AI PR problēma

HBO Westworld ir kopīga sižeta ierīce — sintētiskie saimnieki, kas saceļas pret saviem bezjūtīgajiem cilvēku radītājiem. Bet vai tas ir vairāk nekā tikai sižeta pavērsiens? Galu galā gudri cilvēki, piemēram, Bils Geitss un Stīvens Hokings, ir brīdinājuši, ka mākslīgais intelekts var būt uz bīstama ceļa un apdraudēt cilvēces izdzīvošanu.





Viņi nav vienīgie, kas uztraucas. Eiropas Parlamenta Juridiskā komiteja nesen nāca klajā ar ziņojumu, aicinot ES pieprasīt viedo robotu reģistrāciju, lai daļēji varētu novērtēt to ētisko raksturu. Kustība Stop Killer Robots, kas iebilst pret tā saukto autonomo ieroču izmantošanu karā, ietekmē gan Apvienoto Nāciju Organizācijas, gan ASV Aizsardzības departamenta politiku.

Šķiet, ka mākslīgajam intelektam ir PR problēma. Lai gan ir taisnība, ka mūsdienu mašīnas var ticami veikt daudzus uzdevumus (spēlēt šahu, vadīt automašīnas), kas kādreiz bija paredzēti cilvēkiem, tas nenozīmē, ka mašīnas kļūst arvien inteliģentākas un ambiciozākas. Tas tikai nozīmē, ka viņi dara to, ko mēs viņiem radījām.

Roboti var nākt, bet viņi nenāk pēc mums, jo viņu nav. Mašīnas nav cilvēki, un nav pārliecinošu pierādījumu, ka tās virzās uz jūtīgumu.



Džerijs Kaplāns

Mēs gadsimtiem ilgi esam aizvietojuši kvalificētus un zinošus darbiniekus, taču mašīnas netiecas pēc labākām darbavietām un augstākas nodarbinātības. Žakarda stelles 19. gadsimtā nomainīja profesionālus rokdarbniekus, taču šīs ievērojamās ierīces, kas ieprogrammētas ar perfokartēm neskaitāmiem audumu rakstiem, neradīja šuvēju un drēbnieku nāvi. Līdz 20. gadsimta vidum aritmētikā paļāvāmies uz mūsu labāko un spilgtāko — kalkulatora profesija bija ļoti cienīta. Tagad, kad salīdzinoši spējīgas ierīces tiek dāvinātas kā reklāmas piekariņi izstādēs, matemātiski domājošie var koncentrēties uz uzdevumiem, kas prasa plašākas prasmes, piemēram, statistisko analīzi. Drīzumā jūsu automašīna varēs jūs aizvest uz biroju pēc komandas, taču jums nebūs jāuztraucas par to, ka tā reģistrējas Uber, lai nopelnītu dažus papildu dolārus par benzīnu, kamēr atrodaties personāla sanāksmē (ja vien jūs neesat norādījis to).

AI izmanto dažas jaudīgas tehnoloģijas, taču tās nesader kopā tik labi, kā jūs varētu gaidīt. Agrīnie pētnieki koncentrējās uz veidiem, kā manipulēt ar simboliem saskaņā ar noteikumiem. Tas bija noderīgi, veicot tādus uzdevumus kā matemātisko teorēmu pierādīšana, mīklu risināšana vai integrālo shēmu izkārtošana. Taču vairākas ikoniskas AI problēmas, piemēram, objektu identificēšana attēlos un runāto vārdu pārvēršana rakstītajā valodā, izrādījās grūti atrisināmas. Jaunāki paņēmieni, uz kuriem attiecas mašīnmācīšanās mērķis, izrādījās daudz piemērotāki šiem izaicinājumiem. Mašīnmācības programmas no lielām datu kolekcijām iegūst noderīgus modeļus. Tie nodrošina ieteikumu sistēmas Amazon un Netflix, uzlabo Google meklēšanas rezultātus, apraksta videoklipus pakalpojumā YouTube, atpazīst sejas, tirgo akcijas, vada automašīnas un atrisina neskaitāmas citas problēmas, kurās var izmantot lielus datus. Taču neviena pieeja nav saprāta Svētais Grāls. Patiešām, tie diezgan neveikli līdzās pastāv zem mākslīgā intelekta etiķetes. Divu galveno pieeju ar atšķirīgu spēku esamība vien liek apšaubīt, vai kāda no tām varētu kalpot par pamatu universālai intelekta teorijai.



