Tehnoloģiju vēsture ir pilna prognožu, kas šobrīd izklausās smieklīgi. Viens no slavenākajiem piemēriem tiek attiecināts uz Bilu Geitsu, kurš 1981. gadā paziņoja, ka "640 kilobaitiem vajadzētu pietikt ikvienam." AI prognozes šajā ziņā neatšķiras.
Pirmie AI (mākslīgā intelekta) pētnieki uzskatīja, ka mums būs robots, kurš tikai dažās desmitgadēs staigās, runās un domās kā cilvēks. Protams, neskatoties uz dažiem iespaidīgiem sasniegumiem mašīnmācībā, AI joprojām ir tāls ceļš ejams. Saskaņā ar principu, kas pazīstams kā Moravec paradokss, mēs varam iemācīt mašīnām risināt sarežģītas problēmas, taču tajā pašā laikā tās nevar tikt galā ar vienkāršākajām problēmām.
Nāc Siri, domā kā bērns
1957. gadā ekonomists un datorzinātņu pionieris Herberts Saimons sacīja: “Man nav mērķis jūs pārsteigt vai šokēt, bet varu to rezumēt, sakot, ka tagad pasaulē ir mašīnas, kuras var domāt, mācīties un radīt. Turklāt viņu spēja veikt šīs darbības strauji pieaugs, līdz (pārredzamā nākotnē) to problēmu klāsts, ar kurām mašīnas var tikt galā, ir salīdzināms ar problēmu klāstu, kur līdz šim bija vajadzīgs cilvēka prāts.
Saimons nomira 2001. gadā, un viņa "redzamā nākotne", kurā mašīnas var domāt tāpat kā cilvēki, joprojām ir tālu. Protams, mākslīgais intelekts ir labi pierādījis sevi tādu specifisku uzdevumu veikšanā kā tālu galaktiku klasificēšana vai slavenību balsu atdarināšana vai mākslas radīšana, taču vienkāršā domāšana - jēdziens, kas pazīstams kā vispārējs mākslīgais intelekts - šķietami traucē vismodernākās mašīnmācīšanās sistēmas. Iedomājieties, pat staigāšana pa divām kājām ir izaicinājums mašīnām. Viņi, iespējams, spēs pieveikt lielo šaha čempionu, taču nespēs tikt priekšā mazajam un paņemt pareizo rotaļlietu no plaukta.
Tā nav jauna problēma. Astoņdesmitajos gados datorzinātnieks Hanss Moravecs precīzi iepazīstināja ar šo problēmu, ko tagad sauc par “Moravec paradoksu”, un paskaidroja, kāpēc tieši tas ir tas, ko mums vajadzētu sagaidīt no mašīnām, kuras nav pakļautas dabiskajai atlasei. “Kodētajās lielajās, augsti attīstītajās smadzeņu maņu un motorās daļās ir miljardiem gadu ilga pieredze par pasaules dabu un to, kā tajā izdzīvot,” viņš rakstīja savā 1988. gada grāmatā “Prāta bērni”.
Reklāmas video:
Tas ir, tas, kas cilvēkiem šķiet vienkāršs, evolūcijas procesā ir pilnveidots gadu tūkstošiem ilgi. Tas, kas cilvēkiem šķiet visgrūtākais, ir grūts tikai tāpēc, ka viņiem tas ir jauns - mazliet vairāk nekā tūkstoš gadu mēs esam domājuši par šaha stratēģiju, bet mēs esam iemācījušies mijiedarboties ar vidi kopš mūsu senči joprojām bija vienšūnas organismi. Evolūcijas iemaņām nav nepieciešama apzināta domāšana, un, kad jums nav jādomā par kaut ko, ir grūtāk izdomāt, kā iemācīt mašīnai to darīt.
Iepazīstiet mašīnas, iepazīstot sevi
Tātad, kā jūs iemācāt mašīnai reāli domāt? Moravec uzskata, ka mašīnām trūkst evolūcijas. Tomēr situācija katru dienu uzlabojas.
Inženieri māca mākslīgā intelekta algoritmus, piemēram, robotus māca spēlēt videospēles. Bet pirms mēs varam iemācīt mašīnām domāt tāpat kā cilvēki, mums pašiem ir labāk jāsaprot, kā cilvēki domā, mašīnmācīšanās ierobežojumu izpratne var palīdzēt atbildēt uz jautājumiem par to, kā mūsu prāts patiesībā darbojas. Iespējams, ka paradokss ir tāds, ka AI nekad nebūs patiesi neatkarīga un vienmēr paļausies uz cilvēku palīdzību. Bet jebkurā gadījumā mums visiem vajadzētu novērtēt superdatorus, kas darbojas mūsu galvaskausos. Viņi padara pasaules grūtākos uzdevumus vieglus.
Svetlana Bodrika