Нічого страшного: чому не варто боятися переваги ШІ над людством

штучний інтелект, програма, машинне навчання, Тоні Старк
Фото: кадр из фильма "Железный человек"

Піонер у сфері машинного навчання Майкл І. Джордан пояснює, що насправді означає "штучний інтелект" і чому сучасні системи ШІ в принципі не здатні думати так, як ми.

Сучасні системи штучного інтелекту не так розвинені, як це прийнято вважати. Вони не здатні замінити людей багато в чому, особливо у вирішенні задач, де потрібне вміння міркувати, критично мислити, застосовувати знання та особистий досвід. Вони демонструють якусь компетентність у розпізнаванні образів і об'єктів, проте на когнітивному рівні вони просто імітують людський інтелект, але не здатні застосувати те, що називається творчим підходом. Тому люди марно побоюються, що ШІ здобуде над ними верх. Цього не станеться ще дуже довго.

Штучний інтелект — не те, що ви думаєте

Майкл І. Джордан, провідний дослідник у галузі штучного інтелекту і машинного навчання, професор кафедри електротехніки та інформатики Каліфорнійського університету в Берклі спробував пояснити простою мовою, що насправді ховається за абревіатурами ШІ і МН (машинне навчання). У своїй статті "Штучний інтелект — революція, яка ще не відбулася", опублікованій Harvard Data Science Review, він говорить, що термін "ШІ" неправильно трактується більшістю обивателів і навіть фахівців, повідомляє spectrum.ieee.org. Ще в 1950-х роках, коли з'явився цей термін, люди прагнули створити обчислювальні машини, що володіють інтелектом людського рівня. За словами Майкла, це прагнення все ще присутнє, але за минулі десятиліття комп'ютери не стали розумнішими самі по собі, а ось люди — помітно еволюціонували в плані розвитку власних інтелектуальних здібностей.

"Люди плутаються в значенні ШІ під час обговорення технологічних тем і трендів. Вони так про це міркують, ніби комп'ютери володіють якимись розумними думками, що відповідають за прогрес і конкурують з людиною. Насправді нічого подібного не існує", — говорить він.

Однак ШІ створив можливості для подальшого розвитку інтелекту людини. Більше того, ШІ-системи, завдяки алгоритмам машинного навчання, досягли успіху у сфері розпізнавання чогось. Звичайно, люди теж на це здатні, однак у такому випадку реалізація обходилася би в рази дорожче і проходила би в рази повільніше. Системи ШІ здатні виявляти шахрайство у фінансових транзакціях у великих масштабах, тим самим прискорюючи електронну торгівлю. Вони необхідні для моделювання та контролю ланцюжків постачань у виробництві та охороні здоров'я. Вони також допомагають правоохоронцям, лікарям, педагогам і креаторам.

ІІ, робот
Люди постійно прогресують, а тому ШІ за ними не встигає
Фото: unsplash.com

"Незважаючи на те, що такі розробки називають "технологіями штучного інтелекту", — пише Джордан," системи в їхній основі не передбачають високорівневих міркувань або роздумів. Ці системи не формують семантичних уявлень і висновків, не формулюють думок і не переслідують довгострокових цілей, як це роблять люди.

"У найближчому майбутньому комп'ютери не зможуть зрівнятися з людьми за їхньою здатністб абстрактно міркувати про реальні події. Нам потрібно вдосконалити процеси, що забезпечують взаємодію людей і комп'ютерів, якщо ми хочемо, щоб системи ШІ дійсно змогли почати думати. Іншими словами, нам необхідно інтегрувати людину в ШІ-систему, і тоді розумна поведінка системи стане результатом взаємодії між машиною і нашим інтелектом", — пише експерт.

Машинне навчання людям на допомогу

Майкл І. Джордан зазначає, що імітація людського мислення — не єдина мета машинного навчання, і навіть не найкраща з його цілей. Він вважає, що МН має допомагати розвиватися не штучному, а, перш за все, людському інтелекту. Робити це можна за допомогою ретельного аналізу великих наборів даних, точно так само, як пошукова система допомагає отримати нові знання, знаходячи певну інформацію в інтернеті за вашим запитом. Машинне навчання також може надавати нові послуги людям у таких галузях як охорона здоров'я, торгівля і транспорт, об'єднуючи інформацію, що міститься в декількох наборах даних, знаходячи закономірності і пропонуючи нові варіанти дій.

Хіросі Ісігуро, робот, ІІ, андроїд
Хіросі Ішігуро та його робот-двійник, який читає лекції студентам

В останні роки дослідник поставив перед собою завдання допомогти вченим, інженерам і представникам інших професій зрозуміти всі аспекти машинного навчання. Він вважає, що розвиток машинного навчання віщує появу нової галузі інженерії, нагадуючи, що МН грунтується на десятиліттях прогресу в галузі інформатики, статистики та теорії управління. Більше того, за його словами, це буде перша інженерна галузь, що має гуманний характер і орієнтована на взаємодію між людьми і технологіями.

"Сьогодні недостатньо уваги приділяється реальній проблемі, що полягає у створенні систем на основі машинного навчання планетарного масштабу, які дійсно працюють, приносять користь людям і не погіршують нерівність", — резюмує Джордан.

Раніше ми повідомляли про те, що Штучний інтелект не становить смертельної загрози для людства. На думку 82% експертів, звичайний ШІ не є небезпечним для людей, якщо його будуть використовувати за призначенням і він не опиниться не в тих руках.