Umjetna inteligencija već je postala činjenica u nekim financijskim i prometnim segmentima, a kako se širi na druga područja, sve više želimo osigurati da je kontroliramo, a ne obrnuto. Od 2001. Space Odyssey do Blade Runnera, RoboCop do The Matrixa, kada se ljudi bave umjetnom inteligencijom, neizbježno su suočeni s mračnom fantazijom filmskih stvaralaca.
Najnoviji film Spikea Jonesa "Ona" i nadolazeći album "Out of the Machine" Alexa Garlanda već su posvećeni kreacijama umjetne inteligencije koje žive među nama. Turingov test dolazi do izražaja, a još uvijek ne možemo utvrditi glavnu razliku između čipsa i koda iz mesa i krvi.
Te strahove izražavaju i neki od poznatih ljudi iz Silicijske doline: Prošlog mjeseca Elon Musk (CEO Tesla i SpaceX) opisao je umjetnu inteligenciju kao "najveću egzistencijalnu prijetnju" čovječanstvu. Ono što mnogi od nas ne razumiju, a možda i sam Elon Musk, jest da umjetna inteligencija nije neka nevjerojatna tehnologija koja postoji samo u fantazijama filmaša i laboratorija računalnih genija.
Mnogi naši pametni telefoni koriste rudimentarne tehnike umjetne inteligencije za prevođenje s jednog jezika na drugi ili za odgovor na naša pitanja; u industriji igara, AI se koristi za generiranje složenih i stalno promjenjivih scenarija igre. A kako tvrtke iz Silicijske doline poput Googlea i Facebooka i dalje kupuju AI kompanije i zapošljavaju stručnjake, AI će i dalje rasti.
Znači umjetna inteligencija nije Spielbergov film?
Na film nema pritužbi, ali izraz koji znači "umjetna inteligencija" ima mnogo dužu povijest od one koju su Spielberg i Kubrick pokazali u svojim filmovima. Umjetna inteligencija datira još iz nastanka računarstva u pedesetim godinama prošlog stoljeća, kada se, samo 14 godina nakon definiranja računala opće namjene, Alan Turing zapitao može li stroj razmišljati.
Promotivni video:
Prošlo je 64 godine, a ova ideja još uvijek zaokuplja naš um, utjelovljena je u filmovima i knjigama i o njoj se raspravlja na simpozijima. Nije daleko od niza pravila koja je Turing postavio u svojim računalnim strojevima i umu iz 1950. godine u kojima je predložio "igru imitacije" koju danas poznajemo kao Turingov test.
Spojite računalo s tekstualnim terminalom i omogućite mu da komunicira s operatorom zajedno sa stvarnom osobom. Suština testa je da kad tražite od operatera da utvrdi koji je od njegovih sugovornika bio čovjek, "operater će tijekom ove igre učiniti onoliko puta koliko je mogao pogriješiti pokušavajući razlikovati muškarca od žene."
Turing je vjerovao da bi promišljanje bi li stroj mogao proći test bilo korisnije od odgovora na nejasno i filozofsko pitanje razmišlja li ili ne. "Što se tiče ovog pitanja … mislim da je besmisleno razgovarati o tome." Istina, Turing je mislio da će se do 2000. godine "jezik i obrazovanje toliko promijeniti da bilo tko može bez ikakvih problema komunicirati sa strojem koji razmišlja."
Doslovno govoreći, nije previše pogriješio. Danas često možete čuti kako ljudi govore kako su im računala "glupa" ili "zamišljena". Ali čak i ako se ozbiljnije pozabavimo definicijom misaonog stroja, ova će ideja biti bliža stvarnosti nego što mnogi mogu misliti.
AI već postoji?
Relativno. Još smo daleko od prolaska kroz simulacijsku igru Turinga usprkos izvještajima o suprotno. U lipnju je chatbot Evgeny Gustman uspješno prevario trećinu sudaca polaganjem Turingovog testa u Londonu, uvjerivši ih da je čovjek.
No umjesto da razmišlja, Eugene se oslanjao na trikove i trikove. Pozirajući kao trinaestogodišnjak za kojeg engleski jezik nije njegov materinji jezik, stroj je objasnio ovim mnogim nelogičnim aspektima svog ponašanja, uključujući i slab smisao za humor i uvredljive izjave, često preusmjeravajući razgovor u drugi smjer.
Većina AI programera pokušava ga naučiti da obrađuje prirodni jezik kako bismo mogli izdati naredbu na jeziku koji poznajemo. To djeca počinju raditi i prije nego što naprave prvi korak, a to je izuzetno težak zadatak za stroj.
Razmislite o omiljenoj frazi istraživača s AI: „vrijeme leti poput strijele, voće leti poput banane“. [igra se riječima: "vrijeme leti poput strijele, voćne mušice vole bananu"; drugi se dio rečenice, analogno prvom, može prevesti kao "voće leti poput banane"]. Dekompozicija rečenice na njezine sastavne dijelove ponekad zbunjuje čak i izvorne govornike engleskog jezika, a da ne spominjemo algoritam.
Ima li AI govorne probleme?
Ne sigurno na taj način. U stvari, većinu vremena AI se ne koristi za razgovore. Neki od vas trebali bi znati o umjetnoj inteligenciji, ne iz znanstvene fantastike ili iz Alana Turinga, već iz video igara, gdje se AI koristi za obraćanje protivnicima koji su pod kontrolom računala.
Primjerice, u pucaču prve osobe, AI kontrolira kretanja neprijatelja, omogućavajući im da vam se izmiču, ciljaju i pucaju na vas najnerazumljivije načine. U trkačkim igrama AI može kontrolirati rivalska vozila. Kao paragon AI, video igre zasigurno ostavljaju puno željenog. No dijamanti se izrađuju od dijamanata, a pojednostavljena pravila sustava kombiniraju se kako bi se napravilo nešto složeno.
Uzmimo, na primjer, GTA V, gdje stvaranje gradova koji imaju vlastiti život možete skrenuti ugao i pronaći vatrogasno društvo koje se bori protiv vozača koji je naleteo na crijevo; ili Patuljasta tvrđava, gdje gnomi žive u pećinama vlastitim životom, teksturirano i algoritamski detaljno. Ovi novi gameplay sustavi pokazuju potpuno novi način na koji se AI može razvijati, ne pokušavajući oponašati čovjeka, već razvijajući „dovoljno dobrog“heurističkog sustava koji algoritme pretvara u nešto sasvim drugo kad se dovoljno smanji.
Dakle, svi ulažu u AI kako bi napravili bolje igre?
Ne. Tvrtke poput Apple i Google ulažu mnogo novca u AI, pokušavajući stvoriti virtualne osobne pomoćnike poput Siri i Google Now.
Ovo je možda malo daleko od Turingove fantastične vizije, ali glasovne usluge u osnovi čine isti težak posao kao i ljudi. Moraju slušati i razumjeti govorni jezik, odrediti koje podatke sadrži, a zatim vratiti rezultat, također u obliku razgovora. Ne pokušavaju nas zavesti da vjerujemo da su ljudi, ali to se događa samo po sebi. Budući da se sve računarstvo odvija u oblaku, što više čuju, to bolje razumiju.
Međutim, vodeće istraživanje AI nije usredotočeno na umnožavanju ljudskog razumijevanja svijeta, nego ga nadilazi. Primjerice, IBM-ov Watson poznat je kao računalo koje je pobijedilo u opasnosti! u 2011., koristeći razumijevanje prirodnog jezika, da biste pronašli odgovore na pitanja voditelja. No, uz razumijevanje prirodnog jezika, Watson također može pročitati i razumjeti ogromne količine nestrukturiranih podataka i to vrlo brzo.
U slučaju Jeopardy !, radio je s 200 milijuna stranica podataka, uključujući tekst cijele Wikipedije. Pravi cilj Watsona je proširiti se na cijeli Internet i pružiti zdravstvenim radnicima prikladan mehanizam za rad. Uostalom, postoje znanstvenici koji samo žele spasiti čovječanstvo.
Svi ćemo umrijeti?
