Когато СОФИЯ роботът се включи за пръв път, светът не

Когато СОФИЯ роботът се включи за пръв път, светът не можеше да му се нарадва. София наподобява радостна персона, може да се пошегува с домакините в късната нощ, има изражения на лицето, които припомнят нашите. Беше си напряко робот, изтръгнат от научната фантастика, най-близко до същинския изкуствен интелект, който в миналото бяхме виждали.

Няма подозрение, че София е впечатляващо произведение на инженерната мисъл. Технологичните компании Hanson Robotics и SingularityNET са оборудвали София със комплицирани невронни мрежи, които дават на робота опцията да се учи от хората и да открива и отразява прочувствените отговори, което го прави робот с персона.

Не е нужно доста да се убеждават хората за очевидната аналогия на София с човек. Много от създателите пишат за този робот като за „ нея “. Пиърс Морган даже реши да опита шанса си за среща или даже да извърши полов тормоз над робота според от това по какъв начин желаете да разгледате този случай.

„ О, да, тя е в основата си жива “, споделя изпълнителният шеф на Хансън Роботикс Дейвид Хансън за София през 2017 година на шоуто на Джими Фалън „ Tonight Show “. И макар че Хансън Роботикс в никакъв случай публично не са твърдели, че София има изкуствена обща просветеност – всеобхватната, сходна на тази в живота, изкуственият разсъдък на София единствено оказа помощ на компанията да пораства.

Но защото София стана по-популярна и хората се вгледаха по-отблизо, се появиха и пукнатини. Стана по-трудно да се има вяра, че София е всеобхватният изкуствен интелект, който всички ние искахме да бъде. С течение на времето публикациите, които възхваляваха робота понижиха и се появиха такива, по-фокусирани върху обстоятелството, че отговорите на София са по-скоро резултат от авансово написан сюжет.

Бен Гьорцел, основен изпълнителен шеф на SingularityNET и основен академик на Хансън Роботикс, няма илюзии за това, на какво е способна София.

„ София и другите роботи на Хансън не са в действителност „ чисти “ като научноизследователски системи за компютърни науки, тъй като комбинират толкоз доста разнообразни части и аспекти по комплицирани способи. Те не са чисти системи за машинно учене, само че включват образование на разнообразни равнища (учене в техните невронни мрежови образни системи, учене в техните системи за разговор с OpenCog и т.н.) „, споделя той пред изданието Futurism.

Но той се интересува по-скоро от това, че София въодушевява доста разнообразни реакции от страна на обществеността:
„ Общественото разбиране на София в нейните разнообразни аспекти – нейната просветеност, нейният външен тип, нейната обич – наподобява са на всички места и това ми се коства много завладяващо “, споделя Гьорцел.

Хансън от своя страна счита, че е тъпо, когато хората мислят, че София е способна на освен това от това, което в действителност може, само че също по този начин споделя, че няма нищо срещу изгодите от добавената реклама.

„ София и другите роботи на Хансън не са в действителност „ чисти “ като компютърни системи за машинно учене… “

Високо разпространявани планове като София ни убеждават, че същинският изкуствен интелект – сходен на човешки и може би даже умишлен – е доста близо. Но в реалност това напълно не е по този начин.

Истинското положение на проучванията на AI е изостанало надалеч от софтуерните приказки, на които сме се доверили. И в случай че не се отнасяме към ИИ с по-здравословна доза натурализъм и песимизъм, можем да останем вечно в тези коловози.

Да намерим същинска формулировка на изкуствения разсъдък се оказва мъчно. Полето на AI, непрестанно се преформатира от нови разработки и изменящи се цели, от време на време се разказва най-добре като се изяснява какво не е ИИ.

„ Хората считат, че AI е образован робот, който може да направи нещата като доста интелигентен човек, робот, който знае всичко и може да отговори на всеки въпрос “, споделя Емад Мусави, академик, който основа платформа, наречена QuiGig, която свързва хора на свободна процедура.

„ По принцип AI се отнася до компютърни стратегии, които могат да извършат разнообразни разбори и да употребяват някои авансово избрани критерии за взимане на решения “.

Сред все по-отдалечените цели за реализиране на изкуствен интелект на равнище човек (human-level artificial intelligence или HLAI), роботът би имал способността да комуникира дейно, да може да извлича смисъл или да схваща нюанси и в това време да има способността да продължава да се учи с течение на времето. Понастоящем системите за ИИ, с които взаимодействаме, в това число тези, които се създават за самоуправление на коли, вършат цялото си образование, преди да бъдат разгърнати и по-късно стопират да се учат вечно.

