Çfarë mund të bëjë sot inteligjenca artificiale

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-17 04:10

Paralajmërim spoiler: Ka ende shumë kohë deri në kryengritjen e makinerive.

Kur Elon Musk prezanton robotin humanoid Tesla Bot, duket se një revolucion i ri shkencor është pothuajse afër. Pak më shumë - dhe inteligjenca artificiale (AI) do të kalojë njeriun dhe makinat do të na zëvendësojnë në punë. Megjithatë, profesorëve Gary Marcus dhe Ernest Davis, të dy ekspertë të njohur të AI, u kërkohet të mos nxitojnë në përfundime të tilla.

Në Rinisjen e Inteligjencës Artificiale, studiuesit shpjegojnë pse teknologjia moderne është larg nga idealja. Me lejen e shtëpisë botuese “Alpina PRO” Lifehacker publikon një fragment nga kapitulli i parë.

Në këtë pikë, ekziston një hendek i madh - një humnerë e vërtetë - midis ambicieve tona dhe realitetit të inteligjencës artificiale. Kjo hendek ka lindur për shkak të pazgjidhshmërisë së tre problemeve specifike, secila prej të cilave duhet të trajtohet me ndershmëri.

E para prej tyre është ajo që ne e quajmë mendjemprehtësi, e cila bazohet në faktin se ne njerëzit nuk kemi mësuar vërtet të bëjmë dallimin midis njerëzve dhe makinave, dhe kjo e bën të lehtë të na mashtrojmë. Ne ia atribuojmë inteligjencën kompjuterave sepse ne vetë kemi evoluar dhe jetuar mes njerëzve që kryesisht i bazojnë veprimet e tyre në abstraksione të tilla si idetë, besimet dhe dëshirat. Sjellja e makinave është shpesh sipërfaqësisht e ngjashme me sjelljen e njerëzve, kështu që ne i caktojmë shpejt makinave të njëjtin lloj mekanizmash bazë, edhe nëse makinat nuk i kanë ato.

Nuk mund të mos mendojmë për makineritë në terma njohës ("Kompjuteri im mendon se kam fshirë skedarin tim"), pa marrë parasysh sa të thjeshta janë rregullat që makinat ndjekin në të vërtetë. Por përfundimet që justifikojnë veten e tyre kur aplikohen te njerëzit mund të jenë krejtësisht të gabuara kur zbatohen për programet e inteligjencës artificiale. Në respekt të një parimi bazë të psikologjisë sociale, ne e quajmë këtë gabimi themelor i vlefshmërisë.

Një nga rastet më të hershme të këtij gabimi ndodhi në mesin e viteve 1960, kur një chatbot i quajtur Eliza bindi disa njerëz se ai me të vërtetë i kuptonte gjërat që po i thoshin. Në fakt, Eliza thjesht mori fjalët kyçe, përsëriti gjënë e fundit që i tha personi dhe në një situatë qorre ajo përdori truket standarde të bisedës si "Më trego për fëmijërinë tënde". Nëse do të përmendnit nënën tuaj, ajo do t'ju pyeste për familjen tuaj, megjithëse nuk e kishte idenë se çfarë është në të vërtetë familja ose pse është e rëndësishme për njerëzit. Ishte vetëm një grup mashtrimesh, jo një demonstrim i inteligjencës së vërtetë.

Pavarësisht se Eliza nuk i kuptonte fare njerëzit, shumë përdorues u mashtruan nga dialogët me të. Disa kaluan orë të tëra duke shtypur fraza në tastierë, duke folur në këtë mënyrë me Elizën, por duke keqinterpretuar truket e chatbot-it, duke ngatërruar fjalimin e papagallit për këshilla të dobishme, të sinqerta ose simpati.

Joseph Weisenbaum Krijuesi i Elizës.

Njerëzit që e dinin shumë mirë se po flisnin me një makineri e harruan shumë shpejt këtë fakt, ashtu si dashamirët e teatrit e lanë mënjanë mosbesimin për pak kohë dhe harrojnë se veprimi që dëshmojnë nuk ka të drejtë të quhet i vërtetë.

