Изкуственият интелект вече е факт в някои финансови и транспортни сегменти и тъй като се разпространява в други области, все повече искаме да сме сигурни, че го контролираме, а не обратното. От 2001 г. „Космическа одисея до Blade Runner“, „RoboCop“до „Матрицата“, когато хората се занимават с изкуствен интелект, неизбежно се сблъскват с мрачната фантазия на създателите на филми.
Последният филм на Спайк Джоунс „Тя“и предстоящият „Извън машината“на Алекс Гарланд вече са посветени на творенията на изкуствения интелект, живеещи сред нас. Тестът на Тюринг излиза на преден план и все още не можем да определим основната разлика между чиповете и кода от плът и кръв.
Някои знаменитости в Силиконовата долина също изразяват тези опасения: Миналия месец Елон Мъск (изпълнителен директор на Tesla и SpaceX) определи изкуствения интелект като "най-голямата екзистенциална заплаха" за човечеството. Това, което много от нас не разбират, а може би и самият Елон Мъск, е, че изкуственият интелект не е някаква невероятна технология, която съществува само във фантазиите на създателите на филми и лабораториите за компютърни гении.
Много от нашите смартфони използват рудиментарни техники за изкуствен интелект, за да превеждат от един език на друг или да отговарят на нашите въпроси; в игровата индустрия AI се използва за генериране на сложни и постоянно променящи се сценарии на играта. И тъй като компаниите в Силиконовата долина като Google и Facebook продължават да изкупуват AI компании и да наемат експерти, AI ще продължи да расте.
Значи изкуственият интелект не е филмът на Спилбърг?
Няма оплаквания за филма, но терминът, който означава "изкуствен интелект", има много по-дълга история от тази, която Спилбърг и Кубрик показаха във филмите си. Изкуственият интелект датира от раждането на изчислителната техника през 50-те години на миналия век, когато, само 14 години след като определи компютър с общо предназначение, Алън Тюринг се запита дали една машина може да мисли.
Промоционално видео:
Изминаха 64 години и тази идея все още заема съзнанието ни, въплъщава се във филми и книги и се обсъжда на симпозиуми. Това не се отклони от набора от правила, изложени от Тюринг в неговите компютри и машини на 1950 г., в които той предложи „играта за имитация“, която днес познаваме като теста на Тюринг.
Свържете компютър към текстов терминал и му позволете да комуникира с оператора заедно с реално лице. Същността на теста е, че когато помолите оператора да определи кой от събеседниците му е бил човек, „операторът ще прави грешки толкова пъти по време на тази игра, колкото би могъл да направи грешки, опитвайки се да различи мъж от жена“.
Тюринг вярваше, че да разберем дали една машина може да премине тест, би било по-полезно, отколкото да отговориш на неясния и философски въпрос дали мисли или не. "Относно този въпрос … мисля, че е безсмислено да го обсъждаме." Вярно е, че Тюринг смята, че до 2000 г. „езикът и образованието ще се променят толкова много, че всеки може да общува с мислеща машина без никакви проблеми“.
Буквално казано, той не беше твърде грешен. Днес често можете да чуете хората да казват, че компютрите им са "тъпи" или "замислени". Но дори и да се заемем по-сериозно с дефиницията на мислеща машина, тази идея ще бъде по-близка до реалността, отколкото мнозина може да мислят.
AI вече съществува?
Сравнително. Все още сме много далеч от преминаването през симулационната игра на Turing, въпреки че отчетите са противни. През юни чатботът Евгени Густман успешно измами една трета от съдиите, като направи теста на Тюринг в Лондон, убеждавайки ги, че е човек.
Но вместо да мисли, Евгений разчита на хитрости и трикове. Представяйки се за 13-годишно момче, за което английският не е неговият роден език, машината обяснява с това много нелогични аспекти на поведението си, включително лошо чувство за хумор и обидни твърдения, често пренасочвайки разговора в друга посока.
Повечето разработчици на AI се опитват да го научат да обработва естествен език, така че да можем да издадем команда на език, който сме запознати. Това децата започват да правят още преди да направят първата си стъпка и това е изключително трудна задача за машина.
Помислете за любима фраза на изследователите на AI: „времето лети като стрела, плодовете летят като банан“. [игра на думи: „времето лети като стрела, плодовите мухи обичат банан“; втората част на изречението, по аналогия с първата, може да се преведе като „плодът лети като банан“]. Разлагането на изречение на съставните му части понякога смущава дори местните говорители на английски, да не говорим за алгоритъма.
Има ли AI проблеми с говора?
Не със сигурност по този начин. Всъщност през повечето време AI не се използва за разговори. Някои от вас трябва да знаят за изкуствения интелект не от научната фантастика или от Алън Тюринг, а от видеоигри, където AI се използва за обозначаване на компютърно контролирани противници.
Например, в стрелец от първо лице, AI контролира движенията на врагове, като им позволява да се избягват, целят и стрелят по вас по най-неразбираеми начини. В състезателни игри AI може да контролира съперничещи превозни средства. Като парагон на AI, видеоигрите със сигурност оставят много да се желае. Но диамантите са направени от диаманти, а опростените правила на системата се комбинират, за да се направи нещо сложно.
Вземете например GTA V, където създаването на градове със собствен живот може да завиете кът и да намерите пожарна дружина, бореща се с шофьор, който се блъсна в маркуч; или Крепостта джудже, където гномите живеят в пещери със собствен живот, текстурирани и алгоритмично детайлни. Тези нововъзникнали системи за геймплей показват напълно нов начин, по който AI може да се развива, не опитвайки се да имитира човек, но развива „достатъчно добър“евристик, който превръща алгоритмите в нещо съвсем различно, когато е достатъчно мащабиран.
