Usuń ze swojego słownika słowo „problem” i zastąp słowem „wyzwanie”. Albert Camus
Prawie, że Sztuczna Inteligencja
Przemysław Chmurawa

Wiele mówi się dzisiaj o sztucznej inteligencji. Zazwyczaj jednak powstają tu dwa nieporozumienia. Jedno jest takie, że nie jest to (najprawdopodobniej*) żadna inteligencja i drugie, że niewielu ludzi zdaje sobie sprawę w jakiej skali ten proces postępuje i co to oznacza.

 

Jedynie krótko o tym dlaczego uważam, że nie jest to inteligencja (choć trochę tak wygląda i ma pewne wspólne cechy).

W książce „Nowy umysł cesarza” znakomity fizyk Roger Penrose twierdzi, że nie możemy stworzyć sztucznej inteligencji podobnej  jak u człowieka w oparciu o współczesne komputery ponieważ potrzebna do tego jest fizyka, której jeszcze nie znamy**.
W poprzednim zdaniu dokonałem olbrzymiego skrótu na potrzeby tego krótkiego artykułu (próba zamknięcia treści tej książki w jednym zdaniu jest dość karkołomna :-)). Niemniej sam Penrose twierdzi, że: „Jeśli kiedykolwiek odkryjemy, jakie cechy układu fizycznego sprawiają, że staje się on świadomy, być może zdołamy sami skonstruować taki układ.”

 

Dla uporządkowania więc i trochę dla żartu stworzyłem pojęcie prawie-że-Sztuczna Inteligencja

czyli almost–Artificial Intelligence w skrócie a-AI (jak bardzo AI jest „prawie-że” dowodzi np. przypadek bota Tay :)).

 

Zakładając, że Sir Roger Penrose ma ciągle rację*** i to o czym mówimy to nie jest sztuczna inteligencja sensu stricto to o czym jest tu mowa? Chodzi tu o samouczące/samopiszące się programy, które same odnajdują reguły i dostosowują swoje działanie do tych reguł.

 

Brytyjska firma DeepMind Technologies (przejęta przez Google w 2014) stworzyła program będący kombinacją technik sieci neuronowych, uczenia maszynowego oraz metody Monte Carlo. Co ciekawe firma testowała program na prostych grach wideo np. Breakout , Pong i Space Invaders, sprawdzając czy komputer sam „nauczy się” grać w te gry.
W roku 2016 program DeepMind  zagrał mecz z jednym z najlepszych zawodowych graczy w Go z Lee Sedolem i wygrał 4:1. Go to starożytna gra o znacznie większym stopniu skomplikowania niż szachy. Go jest znacznie trudniejsze dla komputerów niż inne gry ponieważ jest bardzo dużo wszystkich możliwych gier do rozegrania (10 do potęgi 761). Metody brute force odpadają.

 

Możliwych do rozegrania gier w Go jest bardzo dużo, ale swoją drogą reguły są proste i spokojnie można w Go grać nawet z dziećmi.
Za to osiągniecie program AlphaGo otrzymał honorowy 9 dan od południowokoreańskiej federacji Go.. Wcześniej zaś AlphaGo wygrał wszystkie gry ze wszystkimi programami komputerowymi grającymi w Go. Nie to jest jednak w tym najważniejsze – komputery przecież wygrywały już z ludźmi np. w szachy. Chodzi o to, że AlphaGo sam nauczył się grać. Nikt nie uczył programu jak grać. Podano mu jedynie reguły gry, a program grał sam przeciwko sobie, systematycznie „ucząc się” jak postępować. Po kilku dniach osiągnął poziom arcymistrzowski, a po ok. 20 stał się w zasadzie nie do pokonania. Znawcy twierdzą, że stworzył nawet swój „styl”, niepodobny do żadnego z istniejących w szkołach Go…

 

Projekt jest rozwijany i niedawno DeepMind grał z ludźmi z powodzeniem w grę StarCraft II, choć są tu pewne wątpliwości co do „równych szans”****, a wyniki nie są już takie jasne.

 

Użytkownicy plus urządzenia, którymi się posługują (smartfony, komputery itd.) podłączone do Internetu to źródło olbrzymiego strumienia danych. Dane te są gromadzone i przetwarzane (obojętnie na ile legalnie). Aktywność użytkowników oraz ich zachowania, uważnie analizowane mogą być wskazówką czy lepiej będzie się sprzedawać czarna suszarka do włosów czy też biała.

 

To dość słaby przykład, tak jakby z XX wiecznej ekonomii :-).