Bashkëbiseduesit e Elizës kërkonin shpesh leje për një bisedë private me sistemin dhe pas bisedës këmbëngulnin, pavarësisht të gjitha shpjegimeve të mia, se makina i kuptonte vërtet.

Në raste të tjera, gabimi në vlerësimin e autenticitetit mund të jetë fatal në kuptimin e mirëfilltë të fjalës. Në vitin 2016, një pronar i një makine të automatizuar Tesla u mbështet aq shumë në sigurinë në dukje të modalitetit autopilot sa (sipas tregimeve) ai u zhyt plotësisht në shikimin e filmave të Harry Potter, duke e lënë makinën të bënte gjithçka vetë.

Gjithçka shkoi mirë - derisa në një moment u bë keq. Pasi kishte përzënë qindra apo edhe mijëra milje pa një aksident, makina u përplas (në çdo kuptim të fjalës) me një pengesë të papritur: një kamion i bardhë kaloi autostradën dhe Tesla u vërsul pikërisht nën rimorkio, duke vrarë pronarin e makinës në vend.. (Makina dukej se e paralajmëroi shoferin disa herë që të merrte kontrollin, por shoferi dukej se ishte shumë i qetë për të reaguar shpejt.)

Morali i kësaj historie është i qartë: fakti që një pajisje mund të duket "e zgjuar" për një moment ose dy (dhe madje edhe gjashtë muaj) nuk do të thotë aspak se është me të vërtetë ashtu ose se mund të përballojë të gjitha rrethanat në të cilat një person do të reagonte në mënyrë adekuate.

Problemi i dytë ne e quajmë iluzioni i përparimit të shpejtë: gabimi i përparimit në inteligjencën artificiale, i lidhur me zgjidhjen e problemeve të lehta, për përparimin, i lidhur me zgjidhjen e problemeve vërtet të vështira. Kjo, për shembull, ndodhi me sistemin IBM Watson: përparimi i tij në lojën Jeopardy! dukej shumë premtues, por në fakt sistemi doli të ishte shumë më larg nga të kuptuarit e gjuhës njerëzore nga sa kishin parashikuar zhvilluesit.

Është e mundur që programi AlphaGo i DeepMind të ndjekë të njëjtën rrugë. Loja go, si shahu, është një lojë e idealizuar informacioni ku të dy lojtarët mund të shohin të gjithë tabelën në çdo kohë dhe të llogarisin pasojat e lëvizjeve me forcë brutale.

Në shumicën e rasteve, në jetën reale, askush nuk di asgjë me siguri të plotë; të dhënat tona shpesh janë të paplota ose të shtrembëruara.

Edhe në rastet më të thjeshta, ka shumë pasiguri. Kur vendosim nëse të shkojmë te mjeku në këmbë apo të marrim metronë (meqë dita është me re), nuk e dimë saktësisht se sa kohë do të duhet të presim trenin e metrosë, nëse treni ngec në rrugë, nëse do të futemi në karrocë si harengë në fuçi ose do të lagemi në shi jashtë, duke mos guxuar të hipim në metro dhe si do të reagojë doktori për vonesën tonë.

Ne punojmë gjithmonë me informacionin që kemi. Duke luajtur Go me veten miliona herë, sistemi DeepMind AlphaGo nuk është përballur kurrë me pasigurinë, ai thjesht nuk e di çfarë është mungesa e informacionit apo paplotësia dhe mospërputhja e tij, për të mos përmendur kompleksitetin e ndërveprimit njerëzor.

Ekziston një parametër tjetër që i bën lojërat e mendjes të ndryshojnë shumë nga bota reale, dhe kjo përsëri ka të bëjë me të dhënat. Edhe lojërat komplekse (nëse rregullat janë mjaft strikte) mund të modelohen pothuajse në mënyrë perfekte, kështu që sistemet e inteligjencës artificiale që i luajnë ato mund të mbledhin lehtësisht sasi të mëdha të të dhënave që u nevojiten për t'u trajnuar. Kështu, në rastin e Go, një makinë mund të simulojë një lojë me njerëzit thjesht duke luajtur kundër vetvetes; edhe nëse sistemi ka nevojë për terabajt të dhëna, ai do t'i krijojë ato vetë.

