موږ یوازې په ژورې زده کړې کې جوړ شوي AI سیسټمونو باور نه شو کولی

دا متن د ساینسي څیړنو پایله نه ده، مګر زموږ د سمدستي ټیکنالوژیک پرمختګ په اړه د ډیری نظرونو څخه یو. او په ورته وخت کې د بحث بلنه.

د نیویارک پوهنتون پروفیسور ګاري مارکوس په دې باور دی چې ژوره زده کړه د AI په پراختیا کې مهم رول لوبوي. خو هغه هم په دې باور دی چې د دې تخنیک لپاره ډیر لیوالتیا کولی شي د هغه د بدنامۍ لامل شي.

په خپل کتاب کې د AI ریبوټ کول: د مصنوعي استخباراتو رامینځته کول چې موږ باور کولی شو مارکس، د روزنې له لارې یو عصبي ساینس پوه چې د AI په عصري څیړنې کې یې مسلک رامینځته کړی ، تخنیکي او اخلاقي اړخونه په ګوته کوي. د ټیکنالوژۍ له نظره، ژوره زده کړه کولی شي په بریالیتوب سره د هغه ادراک دندو تقلید وکړي چې زموږ دماغ یې ترسره کوي، لکه د انځور یا وینا پیژندنه. مګر د نورو دندو لپاره، لکه د خبرو اترو پوهیدل یا د علت او اغیزې اړیکو ټاکل، ژوره زده کړه مناسبه نه ده. د ډیرو پرمختللو ذہین ماشینونو رامینځته کولو لپاره چې کولی شي پراخه ستونزې حل کړي - ډیری وختونه د مصنوعي عمومي استخباراتو په نوم یادیږي - ژورې زده کړې ته اړتیا لري د نورو تخنیکونو سره یوځای شي.

که چیرې د AI سیسټم واقعیا په خپلو دندو یا شاوخوا نړۍ نه پوهیږي ، دا کولی شي خطرناکې پایلې رامینځته کړي. حتی د سیسټم په چاپیریال کې لږ غیر متوقع بدلونونه کولی شي د غلط چلند لامل شي. پخوا هم داسې ډېرې بېلګې شتون لري: د نامناسب څرګندونو ټاکونکي چې په اسانۍ سره غولول کېږي؛ د کار لټون سیسټمونه چې په دوامداره توګه تبعیض کوي؛ بې چلوونکي موټر چې ټکر کوي او ځینې وختونه چلوونکی یا پیاده وژني. د مصنوعي عمومي استخباراتو رامینځته کول یوازې د زړه پورې څیړنې ستونزه نه ده ، دا ډیری بشپړ عملي غوښتنلیکونه لري.

د دوی په کتاب کې، مارکوس او د هغه همکار لیکوال ارنسټ ډیوس د بلې لارې لپاره استدلال کوي. دوی باور لري چې موږ لاهم د عمومي AI رامینځته کولو څخه لرې یو ، مګر دوی ډاډه دي چې ژر یا وروسته به یې رامینځته کول ممکن وي.

ولې موږ عمومي AI ته اړتیا لرو؟ ځانګړي نسخې لا دمخه رامینځته شوي او ډیرې ګټې راوړي.

دا سمه ده، او حتی ډیرې ګټې به ولري. مګر ډیری ستونزې شتون لري چې تخصصي AI په ساده ډول نشي حل کولی. د مثال په توګه، په عادي وینا پوهیدل، یا په مجازی نړۍ کې عمومي مرسته، یا یو روبوټ چې د پاکولو او پخلی کولو کې مرسته کوي. دا ډول دندې د ځانګړي AI وړتیا څخه بهر دي. بله په زړه پورې عملي پوښتنه: ایا دا ممکنه ده چې د ځانګړي AI په کارولو سره د خوندي ځان چلولو موټر رامینځته کړئ؟ تجربه ښیې چې دا ډول AI لاهم په غیر معمولي حالتونو کې د چلند سره ډیری ستونزې لري ، حتی د موټر چلولو پرمهال ، کوم چې وضعیت خورا پیچلی کوي.

