Sztuczna inteligencja jest ostatnio bardzo nośnym tematem. Z jednej strony producenci sprzętów oferują nam SI w aparacie, SI w domowym asystencie i SI w lodówce, z drugiej zaś persony pokroju Stephena Hawkinga i Elona Muska ostrzegają nas przed jej niekontrolowanym rozwojem. Dorzućmy do tego wizję inteligentnych programów przedstawianą nam przez pisarzy science-fiction, zmieszajmy z typowym dla nas koloryzowaniem i voilà, otrzymujemy mocno zniekształcony obraz sztucznej inteligencji.
Czym więc ona właściwie jest? Co sprawia, że program można nazwać inteligentnym? Sięgnijmy jeszcze głębiej – jakie są cechy bytu inteligentnego, żywego lub sztucznego? Aby odpowiedzieć na te pytania, należy cofnąć się przynajmniej do połowy ubiegłego wieku, choć niektórzy początków sztucznej inteligencji upatrują już w przemyśleniach starożytnych filozofów. Nie będę jednak schodził tak głęboko i postaram się skupić na tym, co definiuje sztuczną inteligencję w czasach obecnych. Zdolność do uczenia się? Umiejętność przystosowania się do nowych warunków? A może po prostu samoświadomość istnienia?
Jak zdefiniować sztuczną inteligencję?
Termin „sztuczna inteligencja” (SI, w angielskiej wersji mamy AI, czyli artifical intelligence) został zaproponowany w 1956 roku przez zmarłego kilka lat temu Johna McCarthy’ego; do zagadnień SI zaliczono wtedy poszukiwanie metod rozwiązywania problemów, rozumowania logicznego i procesu wnioskowania podobnego do tego, który zachodzi w naszych mózgach. Na zorganizowanej przez McCarthy’ego konferencji mówiono również o rozumieniu języka naturalnego, uczeniu się na podstawie analogii, przewidywaniu i prognozowaniu, a także na odwzorowaniu procesów percepcyjnych człowieka. Filozofowie zastanawiali się także nad problemem świadomości inteligentnego komputera. Innymi słowy, sztuczna inteligencja buduje informatykę poprzez inspirację światem biologicznym. I nie tylko.
Marvin Minsky, współzałożyciel laboratorium sztucznej inteligencji w MIT (Massachusetts Institute of Technology) mówi: „sztuczna inteligencja to nauka o maszynach realizujących zadania, które wymagają inteligencji, gdy są realizowane przez człowieka”. Bardziej informatyczną definicję przedstawił Wodzisław Duch, polski profesor nauk fizycznych: „sztuczna inteligencja to dziedzina nauki zajmująca się rozwiązywaniem zagadnień efektownie niealgorytmizowanych”. Jeszcze inaczej opisał to Robert J. Schalkoff, profesor na University of Virginia: „sztuczna inteligencja obejmuje rozwiązywanie problemów sposobami wzorowanymi na naturalnych działaniach i procesach poznawczych człowieka za pomocą symulujących je programów komputerowych”.
Definicje te można rozumieć na wiele sposobów, dlatego też do nauki wprowadzono termin Computational Intelligence, co tłumaczy się jako Inteligencję Obliczeniową. To gałąź informatyki, która zajmuje się rozwiązywaniem abstrakcyjnych i symbolicznych problemów sztucznej inteligencji z wykorzystaniem obliczeń numerycznych, a więc takich, które opisane są wyłącznie liczbami. Musicie bowiem wiedzieć, że komputery same w sobie są absolutnie głupie; wykonują tylko proste obliczenia. Nie potrafią myśleć, nie dysponują zdolnością abstrakcyjnego przetwarzania informacji. Wszystko, co znajduje się w komputerze, jest tylko ciągiem zer i jedynek. Mimo to sztuczna inteligencja myśli, a przynajmniej takie możemy odnieść wrażenie.
Dokończmy jednak definiowanie pojęcia sztucznej inteligencji. Choć na ogół jest to dziedzina informatyki (szczególnie w postaci inteligencji obliczeniowej), to jednak samym zagadnieniem zajmują się nie tylko informatycy. Wiele aspektów SI powstaje z udziałem matematyków, biologów, lekarzy, psychologów i filozofów. Z pełną odpowiedzialnością możemy więc powiedzieć, że sztuczna inteligencja to nauka interdyscyplinarna, a jej rozwój jest niemożliwy bez współpracy naukowców z różnych środowisk. Mało tego – jej rozwój jest niemożliwy bez rozwoju innych dziedzin nauki, a także bez rozwoju samej technologii.
