Нет смысла расстраиваться из-за того, что искусственный интеллект не делает того, чего мы от него ожидаем. Вместо этого мы должны сосредоточиться на том, как он может помочь и поддержать людей.
С начала пандемии разработчики искусственного интеллекта (ИИ) развернули сотни инструментов машинного обучения, чтобы помочь диагностировать COVID-19. Их целью было найти закономерности в медицинских данных, подобно алгоритмической версии телевизионного персонажа доктора Хауса.
Недавно исследователи обнаружили, что все эти инструменты ИИ были слишком переоценены. Вместо того, чтобы обнаруживать соответствующие связи между случаями, алгоритмы делали множество ложных предположений, в том числе умудрялись “предсказывать” новые случаи COVID на основе шрифта, который больницы использовали в своих документах.
Это не означает, что машинное обучение бесполезно. Но это означает, что мы должны лучше понимать сильные и слабые стороны искусственного интеллекта и, как и в случае с животными, признать, что люди думают по-другому.
Ведь для любого человека очевидно, что шрифт текста не является хорошим предсказателем инфекционных заболеваний. Но для машины это совсем не очевидно. ИИ может использовать информационные данные для прогнозирования, но он не осознает, что делает. Он не понимает концепций а, главное, контекста. И легко сбивается на необъективные или неверные данные, которые не обманут даже четырехлетнего человеческого ребенка.
Как объясняет эксперт по машинному обучению Джанель Шейн в своей книге “Странности ИИ: ты похож на вещь, и я тебя люблю”, ошибки, которые совершают машины, кажутся нам абсурдными, потому что они воспринимают мир не так, как мы.
В отличие от ИИ, человеческий интеллект чрезвычайно обобщаем и адаптивен. Мы гибко мыслим, понимаем широкие концепции и можем контекстуализировать неожиданные результаты или ситуации. И тем не менее, поиск изображений в Google по запросу “искусственный интеллект” в 2022 году дает в основном изображения человеческого мозга.
Дело не только в наших стоковых фотографиях: мы используем свой собственный интеллект в качестве модели, когда говорим об ИИ, будь то в непринужденной беседе, научно-фантастических триллерах или в заголовках новостей. Отчасти это происходит потому, что пионеры ИИ изначально ставили перед собой задачу понять и воссоздать человеческий интеллект. Но пока что им это не удалось.
Дело не в том, что технологии не умны. При наличии нужных данных, обучения и обстоятельств машины отлично справляются с вычислениями, прогнозами и распознаванием закономерностей. Ваш телефон легко может выполнять вычисления и анализировать голосовые команды (по крайней мере, большую часть времени).
Новые методы глубокого машинного обучения могут оставить человеческие способности далеко позади. В 2016 году, когда система искусственного интеллекта под названием AlphaGo обыграла лучшего игрока в Го в мире, она сделала ход, который поразил экспертов: ход, который ни один человек никогда бы и не подумал попробовать. Поэтому вместо того, чтобы рассматривать ИИ как менее развитую версию нас самих, возможно, пришло время понять и принять наши различия.
Робототехник Родни Брукс однажды написал: “Несправедливо утверждать, что слон не обладает интеллектом, достойным изучения, только потому, что он не играет в шахматы”. Животные – более подходящее сравнение с ИИ, потому что они тоже воспринимают и взаимодействуют с миром иначе, чем люди. Они чувствуют то, что мы не можем, и совершенно не замечают того, что очевидно для нас.
Именно поэтому на протяжении всей истории человечества мы прибегали к помощи животных, которые помогали нам делать то, что мы не могли сделать сами. Мы одомашнили тягловых животных, чтобы они помогали нам пахать поля, перевозить людей и экономические товары в новые места. Мы использовали канареек в угольных шахтах, создали голубиную почтовую службу, обучили хорьков проводить электрические провода по трубам и научили дельфинов находить потерянное подводное оборудование.
Вы не доверите собаке поставить вам медицинский диагноз или дать совет по поводу отношений с вашим партнером, но вы можете доверить ей поиск взрывчатки, помощь слепым или терапевтический комфорт. Аналогично, ИИ может быть плохо оценит ваши шутки или странно отреагирует в неожиданной ситуации, но он может управлять дорожным движением, обнаруживать угрозы безопасности на атомных станциях и собирать данные на Марсе.
Такие роботы, как тюлень PARO, уютное и милое медицинское устройство, которое выглядит и двигается как детеныш гренландского тюленя, удивительно эффективны в терапии, когда использование настоящих собак не представляется возможным. Но дело даже не в том, что искусственный интеллект должен заменить собак. Дело в том, что размышления о животных позволяют нам отбросить сравнение с человеком и представить, в чем ИИ может помочь нам, чего мы не можем сделать сами.
Понимание сильных и слабых сторон ИИ – ключ к тому, чтобы избежать тех пагубных ошибок, которые мы наблюдаем сегодня. Мысль о том, что мы имеем дело с другим видом интеллекта, вдохновляет нас использовать эту технологию для поддержки людей, а не для их замены. Она побуждает нас изобретать новые методы и находить новые решения – вместо того, чтобы воссоздавать то, что мы уже имеем. И это побуждает нас более творчески и всеохватывающе подходить к вопросу о том, как встроить ИИ в нашу инфраструктуру, на рабочие места и в личную жизнь.
Лучшее возможное будущее – это не то будущее, в котором наша технология думает и действует как человек. Лучшее будущее это то, в котором мы представляем себе лучший мир и сотрудничаем с технологиями для его создания.
Читайте также: Хотите ладить с роботами? Тогда относитесь к ним как к домашним животным