زه فکر کوم چې موږ ټول غواړو AI ولرو چې کولی شي موږ سره د درملو په برخه کې لوی نوي کشفونو کې مرسته وکړي. دا څرګنده نده چې ایا اوسني ټیکنالوژي د دې لپاره مناسبه ده، ځکه چې بیولوژي یوه پیچلې ساحه ده. تاسو اړتیا لرئ د ډیری کتابونو لوستلو لپاره چمتو اوسئ. ساینس پوهان د شبکو او مالیکولونو په تعامل کې د لامل او اغیزې اړیکې پوهیږي ، کولی شي د سیارټونو په اړه تیوري رامینځته کړي ، او داسې نور. په هرصورت، د ځانګړي AI سره، موږ نشو کولی داسې ماشینونه جوړ کړو چې د داسې کشفونو وړ وي. او د عمومي AI سره، موږ کولی شو په ساینس، ټیکنالوژۍ او طب کې انقلاب وکړو. زما په اند، دا خورا مهم دی چې د عمومي AI جوړولو په لور کار ته دوام ورکړئ.

داسې ښکاري چې د "عمومي" لخوا ستاسو معنی قوي AI ده؟

د "عمومي" لخوا زما مطلب دا دی چې AI به وکولی شي په الوتنه کې د نوي ستونزو په اړه فکر او حل کړي. برعکس، ووایه، لاړ شه، چیرته چې ستونزه په تیرو 2000 کلونو کې نه ده بدله شوې.

جنرال AI باید وړتیا ولري چې په سیاست او طب دواړو کې پریکړې وکړي. دا د انسان وړتیا سره ورته دی؛ هر هوښیار سړی کولی شي ډیر څه وکړي. تاسو بې تجربه زده کونکي اخلئ او په څو ورځو کې به دوی د قانوني ستونزې څخه تر طبي ستونزې پورې نږدې هرڅه باندې کار وکړي. دا ځکه چې دوی د نړۍ په اړه عمومي پوهه لري او لوستل کولی شي ، او له همدې امله کولی شي په پراخه کچه فعالیتونو کې برخه واخلي.

د دې ډول استخباراتو او قوي استخباراتو ترمنځ اړیکه دا ده چې یو غیر قوي استخبارات به د عمومي ستونزو د حل کولو توان ونلري. د دې لپاره چې د تل بدلېدونکي نړۍ سره معامله کولو لپاره کافي قوي یو څه رامینځته کړئ ، تاسو ممکن لږترلږه عمومي استخباراتو ته اړتیا ولرئ.

مګر اوس موږ له دې څخه ډیر لرې یو. الفاګو کولی شي په 19x19 بورډ کې په بشپړ ډول ښه لوبه وکړي، مګر دا باید په مستطیل تخته کې د لوبې کولو لپاره بیا وروزل شي. یا د منځنۍ ژورې زده کړې سیسټم واخلئ: دا کولی شي فیل وپیژني که چیرې دا ښه روښانه وي او د پوستکي جوړښت یې څرګند وي. او که یوازې د هاتین سلیویټ ښکاره شي، سیسټم به یې شاید ونه پیژني.

ستاسو په کتاب کې، تاسو یادونه وکړه چې ژوره زده کړه نشي کولی د عمومي AI وړتیاوې ترلاسه کړي ځکه چې دا د ژورې پوهې وړتیا نلري.

په ادراکي علومو کې دوی د مختلفو ادراکي موډلونو د جوړولو په اړه خبرې کوي. زه د هوټل په خونه کې ناست یم او زه پوهیږم چې یوه المارۍ ده، یو بستر دی، یو تلویزیون شتون لري چې په غیر معمولي ډول ځړول شوی. زه دا ټول شیان پیژنم، زه یوازې دوی نه پیژنم. زه دا هم پوهیږم چې دوی څنګه یو له بل سره تړلي دي. زه زما په شاوخوا کې د نړۍ د فعالیت په اړه نظرونه لرم. دوی کامل نه دي. دوی ممکن غلط وي، مګر دوی خورا ښه دي. او د دوی پر بنسټ، زه ډیری پایلې لرم چې زما د ورځني کړنو لپاره لارښوونې کیږي.

بل انتها د ډیپ مائنډ لخوا رامینځته شوی د اټاري لوبې سیسټم په څیر یو څه و ، په کوم کې چې دا په یاد ول چې څه کولو ته اړتیا لري کله چې دا په سکرین کې په ځینو ځایونو کې پکسلونه ولیدل. که تاسو کافي معلومات ترلاسه کړئ ، تاسو شاید فکر وکړئ چې تاسو پوهه لرئ ، مګر په حقیقت کې دا خورا سطحي دی. د دې ثبوت دا دی چې که تاسو شیان د دریو پکسلونو په واسطه حرکت کوئ، نو AI ډیر بد لوبه کوي. بدلونونه هغه حیرانوي. دا د ژور تفاهم برعکس دی.

د دې ستونزې د حل لپاره، تاسو وړاندیز کوئ چې کلاسیک AI ته بیرته راستانه شئ. کومې ګټې باید د کارولو هڅه وکړو؟

څو ګټې لري.

