I dag er mange av verdens teknologiske selskaper i et unikt løp om å bokstavelig talt puste liv i kunstig intelligens (AI). Maskinlæringssystemer har allerede blitt en integrert del av virksomheten for mange, så det er ikke overraskende om nyheten om AI og nevrale nettverk kommer over øynene dine nesten hver dag. Vanligvis høres overskriftene på slike nyheter slik ut: "AI beseiret en person i et videospill" eller "AI etterligner menneskelig tale", og noen ganger er "AI mer effektiv enn en person når det gjelder å bestemme utviklingen av kreft." Er vi virkelig nær øyeblikket når intelligensen til maskiner kan sammenlignes med mennesker, eller det øyeblikket når menneske og maskin kan snakke og jobbe sammen så naturlig som mennesker gjør seg imellom? Er maskiner langt fra selvbevissthet?
For tidlig sprøytenarkoman
Til tross for at alle de ovennevnte "overskriften" AI-prestasjonene allerede er reelle, tror folk som Yang LeCun, direktør for AI-utvikling ved Facebook og professor i informatikk ved New York University, at vi overvurderer evnene til dagens AI-systemer og skape en altfor hype rundt dem.
"Vi er faktisk fortsatt langt fra å lage maskiner som kan lære grunnleggende verdensbilde på samme måte som mennesker og dyr kan gjøre det," kommenterte LeCune i et intervju med The Verge.
"Ja, du kan ikke argumentere for at maskiner i noen isolerte områder allerede har tilegnet seg evner som overgår menneskelige, men i utsiktene til å skape en generell universell kunstig intelligens, har vi ikke en gang nærmet oss en rotte."
Den såkalte generelle kunstige intelligensen er et system som ikke krever deltakelse fra en menneskelig operatør og er i stand til å utføre nesten alle oppgaver som et menneske kan utføre. De nåværende AI-systemene er spesialiserte og kan bare fungere med en eller annen oppgave, for eksempel for å håndtere tale- eller bildegjenkjenning, eller for å markere spesifikke objekter i store mengder data, det vil si å gjøre bare det de var programmert til å gjøre. Slike spesialiserte AI-er blir ofte referert til som "anvendte AI-er" eller "høyspesialiserte AI-er", som bare nok en gang viser deres begrensede intellektuelle evner.
Manuel Sebrian, en MIT-forsker og medutvikler av Shelley, en AI-algoritme som er i stand til å skrive skumle historier, er enig i LeCuns påstander.
Kampanjevideo:
“AI er bare et flott verktøy. Men etter min mening, basert på min erfaring med Shelley, er AI veldig langt fra å kunne lage skrekkhistorier på et profesjonelt nivå, da det fortsatt er veldig langt fra nivået av menneskelig intelligens,”bemerker Sebrian.
LeCune mener generelt at, til tross for alt det fantastiske nivået av fremgang som forskere og utviklere av kunstig intelligens har oppnådd de siste årene, er det ikke akkurat å utvikle den veldig reelle kunstige intelligensen som alle drømmer om i dag, å jobbe med maskinlæring og nevrale nettverk. …
“Jeg vil på ingen måte minske verdien av våre ingeniører og forskere fra DeepMind som jobber med samme AlphaGo, men når folk tolker forbedringen av AlphaGo som en betydelig fremgang i utviklingen av generell kunstig intelligens, er det feil. Fordi det ikke er sånn i det hele tatt,”kommenterer LeCun.
Pierre Barot, administrerende direktør i Aiva Technologies, som utviklet Aivas AI-algoritme for musikkopprettelse, mener også at fremdriften vi har gjort med å skape syntetisk intelligens er noe overdrevet.
“Generell kunstig intelligens er et tema som får mye oppmerksomhet. Generelt er jeg selvfølgelig optimistisk med hensyn til hvor raskt teknologien utvikler seg, men samtidig tror jeg at de fleste rett og slett ikke forstår kompleksiteten i vår egen hjerne, for ikke å nevne hvor vanskelig det vil være å lage en kunstig, sier Baro …
Bygg generell kunstig intelligens
I dag er folk veldig glad i å bruke begrepet AI av en eller annen grunn, selv der samtalen kan dreie seg om noe helt annet. I alle nyheter om AI kan du komme over begreper som "maskinlæring" eller "dyp læring", så vel som "nevrale nettverk". Selv om hver av disse begrepene til en viss grad er relatert til AI, snakker vi faktisk ikke om AI som sådan.
Maskinlæring er et verktøy. Et sett med algoritmer som utgjør et intelligent system som lærer ved å absorbere en enorm mengde data. Dessuten er dyp læring en type maskinlæring, ikke nødvendigvis knyttet til en bestemt oppgave. På den annen side er et nevralt nettverk et system som etterligner hjernens arbeid, men igjen fungerer det bare innenfor rammen av funksjonene som maskinlæringsalgoritmer opprettes etter.
