Projekti Google Brain (mis loob masinõppe ja tehisintellekti süsteeme ning nende integreerimist Google'i teenustesse) juhtiv programmeerija Greg Corrado rääkis RIA Novostile, mis on tehisintellekt, miks enesetäiendavate masinate ülestõus meid ei ohusta, ja jagas oma mõtteid, kuidas inimkond kohaneb eluga intelligentsete masinate ajastul.
Viimastel aastatel on Corrado ja tema kolleegid välja töötanud uued masintõlkesüsteemid, õpetanud Google'i piltide otsimootorit kasside, koerte ja muude objektide äratundmiseks ning loonud närvivõrgu, mis parandab foto eraldusvõimet. Praegu töötavad nad Androidi telefonide hääleassistendi kallal.
Greg, otsustades teie väljaannete järgi, sai teie teadlaskarjäär alguse neurofüsioloogiast, mitte tehisintellekti arendamisest. Kuidas juhtus, et AI-süsteemid said oluliseks nii teile isiklikult kui ka Google'ile üldiselt?
- Algselt huvitasid mind täiesti erinevad asjad - alguses õppisin füüsikat ja siis lülitasin aju teaduste erialale. Siis tundus mulle, et aju on kõige huvitavam füüsiline süsteem, ja ma tahtsin aru saada, kuidas meie aju areng viis intelligentsete ja eneseteadlike olendite tekkimiseni.
Pärast mõnda aega sel viisil töötamist sain aru, et minu jaoks pole sugugi vähem huvitav uurida kõiki intelligentsuse vorme, mitte ainult selle bioloogilistes, vaid ka kunstlikes ilmingutes. Lisaks tundus mulle toona, et tehisintellekti valdkonnas saaksime edasi liikuda palju kiiremini kui inimaju uurides.
Google'is on olukord erinev - ettevõte on tegelenud tehisintellektiga juba selle asutamisest peale. Ettevõtte asutajate Sergei Brini ja Larry Page'i välja mõeldud otsimootori rakendamine nõuab vähemalt mingisugust tehisintellekti.
Meie jaoks pole peamine ülesanne AI loomine mingi toote kujul, mille saaksime karpi pakkida ja müüa, vaid selliste süsteemide kasutamine teabe korraldamiseks ja töötlemiseks. Teabe hulk kasvab pidevalt ja mida rohkem andmeid saame, seda halvemini me seda näeme ja kaotame aimu, mis on oluline ja mis mitte.
Väga matemaatiline idee, mis kirjeldas sügavaid närvivõrgustikke ja mittelineaarseid õppemeetodeid, ilmus enam kui kümme aastat tagasi, kuid need on populaarseks saanud alles viimase kahe või kolme aasta jooksul. Mis on selle põhjus?
Reklaamvideo:
- Ma võin öelda rohkem - nende võrkude korraldamise põhimõtted ilmusid juba varem, eelmise sajandi 60ndatel ning need vormistati matemaatiliselt lõpuks 1980. ja 1990. aastatel. Pärast seda pole need tegelikult muutunud. Ainus põhjus, miks nende renessanss praegu toimub, on see, et arvutid on viimastel aastatel märkimisväärselt kiiremaks muutunud ja meil on võimalus odavalt nende võimsust suurendada.
Üheksakümnendatel ja 2000-ndate alguses ei saanud me sellest aru ja seetõttu peeti närvivõrke sel ajal huvitavaks, kuid kasutuks mänguasjaks. Kuid tegelikult polnud neil lihtsalt piisavalt arvutusressursse, et midagi kasulikku teha. Kui andmemahud ja arvutusressursid olid väikesed, kasutasid lihtsad matemaatilised lähenemisviisid neid tõhusamalt kui närvivõrgud.
Kas mõistsime kõigepealt, et sügavad võrgustikud ja masinõpe võivad olla kasulikud? umbes 2010. või 2011. aasta paiku ja selle idee katsetamiseks ning selle tõestuseks kulus meil umbes viis aastat. Nüüd mõistab iga tööstuse inimene, et see nii on, ja püüdleb selles suunas.
Meie tsivilisatsioon toodab igal aastal üha rohkem andmeid, mille töötlemine on tehisintellekti kasutamiseta peagi võimatu. Kas inimkond suudab selliseid süsteeme kasutamata edasi areneda, nagu usuvad AI vastased?
- Ma ei usu, et tehisintellekt või masinõpe võivad olla midagi head või halba - see on lihtsalt kogum uut tehnoloogiat, mille kasutamise viis sõltub ainult meist endist. Ühiskonnana peame otsustama, mida ja kuidas neid rakendada - näiteks võime neist mingil eetilisel või poliitilisel põhjusel täielikult loobuda.