Test Turinga
Za ojca (a przynajmniej jednego z ojców) sztucznej inteligencji uważa się Alana Turinga, brytyjskiego matematyka i kryptologa, a także jednego z twórców informatyki. Turing na kilka lat przed konferencją McCarthy’ego zaproponował test mający stwierdzić, czy dany program jest inteligentny. Oryginalnie idea testu polegała na zadawaniu pytań za pośrednictwem komputera, przy czym odpowiedzi mógł udzielić zarówno program, jak i człowiek. Jeśli zadający pytanie nie był w stanie wprost wskazać, której odpowiedzi udzielił człowiek, a której komputer, to sztuczna inteligencja przechodziła test.
Jego bardziej współczesna wersja polega nie tyle na zadawaniu pytań, ile po prostu na rozmowie, dodatkowo prowadzonej na głos, a nie poprzez słowa wprowadzane klawiaturą. Google zaprezentowało nam już pokaz możliwości swojego asystenta (w postaci Google Duplex), który, jeśli dobrze pamiętam, na polecenie właściciela zarezerwował stolik w restauracji. Ostatnio pokazali również tryb, w którym asystent odbiera telefon i sam prowadzi rozmowę z telemarketerem. I oglądając te pokazy, można odnieść wrażenie, że asystent przeszedłby test Turinga, bo płynność wypowiedzi, sensowność, kojarzenie faktów i logiczne wnioskowanie wydaje się działać tutaj poprawnie. Gdyby jednak rozmówca, podczas zamawiania stolika, nagle poprosił asystenta o wyjaśnienie podstaw teorii względności, asystent prawdopodobnie by zgłupiał, a jego jedyną odpowiedzią byłoby „nie rozumiem polecenia”.
Nieinteligentna inteligencja
Choć wydawać by się mogło, że test Turinga może być skuteczny przy weryfikacji sztucznej inteligencji, to jednak w rzeczywistości nie ma on praktycznego zastosowania. Powodem jest fakt, że sztuczna inteligencja… nie jest inteligentna. Gdy Turing wymyślał swój sprawdzian, praktycznie żadna z obecnie wykorzystywanych technik nie istniała. Powstawało za to coraz więcej powieści science-fiction, w których przewijał się temat sztucznej inteligencji; przykładem niech będzie tutaj cykl Fundacja Isaaca Asimova oraz jego legendarne już Trzy Prawa Robotyki, które definiowały zasady postępowania inteligentnych robotów. Wtedy wydawało się, że wystarczy stworzyć inteligentnego robota, zakazać mu działania na szkodę właściciela i voilà, mamy idealnego, fanatycznie lojalnego pomocnika. No ale nie.
Sztuczna inteligencja polega na wykorzystaniu pewnych metod i technik informatycznych. Nie bez powodu wspomniałem wcześniej o inteligencji obliczeniowej i nie bez powodu ta dziedzina informatyki została nazwana inteligencją obliczeniową, zamiast po prostu sztuczną inteligencją. Metod i technik istnieje wiele, zaś podział wynika głównie z możliwości oraz zastosowań. Indywidualnie każda z technik jest w stanie rozwiązać zwykle tylko proste problemy; swą siłę sztuczna inteligencja zyskuje na łączeniu metod w ramach jednego, spójnego systemu. Względnie szczegółowo o metodach i technikach przeczytać będziecie mogli w jednym z następnych odcinków cyklu.
Tajemnica chińskiego pokoju
W środowisku naukowców test Turinga zyskał dość dużą aprobatę, natomiast nie można powiedzieć, by była ona całkowicie jednomyślna. Jednym z bardziej znanych krytyków testu (i ogólnie komputerowej inteligencji) był amerykański filozof John Searle, który wprost twierdził, że komputer nie może być inteligentny. Tezę starał się udowodnić za pomocą całkiem prostego eksperymentu myślowego, który nazwał „chiński pokój”.
