Există un fenomen psihologic amuzant: repetați orice cuvânt de mai multe ori și, în cele din urmă, va pierde toate sensurile, se va transforma într-o cârpă umedă, în nimic fonetic. Pentru mulți dintre noi, sintagma „inteligență artificială” și-a pierdut de mult sensul. AI acum este peste tot în tehnologie, alimentând totul de la televizor la periuța de dinți, dar nu înseamnă ce ar trebui. Nu trebuie să fie așa.
Inteligență artificială: bine sau rău
În timp ce sintagma „inteligență artificială” este folosită incontestabil, această tehnologie face mai mult decât oricând, atât bine, cât și rău. Este utilizat în asistență medicală și combatere; ajută oamenii să scrie muzică și cărți; evaluează bonitatea dvs. și îmbunătățește fotografiile făcute cu telefonul. Pe scurt, ea ia decizii care îți afectează viața, indiferent dacă îți place sau nu.
Poate fi dificil să fii de acord cu hype și hype-ul pe care companiile de tehnologie și agenții de publicitate discută cu AI. Luați periuța de dinți Oral-B Genius X, de exemplu, unul dintre numeroasele dispozitive dezvăluite la CES din acest an, care au pretins capabilitățile AI. Dar, la o inspecție mai atentă, devine clar că peria vă oferă pur și simplu feedback cu privire la faptul dacă vă spălați pe dinți pentru timpul potrivit și în locurile potrivite. Există niște senzori deștepți care pot spune unde îți este peria în gură, dar numirea ei de inteligență artificială este o prostie, nimic mai mult.
Hype crește neînțelegere. Presa poate umfla și exagera orice cercetare prin lipirea Terminatorului pe orice poveste vagă de AI. Acest lucru duce adesea la confuzii despre ceea ce este inteligența artificială. Acesta poate fi un subiect complicat pentru non-experți, iar oamenii asociază greșit AI-ul modern cu versiunea cu care sunt cel mai familiari: reprezentarea științifică a unui computer conștient de multe ori mai inteligent decât oamenii. Experții numesc această imagine particulară a inteligenței artificiale generale AI și, dacă putem crea vreodată ceva de genul acesta, va fi foarte departe. Până atunci, exagerarea capacităților, inteligenței sau a capacităților sistemului AI nu va ajuta procesul în niciun fel.
Este mult mai bine să vorbim despre „învățare automată” decât despre inteligență artificială. Este un sub-câmp al inteligenței artificiale care cuprinde aproape toate tehnicile care au cel mai mare impact asupra lumii (inclusiv ceea ce se numește învățare profundă). Nu există misticism „AI” în această frază, dar este mai util în a explica ce face această tehnologie.
Cum funcționează învățarea automată? În ultimii ani, tu și cu mine am avut ocazia să citim zeci de explicații, iar cea mai importantă diferență pe care am găsit-o este chiar în numele: învățarea automată este tot ceea ce permite calculatoarelor să învețe singure. Dar ceea ce înseamnă cu adevărat este o întrebare mult mai mare.
Video promotional:
Să începem cu problema. Să spunem că doriți să creați un program care să poată recunoaște pisicile. Puteți să-l scrieți în mod vechi, programând reguli evidente precum „pisicile au urechile sensibile” și „pisicile sunt pufoase”. Dar ce face programul atunci când îi arăți o poză cu un tigru? Fiecare regulă necesită timp pentru programare și va trebui să explicați mai multe concepte diferite, cum ar fi fluffiness și mottling. Mai bine să lăsați mașina să se învețe singură. Așa că îi oferi o colecție uriașă de imagini pentru pisici și ea trece prin ele pentru a găsi propriile modele în ceea ce vede. Conectează punctele la început, în mare parte din întâmplare, dar îl testezi din nou și din nou pentru a păstra cele mai bune versiuni. Și în timp, începe să definească destul de bine ce este o pisică și ce nu.
Până acum, totul este previzibil. De fapt, ați citit probabil o explicație similară înainte - îmi pare rău pentru asta. Un alt lucru este important. Care sunt efectele secundare ale instruirii unui sistem de luare a deciziilor ca acesta?
Cel mai mare avantaj al acestei metode este cel mai evident: nu trebuie să programați acest sistem niciodată. Desigur, veți depune eforturi pentru îmbunătățirea principiilor procesării datelor, în timp ce găsește modalități mai inteligente de extragere a informațiilor, dar nu veți spune sistemului ce să căutați. Aceasta înseamnă că ea va putea găsi modele la care oamenii pot chiar să rateze sau să nu se gândească. Și din moment ce toate nevoile programului sunt date - 1s și 0s - acesta poate fi instruit pentru a face tot felul de sarcini, deoarece lumea este literalmente plină de date. Cu ciocanul învățării mașinii în mână, lumea digitală va fi plină de unghii gata să intre în acțiune.
Dar acum să ne gândim la dezavantaje. Dacă nu înveți un computer, de unde știi cum ia deciziile? Sistemele de învățare automată nu pot explica gândirea lor, ceea ce înseamnă că algoritmul dvs. ar putea funcționa bine din motive greșite. De asemenea, întrucât tot un computer știe că sunt datele pe care le furnizați, acesta poate dezvolta o părtinire împotriva lucrurilor sau poate fi bun numai pentru sarcini înguste care sunt similare cu datele pe care le-a văzut anterior. Nu are bunul simț pe care l-ați aștepta de la o persoană. Puteți crea cel mai bun software de recunoaștere a pisicilor din lume, dar nu vă va spune niciodată că pisicuții nu pot călări motociclete sau că o pisică va fi numită cel mai probabil „Koschey the Immortal” sau „Alexey Tolstoi”.
Învățarea computerelor să învețe singure este un truc strălucit. Și ca toate trucurile, acesta include trucuri. Sistemele AI au inteligență, dacă doriți să o numiți așa. Dar aceasta nu este o minte organică și nu se joacă după aceleași reguli ca și oamenii. La fel de bine te-ai putea întreba: cât de inteligentă este cartea? Ce experiență este codată în tigaie?
Unde suntem acum, cu inteligența noastră artificială? După ani de titluri care au sunat despre o altă descoperire mare (ceea ce nu s-a întâmplat încă, iar titlurile nu se estompează), unele pundituri concluzionează că am ajuns pe un platou. Dar acest lucru nu împiedică progresul. În ceea ce privește cercetarea, există o mare cantitate de oportunități de a explora cu cunoștințele disponibile deja, iar în ceea ce privește produsul, am văzut doar vârful aisbergului algoritmic.
Kai-fu Lee, un capitalist de risc și fost cercetător în domeniul informațiilor artificiale, descrie momentul actual drept „era adoptării” - când tehnologia începe să „vărsă din laborator în lume”. Benedict Evans compară învățarea mașinii cu bazele de date relaționale, care au făcut avere în anii 90 și au schimbat industrii întregi, dar va fi atât de banal încât te plictisești dacă ochii îți sunt înnegriți de măreția AI-ului cinematografic. Acum suntem în stadiul în care AI ar trebui să devină normală, obișnuită. Foarte curând, învățarea mașină va fi în fiecare dintre noi și vom înceta să îi acordăm atenție.
Dar până acum acest lucru nu s-a întâmplat.
În acest moment, inteligența artificială - învățarea automată - este încă ceva nou, care rămâne adesea inexplicabil sau insuficient studiat. Dar, în viitor, va deveni atât de familiar și banal încât nu vei mai observa.
Ilya Khel
