Danes je veliko svetovnih tehnoloških podjetij v edinstveni tekmi, ki dobesedno vdahne življenje umetni inteligenci (AI). Sistemi strojnega učenja so za marsikoga že postali sestavni del poslovanja, zato ni presenetljivo, če vam novice o umetni inteligenci in nevronskih omrežjih prihajajo skoraj vsak dan. Običajno se naslovi takšnih novic slišijo takole: "AI je osebo premagal v videoigri" ali "AI posnema človeški govor", včasih pa je "AI pri določanju razvoja raka učinkovitejši od človeka." Ali smo res blizu trenutka, ko lahko inteligenco strojev primerjamo z ljudmi, ali trenutka, ko lahko človek in stroj vodita klepet in sodelujeta tako naravno kot ljudje med seboj? So stroji daleč od samozavedanja?
Prezgodnja hype
Čeprav so vsi zgornji naslovi umetne inteligence že resnični, ljudje, kot je Yang LeCun, direktor razvoja umetne inteligence pri Facebooku in profesor računalništva na New Yorku, verjamejo, da precenjujemo zmogljivosti današnjih sistemov umetne inteligence in ustvarjanje pretirane hipe okoli njih.
"Pravzaprav smo še daleč od ustvarjanja strojev, ki bi se lahko naučili osnovnega pogleda na svet na enak način, kot to lahko počnejo ljudje in živali," je v intervjuju za The Verge komentiral LeCune.
"Da, ne morete trditi, da so na nekaterih izoliranih območjih stroji že pridobili zmogljivosti, ki presegajo človeške, toda v perspektivi ustvarjanja splošne univerzalne umetne inteligence se nismo niti približali ravni podgane."
Tako imenovana splošna umetna inteligenca je sistem, ki ne zahteva sodelovanja človeškega operaterja in je sposoben opravljati skoraj vsako nalogo, ki jo lahko opravi človek. Trenutni sistemi umetne inteligence so specializirani in lahko delujejo le z eno ali drugo nalogo, na primer za obravnavo prepoznavanja govora ali slike ali poudarjanje določenih predmetov v ogromnih količinah podatkov, to pomeni, da delajo le tisto, za kar so bili programirani. Takšni specializirani umetni inteligenci se pogosto imenujejo "uporabljeni umetni inteligenci" ali "visoko specializirani umetni inteligenci", kar samo še enkrat kaže na njihove omejene intelektualne zmožnosti.
Z LeCunovimi trditvami se strinja Manuel Sebrian, uslužbenec MIT-a in soustvarjalec Shelley, algoritma AI, ki je sposoben pisati strašljive zgodbe.
Promocijski video:
»AI je samo odlično orodje. Toda po mojem mnenju AI na podlagi mojih izkušenj s Shelley še zdaleč ne more ustvarjati grozljivk na profesionalni ravni, saj je še vedno zelo daleč od ravni človeške inteligence, «ugotavlja Sebrian.
LeCune na splošno meni, da kljub vsemu neverjetnemu napredku, ki so ga raziskovalci in razvijalci umetne inteligence dosegli v zadnjih letih, delo s strojnim učenjem in nevronskimi mrežami ni ravno razvoj zelo resnične umetne inteligence, o kateri danes sanjajo vsi. …
»Na noben način ne želim omalovaževati zaslug naših kolegov inženirjev in raziskovalcev iz DeepMinda, ki delajo z istim AlphaGo, vendar ko ljudje izboljšanje AlphaGo razlagajo kot pomemben napredek pri razvoju splošne umetne inteligence, je napačno. Ker sploh ni tako, «komentira LeCun.
Pierre Barot, izvršni direktor podjetja Aiva Technologies, ki je razvilo Aivin algoritem za ustvarjanje glasbe AI, prav tako meni, da je napredek, ki smo ga dosegli pri ustvarjanju sintetične inteligence, nekoliko pretiran.
»Splošna umetna inteligenca je tema, ki ji posveča veliko pozornosti. Na splošno sem seveda optimističen glede tega, kako hitro se tehnologija razvija, hkrati pa mislim, da večina ljudi preprosto ne razume kompleksnosti naših lastnih možganov, da ne omenjam, kako težko bo ustvariti umetne, «pravi Baro …
Gradnja splošne umetne inteligence
Danes ljudje zelo radi uporabljajo izraz umetna inteligenca iz kakršnega koli razloga, tudi če gre v pogovoru za nekaj povsem drugega. V vseh novicah o umetni inteligenci lahko naletite na izraze, kot so "strojno učenje" ali "globoko učenje", pa tudi "nevronske mreže". Čeprav je vsak od teh izrazov do neke mere povezan z umetno inteligenco, pravzaprav ne govorimo o umetni inteligenci kot taki.
Strojno učenje je orodje. Nabor algoritmov, ki tvorijo inteligenten sistem, ki se uči z absorpcijo ogromne količine podatkov. Poglobljeno učenje je tudi vrsta strojnega učenja, ki ni nujno vezano na določeno nalogo. Po drugi strani je nevronska mreža sistem, ki posnema delo možganov, vendar spet deluje le v okviru lastnosti, po katerih se ustvarjajo algoritmi strojnega učenja.
