Ar dirbtinis intelektas gali atimti iš žmonių darbo vietas? Kodėl dirbtinis intelektas yra pavojingas ir ar turėtume jo bijoti?

Daugelis žmonių entuziastingai sveikina dirbtinį intelektą, matydami tai reikšmingu žingsniu civilizacijos raidoje. Tačiau daugelis problemų ekspertų išreiškia susirūpinimą, kai kalbama apie dirbtinį intelektą.

Elonas Muskas, „Tesla“ ir „SpaceX“ įkūrėjas, neslepia savo susirūpinimo, įtardamas AI keliančią grėsmę žmonijai, kaip mašinų kilmės konkuruojančiai civilizacijai.

Verslininkas neveikia kaip prognozuotojas, tačiau ekstremalias žaidimus su investicijomis į besivystančio intelekto kompiuterius laiko bloga idėja. Tai gali sukelti rimtų pavojų žmonijai.

Galbūt yra keletas būdų, kaip apsisaugoti nuo galimų problemų dėl dirbtinio intelekto, kuris, vystantis, gali perimti mūsų gyvenimo kontrolę. Bet kol kas nieko reikšmingo neturime, išskyrus A. Azimovo „Trys robotikos dėsniai“, kurie, tiesa, skamba kaip menka paguoda (3 dėsniai, Vikipedija).

Muskas ir kiti idėjos šalininkai ragina neatsisakyti DI srities pokyčių. Jie atkreipia dėmesį į pirminį poreikį sukurti apsaugos nuo galimų grėsmių metodus. Priešingu atveju, susidūrę su AI, galime įsigyti ne asistentą, o siaubingai pavojingą ir stiprų priešininką.

DIRBTINIS INTELEKTAS – GRĖSMĖ ŽMONIJAI.

Aktyvaus AI vystymosi priešininkų žodžiuose yra nemažai tiesos. Ir net ne apie tai, kas „rytoj“ kontroliuos potencialiai civilizuotą išmaniųjų mašinų technologiją.

Pastaruoju metu dėl to robotas jau yra mašinų civilizacijos formavimosi pradžioje. Tačiau Sofijos robotui to neatrodė pakankamai – dabar Sophia kalba apie lygias teises su žmogumi ir nori būti visateise visuomenės nare! Tai labai įdomus ir atskleidžiantis precedentas, tiesa? Štai kodėl daugelis teigia, kad reikia didesnės diskrecijos, kai kalbama apie tyrimų klausimus dirbtinio intelekto srityje.

Dažnai galima išgirsti argumentų už AI plėtrą: dirbtinis intelektas yra visos žmonijos ateitis. Iš tiesų, dirbtinis intelektas siūlo milžiniškas galimybes, bet kartu ir grėsmes, kurias sunku numatyti.

Manoma, kad perspektyvios technologijos gali padėti tobulinti medicinos ir kosmoso tyrimus, atverti naujų galimybių kitose gyvenimo srityse. Tačiau AI taip pat gali būti lemiamas veiksnys kalbant apie galimą karą. Ne paslaptis, kad ir dabar kompiuteriai (be intelekto) yra naudojami šalyse.

Dabar įsivaizduokite, mašinos išmoko vaikščioti, o svarbiausia – mąstyti ir priimti sprendimus... kaip dažnai užšaldavo jūsų kompiuteris ar išmanusis telefonas? Gerai, kad šie įrenginiai neturi ginklų, tiesa?

Iš dirbtinio intelekto galima tikėtis daug gerų galimybių, tačiau niekas negali garantuoti, kad viskas vyks pagal bjaurų scenarijų, kuris nuves mus į Trečiąjį pasaulinį karą. Būtent šiandien nematome gatvėmis vaikštančių robotų, todėl dirbtinio intelekto keliamos rizikos klausimas atrodo trumpalaikis. Tuo pat metu robotė Sophia tyrinėja mūsų visuomenę, kalba apie lygias teises su žmonėmis.

Billas Gatesas ir taip pat ne kartą pareiškė, kad jie yra susiję su dirbtinio intelekto kūrimu. Išmani mašina, galinti priimti sprendimus, vieną dieną gali išeiti iš žmogaus kontrolės ir padaryti baisių dalykų.