Može biti. Postoje strahovi da će se jednom kada se stvori dovoljno svestran AI poput Watsona, njegova snaga povećati, zajedno s procesorskom snagom koja mu je na raspolaganju. Mooreov zakon predviđa da se računalna snaga udvostručuje svaka 24 mjeseca, pa je samo pitanje vremena kada će AI postati pametniji od svojih stvaratelja i moći stvoriti još snažniji AI, što dovodi do eksponencijalnog rasta njegovih mogućnosti.
Ali što će superinteligentna umjetna inteligencija učiniti s tim mogućnostima? Sve ovisi o tome kako je programirano. Problem je u tome što je vrlo teško programirati visoko inteligentno računalo tako da slučajno ne uništi čovječanstvo.
Recimo da dajete svome AI zadatak da izrađuje kopče za papir i učini ih što boljim. Uskoro će shvatiti da se poboljšanjima proizvodnje osnovnih proizvoda mogu postići poboljšanja u proizvodnoj liniji. Što će dalje činiti?
"Na primjer, brinut će se da ga ljudi ne isključe jer tada neće biti proizvedene spajalice", objašnjava Nick Bostrom. Papirnati stisak AI, kaže Bostrom, "može osobu riješiti odmah jer je ona prijetnja. Pored toga, trebat će mu što više resursa jer se mogu koristiti za izradu papirnih isječaka. Na primjer, atomi u ljudskim tijelima."
Kako se nositi s takvim AI?
Jedini način koji će djelovati, prema nekim teoretičarima poput Raya Kurzweila, Googleovog CTO-a, je isključivanje AI. Ljudi bi trebali razmišljati ne samo o tome kako stvoriti inteligentni AI, već i o etičkoj strani ovog problema - i programirati ga u skladu s njim.
Na kraju, pisanje koda samo traži probleme. Stroj s uputama za "usrećivanje ljudi" može riješiti ovaj problem prilično jednostavno implantacijom elektroda u mozak ljudi. Stoga, kada tražimo od umjetne inteligencije da riješi velike filozofske probleme, moramo se pobrinuti da stroj shvati što je "dobro", a što "loše".
Dakle, potreban nam je etički program i sve će biti u redu?
Ne baš. Čak i ako uspijemo spriječiti pojavu zlonamernog AI-ja, ostaje pitanje kako se društvo prilagođava rastućim sposobnostima umjetne inteligencije.
Industrijsku revoluciju karakterizira automatizacija niza radnih mjesta koja su se prije oslanjala na ručni rad. Nema sumnje da je industrijska revolucija bila period najznačajnijeg rasta ljudskog blagostanja. No, državni udar tog vremena bio je jedinstven u svom slučaju, i malo je vjerojatno da ćemo to moći ponovno vidjeti.
Što je snaga pare učinila za fizički rad, AI može učiniti za mentalni rad. Već se pojavljuju prve žrtve ove sfere: nema mjesta za otpremu taksija u svijetu s Hailom i Uberom; rad burzovnog posrednika promijenio se upravo zbog uvođenja visokofrekventnog trgovanja; sportske i novosti uskoro će se stvarati automobili.
Prave promjene tek počinju. U studenom je Goldman Sachs pokrenuo 15 milijuna dolara za Kensho, službu za analizu financijskih podataka koja koristi tehnike umjetne inteligencije izvan dosega najboljeg ljudskog analitičara. Može obraditi tako ogromnu količinu podataka da su ljudi jednostavno nemoćni ispred nje.
Kensho analitiku može koristiti visokofrekventna trgovačka tvrtka poput Athene, koja to koristi za postizanje milisekunda na tržištu - dovoljno da zaradite ako trgujete milijardama dolara.
Nakon što takvo trgovanje utječe na opće tržište, Kensho može Forbesu dati svoje algoritme, a ona će zamijeniti svoje financijske analitičare. Većina poslovnih sažetaka jedan je na jedan, a ako su podaci dostupni u strukturiranom formatu, zašto gubiti vrijeme s ljudima?
Općenito, takve su promjene dobre. Ako posao milijuna ljudi zamijeni algoritme, oni mogu učiniti nešto bolje, broj radnih sati će se smanjiti, a mi ćemo se približiti utopiji.