Elon Musk wieszczy, że jest groźniejsza niż bomba atomowa, a Stephen Hawking uważa, że to ona zniszczy ludzkość. Mimo to największe firmy technologiczne inwestują miliardy dolarów, by być pierwszymi w tym wyścigu. Jesteśmy samobójcami?
Niedokończona bajka o wróblach” – tak Nick Bostrom, szwedzki filozof i współtwórca Humanity+, organizacji pozarządowej propagującej świadome i etyczne użycie technologii w celu usprawnienia ludzkiej wydajności, zaczyna książkę „Superinteligencja”. „Bajka...” to opowiastka o tym, jak stado wróbli wpada na pomysł, by oswoić silną, mądrą oraz zwinną sowę, która pomoże im budować gniazda, zadba o ich pisklaki, obroni przed kotem i jeszcze mądrze doradzi. Stado zachwyciło się pomysłem i wyruszyło w świat na poszukiwania pisklęcia lub choćby jaja drapieżnika. Tylko jeden Gderacz zaczął narzekać, że wróble nie znają tajników hodowli sów, więc na pewno sprowadzą na siebie zgubę. Sprowadziły? Nie wiadomo, bowiem bajka jest niedokończona. Jednak nie ma co się oszukiwać – to my będziemy musieli ją dopowiedzieć. Przed wyzwaniem oswojenia tego pisklaka nie uciekniemy. I co więcej – zadanie to nie jest odległą przyszłością.
Sztuczna inteligencja (SI) w 2017 r. była odmieniana przez wszystkie przypadki. A to Arabia Saudyjska przyznała obywatelstwo Sophii, algorytmowi zamkniętemu w ciele cyborga. A to współzałożyciel Google,a Brain Andrew Ng uruchomił nową spółkę Landing.ai, która ma wdrożyć sztuczną inteligencję do kontroli jakości produkcji w fabrykach. A to algorytmy stworzone przez jednego z inżynierów Google’a wspólnie z ekspertami NASA pomogły, dzięki analizie ogromnych ilości danych z teleskopu Keplera, w odkryciu nowych planet. A to firma analityczna Gartner podała, że rozwój SI do 2020 r. zlikwiduje 1,8 mln miejsc pracy, ale za to równolegle powstanie 2,3 mln nowych do obsługi sztucznej inteligencji.
Nie ma żadnej liczącej się firmy hi-tech, która by nie inwestowała w rozwijanie tej technologii. Koncerny wręcz przestawiają się na maszynowe uczenie (samouczenie się maszyn), deep learning oraz robotykę – główne składowe SI. – Chcemy uczynić dostęp do niej bardziej demokratycznym, ponieważ daje ona ogromne możliwości rozwoju – mówił mi niedawno szef Google’a Sundar Pichai.
Google’owi, Apple’owi, Microsoftowi, Intelowi, Amazonowi czy Facebookowi na pewno je zapewni. A nam?
SI dookoła nas
Kilka dni temu, podczas przebijania się przez stołeczne korki, rozmawiałam z taksówkarzem o tym, jak radzi sobie z jazdą w tak zapchanym mieście. Odparł, że używa aplikacji z nawigacją. Nawet podał mi jej nazwę – Waze. – Ona cały czas uczy się miasta. Czy raczej my, kierowcy, ją uczymy. Jak tylko widzę, że coś się zmienia, że jest zamykana jakaś ulica, że można sprytnym skrótem pojechać, to ją uzupełniam – opowiadał zafascynowany technologią 40-latek.
– O, czyli uczenie maszynowe panu się przydaje.
– Jak pani to nazwała? Uczenie maszynowe. Świetny termin, choć trochę jak z tego filmu, no... z „Blade Runnera”.
Rzeczywiście, pierwsze, co nam się z SI kojarzy, to filmy fantastyczne. – Jestem ich fanką, ale one bazują na strachu. Bo pokazują zupełnie inny wizerunek SI niż to, nad czym pracujemy. Zrobiły więcej złego niż dobrego dla zrozumienia idei sztucznej inteligencji – zauważa dr Aleksandra Przegalińska, filozofka i badaczka rozwoju nowych technologii z Akademii Leona Koźmińskiego i Massachusetts Institute of Technology w Bostonie. – A mamy tu uczenie maszynowe, bionikę i robotykę. Ja także jestem sobie w stanie wyobrazić czarny scenariusz jej użycia. Mogę, ale nie chcę, bo widzę w rozwoju SI znacznie więcej wyzwań niż zagrożeń – zapewnia.