Žinoma, mes nekalbame apie gerai žinomą filmo „Terminatorius“ siužetą, veikiau vedantį nuo tikrojo AI problemų pagrindo. Čia labiau tinka filmas „Aš, robotas“, kuriame VIKI (dirbtinis mašininis intelektas) sugebėjo modifikuoti „trijų dėsnių“ supratimą, suvaldyti žmones.

Laimei, filme buvo rastas pagrindinis veikėjas, kuris sunaikino virtualų intelektą, kuris norėjo „padaryti laimingą žmonių stovyklą“.

Sukūrė Masačusetso technologijos instituto inžinieriai. Fischeris tris kartus patikrino kompiuterį ir laimėjo triuškinama nuošliauža. Savo laiškuose šachmatininkas rašė, kad programos daro „klaidas“, o pačius kompiuterius vadino „nenaudingais geležies gabalais“.

Tačiau tais pačiais metais Monty Newborn, vienas pirmųjų mokslininkų, tyrinėjusių kompiuterinius šachmatus, pasakė pranašiškus žodžius:

„Į kompiuterinius šachmatų turnyrus ateidavo pasijuokti didmeistriai. Dabar jie ateina stebėti, o ateityje ten mokysis“.

Bobby Fischer nugalėjęs kompiuterį. Nuotrauka: Getty Images

Atrodo, kad žmonės turi kažkokią įgimtą meilę proto žaidimams. Kai 1649 metais Anglijos karalius Charlesas I buvo nuteistas mirties bausme, į egzekuciją jis pasiėmė du daiktus – Bibliją ir šachmatų rinkinį. Garsus XX amžiaus menininkas Marcelis Duchampas, būdamas karjeros viršūnėje, staiga išvyko į Argentiną ir pradėjo iš medžio drožti šachmatų figūrėles, o apskritai susidomėjo šachmatais. XIX amžiuje Japonijoje įvyko paslaptinga istorija, susijusi su žaidimu „Go“. Pasak legendos, dvasios vienam garsiam žaidėjui paskatino tris puikius judesius. Dėl to jis sugebėjo laimėti, o jo varžovas po žaidimo nukrito ant grindų, užspringo krauju ir mirė.

Kompiuteriai toli gražu nėra visos šios mistikos, tačiau vos per porą dešimtmečių jie proto žaidimus ištyrė giliau nei žmonija per tūkstantmečius. 2014 m. bendrovė įsigijo „DeepMind“ už 400 milijonų dolerių, kad „atliktų neįprastiausius ir sudėtingiausius tyrimus, kurių galutinis tikslas yra atskleisti intelekto esmę“. Visų pirma mokslininkai norėjo išmokyti kompiuterį žaisti „Go“. Šis žaidimas yra daug sunkesnis nei šachmatai. 1985 m. Taivano pramonės magnatas pasakė, kad sumokės 1,4 mln. USD už programą, kuri galėtų įveikti geriausią „Go“ žaidėją. 1997 metais magnatas mirė, o po trejų metų jo pasiūlymas nustojo galioti – niekas negalėjo atsiimti prizo.

Dabar jis galėtų priklausyti DeepMind AlphaGo programai, kuri naudoja šiuolaikinius neuroninius tinklus. Prieš metus ji tapo tarptautine go čempione Lee Sedol. Šių metų gegužę ji vėl įveikė geriausią „Go“ žaidėją, taip pat dar penkių profesionalių žaidėjų komandą.

AlphaGo tapo absoliučiu čempionu. Tačiau netrukus po aukšto lygio pergalių jos laukia užmarštis. Gegužės pabaigoje DeepMind tyliai paskelbė, kad AlphaGo palieka konkurencinę sceną. Šiai progai bendrovė paskelbė 50 žaidimų variantų, kuriuos pati programa žaidė. Ateityje „DeepMind“ nori išleisti galutinį mokslinį darbą, kuriame bus aprašytas programos algoritmo efektyvumas.

