THORSTEN KEMPE/EAST NEWS
THORSTEN KEMPE/EAST NEWS

PRZYSZŁOŚĆ / 12:55,

Sztuczna inteligencja głupsza, niż myślisz

Nadzieje i obawy związane ze sztuczną inteligencją są ogromne. I zapewne grubo przesadzone. Być może najbardziej przyda się ona totalitarnym dyktaturom, które dzięki AI mogą być znacznie bardziej efektywne niż dotąd

Na dobrą sprawę nie wiadomo, kto był pierwszy. Zdaniem jednych – Japonia, bo swój program Społeczeństwo 5.0 ogłosiła jeszcze w grudniu 2016 r. Dzięki robotom, integracji rozmaitych rozproszonych baz danych oraz rozwojowi systemów transportu autonomicznego życie codzienne starzejących się Japończyków ma ulec dramatycznej transformacji.

To coś więcej niż społeczeństwo informacyjne, to społeczeństwo wspierane automatyzacją i technologiami sztucznej inteligencji, gdzie kolejki do lekarza rozładowują zdalne systemy diagnostyczne, a problemy seniorów z poruszaniem się rozwiązują autonomiczne samochody.

Ale Społeczeństwo 5.0 nie brzmi tak sexy jak sztuczna inteligencja – najmodniejszy buzzword świata cyfrowych nowości. A Shinzo Abe nie jest nawet w połowie tak przystojny jak Justin Trudeau, premier Kanady, który w końcówce marca 2017 r. zainicjował kanadyjską Narodową Strategię Wspierania Sztucznej Inteligencji. I nieważne, że kanadyjski projekt, wsparty budżetem opiewającym na 125 mln dol., ma przede wszystkim zatrzymać w kraju czołowych akademickich specjalistów (nic dziwnego – to kluczowy zasób w wojnie o technologię AI), co czyni go znacznie mniej ambitnym niż to, co planują Japończycy. 

Propagandowo wygrała Kanada – oto Trudeau, ostatnia nadzieja białych, jako pierwszy dostrzega znaczenie sztucznej inteligencji, stawiając na odważny krajowy program technologiczny. 

Potem ruszyła lawina. Do końca 2017 r. mniej lub bardziej ambitne narodowe programy rozwoju AI ogłosiły Singapur, Zjednoczone Emiraty Arabskie i Finlandia. W połowie roku bombę odpaliły Chiny, odgrażając się, że do 2030 r. zamierzają nie tylko dorównać Stanom Zjednoczonym, ale i je prześcignąć, stając się światowym mocarstwem rozwiązań z zakresu AI.

IMAGINECHINA/EAST NEWS
Robot Xiaoi pracujący dla szpitala w Szanghaju. Urządzenie pełni rolę recepcjonisty. (grudzień 2017 r.)
IMAGINECHINA/EAST NEWS

Chiński program po dziś dzień pozostaje nie tylko najbardziej ambitny. Jest także najbardziej szczegółowy i całościowy, obejmuje niemal wszystkie pola: od edukacji i wyłapywania talentów po przemysł i zastosowania komercyjne. Ma szansę się powieść. Chiny budują prawdziwe totalitarne e-państwo, w którym zaawansowane technologie służą zaawansowanym formom kontroli. 

Temu celowi idealnie sprzyja niemal w całości „znacjonalizowany” internet, w którym pozycję lidera odebrano firmom amerykańskim na rzecz podmiotów lokalnych. Baidu to miejscowa wersja Google, Tencent – Facebooka, Alibaba – Amazona. W efekcie chińskie władze, kontrolujące te półprywatne, półpubliczne firmy, uzyskały dostęp do danych swoich obywateli. To idealny biotop do wzrostu przedsięwzięć AI. Jest czym karmić algorytmy, które do uzyskania pełnej mocy operacyjnej potrzebują przede wszystkim miliardów terabajtów.

Ale do dominacji droga daleka, bo Stany Zjednoczone są w wyścigu znacznie dłużej niż reszta. Wystarczy spojrzeć na wydatki. Między pierwszym kwartałem 2012 a drugim 2016 r. USA dofinansowały spółki rozwijające technologię AI łączną kwotą 17,9 mld dol. W analogicznym okresie Chiny wydały 2,6 mld dol., następna w kolejce Wielka Brytania – 800 mln dol., Kanada – 640 mln dol., a Niemcy – 639 mln dol., co pokazuje, że Europa, choć o znacząco skromniejszym potencjale, też nie składa broni.

Tym bardziej, że w marcu 2018 r. scenę ukradła wszystkim Francja. W godzinnym przemówieniu wygłoszonym na Sorbonie prezydent Macron odmalował śmiałą wizję swojego kraju jako światowego lidera AI, choć okres francuskich przewag technologicznych zdaje się, póki co, należeć do przeszłości tak samo jak naddźwiękowy Concorde. Toteż krytycy nie omieszkali odnotować, że wprawdzie tegoroczna czerwcowa konferencja Viva Technology ściągnęła do Paryża sporo sław (na czele z szefem Microsoftu Satyą Nadellą), ale pechowo wydarzyła się w samym środku strajków kolejarzy, co utrudniło dojazdy na miejsce, podbiło ceny paryskiego Ubera i w dodatku wysyłało sprzeczny sygnał: oto potęga AI, która nie radzi sobie z prymarnymi kwestiami komunikacyjnymi.

ETIENNE LAURENT/AFP/EAST NEWS
Prezydent Francji w marcu 2018 roku na konferencji "Sztuczna inteligencja dla ludzkości" deklarował, że chce, by Francja stała się nowym światowym centrum prac nad tą technologią.
ETIENNE LAURENT/AFP/EAST NEWS

Ale to nawet nie jest połowa listy, a kłopoty, większe lub mniejsze, mają wszyscy. Włochy, Tunezja, Wielka Brytania, Australia, Szwecja, Korea Południowa, Meksyk, Indie i Niemcy – wszystkie chciałyby powalczyć o miano lidera w dziedzinie AI. Jeśli dodamy do tego Arabię Saudyjską z aspiracjami księcia Mohammada Bin Salmana i miliardami dolarów upchanymi na koncie Public Investment Fund – jednego z najbogatszych funduszy inwestycyjnych świata, hojnie wspierającego najśmielsze projekty technologiczne, jak Virgin Galaxy czy Tesla – zrobi się naprawdę ciekawie. 

Stany Zjednoczone mają Dolinę Krzemową, Chiny – miliardy terabajtów danych i pełną kontrolę nad własnymi przedsiębiorstwami technologicznymi, Kanada – akademickich specjalistów, Europa – rozwinięty przemysł i sektor usług, a kraje Zatoki Perskiej – miliardy dolarów. Każdy z tych czynników może przyczynić się do dominacji w obszarze AI, ale sam w sobie najpewniej nie wystarczy, co czyni rywalizację bardziej zajadłą, bardziej nieprzewidywalną, ale też niewątpliwie – przesadzoną.

Gdy o czymś gadają wszyscy, połowa się popisuje, a druga połowa – kiwa głową, że rozumie. Walka o AI to tyleż rywalizacja o przewagę konkurencyjną, co polityczne pustosłowie, próba zapisania się do elity liderów cyfrowej cywilizacji. O tej przesadzie też mówi się już od jakiegoś czasu, także w odniesieniu do ograniczeń samej technologii. 

OK, systemy sztucznej inteligencji są coraz lepsze w rozpoznawaniu obrazu i rozumieniu języka. Równocześnie jednak na tę biegłość pracują dłużej niż ludzie, a do jej uzyskania potrzebują znacznie większej ilości danych.

Ten problem dobrze ilustruje przypadek jednego ze starszych algorytmów uczenia maszynowego, opisywany szeroko w literaturze fachowej. Był w stanie identyfikować to, co widzi na zdjęciach, z 16-proc. dokładnością, ale by osiągnąć ten poziom, potrzebował w procesie nauki 10 mln precyzyjnie opisanych zdjęć, choć „jego świat” tworzyły tylko 22 tys. kategorii obiektów. Człowiek nie potrzebuje aż tylu przykładów, by osiągnąć wyższy poziom. 

Po drugie – nawet coraz doskonalsze systemy AI można łatwo oszukać i to relatywnie prostymi środkami. W eksperymencie przeprowadzonym w 2017 r. przez naukowców z japońskiego Uniwersytetu Kiusiu okazało się, że zmiana jednego piksela na obrazku prowadziła do błędnych rozpoznań aż w 74 proc. testów. System widział taksówkę, a oznaczał ją jako psa, albo mylił żółwia ze strzelbą. Głupiał, natrafiając na drobne utrudnienie, niewielkie odchylenie od wyuczonego scenariusza.

