Ռոբոտային առաջընթացի վտանգը ճի՞շտ է, թե՞ առասպել:

2024 Հեղինակ: Seth Attwood | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-16 16:07

Երբ ասում ենք, որ ռոբոտները չեն փոխարինի մարդկանց, քանի որ նրանց մեջ մարդկային ոչինչ չկա, մենք բնավ նկատի չունենք մարդու ստեղծագործելու կամ անտրամաբանական գործելու բացառիկ կարողությունը։ Մի օր ռոբոտները նույնպես կկարողանան դա անել: Բայց նրանցից վախենալն ուղղակի անիմաստ է։ Ինչու, - բացատրում է Yandex-ի ռազմավարական մարքեթինգի տնօրեն Անդրեյ Սեբրանտը:

Ինչպես Թիթեղյա Փայտամորը դարձավ Տերմինատոր

Մեծ գրող Արթուր Քլարկը ձևակերպեց երեք օրենք, որոնցից մեկում ասվում է. «Ցանկացած բավական զարգացած տեխնոլոգիա չի տարբերվում մոգությունից»: Այս ձևակերպումը ճշգրիտ նկարագրում է մեր վերաբերմունքը բարձր տեխնոլոգիաների նկատմամբ։ Բայց մեդիա դարաշրջանում, հեռուստատեսությամբ և Facebook-ով, աճպարար լինելն ավելի ու ավելի դժվար է դառնում:

Բավականին արհեստական ինտելեկտի օրինակ է Թին Վուդմենը, ում հետ Էլլին (կամ Դորոթին) ընկերներ էին և քաղցր զրույցներ ունենում: Ո՞ր պահին և ինչո՞ւ նա հանկարծ վերածվեց Տերմինատորի: Սա զուտ մեդիա պատմություն է. վախը լավ է վաճառվում, այնքան, որ ռոբոտների հետ կապված խնդիրը պետք է ներառվի դասախոսության վերնագրում։

Եվ սա իսկապես արտացոլում է այն, ինչ տեղի է ունենում հասարակության գիտակցության մեջ։ Վերջերս HSE-ն հարցում է անցկացրել, որը ցույց է տալիս, որ որքան մեծ է ռոբոտի սուբյեկտիվությունը, այնքան մարդիկ վախենում են, որ այն, որպես սուբյեկտ, վատ բան կանի իրենց հետ։ Երբ ռոբոտը պարզապես ինչ-որ տնային գործեր է անում կամ խանութից ապրանք է բերում, ոչ ոք դրանից չի վախենում։ Բայց երբ խոսքը վերաբերում է բուժքույրերին, բուժաշխատողներին, մանկավարժներին և ինքնակառավարվող մեքենաներին, մարդկանց մեծամասնությունը պնդում է, որ նրանք չափազանց անհարմար կլինեն իրենց շրջապատից: Մինչդեռ մեկ միլիոն կիլոմետր անցած վթարների վիճակագրությունը ցույց է տալիս, որ անօդաչու թռչող սարքերն ավելի քիչ հավանական են դառնում ավտովթարների մեջ: Իհարկե, միեւնույն է, մարդիկ ճանապարհատրանսպորտային պատահարների մեջ են մտնելու, բայց ավելի քիչ են զոհվելու՝ մեկուկես միլիոնի փոխարեն 300 հազար մարդ։ Եվ միլիոնը կապրի, քանի որ վարորդը ոչ թե հարբած մարդ էր, այլ անկատար ավտոպիլոտ։

Ինչու չպետք է բացատրություններ պահանջել ռոբոտներից

Ֆիզիկայի Նոբելյան մրցանակակիր Ռիչարդ Ֆեյնմանը ասել է, որ ոչ մի ֆիզիկոս քվանտային ֆիզիկայից չի հասկանում։ Ցավոք, թե բարեբախտաբար, այսօր կան բազմաթիվ այլ ոլորտներ, որտեղ տեղի է ունենում մի բան, որը մարդը չի կարող բացատրել։

Ռոբոտներից մեկնաբանություն պահանջելն անիմաստ է (ինչու է նման որոշում կայացվել, ինչու է մեքենան դանդաղել և այլն)։ Ավելին, եթե հետադարձ հայացք գցեք մեր պատմությանը, ապա դա բոլորովին անտրամաբանական է։

Օրինակ, ացետիլսալիցիլաթթուն, որը սինթեզվել է 1853 թվականին և գրանցվել է 19-րդ դարի վերջին Ասպիրին ապրանքային նշանով, այսօր սպառվում է հսկայական քանակությամբ՝ տարեկան մոտ 120 միլիարդ հաբ։ Այնուամենայնիվ, դրա գործողությունը, որը կապված է, օրինակ, սրտի հիվանդությունների օգտագործման հետ, քիչ թե շատ բացատրվեց միայն 70 տարի անց, երբ այն սկսեց լայնորեն կիրառվել բժշկության մեջ:

Ժամանակակից դեղաբաններն ասում են, որ ոչ ոք չգիտի, թե որքան բարդ ժամանակակից դեղամիջոցներ են գործում լուրջ հիվանդությունների դեմ։ Հետաքրքիր է, քանի՞ հոգի, ովքեր վախենում են ինքնակառավարվող մեքենա նստել, կհրաժարվեն 90% դեպքերում խնայող դեղամիջոցով բուժումից, բայց դրա գործողության մեխանիզմների մասին մենք գրեթե ոչինչ չգիտենք:

Այսպիսով, նույնիսկ առօրյա կյանքում մենք չենք հասկանում այն ամենը, ինչ կատարվում է մեր շուրջը։ Եվ չափազանց միամիտ է պահանջել ռոբոտներից բացատրել իրենց գործողությունները նախքան մեքենայական ուսուցման լայնածավալ իրականացումը: Քանի դեռ մենք ձգտում ենք հասնել դրան ներկայիս ալգորիթմներից, կգան քվանտային համակարգիչներ, և հասկանալու հույս ընդհանրապես չի լինի։ Հետևաբար, ավելի լավ է սովորել ընդունել այն, ինչ չեք կարող հասկանալ:Սա պատասխան չէ այն հարցին, թե ինչ կանեն ռոբոտները մեզ հետ։ Սա այն հարցի պատասխանն է, թե ինչպես չծախսել այն ամենը, ինչ վաստակում եք հոգեվերլուծաբանների վրա, եթե ձեր կողքին ռոբոտներ են։

Ինչպես ստեղծել արհեստական ինտելեկտով

Ռոբոտների հետ համակեցության մասին հաջորդ պատմությունը նվիրված է մի գաղափարի, որը կարող է հասկանալ ցանկացած ստեղծագործող մարդ՝ որքան դժվար է գտնել մեկին, ում հետ միասին ստեղծագործելը հիանալի կլինի: Ռուս հայտնի նկարիչ և արվեստի տեսաբան Դմիտրի Բուլատովը սա ավելի կոշտ ձևակերպում է. «Նոր նորմը սա է՝ եթե ուզում ենք աշխարհը վարակել արվեստով, պետք է վերջ տանք մեր պրոտեին շովինիզմին»։

Մենք (Yandex. - T&P նշում) սկսել ենք զվարճանալ նեյրոնային ցանցերի կողմից գրված երաժշտությամբ դեռ 2017 թվականին, - մեր ստեղծած երաժշտությունը ճանաչվեց որպես օրիգինալ կոմպոզիտոր և Սկրյաբինի ստեղծագործության փորձագետ Մարիա Չեռնովա: Ինչպես նշել է Իվան Յամշչիկովը, իսկ եթե նեյրոնային ցանցը սիրում է նույն նոտան խաղալ չորս րոպե: Կարծում եմ՝ դա բացի ծիծաղից ոչինչ չի առաջացնի («սցենարը խրվեց»)։ Եվ եթե ենթադրենք, որ դա մարդ է հորինել, ապա անմիջապես կվազեն մեծ թվով թարգմանիչներ, ովքեր կսկսեն բացատրել, որ սա խորը միտք է, արտահայտելով հրեշավոր լճացման գաղափարը, որում մենք ապրում ենք և այլն: Սա ոչ թե բուն ստեղծագործությունը, այլ մեզ տրված ենթատեքստը մեկնաբանելու խնդիր է։

Այսօր, նույնիսկ «Music Generation with Variational Recurrent Autoencoder Supported by History» մաթեմատիկական հոդվածի ներածության մեջ դրա հեղինակները գրում են, որ ինտուիտիվ կամ ստեղծագործական մոտեցում պարունակող առաջադրանքները վաղուց համարվում էին զուտ մարդկային, բայց այժմ ավելի ու ավելի շատ ալգորիթմներ են դառնում հասանելի, և երաժշտությունը: ընդամենը մեկ օրինակ է.նման առաջադրանքներ.

