Ky kyç i këtij teksti nuk është një rezultat i kërkimit shkencor, por një nga shumë mendime në lidhje me zhvillimin tonë më të afërt teknologjik. Gjithashtu, është një ftesë për diskutim.
Gary Marcus, profesor në Universitetin e New York-ut, është i sigurt se mësimi i thellë luan një rol të rëndësishëm në zhvillimin e AI. Por ai gjithashtu beson se një pasion i tepruar për këtë metodologji mund të çojë në diskreditimin e saj.
Në librin e tij Rebooting AI: Building artificial intelligence we can trust Marcus, me formim si neurolog, i cili ndihmoi në ndërtimin e një karriere në kërkime të avancuara në fushën e AI, merret me aspektet teknike dhe etike. Nga pikëpamja teknologjike, mësimi i thellë mund të imitojë me sukses zgjidhjen e problemeve perceptuese që bëjnë truri ynë: për shembull, njohja e imazheve ose fjalëve. Por për zgjidhjen e çështjeve të tjera, si kuptimi i bisedave apo përcaktimi i lidhjeve shkakësore, mësimi i thellë nuk është i përshtatshëm. Për të krijuar makina intelegjente më të avancuara, të cilat mund të zgjidhin një gamë më të gjerë problemesh — shpesh quhen inteliigjencë artificiale e përgjithshme — mësimi i thellë duhet të kombinohet me metoda të tjera.
Nëse një sistem AI në të vërtetë nuk kupton detyrat e tij ose botën përreth, kjo mund të çojë në pasoja të rrezikshme. Edhe ndryshimet më të vogla të papritura në mjedisin e sistemit mund të çojnë në sjellje të gabuara. Këto shembuj kanë qenë të shumtë: identifikues të shprehjeve të papërshtatshme, të cilat janë lehtë për t’u mashtruar; sisteme për kërkim të punës që vazhdimisht diskriminojnë; automjete pa shofer që kanë pasur aksidente dhe ndonjëherë vrasin drejtuesin ose kalimtarët. Krijimi i inteligjencës artificiale të përgjithshme nuk është thjesht një problem kërkimor interesant, por ka një sërë aplikimesh tepër praktike.
Në librin e tij, Marcus dhe bashkautorja e tij Ernest Davis promovojnë një rrugë tjetër. Ata besojnë se jemi ende larg krijimit të AI të përgjithshëm, por janë të sigurt se në një moment ose një tjetër, do të arrijmë ta krijojmë atë.
Për çfarë na nevojitet AI e përgjithshme? Versionet e specializuara tashmë janë krijuar dhe sjellin shumë përfitime.
Ka pëshpejton, dhe do ketë akoma më shumë përfitime. Por ka shumë detyra që një AI i specializuar thjesht nuk është në gjendje t'i zgjidhë. Për shembull, kuptimi i të folurit të zakonshëm, apo ndihma e përgjithshme në botën virtuale, ose një robot që ndihmon në pastrimin dhe gatimin. Këto detyra janë jashtë mundësive të AI-së së specializuar. Një pyetje tjetër interesante praktike: a mund të krijohet një makinë e sigurt pa pilot me ndihmën e një AI të specializuar? Eksperienca tregon që një AI i tillë ende ka shumë probleme me sjelljen në situata anomale, madje dhe gjatë drejtimit, gjë që e komplikon ndjeshëm situatën.
Mendoj se të gjithë ne do të donim një AI që mund të na ndihmojë të bëjmë zbulime të reja në mjekësi. Nuk është e qartë nëse teknologjitë aktuale do të ishin të përshtatshme për këtë, pasi biologjia është një fushë e komplikuar. Duhet të jemi të gatshëm të lexojmë shumë libra. Shkencëtarët kuptojnë lidhjet shkak-pasojë në ndërveprimin e rrjeteve dhe molekulave, mund të zhvillojnë teori për planetë dhe kështu me radhë. Megjithatë, me AI të specializuar ne nuk mund të krijojmë makina që janë në gjendje për këto zbulime. Ndërsa me AI të përgjithshëm do të ishim në gjendje të bënim një revolucion në shkencë, teknologji dhe mjekësi. Më duket shumë e rëndësishme të vazhdojmë punën mbi krijimin e AI-së së përgjithshme.
