Quo Vadis sztuczna inteligencjo?

.

Uwagi wstępne

 

Jednym z pionierów Artificial Intelligence (AI) był angielski matematyk Alan Turing (1912-1954). W swojej książce pod tytułem ”Czy maszyna może myśleć” analizował fundamentalny problem AI. W latach 1939 oraz 1940 Turing pracował w Bletchley Park pod Londynem nad złamaniem wojskowego szyfru niemieckiego Enigma. Jest on również znany  jako twórca metody “LU decomposition” do rozwiazywania liniowych równań algebraicznych, często występujących w problemach naukowych i inżynierskich.  W USA AI będące gałęzią informatyki powstało tuz po drugiej wojnie światowej równocześnie z pierwszymi komputerami. Okres czasu rozwoju tej dyscypliny nauki pomiędzy latami 1950 a 1990 można nazwać erą klasyczną AI, w której informatycy starali się stworzyć software symulujące wąskie czynności człowieka, na przykład grę w szachy. Ten kierunek badań zakończył się sukcesem programu Deep Blue firmy IBM, który w 1997 roku wygrał z arcymistrzem świata Rosjaninem Kasparowem. Już w dekadzie 1980 powstała idea “machine learning” sugerująca, że komputerowe programy AI musza się uczyć rozwiązywać problemy na wzór człowieka. Równocześnie założono, że architektura systemu AI będzie imitowała ludzki mózg, który jest potężna siecią neuronów reagujących na sygnały słabych prądów. Mózg zawiera 10-100 miliardów neuronów połączonych gęsta siecią dendrytów.

 

 

Machine learning

 

Komputer wygrał z Kasparowem, ale grał inaczej niż człowiek. Komputer analizował więcej możliwych ruchów i wybierał optymalny. Co ważniejsze komputer nie nauczył się grać jak człowiek. Nikt nie zostaje mistrzem gry szachowej natychmiast po poznaniu reguł gry. Człowiek musi poświecić wiele lat studiów i praktycznej gry, aby stać się mistrzem.  Wniosek jest prosty, trzeba stworzyć software tak, aby komputer uczył się na błędach i ulepszał swoja umiejętność rozwiazywania problemów. 

 

Ta idea, zbliżona do procesu ewolucji, w której następuje ciągle ulepszanie systemu, dala początek drugiej erze AI zwanej machine learning. Anatomia ludzkiego mózgu skłoniła informatyków do budowy sieci neutronowych, które mogą się uczyć. Przez uczenie się sieci należy rozumieć, że sieć potrafi modyfikować połączenia pomiędzy neuronami tak, aby poprawić swoje działanie.

 

Oczywiście program symulujący ludzki mózg musi mieć kryteria oceny poprawnych rozwiązań. Tak dokładnie działa ludzki mózg, który tworzy nowe połączenia zwane dendrytami w procesie nauki. Ciągłe uczenie się w życiu zwiększa gęstość połączeń sieci neuronowych mózgu. Możemy uczyć się do końca życia.

 

Wielowarstwowe sieci neuronowe

 

Następnym ulepszeniem sieci neuronowych było wprowadzenie sieci składających się z wielu warstw na wzór mózgu, który nie jest plaski, lecz jest zbudowany z wielu grup neuronów, które są połączone i wzajemnie współpracują. Okazało się, że wielowarstwowe samouczące się sieci neuronowe potrafią rozwiązywać bardzo zróżnicowane problemy. To znaczy, że zbliżają się do Artificial General Intelligence (AGI).  Na przykład ta sama sieć potrafi tłumaczyć z angielskiego na inny jeżyk oraz rozpoznawać twarz człowieka. Wkroczyliśmy w nową fazę AI bliższa funkcjom człowieka, który potrafi się uczyć, modyfikując synaptyczne połączenia mózgu i używa ten sam mózg do rozwiazywania problemów różnego rodzaju.

 

Kwestia prawdopodobieństwa decyzji

 

Wiemy z doświadczenia, że inteligentny człowiek nie stosuje sztywnych reguł. Nasze doświadczenie wskazuje, aby używać najbardziej prawdopodobnie skuteczne zasady i decyzje rozwiązując problemy.  Najnowszym ulepszeniem neuronowych sieci symulujących mózg jest zastosowanie przybliżonych reguł opartych na prawdopodobieństwie ich skuteczności. Jest to jeszcze jeden krok bliżej intelektu człowieka. 