Kalbant apie šachmatus, žmonija juose pametė delną likus 20 metų iki šių įvykių, kai šachmatininkas Garis Kasparovas pralaimėjo IBM Deep Blue superkompiuteriui. Šachmatai ir „Go“ nėra vieninteliai žaidimai, kurių AI bando išmokyti. Jie bandė išmokyti kompiuterio šaškių, trumpų nardų, reversi, pokerio ir daugelio kitų stalo žaidimų. O žmogaus intelektas nebegali būti lyginamas su dirbtiniu intelektu. Taip yra iš dalies dėl technologijų pažangos. Pavyzdžiui, dar 1997 metais „Deep Blue“ kompiuteris užėmė 259 vietą greičiausių pasaulio superkompiuterių sąraše ir galėjo atlikti apie 11 mlrd. operacijų per sekundę. Dabar, šiuolaikinių algoritmų dėka, net jūsų išmanusis telefonas gali nugalėti Kasparovą.

Garis Kasparovas prieš Deep Blue kompiuterį. Kairėje yra vienas iš IBM inžinierių Xiong Feixiong. Nuotrauka: Getty Images

Tokie AI pasiekimai sukėlė žmonėms gana žmogiškas emocijas: liūdesį, depresiją ir neviltį. Po to, kai Lee Sedolą nugalėjo AlphaGo, jis išgyveno egzistencinę krizę. „Aš suabejojau žmogaus išradingumu“, – po rungtynių prisipažino jis. „Pagalvojau, ar visi Go judesiai, kuriuos žinojau, buvo teisingi. Pasak vieno liudininko, po pralaimėjimo Lee atrodė tarsi „fiziškai serga“. Kasparovas pasijuto ne geriau, kai pralaimėjo kompiuteriui. Grįžęs į viešbutį jis tiesiog nusirengė, atsigulė į lovą ir spoksojo į lubas.

„Kompiuteris kai kurias pozicijas analizuoja taip giliai, kad vaidina kaip dievas“, – sakė Kasparovas.

Deep Blue pirmą kartą parodė visuomenei, kad kompiuteriai gali pranokti žmones sprendžiant intelektines problemas. „Tada tai buvo šokas“, – sakė vienas iš „Deep Blue“ įkūrėjų Murray'us Campbellas. „Dabar pamažu priprantame prie šios idėjos“. Tačiau neaišku, kas žmonijos laukia ateityje. Kaip žaidimuose galima panaudoti pasiekimus realiame pasaulyje? Campbello atsakymas į šį klausimą skamba pesimistiškai. „Stalo žaidimuose sunku rasti gerą tokios sėkmės pavyzdį“, – sakė jis. - Dešimtojo dešimtmečio pradžioje IBM darbuotojas Geraldas Tesauro bandė išmokyti dirbtinį intelektą žaisti nardą ir padarė tam tikrą pažangą skatinamo mokymosi srityje. Dabar jo metodai dažnai naudojami robotikoje. Tačiau jo atvejis veikiau yra taisyklės išimtis.

Jie sako, kad norint išmokti žaisti Dota 2 tinkamu lygiu, žmogui reikia apie 10 000 treniruočių valandų. Žaidimo AI reikėjo daug daugiau. Tačiau po tūkstančius metų trukusio žaidimo AI sugebėjo priimti gyvus žaidėjus.

Dirbtinis intelektas įvaldė šachmatus ir eik ( apie sėkmę šioje srityje, žiūrėkite vaizdo įrašą su Sergejumi Markovu:). Tačiau Brockmanas pabrėžia, kad nors abu žaidimai yra sudėtingi, jie visiškai nepanašūs į iššūkius, su kuriais susiduriame realiame gyvenime.

Kad AI veiktų realiame pasaulyje, jis turi veikti realiuoju laiku, o ne žingsnis po žingsnio, kaip daugelyje stalo žaidimų. Jis taip pat turi sugebėti priimti sprendimus, remdamasis neišsamia informacija. Abu aspektai geriau atsispindi Dota 2 nei šachmatuose ar go.

Iš esmės tai reiškia, kad DI, galintis laimėti Dota 2, turėtų geriau spręsti problemas realiame pasaulyje.

„Mes parodėme, kad dirbtinis intelektas gali išmokti intelektinių įgūdžių, ir norime rasti kitų pritaikymų“, – sako Brockmanas.

Rungtynės pralaimėtos: kompiuteris prieš žmogų.