Duket se me "të përgjithshem" nënkupton një AI të fuqishëm?
Duke thënë "të përgjithshëm", po nënkuptoj se AI do të jetë në gjendje të mendojë dhe të zgjidhë detyra të reja në fluturim. Ndryshe nga, le të themi, Go, ku problemi nuk ka ndryshuar për 2000 vjet.
AI e përgjithshme duhet të jetë në gjendje të marrë vendime si në politikë ashtu edhe në mjekësi. Kjo është një analogji me aftësinë njerëzore; çdo person i arsyeshëm mund të bëjë shumë gjëra. Merrni studentë të paekspertizuar dhe pas disa ditësh i bëni të punojnë praktikisht në çdo gjë, duke filluar nga një detyrë ligjore dhe duke përfunduar me atë mjekësore. Kjo është për shkak se ata kanë një kuptim të përgjithshëm të botës dhe dinë të lexojnë, dhe për këtë arsye mund të kontribuojnë në një gamë shumë të gjerë aktivitetesh.
Lidhja midis një intelekti të tillë dhe atij të fuqishëm është se një intelekt jo i fuqishëm, për shumë shanse, nuk do të jetë në gjendje të zgjidhë detyra të përgjithshme. Për të krijuar diçka mjaft të besueshme, e cila mund të funksionojë në një botë që ndryshon vazhdimisht, ndoshta ju nevojitet të paktën të afroni në inteligjencën e përgjithshme.
Por tani tani e shikojmë shumë larg. AlphaGo mund të luajë shkëlqyeshëm në një tabelë 19×19, por duhet të ri-trajnohet për të luajtur në një tabelë katrore. Ose merrni një sistem mesatar të mësimit të thellë: ai është në gjendje të njohë një fil, nëse ndriçohet mirë dhe dallohet struktura e lëkurës së tij. Por nëse shihet vetëm silueti i filit, sistemi me siguri nuk do të jetë në gjendje ta njohë.
Në librin tuaj përmendni se mësimi i thellë nuk është në gjendje të arrijë kapacitetet e AI-së së përgjithshme, pasi nuk është në gjendje të realizojë një kuptim të thellë.
Në kognitivistikë flitet për formimin e modeleve të ndryshme kognitive. Unë qëndroj në dhomën e hotelit dhe kuptoj që atje është një dollap, atje është një krevat, atje është një televizor që është në mënyrë të pazakontë i varur. E di të gjitha këto objekte, nuk i identifikoj vetëm. Gjithashtu, kuptoj se si janë të lidhura ndërmjet tyre. Kam ide për funksionimin e botës përreth. Ato nuk janë perfekte. Mund të jenë të gabuara, por janë të mira. Dhe mbi këtë bazë, bëj shumë konkluzione, të cilat bëhen udhëzime për veprimet e mia të përditshme.
Ekstremi tjetër është diçka si sistemi i lojërave Atari, i krijuar nga DeepMind, në të cilin ai kishte të kujtuar se çfarë të bënte kur shihte piksel në vende të caktuara në ekran. Nëse merrni mjaft të dhëna, mund të duket se keni kuptim, por në të vërtetë është shumë sipërfaqësor. Një dëshmi për këtë është se nëse lëvizni objekteve për tre piksel, AI-pika luan shumë më keq. Ndryshimet e vënë atë në një pozicion të vështirë. Kjo është e kundërta e kuptimit të thellë.
Për të zgjidhur këtë problem, ju sugjeroni të kthehemi në AI-në klasike. Çfarë avantazhe na nevojiten të përfitojmë?