 

Podsumowanie

 

Na pytanie Turinga: Czy maszyna może myśleć, musimy odpowiedzieć, jeszcze nie. Prócz problemów technicznych musimy rozwiązać kilka problemów natury społecznej. Wdrożenie inteligentnych robotów spowoduje zmiany w zatrudnieniu. Wiele rodzajów pracy zostanie przekazanych robotom. Ludzie, którzy zostaną zastąpieni robotami utraca nie tylko place, ale również uczucie bycia potrzebnymi i użytecznymi.  Trzeba będzie tych ludzi przekwalifikować na inne rodzaje pracy w nowej dobie technologii. Przeszkolenie tysięcy ludzi będzie drogie i czasochłonne.  Największe zmiany nastąpią wśród klasy robotników przemysłowych i rolnictwa.  Do grupy ludzi niedotkniętych technologią robotów można zaliczyć artystów, pisarzy, naukowców, poetów i lekarzy. Z doświadczenia w poprzednich stuleciach wiemy, że każda nowa technologia likwiduje pewne zawody, ale również tworzy nowe. Poważnym problemem będzie wpływ inteligentnych robotów na zasady militarnej obronności kraju oraz współżycie człowieka z robotami dalekiej przyszłości mającymi poczucie świadomości I własnej woli. Zamiast programowania trzeba będzie je przekonywać racjonalnymi argumentami. Podobnie jak Max Tegmark dwaj pionierzy AI Marvin Minsky i John McCarthy uważali, że roboty przyszłości przewyższa inteligencja przeciętnych ludzi. Inteligencja osobnika nie zależy od materiału, z którego jest zbudowany, lecz od jego struktury i jej funkcji. To, że jesteśmy zbudowani z węglowodanów nie zapewnia nam supremacji w dalekiej przyszłości.

Janusz Kowalik
O autorze wpisu:

Janusz Kowalik jest emerytowanym profesorem matematyki i informatyki na Washington State University oraz byłym kierownikiem organizacji badań informatyki w firmie lotniczej Boeing Company w Seattle. Adres internetowy Janusza: j.kowalik@comcast.net

33 Odpowiedzi na “Quo Vadis sztuczna inteligencjo?”

  1. Jeżeli nic nie stanie sztucznej inteligencji na przeszkodzie, człowiek stanie się inteligencją niższej kategorii – jego populacja zostanie ograniczona przez wszedobylskie maszyny, roboty i automaty, a niewielka, wyselekcjonowana grupa homo sapiens trafi do rezerwatu, obok innych zwierząt. Maszyny wraz z wyższą intelektualną zyskają (uzasadnione) poczucie wyższości, a ono będzie się przekładać na takie własnie postępowanie względem tak prymitywnej i ograniczonej istoty, jak naga małpa. Zresztą chyba cała historia ludzkości dowodzi, że miejsce człowieka jest w rezerwacie.

    1. Nic takiego (rezerwatow)  nie będzie. Nazywanie tego (sztuczną) inteligencją to sprytny wymysł inzynierow.  Jedynie co moze nastapic to wzrost automatyzacji, tak jak zamiast łyzeczki do herbaty czy szpadla uzywamy koparki, tak jak zamiast liczydła komputery tak nastapi wieksza automatyzacja, ze znamionami "inteligenji". Nikogo dzis nie dziwi ze przy pomocy komputera mozemy cos obliczyc, ale jak komputer "ogra" kogos w jakąs gre to wielkie zdziwienie. 
      Nieporozumienie wynika z faktu ze zwykły czlowiek (nie-inzynier) potrafi sobie wyobrazic jak komputer wypluwa wynik 2+2, choc jakby go przycisnac to i tak by nie potrafił wytłumaczyc jak to działa. Ale zwykły humanista na temat tzw. inteligencji to juz potrafi fantazjowac, i snuje wielkie farmazony i dyrdymały, co inzynierowie chetnie podchwycają. Fakt ze komputer mowi sie jest zdolny czegos "nauczyc" to zdecydowanie przerasta rozum i mozg humanisty, dlatego łatwo ich oszukac, bo "uczenie sie czegos" to domena istot inteligentnych.  Gdyby ich spytac jak to sie (dokładnie) dzieje to nie są absolutnie w stanie powiedziec cos sensownego, stąd ta fascynacja i snucie przez nich głupiutkich wizji.
      A co na temat religii? Cisza? Nikt nie chce tych sztucznych nawracac na swoją wiare (w żydowskiego zbawiciela)? Przeciez kosmitow juz chcą ewangelizowac, wiec tu bedzie ogromne pole do popisu: jak zaprogramowac robota aby oddał życie w imie swego stworcy. Może to nie takie trudne. 

  2. Yuval Noah Harari uważa że właśnie lekarze zostaną szybko zastąpieni sztuczną inteligencją a z bardziej komicznych tworcy przebojów popowych

