– Papasakokite apie kompaniją, kurioje dirbate.
– „Neurotechnology“ darbuojasi apie 60 žmonių, daugiausia – programuotojų ir mokslininkų, kuriančių biometrines sistemas, veido, akies rainelės, pirštų antspaudų, balso atpažinimo algoritmus ir kitus produktus. Pavyzdžiui, mobilusis manipuliatorius seka žmogaus akies judesius ir pagal tai valdo pelės žymeklį. Žmogui nereikia pačiam judinti pelės – užtenka žiūrėti į kažkurią vietą monitoriuje, o algoritmas su tam tikra paklaida gali nustatyti, kur žiūrima.
– Ką pats dabar kuriate?
– Su trimis kolegomis kuriame mobilųjį manipuliatorių – tai toks robotikos paketas, susidedantis iš fizinio roboto ir programinės algoritminės dalies. Robotas yra su vikšrais ir gali važinėti, turi ranką, su kuria gali kažką pagriebti, turi kameras, su kuriomis gali matyti, ir kompiuterį, kuris apdoroja kamerų duomenis ir duoda komandas į vikšrus, ranką. Programinė algoritminė dalis – pati sudėtingiausia. Joje yra mobiliojo manipuliatoriaus algoritmai, pvz., objektų atpažinimo, žemėlapių sudarymo, mobilaus manipuliavimo algoritmai, su kuriais robotas gali surasti objektą aplinkoje, nuvažiuoti prie jo, pagriebti ir pristatyti.
– O apmokyti jį atlikti daugiau veiksmų galima?
– Kažkiek galima, bet apmokymu paremta sistema – mūsų vizija, mes prie to dirbame. Čia dar ateities klausimas.
– Kam gali būti taikomi biometriniai algoritmai?
– Visur, kur reikia atpažinti žmogų. Pavyzdžiui, kriminalistikoje reikia atpažinti žmogų iš pirštų antspaudų. Arba ateinu į darbą, uždedu pirštą ant skenerio, išeinu – vėl uždedu pirštą ant skenerio. Tokia sistema mūsų įmonėje naudojama ir, mano nuomone, ji labai patogi. Iš veido taip pat gali prireikti žmogų atpažinti daugybėje projektų ir produktų.
– Kaip sukuriamas algoritmas?
– Jie remiasi vadinamaisiais giliaisiais neuroniniais tinklais, kurie imituoja žmogaus regos sistemą. Žmogus gana lengvai sprendžia atpažinimo uždavinius, o kompiuteriui atpažinimo uždavinius spręsti sekasi kur kas sunkiau, nes jis moka atlikti daug skaičiavimų vienu metu, bet nemoka taip paprastai iš visumos atsirinkti esminių detalių. Šie algoritmai tai ir padaro: mes apmokome algoritmą spręsti konkretų uždavinį, paskui jis, gavęs duomenį (pavyzdžiui, nuotrauką, pirštų antspaudą ar akies rainelės vaizdą), atsirenka esminius požymius, pagal kuriuos gali atpažinti, kam tas duomuo priklauso.
– Kuo algoritmai skiriasi nuo dirbtinio intelekto?
– Dirbtinis intelektas, mano nuomone, labai bendras dalykas, o žmogaus smegenys yra universalios, jos gali spręsti ir atpažinimo, ir planavimo, ir daugybę kitų uždavinių. Biometrija – tiesiog žmogaus atpažinimas pagal tam tikrus požymius.
– Ar galime sakyti, kad jūs dirbate su dirbtiniu intelektu? Tą robotą galėtume vadinti dirbtinio intelekto pradmenimis?
Tai – šventasis gralis. Kas tokį dalyką padarys, turės viską.
– Jis turi dirbtinio intelekto elementų, nes realiame pasaulyje sugeba priimti sprendimus ir pats pasiekti žmogaus nurodytus tikslus. Bet iki universalaus dirbtinio intelekto jam toli.
