Kyky është një nga shumë opinione në lidhje me zhvillimin tonë të afërt teknologjik. Dhe një ftesë për diskutim.
Gary Marcus, profesor në Universitetin e New Yorkut, është i sigurt se mësimi i thellë luan një rol të rëndësishëm në zhvillimin e AI. Megjithatë, 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 Markus, një neurolog i arsimuar, i cili ndihmoi në ndërtimin e karrierës së tij mbi hulumtimet përparimtare në fushën e AI, trajton aspektet teknike dhe etike. Nga ana teknologjike, mësimi i thellë mund të imitojë me sukses zgjidhjen e problemeve të perceptimit që bën truri ynë: për shembull, njohjen e imazheve ose të folurës. Por për të zgjidhur probleme të tjera, siç është kuptimi i bisedave ose identifikimi i lidhjeve shkak-pasojë, mësimi i thellë nuk është i përshtatshëm. Për të krijuar makinat inteligjente më të avancuara që mund të zgjidhin një gamë më të gjerë problemesh — shpesh quhen inteligjencë artificiale e përgjithshme — mësimi i thellë duhet të kombinohet me metoda të tjera.
Nëse sistemi i AI në të vërtetë nuk e 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 shkaktojnë sjellje të gabuara. Ka pasur shumë shembuj të tillë: shënues të shprehjeve të papërshtatshme që është lehtë të mashtrohen; sisteme të kërkimit të punës që diskriminojnë vazhdimisht; automjetet pa shofer që përfundojnë në aksidente dhe ndonjëherë vrasin vozitësin ose këmbësorin. Krijimi i inteligjencës artificiale të përgjithshme nuk është thjesht një problem kërkimi interesant; ajo ka shumë aplikacione tërësisht praktike.
Në librin e tij, Markus dhe bashkëautori i tij Ernest Davis përfaqësojnë një rrugë tjetër. Ata besojnë se jemi ende shumë larg krijimit të AI të përgjithshëm, por janë të sigurt se sooner apo later do të arrijmë ta bëjmë këtë.
Për çfarë na nevojitet AI i përgjithshëm? Versionet e specializuara tashmë janë krijuar dhe sjellin një dobi të madhe.
E saktë, dhe do të ketë akoma më shumë përfitime. Por ka shumë detyra që AI-i i specializuar thjesht nuk është në gjendje t'i zgjidhë. Për shembull, kuptimi i gjuhës së zakonshme, ndihma e përgjithshme në një botë virtuale, apo një robot që ndihmon në pastrimin dhe gatimin. Këto detyra janë jashtë mundësive të AI-it të specializuar. Një pyetje tjetër interesante praktike: a mund të krijohet një makinë vetëdrejtuese e sigurt me ndihmën e AI-it të specializuar? Eksperienca tregon se ky lloj AI ka ende shumë probleme me sjelljen e tij në situata anomale, madje edhe gjatë vozitjes, që e komplikon situatën ndjeshëm.
Mendoj se të gjithë do të dëshironim të kishim një AI që mund të na ndihmojë të bëjmë zbulime të reja të mëdha në mjekësi. Nuk është e qartë nëse teknologjitë aktuale do të ishin të përshtatshme për këtë, pasi biologia është një fushë komplekse. Duhet të jemi të gatshëm të lexojmë shumë libra. Shkencëtarët kuptojnë lidhjet shkak-pasojë në ndërveprimet e rrjeteve dhe molekulave dhe mund të zhvillojnë teori për planetet dhe kështu me radhë. Megjithatë, me AI të specializuar, nuk mund të krijojmë makineri që janë në gjendje të bëjnë zbulime të tilla. Me një AI të përgjithshme, do të ishim në gjendje të bënim një revolucion në shkencë, teknologji dhe mjekësi. Në mendimin tim, është shumë e rëndësishme të vazhdojmë punën për krijimin e AI të përgjithshme.
Duket se me «të përgjithshme» ju kuptoni AI të fortë?
Kur them «të përgjithshme», unë nënkuptoj se AI do të jetë në gjendje të mendojë dhe të zbatojë detyra të reja në flutur. Në kundërshtim me, le të themi, Go-në, në të cilën problemi nuk ka ndryshuar gjatë 2000 viteve të fundit.
Inteligjenca 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 njeri me mendje të shëndoshë mund të bëjë shumë. Merrni studentë të paeksploruar dhe pas disa ditësh i bëni të punojnë në praktikisht çfarëdo, duke filluar nga detyra juridike dhe duke përfunduar me mjekësi. Kjo ndodh sepse 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 aktivitetrash.
Lidhja midis një inteligjence të tillë dhe një inteligjence të fuqishme qëndron në faktin se një inteligjencë e dobët ndoshta nuk do të jetë në gjendje të zgjidhë tasket e përgjithshme. Për të krijuar diçka sa më të besueshme, që do të funksionojë në një botë që ndryshon vazhdimisht, ju ndoshta do të duhet të afroheni të paktën drejt inteligjencës së përgjithshme.
