Myślące maszyny gotowe, by przejąć świat

Jeśli coś wygląda jak kaczka i brzmi jak kaczka, to prawdopodobnie jest kaczką. Oto niezbyt wyrafinowana logika, stojąca za jednym z wyzwań dla sztucznej inteligencji – testem Turinga, który ma pomóc stwierdzić, „czy maszyny mogą myśleć”.

Przebłysk geniuszu pozwolił Alanowi Turingowi, deszyfrantowi z czasów II wojny światowej, zauważyć, że choć nie możemy zweryfikować realnego stanu świadomości maszyn, to bez problemu możemy przetestować jego iluzję. Gdyby maszyna mogła „upodobnić się” do człowieka na tyle, by obcujący z nią użytkownik miał ją za żywą osobę, można by uznać, że ta maszyna myśli.

Niedawno test Turinga zaliczył superkomputer podający się za nastolatka z Ukrainy, nazwiskiem Eugene Goostman. W eksperymencie, zorganizowanym na Uniwersytecie Reading, 1/3 oceniających uznała go, po pięciu minutach konwersacji, za 13-latka, a nie za zaawansowany program językowy.

Do wyników eksperymentu można mieć zastrzeżenia. Opublikowano je nie w naukowym czasopiśmie, a w zwykłej prasie. Oceniający mogli łagodniej podchodzić do dzieciaka piszącego w języku, który nie jest jego mową ojczystą. A poza tym, czy rozmowa z jakimkolwiek, prawdziwym lub nie, nastolatkiem, może służyć za wiarygodny test?

Pomimo sceptycyzmu, prace nad sztuczną inteligencją (SI) przeżywają odrodzenie. Cel to stworzenie maszyny, która myśli, jak człowiek. Przyświeca on grupie firm, której przewodzi Google. Szef tej ostatniej, Larry Page, ogłosił niedawno, że jego spółka kupiła brytyjski startup DeepMind, zajmujący się tzw. deep learningiem (maszyny naśladujące sposób działania ludzkiego mózgu). Koncepcja „deep learningu” liczy już sobie dziesiątki lat, lecz dopiero niedawno maszyny zbliżyły się do mocy przetwarzania typowej dla naszych szarych komórek.

W ciągu ostatnich 18 miesięcy Google przejęła jakiś tuzin firm zajmujących się robotyką. Zatrudniła też technologicznego wizjonera Raya Kurzweila, który przewiduje, iż wkrótce dojdziemy do punktu „osobliwości” - momentu, w którym sztuczna inteligencja przewyższy ludzką.

W grudniu Facebook uruchomił nowe laboratorium SI, którym kieruje Yann LeCun, znany naukowiec, zajmujący się komputerami. Właściciel chińskiej wyszukiwarki Baidu zatrudnił właśnie byłego szefa Google ds. SI, Andrew Nga, do prowadzenia laboratorium „deep learningu” w Dolinie Krzemowej. Ng ma na swoim koncie stworzenie sieci komputerowej Google Brain, która, po pokazaniu jej setek obrazów kotów, nauczyła się samodzielnie rozpoznawać to zwierzę, bez wcześniejszego wprowadzania do niej odpowiednich algorytmów. Google pracuje też nad samochodem bez kierowcy, kolejnym totemem SI.

Czasy są wyjątkowe: po dziesięcioleciach posuchy, wizjonerzy mają dostęp do nieograniczonych zasobów, by, bez przeszkód ze strony rządów czy bojaźliwych inwestorów, robić wszystko, aby stworzyć symulację ludzkiej inteligencji.

Zapomnijmy o kliszy, że roboty nas przeskoczą. Zamiast tego, zastanówmy się, co się stanie, gdy ludzkość, mająca ograniczoną „przepustowość łącza”, będzie spychana na boczny tor w świecie zdominowanym przez dane. Już widzimy przykłady autonomii SI: agregatory informacji połączone są z niezależnymi, finansowymi systemami handlowymi, co sprawia, że obrót akcjami odbywa się pomiędzy maszynami. Po co ludzie, skoro maszyny bez nich mogą rozmawiać ze sobą?

Turing przewidywał, że krytycy będą dowodzić, iż maszyna nie może być miła, przyjacielska, zaangażowana, piękna, obdarzona poczuciem humoru, omylna czy kochająca.

Kto wie, może Eugene nawet by się z nimi zgodził?

 

Na podst. Thinking machines are ripe for a world takeover, Anjana Ahuja, The Financial Times

Sieci społecznościowe

Tagi