Bu mətn elmi araşdırmaların nəticəsi deyil, bizim bilavasitə texnoloji inkişafımıza aid çoxlu fikirlərdən biridir. Və eyni zamanda müzakirəyə dəvət.
Nyu York Universitetinin professoru Qari Markus hesab edir ki, süni intellektin inkişafında dərin öyrənmə mühüm rol oynayır. Lakin o, həm də hesab edir ki, bu texnikaya həddindən artıq həvəs onun nüfuzdan düşməsinə səbəb ola bilər.
Kitabında Süni intellektin yenidən işə salınması: Etibar edə biləcəyimiz süni intellektin yaradılması Ən müasir süni intellekt tədqiqatları üzərində karyera qurmuş, təlim keçmiş bir nevroloq olan Markus texniki və etik aspektlərə müraciət edir. Texnologiya nöqteyi-nəzərindən dərin öyrənmə beynimizin yerinə yetirdiyi görüntü və ya nitqin tanınması kimi qavrayış vəzifələrini uğurla təqlid edə bilər. Ancaq söhbətləri başa düşmək və ya səbəb-nəticə əlaqələrini müəyyən etmək kimi digər vəzifələr üçün dərin öyrənmə uyğun deyil. Daha geniş spektrli problemləri həll edə bilən daha təkmil ağıllı maşınlar yaratmaq üçün - çox vaxt süni ümumi intellekt adlanır - dərin öyrənmə digər texnikalarla birləşdirilməlidir.
Əgər süni intellekt sistemi öz vəzifələrini və ya ətrafındakı dünyanı həqiqətən dərk etmirsə, bu təhlükəli nəticələrə səbəb ola bilər. Sistemin mühitində baş verən ən kiçik gözlənilməz dəyişikliklər belə səhv davranışa səbəb ola bilər. Artıq belə misallar çox olub: aldatmaq asan olan yersiz ifadələrin müəyyənediciləri; ardıcıl ayrı-seçkilik edən iş axtarış sistemləri; qəzaya uğrayan və bəzən sürücünü və ya piyadanı öldürən sürücüsüz avtomobillər. Süni ümumi intellektin yaradılması sadəcə maraqlı tədqiqat problemi deyil, onun bir çox tamamilə praktik tətbiqləri var.
Kitablarında Markus və onun həmmüəllifi Ernest Davis fərqli bir yol üçün mübahisə edirlər. Onlar hesab edirlər ki, biz ümumi süni intellekt yaratmaqdan hələ çox uzağıq, lakin onlar əmindirlər ki, gec-tez onu yaratmaq mümkün olacaq.
Niyə bizə ümumi AI lazımdır? İxtisaslaşdırılmış versiyalar artıq yaradılmışdır və bir çox fayda gətirir.
Doğrudur və daha çox faydası olacaq. Lakin ixtisaslaşmış AI-nin sadəcə həll edə bilməyəcəyi bir çox problem var. Məsələn, adi nitqi başa düşmək və ya virtual dünyada ümumi yardım və ya təmizlik və yemək bişirməkdə kömək edən robot. Bu cür vəzifələr ixtisaslaşmış süni intellektlərin imkanlarından kənardadır. Başqa bir maraqlı praktik sual: xüsusi süni intellektdən istifadə edərək təhlükəsiz özünü idarə edən avtomobil yaratmaq mümkündürmü? Təcrübə göstərir ki, bu cür süni intellekt hələ də anormal situasiyalarda, hətta avtomobil idarə edərkən də davranışla bağlı çoxlu problemlər yaşayır ki, bu da vəziyyəti xeyli çətinləşdirir.
