Kecerdasan buatan telah menjadi kenyataan di beberapa segmen kewangan dan pengangkutan, dan ketika tersebar di kawasan lain, kami semakin ingin memastikan bahawa kami mengatasinya, dan bukan sebaliknya. Dari tahun 2001 A Space Odyssey to Blade Runner, RoboCop ke The Matrix, ketika orang berurusan dengan kecerdasan buatan, mereka pasti menghadapi fantasi gelap pembuat filem.
Filem terbaru Spike Jones "She" dan "Out of the Machine" yang akan datang oleh Alex Garland sudah didedikasikan untuk ciptaan kecerdasan buatan yang tinggal di antara kita. Ujian Turing muncul, dan kami masih tidak dapat menentukan perbezaan utama antara kerepek dan kod dari daging dan darah.
Ketakutan ini juga dinyatakan oleh beberapa orang terkenal di Silicon Valley: Bulan lalu, Elon Musk (CEO Tesla dan SpaceX) menggambarkan kecerdasan buatan sebagai "ancaman eksistensial terbesar" bagi umat manusia. Apa yang banyak di antara kita tidak faham, dan mungkin juga Elon Musk sendiri, adalah bahawa kecerdasan buatan bukanlah teknologi luar biasa yang hanya terdapat dalam khayalan pembuat filem dan makmal komputer.
Sebilangan besar telefon pintar kami menggunakan teknik kecerdasan buatan asas untuk menterjemahkan dari satu bahasa ke bahasa lain atau menjawab soalan kami; dalam industri permainan, AI digunakan untuk menghasilkan senario permainan yang kompleks dan sentiasa berubah. Dan apabila syarikat Silicon Valley seperti Google dan Facebook terus membeli syarikat AI dan mengupah pakar, AI akan terus berkembang.
Jadi kecerdasan buatan bukan filem Spielberg?
Tidak ada keluhan mengenai filem ini, tetapi istilah yang bermaksud "kecerdasan buatan" mempunyai sejarah yang lebih panjang daripada yang ditunjukkan oleh Spielberg dan Kubrick dalam filem mereka. Kecerdasan buatan bermula pada kelahiran komputer pada tahun 1950-an, ketika, hanya 14 tahun setelah mendefinisikan komputer tujuan umum, Alan Turing bertanya-tanya apakah mesin dapat berfikir.
Video promosi:
64 tahun telah berlalu, dan idea ini masih ada di benak kita, terkandung dalam filem dan buku, dan dibincangkan di simposium. Itu tidak jauh dari sekumpulan aturan yang ditetapkan oleh Turing di tahun 1950-an Mesin Pengkomputeran dan Pikirannya, di mana ia mengusulkan "permainan tiruan" yang sekarang kita kenal sebagai ujian Turing.
Sambungkan komputer ke terminal teks dan biarkan komputer berkomunikasi dengan pengendali dengan orang yang sebenar. Inti dari ujian ini adalah bahawa apabila anda meminta pengendali untuk menentukan mana yang menjadi lawan bicaranya adalah manusia, "pengendali akan melakukan kesalahan sebanyak-banyaknya sepanjang permainan ini kerana dia dapat melakukan kesalahan ketika cuba membezakan seorang lelaki dengan seorang wanita."
Turing percaya bahawa mengetahui sama ada mesin boleh lulus ujian akan lebih berguna daripada menjawab pertanyaan yang samar-samar dan falsafah mengenai apakah itu berfikir atau tidak. "Mengenai masalah ini … saya rasa tidak ada gunanya membincangkannya." Benar, Turing berpendapat bahawa pada tahun 2000 "bahasa dan pendidikan akan banyak berubah sehingga ada yang dapat berkomunikasi dengan mesin berfikir tanpa masalah."
Secara harfiah, dia tidak salah. Hari ini, anda sering dapat mendengar orang mengatakan bahawa komputer mereka "bodoh" atau "bijaksana". Tetapi walaupun kita lebih serius mengenai definisi mesin berfikir, idea ini akan lebih dekat dengan kenyataan daripada yang mungkin difikirkan oleh banyak orang.
AI sudah wujud?
Secara relatifnya. Kami masih jauh dari menjalani permainan simulasi Turing walaupun ada laporan sebaliknya. Pada bulan Jun, chatbot Evgeny Gustman berjaya menipu sepertiga hakim dengan mengambil ujian Turing di London, meyakinkan mereka bahawa dia adalah manusia.
Tetapi daripada berfikir, Eugene bergantung pada muslihat dan muslihat. Berpakaian sebagai anak lelaki berusia 13 tahun yang bahasa Inggerisnya bukan bahasa ibunda, mesin itu dijelaskan oleh banyak aspek tidak logik mengenai tingkah lakunya, termasuk rasa humor dan pernyataan yang menyinggung perasaan, sering mengarahkan perbualan ke arah lain.