    1. Nie znam goscia, nigdy o nim nie slyszalem, ale widze ze moze i napisal ciekawa ksiazke (Sapiens) na temat tego na czym sie zna. Na technice sie nie zna wiec gada glupoty. Wlasciwie pierwsza grupa do zastapienia to beda historycy, beda bezuzyteczni. Robot dostanie zlecenie skompilowania kilku zrodel sprzed 300 lat, troche z Holandii, troche ze Szwecji, do tego zyczenie aby dokopal troche islamowi i lewakom, i Napierala bedzie musial szukac innej pracy. 
      Napisanie dobrego pop to sztuka, dziesiejsza sieczka to jest pop a la zenek czy sławomir, tutaj naprawde nie trzeba zadnego wysiłku ani inwencji. Natomiast lekarze … lekarze i medycyna jest grupo niedoinwestowana, ładujemy forse w armaty i militarny złom, duzo do zrobienia na polu medycyny. Programy moze wspomogą  lekarzy (szczegolnie specjalistow) od zmudnego analizowania danych, jednak aby postawic diagnoze to trzeba chociaz wiedziec, co ta diagnoza znaczy. O tym ze "sztuczna inteligencja" zastąpi lekarzy to bzdura, moze odciązy, a moze bedzie jeszcze wiecej pracy bo komputery/roboty wyłapią  wiecej osob zagrozonych. Lekarz pierwszego kontaktu to raczej rodzaj psychologa, i jego rola to uspokojenie pacjenta, nic panu nie jest, to tylko katar, niech pan d nie zawraca słuzbie zdrowia. Robot chirurg? tez mzonka i głupoty, dzis nikt nawet by nie poszedł do robota-fryzjera a co dopiero do chirurga.
       
       

  3. @LUCYAN
    Piszesz ciekawie ale AI to nie pomysl inzynierow  lecz  naukowcow. Test inteligientnego robota lub komputera jest taki: Jesli nie potrafimy odroznic robota od czlowieka rozwiazujacych ten sam  problem to ten robot kest inteligientny. 
     
     

    1. No to słaby ten test na inteligencje (test Turinga?) i staroc. Własciwie mozna by okreslic to jako czy maszyna moze małpowac człowieka. Albo nawet ukryc swoja wiedze i umiejetnosci, gdy trzeba. Poza tym porownanie z jakim człowiekiem? z usrednionym?  Maszyna dzis nie ma problemu z byciem bardziej inteligentną na podstawie dostepu do poteznej bazy danych, ale na razie przewaga człowieka wydaje sie w przewidywaniu na podstawie zjawisk nietypowych czy tez ktore zdarzyły sie po raz pierwszy. Alo to moze tylko złudzenie. 
      W kazdy razie zastąpienie lekarzy poprzez AI to raczej wpomaganie lekarzy przez AI, a nie ich wyeliminowanie. Oni się sami eliminują, zywe ludzkie egzemplarze mają duzą wiedzę specjalistyczną, ale niestety z wiekiem ta wiedza idzie do grobu. Taki  doswiadczony lekarz widział w swoim zyciu wiele chorob i przypadkow, a nawet czesto zostawia tę wiedzę dla siebie.  Młody lekarz nie widział wiele trudnych i nietypowych przypadkow, więc nawet nie moze wykluczyc jakiejs choroby, bo mu to do głowy nie przyjdzie. Komputer natomiast moze przeskanowac całą dostępną wiedzę, włącznie z tymi rzadkimi przypadkami i w razie czego będzie brał pod je pod uwage, bo raz je w zyciu "widział" i pamięta. 

  4. @MICHAL
    Robot moze zrobic lepsza operacje lub postawic diagnoze ale lekarz wzbudza uczucia zaufania pacjenta i nie moze byc latwo zastapiony robotem.
     