Ma isiklikult arvan, et selline lahendus oleks äärmiselt ebaefektiivne ja sarnane sellele, kui keelaksime automaatsed õmblusmasinad ja sunniksime kõiki tehaseid riideid käsitsi õmblema. Selle asemel peame mõistma, kus nende kasutamine reaalset kasu toob, ja vastama meie väärtustele.
Ja mulle tundub, et on lugematu arv valdkondi, kus nii AI kui ka masinõppe kasutamine toob ühiskonnale tohutut kasu, millest paljusid me siiani ei kujuta ette.
Google kasutab tänapäeval Google'i tõlke, Google Image Searchi ja paljude teiste toodete töös närvivõrke. Kus saab nende rakenduses lähitulevikus peamise läbimurde?
- Kui inimesed räägivad tehisintellekti arendamisest, kujutavad nad sageli ette midagi väga muljetavaldavat, mida see tegelikult pole. Peate mõistma, et me lihtsalt proovime muuta masinad vähem rumalaks kui nad praegu on ja panna need inimestega suhtlema kõige loomulikumal viisil.
Lisaks võimaldab tehisintellekt meil parandada masinate vigu ja panna need neist vigadest õppima. Inimese ja masina vahel on omamoodi dialoog.
Loodan, et järgmise kümne aasta jooksul on meil süsteem, mis töötab tõenäoliselt telefonide ja muude mobiilseadmetega ning mis suhtleb omanikuga dünaamiliselt ning võtab arvesse tema isiksuseomadusi ja kõiki konkreetseid soove.
Näiteks palute sellisel abilisel aidata teil kaardil mõnda punkti jõuda. Kui ta pakub teile marsruuti, võite paluda tal see pargile lähemale panna või täita muid soove. Süsteem mõistab teid ja täidab teie soovid. Soovime, et suhtlus selliste süsteemidega kulgeks inimesele võimalikult loomulikuna.
Viimastel aastatel on teadlased üha enam rääkinud enesetäiendavate tehisintellekti süsteemide loomisest, mida paljud tõsised teadlased, näiteks Stephen Hawking, peavad inimestele väga ohtlikuks. Kas see on tõesti?
- Tegelikult pole enesetäiendavat tehisintellekti veel loodud. Tehnilisest vaatepunktist on võimalik, et kunagi varem ilmnevad sellised süsteemid, kuid seni neid pole olemas ja tõenäoliselt ei kuvata neid lähitulevikus.
Näiteks on tänapäeval roboteid, mis töötavad konveieriliinidel ning panevad kokku masinaid ja muid keerulisi tehnilisi seadmeid. Need robotid monteeriti sama rea peal samade robotite osalusel, kuid see ei tähenda, et robotid oleksid end paremaks teinud. Sama kehtib ka masinõppe tehnoloogiate kohta - me kasutame neid andmete, sealhulgas muude tehisintellekti süsteemide analüüsimiseks, kuid ilma inimliku loovuseta ei saa nad end siiski paremaks muuta.
Näiteks AlphaGo süsteem on võimeline iseõppimise väga piiratud vormi jaoks, kuid see ei saa radikaalselt muuta oma arhitektuuri ja muuta end radikaalselt teistsuguseks, näiteks kohandatud muude probleemide lahendamiseks. See, mis tänapäeval eksisteerib, on vaid väike osa sellest, mida tuleb teha iseõppimissüsteemide loomiseks, ja ülejäänud viis pole veel kaetud.
Seetõttu arvan ma isiklikult, et tehisintellekti loomine meenutab tänapäeval üha enam kunsti kui inseneriteadust või teadust ning meie tööstuse juhid üllatavad sageli iseennast ja kolleege oma ootamatute avastuste ja leidudega. Üldiselt võime öelda, et tänapäeval on AI loomine inimese ainuõigus.
Kas selliseid süsteeme saab kasutada kõige ebaharilikemate ülesannete lahendamiseks - näiteks "aju" roveritele või sondidele, mis iseseisvalt uuriksid kaugeid planeete ja maailmu?
- Põhimõtteliselt on see täiesti võimalik ja mulle tundub, et tulevikus kasutatakse tehisintellekti uuringute tegemiseks kosmoses või ookeanipõhjas, kus tehnoloogia otsene juhtimine on ühel või teisel põhjusel võimatu. AI-süsteemid aitavad sellistel marsruutidel või robotitel lahendada rutiinseid ülesandeid ja vältida ohte, kuid tõelisi teadusuuringuid teevad ikkagi inimesed.
Ainult inimene saab seada konkreetsed teaduslikud ülesanded ja otsustada, kuidas neid lahendada. Me võime robotile öelda - "tulge sellele kraatrile lähemale ja proovige selles valgeid kive leida", kuid robot ise ei saa põhimõtteliselt aru, miks need kivid meid huvitavad. Inimene seab ülesanded väga hästi ja otsib võimalusi nende lahendamiseks ning masinatel pole veel sellist võimalust. Sel juhul saavad robotid olla ainult abilised, kuid mitte teadlased.
