Diskutuojami iššūkiai
Ar esate girdėję, kad dirbtinis intelektas (DI) yra pranokęs žmoniją įvairiuose žaidimuose ir kad ateityje jis visaip kaip mums pasitarnaus, pavyzdžiui, diagnozuojant ligas? Net jei ir nesate DI sritimi besidomintis žmogus apie šios technologijos pasiekimus tenka vis dažniau išgirsti žiniasklaidoje. Per pastarąjį dešimtmetį DI pasiekė nemažą progresą įvairiose siaurose srityse: nuo vaizdo atpažinimo iki natūralios kalbos apdorojimo. Tačiau bendrasis DI, kokį jį įsivaizdavo šios kompiuterių mokslo srities įkūrėjai 1956-ųjų metų vasarą, vis dar yra sunkus uždavinys. Deja, ši problema yra ne visiems gerai žinoma.
Apie iššūkius, su kuriais susiduria DI sistemos, yra diskutuojama kur kas rečiau nei apie DI pasiekimus. Be to, tokios diskusijos vyksta gana siaurame rate, kuris dažniausiai apima DI tyrėjus, specialistus bei entuziastus. Gali kilti klausimas, o kodėl tai svarbu visuomenei ir kokie tie pagrindiniai kliuviniai, trukdantys sukurti išties protingas DI sistemas? Jei ir dabar egzistuoja sistemos, kurios atpažįsta vaizdus, suranda trumpiausią maršrutą bei parenka mėgstamą muziką, gal technologijoms vystantis ir tas bendrasis DI bus savaime pasiektas?
Problemų arba vadinkime jas „bendrojo DI stabdžiais“ yra ne viena. Šiuolaikinės DI sistemos nesugeba perkelti to, ką išmoko, iš vienos srities į kitą, taip pat joms sunkiai sekasi apibendrinti bei suprasti kontekstą. Iš bendravimo pusės, pavyzdžiui, kalbant apie pokalbio robotus, virtualius agentus, socialinius robotus, DI sistemos sunkiai bendrauja, jų kalba atrodo nenatūrali, iš karto galima suprasti, kad kalbame ne su žmogumi, o su – kompiuteriu.
Šie kliuviniai apskritai stabdo DI sistemomis paremtų technologijų įsisavinimą. Daugelyje sričių, kuriose DI galėtų jau dabar būti sistemingai pritaikytas ir palengvinti žmonių darbą, tai vis dar yra sunkiai įmanoma, pavyzdžiui, tai ypatingai yra pastebima sveikatos priežiūroje bei švietime. Šiose srityse yra nepaprastai svarbu ne tik suprasti natūralią kalbą, bet ir interpretuoti neverbalinius signalus: žmonių veido išraiškas, jų gestus, akių žvilgsnį. Nepaisant to, jog kompiuterio vaizdo atpažinimas labai patobulėjo pastaraisiais metais, tikslus greitai besikeičiančių neverbalinių signalų interpretavimas kompiuteriams yra didžiulis iššūkis. Kitose srityse, pavyzdžiui, autonominiuose automobiliuose – gebėjimas iš tiesų suprasti aplinką, kontekstą bei nuspėti žmonių elgesį pasitelkiant įvairius signalus taip pat yra kritinis.
„Bendrojo DI stabdžiai“ nėra problema, kurią pajėgūs išspręsti vien tik kompiuterių mokslo tyrėjai, programuotojai ir... neuromokslininkai. Tai yra, į bendrojo DI kūrimą bandant pažiūrėti iš keleto sričių perspektyvos, reikia, kad tų sričių būtų kuo įvairesnių. Tikėtina, kad apjungiant idėjas iš skirtingų sričių, bendrojo DI progresas bus spartesnis negu žiūrint vien tik per siaurą prizmę – vien tik kompiuterių mokslo ar neuromokslo perspektyvos. Smegenys yra puikus įkvėpimo šaltinis, kuriant tiek bendrąjį DI, tiek ir siauras užduotis atlikti pajėgias sistemas (pvz. neuroniniai tinklai). Kita vertus, protingo elgesio pavyzdžių apstu aplinkoje, pradedant gyvūnais ir augalais ir baigiant bakterijomis, o pastarieji – nei augalai, nei bakterijos smegenų neturi. Tai reiškia, kad didelė dalis to kaip suvokiamas intelektas, net nebūtinai reprezentuoja šioje planetoje egzistuojantį protingą elgesį.
Siekiant apjungti įvairių sričių žinias ir padėti šalinti „bendrojo DI stabdžius“ dvi lietuvės, Julija Vaitonytė ir Judita Rudokaitė, dirbančios Tilburgo universitete, esančiame Nyderlanduose, neseniai įkūrė „AI Forward Forum“. Ši iniciatyva kviečia skirtingus žmones, nuo kompiuterių mokslininkų ir programuotojų iki biologų, sociologų, antropologų, meno atstovų... burtis į bendruomenę, diskutuoti ir kartu kurti. „AI Forward Forum“ prasidėjo nuo kartą į mėnesį vykstančių renginių, kuriuose pranešimais dalijasi įvairių sričių tyrėjai, ekspertai ir meno atstovai iš skirtingų šalių.
Ateityje planuojamos ir kitos kryptys (pvz. meno projektai), kurios pirmiausia padėtų geriau suprasti pačią problemos esmę – tai, kad bendrojo DI progresas nėra garantuota ateitis ir kad reikia mūsų kiekvieno įžvalgų ir žinių, kurios paskatintų idėjas, galinčias duoti proveržį, šios technologijos kūrime. Tikėtina, kad technologiškai jau turime daugelį įrankių, kurie padėtų sukurti bendrąjį DI (dar galingesni kompiuteriai nėra būtinybė), tačiau kaip veiksmingai panaudoti šiuos įrankius ir kas sudaro intelektą yra daug sudėtingesni klausimai.
