Išmaniosios mašinos išmoko blefuoti, pralenkti šachmatų ar „Go“profesionalus, versti ir atpažinti žmogaus balsą. Kiekvieną savaitę mes sužinome apie vis daugiau kompiuterinių programų, kurios jau žino, kaip nustatyti medicininę diagnozę, taip pat piešti Rembrandtą, dainuoti ar generuoti tekstą, išnaudojimų. Ar žmogus turėtų bijoti dirbtinio intelekto?
Dirbtinis intelektas (AI) per pastaruosius kelerius metus tapo tikrai aktualia tema. Mokslininkai tai sieja su sparčiu nervinių tinklų (vienos iš dirbtinio intelekto tyrimų sričių) vystymusi, o tai savo ruožtu tapo įmanoma atsiradus galingiems kompiuteriams.
„Nuo 2010-ųjų pradžios, paveikta įspūdingos sėkmės, pasiektos naudojant daugiasluoksnius neuroninius tinklus (pirmiausia konvoliucinius ir pasikartojančius), ši sritis sulaukė rimto tiek mokslininkų, inžinierių, tiek investuotojų dėmesio“, - komentuoja autorius. viena iš Rusijos šachmatų programų, mašininio mokymo specialistas Sergejus Markovas.
Mokslo bendruomenė gali ginčytis dėl išmaniųjų mašinų atsiradimo laiko, tačiau sutaria dėl vieno dalyko: technologijų plėtra ateityje turės besąlygišką poveikį visuomenei, ekonomikai ir žmonių santykiams. Jau dabar raginama apsvarstyti etikos principus kuriant dirbtinį intelektą, užtikrinant, kad dirbtinis intelektas vystytųsi saugia žmonėms kryptimi.
Ekonominis poveikis ir poveikis darbo rinkai
Mokslinė fantastika ir Holivudas suformavo „dirbtinio intelekto“, kaip kitos planetos gyvenimo formos, pavergiančios žmoniją į Matricą ar surengiančios jai branduolinę Doomsday, sampratą. Išgyvenusiuosius baigs „Terminatorius“.
Tiesą sakant, nepaisant pastarojo meto dirbtinio intelekto pažangos, protingos mašinų būtybės dar toli, pripažįsta mokslininkai ir specialistai. Tačiau ir tie, ir kiti pataria dabar atkreipti dėmesį į kai kuriuos aspektus.
Reklaminis vaizdo įrašas:
Tyrimų organizacijos „McKinsey Global Institute“duomenimis, per ateinančius dešimt metų naujos technologijos radikaliai pakeis planetos darbo rinką ir sutaupys apie 50 trln.
Pokyčiai palies šimtus milijonų darbo vietų. Vis daugiau žmonių dalį savo darbo užduočių ir daug įprastų užduočių perkelia mašinai, o tai leis jiems sutelkti dėmesį į kūrybinį darbą.
„Tam tikru požiūriu žmonijai kaip visumai tenka svarbi ir įdomi užduotis - vystytis kiekvienam individui daug greičiau, nei žmonija kuria dirbtinio intelekto sistemas“, - sakė „Yandex“technologijų platinimo direktorius ekspertas Grigorijus Bakunovas.
Tačiau kartu su automatika neišvengiamai nukentės ir mažiau kvalifikuotas personalas, todėl dabar reikia pagalvoti, kaip juos apsaugoti, perkvalifikuoti ir paruošti naujam gyvenimui.
Praktika rodo, kad gali nukentėti ne tik mėlynos apykaklės, bet ir žinių darbuotojai. Prieš kelias dienas „Goldman Sachs“pakeitė 600 prekybininkų komandą dviem žmonėmis ir automatinėmis algoritminėmis prekybos programomis, kurioms aptarnauti buvo pasamdyta 200 programuotojų.
Dirbtinis intelektas savaime nėra tapatus procesų automatizavimui, tačiau dirbtinio intelekto vystymas sukels tai, kad vis daugiau ir daugiau užduočių atliks kompiuterio programa.
Tarp variantų, kaip išspręsti mašinos perkėlimo į darbo rinką problemą, kaip nurodė Silicio slėnyje įsikūrusios ne pelno organizacijos „Foresight Institute“programos koordinatorė Allison Dutman, skatinanti naujas technologijas, yra „visuotinių pagrindinių pajamų“sąvokos įvedimas, kurią gautų visi, nepaisant pajamų ir užimtumo lygis. Tokios pajamos būtų finansuojamos iš vadinamojo novatoriško žemės vertės mokesčio, kurio įvedimas dabar aktyviai diskutuojamas Silicio slėnyje.
Ar dirbtinis intelektas yra žmogus?
