Katru gadu notikumi mākslīgā intelekta jomā kļūst arvien pilnīgāki - sejas atpazīšanas tehnoloģija, inteliģenti balss palīgi un pat algoritmu radīta māksla kļūst par mūsu dzīves sastāvdaļu. Bet vai AI spēs uzņemties cilvēka spēju pēdējo robežu un iemācīties izjust emocijas? Kopā ar teorijas un prakses platformu mēs aicinām jūs uzzināt par cilvēka un mašīnas nākotni.
Svētās un zināšanas
Parasti mākslīgais intelekts nekad nevar pietuvoties cilvēka emocionalitātei mūsu īpašās garīgās organizācijas dēļ, kuru nevar pārstādīt mašīnā. Turpretī izaicinājums radīt emocionālu AI izriet no tā, ka cilvēkiem empātija nav tik laba. Mēs nepavisam nelīdzam ideālām emocionālām mašīnām, kas viegli atšifrē citu cilvēku jūtas. Mūsu empātiju nopietni ierobežo unikāla pieredze, iemācīti stereotipi un individuālas psihoemocionālas reakcijas. Tādējādi maz ticams, ka eiropietis no vidusšķiras saprot, kādas jūtas izsaka Āfrikas cilts vadītājs, un otrādi.
No vienas puses, mēs uzskatām, ka emocionalitāte ir svēta dāvana, cilvēku ekskluzīva privilēģija. No otras puses, mēs par to zinām pārāk maz, saka Sergejs Markovs, AI un mašīnmācības speciālists un portāla 22century.ru dibinātājs. Viņaprāt, atteikšanās no emocionalitātes uztveres kā kaut ko svētu ļaus atrast jaunas metodes empātijas izpētei. Izmantojot reverso inženieriju (izpētot gatavo ierīci vai programmu, lai saprastu, kā tā darbojas, un atklājot neskaidras iespējas), izpētot neironu tīklus un mašīnmācoties, jūs varat uzzināt kaut ko pilnīgi jaunu par cilvēka emocionalitāti. “Mašīnmācība vairākos gadījumos ļauj, kā viņi saka, ticēt harmonijai ar algebru - ticamākas zināšanas, kas balstītas uz lielo datu statistiku, aizstāj minējumus un hipotēzes,” uzskata Markovs.
Izveidot saziņu
Reklāmas video:
Mēs, iespējams, nemēģināsim iemācīt automašīnām par empātiju tikai no ziņkārības, bet pieaugošais automatizēto sistēmu skaits (no balss palīgiem līdz pašbraucošām automašīnām) padara emocionālu AI par obligātu. Galvenais izaicinājums, ar kuru saskaras mašīnu apguves speciālisti, ir vienkāršot darbu ar dažādām saskarnēm gan ievades līmenī, gan informācijas izvadīšanas procesā. Saziņas biežums acīmredzami pieaug, bet paši pakalpojumi un sistēmas vēl nesaprot, kāpēc mēs kratām tālruni: no dusmām vai no smiekliem.
Emocionālā inteliģence jau ir pieprasīta daudzos biznesa projektos. Sākot ar reklāmu, kas, pielāgojoties potenciālā klienta emocionālajam stāvoklim, palielina pārdošanas apjomus, līdz atpazīšanas tehnoloģijām, kas, pamanot pūlī visne nervozāko cilvēku, palīdzēs nozvejot noziedznieku.
Pētniekiem būs jāstrādā ar emocionālā intelekta un drošības jautājumiem. “Datoru pieņemtie lēmumi nedrīkst šķist psihopātiski. Ja mašīna darbojas pasaulē, kurā dzīvo cilvēki, tai jāspēj ņemt vērā "cilvēka apstākļus", tas ir, jābūt spējīgai empātijai. Tipisks piemērs: robotam diagnostikas speciālistam, kurš vecu cilvēku nosūta sarežģītai operācijai, jāņem vērā riski, kas saistīti ar stresu. Bezpilota automašīna, kurai pilnīgi nav empātijas, noteiktā kontekstā var arī sagādāt nepatikšanas,”saka filozofs Kirils Martinovs.