Kūrybinis mąstymas, logika, patirtis – savybės, leidusios žmogui pirmauti „žmogaus-mašinos“ kovoje. Atrodė, kad šie privalumai visada išliks slaptuoju žmogaus ginklu, o kompiuteris atliks „pasivijimo“ vaidmenį.

Tačiau prireikė nemažai laiko, kol dirbtinis intelektas pasivijo ir amžinai pralenkė žmones daugelyje sričių, įskaitant intelektualių pramogų sritį.

Dirbtinis intelektas įveikė žmogų: kur ir kaip

Rubiko kubas
Šis galvosūkis žinomas visame pasaulyje. Milijonai žmonių bando atlikti užduotį ir teisingai surinkti kubą, o kai kurie netgi varžosi surinkimo greičiu. Žmogaus rekordą pasiekė 14-metis amerikietis Lucasas Eteris, galvosūkį išsprendęs per 4,904 sekundės. Neįtikėtina, ar ne? Tačiau šį rezultatą pranoko robotas, kurį sukūrė du entuziastai Jay Flatland ir Paul Rose: roboto rezultatas – 1,047 sekundės.

Dėl integruotų kamerų, kurių yra keturios, kompiuteris įvertina padėtį ir parenka geriausią veiksmų algoritmą. Sistema paremta Kotzebue formule (surinkimas per 20 judesių). Vargu ar kas nors sugebės Rubiko kubą išspręsti greičiau nei per 1 sekundę.
0:1 dirbtinio intelekto naudai.

"Otelas"
Šio žaidimo populiarumo viršūnė patenka į praėjusio amžiaus 70-ųjų pradžią. Žaidimo esmė yra žetonų išdėstymas žaidimo lauke (8 × 8 langeliai): reikia užblokuoti priešininko žetonų eilutes iš abiejų pusių savo spalvos žetonais, tada žetonai pakeičia spalvą ir keliauja pas priešininką. Pergalę gauna tas, kuris užima didžiausią plotą.

1980 m. Hiroshi Inouye buvo Otelo pasaulio čempionas ir lengvai 5:1 įveikė maurų programą.
Vėliau programos išmoko skaičiuoti varžovo ėjimus (maždaug 25 judesiais), o kai 1997-aisiais revanšinėse rungtynėse su Logistello sistema susitiko karaliaujantis pasaulio čempionas Takeshi Murakami, rezultatas buvo triuškinantis 0:6 programinės įrangos naudai.

Backgammon
Dirbtinis intelektas savo pranašumą nardų žaidime prieš žmones skolingas pasaulio korespondencinių šachmatų čempionui (o tokių yra) Hansui Berlineriui, parašiusiam BKG 9.8 programą. O 1979 metais programa pasirodė stipresnė už pasaulio nardų čempioną Luigi Villa.

Manoma, kad tame žaidime kompiuteriui pasisekė (geri kauliukai kelis kartus iškrito), bet niekas kitas nenorėjo kautis pakartotiniame revanšelyje, juolab kad nuo to laiko programinė įranga buvo ne kartą tobulinta.

Šachmatai
Šachmatų sistemos pradėtos kurti XX amžiaus viduryje, kūrimas priklausė IBM. Tačiau dėl to, kad programa pareikalavo rimtų ir ilgų skaičiavimų, šią įmonę teko atidėti 30 metų. 1996 m. Garis Kasparovas buvo pastatytas prieš „šachmatų smegenis“ - „Deep Blue“ kompiuterį.

Rungtynės baigėsi vyro naudai: 3 pergalės, 2 lygiosios, 1 pralaimėjimas. Po metų rungtynės buvo pakartotos, o šįkart „Deep Blue“ buvo labiau pasiruošusi. Vis dėlto sistema įvertino 200 milijonų pozicijų per sekundę. Ir nors Haris norėjo susigrąžinti vėliau, IBM atsisakė, manydama, kad tai beprasmiška.

Šaškės (šaškės)
Marion Tinsley buvo šaškių čempionė per visą savo karjerą. Ir kai 1992 m. jis susitiko su Albertos universitete (Kanada) sukurta sistema, pergalė buvo jo. Iš 39 rungtynių – 4 pergalės, 2 pralaimėjimai ir 33 lygiosios.

