10 начина, по които AI се е провалил

Изкуственият интелект (AI) не просто не успя да отговори на очакванията, зададени от прекалено ентусиазирани привърженици; не е успял да отговори на специфични нужди и основни изисквания. Този списък е за неуспехите, които ще попречат на ИИ да превъзхожда и изпълнява задачите, от които се нуждаем. В момента AI е развиваща се технология, която в най-добрия случай е частично успешна.

Един от основните проблеми около AI днес е, че хората продължават да го антропоморфизират и да го превръщат в нещо, което не е. AI приема изчистени данни като вход, анализира ги, намира моделите и предоставя искан изход. ИИ не разбира нищо, не може да създаде или открие нищо ново и няма вътрешноличностни познания, така че не може да съчувства на никого за нищо. AI се държи така, както е проектиран от програмист човек и това, което често приемате за интелигентност, е само комбинация от умно програмиране и огромни количества данни, анализирани по специфичен начин. За друг поглед върху тези и други проблеми, вижте статията, озаглавена „Задаване на правилните въпроси относно AI“.

Още по-важно обаче е, че хората, които твърдят, че AI в крайна сметка ще превземе света, не разбират, че това е невъзможно предвид сегашните технологии. ИИ не може внезапно да се самоосъзна, защото му липсват каквито и да било средства за изразяване на емоцията, необходима, за да се самоосъзна. На AI днес липсват някои от основните седем вида интелигентност, необходими, за да стане самоосъзнато. Простото притежаване на тези нива на интелигентност също не би било достатъчно. Хората имат искра в себе си - нещо, което учените не разбират. Без да разбере каква е тази искра, науката не може да я пресъздаде като част от AI.

На ИИ напълно липсва разбиране

Способността за разбиране е вродена за хората, но на ИИ напълно липсва. Гледайки ябълка, човек е нещо повече от поредица от свойства, свързани с картина на обект. Хората разбират ябълките чрез използването на сетива, като цвят, вкус и усещане. Разбираме, че ябълката е годна за консумация и осигурява специфични хранителни вещества. Имаме чувства към ябълките; може би ги харесваме и смятаме, че са върховният плод. AI вижда обект, който има свойства, свързани с него - стойности, които AI не разбира, а само манипулира. Неразбирането кара ИИ като цяло да не отговаря на очакванията.

Тълкуване, а не анализиране

AI използва алгоритми, за да манипулира входящите данни и да произвежда изход. Акцентът е върху извършването на анализ на данните. Човек обаче контролира посоката на този анализ и след това трябва да интерпретира резултатите. Например, AI може да извърши анализ на рентгенова снимка, показваща потенциален раков тумор. Полученият резултат може да подчертае част от рентгеновата снимка, съдържаща тумор, така че лекарят да може да го види. Лекарят може да не е в състояние да види тумора в противен случай, така че AI несъмнено предоставя важна услуга. Въпреки това, лекарят трябва да прегледа резултата и да определи дали рентгеновата снимка наистина показва рак. AI лесно се заблуждава в моменти, когато дори малък артефакт се появи на грешното място. следователно,

Интерпретацията също така предполага способността да се вижда отвъд данните. Това не е способността да създавате нови данни, а да разберете, че данните могат да показват нещо различно от това, което е очевидно. Например, хората често могат да разберат, че данните са фалшиви или фалшифицирани, въпреки че самите данни не представят доказателства, които да показват тези проблеми. AI приема данните едновременно като реални и верни, докато човек знае, че те не са нито реални, нито верни. Формализирането точно как хората постигат тази цел в момента е невъзможно, защото хората всъщност не го разбират.

Отвъд чистите числа

Въпреки външния вид, AI работи само с числа. AI не може да разбира думи, например, което означава, че когато говорите с него, AI просто извършва съвпадение на шаблони, след като преобразува речта ви в числова форма. Същността на това, което казвате, е изчезнала. Дори AI да можеше да разбере думите, той не би могъл да го направи, защото думите са изчезнали след процеса на токенизация. Неуспехът на ИИ да разберат нещо толкова основно като думите означава, че при превода на ИИ от един език на друг винаги ще липсва това определено нещо, необходимо за превод на усещането зад думите, както и самите думи. Думите изразяват чувства, а ИИ не може да направи това.

Същият процес на преобразуване се случва с всяко сетиво, което хората притежават. Компютърът превежда зрението, звука, миризмата, вкуса и докосването в числови изображения и след това извършва съпоставяне на шаблони, за да създаде набор от данни, който симулира изживяването в реалния свят. Допълнително усложнява нещата, хората често преживяват нещата различно един от друг. Например, всеки човек усеща цвета по уникален начин . За AI всеки компютър вижда цветовете по абсолютно същия начин, което означава, че AI не може да изживее цветовете уникално. Освен това, поради преобразуването, AI всъщност изобщо не изпитва цвят.

