Keinotekoisen älykkyyden tutkimuksen ala on edennyt pitkälle, mutta monet uskovat sen syntyneen virallisesti, kun ryhmä tutkijoita Dartmouth-yliopistosta kokoontui kesällä 1956. Tietokoneet ovat parantuneet dramaattisesti viime vuosina; Nykyään he suorittavat laskennallisia toimintoja paljon nopeammin kuin ihmiset. Kaiken tämän uskomattoman edistyksen vuoksi tutkijoiden optimismi oli ymmärrettävää. Nerokas tietotekniikan tutkija Alan Turing ehdotti ajattelukoneiden ilmestymistä muutama vuosi aikaisemmin, ja tutkijat keksivät yksinkertaisen idean: älykkyys on itse asiassa vain matemaattinen prosessi. Ihmisen aivot ovat jossain määrin kone. Korosta ajatteluprosessi ja kone voi jäljitellä sitä.
Silloin ongelma ei vaikuttanut erityisen vaikealta. Dartmouth-tutkijat kirjoittivat: "Uskomme, että yhdessä tai useammassa näistä ongelmista voidaan saavuttaa merkittävää edistystä, jos huolellisesti valittu ryhmä tutkijoita työskentelee yhdessä kesän aikana." Ehdotus muuten sisälsi käsitteen "tekoäly" varhaisimpia käyttötapoja. Ideoita oli monia: Ehkä aivojen neuronien piirien jäljittely voisi opettaa koneille ihmisten kielen abstrakteja sääntöjä.
Tutkijat olivat optimistisia ja heidän ponnistelunsa palkittiin. Heillä oli ohjelmia, jotka näyttivät ymmärtävän ihmisen kieltä ja pystyivät ratkaisemaan algebran ongelmat. Ihmiset ennustivat luottavaisesti, että koneen älykkyys ihmisillä ilmenee kahdenkymmenen vuoden kuluttua.
On onnekas sattuma, että ennustekenttä, kun meillä on ihmisen tason tekoäly, syntyi suunnilleen samaan aikaan kuin itse AI-kenttä. Itse asiassa kaikki juontaa Turingin ensimmäiseen "ajattelukoneita" käsittelevään artikkeliin, jossa hän ennusti, että Turingin testi - jossa koneen on vakuutettava ihminen siitä, että se on myös henkilö - suoritetaan 50 vuotta myöhemmin, vuoteen 2000 mennessä. Tietenkin tänään ihmiset ennustavat edelleen, että näin tapahtuu seuraavien 20 vuoden aikana kuuluisten "profeettojen" - Ray Kurzweilin keskuudessa. Mielipiteitä ja ennusteita on niin paljon, että joskus näyttää siltä, että AI-tutkijat laittavat seuraavan lauseen puhelinvastaajaan: "Ennustin jo kysymyksesi, mutta ei, en voi ennustaa sitä tarkalleen."
Ihmistason AI: n tarkan päivämäärän yrittämisessä on ongelma, että emme tiedä kuinka pitkälle voimme mennä. Se ei kuulosta Mooren lakilta. Mooren laki - laskentatehon kaksinkertaistaminen parin vuoden välein - antaa tietyn ilmiön tietystä ilmiöstä. Ymmärrämme suunnilleen miten edetä - piisirutekniikan parantamiseksi - ja tiedämme, että periaatteessa emme rajoitu nykyiseen lähestymistapamme (kunnes aloitamme työskentelyn sirujen kanssa atomimittakaavassa). Samaa ei voida sanoa tekoälyn osalta.
Yleiset virheet
Stuart Armstrongin tutkimus keskittyi näiden ennusteiden suuntauksiin. Erityisesti hän etsi kaksi suurta kognitiivista painotusta. Ensimmäinen oli ajatus, että AI-asiantuntijat ennustavat, että AI saapuu (ja tekee niistä kuolemattomia) juuri ennen kuolemaansa. Tämä on Kurzweilin kritiikki nörttien tempauksesta - hänen ennusteidensa taustalla on kuoleman pelko, halu kuolemattomuuteen ja perustavanlaatuisesti irrationaalinen. Superintelligenssin luojasta tulee melkein palvonnan kohde. Kritiikkiä tekevät yleensä AI: n alalla työskentelevät ihmiset, jotka tietävät ensi käden nykyaikaisen AI: n turhautumisista ja rajoituksista.
Mainosvideo:
Toinen ajatus on, että ihmiset valitsevat aina 15-20 vuoden ajanjakson. Tämä riittää vakuuttamaan ihmiset siitä, että he työskentelevät jotain, joka tulee olemaan vallankumouksellinen lähitulevaisuudessa (koska ihmiset ovat vähemmän houkuttelevia ponnisteluille, jotka ilmestyvät kautta aikojen), mutta ei niin paljon lähitulevaisuudessa, että huomaat heti pirun väärin. Ihmiset ennustavat mielellään AI: n esiintymisen ennen kuolemaansa, mutta on toivottavaa, että se ei ole huomenna tai vuodessa, vaan 15-20 vuoden kuluttua.
