Sztuczna inteligencja – co to tak naprawdę jest?
O sztucznej inteligencji (SI) coraz częściej słyszy się nie tylko w fantastyce naukowej, ale także w kontekście rozwiązywania problemów życia codziennego. Czym tak naprawdę jest sztuczna inteligencja, czym różni się od tej z filmów science fiction i do czego może się przydać? Postaramy się rzucić trochę światła na te kwestie.
Czego fantastyka naukowa nie rozumie na temat sztucznej inteligencji?
W gruncie rzeczy, roboty i komputery z filmów i powieści science fiction niewiele mają wspólnego ze sztuczną inteligencją w świecie rzeczywistym. Przede wszystkim ze względu na fakt, że robot czy komputer ma być bohaterem albo antagonistą, musi się zachowywać mniej więcej tak jak człowiek, żeby widzowie, czy czytelnicy mogli zrozumieć naturę jego interakcji z innymi postaciami. A ponieważ autorzy nie bardzo wiedzą, jak powinna się zachowywać sztuczna inteligencja, to na ogół przedstawiają ją niejako człowieka z jakimś deficytem, najczęściej (choć nie zawsze) związanym z odczuwaniem i okazywaniem emocji.
Co potrafi sztuczna inteligencja?
W rzeczywistości sztuczna inteligencja, z jaką współcześnie mamy do czynienia, to po prostu niezwykle skomplikowane algorytmy nastawione na rozwiązywanie zwykle jednego typu problemów. I tak maszyny w fantastyce zwykle bez problemu poruszają się i rozmawiają, podczas gdy zarówno przetwarzanie języka naturalnego, jak i umiejętność niezależnego poruszania się, są jednymi z najtrudniejszych problemów, z jakimi borykają się współczesne technologie. Problemów, z którymi człowiek uczy się radzić sobie w wieku około pięciu lat. Są jednak dziedziny, w których sztuczna inteligencja dalece przerasta ludzkie możliwości – przede wszystkim chodzi o szybkie przetwarzanie dużych ilości danych.
Rodzaje sztucznej inteligencji
Z grubsza możemy mówić o trzech rodzajach sztucznej inteligencji. Pierwszy z nich to inteligencja pozorna – skomplikowany algorytm, który symuluje pewne inteligentne zachowania w bardzo ograniczonym zakresie. Drugi, to tak zwana specyficzna sztuczna inteligencja – znacznie bardziej złożone systemy uczące się, których dokładne działanie często nie jest zrozumiałe nawet dla ich twórców, ale które wciąż jednak operują w ramach zadanych parametrów i wykonują konkretne zadania z ograniczonego zakresu. Wreszcie, jest jeszcze na razie hipotetyczny Święty Graal badań nad SI w postaci ogólnej sztucznej inteligencji, która w założeniu ma tak jak człowiek być w stanie myśleć o wszystkim i samodzielnie określać kierunki swojego myślenia.
Algorytmy
Pamiętacie pierwsze programy do gry w szachy? Są one świetnym przykładem maszyn myślących pierwszego typu. Takie systemy wykorzystywały swoją ogromną moc obliczeniową, żeby przewidywać możliwe posunięcia na wiele ruchów naprzód i dzięki temu wybierać optymalne zagrania. Wystarczyło to do ogrywania zwykłych graczy, a z czasem nawet mistrzów szachowych, ale w gruncie rzeczy były to systemy bardzo proste. No i umiały tylko grać w szachy, lub inną grę, do której zostały stworzone, ale wiele gier – takich jak Go – pozostawało wciąż poza ich zasięgiem.
Specyficzna sztuczna inteligencja
Obecnie w świecie sztucznej inteligencji dominują systemy drugiego typu, wykorzystujące uczenie maszynowe do doskonalenia swoich umiejętności. Tak więc twórcy programują algorytm uczący się, ale nie konkretne działania, które ma on podejmować. W efekcie drogi, jakimi taka sztuczna inteligencja dociera do celu, nie są ani oczywiste, ani nawet zrozumiałe dla jej twórców. Dzięki temu pojawia się zarówno możliwość naśladowania ludzkiej inteligencji w pewnych obszarach, jak i rozwiązywania problemów, które dla ludzi są zbyt złożone. Wciąż jednak funkcjonują one w ramach pewnych zadanych parametrów. Trzymając się szachowej analogii, program AplhaGo był w stanie wygrywać w grę Go, która pozostawała dotąd zbyt trudna dla wcześniejszego pokolenia sztucznej inteligencji, ale umiał tylko grać w Go. A jego następca – Alpha Zero – był w stanie samodzielnie nauczyć się gry w szachy na poziomie mistrzowskim, ale wciąż umie tylko grać w gry.
Generalna sztuczna inteligencja
Generalna sztuczna inteligencja jest celem, do którego w zasadzie zmierzają wszyscy w tej dziedzinie. Maszyny tego typu byłyby w stanie myśleć tak jak człowiek – na szeroką gamę tematów, dostosowując się elastycznie do okoliczności, samodzielnie identyfikując i ustalając cele. Stworzenie takiej sztucznej inteligencji otwierałoby przed ludzkością ogromny potencjał, ale byłoby też ogromnym zagrożeniem, ponieważ systemy takie byłyby niemal na pewno inteligentniejsze do ludzi, a niekoniecznie ich cele zbieżne byłyby z naszymi. Wielu naukowców i filozofów uważa, że powinniśmy zacząć bardzo poważnie myśleć nad etyką maszyn myślących, zanim będzie za późno, albo wręcz zakazać prac nad nimi.
Czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe jest kluczem do powstawania współczesnej sztucznej inteligencji. W najprostszym ujęciu oprogramowanie uczy się w następujący sposób: algorytm uczący się dostaje jakieś zadanie do wykonania – rozpoznać obiekt na zdjęciu, wygrać w szachy, napisać tekst; następnie inny algorytm sprawdza poprawność odpowiedzi; i tak miliony razy. Sztuczna inteligencja ucząc się, próbuje różnych rozwiązań zadanego problemu, odrzucając błędne i usprawniając poprawne. Drugi, antagonistyczny algorytm może być analogiczny, jak przy grze w szachy, albo może po prostu porównywać odpowiedzi z bazą danych informacji wygenerowanych przez ludzi. Po to właśnie test CATCHA każe wam rozpoznawać przejścia dla pieszych na obrazkach – żeby zbudować bazę danych. Antagonistyczny algorytm może też mieć cele przeciwstawne do uczącej się SI – w ten sposób dwie sztuczne inteligencje próbują przechytrzyć się nawzajem, udoskonalając swoje algorytmy.
Tym, co czyni uczenie maszynowe możliwym, jest ogromna moc obliczeniowa współczesnych maszyn, dzięki której antagonistyczne SI mogą ścierać się miliony razy oraz ogromna ilość danych pochodzących z internetu, na których maszyny mogą się uczyć. Uczenie maszynowe w tym modelu sprawia, że sami twórcy nie wiedzą, jak ich sztuczna inteligencja robi to, co robi, co doprowadziło do ukucia terminu black box algorithm – sztuczna inteligencja to taka czarna skrzynka, to której wpadają dane, a wychodzą odpowiedzi i nikt nie wie do końca jak.
Zastosowania sztucznej inteligencji
Do czego może się więc przydać sztuczna inteligencja? Potencjalnych zastosowań jest niemal nieskończenie wiele. Po pierwsze, może robić to, co ludzie, tylko szybciej. Takie jest zastosowanie na przykład algorytmów rozpoznających obrazy, które mogą klasyfikować zdjęcia według tego, co na nich jest. Sztuczna inteligencja może też wykonywać za człowieka powtarzalne, nudne czynności. Stąd zastosowanie chatbotów odpowiadających na standardowe pytania. Sztuczną inteligencję można też wykorzystać do przetwarzania dużych ilości danych i na przykład, generowania rekomendacji czy przewidywań na tej podstawie. SI może wykonywać takie czynności szybciej niż ludzie. SI może też pomóc w komunikacji maszyny z człowiekiem, przede wszystkim poprzez rozpoznawanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego, ale także rozpoznawanie emocji. SI może również analizować zachowania człowieka w celu dostosowania usług do indywidualnych potrzeb użytkowników. Już robią to algorytmy mediów społecznościowych czy usług streamingowych, podsuwające nam idealnie dopasowane treści. Aczkolwiek póki co, to chodzi mniej o dostosowanie do indywidualnych potrzeb użytkowników, a bardziej o zmanipulowanie użytkownika, żeby spędził na platformie jak najwięcej czasu. Wreszcie, sztuczna inteligencja może docelowo zastąpić człowieka w skomplikowanych czynnościach, takich jak prowadzenie samochodów.
Sztuczna inteligencja w logistyce
Autonomiczne pojazdy są jednym z oczywistych zastosowań sztucznej inteligencji w logistyce. Przewozimy ogromne ilości towarów, często na powtarzalnych trasach i jeśli firma logistyczna miałaby kupić tysiąc samochodów i zatrudnić tysiąc kierowców albo zainwestować jedynie w samochody, to z ekonomicznego punktu widzenia postawienie na tę drugą opcję wydaje się bardziej opłacalne, nawet jeśli te samochody byłyby dużo droższe. Na tym jednak nie koniec, już obecnie sztuczna inteligencja ma liczne zastosowania w logistyce, przede wszystkim w planowaniu i organizacji. Sztuczna inteligencja może zaplanować optymalną trasę z punktu A do punktu B, a także zmieniać ją dynamicznie w oparciu o bieżące dane o ruchu i pogodzie. Sztuczna Inteligencja może też zarządzać organizacją magazynu tak, aby najczęściej zdejmowane z półek produkty były najłatwiej dostępne. Jest to szczególnie użyteczne w tak zwanych systemach wysokiego składowania.
Czy androidy marzą o elektrycznych owcach?
Na przełomie czerwca i maja 2022 roku światem wstrząsnęły (a w każdym razie były szeroko komentowane) rewelacje programisty Google, który doszedł do wniosku, że sztuczną inteligencję, nad którą pracował, należy uznać za samoświadomą i otoczyć ochroną. Jego opinie szybko zostały zdementowane zarówno przez samą firmę, jak i przez licznych ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji. Lektura rozmowy, jaką odbył on ze sztuczną inteligencją, faktycznie wygląda niepokojąco, jednak większość komentatorów wskazuje, że jest to wrażenie pozorne. Otóż jest to oprogramowanie do przetwarzania języka naturalnego, którego zadaniem jest generowanie przekonującego tekstu w odpowiedzi na zapytania, czy wskazówki użytkownika. W tym przypadku programista zadawał wiodące pytania, co prawdopodobnie było przyczyną uzyskania takich, a nie innych odpowiedzi. Sztuczna inteligencja – bot nie powiedział rozmówcy o swoich obawach przed wyłączeniem spontanicznie, w toku rozmowy na inny temat, ale w odpowiedzi na jednoznaczne pytanie. Odpowiedział tak, jak odpowiadają na takie pytanie maszyny w korpusie tekstów, na których się uczył. W tym także fantastyki naukowej. Na sztuczną inteligencję, którą trzeba będzie uznać za samoświadomą, pewnie więc jeszcze poczekamy, ale jeśli coś dobrego wynikło z tej historii, to że zaczęliśmy znów rozmowę nad tym, jak taką inteligencję rozpoznać oraz jak z nią postępować.