10 правил предсказаний искусственного интеллекта

Опубликовано: 25/01/2021 Время на прочтение: 8 минут

Фото Джен Теодор на Unsplash

Пытаясь предсказать будущее искусственного интеллекта, необходимо соблюдать несколько правил, чтобы одно не могло считаться «пенистым вокруг рта», как меня однажды описал технически сложный руководитель в возрасте 60 лет (принимается комплимент). Ниже приведены несколько принципов, которые следует учитывать при попытке предсказать будущее ИИ любым способом, формой или формой.

1. Мы переоцениваем влияние искусственного интеллекта в краткосрочной перспективе.

Первая часть закона Амары (которую повторяет Билл Гейтс) является наиболее актуальной в эпоху цифровых технологий, поскольку мы не будем отказываться от ярких заголовков и кликбейтов, особенно когда речь идет об автоматизации, вызванной ИИ.

Действительно, было множество исследовательских проектов, в которых делалось множество прогнозов о потере рабочих мест из-за автоматизации, но эти прогнозы различаются на десятки миллионов рабочих мест, даже если сравнивать аналогичные временные рамки. Это безответственно, поскольку новое законодательство может использовать любое из этих прогнозов в качестве основы для новых законов и должно использовать точные расчеты. На самом деле, большинству рабочих пока не следует впадать в полную панику: автоматизация будет происходить в трех различных волнах, а мы только на первой. Анализ данных и теоретически простые цифровые задачи уже устаревают благодаря созданию «базовых» ИИ, обученных с помощью машинного обучения, но вряд ли в ближайшие пару лет это будет намного дальше.

Когда вы пишете об ИИ, не увлекайтесь преувеличениями, иначе вас сочтут еще одним фанатиком теми, кто знает лучше (и к чьему восхищению и уважению, очевидно, следует стремиться).

2. Мы недооцениваем влияние искусственного интеллекта в долгосрочной перспективе.

Это подводит нас к другой стороне медали. Энтузиасты научной фантастики регулярно не могут полностью принять неопределенность будущего в своих анализах следующих 30–50 лет. Этому есть три причины: слишком большая непредсказуемость, недостаток воображения и подход к предсказаниям après moi, le déluge.

В 1950-х годах люди думали, что все, что можно было изобрести, уже изобретено, и мы как-то продолжаем видеть это с помощью ИИ. Да, машинное обучение может зайти так далеко: на самом деле прорывов в области ИИ стало немного, и, похоже, они требуют все больших объемов капитала, данных и вычислительных мощностей. Последние достижения в области искусственного интеллекта связаны не столько с наукой, сколько с инженерией. Тем не менее, человечество вполне может дать толчок развитию ИИ, перестроив его модели за пределы «обратного распространения» и «глубокого обучения».

Технология всегда работала следующим образом: постепенно, затем внезапно (привет моему мальчику Хемингуэю). Никто не знает, что нас ждет в будущем, поэтому я говорю: «Иди домой». Это единственный способ сделать все правильно для технического предсказателя-любителя. В любом случае большинство диких прогнозов на 2060 год к 2040 году покажется странным и устаревшим.

3. Закон Мура не обязательно применим к ИИ.

Как бы нам ни нравились изложенные выше моменты, дорога к нему может быть ухабистой и никоим образом не предсказуемой.

Мы не можем полагаться на закон Мура, чтобы заглянуть внутрь хрустального шара. Как упоминалось выше, большая часть, если не все современное использование ИИ является продуктом машинного обучения, что далеко от ИИ, предусмотренного в большинстве популярных научно-фантастических фильмов. На самом деле машинное обучение — занятие довольно скучное. Технология существует с 1990-х годов, а академические предпосылки для нее — с 1970-х. Но что нового, так это прогресс и сочетание больших данных, мощности хранения и вычислительной мощности. Таким образом, любая идея взрывных и экспоненциальных технологических улучшений необоснованна.

Мы можем застрять на несколько лет, прежде чем появится какая-нибудь новая захватывающая технология. Таким образом, не кладите все свои прогнозные яйца в одну корзину ИИ.

4. При обсуждении ИИ важно использовать правильный словарный запас.