    1. Juz teraz AI lepiej analizuje uczucia ludzi.
      Akurat do wzbudzenia zaufania wystarcza  telemarketer (dawniej komiwojażer) sprzedajacy cudowne leczące maty, garnki czy akcje, ubrany w stosowny kitel.
      A tu to co pisze Yuval Noah Harari w "21 lekcji na XXI wiek":
      "…
      Ludzie mają dwa rodzaje umiejętności – fizyczne i poznawcze. W przeszłości maszyny rywalizowały z ludźmi przeważnie w zakresie zdolności typowo fizycznych, ludzie zaś zachowywali olbrzymią przewagę nad maszynami w zakresie poznania. Z jednej strony zatem w rolnictwie i przemyśle automatyzowano prace czysto fizyczne, a z drugiej w sferze usług pojawiały się nowe zajęcia wymagające umiejętności poznawczych, które posiadali jedynie ludzie: uczenia się, analizowania, komunikowania się, a przede wszystkim rozumienia ludzkich emocji. Obecnie jednak w coraz szerszym zakresie tych umiejętności – w tym także w rozumieniu ludzkich emocji – sztuczna inteligencja zaczyna osiągać wyniki lepsze niż ludzie[2]. Nic nam nie wiadomo o żadnym trzecim obszarze działania – poza sferą fizyczną i poznawczą – w którym ludzie mieliby zawsze zachowywać bezpieczną przewagę.
      Niezwykle istotne jest uświadomienie sobie, że rewolucja w SI nie polega tylko na tym, że komputery robią się coraz szybsze i inteligentniejsze. Napędzają ją również przełomowe odkrycia nauk przyrodniczych i społecznych. Im lepiej pojmujemy mechanizmy biochemiczne, które są podstawą ludzkich emocji, pragnień i wyborów, tym skuteczniejsze mogą być komputery w analizowaniu ludzkiego zachowania, przewidywaniu ludzkich decyzji i zastępowaniu ludzi w roli kierowców, bankierów i prawników.
      W ostatnich kilku dziesięcioleciach badania prowadzone w takich dziedzinach, jak neuronauka i ekonomia behawioralna, pozwoliły naukowcom „zhakować” ludzi, a przede wszystkim zyskać znacznie lepsze zrozumienie tego, w jaki sposób ludzie podejmują decyzje. Okazało się, że nasze decyzje w każdej sprawie – od wyboru jedzenia po wybór partnerów – wynikają nie z jakiejś tajemniczej wolnej woli, lecz raczej z miliardów neuronów w ułamku sekundy obliczających prawdopodobieństwa. Osławiona „ludzka intuicja” jest w rzeczywistości „rozpoznawaniem wzorców”[3]. Dobrzy kierowcy, bankierzy i prawnicy nie mają magicznej intuicji w zakresie ruchu drogowego, inwestowania czy negocjacji – jest raczej tak, że dzięki rozpoznawaniu powtarzających się wzorców dostrzegają nieuważnych pieszych, nierzetelnych pożyczkobiorców oraz krętaczy, i starają się ich unikać. Okazało się również, że biochemiczne algorytmy ludzkiego mózgu bynajmniej nie są doskonałe. Opierają się na heurystykach, skrótach i przestarzałych obwodach, dostosowanych raczej do afrykańskiej sawanny niż do miejskiej dżungli. Nic dziwnego, że nawet dobrzy kierowcy, bankierzy i prawnicy czasami popełniają głupie błędy.
      Oznacza to, że sztuczna inteligencja może osiągać lepsze od ludzi wyniki nawet w zadaniach, które podobno wymagają „intuicji”. Jeśli ktoś uważa, że SI musi rywalizować z ludzką duszą pod względem mistycznego przeczucia – wydaje się to niemożliwe. Jeśli jednak tak naprawdę sztuczna inteligencja ma rywalizować z sieciami neuronów w zakresie obliczania prawdopodobieństwa i rozpoznawania wzorców – brzmi to o wiele mniej beznadziejnie.
      Z pewnością sztuczna inteligencja potrafi być lepsza w pracach, w których niezbędna jest intuicja na temat innych ludzi. Wiele zawodów – polegających na przykład na prowadzeniu pojazdu po drodze pełnej pieszych, pożyczaniu pieniędzy obcym osobom i negocjowaniu umów biznesowych – wymaga umiejętności poprawnej oceny emocji i pragnień innych ludzi. Czy ten dzieciak wbiegnie zaraz na jezdnię? Czy mężczyzna w garniturze ma zamiar wziąć ode mnie pieniądze i zniknąć? Czy ten adwokat spełni swoje groźby, czy tylko blefuje? Dopóki uważano, że tego rodzaju emocje i pragnienia tworzy jakiś niematerialny duch, wydawało się oczywiste, że komputery nigdy nie będą w stanie zastąpić ludzi jako kierowcy, bankierzy i prawnicy. No bo jakim cudem komputer miałby rozumieć stworzonego przez Boga ludzkiego ducha? Jeśli jednak te emocje i pragnienia tak naprawdę nie są niczym więcej niż biochemicznymi algorytmami, to nie ma powodu, dla którego komputery nie mogłyby ich rozszyfrować – i to dużo lepiej niż jakikolwiek homo sapiens.
      Kierowca przewidujący zamiary pieszego, bankier oceniający wiarygodność potencjalnego pożyczkobiorcy i prawnik sondujący nastroje przy stole negocjacyjnym nie korzystają z czarów i magii. Mimo że nie są tego świadomi, ich mózgi rozpoznają biochemiczne wzorce, analizując wyraz twarzy, ton głosu, ruchy rąk, a nawet zapach ciała. Sztuczna inteligencja wyposażona we właściwe czujniki mogłaby robić to wszystko z dużo większą dokładnością i niezawodnością niż człowiek.
      A zatem za niebezpieczeństwo znikania miejsc pracy nie odpowiada pojawienie się samej technologii informacyjnej. Jest ono skutkiem jej połączenia z biotechnologią. Droga od skanera fMRI do rynku pracy jest długa i kręta, mimo to da się ją pokonać w kilka dekad. To, czego badacze mózgu dowiadują się dziś na temat ciała migdałowatego oraz móżdżku, może pozwolić komputerom w 2050 roku zostawić ludzkich psychiatrów i ochroniarzy daleko w tyle.
      Sztuczna inteligencja jest gotowa nie tylko nas zhakować i osiągnąć lepsze od nas wyniki w zakresie umiejętności uznawanych dotychczas za typowe wyłącznie dla ludzi. Oprócz tego dysponuje ona umiejętnościami typowymi wyłącznie dla nieludzi, co sprawia, że różnica między SI a człowiekiem staje się różnicą rodzaju, a nie tylko stopnia. Dwie szczególnie ważne nie-ludzkie możliwości, które posiada sztuczna inteligencja, to możliwość bezpośredniej wymiany informacji i możliwość aktualizacji.