Zacznijmy od wyjaśnienia jednego: nie musimy czekać na sztuczną inteligencję. Ona już jest. Funkcjonuje w funduszach inwestycyjnych i sektorze konsultingowym. „Szefów uczenia maszynowego” (to nowe stanowiska pracy) można znaleźć w PwC – firmie konsultingowo-audytorskiej, w JP Morgan Chase – dużym banku, i w Man GLG – firmie zarządzającej funduszami hedżingowymi. W wyszukiwarkach internetowych i na portalach społecznościowych. To dzięki niej usługi serwowane przez Google’a są tak „mądre”. To SI sprawia, że Siri, Alexa i Cortana, cyfrowe asystentki Apple’a, Amazona i MS, coraz sprawniej wypełniają nasze polecenia. To dzięki SI Netflix proponuje filmy zgodne z naszym gustem, a Facebook selekcjonuje treści na ścianie.
Smartfony już identyfikują nasz głos, a zautomatyzowane bramki na coraz większej liczbie lotnisk rozpoznają rysy twarzy, by sprawdzić, czy pasażer jest tym, za kogo się podaje. To sztuczna inteligencja odpowiada za to, że bank dzwoni lub wysyła SMS, gdy na zagranicznych wakacjach po raz pierwszy używamy karty płatniczej. Coraz częściej pomaga też bankom ocenić naszą zdolność kredytową. Brytyjska firma Intelligent Voice sprzedaje bankom narzędzie do analizy mowy, służące do oceny rozmów handlowców – czy nie popełniają wykroczeń, takich jak wykorzystywanie informacji poufnych. Inne przedsiębiorstwa, jak np. Xcelerit lub Kinetica, oferują bankom i firmom inwestycyjnym analizę ryzyka niemal w czasie rzeczywistym. SI jest już nawet zdolna nakręcić filmy porno. Wystarczą do tego zdjęcia kobiet – najlepiej znanych i popularnych – i algorytm, który korzystając z maszynowego uczenia, dokona tzw. face swap, czyli zamiany twarzy (reszta to ciało aktorki filmów dla dorosłych).
– Jeszcze daleko sztucznej inteligencji do superinteligencji, ale ma już ona realny wpływ na życie coraz większej rzeszy ludzi – zauważa Przegalińska.
Inwestowanie w jaja
Jak w bajce o wróblach, najbardziej interesuje nas znalezienie jaja, z którego wylęgnie się tak pożądany przez nas pisklak – czyli stworzenie prawdziwie inteligentnej SI. Jak wielki jest ku temu pęd, widać po wydatkach.
Liderem jest Intel, który za 15,3 mld dol. stał się w 2017 r. właścicielem izraelskiej firmy Mobileye, zajmującej się dostarczaniem zaawansowanych asystentów jazdy. Intel w ubiegłym roku za 400 mln dol. kupił też firmę Movidius specjalizującą się m.in. w opracowywaniu rozwiązań z zakresu rozpoznawania obrazów oraz za 350 mln dol. dokupił działającą w obszarze rozszerzonej rzeczywistości spółkę Nervana Systems. Nie mniejsze wrażenie robi inwestycja funduszy One Equity Partners, które za 1,1 mld dol. kupiły firmę M*Modal, oferującą usługę dokumentowania medycznego przy pomocy technik rozpoznawania głosu. Microsoft w 2016 r. wydał „tylko” 250 mln dol. na SwiftKey i jej system przewidywania sekwencji wprowadzanych przez użytkowników na smartfonowych klawiaturach. Znacząca jest też inwestycja Google’a, który za 0,5 mld dol. przejął większość udziałów w brytyjskim start-upie DeepMind, rozwijającym uczenie maszynowe.
Google nie ukrywa, że SI jest dziś w jego planach rozwojowych podstawowym elementem. Scott Huffman, wiceprezes ds. inżynierii, kierujący projektem Google Assistant, opowiada, że to nie jest kolejny zwykły produkt czy usługa. To ma być rewolucyjna zmiana w tym, jak technologie oddziałują na nasze codzienne życie. Assistant ma działać w sposób podobny do naszej komunikacji. – Dlatego prowadzimy intensywne badania nad ludzką mową, nad językami, nad tłumaczeniami, nad tym, jakich skrótów myślowych używamy. Dążymy do tego, żeby Assistant, gdy spytamy go, ile lat ma Kim Kardashian, a zaraz potem poprosimy go o pokazanie zdjęcia rodzinnego, nie pokazał nam zdjęcia Kardashianów. Bo moja rodzina wygląda zupełnie inaczej – tłumaczy ze śmiechem Huffman.