لومړی، کلاسیک AI په حقیقت کې د نړۍ د ادراکي موډلونو د جوړولو لپاره یو چوکاټ دی، چې پر بنسټ یې پایلې اخیستل کیدی شي.

دوهم، کلاسیک AI په بشپړ ډول د قواعدو سره مطابقت لري. همدا اوس په ژورې زده کړې کې یو عجیب رجحان شتون لري چیرې چې ماهرین هڅه کوي د مقرراتو مخه ونیسي. دوی غواړي هر څه په عصبي شبکو کې وکړي او داسې څه ونه کړي چې د کلاسیک برنامې په څیر ښکاري. مګر داسې ستونزې شتون لري چې په دې لاره کې په آرامۍ سره حل شوي، او هیچا ورته پام نه دی کړی. د مثال په توګه، په ګوګل نقشه کې د لارو جوړول.

په حقیقت کې، موږ دواړه طریقې ته اړتیا لرو. د ماشین زده کړه د ډیټا څخه په زده کړه کې ښه ده، مګر د کمپیوټر پروګرام د خلاصون استازیتوب کولو کې خورا کمزوری دی. کلاسیک AI د خلاصون سره ښه کار کوي ، مګر دا باید په بشپړ ډول د لاس په واسطه برنامه شي ، او په نړۍ کې خورا ډیر پوهه شتون لري چې دا ټول برنامه کړي. په ښکاره ډول موږ باید دواړه طریقې سره یوځای کړو.

دا د هغه څپرکي سره تړاو لري په کوم کې چې تاسو د هغه څه په اړه خبرې کوئ چې موږ د انسان له ذهن څخه زده کولی شو. او تر ټولو لومړی، د پورته ذکر شوي مفکورې پر بنسټ د مفکورې په اړه چې زموږ شعور د ډیری مختلف سیسټمونو څخه جوړ دی چې په مختلفو لارو کار کوي.

زه فکر کوم چې د دې تشریح کولو بله لاره دا ده چې هر ادراکي سیسټم چې موږ لرو واقعیا یو مختلف ستونزه حل کوي. د AI ورته برخې باید د مختلف ستونزو حل کولو لپاره ډیزاین شي چې مختلف ځانګړتیاوې لري.

اوس موږ هڅه کوو چې ځینې ټول په یو کې ټیکنالوژي وکاروو ترڅو ستونزې حل کړو چې له یو بل څخه په بشپړ ډول توپیر لري. د یوې جملې پوهیدل د یو څیز پیژندلو په څیر ندي. مګر خلک هڅه کوي چې په دواړو حالتونو کې ژورې زده کړې وکاروي. د ادراکي نقطه نظر څخه، دا د کیفیت له پلوه مختلف دندې دي. زه په ساده ډول حیران یم چې د ژورې زده کړې ټولنې کې د کلاسیک AI لپاره څومره لږ ستاینه شتون لري. ولې د سپینو زرو ګولۍ څرګندیدو ته انتظار وکړئ؟ دا د لاسته راوړلو وړ نه ده، او بې ګټې لټون موږ ته اجازه نه راکوي چې د AI رامینځته کولو د دندې بشپړ پیچلتیا درک کړو.

تاسو دا هم یادونه وکړه چې د AI سیسټمونو ته اړتیا ده ترڅو د علت او اغیزې اړیکو پوه شي. ایا تاسو فکر کوئ چې ژوره زده کړه، کلاسیک AI، یا په بشپړ ډول نوي څه به موږ سره پدې کې مرسته وکړي؟

دا یوه بله سیمه ده چیرې چې ژورې زده کړې مناسب ندي. دا د ځینو پیښو لاملونه نه تشریح کوي، مګر د ورکړل شویو شرایطو لاندې د پیښې احتمال محاسبه کوي.

موږ د څه په اړه خبرې کوو؟ تاسو ځینې سناریوګانې ګورئ، او تاسو پوهیږئ چې دا ولې پیښیږي او څه پیښ کیدی شي که چیرې ځینې شرایط بدل شي. زه کولی شم هغه سټینډ ته وګورم چې تلویزیون پکې ناست دی او تصور کولی شم چې که زه د هغې یوه پښه پرې کړم، سټینډ به راښکته شي او تلویزیون به راښکته شي. دا د علت او تاثیر اړیکه ده.

