Teemad

Kirikiri küsib lihtsaid küsimusi tehisintellekti kohta

Prindi

Kirikiri

1

Suurima infotehnoloogia messi CeBIT 2017 raames korraldatud konverentsil arutati ka tehisintellekti ja robootikaga seotud lähitulevikuprobleeme.

Kirikiri sõnastas enda jaoks teatava tehisintellekti paradoksi. Kui masinad pole teadvusel (st ei oma iseseisvat tahet), siis pole küsimus põhimõtteliselt oluline, sest tegemist on ridamisi lahendatavate tehniliste probleemidega (kvantarvutite järel on vaja paremaid krüptoalgoritme jne). Lisaks on vaja psühholoogilist abi inimestele, et selles uues maailmas toime tulla.

Kui masinad on aga mingis tähenduses teadvusel (omavad iseseisvat tahet), pole neid võimalik kontrollida, sest kõrgemal tasemel teadvust ei saa kontrollida madalama taseme teadvus. Teooria kohaselt jõuab juba teadvuslik AI väga kiiresti inimese suhtes üliteadvuslikuks.

Paradoksid on aga reaalsuse kõnetus, mille lahendamiseks on vaja uut vaadet. Kirikiri stiilis võiks selleks lahenduseks olla näiteks armastus. Prof Toby Walsh sõnastas sellega kaasneva probleemi - kui arvutitel pole teadvust, ei saa nad olla ka empaatilised ja eetilised. Kuidas siis olla valmis?

Vestlusringis vastavad:

Prof. Dr. Christian Bauckhage, Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, Saksamaa

Lieve van Woensel Euroopa Parlamendi teaduslike tuleviku-uuringute teenistus

Dr. Toby Walsh, AI ekspert, University of New South Wales

Kirikiri: Kui realistlik on, et meil võiksid olla globaalsed eetilised standardid, näiteks nagu Asimovi seadused [1] , kuna me ei suuda kuigi hästi prognoosida tulevasi tehnoloogia arenguid selles vallas ja see võiks meid igal juhul kaitsta? Kas saaksite võrrelda inimese mustrituvastus (pattern recognition) ja süvaõppe (deep learning) võimeid ja masina võimeid, sest praegu tundub siiski, et masinatel ja inimestel pole suurt midagi ühist?

Lieve van Woensel: Mis puudutab Asimovi seadusi, siis sellal, kui Isaac Asimov need kirja pani, olid need ulmekirjandus, aga ma arvan, et need pole seda enam. Neid ei saa panna seadusandlusesse, kuid need võiksid olla tegevusjuhendis (Code of Conduct) robotite ja tehisintellekti tootjatele.

Christian Bauckhage: Tehisintellekt ja inimintelligents on kaks väga erinevat asja. Masinad üritavad praegu imiteerida inimaju toimimist ja teevad seda väga viletsalt. Siiski on see piisav, sest neil on palju arvutusjõudu ning -kiirust ja nad suudavad töödelda palju rohkem infot kui inimaju.

Pokkeri botid treeniti hiljuti inimesi võitma ja see võttis rohkem kui 10 miljonit mängu - pokkerimäng kestab 5 minutit ja see võtaks 95 aastat nii palju mänge mängida.

Inimajul on eelis kiiresti õppimises ja ta suudab palju paremini üldistada, seega vajab palju vähem näiteid. Aga arvutitel pole inimaju piiranguid, ta pole pandud sellesse luust karpi, kus on inimaju ja ta ei pea tarbima neid kaloreid, mida vajab inimaju, näiteks võiksite ühendada kõik need arvutid, mida CeBITil täna näha ja kindlasti õpiksid nad midagi. Masinad ei pea olema sama head kui inimaju, nad polegi, aga see ei loe, nii et ärge tehke viga, arvates, et kuna me oleme nii palju paremad, siis pole see oluline ja midagi ei juhtu. Tehisintelligents on tõeliselt tehis, selles mõttes, et ta pole bioloogiline ja teeb juba väga head tööd praegu, aastal 2017.