Por tani tani ne jemi aspak afër. AlphaGo mund të luajë mrekullisht në një tavolinë 19×19, por duhet të ri-trajnohet për të luajtur në një tavolinë katrore. Ose merrni një sistem mesatar të mësimit të thellë: ai mund të njohë një elefant, nëse është ndriçuar mirë dhe tekstura e lëkurës së tij është e dukshme. Por nëse është vetëm silueti i elefantit, sistemi me siguri nuk do të jetë në gjendje ta njohë atë.
Në librin tuaj përmendni se mësimi i thellë nuk mund të arrijë kapacitetet e inteligjencës artificiale të përgjithshme, pasi nuk ka aftësi për të kuptuar thellë.
Në kognitivizëm flitet për formimin e modeleve të ndryshme kognitive. Po ulem në dhomën e hotelit dhe kuptoj se atje është një dollap, atje është një krevat, atje është një televizor që është varur në mënyrë të pazakontë. Unë i njoh të gjitha këto objekte, nuk i identifikoj thjesht ato. Po ashtu, kuptoj se si ato lidhen me njëra-tjetrën. Kam ide për funksionimin e botës përreth. Ato nuk janë perfekte. Ato mund të jenë të gabuara, por janë mjaft të mira. Dhe mbi këtë bazë, bëj shumë konkluzione që shndërrohen në udhëzime për veprimet e mia të përditshme.
Ekstremi tjetër është diçka si sistemi i lojërave Atari, i krijuar nga DeepMind, ku ai mësonte se çfarë duhet të bënte kur shihte pikset në vende të caktuara në ekran. Nëse merrni mjaft të dhëna, mund të duket sikur keni kuptim, por në të vërtetë është shumë sipërfaqësor. Dëshmia për këtë është se nëse lëvizni objektet tre pikselë, atëherë AI luan shumë më keq. Ndryshimet e ngatërrojnë atë. Kjo është në kontrast me një kuptim të thellë.
Për të zgjidhur këtë problem, ju sugjeroni të ktheheni te AI klasik. Cilat janë përfitimet që duhet të përpiqemi t'i shfrytëzojmë?
Ka disa përfitime.
Së pari, AI klasik në të vërtetë është një kornizë për krijimin e modele sesh të botës, mbi të cilat mund të nxirren më pas përfundime.
Së dyti, inteligjenca artificiale klasike është në përkryerje të përshtatshme me rregullat. Aktualisht, në fushën e mësimit të thellë ka një tendencë të çuditshme, ku specialistët përpiqen të shmangin rregullat. Ata duan të bëjnë gjithçka me rrjetet neurale dhe të mos bëjnë asgjë që duket si programim klasik. Por ka detyra që janë zgjidhur lehtësisht në këtë mënyrë, dhe askush nuk i ka kushtuar vëmendje. Për shembull, ndërtimi i itinerareve në Google Maps.
Në të vërtetë, na duhen të dyja qasjet. Mësimi i makinës lejon të mësojmë mirë nga të dhënat, por ndihmon shumë pak në shfaqjen e abstraksioneve që përfaqëson një program kompjuterik. Inteligjenca artificiale klasike punon mirë me abstraksionet, por duhet të programohet plotësisht manualisht, dhe në botë ka shumë njohuri të akumuluara që nuk mund të programohen të gjitha. Është e qartë se na nevojitet kombinimi i të dyja qasjeve.
Kjo lidhet me kapitullin ku flisni rreth asaj çfarë mund të mësojmë nga mendja njerëzore. Dhe së pari për konceptin, i cili bazohet në idenë e përmendur më lart se përmbajtja jonë ndërlikohet nga shumë sisteme të ndryshme që funksionojnë në mënyra të ndryshme.
Mendoj se ka një mënyrë tjetër për ta shpjeguar këtë: çdo sistem kognitiv që kemi në të vërtetë zgjidh detyra të ndryshme. Pjesët e ngjashme të AI duhet të dizajnon për të zgjidhur detyra të ndryshme, të cilat kanë karakteristika të ndryshme.
Tani po përpiqemi të përdorim teknologji të gjithçkaje-në-një për të zgjidhur detyra që janë radikalisht të ndryshme nga njëra-tjetra. Kuptimi i një fraze — nuk është e njëjta gjë si njohja e një objekti. Por njerëzit përpiqen të përdorin të dyja rastet me mësimin e thellë. Nga një pikëpamje kognitive, këto janë detyra në mënyrë cilësore të ndryshme. Jam i befasuar sa pak në komunitetin e specialistëve të mësimit të thellë e vlerësojnë inteligjencën artificiale klasike. Pse të presim shfaqjen e një plumbi të argjendtë? Ajo është e pamundur, dhe kërkimet e dështuara nuk lejojnë të kuptohet e gjithë kompleksiteti i detyrës së krijimit të AI.