Mittauksen eteneminen
Armstrong toteaa, että jos haluat mitata tietyn ennusteen paikkansapitävyyttä, on tarkasteltava monia parametreja. Esimerkiksi ajatus siitä, että ihmistason älykkyys kehittyy simuloimalla ihmisen aivoja, tarjoaa sinulle ainakin selkeän kehyksen edistyksen mittaamiseen. Joka kerta kun saamme aivojen yhä yksityiskohtaisemman kartan tai jäljittelemme onnistuneesti tiettyä osaa siitä, mikä tarkoittaa, että etenemme kohti tiettyä tavoitetta, joka todennäköisesti johtaa ihmisen tason AI: hen. Ehkä 20 vuotta ei riitä tämän tavoitteen saavuttamiseen, mutta voimme ainakin mitata edistymistä tieteelliseltä kannalta.
Vertaa nyt tätä lähestymistapaa niiden lähestymistapaan, jotka sanovat, että AI tai jotain tietoista "ilmestyy", jos verkko on riittävän monimutkainen ja sillä on riittävä laskentateho. Ehkä näin me kuvittelemme evoluutioprosessissa syntyneen ihmisen älykkyyden ja tietoisuuden, vaikka evoluutio on kestänyt miljardeja vuosia, ei kymmeniä vuosia. Ongelmana on, että meillä ei ole empiiristä näyttöä: emme ole koskaan nähneet tietoisuuden nousevan monimutkaisesta verkosta. Emme vain tiedä, onko tämä mahdollista, emmekä voi edes tietää, milloin tämä odottaa meitä, koska emme voi mitata etenemistä tällä tiellä.
On valtava vaikeus selvittää, mitkä tehtävät ovat todella vaikeita suorittaa, ja tämä on ahdistanut meitä AI: n syntymästä tänään. Ihmisen kielen, mahdollisuuksien ja luovuuden, itsensä parantamisen - ja kaiken kerralla - on yksinkertaisesti mahdotonta ymmärtää. Olemme oppineet käsittelemään luonnollista puhetta, mutta ymmärtävätkö tietokoneemme mitä he käsittelevät? Olemme tehneet AI: n, joka tuntuu “luovalta”, mutta onko sen toiminnassa luovuutta? Yksittäisyyteen johtava eksponentiaalinen itsensä parantaminen näyttää yleensä olevan jotain transsendentaalista.
Emme itse ymmärrä mitä älykkyys on. Esimerkiksi AI-asiantuntijat ovat aina aliarvioineet AI: n kykyä pelata Goa. Vuonna 2015 monet ajattelivat, että AI ei oppisi pelaamaan Go: ta vuoteen 2027 saakka. Mutta vain kaksi vuotta on kulunut, ei kaksikymmentä. Tarkoittaako tämä, että AI kirjoittaa muutaman vuoden suurimman romaanin? Ymmärrätkö maailman käsitteellisesti? Tuleeko älykkyyden suhteen lähelle ihmistä? Tuntematon.
Ei ihminen, mutta älykkäämpiä kuin ihmiset
Olemme voineet tarkastella ongelmaa väärin. Esimerkiksi Turingin testiä ei ole vielä läpäissyt siinä mielessä, että AI voisi vakuuttaa henkilön keskustelussa, että hän puhuu henkilön kanssa; mutta AI: n laskennallinen kyky sekä kyky tunnistaa kuviot ja ajaa autoa ovat jo kaukana ihmisille tarjolla olevasta tasosta. Mitä enemmän päätöksiä tehdään "heikon" AI: n algoritmeilla, sitä enemmän asioiden Internet kasvaa, sitä enemmän dataa syötetään hermoverkkoihin ja mitä suurempi tämän "tekoälyn" vaikutus on.
Emme ehkä vielä tiedä kuinka luoda inhimillistä älykkyyttä, mutta emme myöskään tiedä kuinka pitkälle voimme mennä nykyisen sukupolven algoritmeilla. Toistaiseksi he eivät ole edes lähellä niitä kauheita algoritmeja, jotka heikentävät sosiaalista järjestystä ja joista tulee jonkinlainen epämääräinen superintelligenssi. Se ei myöskään tarkoita, että meidän pitäisi pysyä optimistisissa ennusteissa. Meidän on varmistettava, että ihmishengen arvo, moraali, moraali upotetaan aina algoritmeihin, jotta algoritmit eivät ole täysin epäinhimillisiä.
Kaikki ennusteet on puolitettava. Älä unohda, että AI: n alkuaikoina näytti siltä, että se onnistuisi erittäin nopeasti. Ja tänään ajattelemme myös niin. Kuusikymmentä vuotta on kulunut siitä, kun tutkijat kokoontuivat Dartmouthiin vuonna 1956 "luomaan älykkyyttä kahdenkymmenen vuoden kuluttua", ja jatkamme heidän työtämme.
Ilja Khel