AI-eksperter mener at alle de tre ovennevnte komponentene er det grunnleggende grunnlaget for å skape en syntetisk intelligens med evnen til å tenke på en menneskelig måte, det vil si å være klar over ens handlinger og deres konsekvenser. Men vi er bare helt i begynnelsen av denne veien. Nei, vi har virkelig gjort store fremskritt, men den nåværende utviklingen har knapt flyttet oss fra vårt sted i retning av å skape ekte intelligens. Det er likevel ganske interessant å lure på når vi skal forvente at denne typen kunstig intelligens dukker opp. Er det en tidsramme?
I følge Luke Tang, leder for AI-oppstart TechCode, vil det virkelige skiftet mot fullverdig kunstig intelligens "begynne med et gjennombrudd i utviklingen av ikke-tilsynte maskinlæringsalgoritmer." Når vi kommer dit, "vil maskinintelligens veldig raskt overgå menneskelig intelligens," delte Tang i et intervju med futurismen.
Å si at dette vil være vanskelig å oppnå er praktisk talt ingenting å si.
“Å skape en fullverdig generell kunstig intelligens krever alvorlig fremgang ikke bare innen programvareutvikling. Det er behov for betydelige fremskritt innen utvikling av nevrovitenskap og maskinvare, sier Baro.
“Vi er i utkanten av Moores lov når transistorer blir så små at de rett og slett ikke kan oppnås fysisk. Og nye maskinvaremiljøer, som for eksempel kvanteberegning, har ennå ikke klart å demonstrere sin overlegenhet over vår konvensjonelle maskinvare, selv når de utfører standardoppgaver,”legger eksperten til.
Mange er enige om at for å kunne vurdere AI som reell intelligens, må den takle å løse fem spesifikke problemer, hvorav den første er Turing-testen, der en maskin trenger å overbevise en person om at han snakker med en annen person, ikke en maskin. … Den samme Baro er overbevist om at den nåværende generasjonen vil være i stand til å være vitne til hvordan AI vellykket vil takle Turing-testen, det vil si, vil lure en person. Likevel mener eksperten at "det vil ikke nødvendigvis bare være generell kunstig intelligens, men noe som allerede er nærmere den."
Intellektuell forbedring
Det er umulig å ikke merke seg at fremveksten av generell kunstig intelligens vil være forkynneren for den såkalte teknologiske singulariteten. For de som har glemt, husk at begrepet teknologisk singularitet snakker om øyeblikket når intelligente maskiner overgår det menneskelige nivået av intelligens, og stimulerer en voldsom og eksponentiell teknologisk vekst som på et grunnleggende nivå lover å forandre livene våre. Forfatteren av begrepet, som hele konseptet, er Vernor Vinge, som skrev følgende i 1993:
“Vi vil snart kunne skape en intelligens som overgår vår egen. Når dette skjer, vil menneskets historie nå en slags singularitet, en intellektuell overgang til et nytt nivå. Det vil være umulig å flykte fra det, akkurat som det er umulig å flykte fra midten av et svart hull. Fra det øyeblikket vil verden begynne å endre seg så mye at den går utover vår forståelse."
Til tross for at dette øyeblikket er noe folk som SoftBank-sjef Masayoshi Son og futuristen Ray Kurzweil gleder seg veldig til, er det de (som for eksempel Elon Max, Stephen Hawking og til og med Bill Gates) som tydeligvis ikke gjør det Jeg er veldig glad for dette prospektet. De hevder at folk rett og slett ikke forstår hva det egentlig betyr å få kunstig superintelligens, og vi er tydeligvis ikke klare for de mulige konsekvensene som en teknologisk singularitet kan medføre.
Men hvorfor er det nødvendig å se på spørsmålet fra dette synspunktet? Hvorfor er det nødvendig å betrakte kunstig intelligens som en solnedgang for hele menneskeheten, og ikke som dens følgesvenn, venn, hjelper, til slutt? Musk vurderer i rettferdighet en slik ide, og det var derfor han opprettet Neuralink-prosjektet. Kurzweil nevnte dette samarbeidet mellom menneske og maskin da han sa at nanoboter i fremtiden vil leve i oss, og forbedre våre evner.
"Vi må fokusere på fordelen som AI kan gi oss - forbedret intelligens, det vil si menneskelig intelligens som vil bli forbedret av AI," sier Baro.
Algoritmer som Aiva og Shelley viser allerede fordelene ved å jobbe med mennesker. Samtidig gjør intelligente roboter som Hanson Robotics 'Sophia og SotfBank's Pepper det enkelt for oss i det minste å forestille oss at virkelig intelligente maskiner allerede er blant oss. Kanskje superintelligens med en IQ på 10.000 slik Masayoshi Son forestiller seg, faktisk blir den veldig kognitive maskinintelligensen vi alle ønsker? Hvis dette er tilfelle, vil vi ikke ha mye å vente - omtrent tre tiår, sier eksperter.
“Vi vil nå dette nivået av AI, kanskje om 30-50 år. På den ene siden kan det virke som om dette er veldig lang tid, men på den andre siden betyr det at mange av oss vil ha en sjanse til å leve opp til dette øyeblikket, konkluderte Tang.
Nikolay Khizhnyak