Toby Walsh: On palju probleeme, mis pole lahendatud ja ei lahene niipea. Arvutitel pole emotsionaalset intellligentsi, nad ei mõista seda, neil pole ka tervet mõistust ja neil pole semantika sügavamat mõistmist. Nad suudavad teksti mõista lause tasandil, kuid mitte lehekülje tasandil.

Lieve van Woensel: Me peame hoidma arvuteid kontrolli all, see on seotud Asimovi seadustega. Neil pole empaatiat, nad küll järgivad reegleid, aga empaatiat pole. See on väga suur erinevus inimeste ja robotite vahel.

Christian Bauckhage: Tehisintellektist ei peaks mõtlema kui millestki inimestest eraldiseisvast. Te olete sümbioosis oma nutiseadmetega, ja sama on AI-ga. Ma arvan, et tuleb sümbiootiline suhe ja see võib kasvatada empaatilisust.

Toby Walsh: Meil pole aimugi, kas arvutid muutuvad teadvuslikuks, nad võivad saada intelligentseteks, kuid jääda mitteteadvuslikeks. Empaatia ja eetikaga seotud probleem ongi, et kuna neil pole teadvust, kuidas muuta neid empaatiliseks ja eetiliseks?

(---)

Christian Bauckhage: Kvantarvutid on avalikku kasutusse kohe tulemas ja nad on optimiseerimisel ning infoleidmisel AI algoritmide jaoks väga olulised. See põhjustab kiiret arengut.

Lieve van Woensel: Ettevaatusprintsiip näiteks ütleb, et me ei peaks lubama tehnoloogiaid, mis on potentsiaalselt ohtlikud. Kvantarvutitel seda rakendades ei saaks neid arendada.

Christian Bauckhage: Kui realistlik see on? Kas tõesti piiraksid kõik tootjad ja uurijad oma tegevust?

Lieve van Woensel: Juba 15 aastat tagasi oli väiteid, et GMOde puhul ei peaks neid üldse uurima, sest see on liiga ohtlik. Minu jaoks oli see šokeeriv. Poliitikakujundajatel on väga raske otsustada, kuidas edasi liikuda, kui tehnoloogiaid peetakse ohtlikuks.

Christian Bauckhage: Teised hakkavad seda siiski kasutama, globaliseerunud maailmas on selline pidurdamine eriti võimatu. Toby Walsh: Paljud asjad on väga lihtsalt tehniliselt lahendatavad, näiteks me võime krüptograafilisi algoritme lihtsalt uuendada.

(---)

Toby Walsh: Alan Turing on üks tehisintellekti valdkonna isadest ja juba tema viiekümne aasta tagustele töödele tuginedes ei näe ma mingeid põhimõttelisi piiranguid inimtasemel teadvuse loomiseks, aga see võtab aega. Enamus eksperte arvab, et võtab vähemalt sada aastat, et jõuda inimtasemel tehisintellektini. Ma tegin hiljuti uuringu oma 300 kolleegi seas ja keskmiselt arvati, et me ei jõua sinna enne 2109. Eksponentsiaalsus iseenesest pole piisav, et lahendada mitmeid probleeme. Alan Turing näitas ka, et on määramatusega seotud probleeme, mis ei ole algoritmidega lahendatavad. Paljud matemaatilised probleemid ei lahene praegu eksponentsiaalselt. On armas tsitaat Steven Pinkerilt: kui ma muudan oma koera kiiremalt mõtlema, isegi eksponentsiaalselt kiiremini, on ta ikka koer, tal pole kognitiivseid struktuure, keelt, mis viiksid ta koeraks olemisest välja.

Christian Bauckhage: Praegu lahendatakse eetilisi probleeme utilitaarselt, MIT uurib paljude näidete abil avalikkuse käest lahendust eetilisele paradoksile, kellest peaks isejuhtiv auto üle sõitma. Õpitakse üldist eetikat.