SQUARE OFF/EAST NEWS
Robot szachowy Square Off. Może być zwykłą szachownicą, pozwala też na zdalną grę z innym człowiekiem (sygnał wysłany od przeciwnika powoduje, że figury same przesuwają się na szachownicy). Ale Square Off to także algorytm, który zbiera dane z każdej rozegranej na takich urządzeniach partii, dzięki czemu podnosi poziom swoich umiejętności.
SQUARE OFF/EAST NEWS

Nic dziwnego. Sztuczna inteligencja oparta na systemach tzw. głębokiego uczenia (deep learning) niczego tak naprawdę nie „rozumie” i niczego się nie „uczy”. Jedyne, co robi, to rozpoznaje wzorce w dużej ilości zbiorów danych, kierując się prawidłami statystyki, a to – jak wykazał eksperyment Japończyków – ma istotne ograniczenia. 

Dlatego specjaliści, tacy jak Dave Ferucci, były szef programu AI realizowanego przez IBM, starają się schładzać oczekiwania, mocno zaniepokojeni ich skalą. Ślepe zapatrzenie w deep learning przyniesie równie ślepe rozczarowanie. To zaś może wszystkich słono kosztować: cięcia w budżetach, wygaszanie nawet najdroższych, długofalowych inwestycji i wstrzymywanie programów badawczych, nawet tych najbardziej obiecujących. 

Nie da się takiego scenariusza wykluczyć, świat informatyki już widział raz coś takiego w latach 70. Póki co jednak dominuje pogląd, że systemy deep learningu może i są, jakoś tam, głupie, ale wcale nie muszą stawać się mądrzejsze, żeby narobić zamieszania. Ich piękno i rewolucyjne moce nie polegają wcale na wyrafinowaniu. OK, prowadzenie samochodu oznacza analizowanie miliardów zmiennych, ale tę czynność jest w stanie wykonać nawet bardzo mało inteligentna osoba. Za to autonomiczna ciężarówka, gdy wreszcie wyjedzie na drogę, będzie mogła pracować całą dobę, bez przerw na sen, bez wypadków spowodowanych zmęczeniem i bez konieczności zatrudnienia zastępcy, gdy zachoruje kierowca.

Nic więc dziwnego, że wszyscy podniecają się tą wizją, podobnie jak potencjalnymi wstrząsami dla rynku pracy. 

Ta ekscytacja trwa od dobrych kilku lat, zaczęła się gdzieś w okolicach 2013 r., wraz z publikacją Carla Benedikta Freya i Michaela Osborne’a, badaczy z Oxfordu, przewidujących, że automatyzacja prac biurowych może sprawić, że 47 proc. miejsc pracy w Stanach Zjednoczonych zniknie. Po prostu – to, co rutynowe i powtarzalne, łatwo daje się zautomatyzować, nawet jeśli jest tzw. pracą umysłową. Tekst narobił gigantycznego zamieszania, przywoływały go najpoczytniejsze światowe tytuły, zwykle w tonie alarmistycznym. 

Potem jednak nastąpił wysyp podobnych opracowań przynoszących za to skrajnie różne wyniki. Badaczom z Uniwersytetu w Mannheim wyszło, że owszem, zniknie, ale tylko 9 proc. miejsc pracy, a tym z OECD – że gdzieś pomiędzy 14 a 32 proc. I bądź tu mądry.

Ale Frey i Osborne nigdy nie przyznali się do błędu. Przeciwnie, zamiast tego, opublikowali niedawno artykuł, w którym starają się odkręcić co śmielsze interpretacje ich wyników, uzasadniając, że ich badanie nie było ani prognozą, ani nawet uogólnioną wizją przyszłości. Było pytaniem o możliwości techniczne współczesnych komputerów i programów AI w kontekście zadań wykonywanych przez ludzi. 