Strokovnjaki za umetno inteligenco verjamejo, da so vse tri zgoraj navedene komponente temeljna osnova za ustvarjanje sintetične inteligence s sposobnostjo človeškega razmišljanja, torej zavedanja svojih dejanj in njihovih posledic. Toda na tej poti smo šele na samem začetku. Ne, res smo veliko napredovali, toda trenutni razvoj nas skoraj ni premaknil iz kraja v smeri ustvarjanja prave inteligence. Kljub temu se je precej zanimivo spraševati, kdaj naj bi pričakovali pojav te vrste umetne inteligence. Ali obstaja časovni okvir?
Po besedah Luca Tunga, vodje zagonov AI TechCode, se bo pravi premik k polnopravni umetni inteligenci "začel z prebojem v razvoju algoritmov nenadzorovanega strojnega učenja". Ko pridemo tja, "bo strojna inteligenca zelo hitro presegla človeško inteligenco," je Tang dejal v intervjuju za futurizem.
Reči, da bo to težko doseči, praktično nič ne rečem.
»Če želite ustvariti polnopravno splošno umetno inteligenco, je potreben resen napredek ne samo pri razvoju programske opreme. Potreben je pomemben napredek v nevroznanosti in razvoju strojne opreme, «pravi Baro.
»Smo na robu Moorejevega zakona, ko postanejo tranzistorji tako majhni, da jih preprosto ni mogoče fizično pridobiti. In nova strojna okolja, kot je na primer kvantno računalništvo, še vedno niso mogla dokazati svoje premoči nad našo običajno strojno opremo, niti pri izvajanju standardnih nalog, «dodaja strokovnjak.
Številni se strinjajo, da se mora umetna inteligenca, da bi lahko štela za resnično inteligenco, spoprijeti z reševanjem petih specifičnih problemov, med katerimi je prvi Turingov test, kjer mora stroj človeka prepričati, da govori z drugo osebo, ne pa s strojem. … Isti Baro je prepričan, da bo sedanja generacija lahko priča, kako se bo umetna inteligenca uspešno spopadla s Turingovim testom, torej dejansko prevarala človeka. Kljub temu strokovnjak meni, da "ne bo nujno le splošna umetna inteligenca, ampak nekaj, kar ji je že bližje."
Izboljšanje intelekta
Nemogoče je ne omeniti, da bo pojav splošne umetne inteligence znanilec tako imenovane tehnološke singularnosti. Za tiste, ki so pozabili, se spomnite, da koncept tehnološke singularnosti govori o trenutku, ko inteligentni stroji presežejo človeško raven inteligence, kar spodbuja razvejano in eksponentno tehnološko rast, ki na temeljni ravni obljublja, da bo spremenila naše življenje. Avtor izraza je, tako kot celoten koncept, Vernor Vinge, ki je leta 1993 napisal naslednje:
»Kmalu bomo lahko ustvarili inteligenco, ki bo presegla našo. Ko se bo to zgodilo, bo človeška zgodovina dosegla neke vrste singularnost, intelektualni prehod na novo raven. Iz njega bo nemogoče pobegniti, tako kot iz središča črne luknje. Od tega trenutka naprej se bo svet začel spreminjati toliko, da presega naše razumevanje."
Kljub temu, da je ta trenutek nekaj, česar ljudje, kot sta izvršni direktor SoftBank Masayoshi Son in futurist Ray Kurzweil, nestrpno pričakujejo, obstajajo tisti (kot so na primer Elon Max, Stephen Hawking in celo Bill Gates), ki očitno ne Zelo sem vesel te možnosti. Trdijo, da ljudje preprosto ne razumejo, kaj v resnici pomeni pridobiti umetno superinteligenco, in očitno nismo pripravljeni na morebitne posledice, ki jih lahko prinese tehnološka singularnost.
Zakaj pa je treba na vprašanje gledati s tega vidika? Zakaj je treba umetno inteligenco na koncu šteti za sončni zahod vsega človeštva in ne kot njenega spremljevalca, prijatelja, pomočnika? Musk pravično razmišlja o takšni ideji, zato je ustvaril projekt Neuralink. Kurzweil je to sodelovanje med človekom in strojem omenil, ko je dejal, da bodo v prihodnosti nanoboti živeli v nas in močno izboljšali naše zmožnosti.
"Osredotočiti se moramo na koristi, ki nam jih lahko omogoči umetna inteligenca - izboljšana inteligenca, torej človeška inteligenca, ki jo bo umetna inteligenca izboljšala," pravi Baro.
Algoritmi, kot sta Aiva in Shelley, že kažejo svoje prednosti pri delu z ljudmi. Hkrati pa inteligentni roboti, kot sta Sophia in SotfBank's Pepper Hanson Robotics, lažje predstavljamo vsaj, da so resnično inteligentni stroji že med nami. Morda bo superinteligenca z IQ 10.000, kot si jo je zamislil Masayoshi Son, dejansko postala tista zelo kognitivna strojna inteligenca, po kateri vsi težimo? Če je temu tako, potem ne bomo imeli veliko čakati - približno tri desetletja, pravijo strokovnjaki.
»To raven umetne inteligence bomo dosegli morda v 30-50 letih. Po eni strani se morda zdi, da je to zelo dolgo, po drugi pa to pomeni, da bomo mnogi od nas imeli priložnost, da bomo dočakali ta trenutek, je zaključil Tang.
Nikolay Khizhnyak