Като се имат предвид последствията

AI може да анализира данни, но не може да прави морални или етични преценки. Ако помолите AI да направи избор, той винаги ще избере опцията с най-голяма вероятност за успех, освен ако не предоставите и някаква функция за рандомизиране. AI ще направи този избор независимо от резултата.

В много ситуации погрешната оценка на способността на AI да изпълни задача е просто неудобна. В някои случаи може да се наложи да изпълните задачата втори или трети път ръчно, тъй като AI не се справя със задачата. Въпреки това, когато става въпрос за последствия, може да се сблъскате с правни проблеми в допълнение към моралните и етичните проблеми, ако се доверите на AI да изпълни задача, която не е подходяща за него. Например, позволяването на самоуправляваща се (SD) кола да се движи сама на място, което не осигурява тази нужда, вероятно е незаконно и ще се сблъскате с правни проблеми в допълнение към щетите и медицинските такси, които SD колата може причина. Накратко, знайте какви са законовите изисквания, преди да се доверите на AI да направи нещо, включващо потенциални последици.

ИИ не могат да открият или създадат нещо

AI може да интерполира съществуващи знания, но не може да екстраполира съществуващите знания, за да създаде ново знание. Когато AI срещне нова ситуация, той обикновено се опитва да я разреши като съществуваща част от знанията, вместо да приеме, че това е нещо ново. Всъщност AI няма метод за създаване на нещо ново или за разглеждане на него като на нещо уникално. Това са човешки изрази, които ни помагат да откриваме нови неща, да работим с тях, да разработваме методи за взаимодействие с тях и да създаваме нови методи за използването им за изпълнение на нови задачи или разширяване на съществуващи задачи.

Създаване на нови данни от стари

Една от най-често срещаните задачи, които хората изпълняват, е екстраполирането на данни; например, като се има предвид A, какво е B? Хората използват съществуващите знания, за да създадат нови знания от различен вид. Познавайки една част от знанията, човек може да направи скок към нова част от знанията, извън областта на първоначалното знание, с голяма вероятност за успех. Хората правят тези скокове толкова често, че стават втора природа и интуитивни до крайност. Дори децата могат да правят такива прогнози с висок процент на успех.

Най-доброто, което AI някога ще направи, е да интерполира данни например, като се имат предвид A и B, C някъде по средата ли е? Възможността за успешно интерполиране на данни означава, че ИИ може да разшири модел, но не може да създава нови данни. Въпреки това, понякога разработчиците могат да подведат хората да мислят, че данните са нови, като използват интелигентни техники за програмиране. Присъствието на C изглежда ново, когато наистина не е така. Липсата на нови данни може да доведе до условия, които карат AI да изглежда да решава проблем, но не го прави. Проблемът изисква ново решение, а не интерполация на съществуващи решения.

Виждане отвъд шаблоните

Понастоящем AI може да вижда модели в данните, когато те не са очевидни за хората. Възможността да се видят тези модели е това, което прави AI толкова ценен. Манипулирането и анализът на данни отнема време, сложно е и се повтаря, но AI може да изпълни задачата с апломб. Въпреки това, моделите на данни са просто изход и не непременно решение. Хората разчитат на пет сетива, емпатия, креативност и интуиция, за да видят отвъд моделите към потенциално решение, което се намира извън това, в което данните биха накарали човек да повярва.

Основен начин да разберете човешката способност да вижда отвъд моделите е да погледнете небето. В облачен ден хората могат да видят модели в облаците, но AI вижда облаци и само облаци. Освен това двама души могат да видят различни неща в един и същ набор от облаци. Творческият изглед на моделите в облака може да накара един човек да види овца, а друг фонтан. Същото важи и за звездите и други видове шарки. AI представя модела като изход, но не разбира модела и му липсва креативността да направи нещо с шаблона, освен да съобщи, че моделът съществува.

Внедряване на нови сетива

Тъй като хората станаха по-осведомени, те също така осъзнаха различията в човешките сетива, които всъщност не се превеждат добре в AI, защото възпроизвеждането на тези сетива в хардуера сега не е наистина възможно. Например, способността да се използват множество сетива за управление на един вход ( синестезия ) е извън ИИ.

Ефективното описание на синестезия е далеч отвъд повечето хора. Преди да могат да създадат AI, който може да имитира някои от наистина невероятните ефекти на синестезията, хората първо трябва да го опишат напълно и след това да създадат сензори, които ще преобразуват преживяването в числа, които AI може да анализира. Въпреки това, дори и тогава, AI ще види само ефектите от синестезията, а не емоционалното въздействие. Следователно, ИИ никога няма да изпита или разбере напълно синестезия. Колкото и да е странно, някои проучвания показват, че възрастните могат да бъдат обучени да имат синестетични преживявания , което прави нуждата от AI несигурна.