Düşünürəm ki, hamımız tibbdə böyük yeni kəşflər etməyə kömək edə biləcək süni intellektə sahib olmaq istərdik. Biologiya mürəkkəb bir sahə olduğu üçün hazırkı texnologiyaların bunun üçün uyğun olub-olmadığı aydın deyil. Çox kitab oxumağa hazır olmaq lazımdır. Alimlər şəbəkələrin və molekulların qarşılıqlı təsirində səbəb-nəticə əlaqələrini başa düşürlər, planetlər haqqında nəzəriyyələr hazırlaya bilirlər və s. Bununla belə, ixtisaslaşmış süni intellektlə biz bu cür kəşflərə qadir olan maşınlar yarada bilmərik. Ümumi süni intellektlə biz elm, texnologiya və tibbdə inqilab edə bilərik. Fikrimcə, ümumi süni intellekt yaratmaq istiqamətində işi davam etdirmək çox vacibdir.
Deyəsən, “ümumi” deyərkən güclü AI nəzərdə tutursunuz?
“Ümumi” dedikdə, süni intellektin yeni problemlər üzərində düşünüb həll edə biləcəyini nəzərdə tuturam. Problemin son 2000 ildə dəyişmədiyi, deyək ki, gedin.
Ümumi süni intellekt həm siyasətdə, həm də tibbdə qərar qəbul etməyi bacarmalıdır. Bu, insan qabiliyyətinə bənzəyir; hər bir ağlı başında olan insan çox şey edə bilər. Siz təcrübəsiz tələbələri götürürsünüz və bir neçə gün ərzində onları hüquqi problemdən tutmuş tibbi problemə qədər demək olar ki, hər şey üzərində işləməyə məcbur edirsiniz. Bunun səbəbi, onların dünya haqqında ümumi anlayışa sahib olması və oxuya bilməsi və buna görə də çox geniş fəaliyyətlərə töhfə verə bilməsidir.
Bu cür zəka ilə güclü zəka arasındakı əlaqə ondan ibarətdir ki, güclü olmayan zəka yəqin ki, ümumi problemləri həll edə bilməyəcək. Daim dəyişən dünya ilə mübarizə aparmaq üçün kifayət qədər güclü bir şey yaratmaq üçün ən azı ümumi zəkaya yanaşmaq lazım ola bilər.
Amma indi biz bundan çox uzağıq. AlphaGo 19x19 lövhədə mükəmməl oynaya bilər, lakin onu düzbucaqlı lövhədə oynamaq üçün yenidən məşq etmək lazımdır. Və ya orta dərin öyrənmə sistemini götürək: o, yaxşı işıqlandırılsa və dəri toxuması görünsə, fili tanıya bilər. Və yalnız bir filin silueti görünsə, sistem yəqin ki, onu tanıya bilməyəcək.
Kitabınızda qeyd edirsiniz ki, dərin öyrənmə ümumi süni intellektin imkanlarına nail ola bilməz, çünki o, dərindən dərk etmək iqtidarında deyil.
Koqnitiv elmdə müxtəlif idrak modellərinin formalaşmasından danışırlar. Mən otel otağında otururam və başa düşürəm ki, şkaf var, çarpayı var, qeyri-adi şəkildə asılmış televizor var. Mən bütün bu obyektləri tanıyıram, sadəcə onları müəyyən etmirəm. Onların bir-biri ilə necə əlaqəli olduğunu da başa düşürəm. Ətrafımdakı dünyanın işləməsi ilə bağlı fikirlərim var. Onlar mükəmməl deyillər. Onlar səhv ola bilər, amma olduqca yaxşıdırlar. Və onlara əsaslanaraq, gündəlik hərəkətlərim üçün təlimatlara çevrilən çoxlu nəticələr çıxarıram.
Digər ekstremal, DeepMind tərəfindən qurulan Atari oyun sistemi kimi bir şey idi, ekranda müəyyən yerlərdə piksel gördükdə nə etməli olduğunu xatırladı. Kifayət qədər məlumat əldə etsəniz, bir anlayışınız olduğunu düşünə bilərsiniz, amma əslində bu çox səthidir. Bunun sübutu budur ki, obyektləri üç piksel hərəkət etdirsəniz, AI daha pis oynayır. Dəyişikliklər onu çaşdırır. Bu, dərin anlayışın əksidir.
Bu problemi həll etmək üçün klassik süni intellektə qayıtmağı təklif edirsiniz. Hansı üstünlüklərdən istifadə etməyə çalışmalıyıq?