Plašsaziņas līdzekļos reklamētie AI sasniegumi lielākoties neliecina par lieliem uzlabojumiem šajā jomā. Google AI programma, kas pagājušajā gadā uzvarēja konkursā Go, nebija pilnveidota versija tai programmai no IBM, kas 1997. gadā pārspēja pasaules šaha čempionu; Automašīnas funkcija, kas pīkst, kad izklīd no savas joslas, darbojas pavisam savādāk nekā tā, kas plāno tavu maršrutu. Tā vietā sasniegumi, par kuriem tiek ziņots tik elpu, bieži tiek bruģēti kopā no dažādu rīku un paņēmienu maisa. Varētu būt viegli sajaukt stāstus par mašīnām, kas mūs pārspēj uzdevumus, kā pierādījumu tam, ka šie rīki kļūst arvien gudrāki, taču tas nenotiek.

Publiskais diskurss par mākslīgo intelektu ir daļēji atdalīts no realitātes, jo šai jomai nav saskaņotas teorijas. Bez šādas teorijas cilvēki nevar novērtēt progresu šajā jomā, un sasniegumu raksturojums kļūst par minējumu. Rezultātā cilvēki, no kuriem mēs visvairāk dzirdam, ir tie, kuriem ir visskaļākās balsis, nevis tie, kuriem ir kaut kas būtisks sakāms, un preses ziņojumi par slepkavas robotiem lielākoties netiek apstrīdēti.

Es ieteiktu, ka viena no AI problēmām ir pats nosaukums — tas tika izveidots pirms vairāk nekā 50 gadiem, lai aprakstītu centienus programmēt datorus, lai atrisinātu problēmas, kurām bija nepieciešams cilvēka intelekts vai uzmanība. Ja mākslīgais intelekts būtu nosaukts par mazāk spokainu, tas varētu šķist tikpat prozaisks kā operāciju izpēte vai paredzamā analītika.



Varbūt mazāk provokatīvs apraksts būtu kaut kas līdzīgs antropiskajai skaitļošanai. Plašs nosaukums, piemēram, šis, varētu ietvert centienus izstrādāt bioloģiski iedvesmotas datorsistēmas, mašīnas, kas atdarina cilvēka formu vai spējas, un programmas, kas mijiedarbojas ar cilvēkiem dabiskā, pazīstamā veidā.

Mums vajadzētu beigt raksturot šos mūsdienu brīnumus kā protocilvēkus un tā vietā runāt par tiem kā par jaunas paaudzes elastīgām un jaudīgām mašīnām. Mums jābūt uzmanīgiem attiecībā uz to, kā mēs izvietojam un lietojam AI, bet ne tāpēc, ka mēs izsaucam kādu mītisku dēmonu, kas var vērsties pret mums. Drīzāk mums vajadzētu pretoties mūsu nosliecei piedēvēt mūsu darbiem cilvēciskas iezīmes un pieņemt šos ievērojamos izgudrojumus tādus, kādi tie patiesībā ir — spēcīgiem instrumentiem, kas sola pārtikušāku un ērtāku nākotni.

Džerijs Kaplans Stenfordas universitātē māca AI sociālo un ekonomisko ietekmi. Viņa jaunākā grāmata ir Mākslīgais intelekts: kas jāzina ikvienam, no Oxford University Press.



paslēpties