Greg Corrado, glavni programer projekta Google Brain (ki ustvarja strojno učenje in sisteme umetne inteligence ter njihovo vključevanje v Googlove storitve), je za RIA Novosti povedal, kaj je umetna inteligenca, zakaj nam vstaja samopopolnjevalnih strojev ne grozi, in delil svoja razmišljanja o tem, kako človeštvo se bo prilagodilo življenju v dobi "inteligentnih strojev".
Corrado in njegovi sodelavci so v zadnjih letih razvili nove sisteme strojnega prevajanja, učili iskalnik slik Google Images prepoznavati mačke, pse in druge predmete ter ustvarili nevronsko mrežo, ki izboljšuje ločljivost fotografij. Trenutno delajo na glasovnem asistentu za telefone Android.
Greg, sodeč po vaših publikacijah, se je vaša znanstvena kariera začela v nevrofiziologiji, ne v razvoju umetne inteligence. Kako se je zgodilo, da so AI sistemi postali pomembni za vas osebno in za Google na splošno?
- Na začetku so me zanimale povsem drugačne stvari - sprva sem študiral fiziko, nato pa sem prešel na področje možganskih ved. Potem se mi je zdelo, da so možgani najzanimivejši fizični sistem in želel sem razumeti, kako je razvoj naših možganov privedel do pojava inteligentnih in samozavednih bitij.
Ko sem nekaj časa delal na ta način, sem ugotovil, da mi ni nič manj zanimivo preučevati vseh oblik inteligence, ne le v njenih bioloških, ampak tudi v umetnih manifestacijah. Poleg tega se mi je takrat zdelo, da bomo na področju umetne inteligence lahko napredovali veliko hitreje kot pri preučevanju človeških možganov.
Pri Googlu je situacija drugačna - podjetje se dejansko ukvarja z umetno inteligenco od svojega nastanka. Že sama izvedba iskalnika, kot sta si ga zamislila ustanovitelja podjetja, Sergej Brin in Larry Page, zahteva vsaj nekaj oblike umetne inteligence.
Za nas je glavna naloga ne ustvariti AI kot neke vrste izdelka, ki bi ga lahko spakirali v škatlo in prodali, temveč uporabljati takšne sisteme za organizacijo in obdelavo informacij. Količina informacij nenehno raste in čim več podatkov prejmemo, slabše jih vidimo in izgubimo predstavo o tem, kaj je pomembno in kaj ne.
Zelo matematična ideja, ki opisuje globoke nevronske mreže in nelinearne metode učenja, se je pojavila pred več kot desetimi leti, vendar so postala priljubljena šele v zadnjih dveh ali treh letih. Kaj je razlog za to?
Promocijski video:
- Lahko rečem več - sami principi organiziranja teh mrež so se pojavili še prej, v 60. letih prejšnjega stoletja, dokončno pa so bili v matematični obliki formalizirani v osemdesetih in devetdesetih letih prejšnjega stoletja. Od takrat se dejansko niso spremenili. Edini razlog, da se njihova renesansa dogaja prav zdaj, je, ker so računalniki v zadnjih letih opazno hitrejši in imamo priložnost poceni povečati svojo moč.
V devetdesetih in začetku 2000-ih tega nismo razumeli, zato so nevronske mreže takrat veljale za zanimivo, a neuporabno igračo. Toda v resnici preprosto niso imeli dovolj računalniških virov, da bi lahko naredili nekaj koristnega. Ko so bile količine podatkov in računski viri majhne, so jih preprosti matematični pristopi uporabljali učinkoviteje kot nevronske mreže.
Ali smo najprej spoznali, da so globoke mreže in strojno učenje lahko koristni? približno leta 2010 ali 2011, in trajalo je približno pet let, da smo to idejo preizkusili in dokazali, da je. Zdaj vsak človek v panogi razume, da je temu tako, in si prizadeva v tej smeri.
Naša civilizacija vsako leto proizvede vse več podatkov, katerih obdelava bo kmalu nemogoča brez uporabe umetne inteligence. Ali se bo človeštvo lahko razvijalo, kot verjamejo nasprotniki AI, brez uporabe takšnih sistemov?
- Ne verjamem, da je umetna inteligenca ali strojno učenje lahko kaj dobrega ali slabega - gre le za skupek novih tehnologij, katerih način uporabe bo odvisen samo od nas samih. Kot družba se moramo odločiti, kaj in kako se bodo uporabljali - na primer, lahko jih iz etičnih ali političnih razlogov popolnoma opustimo.
