Gregs Korrado, Google Brain projekta (kurš rada mašīnmācības un mākslīgā intelekta sistēmas un to integrāciju Google pakalpojumos) galvenais programmētājs, pastāstīja RIA Novosti, kas ir mākslīgais intelekts, kāpēc pašattīstības mašīnu sacelšanās mūs neapdraud, un dalījās pārdomās par to, kā cilvēce adaptēsies dzīvei “inteliģento mašīnu” laikmetā.
Pēdējos gados Korrado un viņa kolēģi ir izstrādājuši jaunas mašīntulkošanas sistēmas, iemācījuši attēlu meklētājprogrammai Google Images atpazīt kaķus, suņus un citus objektus un izveidojuši neironu tīklu, kas uzlabo fotoattēlu izšķirtspēju. Pašlaik viņi strādā pie balss palīga Android tālruņiem.
Gregs, spriežot pēc jūsu publikācijām, jūsu zinātniskā karjera sākās neirofizioloģijā, nevis mākslīgā intelekta attīstībā. Kā tas notika, ka AI sistēmas kļuva svarīgas jums personīgi un uzņēmumam Google kopumā?
- Sākotnēji mani interesēja pavisam citas lietas - sākumā es studēju fiziku, pēc tam pārgāju uz smadzeņu zinātņu jomu. Tad man šķita, ka smadzenes ir visinteresantākā fiziskā sistēma, un es gribēju saprast, kā mūsu smadzeņu attīstība noveda pie inteliģentu un sevi apzinīgu būtņu rašanās.
Pēc tam, kad kādu laiku strādāju šādā veidā, es sapratu, ka esmu vienlīdz ieinteresēts izpētīt visas inteliģences formas, ne tikai tās bioloģiskās, bet arī mākslīgās izpausmes. Turklāt tajā laikā man šķita, ka mākslīgā intelekta jomā mēs varēsim progresēt daudz ātrāk nekā pētot cilvēka smadzenes.
Izmantojot Google, situācija ir atšķirīga - uzņēmums faktiski ir nodarbojies ar mākslīgo intelektu kopš tā pirmsākumiem. Pati meklētājprogrammas ieviešana, kā to ir iecerējuši uzņēmuma dibinātāji Sergejs Brins un Lerijs Peidžs, prasa vismaz kaut kādu mākslīgā intelekta veidu.
Mums galvenais uzdevums nav izveidot AI kā sava veida produktu, ko mēs varētu iesaiņot kastē un pārdot, bet gan izmantot šādas sistēmas informācijas organizēšanai un apstrādei. Informācijas daudzums nepārtraukti pieaug, un jo vairāk datu mēs saņemam, jo sliktāk to redzam un zaudējam priekšstatu par to, kas ir svarīgs un kas nav.
Ļoti matemātiskā ideja, kas apraksta dziļos neironu tīklus un nelineārās mācīšanās metodes, parādījās vairāk nekā pirms desmit gadiem, taču tās ir kļuvušas populāras tikai pēdējos divos vai trīs gados. Kāds tam iemesls?
Reklāmas video:
- Es varu pateikt vairāk - paši šo tīklu organizēšanas principi parādījās vēl agrāk, pagājušā gadsimta 60. gados, un tos beidzot matemātiski noformēja 1980. un 1990. gados. Kopš tā laika tie faktiski nav mainījušies. Vienīgais iemesls, kāpēc viņu renesanse notiek tieši tagad, ir tas, ka datori pēdējos gados ir kļuvuši ievērojami ātrāki, un mums ir iespēja lēti palielināt to jaudu.
Deviņdesmitajos un 2000. gadu sākumā mēs to nesapratām, un tāpēc neironu tīkli tajā laikā tika uzskatīti par interesantu, bet bezjēdzīgu rotaļlietu. Bet patiesībā viņiem vienkārši nebija pietiekami daudz skaitļošanas resursu, lai izdarītu kaut ko noderīgu. Kad datu apjomi un skaitļošanas resursi bija mazi, vienkāršas matemātiskas pieejas tos izmantoja efektīvāk nekā neironu tīkli.
