10 načinov, na katere AI ni uspel

Umetna inteligenca (AI) ni le izpolnila pričakovanj, ki so jih postavili preveč navdušeni zagovorniki; ni izpolnila posebnih potreb in osnovnih zahtev. Ta seznam govori o neuspehih, zaradi katerih se AI ne bo izkazala in opravljala naloge, ki jih potrebujemo. AI je trenutno razvijajoča se tehnologija, ki je v najboljšem primeru delno uspešna.

Eno od bistvenih vprašanj, ki zadevajo umetno inteligenco danes, je, da jo ljudje kar naprej antropomorfizirajo in jo spreminjajo v nekaj, kar ni. AI sprejme očiščene podatke kot vhod, jih analizira, poišče vzorce in zagotovi zahtevani izhod. Umetna inteligenca ne razume ničesar, ne more ustvariti ali odkriti ničesar novega in nima znotrajosebnega znanja, zato se ne more vživeti v nikogar o ničemer. Umetna inteligenca se obnaša tako, kot jo je zasnoval človeški programer, in tisto, kar pogosto vzamete za inteligenco, je le mešanica pametnega programiranja in ogromne količine podatkov, analiziranih na poseben način. Za drug pogled na te in druge težave si oglejte članek z naslovom »Postavljanje pravih vprašanj o umetni inteligenci«.

Še pomembneje pa je, da ljudje, ki trdijo, da bo umetna inteligenca sčasoma prevzela svet, ne razumejo, da je to nemogoče glede na trenutno tehnologijo. Umetna inteligenca ne more nenadoma postati samozavedna, ker nima nobenega sredstva za izražanje čustev, ki so potrebna za samozavedanje. Umetna inteligenca danes nima nekaterih bistvenih sedmih vrst inteligence, ki so potrebne za samozavedanje. Tudi samo posedovanje teh ravni inteligence ne bi bilo dovolj. Ljudje imajo v sebi iskrico - nekaj, česar znanstveniki ne razumejo. Brez razumevanja, kaj je ta iskra, je znanost ne more ponovno ustvariti kot del umetne inteligence.

AI popolnoma nima razumevanja

Sposobnost razumevanja je človeku prirojena, vendar je umetna inteligenca popolnoma nima. Če pogledamo jabolko, je človek več kot le niz lastnosti, povezanih s sliko predmeta. Ljudje razumemo jabolka z uporabo čutil, kot so barva, okus in občutek. Zavedamo se, da je jabolko užitno in zagotavlja specifična hranila. Imamo občutke do jabolk; morda so nam všeč in menimo, da so vrhunski sadež. AI vidi predmet, ki ima z njim povezane lastnosti – vrednosti, ki jih AI ne razume, ampak jih samo manipulira. Nerazumevanje povzroči, da AI kot celota ne izpolni pričakovanj.

Interpretirati, ne analizirati

AI uporablja algoritme za manipulacijo vhodnih podatkov in ustvarjanje izhoda. Poudarek je na izvedbi analize podatkov. Vendar pa človek nadzoruje smer te analize in mora nato interpretirati rezultate. Na primer, AI lahko izvede analizo rentgenskega posnetka, ki kaže potencialni tumor raka. Nastali rezultat lahko poudari del rentgenskega posnetka, ki vsebuje tumor, tako da ga lahko zdravnik vidi. Zdravnik morda ne bo mogel videti tumorja drugače, zato AI nedvomno zagotavlja pomembno storitev. Kljub temu mora zdravnik še vedno pregledati rezultat in ugotoviti, ali rentgen res kaže raka. AI je zlahka preslepiti, ko se celo majhen artefakt pojavi na napačnem mestu. posledično

Interpretacija pomeni tudi sposobnost videti onstran podatkov. Ne gre za zmožnost ustvarjanja novih podatkov, ampak za razumevanje, da lahko podatki kažejo na nekaj drugega kot tisto, kar je navidezno. Ljudje lahko na primer pogosto ugotovijo, da so podatki ponarejeni ali ponarejeni, čeprav sami podatki ne predstavljajo nobenih dokazov, ki bi kazali na te težave. AI sprejema podatke kot resnične in resnične, medtem ko človek ve, da niso niti resnični niti resnični. Natančno formalizirati, kako ljudje dosegajo ta cilj, je trenutno nemogoče, ker ga ljudje dejansko ne razumejo.

Prekoračitev čistih številk

Kljub kakršnemu koli videzu sicer AI deluje samo s številkami. AI ne more razumeti besed, na primer, kar pomeni, da ko se z njim pogovarjate, AI preprosto izvaja ujemanje vzorcev, potem ko vaš govor pretvori v številsko obliko. Bistvo tega, kar pravite, je izginilo. Tudi če bi umetna inteligenca lahko razumela besede, tega ne bi mogla, ker so besede po postopku žetonizacije izginile. Neuspeh umetne inteligence pri razumevanju nečesa tako osnovnega, kot so besede, pomeni, da pri prevodu umetne inteligence iz enega jezika v drugega vedno manjka tisto nekaj, kar je potrebno za prevajanje občutka za besedami, pa tudi samih besed. Besede izražajo občutke in AI tega ne zmore.