„ Това са проблеми, които са лесни за разказване, само че са неразрешими при настоящето положение на техниките за машинно образование “, споделя пред Futurism Томас Миколов, откривател във Фейсбук AI.

„ В момента ИИ няма свободна воля и сигурно няма схващане – две догатки, които хората са склонни да вършат, когато се сблъскват с напредничави технологии “, споделя Мусави. „ Най-модерните AI системи там са единствено артикули, които следват процесите, дефинирани от умни хора. Те не могат сами да вземат решения “, изяснява той.

При машинното образование, което включва надълбоко учене и невронни мрежи, участва логаритъм претрупан с данни за образование, с помощта на който ИИ би съумял да извърши задачата самичък. За софтуера за различаване на лица това значи да подхранва хиляди фотоси или видеоклипове с лица в системата, до момента в който тя не успее сама надеждно да открие лице, необозначено авансово.

Сега най-хубавите логаритми за машинно образование нормално стартират да запомнят и извършват статистически модели. Да го назовем „ учене “ е да антропоморфизираме машини, които работят на доста друга дължина на вълната от нашите мозъци. Изкуствената просветеност в този момент е толкоз привлекателна, че производителите назовават съвсем всяка компютърна стратегия, която автоматизирано прави нещо, AI.

Ако упражнявате логаритъм за прибавяне на две цифри, той просто ще потърси или копира верния отговор от таблица, изяснява Миколов, академик от Фейсбук AI. Но не може да реализира по-доброто схващане на математическите интервенции от образованието през което е минал. След като узнаете, че пет плюс две е седем, вие като човек може да заключите, че седем минус две е пет. Но в случай че поискате това от вашия логаритъм в ИИ, той няма да може да го направи. Изкуственият разсъдък е бил подготвен да прибавя, а не да схваща какво значи да добавиш. Ако желаете да може да изважда, ще би трябвало да го обучите още веднъж – развой, който обаче изтрива каквото преди този момент е научила системата за ИИ.

„ Всъщност постоянно се случва по този начин, че е по-лесно да започнете да го учите през цялото време, в сравнение с да се пробвате да преквалифицирате предходния модел “, споделя Миколов.

Тези дефекти не са загадка, само че системи за машинно образование постоянно се оферират на пазара като върхът на изкуствения разсъдък. Всъщност те са много глупави и нямат никакъв разсъдък.

„ Преди време всички бяха доста впечатлени от способността на една система да стига до решения за надписи под дадени облици, само че скоро се откри, че 90% от тези надписи фактически се съдържат в данните за образованието, авансово заложени в нея “, споделя Миколов. „ Значи не са били създадени от машината; машината просто е копирала това, което хората учащи машината са предвиждали за сходен облик. Това, което хората смятаха за роботизирано възприятие за комизъм, беше просто тъп компютър, употребяващ „ копи енд пейст “.

„ Това не е някаква машинна просветеност, с която споделяте. Тя може да бъде потребна система сама по себе си, само че това не е AI „, споделя Миколов. Според него лишава известно време, до момента в който хората осъзнаят проблемите с логаритъма.

Отначало те бяха просто впечатлени.

Проблемът е, откакто днешните ни системи, които са толкоз лимитирани, се търгуват и подтикват дотам, че обществеността има вяра, че разполагаме с върхова технология за машинно учене, а в действителност нямаме никаква визия по какъв начин да изградим нещо сходно.

„ Често се развличам да видя метода, по който проучването ми се показва като нещо огромно в медиите “, споделя Нанси Фулда, занимаваща се с компютърни науки, работеща по по-широки системи за ИИ в Университета Бригъм Йънг. Според нея има „ кореспонденти, които взимат тези първоначални истории и пишат за технологията, без да схващат добре по какъв начин работи. Цялото нещо е малко като игра на „ негоден телефон “ – техническите детайлности за плана се изгубват и системата стартира да наподобява съвсем магическа. В някакъв миг към този момент съвсем не различавам личните си проучвания “, споделя Фулда.

Някои откриватели сами са отговорни за това, че разпалват този пламък. И тогава репортерите, които нямат доста техническа експертиза и не гледат зад завесата, са съучастници. Още по-лошо, някои публицисти са щастливи да прибавят реклама към обещано научно известие.

