"Mislim dakle jesam." Svi smo čuli ovu poznatu izjavu, koja je jedan od temelja moderne filozofije, samosvijesti, individualizma i zapadnog racionalizma. Međutim, francuski se filozof Rene Descartes, koji je to iznio, nije posebno trudio dati mu preciznu definiciju. Izjava je iznesena kao primarna sigurnost, istina u koju se ne može sumnjati. No je li stvarno tako?
Što su misli? Što je inteligencija? I mogu li strojevi imati ove značajke? Kada je riječ o području umjetne inteligencije (AI), pitanja ovdje igraju jednaku važnu ulogu kao i sami odgovori. Prije svega, moramo shvatiti hoće li pametni strojevi razmišljati na isti način kao i mi.
Kao ilustracija i primjer kako bismo razumjeli o čemu se radi, evo zanimljivog misaonog eksperimenta.
Kineska soba
Zamislite izoliranu sobu. Mnogo ljudi sjedi za stolovima u sobi. Na jednom kraju prostorije kroz utor se provlači nota prekrivena čudnim oznakama i simbolima. Zadatak ljudi u sobi je podijeliti ono što je napisano na papiru na dijelove i staviti simbole u potrebne košarice, uzimajući u obzir postojeće upute. Na primjer, ako vidite ravnu dijagonalnu crtu, morate staviti simbol u košaru 2-B, ako vidite križasti simbol, trebate ga smjestiti u košaru 17-Y itd. Međutim, upute ne navode značenje ovih simbola. Ljudi samo rade ono što je zapisano u njima. Kad se posao dovrši, papiri se prenose u drugi dio prostorije. Tamo sjede ljudi koji su osposobljeni za neki drugi posao. I također prema uputama. Ako okvir 2-B prođe test, stavite vodoravnu crtu;ako je potvrđen okvir 17-Y, stavite krug. Nakon toga, svi se dijelovi prenose na posljednju osobu koja ih sastavi i propušta konačni rezultat kroz utor u drugom dijelu prostorije.
Napomena koja je prošla kroz jedan utor napisana je na kineskom. Bilješka, poslana kroz drugi utor preko sobe, na savršenom je engleskom jeziku. Zaključak je da nitko u sobi ne zna ove jezike.
Ovaj misaoni eksperiment, koji je prvi objavio filozof i jedan od pionira računalnog računanja i umjetne inteligencije, John Searle, često se koristi kao primjer koji ilustrira složenost same definicije inteligencije. S dovoljno ljudi u sobi možete obaviti gotovo bilo koji zadatak: crtati ili opisivati slike, prevoditi ili ispravljati pogreške u prijevodu s jednog jezika na drugi, računati nevjerojatno velike brojeve itd. No mogu li se sve te radnje kombinirati pod jednim općim konceptom "inteligencije"? Neki ljudi izvan sobe će reći da. Ali svi oni koji će biti unutra neće se složiti.
Promotivni video:
Ako, umjesto ljudi u sobi, zamislite tranzistore, zapravo će ispred vas biti računalo. Stoga je logičnije pitanje: može li računalo biti više od samo komplicirane verzije "kineske sobe"? Jedan od odgovora na ovo pitanje, kao što je to često slučaj u ovom području rasprave, postavlja još više pitanja: što ako je umjesto tranzistora soba ispunjena neuronima? Što ako mozak nije ništa drugo nego sofisticiraniji analog kineske sobe?
Dubina ove "zečje rupe" može biti kakva god želite, ali danas nećemo pokušavati rješavati probleme i odgovarati na pitanja na koja filozofi nisu mogli odgovoriti čitavo tisućljeće. Bolje da prijeđemo na nešto praktičnije.
Slaba i jaka AI
Ovih dana izraz "umjetna inteligencija" voli se upotrebljavati gotovo svugdje, a da se zapravo ne razmišlja o tome što zapravo znači. Ipak, on ima preciznu definiciju. Ukratko, AI je program koji može reproducirati procese ljudskog razmišljanja ili njihove rezultate. Naravno, takva se formulacija čini prilično nejasnom, ali u našem će slučaju uspjeti.
AI će se jednog dana primijeniti svugdje. AI će za vas odabrati sljedeću pjesmu u vašoj glazbenoj kolekciji; AI će kontrolirati udove dvonožnih robota; AI će moći istaknuti predmete na slici i opisati ih; AI će prevesti tekst s njemačkog na engleski i s ruskog na korejski bilo kojim redoslijedom. Općenito, moći će izvesti sve one stvari koje sada radimo samostalno, ali u budućnosti bismo željeli automatizirati.
