UMELÁ INTELIGENCIA: Máme sa začať báť?
Vývoj ľudstva dosiaľ prebiehal lineárne, dokonca aj priemyselná revolúcia len mierne zdvihla strmosť vývojovej krivky. V posledných desaťročiach však táto krivka začína mať exponenciálny charakter. K prevratným a dnes nepredstaviteľným zmenám dôjde v priebehu nasledujúcich 10 až 20 rokov. Veľký podiel na tom bude mať umelá inteligencia. Futurológovia sa predháňajú vo viac, alebo menej optimistických predpovediach, uznávané osobnosti bijú na poplach...
Umelá inteligencia
Pojem umelá inteligencia (ďalej aj AI - Artificial Intelligence) je možné chápať rôzne, počnúc robotmi, automaticky riadenými autami až po formy v súčasnosti nepredstaviteľné, trebárs kolónie nano robotov, ktoré by v budúcnosti mohli dramaticky zmeniť svet. Definícií umelej inteligencie je veľa, napríklad:
- Označenie umelo vytvoreného javu, ktorý dostatočne presvedčivo pripomína prirodzený fenomén ľudskej inteligencie.
- Simulovanie inteligentných riešení problémov strojom
- Zdanlivá, nepravá inteligencia, inteligencia „ako keby", napodobnená vlastnosťami počítačových programov
Teória umelej inteligencie pokrýva súbor teórií v rôznych vedných disciplínach, ktoré si kladú za cieľ viac či menej napodobňovať schémy ľudského správania, vyhodnocovať a analyzovať podnetov prostredia, prípadne realizovať tvorivé činnosti.
Treba rozlišovať, čo je vonkajším prejavom a čo fyzickou realizáciou umelej inteligencie. Robot je kontajner pre AI, niekedy napodobňuje ľudskú formu, inokedy nie, no v skutočnosti je umelou inteligenciou riadiaci počítač robota. Podobne je zosobnením digitálnych asistentiek Siri (Apple) a Cortana (Microsoft) ženský hlas, no ich inteligencia sídli na serveroch v dátových centrách.
Umelá inteligencia sa delí na slabú, silnú a supersilnú. Ak sa správanie počítača, alebo počítačom riadeného objektu javí ako inteligentné, neznamená to že počítač je skutočne inteligentný ani to, že premýšľa. To je takzvaná slabá AI, často označovaná aj Artificial Narrow Intelligence (ANI), ktorá sa špecializuje na jednu špecifickú oblasť. Skúste sa napríklad softvéru, ktorý dokáže poraziť majstra sveta v šachu zadať úlohu ako sa dostať do Prahy. Neuspejete. Neuspejete ani pri pokuse o odpovede na všeobecné otázky typu ako vychovávať deti, či tajomstvo šťastného manželstva.
Silnou sa nazýva taká umelá inteligencia, ktorá sa v spôsobe myslenia vyrovná človeku. Označuje sa aj Artificial General Intelligence (AGI). Vytvorenie AGI je oveľa ťažšia úloha, než vytvorenie ANI a v súčasnosti to stále nedokážeme. Profesorka University of Delaware, Linda Gottfredson opisuje silnú inteligenciu ako "veľmi všeobecné duševné schopnosti, ktoré okrem iného, zahŕňajú schopnosť úsudku, plánovania, riešenia netriviálnych problémov, abstraktného myslenia, rýchleho učenia, schopnosť pochopiť zložité myšlienky a poučiť sa zo skúseností."
Najvyššou formou je takzvaná umelá superinteligencia označovaná aj Artificial Superintelligence (ASI). Profesor filozofie Oxfordskej univerzity a známy mysliteľ Nick Bostrom definuje superinteligenciu ako "umelý intelekt, ktorý je oveľa múdrejší než najlepšie ľudské mozgy prakticky v každom odbore, vrátane vedeckej kreativity, všeobecnej múdrosti a sociálnych zručností." Táto definícia všeobecná zahŕňa počítače od tých, ktoré budú len o niečo múdrejšie než človek až po stroje milióny krát inteligentnejšie. Práve dosiahnutie tejto úrovne je predmetom obáv známych súčasných mysliteľov.