Часто кажется, что третий закон Кларка очень применим к тому, как мы обсуждаем ИИ: любой достаточно продвинутый ИИ неотличим от магии. Но это далеко не так. Этот недостаток языка, вероятно, станет проблемой в будущем.

Как упоминалось в прошлых статьях, словарь искусственного интеллекта всегда был фантасмагорическим переплетением мессианских снов и апокалиптических видений, перепрофилированных слов, таких как «трансцендентность», «миссия», «евангелисты» и «пророки». Сам Илон Маск в 2014 году заявил, что «с помощью искусственного интеллекта мы вызываем демона». Эти гиперболы могут быть не более чем мужчинами и женщинами, не знающими слов, ищущими убежища в знакомом метафизическом лексиконе, как когда-то сделали Эйнштейн и Хокинг.

Хотя пропагандистский проект, замаскированный под доктрину, все же может быть полезен, я боюсь, что мы можем получить неправильные представления об ИИ, потому что язык, который мы используем, устарел и не адаптирован к реальности. Как только в дело вступает магия, можно легко вывести любые последствия, которые вы хотите или опасаетесь. Другими словами, может быть, нам нужно немного меньше думать об «интеллектуальной» части ИИ и немного больше думать об «искусственной» части.

При прогнозировании ИИ используйте правильную лексику, чтобы сумасшедшие не венчали вас своим новым лидером культа .

5. ИИ далеко не так силен, как человеческий интеллект.

И не будет очень и очень долго.

Например, нигде не видно открытого разговора по широкому кругу тем. Google, якобы лидер на рынке возможностей ИИ (больше исследователей, больше данных и больше вычислительных мощностей), может создать ИИ, способный назначать встречи в ресторане или парикмахерской только по очень специфическому сценарию. Подобные выводы были недавно сделаны в отношении беспилотных автомобилей, которые слишком часто нуждаются в человеческом вмешательстве.

Человек может понять, что человек A верит в то, что человек B думает о человеке C. В масштабе обработки данных до этого могут быть десятилетия, если не больше. В человеческом масштабе это просто сплетни. Человечество лучше из-за своих недостатков, потому что делать выводы, лгать и скрывать свои истинные намерения — это то, чему нельзя научиться на основе данных.

Прогнозируя ИИ в краткосрочной и среднесрочной перспективе, не сравнивайте его с человеческим интеллектом. Это выглядит глупо.

6. ИИ не создаются в вакууме

Как создатели, мы обязаны контролировать воздействия роботов, какими бы незначительными они ни были. Этого можно прежде всего достичь, признав необходимость соответствующих этических и ответственных рамок, а также философских границ. В частности, правительствам необходимо действовать более активно, поскольку корпорации вряд ли откажутся от прибыли ради общественного блага.

Писатели, которые предсказывают будущее состояние ИИ, должны перестать говорить о потенциальных результатах так, чтобы они казались неизбежными. Это затуманивает суждения людей, которые могут и должны иметь право голоса в отношении использования их данных, правил, установленных в отношении роботов, и этики любого достаточно продвинутого ИИ.

Высказываться. Требуйте надлежащих правил. Голос. Все это так или иначе повлияет на ИИ. Не позволяйте Кремниевой долине говорить, что их изобретения «нейтральны с точки зрения ценностей». Они построили это, и они могут (и должны) исправить это при необходимости.

7. Не походите на Голливуд

Маловероятно, что мир увидит, как его собственный HAL / SHODAN / Ultron / SkyNet / GLaDOS вызовет Апокалипсис в ближайшее время. Тем не менее, фильмы создают впечатление, что это может случиться при нашей жизни.

Ex Machina, I, Robot, Ghost in the Shell, Chappie, Her, Wall-E, AI, Space Odyssey, Blade Runner … все они показывают, что Голливуд путает интеллект с разумом и разум с разумом. ИИ не может игнорировать свое программирование. Это просто невозможно. «Призраки в машине» ВОЗМОЖНЫ, но только в виде неожиданных ярлыков, например, когда мы увидели чит-код ИИ, использующий ошибку в игре Atari. Это было неожиданно, но в значительной степени соответствовало программированию машины, подчеркивая необходимость лучшего понимания алгоритмов.