By wypracować mechanizmy, które będą w stanie same się uczyć i działać w sposób inteligentny, potrzebny jest spory wysiłek. Firma z Mountain View ściągnęła profesor Fei-Fei Li, szefową Laboratorium Sztucznej Inteligencji z Uniwersytetu Stanforda, by opracowała ImageNet, specjalną bazę danych zdjęć. Za jej pomocą sztuczna inteligencja zyska możliwość poznania zwierząt, ludzi, obiektów i nawet całych scen na fotografiach. Czyli po prostu będzie mogła świadomie patrzeć.
Barak Turovsky, szefujący w Google’u działowi rozwijającemu kompetencje językowe SI, zajmuje się tym, by sztuczna inteligencja mogła mówić – i to od razu we wszystkich językach świata. Pracując nad Tłumaczem, wykorzystuje user generated content (to działania internautów poprawiających wyniki automatycznych tłumaczeń), pracę specjalnych zespołów oraz statystyczne tłumaczenia maszynowe. Te ostatnie polegają na automatycznym tłumaczeniu, w którym przekład tworzony jest w oparciu o modele statystyczne uzyskiwane poprzez analizę wybranej pary innych języków. Brzmi to skomplikowanie, ale oznacza uczenie maszyny nowego języka – np. wietnamskiego i jego tłumaczeń na francuski, poprzez to, że algorytm ma już sporą wiedzę na temat tłumaczeń wietnamskiego na angielski. Wystarczy połączyć tłumaczenia angielski-francuski i potem dopiero na wietnamski.
– Oczywiście to nie jest metoda sama w sobie idealna, ale w sytuacji gdy tylko 20 proc. światowej populacji zna angielski, warto wykorzystać każdy środek, by przyśpieszyć budowę doskonałego tłumacza – mówi Turovsky. I dodaje, że to największy projekt rozwoju maszynowego uczenia dla sztucznej inteligencji. – Prawdziwym punktem przełomowym był moment, gdy zaczęło się nam udawać tłumaczyć całe zdania, i to tłumaczyć w czasie rzeczywistym. Teraz pracujemy nie tylko nad tym, aby przekłady były precyzyjne, ale by były także bardziej ludzkie, by oddawały głębszą myśl stojącą za wypowiedzią, która czasem nie jest literalna, tylko zależy od szyku wyrazów czy użytych idiomów.
To skomplikowany proces – nauczenie algorytmu jednego języka zajmuje ok. 9 miesięcy. – Dziś w Google,u mamy tak opracowane 96 mów, tak więc jeszcze nam trochę zostało, bo w planach mamy założone nauczenie maszyny ponad 120 najpopularniejszych języków. Ale to dopiero początek, bo teraz w najlepsze trwają pracę nad tłumaczeniami głosowymi i wizualnymi – opowiada Turovsky. I wyciąga zdjęcie napisu wykonanego cyrylicą. Wystarczy na nie nakierować aparat w smartfonie z aplikacją tłumacza i mamy na bieżąco wykonane tłumaczenie na angielski.
Drapieżnik czy obrońca
Właściwie to całe szczęście, że kolejne zapowiedzi ujarzmienia SI okazują się na wyrost. Dzięki temu mamy więcej czasu, by pomyśleć o tym, jak oswoić tę sowę. Na razie najwięksi inwestorzy w SI niechętnie mówią o jej ciemnych stronach i nie chcą wybiegać w swoich analizach dalej niż pięć lat do przodu. Oczywiście mają ku temu jak najbardziej racjonalne powody: w tak szybko zmieniających się technologiach więcej niż pięć lat to już wróżby.
Ale jak w „Superinteligencji” pisze Bostrom – to równie dobrze może być krótkowzroczność wieku dziecięcego: „Większość pionierów SI nie przyjmuje do wiadomości, że podjęte przez nich przedsięwzięcie może się wiązać z ryzykiem. Nie starają się nawet pozorować zainteresowania, nie wspominając już o poważnym namyśle nad jakimikolwiek obawami o bezpieczeństwo czy wątpliwościami etycznymi związanymi ze stworzeniem sztucznych umysłów czy potencjalnych komputerowych władców”. Inwestorom i wielkim firmom nie przechodzi przez gardło ostrzeganie przed własnymi produktami. Ale refleksji o roli i wpływie SI na ludzi nie brakuje. Choć ich ogromna część skupia się na najbardziej prostym, popkulturowym postrzeganiu tej technologii.
Ale i fascynaci maszynowego uczenia i robotyzacji nie próbują udawać, że wystarczy znaleźć jajko, a potem już jakoś to będzie. Nawet szefostwo Google’a przyznaje, że konieczne jest przygotowanie ludzi na czekające nas zmiany. Prof. Fei-Fei Li zapewnia, że jako naukowiec ma wręcz poczucie obowiązku, by brać udział w dyskusjach na ten temat. – Właśnie poszerzanie wiedzy, wciąganie kolejnych ludzi i środowisk w to, co robimy, jest najlepszą metodą nie tylko na to, by rozwijać SI w kierunkach, które staną się bardziej nam przydatne, lecz także by propagować rzetelną wiedzę na temat tego, czym sztuczna inteligencja jest – mówi DGP. I dodaje, że ważne jest przygotowanie przyszłych pokoleń tak, by były świadome, że tu nie chodzi o wyścig, kto pierwszy zbuduje prawdziwą superinteligentną SI, tylko o to, by jej rozwój miał korzystny wpływ na całą ludzkość.
– Oczywiście niezwykle ważne jest kształcenie dzieci w kierunkach technicznych i w programowaniu, by były i świadomymi użytkownikami i współtwórcami tych technologii. Ale ważniejsze jest tak naprawdę uczenie ich, by stały się dobrymi ludźmi. Nie wychowam mojego syna, by był szybszy od samochodu, ale mogę przypilnować, by był dobrym kierowcą – opowiada Li. – Nauka o sztucznej inteligencji ma dopiero 60 lat, w porównaniu z fizyką, biologią czy chemią jest bardzo młoda. Ale ma ogromny potencjał do wniesienia faktycznych, i głęboko wierzę, że pozytywnych, zmian.
– Mamy do czynienia z potężnym projektem także na poziomie metafizycznym, który może całkiem zmienić rzeczywistość – podkreśla dr Aleksandra Przegalińska. – Oprócz dziedzin takich jak bionika, w której nie jestem sobie w stanie wyobrazić negatywnych konsekwencji rozwoju technologii, mamy też takie kwestie jak manipulacja i optymalizacja treści, gdzie SI może stać się obosiecznym mieczem. Nad konsekwencjami budowania takich technologii trzeba myśleć i je badać. Ale nie da się tego zrobić z pozycji strachu i fikcyjnych wyobrażeń – dodaje filozofka.
Jak to zgrabnie podsumował Kevin Kelly, współtwórca magazynu „Weird” i autor książki „Nieuniknione. Jak inteligentne technologie zmienią naszą przyszłość”, nasze wyobrażenia o SI są płytkie i oparte na pięciu tezach, które nie mają racjonalnego uzasadnienia. To: sztuczna inteligencja już staje się mądrzejsza od nas, i to w gwałtownym tempie; stworzymy SI na kształt naszej własnej; możemy odtworzyć ludzką inteligencję w krzemie; inteligencja może być rozwijana bez ograniczeń; kiedy wreszcie stworzymy superinteligencję, ta będzie zdolna rozwiązać większość naszych problemów, więc praca ludzi będzie już nie potrzebna. Kelly w opozycji stawia pięć innych tez, które uważa za znacznie bardziej prawdopodobne: inteligencja nie jest jednowymiarowa, więc zakładanie, że może być mądrzejsza niż ludzkość, jest bezsensowne; ludzie nie mają uniwersalnych umysłów i takich nie będą też miały sztuczne inteligencje; naśladowanie ludzkiego myślenia w sztucznej postaci będzie ograniczane przez koszty takiego procesu; wymiary inteligencji nie są nieskończone; inteligencje, które opracowujemy, to tylko jeden z elementów rozwoju technologii. Tak więc według niego zakładanie, że nadludzka SI będzie budowana w oparciu o pierwsze pięć tez, jest bliższe mitom niż naukowej refleksji, która ma odpowiadać i rozwiewać obawy.
Nawet sami twórcy science fiction, w końcu żyjący ze straszenia nas SI, nie są do końca przekonani, że ich wizje ziszczą się w takiej skrajnej formie. William Gibson, pisarz, twórca tzw. cyberpunku, twierdzi, że SI to nie jest zła technologia. Bo nie ma złych technologii, wszystkie są moralnie neutralne. – To od nas zależy, czy użyjemy ich do czynienia dobra, czy też zła.
Chcemy uczynić dostęp do sztucznej inteliegencji bardziej demokratycznym, ponieważ daje ona ogromne możliwości rozwoju – mówił mi niedawno szef Google’a Sundar Pichai. Google’owi, Apple’owi, Microsoftowi, Intelowi, Amazonowi czy Facebookowi na pewno ją zapewni. A nam?