Tehisintellektist 2017

Christian Bauckhage: "Artificial Intelligence: Where are we at and where are we heading?" Albert A. Bartlett on öelnud, et inimkonna suurim puudujääk on võimetus mõista eksponentsiaalset kasvu. Mida ta sellega mõtles?

Igal tsivilisatsiooni alal on toimunud lõpuks plahvatuslik kasv, mis ületab kõike, mis oli kogu eelneva perioodi jooksul. Viimastel kümnenditel oleme näinud imelist arengut, mis põhineb big datal, arvutusvõimuse kasvul ja deep learning süsteemidel ning mis koos viivad tehisintellektini.

Miljonid tehislikud matemaatilised neuronid on seotud tehisnärvivõrkudesse, mis õpivad neisse sisestatud sisendi ja soovitud tulemuse võrdlemisest. Kui neuraalvõrk suudab saada soovitud tulemuse, nimetame me seda õppimiseks (miljonite sisendi ja soovitud väljundi paaride abil). Me näeme nüüd kognitiivset arvutustehnoloogiat, teksti- ja pildianalüüsi.See pole enam inimajule reserveeritud valdkond. Neuraalvõrgud saavad aru lause mõttest (kas see on positiivne või negatiivne). (Videos on seda pikemalt seletatud, nagu ka masinõppe mehhanismi).

Finantsvaldkond, meditsiin, keemiatööstus on juba muutunud ja muutuvad tehisintellekti arenguga väga kiiresti. Inimesed õpivad seoseid, mida ilma neuraalvõrkude tehtava analüüsita ei osatud näha, näiteks kasvajate diagnostikas.

GO mängu võitmist arvuti poolt peeti kaks aastat tagasi võimatuks enamuse ekspertide poolt, kaasaarvatud minu poolt, kuid see juhtus. GO mängu võimalike käikude arv ületab kogu universumi aatomite arvu väga suurelt ja see tundus võimatu ülesandena...

Parimad inimpiloodid ei suuda simulaatorites enam võita AI juhitud lennukeid ja see AI jookseb 35 dollarit maksvas arvutis Raspberry Pi, mis on põhimõtteliselt lastemänguasi.

Programmeerimisvõimeline AI on väga lähedal ja see pole meeldiv väljavaade koodikirjutajatele.

Google deep dream https://deepdreamgenerator.com/ on huvitav näide AI kunstialasest arengust. Samuti muusikalooming. Liftimuusika, senini vägagi tasuva muusikalise tapeedi loomisega tegelevad edaspidi arvutid.

TensorFlow https://www.tensorflow.org/ ja Microsofti CNTK https://www.microsoft.com/en-us/research/product/cognitive-toolkit/ on tasuta saadavad ja igaüks võib igaüks tegelda AI-ga.

Miks firmad pakuvad kallist tehnoloogiat avalikuks tasuta kasutuseks? Sest kümne aasta pärast on AI kõikjal ja nad tahavad, et 80% sellest jookseks (näiteks) google arvutites. Kuid teised turul tegutsejad teavad seda samuti ja toimub firmade vaheline võidujooks, kes suudab AI-d tasuta laiemalt levitada.

Kvantarvutid on kohe tulemas, http://www.quantumplayground.net/#/home võib seda juba uurida. 10 aasta pärast on 75% praeguseid suurfirmasid kadunud, peale nende, kes oskavad AI-ga koos ellu astuda, sest AI on kõikjal. 2029 on meil inimajuga samaväärne neuraalvõrk.

Toby Walsh: "What AI can (and can’t) do" Mida AI suudab (ja mida ei suuda)

On ülimalt tore aeg olla AI professor. Toredam, kui olla pokkerimängija, sest kuu või nii tagasi võitis pokerbot üht parimat pokkerimängijat. Selliseid asju juhtub juba peaaegu iga nädal. GO mängu puhul öeldi, et masinad ei võida kunagi inimest, sest see on nii intuitiivne, keeruline ja inimlik mäng - aga see juhtus.