Osebno menim, da bi bila taka rešitev izjemno neučinkovita in podobna tisti, če bi prepovedali avtomatske šivalne stroje in prisilili vse tovarne, da šivajo oblačila na roko. Namesto tega moramo razumeti, kje bo njihova uporaba prinesla resnične koristi in se uskladila z našimi vrednotami.
In zdi se mi, da obstaja nešteto področij, kjer bo uporaba AI in strojnega učenja družbi prinesla ogromne koristi, o katerih si še vedno ne moremo predstavljati.
Google danes uporablja nevronske mreže pri delu Google Translate, Googlovega iskanja slik in mnogih drugih izdelkov. Kje bo glavni preboj njihove uporabe v bližnji prihodnosti?
- Ko ljudje govorijo o razvoju umetne inteligence, si pogosto predstavljajo nekaj zelo impresivnega, česar v resnici ni. Morate razumeti, da preprosto poskušamo narediti stroje manj neumne, kot so danes, in jih spodbuditi k interakciji s človekom na najbolj naraven način.
Poleg tega nam umetna inteligenca omogoča, da popravimo napake strojev in se iz teh napak naučimo. Med človekom in strojem obstaja nekakšen dialog.
Upam, da bomo v naslednjih desetih letih imeli sistem, po možnosti delujoč na telefonih in drugih mobilnih napravah, ki bo dinamično komuniciral z lastnikom in upošteval njegove osebnostne značilnosti in nekatere posebne želje.
Na primer, prosite takega pomočnika, da vam pomaga doseči točko na zemljevidu. Ko vam bo ponudil pot, ga lahko prosite, da ga položi bližje parku ali izpolni druge želje, sistem pa vas bo razumel in izpolnil vaše želje. Želimo, da bi komunikacija s takšnimi sistemi potekala čim bolj naravno.
V zadnjih letih so se znanstveniki vse pogosteje pogovarjali o ustvarjanju samopopolnjujočih sistemov umetne inteligence, za katere mnogi resni znanstveniki, na primer Stephen Hawking, menijo, da so zelo nevarni za ljudi. Je res?
- Pravzaprav samo še izboljšana umetna inteligenca še ni bila ustvarjena. S tehničnega vidika je mogoče, da se bodo nekega dne pojavili takšni sistemi, vendar jih doslej še ni in se verjetno ne bodo pojavili v bližnji prihodnosti.
Na primer, danes obstajajo roboti, ki delajo na montažnih linijah in sestavljajo stroje in druge zapletene tehnične naprave. Ti roboti so bili sestavljeni na isti liniji z udeležbo istih robotov, vendar to ne pomeni, da so se roboti sami izboljšali. Enako velja za tehnologije strojnega učenja - uporabljamo jih za analizo podatkov, vključno z drugimi sistemi umetne inteligence, vendar se brez človekove ustvarjalnosti še vedno ne morejo izboljšati.
Na primer sistem AlphaGo je zmožen zelo omejene oblike samostojnega učenja, vendar ne more korenito spremeniti svoje arhitekture in se narediti radikalno drugačnega, na primer prilagojenega za reševanje drugih težav. To, kar danes obstaja, je le majhen del tega, kar je treba storiti za ustvarjanje sistemov samostojnega učenja, preostanek poti pa še ni pokrit.
Zato osebno menim, da ustvarjanje umetne inteligence danes bolj spominja na umetnost kot na inženirstvo ali znanost, voditelji v naši panogi pa pogosto presenečajo sebe in sodelavce s svojimi nepričakovanimi odkritji in dognanji. Na splošno lahko rečemo, da je danes ustvarjanje AI izključna pristojnost človeka.
Ali se lahko takšni sistemi uporabljajo za reševanje najbolj nenavadnih nalog - na primer kot "možgani" za roverje ali sonde, ki bi samostojno preučevali oddaljene planete in svetove?
- Načeloma je to povsem mogoče in zdi se mi, da bo v prihodnosti umetna inteligenca uporabljena za izvajanje raziskav v vesolju ali na oceanskem dnu, kjer je neposreden nadzor tehnologije iz takšnih ali drugačnih razlogov nemogoč. AI sistemi bodo takšnim roverjem ali robotom pomagali rešiti nekatere rutinske naloge in se izogniti nevarnostim, resnične znanstvene raziskave pa bodo ljudje še vedno izvajali.
Samo človek lahko postavi posebne znanstvene naloge in določi, kako jih rešiti. Robotu lahko rečemo - "približajte se temu kraterju in poskusite najti bele kamnine v njem", vendar sam robot načeloma ne more razumeti, zakaj nas te kamnine zanimajo. Človek zelo dobro postavlja naloge in išče načine, kako jih rešiti, stroji pa še nimajo takšne priložnosti. V tem primeru so roboti lahko samo pomočniki, ne pa tudi raziskovalci.