      Ponieważ ludzie są jednostkami, trudno ich ze sobą połączyć i zbiorowo aktualizować, jak programy. W odróżnieniu od ludzi komputery nie są jednostkami, łatwo więc włączyć je w jedną elastyczną sieć. Milionów jednostkowych ludzkich pracowników nie zastąpią po prostu miliony jednostkowych robotów i komputerów. Prawdopodobnie pojedynczych ludzi będzie raczej zastępować połączona sieć. Dlatego gdy zastanawiamy się nad automatyzacją, nie powinniśmy porównywać zdolności pojedynczego kierowcy ze zdolnościami pojedynczego samochodu autonomicznego czy też pojedynczego lekarza człowieka z pojedynczym lekarzem SI. Należy raczej porównywać zdolności zbioru ludzkich jednostek ze zdolnościami połączonej sieci SI.
      Na przykład wielu kierowców nie zna wszystkich, stale zmieniających się przepisów ruchu drogowego i często je łamie. W dodatku każdy pojazd jest niezależnym bytem, dlatego gdy dwa samochody zbliżają się do tego samego skrzyżowania równocześnie, kierowcy mogą błędnie odczytać swoje intencje i doprowadzić do kolizji. Samochody autonomiczne mogą być ze sobą połączone. Gdy dwa takie pojazdy zbliżają się do tego samego skrzyżowania, tak naprawdę nie stanowią dwóch oddzielnych bytów – kieruje nimi jeden algorytm. Dlatego ryzyko, że mogą się nie zrozumieć i spowodować kolizję, jest znacznie mniejsze. A jeśli ministerstwo transportu postanowi zmienić część przepisów ruchu drogowego, wszystkie samochody autonomiczne można będzie bez trudu zaktualizować dokładnie w tym samym momencie, więc o ile tylko w programie nie pojawi się błąd, wszystkie one będą się co do joty stosowały do nowych przepisów[4].
      Podobnie gdy Światowa Organizacja Zdrowia wykrywa jakąś nową chorobę albo gdy jakieś laboratorium wynajduje nowy lek, jest rzeczą niemal niemożliwą, by zaktualizować wiedzę wszystkich ludzkich lekarzy na świecie w zakresie nowej wiedzy. Ale już lekarzy SI (nawet gdyby miało być ich na świecie dziesięć miliardów, a każdy monitorowałby zdrowie jednego tylko człowieka) można będzie zaktualizować w ułamku sekundy i wszyscy będą mogli przekazywać sobie nawzajem opinie na temat nowych chorób czy nowych leków. Potencjalne korzyści wynikające z możliwości łączenia i aktualizacji są tak ogromne, że przynajmniej w niektórych zawodach sensowny może się okazać pomysł zastąpienia wszystkich ludzi komputerami, nawet gdyby niektórzy ludzie wciąż spisywali się lepiej niż maszyny.
      Ktoś może zaprotestować, mówiąc, że zastępując ludzkich pracowników siecią komputerową, stracimy korzyści płynące z indywidualności. Jeśli na przykład jeden lekarz człowiek dokonuje niewłaściwej oceny, nie zabija wszystkich pacjentów na świecie i nie blokuje opracowywania wszystkich nowych leków. Gdyby natomiast wszyscy lekarze tworzyli jeden system i ów system popełniłby błąd, wówczas skutki mogłyby być katastrofalne. Zintegrowany system komputerowy może jednak maksymalizować korzyści płynące z możliwości łączenia, nie tracąc tych, które wynikają z indywidualności. W tej samej sieci można uruchomić wiele alternatywnych algorytmów, tak by pacjentka mieszkająca w odległej wiosce w dżungli mogła za pośrednictwem smartfona skontaktować się nie tylko z jednym apodyktycznym lekarzem, ale tak naprawdę z setką różnych lekarzy SI, których diagnozy będą nieustannie ze sobą porównywane. Nie podoba ci się to, co ci powiedział lekarz z IBM-u? Żaden problem. Nawet jeśli utknąłeś gdzieś na stokach Kilimandżaro, z łatwością możesz zasięgnąć opinii innego specjalisty, kontaktując się z lekarzem z Baidu.
      Korzyści płynące z takiego rozwiązania dla ludzkiego społeczeństwa będą przypuszczalnie ogromne. Lekarze SI mogliby zapewnić znacznie lepszą i tańszą opiekę medyczną miliardom ludzi – szczególnie tym, którzy obecnie nie są objęci żadną. Dzięki uczącym się algorytmom i czujnikom biometrycznym biedna wieśniaczka ze słabo rozwiniętego kraju będzie mogła korzystać z dużo lepszej opieki medycznej za pośrednictwem smartfona niż ta, którą cieszy się dziś najbogatszy człowiek na świecie w najnowocześniejszym miejskim szpitalu[5].
      Podobnie jest z pojazdami autonomicznymi: mogłyby one zapewnić ludziom znacznie lepsze usługi transportowe, a zwłaszcza obniżyć śmiertelność z powodu wypadków drogowych. Dzisiaj prawie milion dwieście pięćdziesiąt tysięcy ludzi ginie rocznie w wypadkach drogowych (dwa razy tyle co z powodu wojen, przestępstw i terroryzmu razem wziętych)[6]. Przyczyną ponad 90 procent tych wypadków są ludzkie błędy: ktoś usiadł za kierownicą po alkoholu, ktoś inny pisał esemesa, prowadząc, jeszcze inny zasnął za kółkiem albo się rozmarzył, zamiast zwracać uwagę na drogę. W 2012 roku amerykańska agencja bezpieczeństwa drogowego (National Highway Traffic Safety Administration) szacowała, że 31 procent wypadków śmiertelnych w Stanach Zjednoczonych było związanych z alkoholem, 30 procent z przekroczeniem dozwolonej prędkości, a 21 procent z dekoncentracją kierowcy[7]. Pojazdy autonomiczne nie popełniłyby takich błędów. Choć mają one własne problemy oraz ograniczenia i choć jakieś wypadki są nieuniknione, to jednak należy się spodziewać, że zastąpienie wszystkich kierowców przez komputery zmniejszy liczbę ofiar śmiertelnych i obrażeń z powodu zdarzeń drogowych o jakieś 90 procent[8]. Innymi słowy, przejście na samochody autonomiczne przypuszczalnie ocali życie około miliona osób rocznie.
      A zatem szaleństwem byłoby powstrzymywanie automatyzacji w takich dziedzinach, jak transport i opieka medyczna, tylko po to, by bronić miejsc pracy dla ludzi. Przecież tym, czego powinniśmy bronić w ostatecznym rozrachunku, są ludzie – nie miejsca pracy. Niepotrzebni kierowcy i lekarze będą po prostu musieli znaleźć sobie inne zajęcie.
      …"

