Vsako leto so dogodki na področju umetne inteligence vse bolj popolni - tehnologija prepoznavanja obrazov, inteligentni glasovni pomočniki in celo umetnost, ustvarjena z algoritmi, postajajo del našega življenja. Toda ali bo AI zmožen prevzeti zadnjo mejo človeških zmožnosti in se naučiti izkusiti čustva? Skupaj s platformo Teorija in praksa vas vabimo, da spoznate prihodnost človeka in stroja.
Sveto proti znanju
Po navadi gledano umetni inteligenci nikoli ne bo mogoče pristopiti k človeški čustvenosti zaradi naše posebne duševne organizacije, ki je ni mogoče presaditi v stroj. Nasprotno pa izziv pri ustvarjanju čustvenega AI izvira iz dejstva, da ljudje niso vse tako dobri v empatiji. Sploh nismo kot idealni čustveni stroji, ki zlahka razvozlajo občutke drugih. Našo empatijo resno omejujejo edinstvene izkušnje, naučeni stereotipi in posamezne psiho-čustvene reakcije. Tako Evropejec iz srednjega razreda verjetno ne bo razumel, kakšna čustva izraža vodja afriškega plemena in obratno.
Po eni strani verjamemo, da je čustvenost sveto darilo, izključni privilegij ljudi. Po drugi strani o tem vemo premalo, pravi Sergej Markov, specialist AI in strojnega učenja ter ustanovitelj portala 22century.ru. Po njegovem mnenju bo opustitev dojemanja čustvenosti kot nečesa svetega omogočila iskanje novih metod za preučevanje empatije. S pomočjo obratnega inženiringa (raziskovanje končne naprave ali programa, da bi razumeli, kako deluje, in odkrivanje neočitnih možnosti), raziskovanje nevronskih mrež in strojno učenje, se lahko naučite nekaj bistvenega novega o človeški čustvenosti. "Strojno učenje omogoča, da v številnih primerih verjamejo v harmonijo z algebro - zanesljivejše znanje, ki temelji na statistiki velikih podatkov, nadomešča ugibanja in hipoteze," je prepričan Markov.
Vzpostavite komunikacijo
Promocijski video:
Avtomobilov se morda ne bi radi naučili samo iz radovednosti, a naraščajoče število avtomatiziranih sistemov - od glasovnih pomočnikov do samovozečih avtomobilov - naredi čustveni AI nujno. Glavni izziv, s katerim se soočajo strokovnjaki za strojno učenje, je poenostaviti delo z različnimi vmesniki tako na vhodni ravni kot v procesu iznosa informacij. Pogostost komunikacije z računalniki očitno raste, vendar same storitve in sistemi še ne razumejo, zakaj tresemo telefon: od jeze ali od smeha.
Čustvena inteligenca je že povprašena v številnih poslovnih projektih. Od oglaševanja, ki s prilagajanjem čustvenemu stanju potencialne stranke poveča prodajo, do tehnologij za prepoznavanje, ki bodo z odkrivanjem najbolj nervozne osebe v množici pomagale ujeti kriminalca.
Raziskovalci se bodo morali ukvarjati s čustveno inteligenco in varnostnimi pomisleki. „Odločitve računalnikov ne bi smele biti psihopatične. Če stroj deluje v svetu, v katerem ljudje živijo, mora biti sposoben upoštevati "človeške okoliščine", torej biti sposoben empatije. Tipičen primer: robotski diagnostik, ki starejšo osebo napoti na zapleteno operacijo, mora upoštevati tveganja, povezana s stresom. Brezpilotno vozilo, popolnoma brez empatije, lahko v določenem kontekstu tudi stori težave, «pravi filozof Kirill Martynov.
Alarmisti, kot je filozof in antropocenski specialist Nick Bostrom, ugotavlja Martynov, trdijo, da je težava "izgube občutljivosti" v superinteligence, ki močno izstopa na ozadju človeške ravni, povsem resnična. Te težave že poskušajo preprečiti s pomočjo zakonskih omejitev. S tem pristopom bodo ustvarjalci AI zakonsko dolžni podariti razvoj z elementi čustvene inteligence, ki so potrebni za empatijo.
Naučite čustva
Netrivična naloga ustvarjanja čustvenega AI je lažja s pojavom novih orodij, kot je strojno učenje. Sergej Markov opisuje ta postopek na naslednji način: "Lahko posnamete nekaj sto tisoč zvočnih posnetkov človeških izgovorov in zahtevate od skupine ljudi, ki označuje, da se ujemajo z nizom označevalcev 'čustvene abecede" z vsako od teh stavkov. Nato je 80% stavkov naključno izbranih - na tem vzorcu je nevronska mreža usposobljena za ugibanje čustvenih označevalcev. Preostalih 20% je mogoče uporabiti za zagotovitev, da umetna inteligenca deluje pravilno. " V drugem modelu učenja, ki ga opisuje Markov, nevronska mreža pridobi več neodvisnosti. V njem AI sam razvrsti stavke po podobnem čustvenem barvanju, hitrosti govora in intonaciji, kasneje pa se nauči sintetizirati svoje izjave na podlagi prejetih kategorij. Kakorkoli že,Veliki podatki postajajo glavni vir za usposabljanje umetne inteligence.
Evolucijska dirka
"Dejstvo, da svoja čustva doživljamo kot" resnična ", je le posledica dejstva, da je naš kognitivni sistem, ki je nastal med evolucijo, tako uglašen. Posamezniki, ki so bili sposobni izkusiti čustva in nadzorovati svoje vedenje, so dobili evolucijsko dirko. Računalniki se verjetno ne bodo mogli približati modeliranju resničnega razvoja primatov - v tem smislu njihova čustva ne bodo "resnična", "je prepričan Martynov.
Martynov pravi, da je ključno vprašanje: ali je mogoče modelirati subjektivne izkušnje čustev, kot bi Aristotel imenoval dušo, Descartes pa cogito? Znanost še vedno ne daje neposrednega odgovora na to vprašanje in filozofi zbirajo konference o naravi qualia (nerazrešljivi elementi subjektivne izkušnje). Čeprav obstajajo optimisti, kot je filozof in kognitivni znanstvenik Daniel Dennett, ki trdijo, da je na koncu subjektivna izkušnja sposobnost povedati sebi in drugim, kako ste se počutili. Seveda bomo v bližnji prihodnosti prejeli prepričljiva verbalna poročila o čustvih iz strojev, meni Martynov.
Toda z veliko verjetnostjo, je prepričan Sergej Markov, bo naša skupna prihodnost s čustveno umetno inteligenco v obliki, ki si ga danes ni mogoče predstavljati s stereotipnim nasprotovanjem ljudi in strojev: narisati celo pogojno črto, ki loči človeka in izdelek njegovih tehnologij. Čustvena inteligenca ima v tem scenariju veliko vlogo."