Ar robotinė sistema yra žmogus? Ar gali balsuoti išmanusis kompiuteris? Kokia jis lytis? Europarlamentarai jau diskutuoja apie žmogaus ir išmaniosios mašinos santykius, svarstydami, ar būsimiems robotams turėtų būti suteiktas „elektroninės asmenybės“statusas.
Kaip pabrėžia Dutmannas, žmonės nenoriai dalijasi savo teisėmis su tais, kurių nesupranta, o tai reiškia, kad jie priešinsis dirbtinio intelekto „humanizavimui“.
„Atsižvelgdami į tai, kiek laiko žmonija visiems žmonėms suteikė vienodas teises, neatsižvelgiant į jų odos spalvą, rasę ar lytį, dabar galime manyti, kad jie ne iš karto pripažįsta mašinas lygiomis.
Kartu su etinėmis atsiranda teisinių subtilybių: kas prisiims atsakomybę įvykus nepilotuojamai transporto priemonei ar sugedus išmaniajam medicinos prietaisui - ir moraliniai klausimai: ar verta sukurti bepilotį ginklą, galintį veikti be žmogaus žinios?
Trečias etinis mąstymas aptariamas dažniau nei kiti ir daug labiau jaudina žmoniją: ką teoriškai superžvalgyba, tikra išmanioji mašina gali padaryti žmonijai?
Mokykite dirbtinio intelekto etikos
Dirbtinio intelekto kūrimo ekspertai pripažįsta: net jei ne per ateinančius 20–30 metų, žmonija vis tiek gyvens, kol atsiras tikras dirbtinis intelektas, kuris bus protingesnis už jo kūrėją.
„Paskutinis bastionas bus paimtas, kai bus sukurtas vadinamasis„ stiprus dirbtinis intelektas “(stiprus intelektinis intelektas, dirbtinis intelektas), tai yra dirbtinis intelektas, kuris sugebės išspręsti neribotai platų intelektinių užduočių spektrą“, - sako Sergejus Markovas.
Ir svarbiausia, kad toks dirbtinis intelektas galės mąstyti savarankiškai.
Daugelis institucijų, įskaitant „Ateities gyvenimo institutą“, „Prognozavimo institutą“, „Žmonijos ateities institutą“, „OpenAI“ir kitas, užsiima tyrimais, susijusiais su dirbtinio intelekto keliamomis grėsmėmis, taip pat su naujomis technologijomis susijusiais etikos klausimais.
„Foresight“instituto Allisono Dutmano sprendimas yra leisti kompiuteriui perskaityti visą mokslinę literatūrą, mokslinius straipsnius, keliančius etikos problemą, ir padaryti šią informaciją būsimų jo sprendimų pagrindu.
Kas yra neuroniniai tinklai ir kokia jų ateitis?
Dauguma ekspertų PG pažangą sieja su neuroninių tinklų kūrimu.
Neuroniniai tinklai yra viena iš dirbtinio intelekto tyrimų krypčių, paremtų žmogaus smegenyse vykstančių biologinių procesų modeliavimu.
Būtent jiems skolingi įspūdingi kalbos ir vaizdo atpažinimo, medicininių diagnozių, teksto vertimo ir įvaizdžio kūrimo, kalbos generavimo ir muzikinės kompozicijos rezultatai.
Šiandien, kaip pripažįsta ekspertai, neuroniniai tinklai yra pripažįstami vienu geriausių mašininio mokymosi algoritmų, o jais pagrįsti sprendimai rodo ryškiausius rezultatus šiuo metu.
Taip yra nepaisant to, kad šiuolaikiniai neuroniniai tinklai yra pusantro tūkstančio kartų paprastesni nei žiurkės smegenys.
„Kol kas mūsų sukurti neuroniniai tinklai yra palyginti maži, palyginti su, tarkime, žmogaus smegenų neuroniniu tinklu, be to, jie yra labai supaprastintas natūralių neuroninių tinklų analogas. Todėl kol kas, pasitelkdami neuroninius tinklus, mes sprendžiame daugiausia grynai taikomas problemas “, - sako Sergejus Markovas.
Dabar kuriami specializuoti procesoriai, skirti mokyti tokius tinklus (vadinamuosius neuromorfinius procesorius), kurie padidins skaičiavimo greitį keliais dydžiais.
Kūrėjai dabar yra užsiėmę ne tik neuronų skaičiaus didinimu tinkle, bet ir tinklų dizaino keitimu. „Sudėtingos tinklo konfigūracijos sistemos yra tos, su kuriomis atliekama daugiausia eksperimentų“, - sako Grigorijus Bakunovas.