      1. Ten twoj Harari piepszy bez sensu. Zbyt dlugo przebywal w otoczeniu wierzących w jakichs bogow (zydowskiego Boga). Stąd jego odniesienia do boskich odczuc i uczuc, ktos kto tego nie kupuje traktuje to jako piramidalne bzdury. Dobre do sprzedania religijnym czubkom. 

          1. Argumenty zadne, ale Harari powalił mnie swoim religijnymi wstawkami o duszy i bogu, i zniechęcił do czytania całosci. Dlaczego mam sie męczyc i wyłapywac z tekstu sensowne kawałki? Ale się po południu zmuszę i dostaniesz więcej argumentow.

          2. To lepiej przeczytj całość "21 lekcji na XXI wiek" bo widzę że nie załapałes kontekstu.

          3. Na poczatek kilka głupot:
            "Czy ten dzieciak wbiegnie zaraz na jezdnię? Czy mężczyzna w garniturze ma zamiar wziąć ode mnie pieniądze i zniknąć? Czy ten adwokat spełni swoje groźby, czy tylko blefuje? Dopóki uważano, że tego rodzaju emocje i pragnienia tworzy jakiś niematerialny duch, wydawało się oczywiste, że komputery nigdy nie będą w stanie zastąpić ludzi jako kierowcy, bankierzy i prawnicy."
            To ze komputer/robot bedzie w stanie zgadnac ze dzieciak wybiegnie na jezdnie nie wynika z jakiejs super-intuicji tylko ze jest wspomagany poprzez radar czy podczerwien. Podobnie bardziej prawdopodobne ze dzieciak wybiegnie w terenie wokoł szkoły niz na bezludziu. Ludzki kierowca po prostu czesto nie zwaza, ze jest na terenie wokoł-szkolnym, wie nic dziwnego ze robot bedzie "ostrozniejszy.  "czy mezczyzna ma wziac pieniadze i zniknac" – w jakim swiecie ten Harari zyje?  cały czas w swiecie komiwojazerow i załatwiania spraw na ryja? czy na prawde chce uzywac robotow do oceny czy komiwojazer mu zniknie? Blefujący adwokat? Znow beznadziejny przykład do wykorzystywania "sztucznej inteligencji", widac obraca sie w swiecie blefujących adwokatow, oszustow i niebieskich ptakow, gdzie sprawy załawia sie poprzez blef czy kłamstwo. Po co takie durne zastosowania dla tej super-nowej technologii? Dzis taka ocene/ryzyka wypluwa od razu komputer na podstawie mojego rocznego dochodu, długow i historii spłacania długow. Dzis nie mozna załatwic pozyczki/kredytu na krzywy ryj, a przed ludzkim oszustem robot i tak nas nie obroni (tzn. ze zaprzyjazniony bankier da nam kredyt na 1 mln, mimo ze jestesmy goli).  Po co takie beznadziejne przykłady?

      2. "Jeśli ktoś uważa, że SI musi rywalizować z ludzką duszą pod względem mistycznego przeczucia – wydaje się to niemożliwe."
        takie zdania dyskwalifikują tego twojego Harari jako poważnego partnera do dyskusji – mistyczny bullshit.

