Šajā emuāra ierakstā tiek padziļināti aplūkots jautājums par to, vai mākslīgais intelekts patiešām ir būtne, kas spēj “domāt” kā cilvēki, vai arī tā ir tikai mašīna, kas atdarina intelektu.
Kas ir AI?
Ir viegli saprast, ka AI apzīmē mākslīgo intelektu (Artificial Intelligence). AI bieži tiek interpretēts kā sistēmas, kas atdarina zināšanas par cilvēka uzvedību, lai rīkotos atbilstoši. Piemēram, AlphaGo, kas Go spēlē uzvarēja Lī Sedolu, vai sistēmas, kas ieprogrammētas pašbraucošās automašīnās — visas mašīnas, kas var atdarināt cilvēku intelektu un pārvērst to darbībā, tiek sauktas par AI. Tomēr es uzskatu, ka mums ir jāpārinterpretē AI, pamatojoties uz tā burtisko nozīmi. AI vienkārši nozīmē mākslīgi attīstītu intelektu. Mākslīgais nozīmē objektu, ko cilvēce “radījusi” apzināti vai neapzināti. Tomēr intelekts ir ārkārtīgi grūti definējama spēja. Tā kā dažādi zinātnieki intelektu interpretē dažādi, tā definēšana plašākai sabiedrībai ir vēl sarežģītāka. Tāpēc es vēlos izmantot Aleksa Vissnera-Grosa rakstu par intelektu.
Intelekts: spēja, kas atšķiras no domāšanas
Alekss Vissners-Gross iesaka, ka, ja mēs atstātu vienu teikumu, lai palīdzētu nākotnes pēcnācējiem rekonstruēt vai izprast mākslīgo intelektu, tas būtu: "Intelekts ir fizisks process, kas maksimāli palielina nākotnes darbību brīvību un novērš ierobežojumus savai nākotnei." Pēc tam viņš to izteica kā šādu formulu:
F = T∇Sτ
Šī ir intelekta formula. Pieņemot, ka intelekts ir F, T apzīmē kādu spēku, S apzīmē sasniedzamo nākotnes scenāriju daudzveidību un τ apzīmē konkrētu punktu nākotnē. No pirmā acu uzmetiena šī šķietami absurdā formula nosaka uzvedību, ko mēs parasti saistām ar intelektu. Ievadiet šo formulu sistēmā, kas novietota konkrētā situācijā, un tā bez jebkādām instrukcijām līdzsvaros stieni vai pati spēlēs pingpongu. Tā arī ļauj sistēmām palielināt savus aktīvus simulētā akciju tirdzniecībā vai izveidot labi savienotus sociālos tīklus. Mēs varam novērot, ka tas, ko cilvēki uzskata par intelektuālām darbībām, piemēram, sociālo sadarbību, tiek ierosināts ar šo formulu.
Tomēr ir viegli saprast, ka mašīnai piemītošs intelekts un domāšanas akts ir atsevišķi jautājumi. Kā jau minēts iepriekš, intelekts ir tikai mērķtiecīgs, lai izvairītos no nākotnes ierobežojumiem. Savukārt domāšana ir augstākas kārtas jēdziens, kas to visu aptver. Tā ietver mērķu sasniegšanu un vēlmi paredzēt nākotni. Piemēram, novērojot citus dzīvniekus, kas izmanto instrumentus vai medī grupās, mēs uzskatām, ka viņi medī inteliģenti, taču ir grūti tos uzskatīt par domājošām būtnēm. Turklāt cilvēki ar intelektuālās attīstības traucējumiem bieži vien demonstrē ievērojamu radošumu dažādās jomās, neskatoties uz nepilnīgu intelektuālo spēju attīstību. Tas liek domāt, ka intelekts ir tikai instruments, ko izmanto mērķa sasniegšanai; intelekta piemītība nenozīmē domāšanu. Tāpēc brīdī, kad mākslīgais intelekts parāda, ka tas domā, pašam terminam "mākslīgais intelekts" ir jāmainās. Lai faktiski iesaistītos domāšanā, tam būtu jāpārvar tikai intelekta piemītības līmenis.
Vai ir kāds veids, kā pierādīt domāšanu?