Alarmisti, piemēram, filozofs un antropocēna speciālists Niks Bostroms, atzīmē Martynovs, apgalvojot, ka superjutības "jutīguma zaudēšanas" problēma, kas asi izceļas uz cilvēka līmeņa fona, ir diezgan reāla. Viņi jau mēģina novērst šo problēmu ar juridisku ierobežojumu palīdzību. Izmantojot šo pieeju, AI veidotājiem būs likumīgs pienākums piešķirt attīstību emocionālās inteliģences elementiem, kas nepieciešami empātijai.
Māci emocijas
Netriviālais uzdevums radīt emocionālu AI kļūst arvien vienkāršāks, parādoties jauniem rīkiem, piemēram, mašīnmācībai. Sergejs Markovs šo procesu raksturo šādi: “Jūs varat uzņemt vairākus simtus tūkstošu cilvēku izteicienu audioierakstu un lūgt cilvēku marķieru grupai saskaņot“emocionālā alfabēta”marķieru komplektu ar katru no šīm frāzēm. Tad 80% frāžu tiek izvēlēti nejauši - šajā paraugā neironu tīkls ir apmācīts uzminēt emocionālos marķierus. Atlikušos 20% var izmantot, lai pārliecinātos, ka mākslīgais intelekts darbojas pareizi. Citā mācību modelī, kuru raksturo Markovs, neironu tīkls iegūst lielāku neatkarību. Tajā pats AI klasificē frāzes pēc līdzīgas emocionālās krāsas, runas ātruma un intonācijas, un vēlāk iemācās sintezēt savus apgalvojumus, pamatojoties uz saņemtajām kategorijām. Jebkurā gadījumāLiela apjoma dati kļūst par galveno mākslīgā intelekta apmācības resursu.
Evolūcijas sacīkstes
“Tas, ka mēs piedzīvojam savas emocijas kā“reālas”, ir saistīts tikai ar to, ka mūsu kognitīvā sistēma, kas radās evolūcijas laikā, ir tik noregulēta. Personām, kuras spēj izjust emocijas un kontrolēt savu uzvedību, evolūcijas sacīkstēs tika dota priekšrocība. Domājams, ka datori nespēs pietuvoties primātu patiesās evolūcijas modelēšanai - šajā ziņā viņu emocijas nebūs "īstas", "uzskata Martinovs.
Galvenais jautājums, saka Martinovs: vai ir iespējams modelēt emocionālos subjektīvos pārdzīvojumus, ko Aristotelis dēvētu par dvēseli, un Dekarts - par konogo? Zinātne joprojām nesniedz tiešu atbildi uz šo jautājumu, un filozofi pulcē konferences par kvālijas raksturu (subjektīvās pieredzes neatgriezeniski elementi). Tomēr ir tādi optimisti kā filozofs un kognitīvais zinātnieks Daniels Dennetts, kuri apgalvo, ka galu galā subjektīvā pieredze ir spēja pastāstīt sev un citiem par to, kā jūs jutāties. Mēs, protams, tuvākajā laikā saņemsim pārliecinošus mutiskus ziņojumus par emocijām no mašīnām, domā Martinovs.
Bet ar lielu varbūtību, Sergejs Markovs uzskata, ka mūsu kopīgā nākotne ar emocionālu mākslīgo intelektu notiks tādās formās, kuras šodien nevar iedomāties ar cilvēku un mašīnu stereotipu pretestību: “Drīzāk nākotnē cilvēki un mašīnas tiks apvienotas neviendabīgās sintētiskās sistēmās, kurās jūs vairs nevarat novilkt pat nosacītu līniju, kas atdala cilvēku un viņa tehnoloģiju produktu. Šajā scenārijā liela loma ir emocionālajai inteliģencei.”