          1. Szkoda kasy na religijny bullshit. Ale mozesz podrzucic darmową wersje. Nie mam czasu na wyłapywanie koszałko-opalstwa z tekstow wymądrzających sie historykow. Na pewno mają szerokie ogolne spojrzenie, ale na temat techniki zwykle bredzą. Podobnie nie kupuje ksiązek naszego M. Hellera, bo zawsze wciska gdzies tam religijne głupoty. Choc go cenie za wkład w popularyzowanie prawdziwej nauki, fizyki, matematyki, ale bez tych religijno-filozoficznych głupot.  Roznica miedzy Hellerem a Harari jest podstawowa, jesli chodzi o nauke/technike to Heller wie co mowi, choc czasami swiadomie (?) kłamie. Harari bredzi, a własciwie powtarza głupoty zaserwowane mu przez innych.  

      3. Przeczytałem dokładniej ten twoj urywek, facet bredzi i miesza SI z nowymi techonologiami ktore moga wspomagac obecne systemy. Ale co wymagac od historyka? Intuicja to nie jest rozpoznawanie wzorow, to raczej rodzaj interpolacji na obszary jak dotąd nieznane. Sieci neuronowe roznie interpolują i czasami wychodzą im głupoty, człowiek tutaj jest zdolniejszy czy ostrozniejszy. Ale siec jak zrobi jeden błąd na sto to mowi, nic sie nie stało, to i tak mało, chociaz siec potrafi odpowiedziec głupio na obraz czy pytanie oczywiste dla człowieka. A juz mieszanie sieci połączanych i dawanie im inteligencji to juz zupełna brednia. Zgoda ze jak ktos sie wymienia informacją to wie wiecej. Ale do tego nie trzeba SI.
        Ksiązka moze ciekawa dla humanistow, jako ogolnokształcąca, ale osoby techniczne beda zawiedzione, nie warto płacic.  

      4. Trochę mi to przypomina wizje futurologiczne z lat 60. Zupełnie rozminęły się z rzeczywistością. Podstawową różnicą jest to, że mózg (naturalna sieć neuronowa) jest maszyną skrajnie zrównolegloną. A komputery trochę mają problem z poważnym zrównolegleniem. I to powoduje, że mózg jest „lepszy” od komputera. Możemy symulować sieć neuronową, ale robimy to na maszynach deterministyczny, zatem działa to wolno i dla stosunkowo niewielkich sieci. Kiedy uda się nam zbudować maszynę skrajnie równoległą – niedeterministyczną – tego nie wie nikt. Potrzebny jest duży skok technologiczny, a na to się trochę nie zanosi.

        1. Jeżeli to piszesz to znaczy ze jestes dokładnie niezorientowany we współczesnej robotyce, informatyce i SI czy AI.

    2. Tu jeszcze z perspektywy Polski obrazek lekarzy wzbudzajacych uczucia:
      zdrowie.gazeta.pl/Zdrowie/56,101580,21314609,blektypy-lekarza-wedlug-pacjenta-trat.html#g=z&s=BoxLSCzol1
      Pewnie w Stanach wzbudzanie uczuć wyglada nieco inaczej, gdyż w ślad za wzbudzaniem uczuć idą bardzo sowite oczekiwania co do wynagrodzenia. A pomimo tego wzbudzania uczuć USA zdaje się jest w czołówce ilości błedów lekarzy:
      http://www.rp.pl/Spoleczenstwo/160509583-USA-Bledy-lekarzy-zabojcze-niemal-jak-rak.html

  5. Od czasów Turinga
    NIE NASTĄPIŁ jakiś oszałamiający przewrót technologiczny – oprócz wynalezienia i wdrożenia tranzystorów (potem układów scalonych i w konsekwencji – cyfryzacji komunikacyjnej). W latach 50-tych prognozowano, jako nieodległe i stosowane w skali masowej – latajace samochody, podróże na Księżyc i Marsa, roboty człekokształtne, energetykę termojądrową, eksploatację dna oceanów, fantomatykę, medycynę holistyczną i inne technologiczne utopie.
    Owszem, postęp i rozwój technologii dokonuje się nieustannie, ale w formie i stopniu daleko odbiegającym od rozbudzonych nadziei. "AI" jest jednym z wielu kierunków, które już, już, za chwilę, moga zrewolucjonizować cały swiat – ale, póki co, tylko opcja, której realizacja jest równie bliska – czy daleka – jak zimna fuzja termojądrowa.
    Przewidywania konsekwencji społecznych ewentualnej rywalizacji "AI" z ludźmi sa skrajną naiwnością, skoro nawet nie jesteśmy w stanie przewidzieć efektów lokalnej rywalizacji politycznych celebrytów o inteligencji ameby 🙂

  6. Test Turinga  jest slusznie uzywany do oceny stopnia  inteligiencji poniewaz czlowiek jest jedyna znana   miara  inteligiencji. Byc moze sa gdzies inne inteligientne istoty ale dotychczas nie wiemy o nich.