– Ką reiškia universalus dirbtinis intelektas?
– Tai sistema, kuri gali pati save tobulinti, perprogramuoti ir taip tobulėti, gauti bet kokių uždavinių sprendimus. Tai – šventasis gralis. Kas tokį dalyką padarys, turės viską.
– Ką reiškia „turės viską“?
– Sistema, kuri galės mokytis iš savo klaidų, galės atlikti visokiausių algoritmų funkcijas: ir atpažinti veidus, pirštų antspaudus, ir net atlikti įvairius darbus. Viską, ką žmogus gali padaryti, galės ir tokia sistema. Dirbtinis intelektas ir natūralus intelektas susilies. Žmogus savo galimybes išplės dirbtiniu intelektu.
– Garsieji mokslininkai nerimauja, kad mes sukursime tokį dirbtinį intelektą, kuris pranoks mus ir gali būti mums pavojingas. Kaip jūs į tai žiūrite?
– Artimiausiu laiku pavojų neįžvelgčiau, bet kada nors visko gali atsitikti, pavyzdžiui, kai atsiras tokios sistemos, kurios skaičiuos milijardus kartų greičiau už žmogų ir sugebės pačios tobulėti. Kita vertus, ir netolimoje ateityje, jei žmogus elgsis pakankamai kvailai, sakykim, integruos į karinius robotus objektų atpažinimo sistemas ir leis joms pačioms priimti sprendimus, kada šauti, kada ne, atsitiks visokių tragedijų. Juk kiekvienas algoritmas turi savo paklaidą – nėra algoritmo, kuris dirba 100 proc.
– Manote, kad karinėje pramonėje dar nėra tokių sukurta?
Netolimoje ateityje, jei žmogus elgsis pakankamai kvailai, sakykim, integruos į karinius robotus objektų atpažinimo sistemas ir leis joms pačioms priimti sprendimus, kada šauti, kada ne, atsitiks visokių tragedijų.
– Kažkiek naudojama, bet kad pats robotas priimtų tokį sprendimą, manau, dar nėra.
– Ar gali žmogus sukurti kažką daugiau už save?
– Be abejo. Toks ir yra jo tikslas.
– Kodėl žmogus to siekia? Ar robotas galės suprasti dviprasmybes, metaforas? Ar turės humoro jausmą?
– Ir dabar galima apmokyti anekdotų – generatorius generuos tikrai kokybiškus anekdotus. Šį dešimtmetį dirbtinio intelekto technologijos išmoko išspręsti daug visokių įdomių uždavinių. Pavyzdžiui, gali generuoti Bacho stiliaus muziką – tokios kokybės, kad ekspertui bus sunku pasakyti, ar čia kompozitorius kūrė, ar kompiuteris sugeneravo tą garsų seką.
– Bet jis gali pakartoti, ar gali sukurti naują?
– Gali improvizuoti 24 valandas per parą. Kitas uždavinys – galima Vincento van Gogho paveikslų stilių „užmesti“ ant bet kokio paveikslo. Tiesiog pagal daug paveikslų galima surinkti stiliaus požymius, kuriais vėliau galima paveikti bet kokį piešinį.
– Kam tada bus reikalingas žmogus?
– Kad tobulėtų. Žmogaus funkcija – tobulėti arba išnykti. Ir žmogus, ir technologijos ateityje susilies. Jau ir dabar susilieja.
– Kaip susilies?
– Pavyzdžiui, žmogus dabar susilieja su medicinos technologijomis ir gyvena daug ilgiau nei anksčiau. Ateityje dar labiau susilies, galbūt ne tik su medicinos, bet ir kitokiomis, pavyzdžiui, kibernetikos technologijomis, ir bus daug stipresnis, sveikesnis, galės ilgiau gyventi. Aš kažkokio pavojaus neįžvelgčiau. Mano nuomone, tai gerai.
– Ar nebaisu mašina, protingesnė už žmogų, bet neturinti jausmų?