Tai, kad tokios sistemos tapo palyginti prieinamos daugeliui paprastų kūrėjų, paskatino startuolių, eksperimentuojančių su neuroniniais tinklais, atsiradimą, pavyzdžiui, „Prisma“(programa leidžia apdoroti nuotraukas, paverčiant jas garsių menininkų paveikslų stilizacijomis) ir „Mubert“(internetinės elektroninės muzikos kompozitorius) …
Kas mūsų laukia artimiausioje ateityje
Londono universiteto koledžo profesorius ir pagrindinis mokslininkas „Nokia Bell Labs“Nickas Lane'as prognozuoja, kad žmogų supa dar daugiau „protingų dalykų“. Jie taps mažesni ir efektyvesni.
Profesorius pateikia pavyzdį: jei anksčiau į sieną įmontuotas jutiklis galėjo suprasti tik tai, kad kažkas praėjo pro šalį, tai ateityje jis ne tik žinos, kas tiksliai praėjo, bet ir tai, kaip žmogus elgiasi, jam nieko nereikia, neatstovauja ar jis kelia grėsmę sau, ar kitiems.
Mygtuko dydžio jutiklis gali įspėti žmogų apie pavojų.
Profesoriui pritaria ir Grigorijus Bakunovas iš „Yandex“: „Artimiausiu metu matysime siaurų dirbtinių intelektų, kurie padeda išspręsti vieną gana paprastą problemą, bet kurią jie išspręs dar geriau nei žmonės, plėtros bumą.
Pavyzdžiui, balso atpažinimo sistema kai kurias balso komandas ir adresus jau atpažįsta geriau nei žmogus.
„Labiausiai tikėtinas mūsų civilizacijos vystymosi kelias yra žmogaus ir mašinos sintezės kelias: lazda, drabužiai, automobilis, mobilusis telefonas, širdies stimuliatorius ar kochlearinis implantas - kai tobuliname instrumentus, mes vis labiau primena savo kūno pratęsimą. Rytoj mašinos galės priimti protines komandas iš žmogaus, suvokti psichiškai susiformavusius vaizdinius vaizdus, perduoti informaciją tiesiai į smegenis - tokie projektai jau egzistuoja už pažangiausių technologinių laboratorijų sienų “, - apibendrina Sergejus Markovas.
Ar jums vis dar reikia žurnalistų?
„Financial Times“praėjusiais metais atliko gana rizikingą eksperimentą, tuo pačiu uždavinį parašyti tekstą savo profilio korespondentui ir sumanią programą pavadinimu „Emma“. Tada „Financial Times“redaktorius turėjo perskaityti abu straipsnius ir atspėti, už kurio iš dviejų užrašų žurnalistas buvo už kurio kompiuterio.
Prieš šį savotišką „avarijos testą“„Financial Times“korespondentas pripažino: „Manau, kad programa tikrai greičiau susidoros su užduotimi nei aš. Bet tikiuosi, kad galėsiu tai padaryti geriau “.
Taip ir atsitiko: Ema tikrai pasirodė greitesnė - programa per 12 minučių sukūrė tekstą, pagrįstą nedarbo lygio Didžiojoje Britanijoje statistika. Žurnalistui prireikė 35 minučių. Ir, kaip ji pati vėliau prisipažino, Ema pranoko jos lūkesčius. Programa ne tik sumaniai tvarkė faktus, bet ir įdėjo naujienas į kontekstą, siūlydama, kaip galimas „Brexit“(tai buvo 2016 m. Gegužės mėn., Prieš referendumą dėl Didžiosios Britanijos išstojimo iš ES) galėtų pakeisti situaciją.
Tačiau Ema padarė kažką blogiau nei žurnalistė. „Emos straipsnis buvo parašytas šiek tiek nerangesne kalba. Bet svarbiausia, kad jis turėjo daug skaičių, - prisipažino FT redaktorius. - Ir, ko gero, pagrindinis dalykas, kurį mes čia bandome padaryti, yra pasirinkti tik tikrai svarbius skaičius.
„Emma“yra startuolio „Stealth“produktas. Bendrovė teigia, kad Emma turi gyvų pagalbininkų komandą, tačiau jie tvirtina, kad viskas, ką ji rašo ar daro, yra jos „smegenų“produktas.
Ir vis dėlto - ar turėtume bijoti PG?
Daugelis, jei ne visi, šiandien dirbtinio intelekto sistemų kūrime dalyvaujantys žmonės lengvai pripažįsta, kad dirbtinis intelektas greitai netaps žmonių nereikalingais. Būtent todėl, kad dirbtinis intelektas dar nėra toks protingas. Pagrindinis dalykas, kurio jam šiandien trūksta, yra autonominis sugebėjimas mąstyti.