Gjithashtu përmendni se sistemet AI janë të nevojshme për të kuptuar lidhjet shkak-pasojë. A mendoni se mësimi i thellë, inteligjenca artificiale klasike, ose diçka krejtësisht e re do të na ndihmojë në këtë?
Kjo është një tjetër fushë për të cilën mësimi i thellë nuk është shumë i përshtatshëm. Ai nuk shpjegon arsyet e ndodhisë së disa eventeve, por llogarit probabilitetin e një ngjarjeje në kushte të caktuara.
Për çfarë po flasim? Po shikoni skenare të caktuar dhe kuptoni pse ndodhin dhe çfarë mund të ndodhte nëse disa rrethana ndryshojnë. Mund të shikoj një mbështetje, në të cilën qëndron televizori, dhe të imagjinoj se nëse i pres një këmbë, mbështetja do të bie dhe televizori do të përplaset. Kjo është lidhja shkak-pasojë.
Inteligjenca artificiale klasike na ofron disa mjete për këtë. Ai mund të paraqesë, për shembull, se çfarë është mbështetja dhe çfarë është rënia. Por nuk dua të mburrim. Problemi është se inteligjenca artificiale klasike në përgjithësi varet nga plotësia e informacionit për atë që po ndodh, ndërsa unë arrita në përfundimin duke parë vetëm mbështetjes. Unë në ndonjë mënyrë mund të përmbledh, të paraqes pjesët e mbështetjes që nuk i shoh. Akoma nuk kemi mjete për të realizuar këtë cilësi.
Ju gjithashtu flisni për atë që njerëzit kanë një njohuri të lindur. Si mund të realizohet kjo në inteligjencën artificiale?
Në momentin e lindjes, truri ynë është tashmë një sistem shumë të menduar. Ai nuk është i fiksuar; natyra krijoi një draft të parë, të papërfunduar. Më pas, edukimi na ndihmon ta rishikojmë këtë draft gjatë gjithë jetës sonë.
Drafti i papërfunduar i trurit tashmë ka disa aftësi të caktuara. Një përbindësh malor i porsalindur është në gjendje të zbresë pa gabime në sherbimin e malit brenda disa orëve. Është evidente se ai tashmë ka një kuptim të hapësirës tridimensionale, trupit të tij dhe marrëdhënies midis tyre. Një sistem shumë të komplikuar.
Pjesërisht për këtë arsye, mendoj se na nevojiten hibridë. Është e vështirë të imagjinosh se si mund të krijosh një robot që funksionon mirë në botë pa njohuri të ngjashme, duke filluar nga asgjë dhe duke mësuar nga një eksperiencë e gjatë dhe gjithëpërfshirëse.
Kur bëhet fjalë për njerëzit, njohuria jonë e lindur vjen nga gjenoma jonë, e cila ka evoluar gjatë një periudhe të gjatë. Ndërsa për sistemet e AI, do të duhet të ndjekim një rrugë tjetër. Pjesërisht kjo mund të përfshijë rregullat e ndërtimit të algoritmeve tona. Pjesërisht mund të jenë rregullat për krijimin e strukturave të dhënash që menaxhohen nga këto algoritme. Dhe pjesërisht mund të jenë njohuritë që ne do t'i vendosnim drejtpërdrejt në makina.
Është interesante që në libër arrini në idenë e besimit dhe krijimit të sistemeve të besueshme. Pse e zgjodhët këtë kriter?
Mendoj se sot e gjithë kjo është si një lojë futbolli. Më duket se po jetojmë një moment të çuditshëm në histori, duke i besuar shumë softuerëve që nuk meritojnë besimin tonë. Mendoj se shqetësimet tona sot nuk do të jenë të përhershme. Pas njëqind vjetësh, AI do të justifikojë besimin tonë, ndoshta edhe më herët.
Por sot, AI është i rrezikshëm. Jo në atë kuptim që frikësohet Elon Musk, por në atë që sistemet e rekrutimit diskriminojnë gratë, pavarësisht nga ajo që bëjnë programuesit, sepse mjete e tyre janë shumë të thjeshta.
Do të doja që të kishim një IA më cilësore. Nuk dua që të fillojë «dimri i inteligjencës artificiale», kur njerëzit të kuptojnë se IA nuk funksionon dhe është thjesht e rrezikshme, dhe të mos dëshirojnë ta korrigjojnë.
Në njëfarë mënyre libri juaj duket shumë optimist. Ju sugjeroni se është e mundur të ndërtohet një IA e besueshme. Thjesht na nevojitet të shikojmë në një drejtim tjetër.
Është e vërtetë, libri është shumë pesimist në perspektivën afatshkurtër dhe shumë optimist në atë afatgjatë. Ne besojmë se të gjitha problemet që kemi përshkruar mund të zgjidhen, nëse shohim më gjerë se çfarë duhet të jenë përgjigjet e duhura. Dhe ne mendojmë se nëse kjo ndodh, bota do të jetë më e mirë.
Burimi: habr.com