Sebilangan besar pembangun AI cuba mengajarkannya untuk memproses bahasa semula jadi sehingga kita dapat mengeluarkan perintah dalam bahasa yang kita kenal. Inilah yang mula dilakukan oleh kanak-kanak bahkan sebelum mereka mengambil langkah pertama, dan ini adalah tugas yang sangat sukar bagi mesin.
Pertimbangkan ungkapan kegemaran penyelidik AI: "masa berlalu seperti anak panah, buah terbang seperti pisang." [mainkan kata-kata: "masa berlalu seperti anak panah, lalat buah suka pisang"; bahagian kedua kalimat, dengan analogi dengan yang pertama, dapat diterjemahkan sebagai "buah terbang seperti pisang"]. Penguraian ayat ke bahagian penyusunnya kadang kala membingungkan bahkan penutur bahasa Inggeris asli, apatah lagi algoritma.
Adakah AI mempunyai masalah pertuturan?
Tidak semestinya dengan cara itu. Sebenarnya, kebanyakan masa AI tidak digunakan untuk perbualan. Sebilangan daripada anda harus mengetahui tentang kecerdasan buatan bukan dari fiksyen sains atau dari Alan Turing, tetapi dari permainan video, di mana AI digunakan untuk merujuk kepada lawan yang dikendalikan oleh komputer.
Dalam penembak orang pertama, misalnya, AI mengawal pergerakan musuh, yang membolehkan mereka mengelak, menghalakan, dan menembak anda dengan cara yang paling tidak dapat difahami. Dalam permainan lumba, AI dapat mengawal kenderaan saingan. Sebagai teladan AI, permainan video sememangnya meninggalkan banyak perkara yang diinginkan. Tetapi berlian dibuat dari berlian, dan peraturan sistem yang dipermudahkan digabungkan untuk membuat sesuatu yang rumit.
Sebagai contoh, ambil GTA V, dengan mewujudkan bandar dengan kehidupan mereka sendiri, anda boleh membelok dan mencari pasukan bomba yang sedang melawan pemandu yang berlari ke selang; atau Dwarf Fortress, di mana gnome tinggal di gua dengan kehidupan mereka sendiri, bertekstur dan terperinci secara algoritma. Sistem permainan yang baru muncul ini menunjukkan cara yang sama sekali baru agar AI dapat berkembang, tidak berusaha meniru manusia, tetapi mengembangkan heuristik "cukup baik" yang mengubah algoritma menjadi sesuatu yang sama sekali berbeza apabila cukup skala.
Jadi semua orang melabur dalam AI untuk membuat permainan yang lebih baik?
Tidak. Syarikat-syarikat seperti Apple dan Google melabur banyak wang dalam AI, berusaha membuat pembantu peribadi maya seperti Siri dan Google Now.
Ini mungkin agak jauh dari visi Turing yang hebat, tetapi perkhidmatan suara pada dasarnya melakukan kerja keras yang sama dengan manusia. Mereka perlu mendengar dan memahami bahasa lisan, menentukan data apa yang ada di dalamnya, dan kemudian mengembalikan hasilnya, juga dalam bentuk perbualan. Mereka tidak menipu kita untuk mempercayai bahawa mereka adalah manusia, tetapi ia berlaku dengan sendirinya. Oleh kerana semua pengkomputeran berlaku di awan, semakin banyak yang mereka dengar, semakin baik mereka memahami.
Walau bagaimanapun, penyelidikan AI terkemuka tidak tertumpu pada meniru pemahaman manusia tentang dunia, tetapi melampauinya. Watson IBM, misalnya, dikenali sebagai komputer yang memenangi Jeopardy! pada tahun 2011, menggunakan pemahaman bahasa semula jadi untuk mencari jawapan kepada soalan fasilitator. Tetapi seiring dengan memahami bahasa semula jadi, Watson juga dapat membaca dan memahami sejumlah besar data tidak berstruktur, dan sangat cepat.
Dalam kes Jeopardy !, dia bekerja dengan 200 juta halaman data, termasuk teks seluruh Wikipedia. Matlamat sebenar Watson adalah memperluas ke seluruh Internet dan menyediakan profesional penjagaan kesihatan dengan mekanisme yang sesuai untuk digunakan. Lagipun, ada saintis yang hanya mahu menyelamatkan manusia.
Kita semua akan mati?