„Dabar neturėtumėte bijoti PG bet kokia forma. Galite palaukti 30–40 metų, kol įvyks radikalūs pokyčiai “, - sakė Bakunovas.
Bet kažkas jau vyksta: linija pamažu neryškėja tarp žmogaus atliekamo darbo ar užduoties ir mašinos atliekamos užduoties. Kaip aiškina ekspertai, net ir dabar kartais sunku suprasti, kas sėdi sistemos viduje - žmogus ar mašina.
"Nėra jokių kriterijų, kada galėsime suprasti, kad sąmonė atsirado mašinos viduje", - klausia Bakunovas.
Žmogus taps segtuku?
Gerai žinomas nerimą keliančio požiūrio, kuriame „Terminatoriuje“aprašyti siaubai gali virsti realybe, šalininkas, filosofas Nickas Bostromas mano, kad intelektinį žmogaus lygį pasiekęs intelektas sugebės sunaikinti žmoniją.
„Bostrom“paaiškina sąvaržėlėmis: jūs mestumėte iššūkį dirbtiniam intelektui, kad popieriaus spaustukai būtų kuo didesni ir geresni. Dirbtinis intelektas tam tikru momentu supranta, kad žmogus yra grėsmė, nes jis gali išjungti kompiuterį, o tai prieštarautų užduočiai padaryti kuo daugiau sąvaržėlių. Jei žmogus negresia, dirbtinis intelektas nusprendžia, kad žmogaus kūnai yra pagaminti iš atomų, iš kurių galima padaryti puikius segtukus. Rezultatas yra tas, kad kompiuteris privers žmoniją prie sąvaržėlių.
Šis scenarijus daugeliui atrodo perdėtas. Pavyzdžiui, pasak Sergejaus Markovo, „didelis absurdiško tikslo įgyvendinimo efektyvumas yra nesuderinamas su šio tikslo absurdiškumu - grubiai tariant, dirbtinis intelektas, sugebantis visą pasaulį paversti popieriaus spaustukais, neišvengiamai bus pakankamai protingas, kad atsisakytų tokio tikslo“.
Dirbtinis intelektas yra tarsi auksinė žuvelė
Didžiosios Britanijos dirbtinio intelekto specialistė, Susekso universiteto pažinimo mokslo profesorė Margaret Boden skeptiškai vertina artėjantį išmaniųjų mašinų atsiradimą.
Profesorius pateikia „auksinės žuvelės“pavyzdį, kai mainais į laisvę žvejys pateikia tris norus. Vienas iš norų yra grąžinti sūnų iš karo, antrasis - 50 tūkstančių dolerių, o trečiasis - galimybė kitą rytą pareikšti dar vieną palinkėjimą.
Tą patį vakarą pasibeldė į žvejo namus. Sūnus buvo grąžintas iš karo - karste. Žvejas gavo draudimą už 50 tūkstančių dolerių.
"Pakeiskite žuvį į AI šioje parabolėje, ir viskas paaiškės", - paaiškina Bodenas. "O, taip, kitą dieną žvejys pasinaudojo trečiuoju noru ir - atšaukė ankstesnius du".
Ar įmanoma sąmonę perkelti į automobilį?
Sergejus Markovas:
„Jei kalbėtume apie visiško sąmonės perdavimo galimybę, tai šiuolaikiniai tokios ateities technologijos pirmtakai yra tokie projektai kaip„ Blue Brain “, skirti sukurti funkcinius elektroninius smegenų analogus, taip pat projektai, skirti sukurti smegenų ir mašinos sąsajas (BCI) - prarastos regos protezavimo prietaisus., klausa, prarastų galūnių, net smegenų dalių pakeitimas.
Optogenetika yra labai įdomi ir perspektyvi kryptis (iš esmės, norint susieti smegenis ir mašiną, galima pakeisti ne tik mašinas, bet ir patį nervinį audinį, sukuriant joje dirbtinius fotoreceptorius).
Kai įgyvendinant tokius privačius projektus bus išspręsta daugybė inžinerinių problemų, manau, kad sąmonės perkėlimo užduotis taps gana išsprendžiama. Svajotojai jau siūlo hipotetines tokio projekto įgyvendinimo schemas.
Pavyzdžiui, Jan Korchmariuk, kuris vienu metu pasiūlė pavadinimą „Settleretics“mokslinių tyrimų krypčiai, susijusiai su sąmonės perdavimu, mano, kad perspektyviausia schema yra specializuotų nanorobotų, implantuotų į žmogaus smegenų neuronus, naudojimas. Tačiau norint sėkmingai įgyvendinti tokią schemą, būtina išspręsti daugybę sudėtingų inžinerijos problemų “.
Ksenia Gogitidze