Súčasný stav
V súčasnosti sme dosiahli prvú úroveň - Artificial Narrow Intelligence. Armádne výskumné laboratóriá sa mohli dostať ešte o niečo ďalej. Akú sú prejavy dosiahnutia stavu slabej umelej inteligencie? Autá majú implementované systémy umožňujúce nielen asistenciu pri riadení a parkovaní, ale Google už dlhšie intenzívne testuje autá, ktoré dokážu jazdiť samy. Na dosiahnutie tohto cieľa sú potrebné robustné inteligentné systémy, ktoré umožňujú, vnímať okolité prostredie, premávku a adekvátne reagovať na vzniknuté situácie. Bežné sú aj digitálni asistenti v telefónoch, či služby na preklad textov do cudzích jazykov, alebo algoritmy na hranie populárnych hier. Watson dokázal poraziť človeka v hre Jeopardy, prípadne iný algoritmus na rovnakom superpočítači dokáže automaticky generovať recepty chutných a zdravých jedál. Veľmi inteligentné sú aj niektoré mechanizmy na pozadí, ktoré bežne nevnímame, no profitujeme z ich fungovania. Typickým príkladom sú samoučiace anti spamové filtre elektronickej pošty, alebo sieť ANI systémov spolupracujúcich a vzájomne sa informujúcich za účelom zobrazovania reklamy. Ak ste pred hodinou niečo vyhľadávali na Googli, či Amazone, po nejakom čase sa vám zobrazí relevantná ponuka produktov v reklame začlenenej do vášho obľúbeného portálu. O tom, ku ktorému stanovišti priroluje lietadlo v ktorom letíte rozhoduje počítač. A ani o cene vašej letenky nerozhodoval človek. Keď už sme pri obchodovaní, samostatne fungujúce počítačové algoritmy generujú podstatnú časť obratu na amerických akciových trhoch.
Prečo je dosiahnutie vyšších stupňov AI veľmi ťažké
Stavba mrakodrapov, vyslanie človeka na Mesiac, zmapovanie genofondu, či pochopenie teórie vzniku vesmíru je oveľa jednoduchšie, než porozumenie toho, ako funguje náš vlastný mozog. Toto porozumenie je kľúčom k napodobneniu. Veľmi ťažké je aj dosiahnutie sofistikovanejších čiastkových cieľov. Napríklad algoritmus, ktorý dokáže text nielen prečítať, ale aj rozpoznať jeho význam. Google v súčasnej dobe do splnenia tejto úlohy investuje miliardy dolárov.
- Prvoradou úlohou je zvýšenie z výkonu počítačového hardvéru, aby bol porovnateľný s výpočtovou kapacitou mozgu. Cieľ, aj dosiahnutý stav je možné merať, napríklad v jednotkách cps (calculations per second). Výpočtová kapacita ľudského mozgu je podľa odhadu Raya Kurzweila (www.kurzweilai.net) 1016V súčasnosti najrýchlejší superpočítač, čínsky Tianhe-2 síce dosahuje výpočtovú kapacitu 34 x 1015 cps (34 PFLOPS) avšak stojí 400 miliónov dolárov, zaberá 720 m2 priestoru a spotrebuje 24 megawattov elektrickej energie. Pre porovnanie, energetická náročnosť mozgu je iba 20 W. Preto ani Tianhe-2 zatiaľ nie je použiteľný pre všeobecné nasadenie.
Aby sme mohli predpovedať ďalší vývoj v oblasti výpočtovej kapacity, skúsme sa vrátiť trochu do minulosti. Počítač ENIAC zo začiatku 50-tych rokov minulého storočia bol unikátny, stál 6 miliónov dolárov, vážil 30 ton, zabral plochu veľkej sály a zvládol 5 000 operácií za sekundu. O spotrebe energie ani nehovoriac... Kto by si vtedy trúfol predpovedať, že o niekoľko desiatok rokov čip o veľkosti špendlíkovej hlavičky na zvukovej pohľadnici za 5 dolárov, prípadne čipová karta na mestskú dopravu, čiže masovo rozšírené produkty hravo zvládnu 4 milióny operácií za sekundu, takže sú 800 krát rýchlejšie než ENIAC, sú 70 miliónov krát ľahšie a majú pol miliardy krát menšiu spotrebu. Nehovoriac o tom, že ak by sa z ENIACov mala zložiť výpočtová kapacita pohľadnicového čipu, stálo by to 5 miliárd vtedajších oveľa hodnotnejších dolárov.
