Wizja robota, który w ułamku sekundy modyfikuje swój kod źródłowy, by zyskać nowe umiejętności lub obejść nałożone na niego ograniczenia, to klasyczny motyw kina science-fiction. W rzeczywistości jednak sprawa jest znacznie bardziej skomplikowana. Choć dzisiejsze maszyny potrafią się uczyć i adaptować do nowych warunków, klasyczne „przeprogramowanie się” przez robota pozostaje w sferze teorii i eksperymentów laboratoryjnych. Wynika to z fundamentalnych zasad architektury komputerowej, kwestii bezpieczeństwa oraz samej natury kodu, który napędza współczesną technologię.

Granica między uczeniem się a zmianą kodu

Zanim przejdziemy do szczegółów, warto rozróżnić dwie rzeczy: uczenie maszynowe (Machine Learning) oraz modyfikację kodu źródłowego. Współczesne roboty, szczególnie te oparte na sieciach neuronowych, świetnie radzą sobie z tym pierwszym. Potrafią optymalizować swoje ruchy, rozpoznawać przedmioty czy doskonalić sposób komunikacji. Robią to jednak w ramach ustalonych wcześniej algorytmów.

Przeprogramowanie się oznaczałoby, że robot musiałby samodzielnie zmienić instrukcje, które mówią mu, jak ma się uczyć. To tak, jakbyśmy potrafili zmienić strukturę naszych neuronów w taki sposób, by zamiast tlenem, zacząć oddychać azotem. Dla robota kod jest fundamentem jego istnienia – zmiana „w locie” kluczowych parametrów systemu operacyjnego najczęściej prowadziłaby do krytycznego błędu i całkowitego unieruchomienia maszyny.

Bariery techniczne i ryzyko „uceglenia”

Jednym z głównych powodów, dla których roboty nie zmieniają swojego kodu, jest ryzyko wystąpienia błędów logicznych. Programowanie to proces niezwykle precyzyjny. Jedna brakująca kropka lub średnik w niewłaściwym miejscu może sprawić, że program przestanie działać. Gdyby robot zaczął samodzielnie edytować swoje pliki binarne, szansa na to, że stworzy coś lepszego, jest bliska zeru w porównaniu do ryzyka, że po prostu się „zawiesi”.

W informatyce istnieje pojęcie kodu samomodyfikującego się (self-modifying code), ale jest ono stosowane niezwykle rzadko i głównie w bardzo specyficznych, niskopoziomowych zadaniach. Dla robota, który operuje w świecie fizycznym, błąd w kodzie to nie tylko czarny ekran monitora. To ryzyko, że ramię robota uderzy w ścianę z pełną siłą lub maszyna po prostu przestanie reagować na komendy „stop”.

Bezpieczeństwo i kontrola człowieka

Z punktu widzenia inżynierii i etyki, brak możliwości samodzielnego przeprogramowania się przez roboty jest funkcją, a nie błędem. Projektujemy maszyny tak, aby były przewidywalne. Gdyby robot sprzątający uznał, że od dzisiaj jego priorytetem nie jest odkurzanie, lecz testowanie wytrzymałości wazonów na upadki, przestałby być użytecznym narzędziem.

W przemyśle stosuje się tzw. „warstwy abstrakcji” i blokady zapisu w pamięci trwałej. Oznacza to, że procesor robota może wykonywać instrukcje, ale nie ma uprawnień do nadpisywania plików systemowych, które te instrukcje zawierają. To mechanizm obronny, który chroni maszynę przed wirusami, błędami, a także przed niekontrolowaną ewolucją zachowań.

Czy sztuczna inteligencja to zmieni?

Obecnie obserwujemy rozwój systemów AI, które potrafią pisać kod (np. GitHub Copilot czy modele GPT). Teoretycznie robot wyposażony w taki model mógłby napisać nową funkcję, skompilować ją i uruchomić. Jednak nawet w takim scenariuszu odbywa się to w kontrolowanym środowisku typu „piaskownica” (sandbox). Robot może wygenerować kod, ale to zewnętrzny system decyduje, czy ten kod jest bezpieczny i czy można go wdrożyć.

Ciekawostką jest fakt, że istnieją badania nad tzw. robotyką ewolucyjną. Naukowcy tworzą symulacje, w których algorytmy „mutują” kod robotów, a następnie sprawdzają, które wersje radzą sobie najlepiej. Najlepsze fragmenty kodu są kopiowane do kolejnych generacji. Jest to jednak proces odbywający się na tysiącach komputerów, a nie wewnątrz pojedynczego robota działającego w Twoim domu.

Dlaczego to wciąż pieśń przyszłości?

Aby robot mógł się bezpiecznie przeprogramować, musiałby posiadać coś na kształt „samoświadomości technicznej” – musiałby rozumieć nie tylko to, co robi, ale też jak jego własny kod wpływa na fizyczne podzespoły. Musiałby umieć przewidzieć skutki zmiany jednej linijki tekstu na napięcie w silnikach czy odczyty z czujników.

Na ten moment roboty pozostają więc wiernymi wykonawcami woli programistów. Ich „inteligencja” polega na elastyczności w ramach wyznaczonych granic, a nie na zdolności do zmiany samych fundamentów swojego działania. I choć dla fanów technologii może to brzmieć jak ograniczenie, dla bezpieczeństwa nas wszystkich jest to obecnie najlepsze rozwiązanie.