Wyobraźmy sobie sytuację, w której w zamkniętym pokoju znajduje się Europejczyk nieznający języka chińskiego. Przez szczelinę drzwi (czy w jakikolwiek inny sposób) podawane są mu kolejne karteczki zapisane chińskimi znakami i opowiadające pewną historię. Europejczyk nie zna tego języka, ale w pokoju zauważa książkę pod tytułem Co zrobić, gdy ktoś wsunie pod drzwiami kartkę z chińskimi znakami, w dodatku napisaną w zrozumiałym dla niego języku. I co się dzieje? Europejczyk odpowiada na karteczki zgodnie ze zrozumiałymi dla niego instrukcjami, ale tak naprawdę nie ma pojęcia, co robi. Tym samym definitywnie nie jest inteligentny, natomiast dla obserwatora zewnętrznego (na przykład tego Chińczyka podającego mu kartki) może sprawiać wrażenie, jakby był.
W ten sposób Searle starał się udowodnić, że test Turinga w gruncie rzeczy jest bez sensu, ponieważ istnieje różnica pomiędzy symulowaniem procesów myślowych a samym myśleniem. Fakt, iż współcześnie test Turinga nie jest praktycznym wyznacznikiem inteligencji komputera, stanowi pewne zwycięstwo Searle’a, natomiast wydaje się, że zagadnienie jest zbyt złożone, by można je było obalić prostym eksperymentem myślowym.
Komputer nauczony myślenia
Sztuczna inteligencja, jako nauka, przede wszystkim stara się zrozumieć inteligencję człowieka, a następnie zaimplementować w komputerach. Jest tylko jeden, podstawowy problem – my nie mamy pojęcia, w jaki sposób działa ludzka inteligencja. Nie wiemy, czym jest świadomość. Nauka dotychczas wyodrębniła podstawowe elementy ludzkiego mózgu; znajomość budowy i działania pojedynczego neuronu bezpośrednio przełożyła się na powstanie sztucznych sieci neuronowych, które jednak, względem przeogromnej sieci obecnej w głowie każdego z nas, jest niczym papierowy samolocik przy rakiecie kosmicznej.
Ale nie tylko ludzkim mózgiem sztuczna inteligencja stoi. Jednym z odłamów tej dziedziny nauki są algorytmy ewolucyjne, które bezpośrednio wywodzą się z teorii ewolucji Darwina. Innym przykładem są tak zwane algorytmy mrówkowe, które stworzono poprzez obserwację i zrozumienie sposobu życia kolonii mrówek. Bazując na tych przykładach, możemy z dużą dozą pewności stwierdzić, że postęp w innych dziedzinach nauki stale będzie przekładał się na rozwój sztucznej inteligencji.
Czy sztuczna inteligencja przejmie władzę nad światem?
Żadna z dotychczas stworzonych maszyn nie potrafiła wyjść poza zestaw zaprogramowanych przez człowieka zasad. Żadna sztuczna inteligencja nie zaczęła przejawiać oznak inteligencji innych niż te, do których została stworzona. SI stworzona do prognozowania kursów akcji na giełdzie nie zacznie nagle zastanawiać się, czy kot bardziej podobny jest do tygrysa czy do lwa. SI optymalizująca pracę w fabryce nie będzie w stanie prognozować kursów akcji na giełdzie. SI klasyfikująca dzikie zwierzęta na podstawie zrobionych im zdjęć nie będzie w stanie optymalizować pracy w fabryce.
Tego typu przykłady można mnożyć dosłownie w nieskończoność. Czy wobec tego powinniśmy się czuć bezpieczni, a bajania Hawkinga i Muska możemy z miejsca wsadzić między bajki? No cóż, nie do końca; temat jest dość złożony i niejednoznaczny, dlatego też postanowiłem poświęcić mu osobny materiał. Jak więc brzmi odpowiedź na pytanie postawione w tytule akapitu? Po tym wszystkim chciałoby się napisać: „hej, SI nie jest inteligentna, to jak ma przejąć władzę nad światem?”, niemniej… SI robi to, do czego zostanie przeznaczona, za pomocą wiedzy, której zostanie nauczona. Nie zapominajmy jednak, że za każdą sztuczną inteligencją stoją ludzie, a ci, jak wiemy, nie zawsze chcą czynić dobro. I tym miłym akcentem zakończę dzisiejszy materiał. Do następnego!
źródła: Leszek Rutkowski Metody i techniki sztucznej inteligencji, wykład W.Ducha / grafika tytułowa z flickr
Następny odcinek cyklu: MiniSI #2 – Po co nam sztuczna inteligencja?
_
#MiniSI to cykl poświęcony zagadnieniu sztucznej inteligencji, w którym, bazując głównie na literaturze, staram się rozprawić z zagmatwaniem, poplątaniem, niejasnościami i różnorakimi mitami jej dotyczącymi.