To vprašanje je neposredno povezano z dejstvom, da veliko ljudi ne razume, kaj je umetna inteligenca, in verjamejo, da znanstveniki ustvarijo popoln analog človeka z njegovim umom, občutki in drugimi lastnostmi. Zakaj se to dogaja?
- Zdi se mi, da je to posledica dejstva, da ljudje ne razumejo, zakaj umetna inteligenca sploh obstaja. Verjamejo, da ustvarjamo stroje kot ljudje. To popolnoma zavračam in pravim, da ga ustvarjamo zato, da ne nadomestimo človeka, temveč da dopolnimo njegove sposobnosti.
Na primer, vsak dan uporabljam računalnik in obstajajo stvari, ki jih lahko naredim tudi sam - dodajem ali pomnožim številke. Računalnik to naredi hitreje in cenim tudi zaradi tega. V skladu s tem lahko izvedem "delitev dela", tako da račune predam računalniku in naredim več, kot bi bil zmožen brez njegove pomoči. In to se mi zdi bistvo umetne inteligence.
Ideja o ustvarjanju popolnega analogija človeka se mi zdi zakoreninjena bodisi v znanstveni fantastiki bodisi v filozofiji. Filozofi že dolgo razmišljajo o tem, ali lahko ustvarimo stroje, ki so podobni ljudem, vendar to vprašanje nima nobene zveze s tem, ali nam bodo takšni "umetni ljudje" koristni in ali je to sploh mogoče.
Zato je s stališča prakse bolje ustvariti inteligenco, ki bo dopolnila naš lastni um in razširila njegove zmožnosti, ne pa ga kopirati.
Že danes obstajajo sistemi, podobni strojem z avtopilotom, v katerih je človeško življenje odvisno od dejanj umetne inteligence. Ali moramo oblikovati bistveno nove pravne norme, da bi opredelili odgovornost in kdo bo odgovoren za dejanja AI?
- To je zelo pomembno vprašanje. Naj takoj poudarim, da nisem pravnik, vendar se mi zdi, da so bili v preteklosti že primeri podobnih težav. Na primer, že več stoletij obstajajo zakoni, ki določajo, kdo je odgovoren za to, da je nekdo konja tujca brcal, pes napadel neznanca, stroj pokvaril in poškodoval delavca ali pa se je zgodil kakšen drug incident.
Zdi se mi, da moramo to izkušnjo uporabiti pri določanju odgovornosti za vedenje sistemov umetne inteligence. V skladu s tem ostane le razprava o tem, kako lahko prilagodimo ta načela, da določimo, kako bomo sodelovali z avtonomnimi stroji in drugimi napravami te vrste.
Ta razprava, sem več kot prepričan, bo zelo vroča in dolgotrajna, vendar se mi zdi, da ne bo zahtevala uvedbe nobenih povsem novih zakonskih norm in načel. Seveda nekateri predlagajo, da bi bili sistemi AI obravnavani kot "osebnosti" in tako naprej, toda za mene osebno je to nekaj zelo nenavadnega in nerazumljivega.
Futurologi in nekateri vaši kolegi napovedujejo, da bo nadaljnji razvoj AI pustil veliko ljudi, ki se ukvarjajo s kvalificiranim, a rutinskim delom - računovodje, voznike in uradnike - brez dela. Ali ta problem obstaja in kako ga je mogoče rešiti?
- Ta problem seveda obstaja. Moji starši in stari starši so bili računovodje, moja babica pa je začela s peresom in papirjem ter končala z kalkulatorji, mama pa je iz računalnika prehajala v preglednice na računalniku. Vse te spremembe so korenito spremenile način dela računovodje, vendar se bistvo stroke od tega ni spremenilo - računovodje niso izginile, hkrati pa so začele delati bolj, hitreje in boljše.
Zdi se mi, da se bo z umetno inteligenco zgodilo nekaj podobnega. Vsebina številnih poklicev se bo spremenila, vendar bo njihovo bistvo ostalo enako, nekateri bodo morda celo izginili, a takšna usoda bo doletela le majhen del njih.
Poleg tega se lahko zgodi nekaj podobnega, kar se je na področju spletnega oblikovanja zgodilo v poznih devetdesetih - pred nastopom in širjenjem interneta si nihče ni mogel predstavljati, da bi kdo lahko storil take stvari. Po drugi strani pa je neumno in napačno, da k temu vprašanju pristopimo rahlo in mislimo, da se nič ne bo spremenilo. Morate razumeti, da bodo te tehnologije spremenile svet, da se jim boste morali prilagoditi in pomagati drugim, da se jim prilagodijo.
