Sztuczna inteligencja (AI)

Sztuczna inteligencja (AI)

Nie ma wątpliwości, że to dzięki inteligencji człowiek zdominował świat. Czy nie powinniśmy się zatem kilka razy zastanowić, zanim oddamy tę władzę maszynom?

Tekst: Dexter Wols

Potężne resztki władzy

Człowiek od zawsze dąży do usprawniania swoich narzędzi. Tworzy coraz lepsze, wydajniejsze i bardziej skomplikowane urządzenia. Od kawałka odłupanego kamienia około 2,6 miliona lat temu, doszedł do stworzenia maszyn, które zastępują go już niemal w każdej dziedzinie. Co człowiekowi daje taką władzę nad nimi? Odpowiedź wydaje się prosta: drzemiąca w neuronach naszego mózgu inteligencja. To ona pozwoliła homo sapiens zdominować inne gatunki i poskromić wiele zjawisk naturalnych. To dzięki niej uważamy się za władców świata i marzymy o władzy we wszechświecie. Kontrolujemy wszystko wokół nas – tak nam się dziś wydaje.

Jak to działa?

Nasz mózg wyposażony jest w najwydajniejszy znany ludzkości system analizy danych oraz perfekcyjnie i dynamicznie zarządzany bank pamięci. Ogromna ilość informacji trafiająca do mózgu ze wszystkich zmysłów jakimi dysponujemy, analizowana jest niemal natychmiast. Wzrok, słuch, węch, dotyk… to miliony parametrów otoczenia, na podstawie których podejmujemy decyzję o konkretnym działaniu. W procesie obróbki bierze udział 150 miliardów neuronów. Każdy z nich posiada tysiące połączeń z innymi neuronami. W ten sposób powstaje złożona sieć neuronowa.
Działanie tej sieci jest proste: każdy neuron opiera się na zasadzie „wszystko albo nic”. Oznacza to nic innego, jak odpowiedź, lub jej brak. Sieć neuronowa działa niemal identycznie jak każdy komputer: zero-jedynkowo. Potęga całej struktury polega na ogromnej ilości połączonych ze sobą i współpracujących neuronów, a także umiejętności każdego z nich do uczenia się. Polega to na określaniu wewnętrznej (w każdym neuronie) charakterystyki filtra, który decyduje o tym, jaka będzie reakcja na otrzymany impuls: jedynka czy zero. Nic więcej.

Cóż w tym genialnego?

Właściwie niewiele. Tak można powiedzieć dziś, gdy stosunkowo dobrze poznaliśmy działanie organicznych sieci neuronowych. Mamy komputery, które działają podobnie – a właściwie podobnie do mózgu ludzkiego działają procesory – mózgi komputerów.
To dobry moment, aby wyjaśnić zasadniczą różnicę w działaniu procesora w naszym smartfonie i ludzkiej sieci neuronowej. Ten pierwszy jest stałą, syntetyczną strukturą o z góry narzuconym schemacie. W procesorze jest około 2 miliardów pojedynczych „komórek”, czyli tranzystorów (takie elektroniczne neurony). To tylko 7 razy mniej niż w ludzkim mózgu. Może więc wystarczy połączyć 7 iPhone’ów, aby inteligencją dorównały człowiekowi?
Nie wystarczy. Tranzystor posiada tylko trzy połączenia z innymi tranzystorami, czyli kilka tysięcy razy mniej niż neuron. Licząc wprost, aby dorównać mocy obliczeniowej ludzkiego mózgu, musielibyśmy połączyć kilkadziesiąt tysięcy telefonów.
To jednak może wydawałoby się osiągalne, gdyby nie wspomniana wcześniej możliwość uczenia się. W komputerach tę umiejętność przeniesiono na płaszczyznę oprogramowania. To pozwala nam cieszyć się funkcjonalnością sprzętów elektronicznych. Jednak szybkość konwersji przy takim rozwiązaniu jest astronomicznie różna od możliwości ludzkiego mózgu. Niełatwo przeliczyć parametry naszego organu na liczbę  iPhone’ów potrzebnych do osiągnięcia takiego wyniku.

Hola, hola!

Wydawać by się mogło, że moc obliczeniowa kilku lub kilkuset milionów średniej wydajności komputerów domowych  to nadal wartość osiągalna. To prawda. Jeżeli jednak weźmiemy pod uwagę, że sprzęt, którym dysponują przeciętni użytkownicy (laptopy, smartfony, Xboxy itp.) jest przestarzały w stosunku do tego, którym dysonują profesjonalni użytkownicy, wówczas nasze obliczenia wymagają weryfikacji.
Głośno jest ostatnio o komputerach kwantowych. Ich moc obliczeniowa w pewnym zakresie działań może być miliony razy większa niż powszechnych komputerów. Architektura tego rodzaju urządzeń pozwala ponadto na wykonywanie wielu obliczeń jednocześnie, a komunikacja wewnętrzna nie jest już tylko przekazywaniem zer i jedynek między tranzystorami. Komputer kwantowy w komunikacji wewnętrznej używa kubitów (zamiast bitów w naszym telefonie). Kubit może przyjmować wartość niemal dowolną. W tym więc zakresie, z technicznego punktu widzenia, możliwości komputera kwantowego wyprzedzają możliwości ludzkiego mózgu.
Łącząc ogromny wzrost wydajności nowych komputerów z właściwościami kubitów, otrzymujemy elektroniczny mózg o potencjale zbliżającym się wielkimi krokami do jego organicznego wzorca.

