2017 m. Dirbtinis intelektas pritraukė 12 mlrd. USD rizikos kapitalistų investicijų. Mes tik pradedame atrasti naudingas dirbtinio intelekto programas. „Amazon“neseniai pristatė mažmeninę parduotuvę, jei taip galiu pasakyti, parduotuvę, kurioje kasininkus ir kasas pakeitė kompiuterio matymas, jutikliai ir gilus mokymasis. Be investicijų, spaudos aprėpties ir radikalių naujovių „dirbtinis intelektas“jau seniai yra visų lūpose. Bet ar ji apskritai egzistuoja?
Pasaulio ekonomikos forume kalbėdamas dr. Kai-fu Lee, Taivano rizikos kapitalo savininkas ir „Google China“įkūrėjas, pažymėjo: „Manau, kad kiekvienas verslininkas bando vaizduoti savo įmonę kaip dirbtinio intelekto įmonę, ir kiekvienas rizikos kapitalo investuotojas mielai pasakytų: kad jis investuoja į dirbtinį intelektą “. Tačiau kai kurie dirbtinio intelekto burbuliukai gali sprogti iki 2018 m. Pabaigos, būtent „startuoliai, pristatę neįmanomą istoriją ir apgaulingi rizikos kapitalo kapitalistus, nes jie nesupranta“.
Tačiau daktaras Lee yra tvirtai įsitikinęs, kad dirbtinis intelektas toliau žengs į priekį ir atims iš žmonių darbus. Kuo skiriasi dirbtinis intelektas su visais privalumais ir trūkumais bei išpūstos istorijos?
Išanalizavę kelias tariamo dirbtinio intelekto istorijas, greitai sužinosite reikšmingų skirtumų, kaip žmonės apibrėžia dirbtinį intelektą: neryški riba tarp intelekto modeliavimo ir mašininio mokymosi programų.
Dirbtinio intelekto ekspertai stengiasi rasti sutarimą, tačiau šis klausimas kelia daugiau klausimų. Pavyzdžiui, kada svarbu tiksliai apibrėžti pirminį termino apibrėžimą ir kada reikia nustoti tobulinti apibrėžimą? Neaišku. Ažiotažas dažnai trukdo aiškintis. Be to, ažiotažas paremtas investuotais pinigais 12 milijardų dolerių.
Šis pokalbis iš dalies reikalingas ir dėl to, kad pasaulio lyderiai pradėjo viešai diskutuoti apie AI kylančius pavojus. „Facebook“vadovas Markas Zuckerbergas pasiūlė, kad skeptikai, kurie bando „sugalvoti pasaulio pabaigos scenarijų“, yra labai neatsakingi ir niūrūs. Tačiau „OpenAI“kūrėjas ir daugelio kitų bendrovių savininkas Elonas Muskas pasipriešino Zuckerbergo pareiškimui sakydamas, kad iki galo nesupranta reikalo esmės. Vasarį Muskas tą patį pasakė ir apie Harvardo profesorių Stepheną Pinkerį. Jis rašė, kad Pinkeris nesupranta skirtumo tarp funkcinio, siauro intelekto ir bendrosios paskirties intelekto.
Atsižvelgiant į dirbtinio intelekto nuogąstavimus, plačiajai visuomenei svarbu aiškiai suprasti skirtingo intelekto intelekto skirtumus, kad visi galėtų realiai įvertinti galimą naudą ir grėsmes.
Reklaminis vaizdo įrašas:
Protingesnis už vyrą?
Natūralios kalbos apdorojimo ekspertas Ericas Cambria mano, kad „Šiandien niekas nedaro dirbtinio intelekto, tačiau visi sako, kad daro tai tik todėl, kad tai skamba šauniai. Prieš kelerius metus ta pati istorija nutiko su dideliais duomenimis “.
Cambria pažymi, kad dirbtinis intelektas kaip terminas iš pradžių reiškė žmogaus intelekto mėgdžiojimą. „Tačiau šiandien nėra nieko, kas būtų taip protinga, kaip kvailiausias žmogus Žemėje. Todėl griežtai kalbant, niekas neužsiima dirbtiniu intelektu, jo nedaro, jau vien todėl, kad nežinome, kaip veikia žmogaus smegenys “, - sako jis.