Visā vēsturē cilvēce ir attīstījusi mākslīgo intelektu (MI), novērojot tikai monētas priekšpusi. Priekšpuse attiecas uz aprēķinātajām vērtībām, ko MI attēlo ārēji. Tas ir, sistēma, kurā datu A ievadīšana rada izvadi B, sniedzot precīzu atbildi uz jautājumu. Vienkāršāk sakot, apsveriet vienu piemēru. Kena Goldberga TED runas video var redzēt robotu ar nosaukumu “Attālais dārzs”. Attālais dārzs ir sistēma, kas ļauj ikvienam tiešsaistē piekļūt dārza robotam, lai laistītu augus vai sētu sēklas. Šī sistēma ir uzstādīta muzeja vestibilā Austrijā. Tomēr tiem, kas to attālināti kontrolē, varētu uzdot šo jautājumu: “Vai robots ir ĪSTS?” Pat ja robota nav, mēs varētu izplatīt fotoattēlus tiešsaistē, izmantojot dažādus attēlus, lai liktu cilvēkiem noticēt, ka robots tur ir. Tas atspoguļo Dekarta epistemoloģisko problēmu. Mākslīgo intelektu var līdzīgi uzskatīt par epistemoloģisku problēmu. Vai MI ir sistēma, kas izvada datus, pamatojoties uz ievades datiem, ir epistemoloģisks jautājums. Citiem vārdiem sakot, mēs nevaram neapšaubīt, vai MI domā.
Tātad, vai mēs nevaram saskatīt monētas otru pusi? Uz šo jautājumu es vēlos drosmīgi atbildēt JĀ. TED runā, ko redzēju, Blēzs Agveera i Arkass uzdeva jautājumu par radošumu, izmantojot šādu vienādojumu:
Y = W(*)X
W apzīmē smadzeņu sarežģīto neironu tīklu, X ir objektu dati, kas uztverti ar piecām maņām, un (*) norāda, kā neironu tīkls mijiedarbojas, kad tiek ievadīti X dati. Visbeidzot, Y ir dati, ko mēs galu galā uztveram un izvadām no X. TED liecina, ka neironu karti W var tuvināti aprēķināt, izmantojot X, Y un (*) darbības. Tas ļauj mums iegūt rezultātu Y, ievadot X. Tādējādi mēs ieguvām zināmu ieskatu radošumā un domāšanā. Tomēr tas liek aizdomāties, vai iegūtā Y vērtība patiešām ir pilnīga. TED, kad ievades vērtība "suns" tika ievadīta X, mēs redzējām, ka tas uzzīmē suņa attēlu kā Y. Bet, ja mēs lūgtu cilvēkiem uzzīmēt suni, vai viņi varētu izveidot tikpat detalizētu un nekļūdīgi atpazīstamu attēlu kā TED? Es domāju, vai viņi varētu uzzīmēt suni atšķirīgi no citiem, ja viņiem to lūgtu. Citiem vārdiem sakot, tas šķiet nekas vairāk kā datu kopums, kas iegūts no lieliem datiem. Bet kas notiktu, ja cilvēce perfekti atšifrētu W, neironu tīklu? Tas, visticamāk, varētu iegūt vērtību Y, izmantojot X, (*) un W, tāpat kā to dara cilvēki. Tad, tā vietā, lai paļautos tikai uz lielajiem datiem, tā varētu patstāvīgi izstrādāt W, tāpat kā cilvēki, un izteikt Y vērtību savā unikālā veidā. Tas ļautu cilvēcei apgriezt monētu un atklāt otru pusi: radošumu un domāšanu.
Tātad, kad mēs pilnībā izpratīsim nervu sistēmu, attīstīsim neirozinātni un pilnībā interpretēsim neironu kopumu? Šajā sakarā es vēlētos citēt Deikstru: "Jautājums par to, vai mašīnas spēj domāt, ir tikpat aktuāls kā jautājums par to, vai zemūdenes spēj peldēt." Cilvēcei bija nepieciešami tūkstošiem gadu pēc kuģu būvniecības un kuģošanas jūrās, lai beidzot radītu zemūdenes un sāktu izpētīt iepriekš nezināmos okeāna dziļumus. Mākslīgais intelekts pašlaik būvē kuģus un kuģo jūrās. Tāpēc man nav šaubu, ka cilvēce kādu dienu interpretēs nezināmo domu sfēru un radīs mašīnas, kas domā.