Kështu, programuesit mund të marrin të dhëna simulimi plotësisht të pastra me pak ose pa kosto. Përkundrazi, në botën reale, të dhëna krejtësisht të pastra nuk ekzistojnë, është e pamundur t'i simulosh ato (pasi rregullat e lojës ndryshojnë vazhdimisht), dhe aq më e vështirë është të mbledhësh shumë gigabajt të të dhënave përkatëse me provë. dhe gabim.

Në realitet, ne kemi vetëm disa përpjekje për të testuar strategji të ndryshme.

Ne nuk jemi në gjendje, për shembull, të përsërisim një vizitë te mjeku 10 milionë herë, duke rregulluar gradualisht parametrat e vendimeve para çdo vizite, në mënyrë që të përmirësojmë në mënyrë dramatike sjelljen tonë përsa i përket zgjedhjes së transportit.

Nëse programuesit duan të trajnojnë një robot për të ndihmuar të moshuarit (të themi, për të ndihmuar në shtratin e njerëzve të sëmurë), çdo pjesë e të dhënave do të vlejë para të vërteta dhe kohë reale njerëzore; nuk ka asnjë mënyrë për të mbledhur të gjitha të dhënat e kërkuara duke përdorur lojëra simuluese. Edhe bedelet e testit të përplasjes nuk mund të zëvendësojnë njerëzit e vërtetë.

Është e nevojshme të mblidhen të dhëna për të moshuar të vërtetë me karakteristika të ndryshme të lëvizjeve senile, në lloje të ndryshme shtretërish, lloje të ndryshme pizhame, lloje të ndryshme shtëpish, dhe këtu nuk mund të bëni gabime, sepse rrëzimi i një personi edhe në një distancë prej disa centimetra nga shtrati do të ishte një fatkeqësi. Në këtë rast, në rrezik është një progres i caktuar (deri tani më elementari) në këtë fushë është arritur duke përdorur metodat e inteligjencës artificiale të ngushtë. Janë zhvilluar sisteme kompjuterike që luajnë pothuajse në nivelin e lojtarëve më të mirë njerëzorë në videolojërat Dota 2 dhe Starcraft 2, ku në çdo moment vetëm një pjesë e botës së lojës u tregohet pjesëmarrësve dhe, kështu, çdo lojtar përballet me problemi i mungesës së informacionit - që me dorën e lehtë të Clausewitz-it quhet "mjegulla e së panjohurës". Megjithatë, sistemet e zhvilluara mbeten ende të fokusuara shumë ngushtë dhe të paqëndrueshme në funksionim. Për shembull, programi AlphaStar që luan në Starcraft 2 ka mësuar vetëm një garë specifike nga një shumëllojshmëri e gjerë karakteresh dhe pothuajse asnjë nga këto zhvillime nuk mund të luhet si çdo garë tjetër. Dhe, sigurisht, nuk ka asnjë arsye për të besuar se metodat e përdorura në këto programe janë të përshtatshme për të bërë përgjithësime të suksesshme në situata shumë më komplekse të jetës reale. jetë reale. Siç e ka zbuluar IBM jo një herë, por tashmë dy herë (së pari në shah, dhe më pas në rrezik!), Suksesi në problemet nga një botë e mbyllur nuk garanton aspak sukses në një botë të hapur.

Rrethi i tretë i humnerës së përshkruar është një mbivlerësim i besueshmërisë. Pa pushim, ne shohim se sapo njerëzit me ndihmën e inteligjencës artificiale gjejnë një zgjidhje për një problem që mund të funksionojë pa dështime për një kohë, ata automatikisht supozojnë se me rishikim (dhe me një sasi pak më të madhe të dhënash) gjithçka do të funksionojë me besueshmëri.koha. Por kjo nuk është domosdoshmërisht rasti.