Երկու տարի անց մենք երաժշտություն գրեցինք ամենամեծ երաժիշտ Յուրի Բաշմետի համար (Յանդեքսի ստեղծած նեյրոնային ցանցը կոմպոզիտոր Կուզմա Բոդրովի հետ համատեղ ստեղծել է ստեղծագործություն ալտի և նվագախմբի համար. - T&P նշում): Երբ մարդկանց պատմում ես այս իրադարձության մասին, նրանք արձագանքում են այսպես. «Օ՜, հասկացանք: Նրանք ասում են, որ նեյրոնային ցանցերը լավ աշխատանք են կատարում սովորական առաջադրանքների հետ, ուստի կոմպոզիտորը ստեղծում է հենց այդ մեղեդին, ստեղծագործության փայլուն գաղափարը, և նեյրոնային ցանցը հավանաբար սովորել է կատարել նվագախմբի մնացած աշխատանքը»: Ճիշտ հակառակն է. Կոմպոզիտոր Կուզմա Բոդրովը պնդում է, որ նեյրոնային ցանցը դարձել է դրա լիիրավ համահեղինակը, և հենց նա է ստեղծել ամենադժվար բանը՝ բնօրինակը, որը հետագայում վերածվել է ավելիի։ Կուզենայի միշտ ունենալ այնպիսի համահեղինակ, որն ընդունակ է ստեղծելու ինչ-որ նոր ու անսպասելի բան, առանց հոգնելու և ընկճվելու։

Նյարդային ցանցեր և ֆիզիկականություն

Ստրուգացկիների «Երկուշաբթի սկսվում է շաբաթ օրը» գրքում նկարագրված են սուբյեկտներ, որոնք կոչվում են կրկնակի՝ թելադրանք, բայց ով գիտի դա լավ անել։ […] Իրական վարպետները կարող են ստեղծել շատ բարդ, բազմածրագրային, ինքնուրույն ուսուցման միջոցներ»: Վեպի հերոսներից մեկը մեկ այլ հերոսի փոխարեն մեքենայով այսպիսի մի հատ է ուղարկել։ Դուբլին հիանալի առաջնորդեց Մոսկվիչին, «երդվեց, երբ նրան խայթեցին մոծակները և հաճույքով երգեց խմբերգում»: Մեր «Ալիսը» դեռ սա չի անում, բայց կսկսվի ևս մեկ հեքըթոն։ Խելացի հարմարվողական համակարգերը նկարագրվել են 1965 թվականին։ Այժմ նրանք արդեն իսկ գոյություն ունեն՝ որպես կրկնօրինակներ, որոնք ավելի լավ են դասավորում թղթի կտորները, հորինում են նոր մեղեդիներ, կատարում մեդիա պլանավորում և այլն: Եվ սա դեռ սկիզբն է:

Քևին Քելլիի «Անխուսափելիորեն» գրքում կա մի գեղեցիկ արտահայտություն. «Ամենակարևոր մտածող մեքենաները կլինեն ոչ թե նրանք, որոնք կարող են ավելի արագ և լավ մտածել, քան մարդիկ, այլ նրանք, ովքեր կսովորեն մտածել այնպես, ինչպես մարդիկ երբեք չեն կարող»: Կարծես ամբողջ կյանքում իրականացրել ենք թռիչքի գաղափարը՝ ստեղծելով և կատարելագործելով թևերով թռչուն, միայն դրանք ավելի մեծացնելով և ժամանակակից նյութերով։ Հրթիռի գաղափարը, որը մեզ կտանի տիեզերք, որտեղ թևերն անօգուտ են, պարզապես չէր առաջանա, քանի որ այն բոլորովին տարբերվում է նրանից, որտեղ ամեն ինչ սկսվեց:Եվ սա դեռ առջևում է. այս ընթացքում մենք ունենք հիանալի համահեղինակներ:

Երբ մենք խոսում ենք արհեստական ինտելեկտի մասին և վախենում ենք, որ մեքենան կփոխարինի մեզ, մենք անընդհատ հավատում ենք, որ մարդն ու բանականությունը համարյա հոմանիշներ են, ինչ-որ փոխանակելի էություններ: Սա ճիշտ չէ. Նորից մեջբերեմ Ստրուգացկիխին. «Ես դեռ մարդ եմ, և ամբողջ կենդանին ինձ խորթ չէ»։ Նույնիսկ երբ նեյրոնային ցանցերի օգնությամբ մենք սովորում ենք գեղեցիկ պարել էկրանների վրա, դա մեզ չի դարձնի այնպիսի մարդիկ, ովքեր կարող են իսկական հուզմունք ստանալ պարելուց: Ֆիզիկականությունը նույնքան կարևոր է, որքան խելքը: Եվ մինչ այժմ մենք ընդհանրապես չենք հասկանում, թե ինչպես կարելի է ալգորիթմական մի բան պատրաստել, որը մեզ նման խորթ չի լինի ողջ կենդանու համար։