Kolm eksponentsiaalset arengut on selle taga: Moore’seadus, mis lisab pidevalt arvutusvõimsust; andmete kogunemise on samuti eksponentsiaalne ja ka algoritmid paranevad eksponentsiaalselt, kolmandaks kasvavad investeeringud valdkonda samuti eksponentsiaalselt. 20 aastat tagasi oli firmadel vaja internetiplaani, 10 aastat tagasi mobiiliplaani ja nüüd on vaja plaani tehisintellekti tarvis.

Kõiki asju, mida saab teha mõtlemata, nagu näiteks rattaga sõitmist, saab teha AI kas juba või väga varsti. Need on väga kitsad ülesanded ilma laiema inimteadvuse osavõtuta, aga neid teevad masinad juba praegu paremini või samal tasandil. Linnas ringi sõitmiseks on vaja palju rohkem planeerimist või ka alateadlikult erineva info läbitöötamist ja siin pole masinad veel väga head.

Konkreetseid ja ka inimesele keerukaid ülesandeid, näiteks malemängu, teevad masinad paremini. Aga nad ei suuda õppida inimeste tasemel. GO mängu tarvis õppis AlphaGo miljarditest mängudest ja tegi selliseid käike, mida läbi ajaloo polnud kunagi tehtud, kuid juba neljandaks mänguks suutis inimene toime tulla ja ühe mängu võita. Evolutsiooniliselt oleme arenenud väga väikese info põhjal väga kiiresti õppima, sest pikaks ajaks ei jätnud eluvõitlus lihtsalt aega.

Masinad ei võta planeeti üle, ei hakka näiteks enda super-online-pokkeri oskustega raha teenima.

Liigne tehnoloogia usaldamine võib esialgu olla hukatuslik, sest firmade huvi saada kiiresti kasumit pole tegeliku tehnoloogia arenguga tasakaalus. Seadusandjad peavad sellega arvestama. Isesõitvate autode puhul juhtub liigse usaldamise puhul paratamatult õnnetusi. Suure surve tõttu käi praegu alles arendamisfaasis tehnoloogia tänavatele lubamine.

AI ei saa kaotada diskrimineerimist, algoritmid on sama kallutatud, kui inimesed. Rassistlikud programmid on täiesti reaalsed. Utilitaristlik eetika võib ja viibki vähemuste diskrimineerimisele. USAs oli üks programm eelarvamuslik mustanahaliste suhtes ja näiliselt objektiivsed otsustused kohtusüsteemid, mis sellele tuginesid olid tegelikult ekslikult. Lollid tehisintellektiga sõjamasinad on väga ohtlikud, neil pole mingit teadvust ja nad ei suuda langetada adekvaatseid otsuseid - põhjendatud jõukasutust jne.

See on asi, mis peab olema rahvusvaheliselt reguleeritud. Väga kiiresti jõuab see tehnoloogia riikide käest ka terroristide ja teiste halbade kavatsustega tegutsejate kätte ning seda kasutatakse süütute inimeste vastu.

Suured muutused ootavad ühiskonda ees seoses automatiseerimisega, pooled töökohad kaovad, kuid samuti tekib uusi töökohti. Minevikus, näiteks tööstusrevolutsiooniga, on loodud rohkem uusi töökohti, kui kaotati, kuid nüüd võib siiski minna teisiti. Kui meie kognitiivsed oskused lisaks käelistele on samuti automatiseeritud, siis mis jääb üle? Über-i juht võib olla üks lühiajalisemaid töökohti.

Tehnoloogia on moraalselt neutraalne ja see on meie otsustada praegu, kas suudame teha õigeid valikuid.

