Smo lahko (le) prijatelji? Ko že šibka umetna inteligenca nadigra človeka

Samoučeča umetna inteligenca AlphaGo je v igri GO kot za šalo opravila z vsemi najboljšimi predstavniki človeštva
POSLUŠAJ ČLANEK
V svojem delu Štoparski vodnik po galaksiji si je Douglas Adams zamislil računalnik Globoka Misel. Namen računalnika je bil, da odgovori na dokončno vprašanje o življenju, vesolju in sploh vsem. Po sedmih milijonih letih premlevanja je dal odgovor: 42. Ta komični zaplet zelo dobro ilustrira enega od problemov umetne inteligence: lahko nam da odgovore, ki jih ne pričakujemo, ali jih celo ne razumemo. Saj zato smo jo pravzaprav tudi razvili - da bo boljša od nas, ljudi!

Zadnjič smo med drugim razmišljali o tem, kaj bo, ko bo umetna inteligenca specializirana za vožnjo avtomobilov postala boljša od voznikov. (Pravzaprav je že, ampak iz praktičnih razlogov bomo še nekaj časa morali sedati za volan, ga vrteti - ali pa vsaj držati roko na njem.) Kaj bo, ko bomo razvili umetne inteligence, ki bodo boljše od zdravnikov, inženirjev gradbeništva, inženirjev računalništva, učiteljev, vzgojiteljic in umetnikov? Kaj bo, ko bomo razvili umetno inteligenco, ki bo boljša od ljudi sploh?

Ker se ljudje od nekdaj radi igramo Boga, lahko odgovor na zadnje vprašanje verjetno najdemo v Njegovi knjigi v zgodbi o babilonskem stolpu, ampak preden zabredemo pregloboko v filozofske in teološke vode, raje definirajmo “umetno inteligenco”.

No, noge si bomo hočeš nočeš morali zmočiti, saj inteligence ni moč preprosto definirati. Tej zagati se bomo izognili tako, da bomo inteligenco definiral kot lastnost inteligentnega bitja, umetno inteligenco pa kot stroj, ki izkazuje inteligenco. Prav veliko s to definicijo nismo dosegli, stvari pa se bodo malo zjasnile, če umetno inteligenco razdelimo na tri stopnje: šibka, močna in superinteligenca. Šibka umetna inteligenca je specializirana, npr. za vožnjo avtomobila ali diagnosticiranje kožnega raka. Močna umetna inteligenca je “vsaj tako inteligentna kot tipičen človek”, umetna superinteligenca pa daleč prekaša najbistrejše, najbolj nadarjene in najmodrejše ljudi.

Če nam bo uspelo v prihodnosti razviti močno umetno inteligenco, se bo lahko seveda sama razvila v umetno superinteligenco. Pustimo zadnji dve za naslednjič in si poglejmo primer šibke umetne inteligence, ki nam bo pomagala dodatno osvetliti nekatere izzive, ki jih prinaša razvoj umetne inteligence.

DeepMind je okrog leta 2014 razvil umetno inteligenco AlphaGo, ki se je naučila igrati igro go s strojnim učenjem - z “opazovanjem” potekov iger, ki so jih igrali ljudje.

Oktobra 2015 je AlphaGo Fan (izboljšana različica AlphaGo) premagala profesionalnega igralca goja Fana Huia.

Marca 2016 je naslednja različica, AlphaGo Lee, s 4:1 premagala Leeja Sedola, enega najboljših igralcev goja na svetu.

Maja 2017 je AlphaGo Master s 60:0 premagala več profesionalnih igralcev.

Oktobra 2017 so razvili AlphaGo Zero, ki se je naučila igranja goja samo z uporabo pravil in z igranjem iger proti sami sebi - brez “opazovanja” ljudi. Po treh dneh treninga je bila boljša od AlphaGo Lee - premagala jo je s 100:0. Po 21 dneh je dosegla nivo AlphaGo Master ter jo po 40 dneh premagala z 89:11.

Decembra 2017 so umetno inteligenco AlphaGo Zero generalizirali tako, da je v 24 urah dosegla nadčloveški nivo igranja v igrah šaha, shogija in goja. Poimenovali so jo AlphaZero. AlphaZero z enim dnevom treninga je AlphaGo Zero s tremi dnevi treninga premagala s 60:40.

Kar je pri tem razvoju še dodatno fascinantno, je dejstvo, da so uspeli v DeepMindu hkrati z dvigom učinkovitosti umetne inteligence tudi bistveno znižati njeno porabo energije za učenje.

Izzivi


Umetna inteligenca lahko hitro dohiti in prehiti človeka.

Kaj pa zdaj, ko je AlphaZero najboljši igralec goja na svetu? Je go sploh še smiselno igrati?

AlphaZero ima za cilj zmagati v igri. To za svet nima kakšnih hujših posledic. Lahko pa si predstavljamo umetno inteligenco, ki bi s tem, da bi dosegla svoj cilj, povzročila nepredvidene neželene posledice, lahko celo človeške žrtve. Izkaže se, da je zelo težko postaviti pravila, ki bi ji to preprečevala. Že pri zelo preprosti igri skrivalnic, ki so jo razvili pri OpenAI, je umetna inteligenca izkoristila dve nenamerni “luknji” v pravilih in ju izkoristila za tri nepredvidene načine igranja.

Avtor članka je Klemen Ban, sodelujoči v natečaju za kolumnista Domovine
Naroči se Doniraj Vse novice Za naročnike

Prihajajoči dogodki