Голливуд также игнорирует разницу между программным обеспечением и оборудованием. Да, у нас есть ИИ, который может победить человека в шахматы, но человек может пойти домой после игры и заварить чай, построить мебель из ИКЕА, а затем поиграть в футбол. Вы видели, как движутся роботы? Вы знаете, сколько стоят эти дрянные роботы? Миллионы!

Чтобы бороться с циклом страха, вызванного голливудскими версиями ИИ, нам нужно понимать, что такое искусственный интеллект, а что нет. ИИ вряд ли когда-нибудь станет монстром. Голливуд уже один. Не поддавайтесь на его уловки.

8. Нам не нужны гуманоидные ИИ.

Мы не только не можем создать свой собственный SkyNet, но потенциально никогда не захотим этого.

Хотя прохождение теста Тьюринга определенно представляет собой интересную задачу для машин (и их инженеров), на самом деле это не цель ИИ. поскольку мы сейчас его строим. Исследования в области искусственного интеллекта направлены на создание программ, которые могут воспринимать окружающую среду и успешно достигать определенной цели — и существует множество ситуаций, когда эта цель не является подходящей для человека.

Фактически, выдавать себя за человека может иметь только гнусный результат, поэтому следует опасаться любой компании, которая заявляет, что может это сделать. Гораздо выгоднее построить что-то, способное помочь людям, а не имитировать их.

Какой смысл в создании машины, способной сойти за человека, если компания, которая ее построила, не может найти этичный способ обеспечить достойную рентабельность инвестиций?

9. Большинство руководителей так же сбиты с толку, как и вы.

Ниже приведены несколько цитат, которые прекрасно иллюстрируют, насколько глубоко потеряны многие генеральные директора, когда дело доходит до масштабных изменений в их отраслях:

Когда Александр Грэм Белл предложил права на телефон за 100000 долларов Карлу Ортону, президенту Western Union, Ортон ответил:

«Какая польза от этой компании в электрической игрушке?»

Спустя годы (1943 г.) президент IBM Томас Уотсон пошутил:

«Я думаю, что существует мировой рынок для пяти компьютеров».

Когда рынок действительно пошел на убыль, Кен Олсен, основатель Digital Equipment Corporation, сразу же пошел по стопам Уотсона, заявив в 1977 году, что

«Нет никаких причин, по которым кто-то хотел бы иметь компьютер в своем доме».

И, наконец, мой самый любимый: генеральный директор Blockbuster Джим Киз, когда его спросили о стриминге в 2008 году, громко и ясно заявил, что

«Ни RedBox, ни Netflix даже не на экране радара с точки зрения конкуренции».

ИИ не изменит только одну отрасль, он изменит ВСЕ отрасли, иногда значительно, иногда совсем немного. Если вы, как и я, консультант по стратегии, обращайте очень пристальное внимание на используемые слова. Если вашему собеседнику нужно спросить, что такое обратное распространение, лучше всего начать разговор с самого начала. Очень медленно.

10. ИИ не может решить все

Хотя ИИ изменит все отрасли, это никоим образом не означает, что он изменит все и спасет мир. Как упоминалось ранее, мы сильно переоцениваем возможности ИИ и склонны наделять его качествами, которых у него просто нет.

Мировой голод, войны, болезни, глобальное потепление … Все это все еще в наших руках, и любому, кто говорит иначе, должно быть стыдно. Нам нужно внести в это немного собственных усилий, прежде чем роботы решат все за нас: было бы слишком легко позволить себе слезть с крючка из-за всей нашей прошлой неэффективности.

В конце концов, ИИ просто является темным зеркалом общества, его триумфов и неравенства. Может быть, просто возможно, лучшее, что может быть получено в результате исследований ИИ, — это не лучшее понимание технологий, а, скорее, лучшее понимание самих себя.

Эта статья изначально была написана для интернет-журнала The Pourquoi Pas , в котором содержится подробный анализ современных технологических проблем. Щелкните здесь, чтобы получить к нему доступ .



прокрутка вверх