Więc co z tą inteligencją?

Jedna z definicji inteligencji mówi, że jest to zdolność uczenia się na podstawie własnych doświadczeń oraz przystosowania się do otaczającego środowiska. Według tej definicji, stworzenie sztucznego odpowiednika inteligencji już się dokonało.
Odnieśmy się jednak do tej część definicji, która mówi o inteligencji człowieka (nie ogólnie): Inteligencja ujmowana jako cecha ludzkiego umysłu to zdolność myślenia, rozwiązywania problemów oraz angażowania adekwatnych do okoliczności procesów poznawczych (takich jak np.: uczenie się, szybkość przetwarzania informacji, zasoby uwagi, pamięć robocza, kontrola poznawcza), od których zależy skuteczność przystosowania się do nowych sytuacji i sprawność działania. Tu sprawa już nie jest taka prosta – definicja została tak skonstruowana, aby niełatwo było komukolwiek i czemukolwiek odebrać nam, ludziom tytuł najinteligentniejszych istot na ziemi.

Co nam grozi?

Wydaje się, że dziś komputery i maszyny same w sobie nie stanowią realnego zagrożenia dla naszej pozycji w hierarchii planety.
Jednak AI (ang. artificial intelligence – sztuczna inteligencja) to przecież nie tylko szybki i sprawny komputer. To także „kod genetyczny”, który człowiek „wszczepia” stworzonym przez siebie urządzeniom. To miliony lat ewolucji, którymi dziś tak chętnie dzielimy się z maszynami, wierząc, że będą pracowały dla nas coraz więcej i lepiej.
Szeroki dostęp do informacji, któremu sprzyja internet, to kopalnia wiedzy. Masowe źródło niewyczerpanych modeli zachowań, definicji i wzorów. Każdy z nas codziennie zadaje dziesiątki pytań, korzystając z wyszukiwarek internetowych, następnie weryfikuje zaproponowane wyniki, wybierając na końcu ten, który najtrafniej odpowiada naszym oczekiwaniom. Wyobraźmy sobie komputer, który może przeanalizować całą treść zawartą w sieci. Potrafi znaleźć skomplikowane zależności między danymi i stworzyć modele zachowań na potrzeby sytuacji, z którymi się spotka. Jakże przerażająco bliskie stają się wizje boleśnie racjonalnego komputera HAL 9000 z filmu Petera Hyamsa „Odyseja kosmiczna 2010”. HAL jest doskonałym przykładem funkcjonowania maszynowego umysłu wyposażonego w ogromną wiedzę i potężną moc obliczeniową.

Koniec z science fiction

Zagrożenia jakie niesie ze sobą rosnąca moc obliczeniowa komputerów, nie pokrywają się z tymi prezentowanymi w filmach science fiction. Nie tyle wysadzającego w powietrze całe miasta komputera czy systemu operacyjnego hodującego nasze ciała, aby pozyskać z nich energię, powinniśmy się obawiać, ile konsekwencji o wiele bliższych naszej codzienności.
Masowa komputeryzacja i mechanizacja od początku wieku sukcesywnie zmniejsza popyt na ludzką pracę. Przypomnijmy sobie, jak jeszcze 50 lat temu wyglądały gospodarstwa rolne. Ile hektarów mogła uprawiać jedna rodzina? Nie spotykało się często gospodarstw, których powierzchnię liczono w tysiącach hektarów. Dziś nie jest to nic dziwnego. Człowiek wyposażony w odpowiedni sprzęt obrabia setki razy więcej pola niż ten mający do dyspozycji tylko konia. Współczesne ciągniki same poruszają się po polach zgodnie z tym, czego zostały nauczone, dzięki masie zainstalowanych czujników, skomplikowanej elektronice i nawigacji GPS.
Kilkadziesiąt lat temu księgowy wyposażony w liczydła, ewentualnie kalkulator, angażował swój umysł, aby skutecznie wyliczać podatki czy obliczyć wynagrodzenia. Dziś 90% jego pracy wykonuje arkusz kalkulacyjny w ogólnodostępnym programie Excel.
W wakacje 2015 roku na ulice Mountain View w Kalifornii wyjadą pierwsze autonomiczne samochody Google. Firma prowadzi testy tych pojazdów od 2009 roku i po pokonaniu niemal 2,7 miliona kilometrów wiadomo już, że za kilka lat standardem będzie auto bez kierowcy, a na ulicach będzie bezpieczniej. Komputery sterujące samochodem uczestniczą bowiem rzadziej w wypadkach niż ludzie za kierownicą, a ewentualny udział w kolizji zawsze jest zawiniony przez człowieka. Takich wypadków w ciągu 6 lat było 11, z czego 7 tuż po tym, jak Google-car ruszył na zielonym świetle ze skrzyżowania.
To, co dziś wydaje się technologią kosmiczną, za kilkanaście, kilkadziesiąt lat stanie się standardem. Podobnie było z kolorowymi telewizorami, telefonami komórkowymi, komputerami czy internetem.