کلاسیک AI موږ ته د دې لپاره ځینې وسیلې راکوي. هغه کولی شي تصور وکړي، د بیلګې په توګه، کوم ملاتړ او زوال څه شی دی. مګر زه به ډیر ستاینه ونه کړم. ستونزه دا ده چې کلاسیک AI په پراخه کچه د هغه څه په اړه بشپړ معلوماتو پورې اړه لري چې پیښیږي ، او زه یوازې د سټینډ په لیدو سره پایلې ته ورسیدم. زه کولی شم یو څه عمومي کړم ، د سټینډ هغه برخې تصور کړم چې ما ته نه ښکاري. موږ لاهم د دې ملکیت پلي کولو لپاره وسایل نلرو.

تاسو دا هم وايئ چې خلک فطري پوهه لري. دا څنګه په AI کې پلي کیدی شي؟

د زیږون په وخت کې، زموږ دماغ لا دمخه یو خورا پراخ سیسټم دی. دا ثابته نه ده؛ طبیعت لومړی، ناڅاپه مسوده جوړه کړه. او بیا زده کړه موږ سره مرسته کوي چې زموږ په ټول ژوند کې دا مسوده بیاکتنه وکړو.

د مغز یوه ناڅاپه مسوده لا دمخه ځینې وړتیاوې لري. یو نوی زیږیدلی غرنی وزه کولی شي په څو ساعتونو کې په ناڅاپي ډول غره ته راښکته شي. دا څرګنده ده چې هغه لا دمخه د درې اړخیز ځای، د هغه بدن او د دوی ترمنځ د اړیکو پوهه لري. یو ډیر پیچلی سیسټم.

دا یو څه دلیل دی چې زه باور لرم چې موږ هایبرډ ته اړتیا لرو. دا تصور کول ګران دي چې څنګه یو څوک کولی شي داسې روبوټ رامینځته کړي چې په نړۍ کې د ورته پوهې پرته چې چیرې یې پیل کړي ، د خالي سلیټ سره پیل کولو او د اوږدې ، پراخې تجربې څخه زده کولو پرځای ښه کار کوي.

لکه څنګه چې د انسانانو لپاره، زموږ طبیعي پوهه زموږ د جینوم څخه راځي، کوم چې د اوږدې مودې لپاره وده کړې. مګر د AI سیسټمونو سره موږ باید بل لاره لاړ شو. د دې برخه ممکن زموږ د الګوریتمونو جوړولو لپاره مقررات وي. د دې برخه ممکن د ډیټا جوړښتونو رامینځته کولو لپاره مقررات وي چې دا الګوریتمونه اداره کوي. او د دې برخه ممکن پوهه وي چې موږ به په مستقیم ډول په ماشینونو کې پانګونه وکړو.

دا په زړه پورې ده چې په کتاب کې تاسو د باور مفکوره او د باور سیسټمونو رامینځته کول راوړي. تاسو ولې دا ځانګړی معیار غوره کړی؟

زه باور لرم چې نن دا ټول د توپ لوبه ده. ماته داسې ښکاري چې موږ په تاریخ کې د یوې عجیب شیبې له لارې ژوند کوو، په ډیرو سافټویر باور لرو چې د اعتبار وړ ندي. زه فکر کوم هغه اندیښنې چې موږ یې نن لرو د تل لپاره به پاتې نشي. په سلو کلونو کې، AI به زموږ باور توجیه کړي، او شاید حتی ډیر ژر.

مګر نن ورځ AI خطرناک دی. په دې معنی نه چې ایلون مسک ویره لري، مګر په دې معنی چې د کار مرکې سیسټمونه د ښځو په وړاندې تبعیض کوي، پرته له دې چې پروګرام کونکي څه کوي، ځکه چې د دوی وسایل خورا ساده دي.

کاش چې موږ ښه AI درلودای. زه نه غواړم یو "AI ژمی" وګورم چیرې چې خلک پوه شي چې AI کار نه کوي او یوازې ساده خطرناک دی او نه غواړي چې حل یې کړي.

په ځینو لارو کې، ستاسو کتاب ډیر خوشبین ښکاري. تاسو فکر کوئ چې د باور وړ AI رامینځته کول ممکن دي. موږ باید یو بل لوري ته وګورو.

دا سمه ده، کتاب په لنډ مهال کې ډیر نا امید او په اوږد مهال کې ډیر خوشبین دی. موږ باور لرو چې ټولې ستونزې چې موږ بیان کړي دي د پراخ نظر په اخیستلو سره حل کیدی شي چې سم ځوابونه باید څه وي. او موږ فکر کوو چې که دا پیښ شي، نړۍ به یو ښه ځای وي.

سرچینه: www.habr.com