Unatoč činjenici da ovaj popis također sadrži vrlo složene zadatke, oni ne prestaju biti … „zadaci”. Neuronska mreža obučena u milijune riječi, fraza i rečenica, omogućujući vam slobodno prevođenje i prebacivanje između 8 različitih jezika, još uvijek nije ništa drugo nego samo vrlo komplicirani skup brojeva, prema pravilima koje je utvrdio njihov tvorac. Ako se rješenje problema može svesti na slijeđenje jednostavnog skupa pravila i uputa, kao u vrlo „kineskoj sobi“- možemo li o tome govoriti kao o inteligenciji, a ne kao o jednostavnom računanju?
Zbog toga dolazimo do takve razlike kao "slaba" i "jaka" umjetna inteligencija. To zapravo nisu vrste umjetne inteligencije, već načini pristupa samoj ideji. Kao i kod mnogih različitih filozofskih teorija, ni ovdje nijedna opcija nije "ispravnija" od "druge". Svaki od njih je važan i relevantan na svoj način.
S jedne strane, postoje oni koji vjeruju da će maksimalno postizanje AI biti ništa drugo nego oponašanje uma onih koji su ga stvorili. Istodobno, bez obzira na to koliko će složena i masivna biti struktura ovog samog AI, on neće moći probiti okvir koji mu je nametnut, uzimajući u obzir njegovu mehaničku prirodu. Ali čak i unutar ovog okvira, to može biti nevjerojatan alat za rješavanje vrlo složenih i složenih problema. Ipak, takav AI ne bi bio ništa drugo nego samo vrlo napredni softver. Ova se perspektiva razmatra u odnosu na slabu AI. S obzirom na ograničeni temeljni okvir, njegova uporaba bit će relevantna samo za rješavanje jasno formuliranih zadataka.
S druge strane, postoje pristaše snažne AI, koji vjeruju da će se jednog dana stvoriti AI, čije sposobnosti ne samo da neće biti inferiorne, nego čak premašuju mogućnosti ljudskog uma. To su ljudi koji vjeruju da je sam mozak "kineska soba". I ako ova masa bioloških krugova koja se nalazi u svakoj od naših glava može stvoriti ono što nazivamo inteligencijom i samosviješću, zašto onda umjetni mikrovezji ne mogu učiniti isto? To je glavna ideja koja stoji iza snažne AI.
Čini se da su zadaci definirani, naglasci istaknuti, što čekamo? Postoji jedno malo "ali" koje nam ne dopušta da počnemo stvarati AI. Jednostavno nemamo radnu definiciju i shemu inteligencije!
Značenje drugog "ja"
U stvari, vrlo je teško odmah reći koliki smo napredak postigli u definiranju inteligencije čak i tijekom posljednjih 3000 godina. Ali barem smo uspjeli napustiti naizgled blatne ideje poput toga da je inteligencija nešto što se lako može izmjeriti ili da to ovisi o nekom biološkom pokazatelju poput veličine glave i mozga.
Najvjerojatnije svatko od nas ima vlastitu predodžbu o tome što je zapravo inteligencija, ali to, pak, samo komplicira odgovor na postavljeno pitanje - može li AI potpasti pod ovaj koncept. Tijekom godina predložene su mnoge definicije, od kojih je svaka pokušala dati točniji opis, ali sve su završile govoreći o istoj stvari, samo s različitih gledišta. Neke su mogućnosti bile previše privatne, druge, naprotiv, preopćenite, neke su - ne bojim se ove riječi - sulude.
Ipak, među svim najjednostavnijim i istodobno temeljnim, najvjerojatnije, sljedeće mogu biti sljedeće: inteligencija je sposobnost rješavanja novih problema.
U konačnici, to je ono što leži u srcu "prilagodljivosti", "generalizacije" i "inicijative", koje su pak izravni odraz "motivacije", "prosudbe" i "percepcije" izravno povezane s inteligencijom. Vrlo je važno da pojedinac može rješavati probleme kroz prizmu svijeta oko sebe. No još je važnije da ovaj pojedinac može imati sposobnost rješavanja ne samo pojedinačnih problema, već i prilagodbe rješenju drugih. Upravo je to svojstvo - prilagodljiva priroda - ključ inteligencije, iako još nitko nije uspio preciznije formulirati tu ideju i, kako kažu, "na policama".
Hoće li se AI koji stvorimo jednog dana moći prilagoditi rješavanju drugih problema? Hoće li se jednog dana moći samostalno, bez uputa svojih tvoraca, baviti pitanjima i zadacima koje nitko nije postavljao prije njega? Znanstvenici svom snagom pokušavaju stvoriti nove generacije umjetne inteligencije koja može učiti i izvršavati zadatke s neviđenom preciznošću do detalja, umjetnu umjetnost koja će učiti ne samo po naredbi odozgo, već i vlastitim inicijativama. U konačnici, hoće li ti AI "razmišljati" ili još uvijek "kalkulirati" - prepustimo ovo pitanje filozofima i informatičarima. Ali sama činjenica da ćemo se prije ili kasnije jednog dana vratiti na ovo pitanje, ne može ne zapanjiti.
NIKOLAY KHIZHNYAK
