Mākslīgā intelekta pētījumu joma ir gājusi tālu, taču daudzi uzskata, ka tā oficiāli radās, kad 1956. gada vasarā sapulcējās Dartmutas koledžas zinātnieku grupa. Dažu gadu laikā ir dramatiski uzlabojušies; šodien viņi izdara skaitļošanas operācijas daudz ātrāk nekā cilvēki. Ņemot vērā visu šo neticamo progresu, zinātnieku optimisms bija saprotams. Ģeniāls datorzinātnieks Alans Turings ierosināja domāšanas mašīnu parādīšanos dažus gadus agrāk, un zinātnieki nāca klajā ar vienkāršu ideju: intelekts patiesībā ir tikai matemātisks process. Cilvēka smadzenes zināmā mērā ir mašīna. Iezīmējiet domāšanas procesu, un mašīna to var atdarināt.
Tad problēma nešķita īpaši grūta. Dartmutas zinātnieki rakstīja: "Mēs uzskatām, ka vienā vai vairākās no šīm problēmām var gūt ievērojamu progresu, ja vasarā rūpīgi atlasīta zinātnieku grupa strādā pie tās." Starp citu, šajā priekšlikumā bija viens no termina “mākslīgais intelekts” pirmajiem lietojumiem. Bija daudz ideju: iespējams, imitējot smadzeņu neironu shēmas, mašīnām varētu iemācīt abstraktus cilvēku valodas noteikumus.
Zinātnieki bija optimistiski noskaņoti, un viņu pūles tika atalgotas. Viņiem bija programmas, kas šķita saprotas cilvēku valodā un varēja atrisināt algebriskas problēmas. Cilvēki pārliecinoši prognozēja, ka mašīnu izlūkošana cilvēku līmenī parādīsies pēc divdesmit gadiem.
Tā ir laimīga sakritība, ka prognozēšanas lauks, kad mums būs cilvēka līmeņa mākslīgais intelekts, radās apmēram vienlaikus ar pašu AI lauku. Faktiski tas viss atgriežas pie Tjūringa pirmā raksta par "domāšanas mašīnām", kurā viņš paredzēja, ka Tjūringa tests - kurā mašīnai jāpārliecina cilvēks, ka tas ir arī cilvēks - izturēs 50 gadus vēlāk, līdz 2000. gadam. Mūsdienās, protams, cilvēki joprojām paredz, ka tas notiks nākamajos 20 gados starp slavenajiem "praviešiem" - Ray Kurzweil. Ir tik daudz viedokļu un prognožu, ka dažreiz šķiet, ka AI pētnieki uz automātiskā atbildētāja ievieto šādu frāzi: "Es jau paredzēju, kāds būs jūsu jautājums, bet nē, es to precīzi nevaru paredzēt."
Problēma, mēģinot paredzēt precīzu datumu cilvēka līmeņa AI, ir tā, ka mēs nezinām, cik tālu mēs varam iet. Tas neizklausās pēc Mūra likuma. Mūra likums - divkāršot skaitļošanas jaudu ik pēc pāris gadiem - sniedz īpašu prognozi par konkrētu parādību. Mēs aptuveni saprotam, kā virzīties tālāk - uzlabot silīcija mikroshēmu tehnoloģiju, un mēs zinām, ka principā mēs pašreizējā pieejā neesam ierobežoti (līdz mēs sākam strādāt ar mikroshēmām atomu mērogā). To pašu nevar teikt par mākslīgo intelektu.
Izplatītas kļūdas
Stjuarta Ārmstronga pētījums koncentrējās uz šo projekciju tendencēm. Konkrēti, viņš meklēja divus galvenos izziņas aizspriedumus. Pirmais bija ideja, ka AI eksperti paredz, ka AI ieradīsies (un padarīs viņus nemirstīgus) tieši pirms viņu nāves. Šī ir Kurzweila kritika par "nerd noķeršanu" - viņa prognozes motivē bailes no nāves, vēlme pēc nemirstības un būtībā neracionālas. Superinteliģences radītājs kļūst gandrīz par pielūgsmes objektu. Kritiku parasti izklāsta AI jomā strādājoši cilvēki, kuri no pirmās puses zina par mūsdienu AI neapmierinātību un ierobežojumiem.
Reklāmas video:
Otrā ideja ir tāda, ka cilvēki vienmēr izvēlas laika posmu no 15 līdz 20 gadiem. Tas ir pietiekami, lai pārliecinātu cilvēkus, ka viņi strādā pie tā, kas drīzumā būs revolucionārs (jo cilvēkus mazāk pievelk pūles, kas izpaudīsies gadsimtiem ilgi), bet ne tik drīz, ka jūs uzreiz uzskatāt, ka esat sasodīti nepareizi. Cilvēki labprāt prognozē AI parādīšanos pirms nāves, taču vēlams, lai tas nebūtu rīt vai pēc gada, bet 15-20 gadu laikā.
