Kaj leži na koncu umetne inteligence?

Objavljeno: 5.12.2019 05:00 | Teme: umetna inteligenca, Facebook

Umetno inteligenco uporabljamo vsak dan na vsakem koraku, le zavedamo se tega ne. Priporočeni videoposnetki na YouTubu, prikazane objave na Facebooku ali pametni asistenti – vsi uporabljajo umetno inteligenco. Ob hitrem razvoju se zdi, da je prihodnost vsaj parabolična, če ne eksponentna. Kaj pa če se to ne bo zgodilo?

Na Wired so objavili zanimiv intervju, v katerem Jerome Pesenti, ki v Facebooku vodi oddelek za umetno inteligenco, pojasnjuje, s kakšnimi izzivi se soočajo. Pesenti, ki je v preteklosti delal tudi v IBM-u na projektu Watson, dobro ve, o čem govori.

Facebook se na primer sooča z velikim problemom neprimernih vsebin, ki segajo od lažnih novic, zavajanja do odkritega sovražnega govora in celo nezakonitih vsebin. Vsega tega ljudje ne morejo praktično odstraniti, zato je nujno delovanje pametnih algoritmov, ki so del umetne inteligence. Pri tem pa Pesenti pojasnjuje, kaj je sploh cilj razvoja umetne inteligence. V Facebooku želijo ustvariti inteligenco, ki bo tako dobra kot človek.

Toda kaj to sploh pomeni? Nekateri raziskovalci in podjetja želijo ustvari splošno umetno inteligenco (AGI, artificial general intelligence), ki ne bi bila specializirana za posamezna opravila, temveč prilagodljiva. A Pesenti ob tem svari, da sploh ne vemo, kaj bi to pomenilo. Tudi ljudje nismo strokovnjaki za vse, le priučimo še lahko marsičesa – ne pa vsega. Hkrati zagovorniki (in tudi nasprotniki) AGI pogosto trdijo, da je od tod le še korak do singularnosti. AGI naj bi bila sposobna izboljševati sama sebe. To ni nujno res, saj smo ljudje po neki definiciji AGI, pa se še vedno ne moremo v nedogled izboljševati. Naša pamet je omejena. Bo tako tudi pri AGI?

Globoko ali strojno učenje predstavlja pomemben del umetne inteligence, a tudi tu je izzivov še precej. Pesenti pravi, da je povsem možno, da bomo zadeli ob zid, ko bo nadaljnje izboljševanje nemogoče zaradi fizikalnih omejitev. V inženirstvu temu pravimo problem skaliranja (scaling problem) in je  znan problem, ko se sistemi v večjem merilu obnašajo fundamentalno drugače kakor v pomanjšanih verzijah.

Umetna inteligenca je še vedno visoko na radarju tehnoloških podjetij, ki povečujejo vlaganja vanjo. Pričakovanja so velika, gotovosti ni. So si pa vsi strokovnjaki edini v enem – razvoja ne bo možno ustaviti ali usmerjati s predpisi in prepovedmi. Omejitve bo postavila tehnologija.

Wired

Naroči se na redna tedenska ali mesečna obvestila o novih prispevkih na naši spletni strani!
Prijava

Komentirajo lahko le prijavljeni uporabniki