Terminas „AI“dažnai naudojamas norint nurodyti galingus duomenų klasifikavimo įrankius. Šie įrankiai yra įspūdingi, tačiau jie veikia visiškai kitokį spektrą nei žmogaus pažinimas. Be to, pasak Cambria, žmonės teigia, kad neuroniniai tinklai yra naujos AI bangos dalis. Tai keista, nes technologija gyvuoja jau penkiasdešimt metų.
Visų pirma, dirbtinis intelektas suteikia prieigą prie didelės skaičiavimo galios. Visi šie laimėjimai yra sveikintini, tačiau būtų neteisinga manyti, kad mašinos išmoko mėgdžioti mūsų pažinimo procesų sudėtingumą.
„Įmonės naudoja tik gudrybes, kad sukurtų elgesį, panašų į intelektą, tačiau tai nėra tikrasis intelektas, o tik jo atspindys. Tokios ekspertų sistemos gali būti gana geros tam tikroje srityje, bet labai blogos kitose “, - sako jis.
Ši intelekto imitacija įkvėpė visuomenės vaizduotę. Konkrečiose srityse veikiančios sistemos įkvėpė gyvybės įvairiausiems pradams. Bet ar tai padėjo atsikratyti painiavos? Priešingai.
Pagalbinis, papildytas arba atskiras
Kalbant apie mokslinį vientisumą, neapleidžiamas ir tikslių apibrėžimų klausimas. 1974 m. Kalifornijos technologijos institute Richardas Feynmanas pasakė: „Pirmasis principas yra tas, kad negalima savęs apgaudinėti - jus lengviausia apgauti“. Ir toliau: "Jūs neturėtumėte apgauti pasauliečių, kai kalbate mokslininko vardu". Jis manė, kad mokslininkai turėtų pagalvoti apie tai, kad ir jie gali klysti, subręsti iki šaknų. "Jei įsivaizduojate save kaip mokslininką, turite paaiškinti pasauliečiams, ką darote - ir jei jis nusprendžia jūsų nepalaikyti esant tam tikroms aplinkybėms, tai yra jo sprendimas."
Dirbtinio intelekto atveju tai gali reikšti, kad profesionalūs mokslininkai turi pareigą aiškiai parodyti, kad jie kuria itin galingus, prieštaringai vertinamus, pelningus ir net pavojingus įrankius, kurie jokiu pažįstamu ar visa apimančiu požiūriu neatspindi intelekto.
Terminas „dirbtinis intelektas“gali būti klaidinantis, tačiau bandymai jį patikslinti jau vykdomi. Neseniai paskelbtoje PwC ataskaitoje apibūdinamas skirtumas tarp „pagalbinio intelekto“, „išplėstinio intelekto“ir „autonominio intelekto“. Pagalbinį intelektą vaizduoja GPS navigacijos programos, veikiančios automobiliuose. Išplėstinė žvalgyba „įgalina žmones ir organizacijas daryti tai, ko jie kitaip negalėtų padaryti“. Autonominis intelektas „leidžia automobiliams veikti savarankiškai“, pavyzdžiui, savarankiškai važiuojančių automobilių atveju.
Intelekto saugumo tyrinėtojas Romanas Yampolsky mano, kad „intelektas (dirbtinis ar natūralus) ir toliau vystosi, o kartu ir galimos šios technologijos problemos. Esame įpratę manyti, kad dirbtinis intelektas kada nors įvaldys visas žmogaus galimybes ir taps bendruoju dirbtiniu intelektu. Tada jis tampa superintelentu. Tačiau šiandien mes dažniausiai naudojame labai susitelkusią AI. Problema yra ne terminologijoje, o tokių sistemų sudėtingume net dabartiniu lygiu “.
Ar žmonės turėtų bijoti PG? "Toliau atsirandant galimybėms, atsiras visokių iššūkių", - sakė Yampolsky. Su AI atsiras vis daugiau incidentų.
Pasak „Encom Lab“įkūrėjo Briano Deckerio, mašininio mokymosi algoritmai šiuo metu veikia tik tenkinant programuotojų poreikius. „Rinkodaros specialistas pasakys, kad fotodiodais valdoma verandos šviesa yra dirbtinai intelektuali, nes„ žino, kada lauke tamsu “, o geras gamybos inžinierius pažymės, kad nė vienas bitukas kompiuterijos istorijoje niekada nebuvo pakeistas, jei tik taip nebuvo sumanyta pagal ankstesnio programavimo logiką “.
Ilja Khelis