Други участници в казуса: хората, които вършат логаритъма за изкуствен интелект, показват работата, която са създали като личен креативен резултат на този логаритъм. Миколов назовава това нечестна процедура. „ Мисля, че е много подвеждащо, че някои откриватели, които са добре осведомени с тези ограничавания, се пробват да убедят обществеността, че тяхната работа е AI “, споделя Миколов.

Това е значимо, тъй като методът, по който хората мислят, че проучванията на ИИ вървят, ще зависи от това дали ще им бъдат разпределени средства. Тази неоправдана реклама би могла да попречи да се реализира действителен и потребен прогрес.

„ Финансовите вложения в изкуствения разсъдък са непреклонно свързани с равнището на интерес от бизнеса и хората в тази област. Нивото на вложения се трансформира бързо, когато София има чудноват диалог или някакъв нов логаритъм за машинно образование, реализира нещо завладяващо и забавно. Това обаче, прави мъчно да се откри постоянен, базов поток от капитал, на който откривателите могат да разчитат “, изяснява Миколов.

Той се надява един ден да сътвори същински образован помощник с ИИ – цел, за която той споделя, че към момента е далечна. Преди няколко години Миколов, дружно с сътрудниците му във Фейсбук AI, разгласиха отчет, описващ по какъв начин това може да е допустимо и стъпките, които би трябвало да се подхващат, с цел да стигнем там. Но през днешния ден, Миколов смята, че доста от методите, по които хората се пробват да реализират нещо сходно, евентуално са неработещи.

Един от тези към този момент неработещи способи, за жалост, е системата за подсилване на към този момент наученото. Системите за подсилване на наученото, кара роботите с ИИ да извършват задачата си посредством изпробване въз основата на опита и грешките, вместо да употребяват данни към този момент вкарани в системата им. Напоследък все се намира някой, който да се хвали с потреблението на системата за подсилване на познания при ИИ, само че те в действителност просто са дали на логаритъма някои директни пътища или са лимитирали обсега на казуса, който е трябвало ИИ да реши преди всичко.

Сюжетът, който идва от тези логаритми, оказва помощ на откривателя да продаде работата си и да обезпечи безплатни средства. Пресата и публицистите я употребяват, с цел да привлекат публиката към своите издания. Но обществеността страда – този циничен кръг пречи на всички останали да схванат какво в действителност може или не може да направи ИИ.

„ Магьосникът ще изиска от някого от публиката да ревизира дали настройката е вярна, само че индивидът, особено определен от магьосника, работи с него. Така че, в случай че някой ви покаже такава система, тогава има огромна възможност просто да се заблудите “, споделя Миколов. „ Ако сте осведомени с нормалните трикове, елементарно е да разкъсате всички тези по този начин наречени интелигентни системи. Ако сте най-малко малко сериозни, вие ще видите, че това, което се назовава ИИ е нещо друго и този вид роботи е доста елементарно да се разграничават от хората. “

Миколов подсказва, „ че би трябвало да ревизирате интелекта на всеки, който се пробва да ви продаде концепцията, че тези роботи са решили теста на Тюринг и са основали чатбок, който може да организира същински диалог с човек. Отново помислете за квалифицирания разговор на София за обещано събитие “.

„ Може би не би трябвало да бъда толкоз сериозен, само че за злощастие е доста елементарно хората да бъдат „ хванати “ от тези магьоснически трикове и да попаднат в илюзията, в случай че не познавате тези трикове и знаете какво стои зад тях “, споделя Миколов.

За страдание толкоз доста внимание към тези подвеждащи планове може да попречи на хората с същински истински, революционни хрумвания. Трудно е да се получи финансиране, с цел да се сътвори нещо напълно ново, което може да докара до ИИ, което хората към този момент чакат, когато рисковите вложители просто желаят да финансират идващото решение за машинно образование.

Ако желаеме тези планове да процъфтяват, в случай че в миналото желаеме да предприемем осезаеми стъпки към неестествен общ разсъдък, полето ще би трябвало да бъде доста по-прозрачно във връзка с това, което се прави.

„ Надявам се, че ще се появят някои супер умни хора, които идват с нови хрумвания и няма просто да копират направеното “, споделя Миколов.

„ Днес виждаме малко, последователно усъвършенстване. Но съм сигурен, че ще се появят умни хора, идващи с нови хрумвания, които ще поведат региона напред “, заключава той.

Публикувано в Futurism.com.