Niepostrzeżenie

Już dziś powszechnie stosowane są algorytmy, których działanie opiera się na sztucznej inteligencji. Tak jest w przypadku banków, firm ubezpieczeniowych, graczy giełdowych, analityków finansowych, wyszukiwarek, sklepów internetowych czy portali społecznościowych. Wszystkie te podmioty udoskonalają swoje mechanizmy, chcąc zwiększyć ich wydajności pod kątem własnych interesów.
Ustalamy limity zachowań, których modele stworzyliśmy, obserwując zachowania człowieka i spisujemy je w formie ustaw, rozporządzeń, norm. Prostym przykładem na nieskuteczność takiego schematu działania jest to, co dziś dzieje się z prawami autorskimi. Szczególnie widać to w przypadku zdjęć, muzyki, filmów. Cyfrowe przetwarzanie obrazu i dźwięku, oraz masowy dostęp do internetu, niemal całkowicie pozbawiły twórców kontroli nad rozpowszechnianiem ich dzieł. Niestety dostrzeżono to na tyle późno, że od wielu lat ciągle głowimy się nad znalezieniem dobrego rozwiązania tego problemu. Piractwo komputerowe kwitnie, a my nie potrafimy z nim walczyć. U podstaw leży jednak problem mentalny. Czym różni się nielegalne zgranie filmu w pliku cyfrowym od kradzieży płyty DVD z salonu sprzedaży? W naszej świadomości o wartości przedmiotu stanowi jego zmaterializowana forma. Jednak wartość płyty DVD wraz z opakowaniem to najwyżej kilka złotych. Pozostałe kilkadziesiąt złotych stanowi wartość intelektualna i niematerialna. Oczywiście takie spłaszczenie problemu motywuje do burzliwej dyskusji i argumentacji za i przeciw. Sedno problemu stanowi jednak postrzeganie pewnych zjawisk przez pryzmat naszych doświadczeń. A ze sztuczną inteligencją doświadczeń nie mamy zbyt wielu. Stąd bardzo nienaturalne jest dla nas przewidywanie skutków jej powszechnego zastosowania.

Bank… danych?

Starając się w banku o kredyt na mieszkanie, jesteśmy poproszeni o przedstawienie odpowiednich dokumentów. Wśród nich jednym z najistotniejszych jest historia naszych operacji finansowych. Średnio każdy z nas wykonuje znacznie ponad 1000 operacji na koncie bankowym rocznie. Każda taka operacja zawiera zapis wartości, miejsca, czasu i celu. Nie trzeba specjalnie analitycznego umysłu, aby na podstawie wyciągu z konta powiedzieć kilka słów o jego właścicielu.
Płatności kartą kredytową na kwoty rzędu setek złotych dziennie, w tym kilka razy do roku transakcje zagraniczne, a przynajmniej dwa razy w miesiącu – z różnych miast w kraju. Opłaty za hotele, restauracje, zatankowane paliwo, wizyty u dentysty, zakupy w salonie Apple. Wszystko to tworzy portret posiadacza konta. Każdy z nas łatwo oceni opisaną osobę jako zamożną i aktywną, a przynajmniej jako kogoś, kto nie ma problemów finansowych. Jeśli ten pakiet faktów uzupełnić o wartość posiadanych nieruchomości, markę samochodu, miejsce zatrudnienia czy historię kredytową z Biura Informacji Kredytowej (BIK), określenie wskaźnika wiarygodności staje się banalnie proste. Być może nie ma w tym nic złego, jeśli przyjmiemy, że jedynym celem tak działającego systemu jest ochrona interesów banku, który zamierza pożyczyć nam sporą sumę pieniędzy.
W praktyce jednak algorytmy banku wykorzystują cyfrowe dane milionów klientów do samodoskonalenia. To dzięki ciągłemu napływowi nowych rekordów i analizie archiwalnych, są w stanie podejmować właściwe decyzje. Algorytmy bez problemu odnajdują analogie i opracowują wzorce. Człowiek też to potrafi. Jednak robi to o wiele wolniej i często popełnia błędy.