Vai mēs vispirms sapratām, ka dziļi tīkli un mašīnmācība var būt noderīga? ap 2010. vai 2011. gadu, un mums vajadzēja apmēram piecus gadus, lai pārbaudītu šo ideju un pierādītu, ka tā ir. Tagad katrs nozares cilvēks saprot, ka tas tā ir, un cenšas šajā virzienā.
Katru gadu mūsu civilizācija iegūst arvien vairāk datu, kuru apstrāde drīz nebūs iespējama, neizmantojot mākslīgo intelektu. Vai cilvēce spēs tālāk attīstīties, kā tic AI pretinieki, neizmantojot šādas sistēmas?
- Es nedomāju, ka mākslīgais intelekts vai mašīnmācība var būt kaut kas labs vai slikts - tas ir tikai jaunu tehnoloģiju kopums, kuras izmantošanas veids būs atkarīgs tikai no mums pašiem. Mums kā sabiedrībai ir jāizlemj, kas un kā tos piemēros - piemēram, kaut kādu ētisku vai politisku iemeslu dēļ mēs varam no tiem pilnībā atteikties.
Es personīgi domāju, ka šāds risinājums būtu ārkārtīgi neefektīvs un līdzīgs tam, kas būtu, ja mēs aizliegtu automātiskās šujmašīnas un piespiestu visas rūpnīcas apģērbu šūt ar rokām. Tā vietā mums ir jāsaprot, kur to izmantošana dos reālus ieguvumus, un jāsaskaņo ar mūsu vērtībām.
Un man šķiet, ka ir neskaitāmas jomas, kurās gan AI, gan mašīnmācības izmantošana nesīs milzīgus ieguvumus sabiedrībai, no kurām daudzas mēs joprojām nevaram iedomāties.
Google šodien izmanto neironu tīklus Google Translate, Google Image Search un daudzu citu produktu darbā. Kur tuvākajā laikā tiks izdarīts galvenais izrāviens to piemērošanā?
- Kad cilvēki runā par mākslīgā intelekta attīstību, viņi bieži iedomājas kaut ko ļoti iespaidīgu, kas tas patiesībā nav. Jums jāsaprot, ka mēs vienkārši cenšamies padarīt mašīnas mazāk stulbas, nekā tās ir šodien, un likt tām mijiedarboties ar cilvēkiem pēc iespējas dabiskākā veidā.
Turklāt mākslīgais intelekts ļauj mums labot mašīnu kļūdas un liek tām mācīties no šīm kļūdām. Starp cilvēku un mašīnu pastāv sava veida dialogs.
Es ceru, ka nākamo desmit gadu laikā mums būs sistēma, kas, iespējams, darbosies ar tālruņiem un citām mobilajām ierīcēm, kas dinamiski mijiedarbosies ar īpašnieku un ņems vērā viņa personības īpašības un dažas īpašas vēlmes.
Piemēram, jūs lūdzat šādam palīgam palīdzēt jums sasniegt punktu kartē. Kad viņš jums piedāvā maršrutu, jūs varat lūgt viņu novietot to tuvāk parkam vai izpildīt citas vēlmes, un sistēma jūs sapratīs un piepildīs jūsu vēlmes. Mēs vēlamies, lai saziņa ar šādām sistēmām cilvēkam notiktu pēc iespējas dabiski.
Pēdējos gados zinātnieki arvien vairāk runā par pašpilnveidojošu mākslīgā intelekta sistēmu izveidi, ko daudzi nopietni zinātnieki, piemēram, Stefans Hokings, uzskata par ļoti bīstamām cilvēkiem. Vai tiešām?
- Faktiski pašattīstības mākslīgais intelekts vēl nav izveidots. No tehniskā viedokļa ir iespējams, ka kādreiz šādas sistēmas parādīsies, taču tās vēl neeksistē, un maz ticams, ka tās parādīsies pārskatāmā nākotnē.