Значи всички инвестират в AI, за да правят по-добри игри?
Не. Компании като Apple и Google инвестират много пари в AI, опитвайки се да създадат виртуални лични асистенти като Siri и Google Now.
Това може да е малко далеч от фантастичната визия на Тюринг, но гласовите услуги по същество вършат същата тежка работа като човека. Те трябва да слушат и разбират говоримия език, да определят какви данни съдържа и след това да върнат резултата, също под формата на разговор. Те не се опитват да ни измамят да вярваме, че са хора, но това се случва от само себе си. Тъй като всички изчисления се извършват в облака, колкото повече чуват, толкова по-добре разбират.
Водещите изследвания на ИИ обаче не се фокусират върху възпроизвеждането на човешкото разбиране на света, а го надминават. Уотсънът на IBM, например, е известен като компютъра, спечелил опасността! през 2011 г., използвайки разбирането на естествен език, за да намерите отговори на въпросите на водещия. Но наред с разбирането на естествения език, Уотсън също може да чете и разбира огромни количества неструктурирани данни и то много бързо.
В случая с опасност! Той работи с 200 милиона страници данни, включително и с текста на цялата Уикипедия. Реалната цел на Уотсън е да се разшири до целия Интернет и да предостави на здравните специалисти удобен механизъм за работа. В края на краищата има учени, които просто искат да спасят човечеството.
Всички ще умрем?
Може би. Има опасения, че след като се създаде достатъчно универсален AI като Уотсън, неговата мощност ще се увеличи заедно с наличната за него обработваща мощност. Законът на Мур прогнозира, че изчислителната мощност се удвоява на всеки 24 месеца, така че е само въпрос на време преди AI да стане по-умен от своите създатели и да може да създаде още по-мощен AI, което води до експоненциален растеж на неговите възможности.
Но какво ще прави суперинтелигентният изкуствен интелект с тези възможности? Всичко зависи от начина на програмиране. Проблемът е, че е много трудно да се програмира високо интелигентен компютър, така че да не унищожи случайно човечеството.
Да кажем, че вие давате на AI задачата си да направи хартиени щипки и да ги направи възможно най-добри. Доста скоро той ще осъзнае, че подобрения в производството на щапелни изделия могат да бъдат постигнати чрез подобрения в производствената линия. Какво ще прави по-нататък?
„Например той ще се притеснява, че хората не го изключват, защото тогава няма да бъдат произведени хартиени щипки“, обяснява Ник Бостром. Иконата за скрепяване с хартия, Бостром казва, „може да се отървем от човек веднага, защото те са заплаха. Освен това той ще се нуждае от възможно най-много ресурси, тъй като те могат да бъдат използвани за направата на хартиени клипове. Например атомите в човешките тела."
Как да се справим с такъв AI?
Единственият начин, който ще работи, според някои теоретици като Ray Kurzweil, CTO на Google, е да изключи AI. Хората трябва да мислят не само за това как да създадат интелигентен ИИ, но и за етичната страна на този въпрос - и да програмират според него.
В крайна сметка писането на код просто търси проблеми. Машина с инструкции за „да направи хората щастливи“може да реши този проблем доста просто чрез имплантиране на електроди в мозъка на хората. Ето защо, когато питаме изкуствения интелект за решаване на големи философски проблеми, трябва да сме сигурни, че машината разбира какво е „добро“и кое е „лошо“.
Значи се нуждаем от програма за етика и всичко ще е наред?
Не точно. Дори и да успеем да предотвратим появата на злонамерен ИИ, остава въпросът как обществото се адаптира към нарастващите възможности на изкуствения интелект.
Промишлената революция се характеризира с автоматизация на редица работни места, които преди това са разчитали на ръчния труд. Няма съмнение, че Индустриалната революция е била периодът на най-значителния растеж на човешкото благополучие. Но превратът от онова време беше уникален в своя случай и е малко вероятно да успеем да видим това отново.
Каква сила на парата направи за физическия труд, AI може да направи за умствен труд. Вече се появяват първите жертви в тази сфера: няма място за изпращане на такси в света с Хайло и Убер; работата на борсов посредник се е променила именно поради въвеждането на високочестотна търговия; спортни и новинарски новини скоро ще се правят от автомобили.
Истинските промени тепърва започват. През ноември Goldman Sachs оглави кръг за финансиране на 15 милиона долара за Kensho, служба за анализ на финансови данни, която използва техники за изкуствен интелект извън обсега на най-добрия човешки анализатор. Той може да обработва толкова огромно количество данни, че хората са просто безсилни пред него.
Анализът на Kensho може да се използва от високочестотна търговска компания като Athena, която я използва, за да спечели милисекунда предимство на пазара - достатъчно, за да печелите пари, ако търгувате милиарди долари.
След като такава търговия засяга общия пазар, Kensho може да предостави своите алгоритми на Forbes и тя ще замени финансовите си анализатори. Повечето обобщения на бизнеса са едно към едно и ако данните са налични в структуриран формат, защо да губите време с хората?
По принцип подобни промени са добри. Ако работата на милиони хора замести алгоритмите, те могат да направят нещо по-добро, броят на работните часове ще намалее и ние ще стигнем една стъпка по-близо до утопия.