Marrim sërish makina pa shofer. Është relativisht e lehtë të krijosh një demonstrim të një automjeti autonom që do të ecë saktë përgjatë korsisë së shënuar qartë në një rrugë të qetë; megjithatë, njerëzit kanë qenë në gjendje ta bëjnë këtë për më shumë se një shekull. Megjithatë, është shumë më e vështirë që këto sisteme të funksionojnë në rrethana të vështira ose të papritura.

Siç na tha në një email Missy Cummings, drejtore e Laboratorit të Njeriut dhe Autonomisë në Universitetin Duke (dhe një ish-pilot luftarak i marinës amerikane), pyetja nuk është se sa milje mund të udhëtojë një makinë pa shofer pa një aksident. të cilave këto makina janë në gjendje t'i përshtaten situatave në ndryshim. Sipas saj Missy Cummings, dërgojini email autorëve më 22 shtator 2018., automjetet moderne gjysmë autonome "zakonisht funksionojnë vetëm në një gamë shumë të ngushtë kushtesh, të cilat nuk thonë asgjë se si mund të funksionojnë në kushte më pak se ideale."

Të dukesh plotësisht i besueshëm në miliona kilometra provë në Phoenix nuk do të thotë të kesh performancë të mirë gjatë musonit në Bombay.

Ky ndryshim themelor midis mënyrës se si automjetet autonome sillen në kushte ideale (të tilla si ditët me diell në rrugët periferike me shumë korsi) dhe asaj që mund të bëjnë në kushte ekstreme mund të bëhet lehtësisht një çështje suksesi dhe dështimi për një industri të tërë.

Me kaq pak theks në drejtimin autonom në kushte ekstreme dhe që metodologjia aktuale nuk ka evoluar në drejtim të garantimit që autopiloti do të funksionojë siç duhet në kushte që sapo kanë filluar të konsiderohen reale, shumë shpejt mund të bëhet e qartë se miliarda dollarë janë shpenzuar në metodat e ndërtimit të makinave vetë-drejtuese që thjesht nuk arrijnë të ofrojnë besueshmëri të drejtimit si njeriu. Është e mundur që për të arritur nivelin e besimit teknik që na nevojitet, kërkohen qasje që janë thelbësisht të ndryshme nga ato aktuale.

Dhe makinat janë vetëm një shembull i shumë të ngjashmeve. Në kërkimet moderne mbi inteligjencën artificiale, besueshmëria e saj është nënvlerësuar globalisht. Kjo është pjesërisht sepse shumica e zhvillimeve aktuale në këtë fushë përfshijnë probleme që janë shumë tolerante ndaj gabimeve, të tilla si rekomandimi i reklamave ose promovimi i produkteve të reja.

Në të vërtetë, nëse ju rekomandojmë pesë lloje produktesh, dhe ju pëlqejnë vetëm tre prej tyre, nuk do të ndodhë asnjë e keqe. Por në një numër aplikimesh kritike të AI për të ardhmen, duke përfshirë makinat pa shofer, kujdesin për të moshuarit dhe planifikimin e kujdesit shëndetësor, besueshmëria si njeriu do të jetë kritike.

Askush nuk do të blejë një robot në shtëpi që mund ta çojë me siguri gjyshin tuaj të moshuar në shtrat vetëm katër herë nga pesë.

Edhe në ato detyra ku inteligjenca artificiale moderne duhet teorikisht të shfaqet në dritën më të mirë të mundshme, dështimet serioze ndodhin rregullisht, ndonjëherë duken shumë qesharake. Një shembull tipik: kompjuterët, në parim, tashmë kanë mësuar mjaft mirë se si të njohin atë që është (ose po ndodh) në këtë apo atë imazh.

Ndonjëherë këto algoritme funksionojnë mirë, por shpesh ato prodhojnë gabime krejtësisht të pabesueshme. Nëse i tregoni një imazh një sistemi të automatizuar që gjeneron tituj për fotografitë e skenave të përditshme, shpesh merrni një përgjigje që është jashtëzakonisht e ngjashme me atë që do të shkruante një njeri; për shembull, për skenën më poshtë, ku një grup njerëzish po luajnë frisbee, sistemi i gjenerimit të titrave shumë i publikuar i Google i jep pikërisht emrin e duhur.