My czatujemy, oni czatują…

Portale społecznościowe, wyszukiwarki internetowe, serwisy informacyjne – wszystkie te narzędzia pieczołowicie zbierają dane i badają naszą aktywność. Treści zgromadzone na naszych tablicach, czatach, w historii wyszukiwania, plikach cookies czy wiadomościach e-mail, najczęściej gromadzone są po to, aby na ich podstawie podsunąć nam produkt, co do którego istnieją duże szanse, że nas zainteresuje. Nie jest to przerażające i niebezpieczne, dopóki mamy świadomość, że mamy do czynienia z reklamą.
Sytuacja zmienia się wówczas, gdy na podstawie stworzonego przez maszynę profilu konkretnej osoby, trafiają do niej treści wyłącznie sprofilowane. Wyszukiwanie w przeglądarce staje się nieobiektywne, bo jest kwerendą preferencji i komunikatu reklamodawców. Być może większość takich narzędzi powstała po to, aby podnieść atrakcyjność opisywanych mediów dla zwykłych użytkowników: aby odsiać ziarno od plew. Co jednak, jeśli programista popełni błąd, źle zaprojektuje algorytmy, nie przewidzi wszystkich czynników, a sztuczna inteligencja dokona niewłaściwego wyboru, odcinając nas od informacji obiektywnie istotnych? Czy długotrwałe eksponowanie nas na tak zmoderowane treści nie spowoduje, że postrzegać będziemy świat z perspektywy maszyn?

Po co komu inteligencja?

Przecież jest inteligencja sztuczna, tańsza, szybsza.
W liście otwartym zatytułowanym „Research Priorities for Robust and Beneficial Artificial Intelligence” organizacja Future of Life zwraca uwagę na zagrożenia, jakie niesie ze sobą niekontrolowany rozwój AI. Pod listem podpisali się między innymi Stephen Hawking (astrofizyk), Elon Musk (założyciel PayPal) i wielu pracowników Google.
Jednym z zagrożeń, które już dziś łatwo przewidzieć, jest spadek zapotrzebowania na ludzką inteligencję. W efekcie zastąpiona zostanie ona przez sztuczny jej odpowiednik. Wyspecjalizowane maszyny będą w stanie szybciej i skuteczniej realizować nawet skomplikowane projekty, będą bardziej kreatywne i zdyscyplinowane, nie będą popełniały błędów. Zapotrzebowanie na zasoby ludzkiego umysłu znacznie spadnie, a jego rola zredukowana zostanie do zadań związanych z obsługą, programowaniem czy serwisowaniem maszyn myślących.

(Nie)równowaga

Do funkcjonowania jakiegokolwiek społeczeństwa niezbędna jest równowaga. Sztuczna inteligencja stanowi dla niej realne zagrożenie. Naturalnym i nieuniknionym wydaje się dynamiczny rozwój najnowszych technologii. Pozyskiwanie finansowania na badania w tym zakresie jest o wiele łatwiejsze niż w wielu innych dziedzinach. Wizja dużego zysku stymuluje rozwój. Duże i bogate firmy chętnie inwestują w technologie, które pozwolą im w przyszłości zwiększyć przychody.
W makroskali proces taki doprowadzi do przeniesienia większości dóbr na rzecz niewielkiej grupy osób dysponującej najwydajniejszą technologią. Także, a może przede wszystkim, technologią opartą na sztucznej inteligencji. Należy szukać mechanizmów, które pozwolą zabezpieczyć świat przed pogłębianiem się finansowych przepaści, co w konsekwencji może doprowadzić do poważnego kryzysu społeczno-ekonomicznego.
Czeka nas wiele pracy, aby przewidzieć wpływ sztucznej inteligencji na naszą przyszłość i zapobiec jej negatywnym skutkom. Jednak czy odrobiliśmy lekcje z historii i zdaliśmy ten test, dowiemy się pewnie za 15, może 20 lat.

[do action=”male-logo-s”/]

Related posts

3 Comments

  1. Janek

    Jest parę ciekawych programów, jak Aztekium Bot, niby dużo wie, ale do sztucznej inteligencji mu jeszcze brakuje. Nie sądzę, żeby ludzkość osiągnęła to, co natura wypracowała przez miliony lat.

    Reply
    1. Redakcja

      Pewnie nie stanie się to prędko, jednak mając za wzór właśnie to co natura wypracowywała tak długo, mamy szansę podrobić to szybciej 🙂

      Reply
  2. Marcin

    Świetne opracowanie tematu. AI to przyszłość, a artykuł przygotowuje umysł do tego wydarzenia. Pożyczam na swój Rozumwasz. Może komuś przypadnie do gustu. Pozdrawiam.

    Reply

Leave a Reply

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *