzieci. Jego głównym elementem jest żółw, który poruszając się po ekranie, rysuje linie. Proste polecenia typu FD 100 (forward 100 – idź do przodu o 100 pikseli) czy RT 90 (right turn 90 – skręć w prawo o 90 stopni) pozwalały na tworzenie złożonych figur geometrycznych.

Pamiętam, ile frajdy sprawiało mi rysowanie coraz bardziej skomplikowanych wzorów. Walka z idealnym kwadratem, ustawianie kątów, kombinowanie z pętlami – to wszystko było jak zabawa klockami. Proste, ale dające nieskończone możliwości. Porównując to do dzisiejszej pracy, gdzie kod jest skomplikowany, a efekt często trudny do wizualizacji, Logo wydawało się oazą prostoty i przejrzystości.

Zacząłem eksperymentować. Ściągnąłem darmową implementację Logo na współczesny system operacyjny. Okazało się, że istnieje wiele wersji, takich jak MSWLogo czy FMSLogo, które oferują dodatkowe funkcje i biblioteki. I wtedy wpadłem na pomysł – a co, gdyby spróbować wykorzystać Logo do wizualizacji danych z moich modeli AI?

Logo Kontra Sztuczna Inteligencja: Niespodziewane Połączenie

Początkowo wydawało się to absurdalne. Logo, język dla dzieci, miałby pomóc mi w zrozumieniu skomplikowanych algorytmów uczenia maszynowego? Ale im dłużej o tym myślałem, tym bardziej dostrzegałem potencjał. Współczesne narzędzia AI są potężne, ale często działają jak czarne skrzynki. Dostarczasz dane, one wypluwają wynik, ale nikt nie wie do końca, jak to się stało.

Zacząłem od prostych rzeczy. Wygenerowałem dane z prostego modelu regresji liniowej i spróbowałem narysować wykres punktów w Logo. Okazało się, że to zaskakująco proste. Stworzyłem procedurę, która pobierała współrzędne punktów i rysowała je na ekranie za pomocą żółwia. Potem dodałem funkcję rysowania linii trendu. Nagle, zamiast widzieć tylko liczby w tabeli, zobaczyłem wizualizację, która od razu pokazywała mi, jak działa model. To było jak objawienie! Janek, mój kolega z pracy, który również zmagał się z frustracją związaną z pracą nad AI, był pod wrażeniem. Powiedział, że to genialnie proste.

Następnie spróbowałem czegoś bardziej skomplikowanego – wizualizacji drzewa decyzyjnego. Algorytmy tworzenia drzew decyzyjnych mogą być złożone, ale zasada działania jest stosunkowo prosta: na każdym węźle dokonuje się podział danych na podstawie jakiegoś kryterium. Stworzyłem procedurę w Logo, która rekurencyjnie rysowała węzły drzewa i linie łączące je. Każdy węzeł reprezentował podział danych, a kolor i grubość linii odpowiadały ważności danego kryterium.

Efekt był zaskakujący. Mogłem na bieżąco obserwować, jak drzewo się rozrasta, i analizować, które cechy mają największy wpływ na decyzję. To dało mi zupełnie nowe spojrzenie na modele, które wcześniej traktowałem jak magiczne czarne skrzynki. Zrozumiałem, że Logo, mimo swojej prostoty, może być potężnym narzędziem do wizualizacji i interpretacji danych.

Spróbowałem nawet zintegrować Logo z danymi pobieranymi z chmury obliczeniowej. Napisałem skrypt w Pythonie, który pobierał dane z serwisu pogodowego i przekazywał je do Logo. Potem stworzyłem program w Logo, który rysował wykresy temperatury, opadów i siły wiatru. Dzieci na warsztatach programowania, które prowadziłem, były zachwycone! Widziały, jak żółw rysuje wykresy na podstawie danych o pogodzie na żywo. To był fantastyczny sposób na pokazanie im, jak działa AI i jak można ją wykorzystać w praktyce.

Prostota Przyszłości: Rola Logo w Edukacji i Popularyzacji AI

Moje doświadczenie z Logo pokazało mi, że kluczem do zrozumienia AI nie jest wcale komplikacja algorytmów, ale uproszczenie interfejsów. Współczesne narzędzia AI są potężne, ale często niedostępne dla nietechnicznych użytkowników. Brakuje im intuicyjności, przejrzystości i możliwości eksperymentowania. A przecież AI powinna być dostępna dla każdego, niezależnie od jego umiejętności programistycznych.

Wierzę, że Logo, ze swoją prostą składnią i wizualnym podejściem, może odegrać ważną rolę w edukacji i popularyzacji AI. Może być wykorzystywane do tworzenia interaktywnych demonstracji, które pokazują, jak działają algorytmy uczenia maszynowego. Może być używane do wizualizacji danych i tworzenia bardziej przyjaznych interfejsów dla użytkowników nietechnicznych. Może być nawet używane do eksperymentowania z prostymi algorytmami uczenia maszynowego, takimi jak klasyfikacja i regresja. Pomyślcie o możliwości budowania własnych, prostych modeli AI za pomocą języka, który jest łatwy do nauczenia się i zrozumienia.

W branży obserwujemy trend odchodzenia od języków programowania niskiego poziomu na rzecz języków wysokiego poziomu i narzędzi wizualnych. Coraz popularniejsze stają się platformy no-code i low-code, które pozwalają na tworzenie aplikacji bez pisania kodu. To pokazuje, że istnieje zapotrzebowanie na prostsze i bardziej intuicyjne narzędzia. Logo, choć powstało wiele lat temu, idealnie wpisuje się w ten trend.

Czy naprawdę potrzebujemy tak skomplikowanych narzędzi do uczenia maszynowego? Czy prostota nie jest kluczem do zrozumienia? Myślę, że tak. Uczenie maszynowe w Logo jest jak zabawa klockami – eksperymentowanie i odkrywanie. Można budować proste modele, wizualizować dane i uczyć się podstawowych zasad działania AI. To wszystko w sposób intuicyjny i przystępny dla każdego.

Odkurzenie starego Logo nie tylko przywróciło mi radość z programowania, ale także zmieniło moje podejście do sztucznej inteligencji. Zrozumiałem, że nie chodzi o to, aby tworzyć coraz bardziej skomplikowane algorytmy, ale o to, aby uczynić AI bardziej zrozumiałą i dostępną dla każdego. Prostota, intuicyjność i możliwość eksperymentowania – to są klucze do popularyzacji tej technologii. Spróbujcie sami. Odkurzcie stare Logo i zobaczcie, co możecie z nim zrobić. Może odkryjecie, że w prostocie tkwi siła. A może po prostu miło spędzicie czas, wracając do wspomnień z dzieciństwa. Tak czy inaczej, warto spróbować.