Por pesë minuta më vonë, mund të merrni lehtësisht një përgjigje absolutisht absurde nga i njëjti sistem, siç ndodhi, për shembull, me këtë tabelë rrugore, në të cilën dikush ngjiti ngjitëse: kompjuteri i quajtur Krijuesit e sistemit nuk shpjegoi pse ndodhi ky gabim, por raste të tilla nuk janë të rralla. Mund të supozojmë se sistemi në këtë rast të veçantë e klasifikoi fotografinë (ndoshta për sa i përket ngjyrës dhe strukturës) si të ngjashme me fotot e tjera (nga të cilat mësoi) të etiketuar si "frigorifer i mbushur me shumë ushqime dhe pije". Natyrisht, kompjuteri nuk e kuptoi (që një person mund ta kuptonte lehtësisht) se një mbishkrim i tillë do të ishte i përshtatshëm vetëm në rastin e një kutie të madhe metalike drejtkëndore me objekte të ndryshme (dhe madje jo të gjitha) brenda. kjo skenë është "frigorifer me shumë ushqime dhe pije".

Po kështu, makinat pa shofer shpesh identifikojnë saktë atë që "shohin", por ndonjëherë duket se anashkalojnë të dukshmen, si në rastin e Tesla, i cili përplasej rregullisht me kamionët e parkuar të zjarrfikësve ose ambulancat me autopilot. Pikat e verbëra si këto mund të jenë edhe më të rrezikshme nëse ndodhen në sisteme që kontrollojnë rrjetet e energjisë ose janë përgjegjëse për monitorimin e shëndetit publik.

Për të kapërcyer hendekun midis ambicieve dhe realiteteve të inteligjencës artificiale, na duhen tre gjëra: një ndërgjegjësim i qartë i vlerave në lojë në këtë lojë, një kuptim i qartë se përse sistemet moderne të AI nuk i kryejnë funksionet e tyre me besueshmëri të mjaftueshme dhe, më në fund, një strategji e re e zhvillimit të të menduarit të makinës.

Meqenëse aksionet mbi inteligjencën artificiale janë vërtet të larta për sa i përket vendeve të punës, sigurisë dhe strukturës së shoqërisë, ekziston një nevojë urgjente që të gjithë ne - profesionistët e AI, profesionet e lidhura, qytetarët e zakonshëm dhe politikanët - të kuptojmë gjendjen e vërtetë të punëve. në këtë fushë për të mësuar në mënyrë kritike të vlerësojë nivelin dhe natyrën e zhvillimit të inteligjencës artificiale të sotme.

Ashtu siç është e rëndësishme që qytetarët e interesuar për lajme dhe statistika të kuptojnë se sa e lehtë është të mashtrohen njerëzit me fjalë dhe numra, po ashtu këtu është një aspekt gjithnjë e më domethënës i të kuptuarit, në mënyrë që të mund të kuptojmë se ku është inteligjenca artificiale. vetëm reklamat, por ku është e vërtetë; atë që ai është në gjendje të bëjë tani, dhe atë që ai nuk e di se si dhe, ndoshta, nuk do të mësojë.

Gjëja më e rëndësishme është të kuptoni se inteligjenca artificiale nuk është magji, por vetëm një grup teknikash dhe algoritmesh, secila prej të cilave ka pikat e forta dhe të dobëta, është e përshtatshme për disa detyra dhe jo e përshtatshme për të tjera. Një nga arsyet kryesore që vendosëm të shkruajmë këtë libër është se shumica e asaj që lexojmë për inteligjencën artificiale na duket si një fantazi absolute, që vjen nga një besim i pabazuar në fuqinë pothuajse magjike të inteligjencës artificiale.

