Ogólnie o przewidywaniu przyszłości SI


Czas na próbę rozwiązania jednego z najtrudniejszych problemów: przewidywania przyszłości. Być może rozczarujesz się tym, ale nie mamy kryształowej kuli, która pokazałaby nam, jaki będzie świat w przyszłości i jak sztuczna inteligencja zmieni nasze życie. W rzeczywistości twierdzimy, że każdy, kto twierdzi, że zna przyszłość SI i jej wpływ na nasze społeczeństwo, powinien być traktowany podejrzliwie.


Uważaj na pole zniekształcania rzeczywistości


Jednak nie wszyscy są tak konserwatywni w swoich prognozach. We współczesnym świecie, w którym sprzedają się wielkie nagłówki to wiadomości zawiłe uciekają uwadze, zaś proste i dramatyczne przekazy są wyolbrzymiane.

Zachowaj sceptyzym czytając jednoznaczne przewidywania na temat sztucznej inteligencji

Od utopijnych wizji po ponure przewidywania

Sfera medialna jest zdominowana przez skrajności. Zobacz dwie prognozy: Prognoza 1: SI będzie nadal wokół nas, Prognoza 2: Przyszłość SI | Terminator raczej nie nadejdzie. Zaczynamy dostrzegać celebrytów SI, skłaniając się ku jednemu wielkiemu pomysłowi, kreując prognozy dotyczące przyszłości SI. Media uwielbiają ich jasne przesłania. Niektórzy obiecują nam utopijną przyszłość z gwałtownym wzrostem i trylionowym przemysłem wyłaniającym się znikąd, prawdziwa sztuczna inteligencja, która rozwiąże wszystkie problemy, których sami nie potrafimy rozwiązać, gdzie ludzie wcale nie muszą pracować.

Twierdzono także, że SI jest ścieżką do dominacji nad światem. Inni podają jeszcze bardziej niezwykłe stwierdzenia, zgodnie z którymi SI oznacza koniec ludzkości (za około 20-30 lat), samo życie zostanie przekształcone w „Erze SI”, a samo SI jest zagrożeniem dla naszego istnienia.

Oczywiście niektóre prognozy mogą być dość prawdopodobne, inne zaś mogą okazać się zwyczajną demonstracją tego, co trudno jest nam przewidzieć, tj. nie będą mieć większego sensu. Chcielibyśmy, abyś spojrzał na te prognozy i mógł poddać je krytyce.

Lisy są lepsze w przewidywaniu

Jeże i Lisy

Politolog Philip E. Tetlock, autor „Superprzewidywania: Szuka i nauka przewidywania” (ang. Superforecasting: The Art and Science of Prediction_, klasyfikuje ludzi na dwie kategorie: tych, którzy mają jeden wielki pomysł (są to „jeże”) i tych posiadających wiele małych idei („lisy”). Tetlock przeprowadził eksperyment między w latach 1984-2003 w celu zbadania czynników mogących pomóc określić, które przewidywania mogą być dokładne, a które nie. Jednym z nadrzędnych wyników było to, że lisy są wyraźnie lepsze w przewidywaniu, aniżeli jeże, w szczególności, jeżeli chodzi o prognozowanie w dłuższej perspektywie.

Prawdopodobnie komunikaty, które można wyrazić w 280 znakach są częściej dużymi i prostymi pomysłami jeża. Naszą radą jest zwracanie uwagi na uzasadnione i wyważone źródła informacji, jak również na podejrzliwość wobec osób wyjaśniających wszystko przy pomocy jednego argumentu.

Przewidywanie przyszłości jest trudne, ale przynajmniej możemy wziąć pod uwagę przeszłość i teraźniejszość SI, zaś rozumiejąc je miejmy nadzieję, że lepiej przygotujemy się na przyszłość, bez względu co ona przyniesie.

