Tehisintellekti teadusuuringute valdkond on jõudnud kaugele, kuid paljud usuvad, et see sündis ametlikult siis, kui Dartmouthi kolledži teadlaste rühm 1956. aasta suvel kokku sai. Arvutid on viimase paari aasta jooksul dramaatiliselt paranenud; täna teevad nad arvutuslikke toiminguid palju kiiremini kui inimesed. Kõike seda uskumatut edu arvestades oli teadlaste optimism mõistetav. Geniaalne arvutiteadlane Alan Turing soovitas mõtlemismasinate ilmumise mõni aasta varem ja teadlased tulid välja lihtsa ideega: intelligentsus on tegelikult vaid matemaatiline protsess. Inimese aju on teatud määral masin. Tõstke esile mõtlemisprotsess ja masin saab seda jäljendada.
Siis ei tundunud probleem eriti keeruline. Dartmouthi teadlased kirjutasid: "Usume, et ühe või mitme sellise probleemi osas on võimalik märkimisväärset edu saavutada, kui hoolikalt valitud teadlaste rühm töötab selle nimel suve jooksul." See ettepanek sisaldas muide termini "tehisintellekt" ühte varasemat kasutamist. Ideid oli palju: aju neuronite ringluse jäljendamine võiks masinatele õpetada inimkeele abstraktseid reegleid.
Teadlased olid optimistlikud ja nende pingutusi tasustati. Neil oli programme, mis näisid mõistvat inimkeelt ja suudavad lahendada algebralisi probleeme. Inimesed ennustasid enesekindlalt, et masinluure inimese tasandil ilmub kahekümne aasta pärast.
See on õnnelik kokkusattumus, et prognoosimisväli, kui meil on inimese tasemel tehisintellekt, sündis umbes samal ajal AI enda valdkonnaga. Tegelikult ulatub see kõik tagasi Turingi esimese artikli juurde "mõtlemismasinad", milles ta ennustas, et Turingi test - milles masin peab inimest veenma, et see on ka inimene - läbib 50 aastat hiljem, 2000. aastaks. Tänapäeval ennustavad muidugi inimesed endiselt, et see juhtub järgmise 20 aasta jooksul kuulsate "prohvetite" - Ray Kurzweili seas. Arvamusi ja ennustusi on nii palju, et mõnikord tundub, et AI-uurijad panevad automaatvastajale järgmise fraasi: "Ma juba ennustasin, milline teie küsimus saab, aga ei, ma ei oska seda täpselt ennustada."
Inimese tasemel AI täpse kuupäeva ennustamisel on probleemiks see, et me ei tea, kui kaugele me võime minna. See ei kõla nagu Moore'i seadus. Moore'i seadus - arvutusvõimsuse kahekordistamine iga paari aasta tagant - annab konkreetse nähtuse kohta konkreetse ennustuse. Me mõistame umbkaudu, kuidas edasi liikuda - ränikiibitehnoloogia täiustamiseks - ja teame, et põhimõtteliselt pole meie praegune lähenemisviis piiratud (kuni hakkame aatomimõõtmetes töötama kiipidega). Sama ei saa öelda tehisintellekti kohta.
Levinumad vead
Stuart Armstrongi uurimistöö keskendus nende projektsioonide suundumustele. Täpsemalt otsis ta kaht peamist kognitiivset kallutatust. Esimene oli idee, mille järgi AI eksperdid ennustavad AI saabumist (ja muudavad nad surematuks) vahetult enne surma. See on Kurzweili kriitika "nohiku ülesvõtmise" suhtes - tema ennustuste ajendiks on surmahirm, surematuse soov ja põhimõtteliselt irratsionaalne. Superintelligentsi loojast saab peaaegu kummardamise objekt. Kriitikat esitavad tavaliselt AI valdkonnas töötavad inimesed, kes teavad kõigepealt kaasaegse AI pettumusi ja piiranguid.
Reklaamvideo:
Teine mõte on see, et inimesed valivad ajavahemikuks alati 15–20 aastat. Sellest piisab, et veenda inimesi, et nad töötavad millegi kallal, mis lähiajal on revolutsiooniline (sest inimesi köidavad vähem pingutused, mis avalduvad läbi aegade), kuid mitte nii palju lähitulevikus, et leiate end kohe neetud valesti. Inimestel on hea meel ennustada AI ilmnemist enne nende surma, kuid on soovitav, et see ei toimuks homme ega aasta pärast, vaid 15-20 aasta pärast.
Mõõtmise käik
Armstrong märgib, et kui soovite konkreetse ennustuse paikapidavust mõõta, on palju parameetreid, mida vaadata. Näiteks idee, et inimese tasemel intelligentsus areneb inimese aju simuleerides, pakub teile vähemalt selget plaani edusammude mõõtmiseks. Iga kord, kui saame üha üksikasjalikuma ajukaardi või jäljendame edukalt selle teatud osa, mis tähendab, et liigume kindla eesmärgi poole, mis eeldatavalt põhjustab inimese tasandil AI-d. Võib-olla 20 aastat ei ole selle eesmärgi saavutamiseks piisav, kuid vähemalt saame edusamme mõõta teaduse seisukohast.
Võrrelge seda lähenemist nende lähenemisviisiga, kes ütlevad, et AI või midagi teadlikku "ilmub", kui võrk on piisavalt keeruline ja piisava arvutusvõimsusega. Võib-olla kujutleme seda just inimese intelligentsuses ja teadvuses, mis tekkis evolutsiooni käigus, ehkki evolutsioon on võtnud miljardeid aastaid, mitte kümneid aastaid. Probleem on selles, et meil puuduvad empiirilised tõendid: me pole kunagi näinud, kuidas teadvus keerulisest veebist väljub. Me mitte ainult ei tea, kas see on võimalik, ega tea ka seda, millal see meid ees ootab, sest me ei saa mõõta edusamme sellel teel.
Milliseid ülesandeid on tõesti keeruline täita, on tohutult keeruline välja mõelda ja see on meid AI sünnist kuni tänapäevani kummitanud. Inimese keelt, juhuseid ja loovust, enesetäiendamist - ja kõike korraga on lihtsalt võimatu mõista. Oleme õppinud loomuliku kõne töötlemist, kuid kas meie arvutid saavad aru, mida nad töötlevad? Oleme teinud AI, mis tunneb end loominguliselt, kuid kas selle tegevuses on loovust? Eksponentsiaalne enesetäiendamine, mis viib singulaarsuseni, näib üldiselt olevat midagi transtsendentaalset.
Me ise ei saa aru, mis on intelligentsus. Näiteks on AI eksperdid alati alahinnanud AI võimet Go mängida. 2015. aastal arvasid paljud, et AI ei õpi Go mängimist kuni 2027. aastani. Kuid ainult kaks aastat on möödunud, mitte kakskümmend. Kas see tähendab, et AI kirjutab mõne aasta suurima romaani? Kas mõistate maailma kontseptuaalselt? Kas jõuate intelligentsuse mõttes inimesele lähedale? Tundmatu.
Mitte inimene, vaid targem kui inimesed
Võib-olla oleme probleemi valesti vaadanud. Näiteks pole Turingi testi veel läbitud selles mõttes, et AI võiks vestluses veenda inimest, et ta räägib inimesega; kuid AI arvutusvõime, samuti võime mustreid ära tunda ja autot juhtida, on juba kaugelt üle inimese jaoks kättesaadava taseme. Mida rohkem otsuseid tehakse "nõrga" AI algoritmide poolt, seda enam kasvab asjade Internet, seda rohkem suunatakse andmeid närvivõrkudesse ja seda suurem on selle "tehisintellekti" mõju.
Me ei pruugi veel teada, kuidas luua inimkvaliteetset intelligentsust, kuid me ei tea ka, kui kaugele suudame praeguse algoritmi põlvkonnaga minna. Siiani pole nad isegi lähedal neile kohutavatele algoritmidele, mis õõnestavad ühiskonnakorda ja muutuvad omamoodi ebamääraseks superluureks. Samuti ei tähenda see, et peaksime kinni jääma optimistlikest prognoosidest. Peame hoolitsema selle eest, et inimelu väärtus, kõlbelisus ja kõlbelisus kinnistataks alati algoritmides, et algoritmid poleks täiesti ebainimlikud.
Kõik prognoosid tuleb poole võrra vähendada. Ärge unustage, et AI algusaegadel tundus, et see õnnestub väga kiiresti. Ja täna arvame ka nii. Kuuskümmend aastat on möödunud ajast, kui teadlased kogunesid 1956. aastal Dartmouthisse, et "luua luureandmeid kahekümne aasta jooksul", ja me jätkame nende tööd.
Ilja Khel