Mungkin. Terdapat kebimbangan bahawa apabila AI yang cukup serba boleh seperti Watson dibuat, kekuatannya akan meningkat seiring dengan daya pemprosesan yang ada padanya. Undang-undang Moore meramalkan bahawa kuasa pengkomputeran akan berlipat ganda setiap 24 bulan, jadi hanya perlu waktu sebelum AI menjadi lebih pintar daripada penciptanya dan dapat membuat AI yang lebih kuat, yang membawa kepada pertumbuhan kemampuannya secara eksponensial.
Tetapi apa yang akan dilakukan oleh kecerdasan buatan yang sangat pintar dengan keupayaan ini? Itu semua bergantung pada bagaimana ia diprogramkan. Masalahnya adalah bahawa sangat sukar untuk memprogram komputer yang sangat cerdas sehingga tidak merosakkan manusia secara tidak sengaja.
Katakan anda memberi tugas kepada AI anda untuk membuat klip kertas dan menjadikannya sebaik mungkin. Tidak lama lagi, dia akan menyedari bahawa peningkatan dalam pengeluaran pokok dapat dicapai dengan peningkatan dalam barisan pengeluaran. Apa yang akan dia lakukan seterusnya?
"Sebagai contoh, dia akan khawatir orang tidak mematikannya, kerana tidak ada klip kertas yang akan dihasilkan," jelas Nick Bostrom. Paperclip AI, Bostrom mengatakan, "dapat menyingkirkan seseorang dengan segera kerana mereka adalah ancaman. Di samping itu, dia akan memerlukan sumber sebanyak mungkin kerana ia dapat digunakan untuk membuat klip kertas. Contohnya, atom dalam badan manusia."
Bagaimana menangani AI seperti itu?
Satu-satunya cara yang berkesan, menurut beberapa ahli teori seperti Ray Kurzweil, CTO Google, adalah mematikan AI. Orang harus berfikir bukan hanya tentang cara membuat AI yang cerdas, tetapi juga mengenai aspek etika dalam isu ini - dan program sesuai dengannya.
Pada akhirnya, menulis kod hanya mencari masalah. Mesin yang mempunyai arahan untuk "membuat orang senang" dapat menyelesaikan masalah ini dengan hanya dengan memasukkan elektrod ke otak orang. Oleh itu, ketika meminta kecerdasan buatan untuk menyelesaikan masalah falsafah besar, kita perlu memastikan bahawa mesin memahami apa yang "baik" dan apa "buruk".
Oleh itu, kita memerlukan program etika dan semuanya akan baik-baik saja?
Tidak juga. Walaupun kita berjaya mencegah AI jahat muncul, persoalannya tetap bagaimana masyarakat menyesuaikan diri dengan kemampuan kecerdasan buatan yang semakin meningkat.
Revolusi Industri dicirikan oleh automasi sejumlah pekerjaan yang sebelumnya bergantung pada tenaga kerja manual. Tidak ada keraguan bahawa Revolusi Perindustrian adalah tempoh pertumbuhan yang paling ketara dalam kesejahteraan manusia. Tetapi rampasan kuasa pada masa itu adalah unik, dan tidak mungkin kita dapat melihatnya lagi.
Apa kuasa wap yang dilakukan untuk buruh fizikal, AI boleh lakukan untuk kerja mental. Mangsa pertama bidang ini sudah muncul: tidak ada tempat untuk penghantaran teksi di dunia dengan Hailo dan Uber; kerja broker saham telah berubah dengan tepat kerana pengenalan perdagangan frekuensi tinggi; sukan dan berita akan segera dibuat oleh kereta.
Perubahan sebenar baru bermula. Pada bulan November, Goldman Sachs mengetuai pusingan pembiayaan $ 15 juta untuk Kensho, sebuah perkhidmatan analisis data kewangan yang menggunakan teknik kecerdasan buatan yang tidak dapat dicapai oleh penganalisis manusia terbaik. Ia dapat menangani sejumlah besar data sehingga orang tidak berdaya di hadapannya.
Analisis Kensho boleh digunakan oleh syarikat perdagangan frekuensi tinggi seperti Athena, yang menggunakannya untuk memperoleh kelebihan milisaat di pasaran - cukup untuk menjana wang jika anda berdagang berbilion dolar.
Setelah perdagangan seperti itu mempengaruhi pasaran umum, Kensho dapat memberikan algoritma kepada Forbes, dan dia akan menggantikan penganalisis kewangannya. Sebilangan besar ringkasan perniagaan adalah satu-ke-satu, dan jika data tersedia dalam format berstruktur, mengapa membuang masa dengan orang?
Secara amnya, perubahan seperti itu baik. Sekiranya kerja berjuta-juta orang menggantikan algoritma, mereka dapat melakukan sesuatu yang lebih baik, jumlah jam kerja akan berkurang, dan kita akan semakin dekat dengan utopia.
