Idag är många av världens teknikföretag i en unik tävling för att bokstavligen blåsa liv i artificiell intelligens (AI). Maskininlärningssystem har redan blivit en integrerad del av verksamheten för många, så det är inte förvånande om nyheterna om AI och neurala nätverk dyker upp i dina ögon nästan varje dag. Vanligtvis låter rubrikerna för sådana nyheter så här: "AI besegrade en person i ett videospel" eller "AI imiterar mänskligt tal", och ibland är "AI mer effektivt än en person för att bestämma utvecklingen av cancer." Är vi verkligen nära det ögonblick då maskinernas intelligens kan jämföras med människor, eller till det ögonblick då människa och maskin kan prata och arbeta tillsammans lika naturligt som människor gör med varandra? Är maskiner långt ifrån självmedvetenhet?
För tidig hype
Trots det faktum att alla ovanstående "rubriker" AI-prestationer redan är verkliga, tror människor som Yang LeCun, chef för AI-utveckling på Facebook och professor i datavetenskap vid New York University, att vi överskattar möjligheterna med dagens AI-system och skapa en alltför hype runt dem.
"I själva verket är vi fortfarande långt ifrån att skapa maskiner som kan lära sig grundläggande världsbild på samma sätt som människor och djur kan göra det", kommenterade LeCune i en intervju med The Verge.
"Ja, du kan inte argumentera för att maskiner i vissa isolerade områden redan har förvärvat kapacitet som överträffar mänskliga, men i utsikten att skapa en allmän universell artificiell intelligens har vi inte ens närmat oss en råttnivå."
Den så kallade allmänna artificiella intelligensen är ett system som inte kräver deltagande av en mänsklig operatör och som kan utföra nästan alla uppgifter som en människa kan utföra. De nuvarande AI-systemen är specialiserade och kan bara fungera med en eller annan uppgift, till exempel för att hantera tal- eller bildigenkänning eller markera specifika objekt i stora mängder data, det vill säga bara göra vad de var programmerade att göra. Sådana specialiserade AI: er kallas ofta "tillämpade AI" eller "högt specialiserade AI: er", som bara återigen visar sina begränsade intellektuella förmågor.
LeCuns påståenden godkänns av Manuel Sebrian, en MIT-anställd och medutvecklare av Shelley, en AI-algoritm som kan skriva läskiga berättelser.
Kampanjvideo:
”AI är bara ett bra verktyg. Men enligt min mening, baserat på min erfarenhet av Shelley, är AI väldigt långt ifrån att kunna skapa skräckhistorier på professionell nivå, eftersom det fortfarande är mycket långt från nivån för mänsklig intelligens,”konstaterar Sebrian.
LeCune tror i allmänhet att trots alla fantastiska framsteg som forskare och utvecklare av artificiell intelligens har uppnått under de senaste åren, är arbetet med maskininlärning och neurala nätverk inte precis utvecklingen av den mycket verkliga artificiella intelligensen som alla drömmer om idag. …
”Jag vill inte på något sätt förringa fördelarna med våra medarbetare och forskare från DeepMind som arbetar med samma AlphaGo, men när människor tolkar förbättringen av AlphaGo som betydande framsteg i utvecklingen av allmän artificiell intelligens är det fel. Eftersom det inte alls är så, säger LeCun.
Pierre Barot, VD för Aiva Technologies, som utvecklade Aivas AI-algoritm för att skapa musik, tror också att de framsteg vi gjort med att skapa syntetisk intelligens är något överdrivna.
”Allmän artificiell intelligens är ett ämne som får mycket uppmärksamhet. Generellt sett är jag naturligtvis optimistisk om hur snabbt tekniken utvecklas, men samtidigt tror jag att de flesta helt enkelt inte förstår komplexiteten i vår egen hjärna, för att inte tala om hur svårt det blir att skapa en konstgjord, säger Baro …
Bygga allmän artificiell intelligens
Idag är människor mycket förtjusta i att använda termen AI av någon anledning, även där konversationen kan handla om något helt annat. I alla nyheter om AI kan du stöta på termer som "maskininlärning" eller "djupinlärning", liksom "neurala nätverk". Även om var och en av dessa termer i viss mån är relaterad till AI, talar vi faktiskt inte om AI som sådan.
Maskininlärning är ett verktyg. En uppsättning algoritmer som utgör ett intelligent system som lär sig genom att absorbera en enorm mängd data. Deep learning är också en typ av maskininlärning, inte nödvändigtvis knuten till en specifik uppgift. Å andra sidan är ett neuralt nätverk ett system som efterliknar hjärnans arbete, men igen fungerar det bara inom ramen för de funktioner enligt vilka maskininlärningsalgoritmer skapas.
