Свакодневно се из безбројних извора широм света појављују небројени наслови, и упозоравање на тешке посљедице и обећавајуће утопијске будућности - а све захваљујући умјетној интелигенцији. АИ "трансформише радно место", пише Валл Стреет Јоурнал, док магазин "Фортуне" говори да се суочавамо са "АИ револуцијом" која ће нам "променити живот." Али ми стварно не разумемо како ће изгледати интеракција са АИ - или како би то требало бити.
Испада да ипак имамо концепт који можемо да користимо када размишљамо о АИ: Тако размишљамо о животињама. Као бивши тренер животиња (иако укратко) који сада проучава како људи користе АИ, знам да нас тренинг животиња и животиња може прилично научити о томе како би требало да размишљамо, прилазимо и комуницирамо са вештачком интелигенцијом, како сада тако и у будућност.
Коришћење аналога животиња може помоћи редовним људима да разумеју многе сложене аспекте вештачке интелигенције. Такође нам може помоћи да размислимо о томе како је најбоље да те системе научимо новим вештинама и, што је најважније, како можемо правилно схватити њихова ограничења, чак и када славимо нове могућности АИ-ја.
Гледајући ограничења
Како објашњава стручњак за АИ Маггие Боден, „Вештачка интелигенција тежи да компјутери учине оно што ум може да ради.“ АИ истраживачи раде на томе да подучавају рачунаре да размишљају, опажају, планирају, крећу и стварају асоцијације. АИ може видети обрасце у великим скуповима података, предвидјети вероватноћу да се неки догађај догоди, планирати руту, управљати распоредом састанка особе и чак играти сценарије ратних игара.
Многе од ових могућности саме по себи нису изненађујуће: Наравно да се робот може кретати по простору и не сударати се са било чим. Али некако се АИ чини чаробнијим када рачунар почне да саставља ове вештине да би испунио задатке.
Узмимо, на пример, аутономне аутомобиле. Порекло аутомобила без возача налази се у пројекту Агенције за напредна истраживања у области одбране из 1980-их који се зове Аутономно копнено возило. Циљеви пројекта били су подстицање истраживања рачунарског вида, перцепције, планирања и роботске контроле. Године 2004., АЛВ напори су постали први Гранд Цхалленге за самосталне вожње аутомобила. Сада, више од 30 година од када су напори започели, налазимо се на препаду аутономних или само возећих аутомобила на цивилном тржишту. У раним годинама, мало људи је мислило да је такав подвиг немогућ: Рачунари не могу да возе!
Ипак, као што смо видели, могу. Могућности аутономних аутомобила релативно су нам једноставне за разумијевање. Али боримо се да схватимо њихова ограничења. Након фаталне несреће Тесле 2015. године, где функција аутопилота аутомобила није успела да осети како трактор-приколица прелази у њену траку, мало ко још увек схвата тежину колико је Теслин аутопилот заиста у питању. Иако је компанија и њен софтвер очишћен од непажње од стране Националне управе за безбедност саобраћаја на путевима, остаје нејасно да ли купци заиста разумеју шта аутомобил може, а шта не може.
Шта ако им власници Тесле кажу да не возе „бета“ верзију аутопилота, већ полуаутономни аутомобил са менталном еквивалентношћу црва? Такозвана "интелигенција" која пружа "потпуну способност самопокретања" заиста је џиновски рачунар који прилично добро осети предмете и избегава их, препознаје ставке у сликама и ограничава планирање. То би могло променити ставове власника о томе колико би аутомобил заиста могао учинити без људског доприноса или надзора.
Шта је то?
Технолози често покушавају да објасне АИ у смислу како је изграђен. Узмимо, на пример, напредак остварен у дубинском учењу. Ово је техника која користи вишеслојне мреже да научи како да обављате задатак. Мреже морају да обрађују огромне количине информација. Али због обима података који им је потребан, сложености асоцијација и алгоритама у мрежама, људима је често нејасно како научити шта раде. Ови системи могу постати веома добри у једном одређеном задатку, али ми их заиста не разумемо.
Уместо да о АИ размишљамо као о нечовјечном или туђем, лакше их је аналогирати животињама, интелигентним нечовјецима које имамо искуство обуке.
На пример, ако бих користио учење појачања да тренирам пса да седи, похвалио бих га и послао му посластице када седи на команду. Временом ће научити да команду понашања повеже са посластицом.
Тренинг АИ система може бити потпуно исти. У оквиру дубинског учења, људски дизајнери постављају систем, предвиђају оно што желе да науче, дају му информације, гледају његове акције и дају му повратне информације (попут похвале) када виде шта желе. У суштини, можемо поступати са АИ системом као што третирамо животиње које тренирамо.
Аналогија делује и на дубљем нивоу. Не очекујем да седећи пас разуме сложене појмове попут "љубав" или "добро". Очекујем да ће научити понашање. Као што пси можемо да седе, остану и преврћу се, тако можемо добити и АИ системе за кретање аутомобила по јавним путевима. Али превише је очекивати да ће аутомобил "решити" етичке проблеме који могу настати у хитним случајевима вожње.
Помагање истраживачима такође
Размишљање о АИ као подесној животињи није корисно само за његово објашњавање широј јавности. Такође је корисно за истраживаче и инжењере који граде технологију. Ако АИ научник покушава да научи систем новој вештини, размишљање о процесу из перспективе тренера за животиње могло би помоћи у препознавању потенцијалних проблема или компликација.
На пример, ако покушам да научим свог пса да седи и сваки пут кад кажем „седи“ зујалица у рерну угаси се, мој пас ће почети да асоцира на седење не само са мојом командом, већ и са звуком зујање пећнице. У суштини, зујалица постаје још један сигнал који каже псу да седи, што се назива „случајно појачање“. Ако потражимо случајна појачања или сигнале у АИ системима који не раде правилно, тада ћемо боље знати не само шта се дешава погрешно, али и која ће специфична обука бити најефикаснија.
Ово захтева да разумемо које поруке преносимо током АИ обуке, као и шта АИ може посматрати у окружењу. Звучни сигнал је једноставан пример; у стварном свету биће далеко сложеније.
Пре него што поздравимо наше АИ надмоћи и предајемо своје животе и послове роботима, требало би да направимо паузу и размислимо о врсти интелигенције коју стварамо. Они ће бити врло добри у обављању одређених радњи или задатака, али не могу разумјети концепте и не знају ништа. Дакле, када размишљате о наоружавању хиљада нових аутомобила Тесли, сјетите се да је његова функција аутопилота заиста само веома брз и секси црв. Да ли заиста желите да црве препустите контроли над својим животом и животима својих најмилијих? Вероватно не, зато држите руке за воланом и не заспите.
Овај чланак је првобитно објављен у часопису Тхе Цонверсатион.
Хеатхер Рофф, виша научна сарадница, Одсек за политику и међународне односе, Универзитет у Окфорду; Научни истраживач, Глобал Сецурити Инитиативе, Државни универзитет у Аризони