Въпреки че повечето хора знаят, че хората имат пет сетива, много източници сега твърдят, че хората всъщност имат много повече от стандартните пет сетива. Някои от тези допълнителни сетива изобщо не са добре разбрани и са едва доказуеми, като магнитоцепцията (способността за откриване на магнитни полета, като земното магнитно поле). Това чувство дава на хората способността да определят посоката, подобно на същото усещане при птиците, но в по-малка степен. Тъй като нямаме метод дори за количествено определяне на това усещане, възпроизвеждането му като част от AI е невъзможно.

На ИИ им липсва емпатия

Компютрите не усещат нищо. Това не е непременно отрицателно, но тази глава го разглежда като отрицателно. Без способността да усеща, компютърът не може да види нещата от гледна точка на човек. То не разбира да бъдеш щастлив или тъжен, така че не може да реагира на тези емоции, освен ако програма не създаде метод за анализиране на израженията на лицето и други индикатори и след това да действа по подходящ начин. Въпреки това, подобна реакция е готов отговор и е склонна към грешки. Помислете колко решения вземате въз основа на емоционална нужда, а не на откровен факт. Липсата на емпатия от страна на AI го пречи да взаимодейства по подходящ начин с хората в много случаи.

Ходене в нечии обувки

Идеята да ходите в обувките на някой друг означава да гледате на нещата от гледна точка на друг човек и да се чувствате подобно на това как се чувства другият човек. Никой наистина не се чувства точно като някой друг, но чрез съпричастност хората могат да се сближат. Тази форма на емпатия изисква силна вътрешноличностна интелигентност като отправна точка, която ИИ никога няма да има, освен ако не развие чувство за себе си ( сингулярността ). В допълнение, AI би трябвало да може да усеща нещо, което в момента не е възможно, и AI би трябвало да бъде отворен за споделяне на чувства с някое друго същество (обикновено човек днес), което също е невъзможно. Настоящото състояние на AI технологията забранява на AI да чувства или разбира всякакъв вид емоция, което прави съпричастността невъзможна.

Разбира се, въпросът е защо емпатията е толкова важна. Без способността да се чувстваш същото като някой друг, ИИ не може да развие мотивацията да изпълнява определени задачи. Можете да наредите на AI да изпълни задачата, но там AI няма да има мотивация сам. Следователно ИИ никога не би изпълнявал определени задачи, въпреки че изпълнението на такива задачи е изискване за изграждане на умения и знания, необходими за постигане на интелигентност, подобна на човека.

Развитие на истински взаимоотношения

AI изгражда представа за вас чрез данните, които събира. След това създава модели от тези данни и, използвайки специфични алгоритми, разработва изход, който го кара да изглежда, че ви познава — поне като познат. Въпреки това, тъй като AI не чувства, той не може да те оцени като личност. Може да ви послужи, ако му поръчате и при условие, че задачата е в списъка му с функции, но не може да има никакво усещане за вас.

Когато се занимават с връзка, хората трябва да вземат предвид както интелектуалната привързаност, така и чувствата. Интелектуалната привързаност често идва от споделена полза между две субекти. За съжаление не съществува споделена полза между AI и човек (или което и да е друго образувание, по този въпрос). AI просто обработва данни с помощта на определен алгоритъм. Нещо не може да претендира, че обича нещо друго, ако заповед го принуждава да направи прокламацията. Емоционалната привързаност трябва да носи със себе си риска от отхвърляне, което предполага самосъзнание.

Промяна на перспективата

Хората понякога могат да променят мнение въз основа на нещо различно от фактите. Въпреки че шансовете биха казали, че определен начин на действие е разумен, емоционалната нужда прави друг начин на действие за предпочитане. AI няма предпочитания. Следователно не може да избере друг начин на действие по каквато и да е причина, освен промяна във вероятностите, ограничение (правило, което го принуждава да направи промяната) или изискване за предоставяне на произволен изход.

Правейки скокове на вярата

Вярата е вярата в нещо като истина, без да има доказан факт, който да подкрепя такова убеждение. В много случаи вярата приема формата на доверие, което е вяра в искреността на друг човек без никакво доказателство, че другият човек е надежден. ИИ не може да проявява нито вяра, нито доверие, което е част от причината, че не може да екстраполира знания. Актът на екстраполация често разчита на предчувствие, основано на вяра, че нещо е вярно, въпреки липсата на каквито и да било данни в подкрепа на предчувствието. Тъй като на AI липсва тази способност, той не може да покаже прозрение – необходимо изискване за човешки мисловни модели.

Има изобилие от примери за изобретатели, които направиха скокове на вяра, за да създадат нещо ново. Един от най-известните обаче беше Едисон. Например, той направи 1000 (и вероятно повече) опита да създаде електрическата крушка. AI би се отказал след определен брой опити, вероятно поради ограничение. Можете да видите списък с хора, които са направили скокове на вяра, за да извършат невероятни действия онлайн. Всяко от тези действия е пример за нещо, което ИИ не може да направи, защото му липсва способността да мисли покрай конкретните данни, които предоставяте като вход.