Čínsky superpočítač Tianhe-2
Kurzweil preto zdôrazňuje, že lepším kritériom než cps je parameter vyjadrujúci koľko cps si môžete kúpiť za 1000 dolárov. Keď toto číslo dosiahne úroveň výpočtovej kapacity ľudského mozgu, teda 1016 bude to znamenať praktické dosiahnutie hardvérových predpokladov pre Artificial General Intelligence (AGI), no stále nie dosiahnutie cieľa. Métu AGI ľudstvo dosiahne až vtedy ak zistí ako presne ľudský mozog funguje. Optimistické odhady sa zhodujú, že to môže byť už v roku 2030. Momentálne sa najbližšie k fungovaniu ľudského mozgu približuje technológia neurónových sietí a genetických algoritmov. Ako sci-fi na jednej a extrémne plagiátorstvo na druhej strane sa javí stratégia emulovania celého mozgu tak, že sa (samozrejme virtuálne) nareže na tenké plátky a pre každý z nich sa realizuje počítačový model fungovania.
Krivka vývoja podľa kritéria „počet cps na 1000 dolárov"
Zahrajme sa na futurológov
Aj vývoj v oblasti umelej inteligencie sa pohybuje po špirále. Pôvodným úmyslom priekopníkov AI bolo úplné napodobenie a následne zdokonalenie ľudského umu. Avšak vtedajšími a ani dnešnými prostriedkami tento zámer nie je realizovateľný. Preto sa úsilie výskumných tímov sústredilo na riešenie parciálnych problémov, napríklad rozpoznávanie reči a obrazu, navigácia, riadenie robotov, hranie sofistikovaných hier (šachy, Go..). O niekoľko rokov, alebo desiatok rokov však budú k dispozícii prostriedky, ktoré pôvodné zámery zakladateľov tejto vednej disciplíny umožnia zrealizovať. Kedy to bude a v akej forme?
ilustračný (zdroj waitbutwhy.com)
Pokúste sa v predstavách preniesť do roku 1800. Situáciu by sme z dnešného pohľadu charakterizovali ako permanentný black out bez elektriny, diaľková komunikácia prebiehala prostredníctvom poštových dostavníkov a všetky dopravné prostriedky fungovali na seno. Ako by si človek z onej doby dokázal predstaviť lesklé kapsule s ľuďmi na diaľnici, stovky lietajúcich strojov na oblohe, či možnosť priamo hovoriť s ľuďmi na inom kontinente a pritom ich vidieť, sledovať prenos z vesmírnej stanice... Boli by to pre neho nepredstaviteľné veci, ktoré by sa snažili vysvetliť ako zázrak a čarodejníctvo. Keď sme už nasadli do pomysleného stroja času, prenesme sa ešte o ďalších 200 rokov dozadu, do roku 1600. Pre človeka z tejto éry by veci z roku 1800 boli oveľa menej odlišné a prekvapivé.
Graf vývoja je možné rozdeliť na kratšie úseky a hodnotiť ich izolovane. Pri pohľade do histórie za posledných 30 rokov vnímame vývoj ako lineárny s rôznou strmosťou priamky grafy. Dobre to ilustruje film Návrat do budúcnosti, prezentujúci rozdiely medzi rokmi 1985 a 1955. Farebná televízia, miniaturizácia, iný dizajn áut a spotrebného tovaru... Napriek tomu, že v niektorých odvetviach došlo k malým revolúciám, pri povrchnom pohľade to bol len trochu iný svet.
To čo v skutočnosti vnímame ako lineárnu časť exponenciálnej krivky je podľa Raya Kurzweila pre jednotlivé technológie takzvaná "S-krivka" pokroku, ktorá prechádza troma fázami: pomalým rastom v skorej fáze rozvoja, rýchlym rastom a ustáleným rastom po dosiahnutí zrelosti príslušnej technológie. Môžeme to demonštrovať na vývoji internetu. Pomalý rast v počiatočnej fáze prebiehal od roku 1989 do roku 1995. V rokoch 1995 a 2007 došlo k explózii spôsobenej produktmi a službami Google, Microsoftu, Apple, Facebooku. Vznikli sociálne siete a chytré telefóny. Vtedy prebiehala druhá fáza. Ďalší vývoj v rokoch 2008-2015 bol už oveľa menej prelomový.
„S" krivky rozvoja technológií (zdroj waitbutwhy.com)
Aký bude vývoj v blízkej budúcnosti? Dnes ľudstvo vie 5 percent toho, čo bude vedieť o 50 rokov. Inými slovami, 95 percent poznatkov v tom čase bude objavených za posledných 50 rokov. Podľa futurológa Dave Evansa v oblasti IT spôsobia revolúciu predovšetkým kvantové počítače, využívajúce javy kvantovej fyziky na úrovni elementárnych častíc. Nárast výkonu sa tak úplne vymkne z oblasti platnosti Mooreovho zákona. Kvantový počítač o veľkosti molekuly poskytne výkon ekvivalentný 5 000 násobku zemského povrchu pokrytého kremíkovými procesormi. Prvý komerčný kvantový počítač by mal byť dostupný okolo roku 2020. Potom bude mať osobný počítač v hodnote 1000 dolárov hrubú výpočtovú kapacitu na úrovni ľudského mozgu. Do roku 2030 budú na vyrovnanie sa počítaču v hodnote 1000 dolárov potrebné mozgy obyvateľov malého mestečka a do roku 2050 (pri predpoklade celosvetovej populácie na úrovni 9 miliárd) sa výpočtová kapacita v hodnote 1000 dolárov vyrovná kapacite všetkých ľudských mozgov na Zemi.
Ako dosiahnuť umelú superinteligenciu
Po dosiahnutí AGI bude vývoj pokračovať a bude to práve umelá inteligencia, ktorá bude akcelerovať vývoj samej seba. Bude dochádzať k takzvanej sebezdokonaľovacej rekurzii. AGI s rovnakou úrovňou inteligencie a výpočtovej kapacity ako ľudský mozog má totiž oproti ľuďom významné výhody. Rýchlosť mozgových neurónov je približne 200 Hz, zatiaľ čo dnešné mikroprocesory (ktoré sú oveľa pomalšie, než budú, keď dosiahneme AGI) bežia s taktovacou frekvenciou na 2 GHz, čiže 10 miliónov krát rýchlejšie. Taktiež rýchlosť vnútornej komunikácie v mozgu, dosahujúca asi 120 m/s sa nedá porovnať so schopnosťami počítačov opticky komunikovať rýchlosťou svetla. Veľkosť mozgu je limitovaná objemom lebky, počítače môžu mať teoreticky akúkoľvek veľkosť. A napokon vytrvalosť. Ľudský mozog sa ľahko unaví, zatiaľ čo čo počítače môžu bežať nonstop na špičkový výkon. Nezdá sa vám, že čoskoro budú ľudia ťahať za kratší koniec?
Nepodceňujme varovné hlasy
Pred dôsledkami nezvládnutého a nekontrolovateľného pokroku v oblasti umelej inteligencie v nasledujúcich desaťročiach varujú známi myslitelia súčasnosti, napríklad Elon Musk, Stephen Hawking a dokonca aj Bil Gates. Snahy o vytvorenie strojov, ktoré budú schopné samostatne myslieť sú podľa nich zároveň hybnou silou pokroku, ale aj hrozbu pre existenciu ľudstva. „Stroje by mohli začať žiť vlastným životom a dokázali by sa vyvíjať oveľa rýchlejšie než človek, ktorý je limitovaný pomalou biologickú evolúciou," tvrdí Hawking. Názor človeka na profesorskom poste, ktorý kedysi zastával Isaac Newton treba určite brať vážne.
Ľuboslav Lacko
V článku boli použité materiály zo zdrojov www.kurzweilai.net, waitbutwhy.com, edge.org/conversation/the-myth-of-ai