"The End of Privacy", Dr. Michal Kosinski. Digitaalsest jalajäljest - sotsiaalmeedias on teada mitte ainult see, kellega sa suhtled, vaid ka sinu sõnumite sisu, kaasaarvatud nende, mida sa kunagi ei saada. Uued telefonides olevad äpid mõõdavad su kehalist olekut. Kaardiga tasudes on sinu kohta teada palju infot. Firmad kauplevad selle infoga omavahel.

Meie uuringus osaleda soovinud facebooki kasutajate seas suutsime lihtsate algoritmide abil leida väga selged korrelatsioonid pandud laikide ja isikuomaduste vahel, nagu avatus kogemusele, meelekindlus, ekstravertsus, koostöövalmidus ja neurootilisus, samuti IQ, seksuaalne orientatsioon, poliitilised eelistused jne. Meie käitumine pole juhuslik ja on seega prognoositav. Arvutite abil on võimalik leida väga veidraid korrelatsioone ja algoritmid suudavad piisava info põhjal, mida on mahult palju vähem, kui keskmine inimene igapäevaselt jagab, anda täpse pildi inimesest, tema psühholoogilise profiili ja eelistuste nimekirja. Juba 150 laigi analüüsiga saab ületada sind potentsiaalselt kõige paremini tundva inimese, su abikaasa võimet sind tunda. Noorel inimesel võtab see paar päeva, et nii palju infot üksi facebooki laikidena jagada.

Siin saab seda uurida enda kohta: https://applymagicsauce.com/ . Keele analüüsimine on samuti väga palju infot andev, tekste või ka suulist kõnet analüüsides.

Samuti lihtsalt teades, milliseid veebilehti keegi külastab. Algoritmid suudavad ka lihtsalt fotot analüüsides ennustada poliitilisi, seksuaalseid jm eelistusi. Me ei saa päriselt aru, kuidas ta seda teeb, aga teeb ta seda ülimalt hämmastavalt. Videos on näha näiteid, kuidas 10 introverdi fotot üheks sulatades ja sama 10 ekstraverdiga tehes (mis rõhutab iseloomulikke jooni), annab keskmise kohe äratuntava introverdi või ekstraverdi.

Isegi ühe pildi põhjal suudab algoritm teha seda paremini kui lühike isikuomaduste test.

Kuna me jätame üha rohkem infot võrku ja seda analüüsivad algoritmid paranevad eksponentsiaalselt, siis ei ole võimalik varjata ka sellist infot enda kohta, mida jagada ei tahaks. Kui kasutate tasuta programme, siis olete toode teie ja teid puudutav info läheb turule.

Me peame lihtsalt leppima privaatsuse lõpuga. Me peame keskenduma postprivaatse maailma ohutuks muutmisele, mitte raiskama jõudu lootusetule lahingule.

Paljudes maades võidakse neid algoritme kasutades näiteks homoseksuaalsuse või ateismi eest surma mõista. Ja see võib juhtuda ka offline, sest pildi võib teha inimesest, kes internetis ei käigi.

1

[1] Robootika kolm põhiseadust on reeglid, mille mõtles välja ulmekirjanik Isaac Asimov. Reeglid ilmusid esmakordselt 1942. aastal Asimovi lühijutus "Runaround". Need kolm reeglit on järgmised: 1. Robot ei tohi oma tegevuse ega tegevusetusega inimesele kahju teha. 2. Robot peab alluma inimese antud käsule, kui see ei lähe vastuollu esimese seadusega. 3. Robot peab kaitsma oma olemasolu, kuni see ei ole vastuolus esimese või teise seadusega. Peale nende kolme seaduse mõtles Asimov hiljem välja ka nullseaduse, mis on järgmine: 0. Robot ei tohi oma tegevuse või tegevusetusega inimkonnale kahju teha. Need seadused esinesid mitmes Isaac Asimovi raamatus ning neid on ka hiljem kasutatud paljudes raamatutes, filmides ja mujal.

2017-03-31