Dirbtinio intelekto tyrimų sritis nuėjo ilgą kelią, tačiau daugelis mano, kad oficialiai tai gimė, kai 1956 m. Vasarą susibūrė Dartmuto koledžo mokslininkų grupė. Per pastaruosius kelerius metus kompiuteriai smarkiai patobulėjo; Šiandien jie skaičiavimo operacijas atlieka daug greičiau nei žmonės. Atsižvelgiant į šią neįtikėtiną pažangą, mokslininkų optimizmas buvo suprantamas. Išradingas kompiuterių žinovas Alanas Turingas pasiūlė mąstymo mašinų atsiradimą kelerius metus anksčiau, o mokslininkai iškėlė paprastą idėją: intelektas, tiesą sakant, yra tik matematinis procesas. Žmogaus smegenys tam tikru mastu yra mašina. Pabrėžkite mąstymo procesą ir mašina gali jį mėgdžioti.
Tuomet problema neatrodė ypač sunki. „Dartmouth“mokslininkai rašė: „Mes manome, kad didelę pažangą galima padaryti sprendžiant vieną ar daugiau iš šių problemų, jei vasarą kruopščiai atrinkta mokslininkų grupė kartu dirbs kartu su ja“. Šiame pasiūlyme, beje, buvo vienas iš ankstyviausių termino „dirbtinis intelektas“pavartojimų. Idėjų buvo daug: galbūt mėgdžiodami neuronų grandines smegenyse išmokyti mašinas abstrakčių žmonių kalbos taisyklių.
- „Salik.biz“
Mokslininkai buvo nusiteikę optimistiškai, o jų pastangos buvo apdovanotos. Jie turėjo programas, kurios tarsi suprato žmonių kalbą ir galėjo išspręsti algebrines problemas. Žmonės užtikrintai prognozavo, kad mašininė žvalgyba žmogaus lygmenyje pasirodys per dvidešimt metų.
Laimingas sutapimas, kad numatymo sritis, kai turėsime žmogaus lygio dirbtinį intelektą, gimė maždaug tuo pačiu metu kaip ir pati PG sritis. Tiesą sakant, viskas grįžta į pirmąjį Turingo straipsnį apie „mąstymo mašinas“, kuriame jis numatė, kad Turingo testas - kurio metu mašina turi įtikinti žmogų, kad jis taip pat yra žmogus - praeis po 50 metų, iki 2000-ųjų. Šiandien, žinoma, žmonės vis dar prognozuoja, kad tai įvyks per artimiausius 20 metų tarp garsiųjų „pranašų“- Ray Kurzweil. Yra tiek daug nuomonių ir prognozių, kad kartais atrodo, kad AI tyrėjai į automatinį atsakiklį iškelia tokią frazę: „Aš jau numatiau, koks bus jūsų klausimas, bet ne, aš negaliu to tiksliai numatyti“.
Problema bandant nuspėti tikslią žmogaus lygio AI datą yra ta, kad mes nežinome, kiek toli galime nueiti. Tai neatrodo kaip Moore'io dėsnis. Moore'io dėsnis - kas porą metų padvigubinantis skaičiavimo galią - pateikia konkrečią prognozę apie konkretų reiškinį. Apytiksliai suprantame, kaip judėti toliau - tobulinti silicio drožlių technologiją - ir žinome, kad iš principo nesame apsiriboję savo dabartiniu požiūriu (kol nepradėsime dirbti su lustais atominiu mastu). To paties negalima pasakyti apie dirbtinį intelektą.
Daznos klaidos
Stuarto Armstrongo tyrimas sutelkė dėmesį į šių projekcijų tendencijas. Tiksliau, jis ieškojo dviejų pagrindinių pažintinių paklaidų. Pirma buvo idėja, kad AI ekspertai prognozuoja, kad AI atvyks (ir pavers juos nemirtingais) prieš pat mirtį. Tai yra Kurzweilo kritika dėl „vėplos pagrobimo“- jo prognozes motyvuoja mirties baimė, nemirtingumo troškimas ir iš esmės neracionalus. Super intelekto kūrėjas tampa beveik garbinimo objektu. Kritiką paprastai pareiškia žmonės, dirbantys PG srityje, kurie iš pirmų lūpų žino apie šiuolaikinės PG nusivylimą ir apribojimus.
Reklaminis vaizdo įrašas:
Antra mintis yra ta, kad žmonės visada pasirenka 15–20 metų laikotarpį. To pakanka, kad įtikintumėte žmones, kad jie dirba prie to, kas netrukus įvyks revoliucija (nes žmones mažiau traukia pastangos, kurios pasireikš per šimtmečius), bet ne tiek greitai, kad iškart pasijutote velniškai neteisūs. Žmonės mielai prognozuoja AI atsiradimą prieš jiems mirdami, tačiau pageidautina, kad tai būtų ne rytoj ar per metus, o po 15-20 metų.
