Teama de o apocalipsă robotică ascunde problemele reale cu care ne confruntăm, permițând algoritmilor să ne conducă viața. Potrivit experților din domeniul inteligenței artificiale, ne îndreptăm constant către un anumit punct, după care nu mai trebuie să inventăm nimic: inteligența artificială va face totul de la sine, iar mașinile se vor îmbunătăți exponențial. Dacă se întâmplă acest lucru, ce va deveni din noi?
În ultimii ani, mulți oameni de știință proeminenți, de la Stephen Hawking la Elon Musk, ne-au avertizat că ar trebui să fim extrem de preocupați de posibilele rezultate periculoase ale inteligenței artificiale superinteligente. Și își susțin cuvintele cu acțiune: Musk patronează OpenAI, o organizație care dezvoltă AI care va aduce beneficii umanității.
Cu toate acestea, mulți consideră că temerile lor sunt exagerate. După cum remarcă Andrew Ng de la Universitatea Stanford, care este și științificul șef al gigantului chinez de internet Baidu, îngrijorarea cu privire la o răscoală a mașinilor este ca și îngrijorarea cu privire la supraaglomerarea pe Marte.
Dar acest lucru, desigur, nu înseamnă că dependența noastră tot mai mare de AI nu prezintă riscuri reale. De fapt, aceste riscuri sunt deja aici. Pe măsură ce sistemele inteligente devin mai implicate în orice, de la asistență medicală la justiție penală, există pericolul ca părți importante din viața noastră să fie trecute cu vederea.
Mai mult, AI poate duce la consecințe neplăcute dacă nu suntem pregătiți pentru ele, de exemplu, ne schimbăm atitudinea față de medici în aspru ostil.
Video promotional:
Două cuvinte despre inteligența artificială
În termeni simpli, acestea sunt mașini care fac lucruri care necesită de obicei efort mental din partea unei persoane: înțelegerea limbajului natural, recunoașterea fețelor în fotografii, conducerea mașinilor etc.
Există o diferență între un manipulator mecanic pe o linie de producție, care este programat să îndeplinească aceeași sarcină, și un manipulator, care învață independent să efectueze diferite sarcini prin încercare și eroare.
Cum ne ajută AI?
Abordarea principală în AI chiar acum este învățarea automată, în care programele sunt instruite pentru a identifica anumite tipare în cantități mari de date, cum ar fi identificarea unei fețe dintr-o imagine sau realizarea unei mișcări câștigătoare în jocul de societate. Această metodă poate fi aplicată la o mare varietate de probleme. De exemplu, instruiți computerele pentru a identifica un model specific în imaginile medicale. DeepMind, o companie de inteligență artificială deținută de Google, dezvoltă software care învață să diagnosticheze cancerul și bolile oculare din scanările pacienților. Alții folosesc învățarea automată pentru a detecta semnele timpurii ale bolilor de inimă și ale Alzheimerului.
Inteligența artificială este, de asemenea, deja utilizată pentru a analiza cantități mari de informații moleculare în căutarea unor noi opțiuni potențiale de droguri - un proces care consumă extrem de mult timp pentru oameni. Foarte curând, învățarea automată poate deveni indispensabilă pentru medicină.
Inteligența artificială ne ajută, de asemenea, să gestionăm sisteme extrem de complexe, precum lanțul global de aprovizionare. Sistemul din inima terminalului de containere Port Botany din Sydney gestionează zeci de mii de containere de transport maritim, o flotă de vehicule automate și așa mai departe, complet fără oameni. În industria minieră, sistemele de optimizare sunt utilizate din ce în ce mai mult pentru a planifica și coordona mișcarea resurselor, cum ar fi minereul de fier.
AI funcționează oriunde te uiți, de la finanțe la transport, la zborul cu avioane și la monitorizarea pieței de valori. Și vă protejează e-mailul de spam. Dar acesta este doar începutul. Pe măsură ce IA se dezvoltă, va deveni din ce în ce mai complexă și mai interesantă.
Care este problema?
În loc să ne îngrijorăm cu privire la o viitoare revoluție AI, cel mai mare risc este că am putea avea prea multă încredere în sistemele inteligente pe care le construim. Este suficient să ne amintim că învățarea automată antrenează software-ul pentru a identifica tiparele din date. După antrenament, se procedează la analiza datelor noi, care nu au fost încă studiate. Dar când un computer scuipă un răspuns, de obicei nu avem nicio idee despre cum a ajuns la el.
Există probleme evidente aici. Un sistem este la fel de bun ca datele din care învață. Luați un sistem instruit pentru a determina care pacienți cu pneumonie sunt cel mai probabil să moară, astfel încât să fie internați mai întâi la spital. Să presupunem că, din greșeală, clasifică pacienții cu astm bronșic drept pacienți cu risc scăzut. Deoarece în mod normal, persoanele cu astm și pneumonie merg direct la terapie intensivă, așa că primesc un tratament care reduce riscul de deces. Învățarea automată vede acest lucru ca „astm + pneumonie = risc mai mic de deces”.
Pe măsură ce AI câștigă acces la toate domeniile vieții tale, la fel și riscul ca ceva să meargă prost - dacă nu este prevăzut. Și întrucât majoritatea datelor pe care le furnizăm AI sunt imperfecte, nu ar trebui să ne așteptăm la răspunsuri perfecte în majoritatea cazurilor. Construim inteligență artificială după propria noastră imagine și asemănare; cel mai probabil, el va fi „nu foarte”, la fel ca noi.
ILYA KHEL
