Gregas Corrado, vadovaujantis „Google Brain“projekto (kuriančio mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto sistemas bei jų integraciją į „Google“paslaugas) programuotojui, „RIA Novosti“papasakojo, kas yra dirbtinis intelektas, kodėl savarankiškai tobulinančių mašinų sukilimas mums negresia, ir pasidalino savo mintimis apie tai, kaip žmonija prisitaikys prie gyvenimo „intelektualių mašinų“eroje.
Pastaraisiais metais Corrado ir jo kolegos sukūrė naujas automatinio vertimo sistemas, išmokė „Google Images“vaizdų paieškos sistemą atpažinti kates, šunis ir kitus objektus bei sukūrė neuroninį tinklą, kuris pagerina nuotraukų skiriamąją gebą. Šiuo metu jie dirba „Android“telefonų balso asistentu.
- „Salik.biz“
Gregas, sprendžiant iš jūsų publikacijų, jūsų mokslinė karjera prasidėjo neurofiziologijoje, o ne dirbtinio intelekto vystymo srityje. Kaip atsitiko, kad PG sistemos tapo svarbios jums asmeniškai ir apskritai „Google“?
- Iš pradžių domėjausi visiškai kitokiais dalykais - iš pradžių mokiausi fizikos, o paskui perėjau į smegenų mokslų sritį. Tuomet man atrodė, kad smegenys yra įdomiausia fizinė sistema, ir aš norėjau suprasti, kaip mūsų smegenų vystymasis paskatino protingų ir save suprantančių būtybių atsiradimą.
Kurį laiką dirbdamas tokiu būdu supratau, kad man ne mažiau įdomu tyrinėti visas intelekto formas, ne tik biologines, bet ir dirbtines. Be to, tuo metu man atrodė, kad dirbtinio intelekto srityje mes galėsime pasistūmėti daug greičiau nei tirdami žmogaus smegenis.
Su „Google“situacija yra kitokia - įmonė faktiškai užsiima dirbtiniu intelektu nuo pat savo veiklos pradžios. Pats paieškos sistemos įgyvendinimas, kurį sumanė įmonės įkūrėjai Sergejus Brinas ir Laris Pageas, reikalauja bent jau tam tikros formos dirbtinio intelekto.
Mums pagrindinė užduotis yra ne sukurti AI kaip tam tikrą produktą, kurį galėtume supakuoti į dėžę ir parduoti, o naudoti tokias sistemas informacijai tvarkyti ir apdoroti. Informacijos kiekis nuolat auga, ir kuo daugiau duomenų gauname, tuo blogiau jį matome ir prarandame mintį, kas svarbu, o kas ne.
Pati matematinė idėja, apibūdinanti giliuosius neuroninius tinklus ir netiesinius mokymosi metodus, atsirado daugiau nei prieš dešimt metų, tačiau jie išpopuliarėjo tik per pastaruosius dvejus ar trejus metus. Kokia to priežastis?
Reklaminis vaizdo įrašas:
- Galiu pasakyti daugiau - patys šių tinklų organizavimo principai pasirodė dar anksčiau, praėjusio amžiaus šeštajame dešimtmetyje, ir jie buvo galutinai įforminti matematiniu pavidalu devintajame ir dešimtajame dešimtmečiuose. Nuo to laiko jie iš tikrųjų nepasikeitė. Vienintelė priežastis, kodėl jų renesansas vyksta dabar, yra ta, kad kompiuteriai pastaraisiais metais pastebimai spartėja ir mes turime galimybę pigiai padidinti jų galią.
Devintojo dešimtmečio ir 2000-ųjų pradžioje mes to nesupratome, todėl neuroniniai tinklai tuo metu buvo laikomi įdomiu, bet nenaudingu žaislu. Tačiau iš tikrųjų jiems paprasčiausiai trūko skaičiavimo išteklių, kad būtų galima padaryti ką nors naudingo. Kai duomenų apimtis ir skaičiavimo ištekliai buvo maži, paprasti matematiniai metodai juos naudojo efektyviau nei neuroniniai tinklai.