Ndërkohë, ky trillim nuk ka asnjë lidhje me aftësitë moderne teknologjike. Fatkeqësisht, diskutimi i AI në mesin e publikut të gjerë ka qenë dhe është ndikuar shumë nga spekulimet dhe ekzagjerimet: shumica e njerëzve nuk e kanë idenë se sa e vështirë është krijimi i inteligjencës artificiale universale.

Le të sqarojmë diskutimin e mëtejshëm. Edhe pse sqarimi i realiteteve që lidhen me AI do të kërkojë kritika serioze nga ne, ne vetë nuk jemi aspak kundërshtarë të inteligjencës artificiale, na pëlqen shumë kjo anë e përparimit teknologjik. Ne kemi jetuar një pjesë të konsiderueshme të jetës sonë si profesionistë në këtë fushë dhe duam që ajo të zhvillohet sa më shpejt të jetë e mundur.

Filozofi amerikan Hubert Dreyfus dikur shkroi një libër se cilat lartësi, sipas mendimit të tij, nuk mund të arrijë kurrë inteligjenca artificiale. Ky libër nuk është për këtë. Ai fokusohet pjesërisht në atë që AI nuk mund të bëjë aktualisht dhe pse është e rëndësishme ta kuptojmë atë, por një pjesë e rëndësishme e tij flet për atë që mund të bëhet për të përmirësuar të menduarit kompjuterik dhe për ta shtrirë atë në zonat ku tani ka vështirësi të bëjë fillimisht. Hapat.

Ne nuk duam që inteligjenca artificiale të zhduket; ne duam që ajo të përmirësohet, për më tepër, rrënjësisht, në mënyrë që të mbështetemi vërtet tek ajo dhe të zgjidhim me ndihmën e saj problemet e shumta të njerëzimit. Kemi shumë kritika për gjendjen aktuale të inteligjencës artificiale, por kritika jonë është një manifestim i dashurisë për shkencën që bëjmë, jo një thirrje për të hequr dorë dhe për të braktisur gjithçka.

Shkurtimisht, ne besojmë se inteligjenca artificiale me të vërtetë mund ta transformojë seriozisht botën tonë; por ne gjithashtu besojmë se shumë nga supozimet bazë për AI duhet të ndryshojnë përpara se të mund të flasim për përparim të vërtetë. "Rivendosja" jonë e propozuar e inteligjencës artificiale nuk është aspak një arsye për t'i dhënë fund kërkimit (edhe pse disa mund ta kuptojnë librin tonë pikërisht në këtë frymë), por më tepër një diagnozë: ku jemi ngecur tani dhe si të dalim nga situatën e sotme.

Ne besojmë se mënyra më e mirë për të ecur përpara mund të jetë të shikojmë nga brenda, duke u përballur me strukturën e mendjes sonë.

Makinat vërtet inteligjente nuk duhet të jenë kopje ekzakte të njerëzve, por kushdo që e shikon inteligjencën artificiale me ndershmëri do të shohë se ka ende shumë për të mësuar nga njerëzit, veçanërisht nga fëmijët e vegjël, të cilët në shumë mënyra janë shumë më të lartë se makinat në aftësia e tyre për të përvetësuar dhe kuptuar koncepte të reja.

Shkencëtarët mjekësorë shpesh i karakterizojnë kompjuterët si sisteme "mbinjerëzore" (në një mënyrë ose në një tjetër), por truri i njeriut është ende jashtëzakonisht superior ndaj homologëve të tij të silikonit në të paktën pesë aspekte: ne mund të kuptojmë gjuhën, ne mund të kuptojmë botën, ne mundemi në mënyrë fleksibël. përshtatemi me rrethanat e reja, ne mund të mësojmë shpejt gjëra të reja (edhe pa sasi të mëdha të dhënash) dhe mund të arsyetojmë përballë informacionit jo të plotë dhe madje konfliktual. Në të gjitha këto fronte, sistemet moderne të inteligjencës artificiale janë pashpresë prapa njerëzve.

Inteligjenca Artificiale: Reboot do të interesojë njerëzit që duan të kuptojnë teknologjitë moderne dhe të kuptojnë se si dhe kur një gjeneratë e re e AI mund ta bëjë jetën tonë më të mirë.