„Pokazaliśmy jedynie, że potencjalny zakres automatyzacji jest szeroki, podobnie jak to miało miejsce w przededniu drugiej rewolucji przemysłowej, zanim elektryczność i wynalazek silnika spalinowego uczyniły zbędnymi wiele miejsc pracy, które istniały przez 1900 r.” – pisali Frey i Osborne. „Gdyby nasi pradziadowie próbowali wykonać podobne oszacowania na początku XX w., pewnie uzyskaliby zbliżone wyniki. W 1900 r. ponad 40 proc. siły roboczej pracowało na roli. Dzisiaj (w krajach wysoko rozwiniętych) to mniej niż 2 proc.”.

MISO ROBOTICS/EAST NEWS
Robot do obracania hamburgerów Flippy zadebiutował w marcu 2018 roku w jednej z amerykańskich sieci fast foodów. Już pierwszego dnia okazało się, że średnio nadaje się do tej pracy - nie trafiał mięsem w tacę. Twórcy wycofali go na dodatkowe szkolenie. Po dwóch miesiącach doskonalenia wrócił i tym razem nie zawiódł nadziei.
MISO ROBOTICS/EAST NEWS

Wnioski z analizy miały więc charakter długofalowy i mocno ogólny. Mowa raczej o procesach, trendach w skali makro niż o nagłym trzęsieniu ziemi. Tego zresztą, jak na razie, w ogóle nie widać. Przeciwnie. Z przeprowadzonego w czerwcu badania ankietowego amerykańskich przedsiębiorstw wynika, że zanikanie miejsc pracy nie jest, póki co, realnym fenomenem. Na pytanie o wpływ AI na stan zatrudnienia w firmie tylko 12 proc. respondentów odpowiedziało, że spodziewa się zwolnień. Większość stwierdziła, że za wcześnie na takie dyskusje (44 proc.), a spora grupa (23 proc.) wierzyła, że nowa technologia stworzy nowe miejsca pracy. Nic tu nie jest oczywiste i proste. 

Na horyzoncie już widać jednak kolejnego stracha. Gdy lamenty nad rynkiem pracy okazały się siłą rzeczy niekonkluzywne – pojawiły się obawy o demokrację. 

– Dlaczego technologia premiuje tyranię? – zastanawia się na łamach „The Atlantic” izraelski historyk Yuval Noah Harari. Poza nieco oklepanym zestawem strachów – wizją „zbędnych ludzi” odrzuconych przez samowystarczalne elity, w jego tekście pojawia się element nowy, do tej pory pomijany, wywołany niedawnymi sukcesami Chin w budowie elektronicznego społeczeństwa totalitarnego. 

Skoro systemy deep learningu potrzebują gigantycznej ilości danych, a te najlepiej gromadzić, łącząc ze sobą ogromne zbiory – np. zapisy prywatnych czatów obywateli, rejestry transakcji przeprowadzonych na platformach e-handlu i dane lokalizacyjne – to czy nie jest tak, że nowa technologia premiuje tych najbardziej scentralizowanych, zmonopolizowanych i hierarchicznych? 

Spór między demokracją a tyranią – twierdzi Harari – to coś więcej niż spór o etykę. To pytanie o efektywność przetwarzania danych. Dwudziestowieczne reżimy pokazały, że zgromadzenie olbrzymich ilości informacji w jednym miejscu jest nieefektywne, wymusza tworzenie gigantycznej machiny biurokratycznej, która koniec końców jeszcze bardziej wszystko spowalnia. Tymczasem współczesne reżimy wsparte sztuczną inteligencją będą tylko zyskiwały, bo więcej danych to efektywniejsze algorytmy, a przekopywanie hałd informacji nigdy nie było prostsze niż dziś.

EAST NEWS
Autonomiczny samochód francuskiego start-upu Navya miał wypadek już pierwszego dnia służby na drogach w Las Vegas. Doszło do niego z winy żywego kierowcy innego auta. (listopad 2017 r.)
EAST NEWS

Ale to też nie jest aż takie oczywiste. 

Fakt, były szef chińskiego Google’a Kai-Fu Lee kiwa głową – Chiny pod względem wdrożenia technologii AI wyprzedziły USA. Swoje zrobiła polityczna czapka negująca znaczenie prywatności, ułatwiająca zasysanie przez Tencent czy Alibabę niemal wszystkiego, co wprowadzają użytkownicy, pozwalająca na tworzenie superbazy danych. Ale Google ma o swoich użytkownikach równie dużo danych, jeśli nie więcej. Chińską przewagę buduje nie tyle wymiar polityczny, ile jednorodność językowa i terytorialna zgromadzonych informacji. To, co Google wie o Polakach, nie przyda mu się w odniesieniu do Brazylijczyków, a wiedza pozyskana z Estonii nie pasuje do profilowania w Indiach. 