Piemēram, šodien ir roboti, kas strādā pie montāžas līnijām un saliek mašīnas un citas sarežģītas tehniskas ierīces. Šie roboti tika salikti vienā līnijā, piedaloties tiem pašiem robotiem, taču tas nenozīmē, ka roboti ir uzlabojuši sevi. Tas pats attiecas uz mašīnmācīšanās tehnoloģijām - mēs tās izmantojam, lai analizētu datus, ieskaitot citas mākslīgā intelekta sistēmas, taču tās joprojām nevar sevi uzlabot bez cilvēka radošuma.
Piemēram, AlphaGo sistēma spēj veikt ļoti ierobežotu pašmācības formu, taču tā nevar radikāli mainīt savu arhitektūru un padarīt sevi radikāli atšķirīgu, piemēram, pielāgotu citu problēmu risināšanai. Tas, kas šodien pastāv, ir tikai neliela daļa no tā, kas jādara, lai izveidotu pašmācības sistēmas, un pārējā daļa vēl nav apskatīta.
Tāpēc es personīgi domāju, ka mākslīgā intelekta radīšana mūsdienās arvien vairāk atgādina mākslu, nevis inženieriju vai zinātni, un mūsu nozares vadītāji bieži pārsteidz sevi un kolēģus ar negaidītiem atklājumiem un atradumiem. Kopumā mēs varam teikt, ka mūsdienās AI izveidošana ir cilvēka ekskluzīvā prerogatīva.
Vai šādas sistēmas var izmantot, lai atrisinātu neparastākos uzdevumus - piemēram, kā "smadzenes" roveriem vai zondes, kas patstāvīgi pētītu attālās planētas un pasaules?
- Principā tas ir pilnīgi iespējams, un man šķiet, ka nākotnē mākslīgais intelekts tiks izmantots pētījumu veikšanai kosmosā vai okeāna dibenā, kur tieša tehnoloģiju kontrole viena vai otra iemesla dēļ nav iespējama. AI sistēmas palīdzēs šādiem maršrutētājiem vai robotiem atrisināt dažus ikdienas uzdevumus un izvairīties no briesmām, taču reālus zinātniskus pētījumus joprojām veiks cilvēki.
Tikai cilvēks var noteikt īpašus zinātniskus uzdevumus un noteikt, kā tos risināt. Mēs varam robotam pateikt - "nāciet tuvāk šim krāterim un mēģiniet tajā atrast baltas klintis", bet pats robots principā nevar saprast, kāpēc šīs klintis mūs interesē. Cilvēks ļoti labi nosaka uzdevumus un meklē veidus, kā tos atrisināt, un mašīnām šādas iespējas vēl nav. Šajā gadījumā roboti var būt tikai palīgi, bet ne pētnieki.
Šis jautājums ir tieši saistīts ar faktu, ka daudzi cilvēki nesaprot, kas ir mākslīgais intelekts, un uzskata, ka zinātnieki rada pilnīgu cilvēka analogu ar savu prātu, jūtām un citām pazīmēm. Kāpēc tas notiek?
- Man šķiet, ka tas ir sekas tam, ka cilvēki nesaprot, kāpēc mākslīgais intelekts vispār pastāv. Viņi tic, ka mēs radām tādas mašīnas kā cilvēki. Es to pilnībā noraidu un saku, ka mēs to veidojam nevis lai aizstātu cilvēku, bet gan lai papildinātu viņa iespējas.
Piemēram, es katru dienu izmantoju datoru, un ir lietas, kuras es un to pats varu darīt - pievienot vai reizināt skaitļus. Dators to dara ātrāk, un es to novērtēju arī šī iemesla dēļ. Attiecīgi es varu veikt "darba dalīšanu", nododot aprēķinus datorā, un izdarīt vairāk, nekā es būtu varējis izdarīt bez viņa palīdzības. Un tas, man šķiet, ir mākslīgā intelekta būtība.