– Ji jausmų neturi, bet vieni jos veiksmai turės geras pasekmes, kiti – blogas. Jausmų gal ir nereikia.
– Tarkim, jos užduotis bus padaryti žmogų laimingą. Dirbtinis intelektas gali suprasti taip, kad reikia duoti narkotikų. Kaip padaryti, kad ji teisingai atsirinktų?
– Tarkim, sistema stebi žmones, kurie gyvenimo gale nusprendė, kad gyveno laimingai. Tada visi jie aprašo savo laimės receptą. Tokių aprašymų surenkama daugybė – milijonas pakankamas skaičius, kad sistema atsektų laimės priežastį.
– Manote, kad bus galima įdiegti ir moralės suvokimą, ir humorą? Ar įmanoma sukurti tokį robotą, su kuriuo galėtume komunikuoti beveik taip, kaip su žmogumi?
Mašina jausmų neturi, bet vieni jos veiksmai turės geras pasekmes, kiti – blogas. Jausmų gal ir nereikia.
– Be abejo, įmanoma. Žmogus juk irgi iš esmės yra kompiuteris, robotas – biorobotas, kurį varo sudėtingų cheminių reakcijų seka. Jei tai atkartosime kompiuteryje, turėsime tokią pačią sistemą.
– Viename užsienio portale rašoma: „Masačusetso technologijos instituto mokslininkai sukūrė kompiuterinę programą, kuri vos per porą valandų iššifravo mirusią semitų kalbų grupei priklausančią ugaritų kalbą.“ Įmanoma ar čia pasaka?
– Tokių straipsnių labai daug, o realiai... Ką reiškia iššifravo? Kalba nėra šifruotė. Nebent galima nustatyti, koks simbolis ką reiškia, priklausomai nuo statistinių dažnių ir t. t.
– „The Quardian“: „Didžiosios Britanijos policija pradėjo naudoti kompiuterinę programą, leidžiančią prognozuoti būsimą nusikaltimo vietą ir laiką.“
– Pagal kažkokius požymius, remiantis statistiniais duomenimis (kur įvyko nusikaltimai, kokios sąlygos juos lėmė), su Bajeso formule prognozuoti tokią tikimybę galima. Tokios sistemos jau seniai taikomos ir gaminamos.
– Kokį lygį dabar yra pasiekę mokslininkai, kuriantys dirbtinį intelektą?
– Kai kuriose srityse, pavyzdžiui, tokiose kaip žaidimai šachmatais arba go, kuris dar sudėtingesnis už šachmatus, nes kiekvienas ėjimas turi daugiau variantų, yra sukurtos dirbtinio intelekto sistemos, kurios labai sėkmingai duoda į kaulus pasaulio čempionams. Bet tokių sričių yra nedaug. Darbų, kur kompiuteris dar nepajėgus susilyginti su žmogumi, yra kur kas daugiau.
– Ką dabar dirbtinis intelektas sprendžia?
– Galima apmokyti sistemas, kurios vienos kalbos tekstą į kitą kalbą išvers sklandžiai – ne pažodžiui, bet sklandžiai. Kokio lygio dirbtinis intelektas? Ankstesnėje epochoje dominavo vadinamosios inžinerinės dirbtinio intelekto sistemos, skirtos konkretiems uždaviniams spręsti. O šiuo metu yra pereinamasis laikotarpis, kai architektūriškai gana panašios sistemos apmokomos naudoti skirtingus duomenis. Žiūrint į tokių metodų perspektyvą, ilgainiui šios sistemos taps vis universalesnės, adaptyvesnės, mokės pasinaudoti vienų uždavinių sprendimais kitiems uždaviniams spręsti, kol galiausiai konverguos į monolitinę struktūrą, kurią bus galima apmokyti ne tik spręsti uždavinius, bet ir modeliuoti įvairius procesus, taigi bus galima atlikti visokius darbus.