Mērīšanas gaita
Ārmstrongs norāda, ka, ja vēlaties novērtēt noteiktas prognozes pamatotību, ir jāņem vērā daudz parametru. Piemēram, ideja par to, ka cilvēka līmeņa intelekts attīstīsies, simulējot cilvēka smadzenes, sniedz jums vismaz skaidru projektu progresa mērīšanai. Katru reizi, kad mēs iegūstam arvien detalizētāku smadzeņu karti vai arī veiksmīgi atdarinām noteiktu tās daļu, tas nozīmē, ka mēs virzāmies uz noteiktu mērķi, kas, domājams, radīs cilvēka līmeņa AI. Varbūt ar 20 gadiem nepietiks, lai sasniegtu šo mērķi, bet vismaz mēs varam izmērīt progresu no zinātniskā viedokļa.
Tagad salīdziniet šo pieeju ar pieeju tiem, kas saka, ka AI vai kaut kas apzināts "parādīsies", ja tīkls ir pietiekami sarežģīts un ar pietiekamu skaitļošanas jaudu. Varbūt tieši tā mēs iedomājamies cilvēka intelektu un apziņu, kas radās evolūcijas procesā, kaut arī evolūcija ir pagājusi miljardiem gadu, nevis desmitiem gadu. Problēma ir tā, ka mums nav empīrisku pierādījumu: mēs nekad neesam redzējuši, ka apziņa rodas no sarežģīta tīmekļa. Mēs ne tikai nezinām, vai tas ir iespējams, bet arī nezinām, kad tas mūs sagaida, jo mēs nevaram izmērīt progresu šajā ceļā.
Ir milzīgas grūtības izdomāt, kurus uzdevumus patiešām ir grūti izpildīt, un tas mūs vajāja no AI dzimšanas brīža līdz mūsdienām. Ir vienkārši neiespējami saprast cilvēka valodu, iespējas un radošumu, sevis pilnveidošanu - un visu vienlaikus. Mēs esam iemācījušies apstrādāt dabisko runu, bet vai mūsu datori saprot, ko viņi apstrādā? Mēs esam izveidojuši AI, kas jūtas “radoši”, bet vai tā darbībās ir radošums? Eksponenciāls pašpilnveidošanās, kas novedīs pie singularitātes, parasti šķiet kaut kas pārpasaulīgs.
Mēs paši nesaprotam, kas ir intelekts. Piemēram, AI eksperti vienmēr ir par zemu novērtējuši AI spējas spēlēt Go. 2015. gadā daudzi domāja, ka AI nemācīs spēlēt Go līdz 2027. gadam. Bet pagājuši tikai divi gadi, nevis divdesmit. Vai tas nozīmē, ka AI uzrakstīs lielāko romānu pēc dažiem gadiem? Vai saprast pasauli konceptuāli? Vai tuvojies cilvēkam intelekta ziņā? Nezināms.
Nevis cilvēks, bet gudrāks par cilvēkiem
Iespējams, ka problēmu esam apskatījuši nepareizi. Piemēram, Tjūringa pārbaude vēl nav nokārtota tādā nozīmē, ka AI sarunā varētu pārliecināt cilvēku, ka viņš runā ar cilvēku; bet AI skaitļošanas spējas, kā arī spēja atpazīt modeļus un vadīt automašīnu jau ir tālu virs cilvēkiem pieejamā līmeņa. Jo vairāk lēmumu pieņem ar "vājo" AI algoritmiem, jo vairāk lietiskais internets pieaug, jo vairāk datu tiek piegādāts neironu tīkliem un jo lielāka būs šī "mākslīgā intelekta" ietekme.
Iespējams, ka mēs vēl nezinām, kā izveidot cilvēku līmeņa inteliģenci, bet mēs arī nezinām, cik tālu varam sasniegt pašreizējās algoritmu paaudzes. Pagaidām viņi nav pat tuvu tiem briesmīgajiem algoritmiem, kas grauj sociālo kārtību un kļūst par sava veida neskaidru superintelliģenci. Tas arī nenozīmē, ka mums vajadzētu pieturēties pie optimistiskām prognozēm. Mums būs jāpārliecinās, ka algoritmos vienmēr tiek iestrādāta cilvēka dzīvības vērtība, morāle, morāle, lai algoritmi nebūtu pilnīgi necilvēcīgi.
Visas prognozes jāsamazina uz pusi. Neaizmirstiet, ka agrīnajās AI dienās izskatījās, ka tas izdosies ļoti ātri. Un šodien mēs arī tā domājam. Ir pagājuši sešdesmit gadi kopš zinātnieki pulcējās Dartmutā 1956. gadā, lai "izveidotu intelektu divdesmit gadu laikā", un mēs joprojām turpinām viņu darbu.
Iļja Khel