Ka disa avantazhe.
Së pari, AI-ja klasike në të vërtetë është një kornizë për krijimin e modeleve kognitive të botës, mbi të cilat më pas mund të bëhen përfundime.
Së dyti, AI-ja klasike është në përputhje të përkryer me rregullat. Tani në fushën e mësimit të thellë vërehet një tendencë e çuditshme, kur specialistët përpiqen të shmangen nga rregullat. Ata duan të bëjnë gjithçka me rrjetet nervore dhe të mos bëjnë asgjë që duket si programim klasik. Por ka detyra që janë zgjidhur qetësisht në këtë mënyrë, dhe askush nuk e ka vënë re. Për shembull, ndërtimi i itinerareve në Google Maps.
Në të vërtetë, na nevojiten të dy qasjet. Mësimi i makinerisë lejon të mësojmë mirë nga të dhënat, por ndihmon shumë pak në paraqitjen e abstraksionit që përfaqëson një program kompjuterik. Inteligjenca artificiale klasike funksionon mirë me abstraksionet, por duhet të programohet krejtësisht me dorë, dhe në botë ka grumbulluar shumë njohuri që nuk mund të programohen të gjitha. Është e qartë se na nevojitet një bashkim i të dyja qasjeve.
Kjo lidhet me kapitullin ku flisni për atë çfarë mund të mësojmë nga mendja njerëzore. Dhe në radhë të parë mbi konceptin e bazuar në idenë e përmendur më sipër, që ndërgjegjja jonë përbëhet nga shumë sisteme diferite që funksionojnë ndryshe.
Mendoj se ka një tjetër mënyrë për ta shpjeguar këtë: çdo sistem kognitiv që kemi vërtet zgjidh detyra të ndryshme. Pjesët përkatëse të inteligjencës artificiale duhet të projektohen për të zgjidhur detyra të ndryshme, të cilat kanë karakteristika të ndryshme.
Aktualisht ne po përpiqemi të përdorim disa teknologji të gjithçkaje në një për të zgjidhur detyra që ndryshojnë radikalisht nga njëra-tjetra. Të kuptuarit e një fraze nuk është e njëjtë me njohjen e një objekti. Por njerëzit përpiqen të përdorin mësimin e thellë në të dy rastet. Nga pikëpamja kognitive, këto janë detyra të cilësore të ndryshme. Jam i habitur nga sa pak komuniteti i specialistëve të mësimit të thellë vlerëson inteligjencën artificiale klasike. Pse të presim për një armë argjendi? Ajo është e pamundur, dhe kërkimet e pasuksesshme nuk lejojnë të kuptohet e gjithë kompleksiteti i detyrës së krijimit të inteligjencës artificiale.
Ju gjithashtu përmendni se sistemet e inteligjencës artificiale janë të nevojshme për të kuptuar lidhjet shkakësore. A mendoni se këtu do të na ndihmojë mësimi i thellë, inteligjenca artificiale klasike, apo diçka krejtësisht e re?
Kjo është një tjetër fushë për të cilën mësimi i thellë nuk është aq i përshtatshëm. Ai nuk shpjegon arsyet e disa ngjarjeve, por llogarit probabilitetin e një ngjarjeje në kushte të caktuara.
Për çfarë po flasim? Ju shikoni disa skenarë dhe kuptoni se pse ndodhin ato dhe çfarë mund të ndodhë nëse disa rrethana ndryshojnë. Mund të shikoj një mbështetje, mbi të cilën qëndron televizori, dhe të imagjinoj se nëse ia pres njërën këmbë, mbështetja do të përmbyset dhe televizori do të bjerë. Kjo është një lidhje shkakësore.
