Wszyscy mówią o sztuczną inteligencję. Ale co oni mają na myśli naprawdę?

W 2017 roku sztuczna inteligencja zwrócił 12 miliardów dolarów inwestycji venture capital. Dopiero zaczynamy odkrywać przydatne aplikacje AI. Niedawno Amazon wprowadziła detaliczny, jeśli można tak powiedzieć, sklep, w którym kasjerzy i kasy zostały zastąpione komputerowych wzrokiem, czujnikami i głęboką nauką. Tak i bez inwestycji, oświetlenia prasą i radykalnych innowacji "sztuczna inteligencja" dawno, dawno temu na rozprawie. Ale czy w ogóle istnieje?

Przemawiając na Światowym forum ekonomicznym, dr Kai-Fu Lee, tajwański venture kapitalista i prezydent-założyciel Google China, zauważył: "myślę, że każdy przedsiębiorca stara się umieścić swoją firmę jako firmę ze sztuczną inteligencją, a każdy inwestor venture capital chętnie powiedział bym, że to on inwestuje w AI". Ale niektóre pęcherzyki AI mogą popękać już do końca 2018 roku, a mianowicie "w firmach, które przedstawili невыполнимую historię, i nabrać przyciągnęły inwestorów wysokiego ryzyka, ponieważ te nie znają".

Jednak dr Lee przekonany, że AI będzie się rozwijać i zajmować miejsca pracy u ludzi. Jaka jest różnica między AI, ze wszystkimi jego plusy i minusy, i hiper historie?

Jeśli przeanalizować kilka opowieści o rzekomo AI, można szybko znaleźć istotne różnice w tym, jak ludzie określają sztuczna inteligencja: linia przelewa się między эмуляциями inteligencji i aplikacjami uczenia maszynowego.

Eksperci w dziedzinie AI z trudem starają się znaleźć konsensus, ale to pytanie rodzi więcej pytań. Na przykład, gdy ważne jest, aby być dokładne z pierwotną definicją terminu i gdy trzeba rezygnować określić дефиницию? Nie jest jasne. Hype często przeszkadza w zmianie. Ponadto, hype nasilony 12 miliardów zainwestowanych pieniędzy.

Ta rozmowa jest niezbędna częściowo dlatego, że światowi przywódcy zaczęli publicznie dyskutować o niebezpieczeństwie, jakie niesie za sobą AI. CEO Facebook Mark Zuckerberg założył, że sceptycy, którzy starają się "wymyślić scenariusz końca świata", bardzo nieodpowiedzialne i ponure. Ale twórca OpenAI i właściciel wielu innych firm Elon Musk sparował oświadczenie Zuckerberga, mówiąc, że ten nie do końca orientuje się w istotę problemu. W lutym Musk powiedział to samo i o Harvard profesora Stephena Пинкера. On napisał, że Pinker nie rozumie różnicę między funkcjonalne, wąskie AI i AI ogólnego przeznaczenia.

Biorąc pod uwagę to, jakie lęki otaczają sztuczna inteligencja, szerokiej publiczności ważne jest, aby jasno zrozumieć różnice pomiędzy różnymi poziomami AI, aby każdy mógł realistycznie oceniać potencjalne korzyści i zagrożenia.

Mądrzejszy od człowieka?

Eric Камбриа, ekspert w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego, uważa, że "dziś nikt nie zajmuje się sztuczną inteligencją, ale każdy mówi, że robi dokładnie to, dlatego, że brzmi nieźle. Kilka lat temu taka sama historia była z big data".

Камбриа zauważa, że AI jako termin początkowo wysyłał do emulacji ludzkiego intelektu. "Ale dziś nie ma nic, nawet blisko takiego mądrego, jak najgłupszym człowiekiem na Ziemi. Dlatego też, ściśle mówiąc, nikt nie zajmuje się sztuczną inteligencją, nie czyni go, choćby dlatego, że nie wiemy, jak działa ludzki mózg," mówi.