Ar iš pradžių supratome, kad gilūs tinklai ir mašinų mokymasis gali būti naudingi? maždaug 2010 ar 2011 m., ir mums prireikė maždaug penkerių metų, kad patikrintume šią idėją ir įrodytume, kad ji tokia buvo. Dabar kiekvienas pramonės žmogus supranta, kad taip yra, ir siekia šia linkme.
Kiekvienais metais mūsų civilizacija gamina vis daugiau duomenų, kurių apdorojimas greitai nebus įmanomas nenaudojant dirbtinio intelekto. Ar žmonija galės toliau vystytis, kaip tiki PG priešininkai, nenaudodama tokių sistemų?
- Nemanau, kad dirbtinis intelektas ar mašinų mokymasis gali būti kažkas gero ar blogo - tai tik naujų technologijų rinkinys, kurio naudojimo būdas priklausys tik nuo mūsų pačių. Kaip visuomenė, mes turime nuspręsti, kam ir kaip jie bus taikomi - pavyzdžiui, mes galime jų visiškai atsisakyti dėl tam tikrų etinių ar politinių priežasčių.
Aš asmeniškai manau, kad toks sprendimas būtų nepaprastai neveiksmingas ir panašus į tą, kuris uždraustų automatines siuvimo mašinas ir priverstų visas gamyklas siūti drabužius rankomis. Vietoj to, mes turime suprasti, kur jų naudojimas duos realios naudos, ir suderinti su mūsų vertybėmis.
Ir man atrodo, kad yra nesuskaičiuojama daugybė sričių, kuriose tiek AI, tiek mašininis mokymasis atneš didžiulę naudą visuomenei, kurių daugelio vis dar negalime įsivaizduoti.
Šiandien „Google“naudoja neuroninius tinklus dirbdama „Google Translate“, „Google Image Search“ir daugelyje kitų produktų. Kur artimiausiu metu įvyks pagrindinis jų taikymo proveržis?
- Kai žmonės kalba apie dirbtinio intelekto plėtrą, jie dažnai įsivaizduoja kažką labai įspūdingo, ko iš tikrųjų nėra. Jūs turite suprasti, kad mes paprasčiausiai stengiamės mašinas padaryti mažiau kvailais nei jie yra šiandien ir priversti jas sąveikauti su žmonėmis natūraliausiu būdu.
Be to, dirbtinis intelektas leidžia mums ištaisyti mašinų klaidas ir priversti jas mokytis iš tų klaidų. Tarp žmogaus ir mašinos yra savotiškas dialogas.
Tikiuosi, kad per ateinančius dešimt metų turėsime sistemą, galbūt dirbančią su telefonais ir kitais mobiliaisiais įrenginiais, kuri dinamiškai bendraus su savininku ir atsižvelgs į jo asmenybės savybes bei bet kokius konkrečius norus.
Pavyzdžiui, jūs paprašote tokio padėjėjo, kuris padėtų jums pasiekti tašką žemėlapyje. Kai jis jums pasiūlys maršrutą, galite paprašyti jo išdėstyti arčiau parko ar įvykdyti kitus norus, o sistema jus supras ir įgyvendins jūsų norus. Norime, kad bendravimas su tokiomis sistemomis būtų kuo natūralesnis žmogui.
Pastaraisiais metais mokslininkai vis dažniau kalba apie savarankiškai tobulinančių dirbtinio intelekto sistemų sukūrimą, kuriuos daugelis rimtų mokslininkų, pavyzdžiui, Stephenas Hawkingas, laiko labai pavojingais žmonėms. Ar tikrai?
- Tiesą sakant, savęs tobulinimo dirbtinis intelektas dar nebuvo sukurtas. Techniniu požiūriu yra įmanoma, kad kada nors tokios sistemos atsiras, tačiau kol kas jų nėra ir mažai tikėtina, kad artimiausiu metu jos atsiras.