Inteligjenca klasike na ofron disa mjete për këtë. Ajo mund të tregojë, për shembull, se çfarë është mbështetje dhe çfarë është rënia. Por nuk do ta ekzagjeroj. Problemi është se inteligjenca klasike në shumicën e rasteve varet nga plotësia e informacionit për atë që ndodh, ndërsa unë arrita në përfundimin vetëm duke e parë mbështetjen. Në një farë mënyre, unë mund të përmbledh, të paraqes pjesë të mbështetjes që nuk i shoh. Ne ende nuk kemi mjete për të realizuar këtë veçori.
Ju tregoni gjithashtu se njerëzit kanë një njohuri të lindur. Si mund të realizohet kjo në inteligjencën artificiale?
Në momentin e lindjes, truri ynë është tashmë një sistem i menduar me shumë kujdes. Ai nuk është i fiksuar; natyra krijoi një skicë të parë, të papërpunuar. Më pas, të mësuarit na ndihmon ta rishikojmë këtë skicë gjatë gjithë jetës sonë.
Skica e papërfunduar e trurit ka tashmë disa mundësi. Një dele male e sapolindur ka aftësinë për të zbritur pa gabime nga mali brenda disa orësh. Është e qartë se ajo tashmë ka një kuptim të hapësirës tridimensionale, trupit të saj dhe marrëdhënies mes tyre. Një sistem tërësisht kompleks.
Për këtë arsye, mendoj se na duhen hibrid. Është e vështirë të imagjinosh se si mund të krijosh një robot që funksionon mirë në botë pa njohuri të ngjashme, e ne nuk dimë nga nga duhet të fillojmë, në vend që të fillojmë nga një fletë e bardhë dhe të mësojmë nga një përvojë të gjatë dhe të madhe.
Sa i përket njerëzve, njohuria jonë e lindur vjen nga genomet tona, të cilat janë evoluar për një periudhë të gjatë. Ndërsa për sistemet e inteligjencës artificiale, do të na duhet të ndjekim një rrugë tjetër. Pjesërisht, këto mund të jenë rregulla të ndërtimit të algoritmeve tona. Pjesërisht, ato mund të jenë rregulla për krijimin e strukturave të të dhënave me të cilat manipulojnë këto algoritme. Dhe pjesërisht, ato mund të jenë njohuri të cilat ne do t'i futim drejtpërdrejt në makina.
Është interesante se në libër, ju arrini në idenë e besimit dhe krijimit të sistemeve me besim. Pse e zgjodhët pikërisht këtë kriter?
Unë mendoj se gjithçka sot përfaqëson një lojë topi. Më duket se po jetojmë një moment të çuditshëm në histori, duke i besuar softuerëve që nuk meritojnë besim. Mendoj se shqetësimet tona të sotme nuk do të jenë të përjetshme. Pas njëqind vjetësh, inteligjenca artificiale do të justifikojë besimin tonë, ndoshta edhe më shpejt.
Por sot, AI është e rrezikshme. Jo në kuptimin që e frikëson Elon Musk, por në atë që sistemet e intervistave për punësim janë diskriminuese ndaj grave, pavarësisht nga ajo që bëjnë programuesit, sepse mjetet e tyre janë shumë të thjeshta.
Do të doja që të kishim një AI më të mirë. Nuk dua që të fillojë 'dimri i inteligjencës artificiale', kur njerëzit e kuptojnë se AI nuk funksionon dhe është thjesht e rrezikshme, dhe nuk do të duan ta rregullojnë atë.
Në njëfarë mënyre, libri juaj vërtet duket shumë optimist. Ju supozoni se është e mundur të ndërtohet një AI e besueshme. Thjesht na duhet të shikojmë në një drejtim tjetër.
E vërtetë, libri është shumë pesimist për perspektivën afatshkurtër dhe shumë optimist për atë afatgjatë. Ne besojmë se të gjitha problemet që kemi përshkruar mund të zgjidhen, nëse shikojmë në një mënyrë më të gjerë për atë se si duhet të jenë përgjigjet e duhura. Dhe mendojmë se nëse ndodh kjo, bota do të bëhet më e mirë.
Burimi: habr.com
