Роботы с ИИ не так умны, как думаем

В процессе нашумевшего пиар-переворота Саудовская Аравия недавно дала гражданство роботу. В то же время среди прочих основатель «Теслы» Илон Маск предостерегает, что сверхумные компьютеры захватят мир.

Возможно, многим, кто слышит термин «искусственный интеллект», в первую очередь в голову приходит какой-нибудь фантастический фильм, вроде «Терминатора» или «Матрицы». Думающее, чувствующее и часто злое компьютерное существо, которое собирается нас уничтожить.

Все это очень далеко от того, как обстоят дела с настоящим ИИ, гораздо более будничным и примитивным. В каком-то смысле термин ИИ вводит в заблуждение. Компьютер не может чувствовать и не осознает собственное существование.

Компьютер может научиться распознавать животных на картинках. Но в то время как человек видит милого котика, компьютер анализирует, как пиксели на картинке складываются по различным схемам и может благодаря этому отличать схему, изображающую кота, от той, что изображает собаку. Но он не понимает и не интересуется тем, что пиксели на самом деле показывают.

«Дело в том, что мы не способны создать интеллект, который мог бы сравниться с человеческим. Фактом остается то, что в лучшем случае мы можем добиться интеллекта на уровне, скажем, змеиного», — говорит Эммануль Можене, руководитель научно-исследовательского подразделения Google в Цюрихе.

Энциклопедия «Британника» определяет ИИ как «способность выполнять задачи, которые обычно связываются с человеческим интеллектом». Это может быть игра в шахматы или постановка правильного диагноза с помощью рентгеновского снимка.

Так что под искусственным интеллектом мы подразумеваем не то, что компьютер действительно умный, а то, что он может решать задачи таким образом, что заставляет нас верить в то, что он умный.

В начале в основе ИИ лежало программирование компьютера согласно четким правилами в рамках той сферы, где он должен был проводить анализ. Как оказалось, это хорошо работает в контекстах, которые можно описывать в терминах логики, например, в шахматах. Еще в 1997 году компьютер IBM Deep Blue благодаря четким правилам и огромным мощностям обыграл тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова.

Но мир не всегда логичен. Анализ фотографий — хороший пример. Если вам надо научить компьютер узнавать изображение кошки, вы даете ему, например, инструкции, что у кошки есть 1) усы, 2) два заостренных уха, 3) два глаза, 4) хвост.

Если вы забыли объяснить компьютеру, что не все фотографии делаются анфас, то он потерпит неудачу в случае, если вы покажете ему фотографию, сделанную в профиль, когда видно лишь одно ухо и один глаз.

Так же как и человек, компьютер учится на своих ошибках. Machine learning — машинное обучение — метод, который сейчас используется большинством для создания развитого ИИ. Он подразумевает, что компьютеру дается множество примеров того, что ему предстоит попытаться делать, например, создавать произведения искусства определенного типа, анализировать рентгеновские снимки или водить машину. Затем он должен попробовать сделать это сам. Благодаря тому, что человек рассказывает, где правильно, а где ошибка, компьютер выполняет задание все лучше. Наконец, он начинает делать это так же хорошо или даже лучше, чем лучшие в этой сфере люди.

Мы уже констатировали, что у компьютера (в нашем случае — пока) не может быть чувств. Компьютер не может быть злым, не может радоваться или грустить. Но это не мешает ему уметь распознавать человеческие чувства. Компьютер может, например, видеть, что человек — в стрессе, боится или радуется.

«Он может даже лучше, чем человек, распознавать чувства. Компьютер, который играет в покер, может не только точно так же, как живой игрок, определять, подает ли противник признаки беспокойства или радости. Он может видеть ваш пульс, анализируя цвет лица», — рассказывает технический директор шведского подразделения IBM Микаэль Хаглунд (Mikael Haglund).

ИИ — по своей сути невероятный зануда. Его можно назвать компьютеризированным ученым.

Компьютер может не хуже лучших врачей анализировать рентгеновские снимки в поисках необычных форм рака, но тот же самый компьютер не в состоянии рассчитать, что у человека может болеть живот из-за килограмма конфет.

Это не значит, что компьютер совершенно безнадежен в том, что касается переноса своих знаний из одной области в другую. Компьютер, который научился распознавать кошку, быстрее научится распознавать собаку. А компьютер, который научился диагностировать рак груди по рентгеновскому снимку, быстрее научится находить другие болезни.

Правильное использование машинного обучения может принести большую пользу. Но нужно учитывать, что компьютер, в отличие от человека, не может подвергать сомнению те массы информации, которые ему дают в самом начале. Плохие изначальные данные могут сделать ИИ бесполезным или даже вредным.

Известен пример, когда неоднозначный ученый Майкл Косински (Michal Kosinski) из Стэндфордского университета в США хотел показать, что его ИИ может определять гомосексуальность и гетеросексуальность людей лишь по фотографиям.

Все дело было в том, что Майкл Косински и его коллеги загружали фотографии с различных сайтов знакомств, на которых люди делали все, чтобы казаться как можно более привлекательными для своей целевой группы. Согласно масштабной критике, которой подвергся эксперимент, компьютер отлично узнавал стиль одежды, но если бы тот же самый эксперимент был проведен с совершенно нейтральными фотографиями, он бы потерпел неудачу.

Даже если нам и трудно поверить, что компьютер сегодня может испытывать чувства или иметь сознание, есть множество примеров, когда с роботами обращаются, как с людьми.

Из американской армии приходит множество отчетов о том, как у солдат развивались сильные чувства не только к живым товарищам-людям, но и к используемым в боевых действиях роботам.

Недавно государство Саудовская Аравия сделало еще один шаг вперед и выдало роботу по имени София гражданство. София может сносно общаться с людьми и даже выглядеть удивленно или радостно в зависимости от контекста. Но требуется не так уж много времени, чтобы понять, что ее интеллект — далеко не человеческий.

Что касается предупреждений Илона Маска, то они не слишком беспокоят Эммануэля Можене.

«Я очень уважаю Илона, но здесь он ошибается».

Автор: Микаэль Тёрнвалль (Mikael Törnwall)

Оригинал публикации: AI-robotarna inte lika intelligenta som vi tror

источник