W powieściach science fiction z lat sześćdziesiątych sztuczna inteligencja pojawiła się jako bohater. W książkach komputery nie tylko komunikowały się z ludźmi w zwykłym języku naturalnym i podejmowały trudne decyzje, ale także rozpoznawały siebie jako jednostki. Czy pozostanie to wiecznym snem, czy też prędzej czy później komputery będą w stanie dogonić ludzi?
Czy komputery będą mogły myśleć jak ludzie? To ekscytujące i bardzo interesujące pytanie, a im więcej się nim uczymy, tym więcej dowiadujemy się o sobie i procesach naszego myślenia. Pomimo wyjątkowości ludzkiego myślenia, komputery mogą znacznie przewyższać ludzi w niektórych zadaniach. Niewielu z nas może pomnożyć w głowie dwie liczby dziesiętne, pokonać mistrza świata w szachach, a nawet znaleźć najlepszą trasę przez zatłoczone miasto. Ale jeśli chodzi o interakcję człowiek-komputer, sprawy są dalekie od doskonałości. Nie wspominając o kwestiach, które do ich rozwiązania wymagają ludzkiej percepcji i intuicji - tutaj komputery mogą być zupełnie bezużyteczne.
Zdolność uczenia się
Komputery mają ogromną moc obliczeniową, ale nie mają ludzkich uczuć i emocji ani ludzkiej wrażliwości. To jest główna podstawowa różnica między komputerem a człowiekiem. Różnica tkwi nie na poziomie umysłu, ale na poziomie uczuć i emocji, które precyzyjnie określają, jak i dlaczego myślimy. A to z kolei daje nam możliwość samodzielnego uczenia się pod wpływem jakiegoś rodzaju bodźców wewnętrznych - w przeciwieństwie do komputera, którego zdolność uczenia się jest mniej lub bardziej ściśle ograniczona ramami oprogramowania. Komputer rozwiązuje indywidualne problemy znacznie skuteczniej niż człowiek, ale maszyna nie może myśleć jak człowiek.
Jednym z charakterystycznych przykładów odzwierciedlenia naszego sposobu myślenia jest język. Niemal każdy język naturalny często niejednoznacznie definiuje różne pojęcia, dlatego dla komputera rozpoznanie znaczenia nawet zwykłego tekstu jest poważnym problemem. Aby komputer mógł przetworzyć takie informacje, należy uciec się do „tłumaczenia” - sformalizowania mowy, tekstu lub jakiejkolwiek innej informacji. Nie możemy jednak oczekiwać, że komputer zrobi to sam. Oczywiście za pomocą programów będzie mógł ułożyć dla nas odpowiedź, która będzie miała sens i wydawała się całkowicie ludzka. Ale to właściwie imitacja, a nie prawdziwe ludzkie myślenie. W tym przypadku komputer jest popularnym narzędziem do przetwarzania informacji.
Prawie dokładna imitacja
Film promocyjny:
Nowoczesne algorytmy oprogramowania i moc obliczeniowa pozwalają dziś komputerom na naśladowanie ludzkich zachowań tak dokładnie, że wiele mediów pisze o „myśleniu” na poważnie. Nasz komputer IBM Watson stał się powszechnie znany, wyprzedzając człowieka w teleturnieju Jeopardy (rosyjski odpowiednik - „Own Game”), a zarówno pytania gry, jak i odpowiedzi komputera zostały sformułowane w języku naturalnym. Niemniej jednak Watson nie jest modelem ludzkiego mózgu, ale wyspecjalizowanym systemem przetwarzania informacji, który analizuje pytania języka naturalnego za pomocą algorytmów i szacuje prawdopodobieństwo konkretnej odpowiedzi z obszernej bazy danych opartej na zgromadzonych statystykach. I chociaż Watson jest obecnie najbardziej zaawansowanym systemem, który potrafi „rozumieć” żądania w języku naturalnym i odpowiadać na nie, zapewniam, żew naszym komputerze nie znajdziesz osoby - w każdym znaczeniu tego słowa.