 

Może weźmy inny, np. Netflix, który oczywiście zbiera dane o tym, co oglądamy w serwisie, ale zapewne również całe mnóstwo innych danych: czy przewijamy i w jakich momentach, jakie „okładki” są częściej klikane od innych, w jakich porach go używamy itd. itd. Analizując tak zebrane dane można na przykład stworzyć „rytm” jaki powinien mieć film żeby utrzymać uwagę widza i jakie środki są do tego odpowiednie. Serwis „inteligentnie” podpowiada widzowi następne filmy do obejrzenia, ale również może zmienić strategię jeśli aktualna okaże się nieskuteczna. Inaczej mówiąc „sztuczna inteligencja” Netflix cały czas uczy się jak dostosować propozycje dla konkretnego widza. Program, jak to program jest niestrudzony i prędzej czy później raczej się „wstrzeli”.

Oczywiście takie dane pomagają zapewne podejmować decyzje dotyczące produkcji Netfilxa. Niektórzy twierdzą, że Netflix zna magiczną formułę na kręcenie seriali, które będą miały znakomitą oglądalność… Ja się nie dziwię… i rozumiem poważne zaniepokojenie Hollywood. Chociaż w istocie programiści również powinni być zaniepokojeni ;)

 

Jeśli reguły są jasno określone sprawa jest w zasadzie rozstrzygnięta, a-AI radzi sobie bardzo dobrze. A jak a-AI radzi sobie z zadaniami wymagającymi kreatywności? Okazuje się, że może nie nieźle, ale nie całkiem źle.

O ile obraz autorstwa a-AI (portret Edmonda de Belamy) sprzedany na aukcji znanego domu Christies (za jedyne 337.000 funtów) nie jest wart powieszenia nawet w przejściu do garażu, to książka "Dzień, w którym komputer napisał powieść" warta jest większej uwagi.

 

Zespół profesora Hitoshiego Matsubary z Future University Hakodate stworzył oprogramowanie dedykowane do napisania książki, które na podstawie podstawowych wskazówek co do fabuły, bohaterów itd. „samo” napisało nowelę zgłoszoną do konkursu literackiego SF im. Hoshiego Shinichi. Od 2016 roku formuła tego konkursu dopuszcza prace napisane przy udziale a-AI i nowela "Dzień, w którym komputer napisał powieść" przeszła do drugiego etapu. Podobno nikt nie przypuszczał, że jest to praca pisana przez oprogramowanie…

 

Można założyć, że a-AI specjalizowana do pisania tekstów na strony internetowe, różnego rodzaju roboty dziennikarskie, czy oprogramowanie uzupełniające dane o tekst (np. Narrativescience) to dopiero początek i jest tylko kwestią czasu, że a-AI będzie wstanie naśladować np. nieżyjących pisarzy.

 

Jest to o tyle łatwe, że a-AI może „przeczytać w mgnieniu oka” cała twórczość pisarza, a następnie starać się odtworzyć jego styl korzystając przy okazji z jottabajtów***** danych zgromadzonych w Internecie..

 

Jedno jest pewne, żaden człowiek bez pomocy komputerów, nie byłby w stanie analizować danych Big Data i prawie-że Sztuczna Inteligencja wydaje się być bardzo dobrym do tego narzędziem, żeby nie powiedzieć znakomitym narzędziem.

 

Przemysław Chmurawa

 

* Trudno powiedzieć jak bardzo zaawansowane są prace w najlepszych laboratoriach

** Może coś się zmieni jak powstaną komputery kwantowe?

 *** Książka „Nowy umysł cesarza” R.Penrosa została wydana w 1989 roku, czyli już dość dawno

 **** Chodzi o różne „nieosiągalne” dla człowieka przewagi np. program „widział” całą mapę na raz, a człowiek musiał ją przewijać. Więcej na ten temat tutaj:

https://antyweb.pl/deepmind-ai-pokonuje-graczy-sc2/

 ***** To już 5 gwiazdka - z tymi jottabajtami to byłbym ostrożny, co najmniej dlatego, że duża część to kopie

 

Linki, źródła i ciekawostki:

 

https://www.christies.com/features/A-collaboration-between-two-artists-one-human-one-a-machine-9332-1.aspx
https://narrativescience.com
https://tylkonauka.pl/wiadomosc/sztuczna-inteligencja-napisala-ksiazke-ktora-zakwalifikowala-sie-finalu-konkursu-literacki
https://tylkonauka.pl/wiadomosc/najnowszy-bot-microsofta-okazal-sie-rasista-antysemita-zostal-zwolennikiem-hitlera
i coś o programowaniu przez a-AI
http://news.mit.edu/2019/toward-artificial-intelligence-that-learns-to-write-code-0614