Co się zaś tyczy budowania reżimów – rzeczywiście, coś w tym jest, ale wciąż jeszcze, poza chińskim przypadkiem, przejawia się raczej w tendencji do przekształcania się w wielkich firm technologicznych w zamknięte, sterowane centralnie monopole. Przyczyny są jednak bardziej przyziemne, niż wynikałoby to z wizji Harariego – po prostu centralizacja jest efektywniejsza, gdy idzie o kontrolę kluczowych technologii i zatrzymywanie w firmie najcenniejszych pracowników. 

Krótkoterminowo to strategia rozsądna. Długofalowo jednak może wyhamować rozwój technologii: decentralizacja sprzyja innowacyjności i niewiele się, jak dotąd, na tym polu zmieniło. 

To ostatnie zagrożenie – wyhamowanie badań i rozwoju kierunków innych niż tylko deep learning, wydaje się, na razie, najgorszą konsekwencją obecnego, przesadzonego zachwytu nad AI. To obsesja głęboko paradoksalna. Gdy narodową strategię rozwoju sztucznej inteligencji ogłasza Meksyk, który nie jest w stanie poradzić sobie z rosnącą falą przemocy, lub Kenia – bezskutecznie walcząca z pustynnieniem i zatruciem środowiska – coś jest fundamentalnie nie tak. 

Ten paradoks póki co najlepiej widzą naukowcy konstruktorzy. Jak to podsumował Greg Corrado, jeden z czołowych mózgów Google’a: „Potrafimy zbudować zabawkę, która imituje kocie miau, ale nie jesteśmy w stanie skonstruować systemu, który porzucony w lesie wyjedzie z niego sam. Uczenie maszynowe rozpoznaje wzorce, ale to zaledwie skrawek tego, o co chodzi w tym czymś, co nazywamy inteligencją. Jak dla mnie, póki co, jesteśmy od tego o wiele za daleko”.

FANATIC STUDIO/SCIENCE PHOTO LIBRARY/EAST NEWS
PRZYSZŁOŚĆ
Bjorn Lomborg

Więcej wzrostu, mniej hipokryzji

Musimy zatrzymać wzrost gospodarczy, żeby ratować planetę? Nie słuchajcie takich bzdur. Przecież wzrost rozwiązuje - a nie stwarza - problemy środowiskowe. Najczyściej nie jest w krajach najbiedniejszych, tylko w najbogatszych
FUSHION MEDIA GROUP/EAST NEWS
PRZYSZŁOŚĆ
Michał Rolecki

Sorry, ale lotu na Marsa nie będzie

Wyprawa na Czerwoną Planetę byłaby horrendalnie droga, niebezpieczna dla astronautów i pozbawiona większego sensu. Więcej - jeśli ktoś wam mówi, że ludzkość kiedykolwiek skolonizuje inne planety albo wyśle kogoś daleko w kosmos, to zmyśla albo kłamie
PRZYSZŁOŚĆ
Holistic News    

Holistic Podcast

W redakcji Holistic News dyskutują kosmosceptyk Michał Rolecki, który twierdzi, że żadnego lotu na Marsa nie będzie, oraz kosmoentuzjasta Michał Niepytalski. Żeby nie skoczyli sobie do gardeł pilnuje moderator Mariusz Zawadzki
VITALIY TIMKIV/SPUTNIK/EAST NEWS
PRZYSZŁOŚĆ
Holistic News    

WIDEO. Atakowani przez cząstki z kosmosu      

Czemu jesteśmy nieustannie bombardowani przez miliardy cząstek z kosmosu i jakimś cudem nam to nie szkodzi? Nowa instalacja CERN, czyli Europejskiej Organizacji Badań Jądrowych, pomoże nam to zrozumieć
Więcej
Ta strona używa plików cookies w celu świadczenia Państwu usług na najwyższym poziomie. Więcej szczegółów w naszej Polityce Cookies. Nie pokazuj więcej tego powiadomienia.
OK

Logowanie

0 %