Zima SI

Historia SI, jak również wiele innych dziedzin nauki była świadkiem przychodzenia i odchodzenia różnych trendów. W filozofii nauki terminem określającym trend jest tzw. paradygmat. Zazwyczaj określony paradygmat jest przyjmowany przez dużą część społeczności naukowej, a także przedstawiane są optymistyczne prognozy dotyczące postępów w najbliższej przyszłości. Na przykład w latach 60. powszechnie uważano, że sieci neuronowe rozwiązują wszystkie problemy związane z SI, dzięki naśladowaniu mechanizmów uczenia się w przyrodzie, a w szczególności ludzkiego mózgu. Kolejną wielką rzeczą były systemy eksperckie, które oparto na logice i regułach kodowanych przez człowieka – były one głównym paradygmatem w latach 80. XX wieku.

Cykle hype’u

Hype to moda na coś, szum wokół czegoś


Na początku każdej fali wiele początkowych historii sukcesu sprawia, że wszyscy są szczęśliwi i optymistycznie nastawieni. Tego typu historie, nawet jeśli są pod pewnymi względami niekompletne to stają się przedmiotem opinii publicznej. Wielu naukowców zwraca się ku sztucznej inteligencji lub nazywa swoją pracę o SI badawczą, aby zdobyć środki na finansowanie swojej pracy. Przedsiębiorstwa także inicjują i rozszerzają swoją aktywność w zakresie sztucznej inteligencji w obawie przed utratą (ang. Fear of missing out, FOMO).

Do tej pory, gdy mówiono, że wszechstronne i ogólne rozwiązanie sztucznej inteligencji jest w zasięgu ręki to postępy kończyły się licznymi problemami nie do rozwiązania, można to przyrównać do czkawki. W przypadku sieci neuronowych w latach 60. czkawka związana była z obsługą nieliniowości i rozwiązywaniem problemów uczenia maszynowego związanych z rosnącą liczbą parametrów wymaganych przez architektury sieci neuronowych. W przypadku systemów eksperckich w latach 80. czkawka była związana z radzeniem sobie z niepewnością i zdrowym rozsądkiem. Gdy prawdziwa natura pozostałych problemów pojawiła się po okresie zmagań i niespełnionych obietnic, narastał pesymizm związany z paradygmatem, można rzecz, iż nastała zima SI: zainteresowanie słabło, a naukowcy skierowali swoje siły na inne kierunki badawcze.

Nowoczesne SI

Obecnie wraz z nastaniem nowego tysiąclecia SI nabiera na znaczeniu. Nowoczesne metody sztucznej inteligencji koncentrują się na rozbiciu problemów na szereg mniejszych, odizolowanych i dobrze zdefiniowanych, które będzie można rozwiązać pojedynczo. Współczesna sztuczna inteligencja omija wielkie pytania dotyczące znaczenia inteligencji, umysłu i świadomości, koncentruje się na kreowaniu przydatnych rozwiązań w rzeczywistych problemach. Więcej o tym w zastosowaniach sztucznej inteligencji.

Kolejną cechą współczesnych metod sztucznej inteligencji, ściśle związaną z pracą w złożonym i „nieuporządkowanym” realnym świecie jest zdolność do radzenia sobie z niepewnością. Bieżący trend wzrostowy sztucznej inteligencji został znacznie nasilony przez powrót sieci neuronowych i technik głębokiego uczenia, zdolnych do przetwarzania obrazów i innych rzeczywistych danych lepiej niż cokolwiek, co widzieliśmy wcześniej.

Czy jesteśmy w cyklu hype’u?

To czy historia się powtórzy, a po obecnej eksplozji SI, nastąpi zima sztucznej inteligencji jest tak naprawdę kwestią przyszłość, które nie możemy przewidzieć. Nawet jeśli tak się stanie, a postęp w kierunku SI coraz to lepszych rozwiązań spowolni się do końca, znaczenie SI w społeczeństwie pozostanie. Dzięki skupieniu się na przydatnych rozwiązaniach rzeczywistych problemów, współczesne badania nad SI przynoszą rezultaty już dziś, zamiast próbować najpierw rozwiązać pytania dotyczące ogólnej inteligencji tam, gdzie wcześniejsze próby się nie powiodły.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *