Ar kompiuteriai ilgainiui taps protingesni už žmones?

Žini­asklaido­je, kon­fer­en­ci­jose ir pro­duk­tų brošiūrose visi kal­ba apie dirbt­inį intelek­tą (DI). Tači­au ši tech­nologi­ja dar tik pradedama kur­ti. Taiky­mai, kurie dar visai nese­ni­ai būtų buvę atmesti kaip mok­slinė fan­tasti­ka, po keler­ių metų gali tap­ti realybe. Ben­drovės „Mer­ck“ elek­tron­ikos ver­s­lo sek­to­rius, kuri­ame gam­i­namos spe­cialios medži­a­gos, priside­da prie dirb­tinio intelek­to kūri­mo.

Nuo teorijos prie praktikos

Nuo XX a. vidu­rio mok­slininkus žavėjo idė­ja apie maši­nas, gebančias savarankiškai mąstyti ir mokytis. 1950 m. paskelb­tame straip­sny­je britų matem­atikas Alanas Tiuringas (Alan Tur­ing) iškėlė klausimą, ar kada nors maši­na galėtų pasiek­ti tokį patį intelek­to lygį kaip žmo­gus. 1969 m. Stan­for­do tyrimų insti­tute buvo pris­taty­tas pir­ma­sis rob­o­tas, kuris, nau­do­damas kam­eras ir jutik­lius, galėjo judėti ir reaguoti į koman­das. 1997 m. kom­pi­u­te­rio pro­gra­ma pir­mą kartą įveikė pasaulio šach­matų čem­pi­oną, kai IBM kom­pi­u­teris „Deep Blue“ 4:2 nugalėjo dabart­inį pasaulio čem­pi­oną Garį Kas­parovą.

Nuo to laiko dirb­tinio intelek­to pažan­ga gerokai pas­partėjo. Jis jau įsitvirti­no dauge­ly­je mūsų kas­di­enio gyven­i­mo aspek­tų, įskai­tant tek­sto, vaiz­do ir kal­bos atpažin­imą. Dauge­lis iš jūsų tikri­au­si­ai nuo­lat nau­do­jasi ver­ti­mo įranki­ais, turite išmanųjį tele­foną su vei­do atpažin­i­mo funkci­ja arba ben­drau­jate su pokalbių rob­o­t­ais ar išma­ni­aisi­ais bal­so asis­ten­tais, toki­ais kaip „Siri“ ir „Alexa“. Per­son­al­izuo­ta inter­net­inė rekla­ma taip pat pagrįs­ta dirb­tiniu intelek­tu, kaip ir „Google“ algo­rit­mas, nus­tatan­tis, kurie paieškos rezul­tatai rodo­mi ekra­no viršu­je. Pir­mo­sios pusi­au autonom­inės trans­porto priemonės jau važinė­ja keli­ais. Dėl nuo­lat didė­jančio turimų duomenų kiekio, nuo­lat tob­ulė­jančių algo­rit­mų ir vis našes­nių kom­pi­u­ter­ių pas­taraisi­ais dešimt­meči­ais dirb­ti­nis intelek­tas tam­pa vis galinges­nis.

Specialistas, o ne generolas

Tači­au net ir tokioms pažan­gioms sis­te­moms, kaip bal­so asis­ten­tai, autonom­inės trans­porto priemonės ir rob­o­t­ai, dar reikia nueiti ilgą kelią, kad galėtų konku­ruoti su žmo­gaus smegen­imis. Intelek­tas daž­nai api­brėžia­mas kaip gebėji­mas siek­ti tik­slų įvairiose aplinkose. Tači­au šian­di­en­inės dirb­tinio intelek­to pro­gramos visa­da spe­cial­izuo­jasi tam tikro­je užduo­ty­je. Jos sprendžia prob­le­mas rem­damosi spe­ciali­ai tai užduoči­ai nus­taty­tomis taisyk­lėmis. Tai­gi, nors šach­matų pro­gra­ma gali nuo­lat opti­mizuoti savo žaidi­mo strate­gi­ją, ji negalėtų vairuoti auto­mo­bilio.

Priešin­gai, žmonės gali panau­doti savo intelek­tą įvairi­omis aplinky­bėmis. Tam tikras mūsų smegenų savybes labai sunku sumod­eli­uoti. Žmo­gaus smegenys yra labai lanksčios ir gali intu­ityvi­ai prisi­taikyti prie nenus­pė­jamos aplinkos.

Žmonės yra kūry­bin­gi, smal­sūs ir apdovan­oti socialini­ais įgūdži­ais, o visa tai ir toli­au mus skiria net nuo protin­giau­sio kom­pi­u­te­rio. Štai kodėl šios sri­ties eksper­tai, kitaip nei dauge­lio įmonių rinko­daros skyr­i­ai, skiria silp­ną (arba siau­rą) ir stiprų (arba ben­drą) dirbt­inį intelek­tą.

Kitas dirbtinio intelekto evoliucijos etapas

Visos šian­di­en­inės dirb­tinio intelek­to tech­nologi­jos priskiri­amos silp­na­jam dirb­tini­am intelek­tui — tai nereiškia, kad reikia sumenk­in­ti tech­nologi­jų pasiekimus. Dauge­ly­je sričių silp­na­sis AI jau pra­noko žmo­gaus gal­imybes. Stiprųjį AI skiria gebėji­mas perkelti žinias ir įgūdžius iš vienos aplinkos į kitą ir pri­imti sprendimus įvairi­omis, net ir nepažįs­ta­momis aplinky­bėmis. Pagal api­brėžimą stiprus AI gali veik­ti savarankiškai ir lanksči­ai prisi­taikyti prie dauge­lio skirt­ingų prob­lemų. Jis taip pat gali aktyvi­ai sąveikau­ti su kit­o­mis maši­nomis ir žmonėmis. Stiprų dirbt­inį intelek­tą tur­in­tis vir­tu­alus asis­ten­tas galėtų nus­pėti mūsų por­eik­ius prieš tai negavęs nurodymų.

Esmin­is stipraus dirb­tinio intelek­to bruožas yra gebėji­mas savarankiškai mokytis, kuris šian­di­en mums pažįs­ta­mas dau­giau­sia mašininio moky­mosi kon­tek­ste. Mašinini­am moky­muisi reikia ne tik pakankamo kiekio duomenų ir spręstinų prob­lemų, bet ir — o tai svar­biau­sia — spe­cial­izuotų algo­rit­mų, gal­inčių atpažin­ti atitinka­mus dės­ningu­mus duomenyse. Šie algo­rit­mai turi būti dinamiš­ki ir gebėti mokytis — kitaip tari­ant, jie turi gebėti nuo­lat prisi­taikyti prie besikeičiančių sąlygų. Be to, dirb­ti­nis intelek­tas turi gebėti taikyti tin­ka­mus algo­rit­mus konkreči­ai prob­le­mai spręsti. Tam tikra prasme tai yra būtent tie dalykai, kurių žmo­gaus smegenys mokosi visą gyven­imą. Mums reikia 18 metų, kad pasiek­tume pri­imt­iną bran­dos lygį, bent jau taip, kaip api­brėž­ta įstatyme. Kom­pi­u­te­ri­ai gali prog­nozuoti ar pri­imti sprendimus tik tin­ka­mai nau­do­damiesi savęs opti­miza­v­i­mo algo­rit­mais, gebanči­ais mokytis ir sąveikau­ti, nors ir nėra aiški­ai užpro­gra­muoti. Dirb­tini­am intelek­tui reikia ne tik gal­ingų algo­rit­mų, bet ir žinių bei patir­ties — sukaup­tos kaip duomenys — kad būtų gal­i­ma nus­tatyti, kuris iš jų yra opti­malus konkreči­ai prob­le­mai spręsti. Tači­au kol kas mok­slininkams nepavyko sukur­ti stipraus dirb­tinio intelek­to, tur­inčio tok­ių savęs opti­miza­v­i­mo gebėjimų. Todėl siekiant pere­iti nuo silp­no­jo prie stipraus dirb­tinio intelek­to, būti­na pažan­ga mašininio moky­mosi sri­ty­je. Dau­gu­ma mok­slininkų sutin­ka, kad tai įmanoma; man asmeniškai kyla vien­in­telis klausi­mas — kada.

Tarp mokslinės fantastikos ir mokslo

Ray­mon­das Kurzweilas, amerikiečių rašy­to­jas ir „Google“ inžiner­i­jos direk­to­rius, pateikė plači­ai nuskam­bėjusią prog­nozę, kad iki 2030 m. kom­pi­u­te­ri­ai pasieks žmo­gaus intelek­to lygį. Esminė kliūtis šiam tik­slui pasiek­ti yra pakanka­mai gal­ingų kom­pi­u­ter­ių sukūri­mas, ir čia mūsų ben­drovė yra labai svar­bi. Įprastinės kom­pi­u­ter­ių architek­tūros jau pasiekė savo gal­imy­bių ribas. Todėl mok­slin­ių tyrimų insti­tu­ci­jos ir įmonės visame pasauly­je kuria visiškai nau­jas kom­pi­u­ter­ines tech­nologi­jas, pavyzdžiui, kvan­ti­nius kom­pi­u­terius ir neu­ro­morfinius kom­pi­u­terius, kurie galėtų pakelti dirbt­inį intelek­tą į kitą lygį. Kuri­ame pažan­giau­sias spe­cialias medži­a­gas, skir­tas būtent šioms tech­nologi­joms.

Tači­au kai kurie mok­slininkai įsi­tik­inę, kad dirb­ti­nis intelek­tas ne tik pasivys žmogų, bet ir, kom­pi­u­te­ri­ams pasiekus mūsų intelek­to lygį, netrukus mus pralenks. Juk jie iš kar­to turės didži­ulį pranašumą, kai kalba­ma apie tam tikrus ištek­lius, įskai­tant atmintį, gebėjimą atlik­ti daug užduočių ir žinių bazę, kuri teoriškai api­ma visą inter­nete esančią infor­ma­ci­ją. Dėl šių pranašumų kom­pi­u­te­ri­ai galės parengti daug išsames­nę sprendimų priėmi­mo euris­tiką ir sta­tis­tiką nei žmo­gaus smegenys. Kitaip tari­ant, mūsų smege­nis ribo­ja biologi­ja, tuo tarpu ateities kom­pi­u­ter­inėms sis­te­moms tok­ie apri­bo­ji­mai bent jau teoriškai negalio­ja. Google Kurzweilas numa­to, kad 2045 m. pasiek­sime tašką, kurį futur­olo­gai ir mok­slinės fan­tastikos atsto­vai vad­i­na sin­gu­liaru­mu. Tači­au eksper­tai nesu­taria dėl to, ar gal­i­ma pasiek­ti super­in­telek­tu vad­i­namą vysty­mosi etapą ir ar dirb­ti­nis intelek­tas gali­au­si­ai įgis sąmonę.

Supran­ta­ma, kad dauge­lis žmonių šiu­os pokyčius ste­bi su tam tikru ner­imu. Nepaisant to, ar super­in­teligen­ci­ja gali būti pasiek­ta, ar ne, jau pasiek­ta arba artimi­au­sio­je ate­ity­je tikėti­na pažan­ga dirb­tinio intelek­to sri­ty­je neabejoti­nai lems vieną didži­ausių visuomenės pokyčių žmoni­jos istori­jo­je.

Bus labai svar­bu užtikrin­ti, kad šie pokyči­ai būtų vyk­do­mi taip, kad būtų naudin­gi visiems, ir atsakingai elgtis su atitinkamomis nau­jomis tech­nologi­jomis. Tai taip pat reiškia, kad reikia nus­tatyti griež­tus etikos stan­dar­tus ir sukur­ti visame pasauly­je pri­imt­i­nus šių tech­nologi­jų valdy­mo mod­elius. Šią nuomonę patvirti­na ir nese­ni­ai kon­sultac­inės įmonės „Bear­ing Point“ paskelb­ta 2020 m. skait­menin­i­mo apž­val­ga: Apklausa atsklei­dė, kad 62 proc. vadovų teigia, jog svar­bu arba labai svar­bu atsižvel­gti į etinius dirb­tinio intelek­to padarinius. Ir tai yra tin­ka­ma, nes gali­au­si­ai išman­io­sios maši­nos turėtų tar­nau­ti žmonių por­eiki­ams, o ne atvirkšči­ai.

Autorius

Kai Beck­mann

Viršutinis paveiksliukas: © Alexandra_Koch