Matavimo eiga
Armstrongas pažymi, kad jei norite įvertinti tam tikros prognozės pagrįstumą, reikia įvertinti daugybę parametrų. Pavyzdžiui, idėja, kad žmogaus lygio intelektas vystysis imituojant žmogaus smegenis, suteikia bent jau aiškų progreso matavimo pagrindą. Kiekvieną kartą gaudami vis išsamesnį smegenų žemėlapį arba sėkmingai imituodami tam tikrą jo dalį, tai reiškia, kad einame link konkretaus tikslo, kuris, tikėtina, sukels žmogaus lygio AI. Gal 20 metų nepakaks šiam tikslui pasiekti, bet bent jau galime įvertinti pažangą moksliniu požiūriu.
Palyginkite šį požiūrį su požiūriu į tuos, kurie sako, kad AI ar kažkas sąmoningo „atsiras“, jei tinklas yra pakankamai sudėtingas ir turi pakankamą skaičiavimo galią. Galbūt taip mes įsivaizduojame žmogaus intelektą ir sąmonę, kuri atsirado evoliucijos procese, nors evoliucija užtruko milijardus metų, o ne dešimtis metų. Problema ta, kad neturime empirinių įrodymų: mes niekada nematėme, kad sąmonė kyla iš sudėtingo tinklo. Mes ne tik nežinome, ar tai įmanoma, net negalime žinoti, kada tai mūsų laukia, nes mes negalime įvertinti pažangos šiuo keliu.
Išsiaiškinti, kurias užduotis iš tikrųjų sunku atlikti, yra be galo sunku, ir tai mus persekiojo nuo pat AI gimimo iki šių dienų. Tiesiog neįmanoma suprasti žmogaus kalbos, šansų ir kūrybiškumo, tobulėti savarankiškai - ir viskas iš karto. Mes išmokome apdoroti natūralią kalbą, bet ar mūsų kompiuteriai supranta, ką jie apdoroja? Mes sukūrėme AI, kuri jaučiasi „kūrybinga“, tačiau ar jos veiksmuose yra kūrybiškumo? Eksponentinis savęs tobulinimas, kuris lems išskirtinumą, paprastai atrodo kažkas transcendentinio.
Mes patys nesuprantame, kas yra intelektas. Pavyzdžiui, AI ekspertai visada nuvertino AI galimybes žaisti „Go“. 2015 m. Daugelis manė, kad AI neišmoks groti „Go“iki 2027 m. Bet praėjo tik dveji metai, o ne dvidešimt. Ar tai reiškia, kad AI parašys didžiausią romaną per kelerius metus? Suprasti pasaulį konceptualiai? Ar artimas žmogus intelekto prasme? Nežinoma.
Ne žmogus, bet protingesnis už žmones
Galbūt klaidingai pažvelgėme į problemą. Pavyzdžiui, Turingo testas dar neišlaikytas ta prasme, kad AI pokalbio metu galėjo įtikinti žmogų, kad jis kalba su žmogumi; tačiau AI skaičiavimo galimybės, taip pat gebėjimas atpažinti modelius ir vairuoti automobilį, jau gerokai viršija žmonėms prieinamą lygį. Kuo daugiau sprendimų priima „silpno“PG algoritmai, tuo labiau plečiasi daiktų internetas, tuo daugiau duomenų perduodama neuroniniams tinklams ir tuo didesnė bus šio „dirbtinio intelekto“įtaka.
Gal dar nežinome, kaip sukurti žmogaus lygio intelektą, bet taip pat nežinome, kiek galime nueiti su dabartinės kartos algoritmais. Kol kas jie net nėra artimi tiems baisiems algoritmams, kurie sumenkina socialinę santvarką ir tampa savotišku neaiškiu super intelektu. Tai taip pat nereiškia, kad turėtume laikytis optimistinių prognozių. Turėsime įsitikinti, kad žmogaus gyvenimo vertė, moralė, moralė visada bus įdėta į algoritmus, kad algoritmai nebūtų visiškai nežmoniški.
Bet kokias prognozes reikia sumažinti perpus. Nepamirškite, kad pirmosiomis DI dienomis atrodė, kad tai pavyks labai greitai. Ir šiandien mes taip galvojame. Praėjo šešiasdešimt metų nuo tada, kai mokslininkai 1956 m. Susirinko į Dartmutą, kad „sukurtų žvalgybą per dvidešimt metų“, ir mes vis dar tęsiame jų darbą.
Ilja Khel