Termin "AI" jest często używany w odniesieniu do zaawansowanych narzędzi klasyfikacji danych. Narzędzia te są imponujące, ale pracują w zupełnie innym zakresie, niż ludzkie poznanie. Ponadto, jak mówi Камбриа, ludzie twierdzą, że sieci neuronowe stały się częścią nowej fali AI. To dziwne, bo technologia istnieje już pięćdziesiąt lat.

W pierwszej kolejności AI daje dostęp do ogromnej mocy obliczeniowej. Wszystkie te osiągnięcia są mile widziane, ale byłoby błędem sądzić, że maszyny nauczyli się naśladować trudności naszych procesów poznawczych.

"Firmy wykorzystują sztuczki, aby utworzyć zachowanie, które będzie przypominać inteligencja, ale to nie jest prawdziwa inteligencja, a tylko jego odbicie. Takie eksperckie systemy mogą być bardzo dobry w danej dziedzinie, ale bardzo złe w innych", mówi.

Ta mimikra inteligencji inspirowane społeczną wyobraźnię. Systemy pracujące w określonych dziedzinach, oddałeś życie w szeroki zakres zaczął. Ale czy pomogło to, aby uwolnić świat od zamieszania? Raczej na odwrót.

Pomocniczy, uzupełnione lub offline

Jeśli chodzi o naukowej rzetelności, pytanie precyzyjnych definicji nie pozostaje na uboczu. W 1974 roku w Kalifornijskim instytucie technologicznym Richard Feynman powiedział: "Pierwsza zasada polega na tym, że nie należy się oszukiwać — a was oszukać najłatwiej". I dalej: "Nie muszę oszukiwać laika, kiedy mówisz w imieniu naukowca". Zasugerował on, że naukowcy muszą myśleć o tym, że i oni mogą się mylić, dojrzewać w korzeń. "Jeśli masz ochotę się naukowcom, należy wyjaśnić laika, co robisz — i jeśli zdecyduje się nie wspierać cię w danych okolicznościach, to znaczy, takie jest jego rozwiązanie".

W przypadku AI to może oznaczać, że profesjonalni naukowcy muszą wyraźnie stwierdzić, że tworzą bardzo mocne, kontrowersyjne, korzystne, a nawet niebezpieczne narzędzia, które nie stanowią inteligencja w jakimś znanym lub powszechnym znaczeniu.

Termin "sztuczna inteligencja" może być mylące, ale próby wyjaśnienia go już są podejmowane. W jednym z ostatnich raportów PwC stwierdzono różnica między "pomocniczym inteligencją", "wzbogaconą inteligencją" i "własnym intelektem". Pomocniczy inteligencjasą programy do nawigacji GPS, które działają w samochodach. Uzupełnione inteligencja "pozwala ludziom i organizacjom robić to, czego oni nie mogli inaczej". Samodzielny intelekt "pozwala maszyn działać na własną rękę", na przykład, w przypadku самоуправляемыми samochodami.

Roman Ямпольский, badacz bezpieczeństwa inteligencji, uważa, że "inteligencja (sztuczne lub naturalne) nadal się rozwija, a wraz z nim i potencjalne problemy tej technologii. Przyzwyczailiśmy się uważać, że AI pewnego dnia odziedziczy pełnym zakresem możliwości człowieka, staje się wspólnym sztuczną inteligencją. Następnie będzie сверхинтеллектом. Ale dziś my najczęściej używamy kierunkowego AI. Problem nie w terminologii, a w złożoności tych systemów nawet na obecnym poziomie".

Czy Warto ludzi boi SI? "Ponieważ możliwości wciąż się pojawiają, pojawiają się i różne związane z nimi problemy" - uważa Ямпольский. Do incydentów z udziałem AI będzie coraz więcej.

Według Briana Деккера, założyciela Encom Lab, algorytmy uczenia maszynowego obecnie pracują wyłącznie dla zaspokojenia potrzeb programistów. "Sprzedawca powie, że kontrolowany фотодиодом światło na ganku sztuczną inteligencję, bo "wie, kiedy na zewnątrz jest ciemno", podczas gdy dobry inżynier-technolog wskaże, że ani jeden bit w historii obliczeń nigdy nie został zmieniony, chyba nie powinno tak być, zgodnie z logiką poprzedzającego programowania".