Pavyzdžiui, šiandien yra robotų, kurie dirba surinkimo linijose ir surenka mašinas bei kitus sudėtingus techninius prietaisus. Šie robotai buvo surinkti toje pačioje eilutėje dalyvaujant tiems patiems robotams, tačiau tai nereiškia, kad robotai patobulėjo patys. Tas pats pasakytina ir apie mašinų mokymosi technologijas - mes jas naudojame duomenims, įskaitant kitas dirbtinio intelekto sistemas, analizuoti, tačiau jos vis tiek negali tobulėti be žmogaus kūrybiškumo.
Pavyzdžiui, „AlphaGo“sistema gali savarankiškai mokytis labai ribotos formos, tačiau ji negali radikaliai pakeisti savo architektūros ir pasidaryti radikaliai skirtinga, pavyzdžiui, pritaikyta spręsti kitas problemas. Tai, kas egzistuoja šiandien, yra tik nedidelė dalis to, ką reikia nuveikti kuriant savarankiško mokymosi sistemas, o likusi dalis dar neapimta.
Todėl aš asmeniškai manau, kad dirbtinio intelekto kūrimas šiandien vis labiau primena meną, o ne inžineriją ar mokslą, o mūsų pramonės lyderiai dažnai stebina save ir kolegas netikėtais atradimais ir atradimais. Apskritai galime pasakyti, kad šiandien AI sukūrimas yra išskirtinė žmogaus prerogatyva.
Ar tokios sistemos gali būti naudojamos neįprastoms užduotims spręsti - pavyzdžiui, kaip „smegenys“roveriams ar zondams, kurie savarankiškai tyrinėtų tolimas planetas ir pasaulius?
- Iš principo tai yra visiškai įmanoma ir man atrodo, kad ateityje dirbtinis intelektas bus naudojamas tyrimams kosmose ar vandenyno dugne, kur dėl vienokių ar kitokių priežasčių neįmanoma tiesiogiai valdyti technologijos. PG sistemos padės tokiems maršrutizatoriams ar robotams išspręsti kai kurias įprastas užduotis ir išvengti pavojaus, tačiau realius mokslinius tyrimus vis tiek atliks žmonės.
Tik žmogus gali nusistatyti konkrečias mokslines užduotis ir nuspręsti, kaip jas išspręsti. Galime pasakyti robotui: „ateikite arčiau šio kraterio ir pabandykite jame rasti baltų uolienų“, tačiau pats robotas iš principo negali suprasti, kodėl šios uolienos mus domina. Žmogus labai gerai nustato užduotis ir ieško būdų, kaip jas išspręsti, o mašinos dar neturi tokios galimybės. Tokiu atveju robotai gali būti tik padėjėjai, bet ne tyrinėtojai.
Šis klausimas yra tiesiogiai susijęs su tuo, kad daugelis žmonių nesupranta, kas yra dirbtinis intelektas, ir mano, kad mokslininkai sukuria išsamų žmogaus analogą su jo protu, jausmais ir kitomis savybėmis. Kodėl tai vyksta?
- Man atrodo, kad tai pasekmė to, kad žmonės nesupranta, kodėl dirbtinis intelektas iš viso egzistuoja. Jie tiki, kad mes kuriame mašinas, kaip žmonės. Aš tai visiškai atmetu ir sakau, kad mes jį kuriame ne tam, kad pakeistume žmogų, bet papildytume jo galimybes.
Pvz., Aš kasdien naudojuosi kompiuteriu ir yra dalykų, kuriuos galiu padaryti vienas pats - sudėti ar dauginti skaičius. Kompiuteris tai daro greičiau, ir aš tai vertinu ir dėl šios priežasties. Atitinkamai galiu atlikti „darbo pasidalijimą“, pervesdamas skaičiavimus į kompiuterį ir padarydamas daugiau, nei būčiau galėjęs padaryti be jo pagalbos. Ir tai, man atrodo, yra dirbtinio intelekto esmė.
Idėja sukurti pilną žmogaus analogą, man atrodo, yra įsišaknijusi tiek mokslinėje fantastikoje, tiek filosofijoje. Filosofai ilgai galvojo, ar galime sukurti mašinas, kurios atrodytų kaip žmonės, tačiau šis klausimas neturi nieko bendra su tuo, ar tokie „dirbtiniai žmonės“mums bus naudingi ir ar iš viso įmanoma.
Todėl praktikos požiūriu geriau kurti intelektą, kuris papildytų mūsų pačių protą ir išplėstų jo galimybes, o ne jo kopijuoti.
Jau šiandien yra sistemų, panašių į mašinas su autopilotu, kuriose žmogaus gyvenimas priklauso nuo dirbtinio intelekto veiksmų. Ar turime sukurti iš esmės naujas teisines normas, kad apibrėžtume atsakomybę ir kas bus atsakingas už AI veiksmus?
- Tai labai svarbus klausimas. Leiskite man iš karto pabrėžti, kad nesu teisininkas, bet man atrodo, kad praeityje jau buvo panašių problemų pavyzdžių. Pavyzdžiui, daugelį amžių galiojo įstatymai, nustatantys, kas atsakingas už tai, kad kažkieno arklys smogė nepažįstamam asmeniui, šuo užpuolė nepažįstamąjį, mašina sugedo ir sužeidė darbuotoją ar įvyko koks nors kitas incidentas.
Man atrodo, kad šią patirtį turime naudoti nustatydami atsakomybę už dirbtinio intelekto sistemų elgesį. Atitinkamai lieka tik aptarti, kaip galėtume pritaikyti šiuos principus, kad nustatytume, kaip mes sąveikausime su autonominėmis mašinomis ir kitais šio tipo įrenginiais.
Esu įsitikinęs, kad ši diskusija bus labai karšta ir ilga, tačiau man atrodo, kad jai nereikės įvesti jokių visiškai naujų teisinių normų ir principų. Žinoma, kai kurie žmonės siūlo AI sistemas laikyti „asmenybėmis“ir panašiai, tačiau man asmeniškai tai yra kažkas labai keisto ir nesuprantamo.
Futurologai ir kai kurie jūsų kolegos prognozuoja, kad toliau plėtojant AI, daugelis žmonių, užsiimančių kvalifikuotu, bet įprastiniu darbu - buhalteriai, vairuotojai, valdininkai - liks be darbo. Ar ši problema egzistuoja ir kaip ją galima išspręsti?
- Be abejo, ši problema egzistuoja. Mano tėvai ir seneliai buvo buhalteriai, o mano močiutė pradėjo nuo rašiklių ir popieriaus, baigė skaičiuotuvais, o mama perkeldavo iš skaičiuoklių į skaičiuokles kompiuteryje. Visi šie pokyčiai radikaliai pakeitė buhalterių darbą, tačiau nuo to nepasikeitė ir pati profesijos esmė - buhalteriai nedingo, bet kartu pradėjo dirbti geriau, greičiau ir geriau.
Man atrodo, kad kažkas panašaus nutiks ir su dirbtiniu intelektu. Keisis daugelio profesijų turinys, tačiau jų esmė išliks ta pati, kai kurios iš jų gali net išnykti, tačiau toks likimas ištiks tik nedidelę jų dalį.
Be to, gali nutikti kažkas panašaus, kas nutiko interneto svetainių kūrimo srityje 1990-ųjų pabaigoje - iki interneto atsiradimo ir išplitimo niekas negalėjo įsivaizduoti, kad kas nors gali padaryti tokius dalykus. Kita vertus, kvaila ir neteisinga į šį klausimą žvelgti lengvai ir galvoti, kad niekas nepasikeis. Jūs turite suprasti, kad šios technologijos pakeis pasaulį, kad turėsite prie jų prisitaikyti ir padėti kitiems prisitaikyti.