Ideja izveidot pilnīgu cilvēka analogu, man šķiet, sakņojas vai nu zinātniskās fantastikas, vai filozofijas jomā. Filozofi ilgi domāja par to, vai mēs varam radīt mašīnas, kas izskatās pēc cilvēkiem, taču šim jautājumam nav nekā kopīga ar to, vai šādi “mākslīgi cilvēki” mums būs noderīgi un vai tas vispār ir iespējams.
Tāpēc no prakses viedokļa labāk ir izveidot intelektu, kas papildinās mūsu pašu prātu un paplašinās tā iespējas, nevis to kopē.
Jau šodien ir sistēmas, kas līdzīgas mašīnām ar autopilotu, kurās cilvēka dzīvība ir atkarīga no mākslīgā intelekta darbībām. Vai mums ir jāizveido principiāli jaunas tiesību normas, lai definētu atbildību un kas būs atbildīgs par AI darbībām?
- Tas ir ļoti svarīgs jautājums. Ļaujiet man uzreiz uzsvērt, ka es neesmu jurists, bet man šķiet, ka iepriekš jau ir bijuši līdzīgu problēmu piemēri. Piemēram, daudzus gadsimtus ir bijuši likumi, kas nosaka, kurš ir atbildīgs par faktu, ka kāda zirgs izšāva svešinieku, suns uzbruka svešiniekam, mašīna sabojājās un ievainoja strādnieku vai notika kāds cits incidents.
Man šķiet, ka šī pieredze ir jāizmanto, nosakot atbildību par mākslīgā intelekta sistēmu izturēšanos. Attiecīgi paliek tikai apspriest, kā mēs varam pielāgot šos principus, lai noteiktu, kā mēs mijiedarbosimies ar autonomām mašīnām un citām šāda veida ierīcēm.
Esmu pārliecināts, ka šī diskusija būs ļoti karsta un ilgstoša, taču man šķiet, ka tā neprasa ieviest pilnīgi jaunas tiesību normas un principus. Protams, daži cilvēki iesaka uzskatīt AI sistēmas par “personībām” un tā tālāk, bet man personīgi tas ir kaut kas ļoti dīvains un nesaprotams.
Futurologi un daži jūsu kolēģi prognozē, ka turpmāka AI attīstība daudziem cilvēkiem, kas nodarbojas ar kvalificētu, bet ikdienas darbu - grāmatvežiem, autovadītājiem, ierēdņiem - paliks bez darba. Vai šī problēma pastāv un kā to var atrisināt?
- Protams, šī problēma pastāv. Mani vecāki un vecvecāki bija grāmatveži, un mana vecmāmiņa sāka ar pildspalvu un papīru, pabeidza ar kalkulatoriem, un mana māte pārslēdzās no kalkulatoriem uz izklājlapām datorā. Visas šīs izmaiņas ir radikāli mainījušas grāmatvežu darba veidu, taču pati profesijas būtība no tā nav mainījusies - grāmatveži nav pazuduši, bet tajā pašā laikā viņi sāka strādāt labāk, ātrāk un labāk.
Man šķiet, ka kaut kas līdzīgs notiks ar mākslīgo intelektu. Daudzu profesiju saturs mainīsies, taču to būtība paliks nemainīga, dažas no tām var pat izzust, bet šāds liktenis piedzīvos tikai nelielu daļu no tām.
Turklāt varētu notikt kaut kas līdzīgs, kas notika ar tīmekļa dizaina jomu deviņdesmito gadu beigās - pirms interneta parādīšanās un izplatīšanās neviens nevarēja iedomāties, ka šādas lietas var darīt jebkurš. No otras puses, ir muļķīgi un nepareizi tuvoties šim jautājumam un domāt, ka nekas nemainīsies. Jums jāsaprot, ka šīs tehnoloģijas mainīs pasauli, ka jums būs jāpielāgojas tām un jāpalīdz citiem pielāgoties tām.
