Boisz się sztucznej inteligencji? Ja też nie.
Ale ludzie się od siebie różnią.
Dotychczas podjęto dziesiątki prób zdefiniowania sztucznej inteligencji i jej charakteru. Badacze prezentują najróżniejsze stanowiska względem niej, co pogłębia niepewności, a może i nawet strach przed sztuczną inteligencją w społeczeństwie. Sytuacji nie poprawiają złowrogie informacje medialne o krwiożerczych oprogramowaniach gotowych przejąć władzę nad światem[1]. By the way, serdecznie polecam lekturę scenariuszy AI takeover[2].
A w świecie definicyjnym nie jest kolorowo. Ludzie wymyślili bardzo wiele trudnych słów, których przeciętny użytkownik języka, nieprofesjonalista, po prostu nie rozumie. Ludzie, którzy nie do końca są zaznajomieni z konkretną materią, nierzadko dokładają sobie do tych trudnych słów znaczenie, które znają.
Terminator a przesył danych
Weźmy za przykład słowo “terminator”. Przeciętnym użytkownikom języka polskiego kojarzyć się to będzie zasadniczo z Arnoldem Schwarzeneggerem jako morderczym androidem.
Tymczasem, nazwa angielska nie ma nic wspólnego z polskim znaczeniem słowa terminator, które oryginalnie oznacza ucznia uczącego się by uzyskać tytuł czeladnika, terminującego u mistrza[3].
Dodatkowo przeciętny użytkownik języka prawdopodobnie pominie, iż “termin” oznaczać może też “zakończenie”. Terminatory w elektronice to urządzenia, które montuje się na zakończeniu okablowania komunikacyjnego[4]. Terminator w ujęciu technicznym jest niezbędny, aby sygnał mógł zostać przesłany, a w konsekwencji dotrzeć do jego odbiorcy.
Czy zasadne jest bać się terminatora na kablu ze względu na negatywne konotacje z Arnoldem Schwarzeneggerem?
Zróbmy eksperyment myślowy. Nagłówek artykułu “Terminatory przejmują rynek sygnałowy” mógłby wyrażać poprawną merytorycznie informację. Z tego względu, że terminator to nie tylko uczeń u czeladnika i morderczy android, ale także końcówka kabla. Elektronicy bez problemu zrozumieją znaczenie i z lekkim uśmiechem pod nosem docenią żart. Oni po prostu wiedzą czym jest terminator. Zupełnie inaczej może być w przypadku kogoś, kto jedyne znaczenie tego słowa kojarzy z filmu Jamesa Camerona.
A zasadne jest bać się sztucznej inteligencji?
Zgodnie z pierwotną definicją Johna McCarthy’ego[5] sztuczna inteligencja to proces, który sprawia, że maszyna zachowuje się w sposób, który nazwalibyśmy inteligentnym, gdyby w ten sposób zachowywał się człowiek.
Takie prezentowanie AI jako swego rodzaju naśladowcę ludzkiej inteligencji wydaje się być szeroko uznane[6], a sama koncepcja definicyjna odwołująca się do ludzkiego intelektu raczej powtarza się wśród badaczy. Należy jednak zaznaczyć, że problemy z takimi definicjami mogą się jednak pojawić w zasadzie w odniesieniu do niemalże każdego ich elementu.
Łatwo się pogubić chociażby już w momencie podejścia do scharakteryzowania sztucznej inteligencji przez pryzmat tej ludzkiej – samej przecież niezwykle trudnej do zdefiniowania, niedającej się czysto, precyzyjnie i obiektywnie sklasyfikować, zdajemy się popadać w pułapkę błędu w definiowaniu zwanego ignotum per ignotum. Trudno bowiem uciec od problemu niedookreśloności pojęcia sztucznej inteligencji, używając do wyjaśnienia jego znaczenia terminu ludzkiej inteligencji – nie mniej enigmatycznego i nieuchwytnego definicyjnie.
Co więcej, ludzkość stosuje najróżniejsze mierniki inteligencji, a mimo to wciąż trudno jednoznacznie odpowiedzieć na pytanie, który z nich właściwie pozwalałby wiarygodnie odpowiedzieć na pytanie, czy człowiek A jest inteligentniejszy od człowieka B[7]. Takie stwierdzenie może się okazać zarówno prawdziwym, fałszywym, jak i obydwoma jednocześnie – w zależności od okoliczności formułowania. W dodatku wykorzystywanie ludzkich zdolności jako miary inteligencji maszyn może być również kontrproduktywne ze względu na fakt, że maszyny są przecież zdolne do wykonywania mnóstwa zadań, których ludzie w ogóle nie potrafią zrobić, a które bez wątpienia mogą być uznane za przejawy inteligencji jako takiej[8].
Efekt matematyki
SI jest wynikiem działania oprogramowania. Wynikiem działania zbioru algorytmów, które pozwalają na dokonywanie określonych operacji. Algorytmów zaprogramowanych tak, aby udoskonalać swoje działanie poprzez wykorzystywanie dostarczanych im danych. W szczególności nie jest to nadludzka technologia wymykająca się naszemu pojęciu i przy obecnym stanie zaawansowania technologicznego sztuczną inteligencję powinniśmy raczej kojarzyć z inteligentnymi tłumaczami internetowymi czy robotami przeprowadzającymi operacje, niż szykującymi się do walki z ludzkością androidami.
Tymczasem sztuczna inteligencja to na przykład “dość powszechnie stosowane programy do rozpoznawania tekstów, obrazów, dźwięków, translatory, dowodzenie twierdzeń logiki i matematyki, uczenie maszyn, gry symulacyjne”[9].
Jednakże jest część społeczeństwa, która wciąż odczuwa strach na myśl o sztucznej inteligencji, i widzi ją raczej jako samostanowiące roboty wymykające się spod kontroli niż odkurzacze[10]. W mojej ocenie problem z uprzedzeniem i strachem względem sztucznej inteligencji może mieć swoje źródło w języku.
Sztuczne ptaki
Idealny przykład na zobrazowanie problemu z rozumieniem sztucznej inteligencji w społeczeństwie przytacza Jerry Kaplan – wykładowca na Wydziale Informatyki Uniwersytetu Stanforda, ekspert ds. sztucznej inteligencji, futurolog. Dla lepszego zrozumienia nonsensu, jaki narósł dookoła rozumienia AI, Kaplan proponuje wyobrażenie sobie zamętu oraz kontrowersji jakie spowodowałoby w lotnictwie używanie od samego początku istnienia maszyn silnikowych potrafiących wzbić się w powietrze terminu „sztuczne ptaki” zamiast „samoloty”.
Zdaniem Kaplana takie nazewnictwo zachęcać miałoby do mylących porównań między ptakami i samolotami. Te z kolei prowadzić by miały do filozoficznych dyskusji na temat rzeczywistego jestestwa samolotów oraz tego, czy faktycznie te maszyny „latają”, tak jak ptaki, czy też jedynie symulują[11] latanie – wszak mają skrzydła, jednak nimi nie machają ani ich nie składają. W dodatku silnik odrzutowy powoduje jeszcze wyraźniejsze oddalenie konstrukcji samolotu od konstrukcji ptaka.
Niezależnie od tego, jak humorystyczne może się wydawać to porównanie, stanowi ono idealną paralelę do toczących się obecnie dyskusji na temat tego, czy inteligentne maszyny rzeczywiście myślą, czy jedynie bardzo sprytnie to symulują. Kaplan uważa, że podobieństwo zaprezentowanego przez niego przykładu do aktualnej fali obaw związanych z inwazją superinteligentnych maszyn jest większe, niż mogłoby się wydawać, a ja całkowicie się z nim zgadzam.
„Niewiele (albo nic) w dziedzinie sztucznej inteligencji poza najdzikszymi spekulacjami daje podstawę do takich obaw - przynajmniej w przewidywalnej przyszłości. A jeśli kiedykolwiek będzie miało, najprawdopodobniej dostaniemy mnóstwo ostrzeżeń”[12].
Nie anulujemy kilkudziesięciu lat funkcjonowania nietrafionej być może definicji. Możemy jednak przestać powielać nieprawidłowe wzorce i na temat sztucznej inteligencji spojrzeć szerzej niż tylko przez pryzmat terminatora.
Można zaczać tu, dodatkowo w tym kontekście czytanie Kurzweila wydaje się obowiązkowe - polecam na początek to ↩︎
Samo pojęcie “sztuczna inteligencja” zostało ukute właśnie przez Johna McCarthy’ego, ojca tej dyscypliny, naukowca z Uniwersytetu Stanforda. W 1955 roku McCarthy wraz z trzeba innymi badaczami; Marvinem Minskym, Nathanem Rochestrem oraz Claude’em Shannonem, zaproponował zorganizowanie letniej konferencji naukowej na temat sztucznej inteligencji w Dartmouth, gdzie sam był adiunktem specjalizującym się w matematyce; więcej informacji tutaj ↩︎
Podobnie m.in. The English Oxford Living Dictionary, Encyclopedia Britannica https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence, oraz Encyklopedia PWN https://encyklopedia.pwn.pl/haslo/sztuczna-inteligencja;3983490.html ↩︎
Nawet powszechnie znane testy IQ okryły się w ostatnich latach złą sławą i przestają być uznawane za wiarygodne; https://www.independent.co.uk/news/science/iq-tests-are-fundamentally-flawed-and-using-them-alone-to-measure-intelligence-is-a-fallacy-study-8425911.html, https://www.telegraph.co.uk/news/science/science-news/9755929/IQ-tests-do-not-reflect-intelligence.html. ↩︎
Dobrym przykładem mogą być systemy używające sztucznej inteligencji do analizy ilości danych niepojętej dla ludzkiego umysłu, takie jak chociażby Google Cloud, https://www.softwaretestinghelp.com/artificial-intelligence-software/. ↩︎
K. Różanowski, Sztuczna inteligencja: rozwój, szanse i zagrożenia, Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki, Zeszyty 109-135, str. 111, http://zeszyty-naukowe.wwsi.edu.pl/zeszyty/zeszyt2/Sztuczna_Inteligencja_Rozwoj_Szanse_I_Zagrozenia.pdf ↩︎
https://emerj.com/ai-sector-overviews/artificial-intelligence-home-robots-current-future-use-cases/ ↩︎
Jerry Kaplan, Sztuczna inteligencja, co każdy powinien wiedzieć, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2019, str. 34 i nast. ↩︎
Ibid., str. 56. ↩︎