Bir sıra üstünlüklər var.
Birincisi, klassik süni intellekt əslində dünyanın koqnitiv modellərini yaratmaq üçün çərçivədir və bunun əsasında nəticə çıxarmaq olar.
İkincisi, klassik süni intellekt qaydalara mükəmməl uyğun gəlir. Hazırda mütəxəssislərin qaydalardan qaçmağa çalışdıqları dərin öyrənmədə qəribə bir tendensiya var. Onlar neyron şəbəkələrdə hər şeyi etmək istəyirlər və klassik proqramlaşdırmaya bənzəyən heç bir şey etməmək istəyirlər. Amma elə problemlər var ki, bu yolla sakitliklə həll olunub və heç kim buna əhəmiyyət verməyib. Məsələn, Google Xəritədə marşrutların qurulması.
Əslində bizə hər iki yanaşma lazımdır. Maşın öyrənməsi verilənlərdən öyrənməkdə yaxşıdır, lakin kompüter proqramı olan abstraksiyanı təmsil etməkdə çox zəifdir. Klassik süni intellekt abstraksiyalarla yaxşı işləyir, lakin o, tamamilə əl ilə proqramlaşdırılmalıdır və onların hamısını proqramlaşdırmaq üçün dünyada həddən artıq çox bilik var. Aydındır ki, hər iki yanaşmanı birləşdirməliyik.
Bu, insan ağlından nə öyrənə biləcəyimiz haqqında danışdığınız fəsillə əlaqələndirilir. Və hər şeydən əvvəl, yuxarıda qeyd etdiyimiz fikrə əsaslanan konsepsiya haqqında, şüurumuz müxtəlif yollarla işləyən çoxlu müxtəlif sistemlərdən ibarətdir.
Düşünürəm ki, bunu izah etməyin başqa bir yolu var ki, bizdə olan hər bir idrak sistemi həqiqətən fərqli bir problemi həll edir. AI-nin oxşar hissələri fərqli xüsusiyyətlərə malik müxtəlif problemləri həll etmək üçün dizayn edilməlidir.
İndi biz bir-birindən köklü şəkildə fərqlənən problemləri həll etmək üçün bəzi hamısı bir yerdə texnologiyalardan istifadə etməyə çalışırıq. Cümləni başa düşmək heç də obyekti tanımaqla eyni deyil. Lakin insanlar hər iki halda dərin öyrənmədən istifadə etməyə çalışırlar. Koqnitiv nöqteyi-nəzərdən bunlar keyfiyyətcə fərqli vəzifələrdir. Dərin öyrənmə cəmiyyətində klassik süni intellektə nə qədər az qiymət verildiyinə təəccüblənirəm. Gümüş güllənin görünməsini niyə gözləmək lazımdır? Bu, əlçatmazdır və nəticəsiz axtarışlar bizə AI yaratmaq tapşırığının tam mürəkkəbliyini dərk etməyə imkan vermir.
Siz həmçinin qeyd edirsiniz ki, AI sistemləri səbəb-nəticə əlaqələrini anlamaq üçün lazımdır. Sizcə, dərin öyrənmə, klassik AI və ya tamamilə yeni bir şey bizə bu işdə kömək edəcək?
Bu, dərin öyrənmənin o qədər də uyğun olmadığı başqa bir sahədir. O, müəyyən hadisələrin səbəblərini izah etmir, lakin verilmiş şəraitdə hadisənin baş vermə ehtimalını hesablayır.
Biz nədən danışırıq? Siz müəyyən ssenariləri izləyirsiniz və bunun niyə baş verdiyini və bəzi şərtlər dəyişərsə nələrin baş verə biləcəyini başa düşürsünüz. Televizorun oturduğu stendə baxıb təsəvvür edə bilirəm ki, onun bir ayağını kəssəm, dayaq aşacaq və televizor yıxılacaq. Bu səbəb-nəticə əlaqəsidir.
Klassik süni intellekt bizə bunun üçün bəzi vasitələr təqdim edir. O, məsələn, dəstəyin nə olduğunu və düşmənin nə olduğunu təsəvvür edə bilər. Amma həddən artıq tərifləməyəcəyəm. Problem ondadır ki, klassik süni intellekt böyük ölçüdə baş verənlər haqqında tam məlumatdan asılıdır və mən sadəcə stendə baxaraq bir nəticəyə gəldim. Mən birtəhər ümumiləşdirə, stenddə mənə görünməyən hissələri təsəvvür edə bilirəm. Bu əmlakı həyata keçirmək üçün hələ alətlərimiz yoxdur.
Siz də deyirsiniz ki, insanlarda fitri bilik var. Bunu AI-də necə həyata keçirmək olar?
Doğulduğumuz anda beynimiz artıq çox mükəmməl bir sistemdir. Təbiət ilk, kobud layihəni yaratdı. Və sonra öyrənmək bizə həyatımız boyu həmin layihəni yenidən nəzərdən keçirməyə kömək edir.
Beynin kobud layihəsi artıq müəyyən imkanlara malikdir. Yeni doğulmuş dağ keçisi bir neçə saat ərzində səhvsiz dağın yamacından enə bilir. Aydındır ki, o, artıq üçölçülü məkan, öz bədəni və onlar arasındakı əlaqə haqqında anlayışa malikdir. Çox mürəkkəb sistem.
Qismən buna görə hibridlərə ehtiyacımız olduğuna inanıram. Boş vərəqlə başlamaq və uzun, böyük təcrübədən öyrənməkdənsə, haradan başlayacağına dair oxşar biliyi olmayan bir dünyada yaxşı işləyən bir robotu necə yarada biləcəyini təsəvvür etmək çətindir.
İnsanlara gəlincə, bizim anadangəlmə biliklərimiz uzun müddət ərzində təkamül keçirən genomumuzdan gəlir. Ancaq süni intellekt sistemləri ilə fərqli bir yola getməli olacağıq. Bunun bir hissəsi alqoritmlərimizin qurulması qaydaları ola bilər. Bunun bir hissəsi bu alqoritmlərin manipulyasiya etdiyi məlumat strukturlarının yaradılması qaydaları ola bilər. Və bunun bir hissəsi maşınlara birbaşa sərmayə qoyacağımız barədə məlumat ola bilər.
Maraqlıdır ki, kitabda etimad və güvən sistemlərinin yaradılması ideyasını gündəmə gətirirsiniz. Niyə bu xüsusi meyarı seçdiniz?
İnanıram ki, bu gün bütün bunlar top oyunudur. Mənə elə gəlir ki, biz etibarlı olmayan bir çox proqram təminatına etibar edərək tarixin qəribə bir anını yaşayırıq. Düşünürəm ki, bu gün yaşadığımız narahatlıqlar əbədi olmayacaq. Yüz ildən sonra süni intellekt bizim etimadımızı doğruldacaq, bəlkə də daha tez.
Ancaq bu gün AI təhlükəlidir. İlon Maskın qorxduğu mənada yox, proqramçıların nə etməsindən asılı olmayaraq, iş müsahibəsi sistemlərinin qadınlara qarşı ayrı-seçkilik etməsi mənasında, çünki onların alətləri çox sadədir.
Kaş ki, daha yaxşı süni intellektimiz olsun. İnsanların AI-nin işləmədiyini və sadəcə təhlükəli olduğunu başa düşdüyü və onu düzəltmək istəmədiyi bir "AI qışı" görmək istəmirəm.
Bəzi mənalarda kitabınız çox optimist görünür. Etibarlı AI qurmağın mümkün olduğunu düşünürsünüz. Sadəcə, başqa istiqamətə baxmalıyıq.
Düzdü, kitab qısa müddətdə çox pessimist, uzunmüddətli perspektivdə isə çox optimistdir. İnanırıq ki, təsvir etdiyimiz bütün problemlər düzgün cavabların nə olması lazım olduğuna daha geniş nəzər salmaqla həll edilə bilər. Və düşünürük ki, bu baş verərsə, dünya daha yaxşı bir yer olacaq.
Mənbə: www.habr.com