AI-experter tror att alla tre av ovanstående komponenter är den grundläggande grunden för att skapa en syntetisk intelligens med förmågan att tänka på ett mänskligt sätt, det vill säga att vara medveten om dess handlingar och deras konsekvenser. Men vi är bara i början av denna väg. Nej, vi har verkligen gjort stora framsteg, men den aktuella utvecklingen har knappast flyttat oss från plats mot att skapa verklig intelligens. Ändå är det ganska intressant att undra när vi kan förvänta oss att denna typ av artificiell intelligens kommer fram. Finns det en tidsram?
Enligt Luke Tang, chef för AI-start TechCode, kommer det verkliga skiftet mot fullfjädrad artificiell intelligens "att börja med ett genombrott i utvecklingen av oövervakade algoritmer för maskininlärning." När vi väl kommer dit kommer "maskinintelligens mycket snabbt att överträffa mänsklig intelligens", delade Tang i en intervju med futurismen.
Att säga att detta kommer att vara svårt att uppnå är praktiskt taget inget att säga.
”För att skapa en fullfjädrad allmän artificiell intelligens krävs allvarliga framsteg, inte bara inom mjukvaruutveckling. Det krävs betydande framsteg inom neurovetenskap och hårdvaruutveckling, säger Baro.
”Vi är vid kanten av Moores lag när transistorer blir så små att de helt enkelt inte kan erhållas fysiskt. Och nya hårdvarumiljöer, som till exempel kvantberäkning, har ännu inte kunnat visa sin överlägsenhet över vår konventionella hårdvara, inte ens när de utför standarduppgifter, tillägger experten.
Många är överens om att för att kunna betrakta AI som verklig intelligens måste den klara av att lösa fem specifika problem, varav det första är Turing-testet, där en maskin behöver övertyga en person att han pratar med en annan person, inte en maskin. … Samma Baro är övertygad om att den nuvarande generationen kommer att kunna bevittna hur AI framgångsrikt kommer att klara Turing-testet, det vill säga faktiskt kommer att lura en person. Icke desto mindre anser experten att "det inte nödvändigtvis bara kommer att vara allmän artificiell intelligens, utan något som redan är närmare den."
Förbättring av intelligens
Det är omöjligt att inte notera att framväxten av allmän artificiell intelligens kommer att vara förlängaren för den så kallade tekniska singulariteten. För dem som har glömt, kom ihåg att begreppet teknisk singularitet talar om det ögonblick då intelligenta maskiner överträffar den mänskliga intelligensnivån, vilket stimulerar en frodig och exponentiell teknisk tillväxt som på en grundläggande nivå lovar att förändra våra liv. Författaren till termen, liksom hela konceptet, är Vernor Vinge, som skrev följande 1993:
”Vi kommer snart att kunna skapa en intelligens som överträffar vår egen. När detta händer kommer människans historia att nå ett slags singularitet, en intellektuell övergång till en ny nivå. Det kommer att vara omöjligt att fly från det, precis som det är omöjligt att fly från mitt i ett svart hål. Från och med det ögonblicket börjar världen förändras så mycket att den går utöver vår förståelse."
Trots det faktum att det här ögonblicket är något som människor som SoftBank-VD Masayoshi Son och futuristen Ray Kurzweil ser mycket fram emot, det finns de (som till exempel Elon Max, Stephen Hawking och till och med Bill Gates) som helt klart inte gör det Jag är väldigt glad över detta perspektiv. De hävdar att människor helt enkelt inte förstår vad det egentligen innebär att få konstgjord superintelligens, och vi är helt klart inte redo för de möjliga konsekvenser som en teknisk singularitet kan medföra.
Men varför är det nödvändigt att titta på frågan ur denna synvinkel? Varför är det nödvändigt att betrakta artificiell intelligens som en solnedgång för hela mänskligheten, och inte som dess följeslagare, vän, hjälpare, i slutändan? Musk överväger i rättvisans namn en sådan idé, varför han skapade Neuralink-projektet. Kurzweil nämnde detta samarbete mellan människa och maskin när han sa att nanoboter i framtiden kommer att leva inuti oss, vilket avsevärt kommer att förbättra vår kapacitet.
"Vi måste fokusera på den fördel som AI kan ge oss - förbättrad intelligens, det vill säga mänsklig intelligens som kommer att förbättras av AI", säger Baro.
Algoritmer som Aiva och Shelley visar redan sina fördelar med att arbeta med människor. Samtidigt gör intelligenta robotar som Hanson Robotics Sophia och SotfBanks Pepper det lätt för oss att åtminstone föreställa oss att verkligen intelligenta maskiner redan finns bland oss. Kanske kommer superintelligens med en IQ på 10 000, som Masayoshi Son föreställer sig, faktiskt bli den mycket kognitiva maskinintelligensen som vi alla strävar efter? Om så är fallet har vi inte mycket att vänta - cirka tre decennier, säger experter.
”Vi kommer att nå denna nivå av AI, kanske om 30-50 år. Å ena sidan kan det verka som att det är mycket lång tid, men å andra sidan betyder det att många av oss kommer att ha en chans att leva upp till detta ögonblick, avslutade Tang.
Nikolay Khizhnyak