Sposób mechanistyczny
Przejście od imitacji zewnętrznej do rzeczywistego modelowania ludzkiego myślenia wymaga rozwiązania zupełnie innego problemu. Stworzenie komputera, który będzie działał nie tylko w ramach danego programu, ale faktycznie będzie myślał jak człowiek, wymaga powtórzenia biologicznej ścieżki, którą przeszła już natura. W rzeczywistości musisz zbudować analog ludzkiego mózgu i zapewnić maszynie wszystkie te kanały komunikacji ze światem zewnętrznym, które posiada człowiek. Oczywiście wszystko to ma charakter spekulacyjny, ponieważ praktyczna realizacja takiego projektu jest nadal niemożliwa do wyobrażenia. I to nie tyle z powodu niedoskonałej technologii czy braku mocy obliczeniowej, ale dlatego, że nadal nie rozumiemy, jak działa ludzki mózg i nasza percepcja.
Percepcja człowieka to wielka tajemnica. Jak dotąd nikt nawet nie ma z grubsza pojęcia, jak to działa, w badaniach naukowych nad tym zagadnieniem (zajmują się tym również psycholodzy, biolodzy i cybernetyka) jesteśmy na początku ścieżki. Spróbuj wyobrazić sobie ilości danych, które docierają do mózgu: wizualne (z ogromną rozdzielczością), dane dźwiękowe, dotykowe, temperaturowe, smakowe, węchowe, emocjonalne. Wszystkie te informacje wpływają na stan emocjonalny, który wpływa na analizę, przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji. Mózg przetwarza tę gigantyczną ilość informacji równolegle iw czasie rzeczywistym. Teraz nie mamy nawet pomysłu, jak można by symulować taki schemat w całości na sprzęcie (chociaż oczywiście niektóre elementy są już wykorzystywane przy tworzeniu nowych architektur).
Czy potrzebujemy supermózgu
Ważnym aspektem modelowania jest efektywność energetyczna. Ludzki mózg ważący około 1,5 kg zużywa około 30 watów. Nowoczesne superkomputery zajmują całe budynki, a pobór mocy obliczany jest w megawatach. Oznacza to, że gdybyśmy mogli zbudować mechanistyczny model ludzkiego mózgu, byłby on ogromny i zużywałby wiele rzędów wielkości więcej energii niż oryginał, nie wspominając o chłodzeniu. Jednak technologie nie stoją w miejscu - zarówno IBM, jak i inne firmy pracują nad nowymi architekturami procesorów, nowymi materiałami półprzewodnikowymi, które zmniejszą zużycie i rozmiar komputerów. Ponadto zrównoleglenie procesów obliczeniowych pomoże zwiększyć wydajność. Pod tym względem komputery kwantowe są dość obiecujące.
Kiedy to będzie? Jeśli dzisiaj postawimy sobie takie zadanie i zapewnimy sobie wystarczające środki, może to zająć sto lat (to raczej optymistyczna prognoza). Ale czy taki cel będzie uzasadniony? Stworzenie modelu ludzkiego mózgu nie zapewni niczego zasadniczo nowego w rozwiązywaniu codziennych problemów, z którymi radzą sobie tradycyjne komputery. Ponadto będziesz musiał stawić czoła nie tylko problemom technologicznym, ale także etycznym. Jednak i tak powstaną, ponieważ zwykłe komputery penetrują wszystkie nowe kluczowe obszary ludzkiej działalności. Przykładowo nie ma już wątpliwości, że wkrótce komputery będą sterować samochodami, a tu wkraczamy w obszar etyki - kto będzie odpowiedzialny w razie wypadku? Ale nie boję się nowych technologii. W końcu komputer to tylko narzędziepomagając uczynić świat wygodniejszym dla nas, ludzi.
David Ferrucci, specjalista AI, szef analizy semantycznej i integracji w IBM Thomas Watson Research Center, IBM Emeritus, twórca superkomputera IBM Watson.
Rozmawiali: Alexey Levin, Oleg Makarov, Dmitry Mamontov