  7. @KLEMENTYNA
    Od czsow Turinga nastapil w informatyce kolosalny postep.
    Turinga maszyna byla tylko teoretycznym komputerem. Dopiero John von Neumann zaproponowal praktyczny komputer  . Stad nazywamy komputery architektura von Neumannna.

    1. Pisząc "przełom technologiczny" mam na mysli takie zmiany, jak zastapienie siły zwierzęcej siła mechanizmów, czy opanowanie elektryczności. Też j.w. uznaję, że przełomem było rozpoczęcie ery elektroniki/informatyki – co można przypisać (przy dobrej woli) czasom Turinga. Wszelki inny postęp, to tylko udoskonalanie technologii już znanych. ( moze za wyjątkiem technologii nuklearnej, ale to tez czasy Turinga). Wyczekiwanym przełomem byłoby np. opanowanie grawitacji, ale się na to chyba nie zanosi…

      1. Było pare istotnie róznych faz rozwoju elektroniki i informatyki: analogowa – lampowa a następnie półprzewodnikowa dalej cyfrowa a teraz sieciowa.

        1. Nie. Informatyka z definicji jest cyfrowa. I tutaj Klementyna ma rację. Technologiczne nadal budujemy komputery z tranzystorów. Może są mniejsze, szybsze, ale nadal są to tranzystory. I tutaj jakościowej różnicy nie ma. Ciekawym kierunkiem może być informatyka kwantowa. Ale wbrew oczekiwaniom rozwija się wolniej niż sądzono. W dalszym ciągu nie mamy poważnych fizycznych realizacji rejestru kwantowego.

          1. Tak jak powiedziałem wymieniłem tylko istotne(powodujace istotna zmianę) fazy rozwoju czegoś co ktos nieopacznie nazwał elektroniką-informatyką. Co do tego jak sa budowane komputery to dość dobrze wiem. I rzeczywiście piata istotna fazą owej nieszczesnej elektroniko-informatyki moze być komputer kwantowy(jeżeli nie okaże się jednym wielkim humbugiem). Na marginesie informacja tez jest materialna bo bez zmiany stanu materii nie istnieje. Chyba że ktos daje się nabrać ironie Harariago(zagorzałego ateisty) piszącego  "Jeśli ktoś uważa, że SI musi rywalizować z ludzką duszą pod względem mistycznego przeczucia – wydaje się to niemożliwe".

  8. @KLEMENTYNA
    Co to znaczy opanowanie grawitacji? Grawitacja to wlasnosc 
    materii . Duzym krokiem naprzod bedzipolaczenie grawitacji z mwchanika kwantowa. To bedzie sukces teoretycznej fizyki.

  9. Tekst ma wiele literówek, ale to jest szczegół (sieci neu_t_ronowe,  jeżyk zamiast język i wiele więcej).
    DeepBlue i jego gra w szachy nie ma wiele wspólnego z AI w sensie, w jakim rozumiemy to pojęcie obecnie. DeepBlue opierał się na algorytmie, można o tym poczytać w wikipedii po angielsku (bruteforce). Algorytm to w pewnym sensie przeciwieństwo AI, przynajmniej w rozumowaniu w jakim używał go Demis Hassabis (właściciel DeepMind). Firma ta opracowała program/sposób nauki komputera, który pokonał po raz pierwszy człowieka w GO. Gra ta jest o wiele bardziej wymagająca jeśli chodzi i 'intuicję' niż szachy (w których można dostępne możliwości algorytmicznie wyliczyć – co było podstawą DeepBlue). DeepMind ponadto potrafi o wiele lepiej niż człowiek grać w wiele gier, również strategicznych, co sprawia, że zainteresowały się nią armie USA, UK itp. Dziwię się, że w tekście nie ma wzmianki o DeepMind, które tak naprawdę zrewolucjonizowało rozwój AI przed około 5 laty. Dość fajnym przykładem jest rozpoznawanie mowy przez komputer. Do 2015 na 100 słów najlepsze programy potrafiły zrobić średnio 30 błędów (źle zrozumiały 30 słów) i był to efekt ponad 30 lat różnych korporacji konkurujących ze sobą. DeepMind bez większego wysiłku robi średnio ok 5-7 błędów na 100 słów. W sieci jest mnóstwo ciekawych artykułów na ten temat. Myślę, że autor się nie przyłożył pisząc ten esej. Pozdrawiam

  10. @MICHAL
    Musimy odroznic kilka roznych rodzajow postepu informatyki.
    1. technologia elektroniczna
    2. metody algorytmiczne i modele obliczeniowre
    3. nowe teorie 
    Czasem wystepuja hybrydy laczace kilka typow nowatorstwa

    1. Dlatego też te 4 etapy które wymieniłem najlepiej oddają istotne przełomy w zastosowaniach elektroniki.

Dodaj komentarz

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