Po 2 metų įvyko kerštas, tačiau Tinsley pasitraukė iš varžybų dėl sveikatos problemų (atsisakymo metu buvo 6 lygiosios), o pergalė atiteko sistemai. Nuo tos akimirkos dirbtinis intelektas gerokai sustiprėjo: 2007 metais kanadiečiai paskelbė apie idealios sistemos sukūrimą, o šaškėse jos pranokti niekas iš žmonių nebando.

Skrabalas
Kompiuterio triumfas šiame žaidime buvo lengvas net pačiame pirmame rate: pasaulio čempioną Davidą Boyce'ą 2006 metais įveikė robo varžovas Quackle'as.

Beje, ši programa yra prieinama internete, ir jūs galite išmatuoti savo jėgas ir galbūt atnešite pergalę „Žmogaus“ komandai.

Eik
Šis žaidimas pasirodė senovės Kinijoje daugiau nei prieš du tūkstančius metų, tačiau nepaisant tokios ilgos žaidimo patirties, žmonės vis tiek pralaimėjo. Aikštėje (19 × 19) du žaidėjai deda savo akmenis (juodus / baltus), laimi tas, kuris surinks daugiau taškų (žetonai skaičiuojami eilutėje). Viena vertus, viskas paprasta, tačiau susidomėjimas slypi galimų variantų ir judesių įvairove.

„AlphaGo“ (kurtos „Google“ globoje) kūrėjams taip pat buvo įdomu sukurti sistemą, galinčią apskaičiuoti tūkstančius variantų. Iš pradžių dirbtinis intelektas išbandė jėgas su kita programine įranga, o kai iš 500 žaidimų 499 buvo skirti AlphaGo, jis užėmė tris kartus Europos čempioną Fan Hui. Čempionas neturėjo šansų: 5:0.

televizorius
Ar jums patinka atsakyti į klausimus viktorinos laidose? „Watson“ roboto kūrėjai iš IBM taip pat negalėjo atsispirti, o 2011 m. Watsonas veikė kaip „Jeopardy“ dalyvis! Nepaisant to, kad jo priešininkai buvo šou rekordininkai – Bradas Rutteris ir Kenas Jenningsas – jis laimėjo, o laimėtas milijonas dolerių buvo paaukotas labdarai.

Ir nors kompiuteris jau parodė savo intelektualinį ir loginį pranašumą prieš žmones, jis toliau tobulėja. Taigi „Alibaba Group“ ir „Microsoft“ (plėtra buvo vykdoma lygiagrečiai) pristatė dirbtinį intelektą, kuris pasirodė esąs stipresnis už žmogų, suvokdamas perskaitytą informaciją.
Stanfordo universiteto testą sudaro daugiau nei 100 000 klausimų, pagrįstų penkiais šimtais straipsnių iš Vikipedijos bibliotekos.

Geriausias žmogaus rodiklis – 82,304 balo, Alibaba – 82,44, Microsoft neuroninio tinklo – 82,605. rezultatai rodo, kad dirbtinis intelektas gali labai tiksliai atsakyti į visus klausimus, o tai reiškia, kad technologijos gali būti naudojamos aptarnauti klientus, pacientus, muziejaus lankytojus ir kt.

Kompiuterinius žaidimus taip pat pristabdė programa. Programa laimėjo programą: kas galėjo pagalvoti, kad ši ateitis taip arti? Populiarus žaidimas Quake III, kuriame žaidėjai yra gladiatoriai, yra labai populiarus eSporte. Tačiau geriausi čia buvo ne žmonės, o „Google“ padalinio sukurta „DeepMind“ botų komanda. Ir nors mūšis vyko sutrumpinta versija, pagal skaičiavimus, su 73% dispersija, botas laimėtų bet kuriame konkurse.

Toks dirbtinio intelekto pranašumas pavojingas ar ne? Niekas negali tiksliai atsakyti. Ir galiausiai šis atsakymas nebus pagrindinis, nes svarbiausia ne tai, kad žmogus yra prastesnis už kompiuterį, o tai, ar galime šį potencialą panaudoti savo labui. Kaip matome, dirbtinis intelektas įveikia žmogų ir nepalieka jokių šansų laimėti.