See küsimus on otseselt seotud asjaoluga, et paljud inimesed ei saa aru, mis on tehisintellekt, ja usuvad, et teadlased loovad inimese täieliku analoogi oma mõistuse, tunnete ja muude omadustega. Miks see juhtub?
- Mulle tundub, et see on tingitud asjaolust, et inimesed ei saa aru, miks tehisintellekt üldse olemas on. Nad usuvad, et loome masinaid nagu inimesed. Ma lükan selle täielikult tagasi ja ütlen, et me ei loo seda mitte inimese asendamiseks, vaid tema võimete täiendamiseks.
Näiteks kasutan ma arvutit iga päev ja on asju, mida saan teha ja seda ka ise teha - numbreid lisada või korrutada. Arvuti teeb seda kiiremini ja hindan seda ka sel põhjusel. Sellest lähtuvalt saan "tööjaotuse" läbi viia, arvutused arvutisse üle anda ja teha rohkem, kui oleksin ilma tema abita suutnud. Ja see, mulle tundub, on tehisintellekti olemus.
Idee inimese täielikust analoogist luua tundub mulle ju ulme või filosoofia juured. Filosoofid on juba pikka aega mõelnud, kas saaksime luua masinaid, mis näeksid välja nagu inimesed, kuid sellel küsimusel pole midagi pistmist sellega, kas sellised "tehislikud inimesed" on meile kasulikud ja kas see on üldse võimalik.
Seetõttu on praktika seisukohast parem luua luureandmeid, mis täiendavad meie enda meelt ja laiendavad selle võimalusi, mitte ei kopeeri.
Juba täna on olemas autopiloodiga masinatega sarnaseid süsteeme, milles inimese elu sõltub tehisintellekti tegevusest. Kas peame vastutuse määratlemiseks looma põhimõtteliselt uued õigusnormid ja kes vastutab AI tegevuse eest?
- See on väga oluline küsimus. Lubage mul kohe rõhutada, et ma pole jurist, kuid mulle tundub, et sarnaseid probleeme on ka varem olnud. Näiteks on sajandeid kehtinud seadused, mis määravad kindlaks, kes vastutab selle eest, et kellegi hobune viskas võõra inimese maha, koer ründas võõrast inimest, masin purunes ja vigastas töötajat või juhtus mõni muu juhtum.
Meile tundub, et seda kogemust tuleb kasutada tehisintellekti süsteemide käitumise eest vastutuse määramisel. Järelikult jääb üle vaid arutada, kuidas saaksime neid põhimõtteid kohandada, et teha kindlaks, kuidas suhelda autonoomsete masinate ja muude seda tüüpi seadmetega.
Olen enam kui kindel, et see arutelu on väga tuline ja pikk, kuid mulle tundub, et see ei nõua täiesti uute õigusnormide ja põhimõtete kehtestamist. Muidugi, mõned inimesed soovitavad pidada AI-süsteeme “isiksusteks” ja nii edasi, kuid minu jaoks on see minu jaoks midagi väga kummalist ja arusaamatut.
Futuroloogid ja mõned teie kolleegid ennustavad, et AI edasiarendamine jätab paljud kvalifitseeritud, kuid rutiinse tööga inimesed - raamatupidajad, autojuhid, ametnikud - tööta. Kas see probleem on olemas ja kuidas seda lahendada?
- Muidugi, see probleem on olemas. Minu vanemad ja vanavanemad olid raamatupidajad ning vanaema alustas pliiatsi ja paberiga ning lõpetas kalkulaatoritega ja ema vahetas kalkulaatorite asemel arvutustabeleid. Kõik need muudatused on radikaalselt muutnud raamatupidajate tööviisi, kuid elukutse olemus pole sellest muutunud - raamatupidajad pole kuhugi kadunud, kuid samal ajal hakkasid nad töötama paremini, kiiremini ja paremini.
Mulle tundub, et tehisintellektiga juhtub midagi sarnast. Paljude elukutsete sisu muutub, kuid nende olemus jääb samaks, mõni neist võib isegi kaduda, kuid selline saatus langeb neile vaid väikesele osale.
Lisaks võib juhtuda midagi sarnast, mis juhtus veebidisaini valdkonnas 1990. aastate lõpus - enne Interneti tulekut ja levikut ei osanud keegi ette kujutada, et keegi võiks selliseid asju teha. Teisest küljest on rumal ja vale sellele küsimusele kergekäeliselt läheneda ja arvata, et midagi ei muutu. Peate mõistma, et need tehnoloogiad muudavad maailma, et peate nendega kohanema ja aitama teistel nendega kohaneda.