Isti proces pretvorbe se zgodi z vsemi čuti, ki jih imajo ljudje. Računalnik prevede vid, zvok, vonj, okus in dotik v številčne predstavitve in nato izvede ujemanje vzorcev, da ustvari nabor podatkov, ki simulira izkušnjo v resničnem svetu. Zadeve je še bolj zapleteno, ljudje pogosto stvari doživljajo drugače. Vsaka oseba na primer doživlja barvo edinstveno . Za umetno inteligenco vsak računalnik vidi barve na popolnoma enak način, kar pomeni, da AI barv ne more doživljati edinstveno. Poleg tega zaradi pretvorbe AI pravzaprav sploh ne doživlja barve.

Ob upoštevanju posledic

AI lahko analizira podatke, ne more pa soditi moralnih ali etičnih. Če umetno inteligenco zahtevate, da se odloči, bo vedno izbrala možnost z največjo verjetnostjo uspeha, razen če ne zagotovite tudi neke vrste naključne funkcije. Umetna inteligenca se bo odločila za to ne glede na izid.

V mnogih situacijah je napačna ocena sposobnosti umetne inteligence za izvedbo naloge zgolj neprijetna. V nekaterih primerih boste morda morali nalogo opraviti drugič ali tretjič ročno, ker AI ni kos nalogi. Ko pa gre za posledice, se lahko poleg moralnih in etičnih težav soočite s pravnimi težavami, če zaupate umetni inteligenci, da bo opravil nalogo, ki ji ni primerna. Na primer, dovoliti samovozečemu avtomobilu, da se sam vozi na mestu, ki ne zagotavlja te potrebe, je verjetno nezakonito, poleg tega pa se boste soočili s pravnimi težavami poleg škode in zdravstvenih stroškov, ki jih lahko avtomobil SD vzrok. Skratka, seznanite se z zakonskimi zahtevami, preden zaupate umetni inteligenci, da bo storila kar koli, kar vključuje morebitne posledice.

AI ne more nečesa odkriti ali ustvariti

AI lahko interpolira obstoječe znanje, ne more pa ekstrapolirati obstoječega znanja za ustvarjanje novega znanja. Ko umetna inteligenca naleti na novo situacijo, jo običajno poskuša rešiti kot obstoječe znanje, namesto da bi sprejela, da je nekaj novega. Pravzaprav umetna inteligenca nima metode, s katero bi ustvarila kaj novega ali jo videla kot nekaj edinstvenega. To so človeški izrazi, ki nam pomagajo odkrivati ​​nove stvari, delati z njimi, oblikovati metode za interakcijo z njimi in ustvarjati nove metode za njihovo uporabo za izvajanje novih nalog ali nadgradnjo obstoječih nalog.

Oblikovanje novih podatkov iz starih

Ena izmed pogostejših nalog, ki jih ljudje opravljajo, je ekstrapolacija podatkov; na primer, glede na A, kaj je B? Ljudje uporabljajo obstoječe znanje za ustvarjanje novega znanja drugačne vrste. S poznavanjem enega znanja lahko človek z veliko verjetnostjo uspeha naredi preskok na novo znanje, ki je izven domene prvotnega znanja. Ljudje naredimo te skoke tako pogosto, da postanejo druga narava in skrajno intuitivni. Tudi otroci lahko naredijo takšne napovedi z visoko stopnjo uspešnosti.

Najboljše, kar bo AI kdaj naredil, je, da na primer interpolira podatke, glede na A in B, ali je C nekje vmes? Zmožnost uspešne interpolacije podatkov pomeni, da lahko AI razširi vzorec, vendar ne more ustvariti novih podatkov. Vendar pa lahko razvijalci včasih zavedejo ljudi, da mislijo, da so podatki novi z uporabo pametnih tehnik programiranja. Prisotnost C je videti nova, če v resnici ni. Pomanjkanje novih podatkov lahko povzroči pogoje, zaradi katerih se zdi, da AI rešuje težavo, vendar ne. Problem zahteva novo rešitev, ne pa interpolacije obstoječih rešitev.

Videti onstran vzorcev

Trenutno lahko umetna inteligenca vidi vzorce v podatkih, kadar niso očitni ljudem. Zmožnost videti te vzorce je tisto, zaradi česar je AI tako dragocena. Manipulacija in analiza podatkov sta dolgotrajna, zapletena in ponavljajoča se, vendar lahko umetna inteligenca to nalogo opravi z veseljem. Vendar so vzorci podatkov preprosto rezultat in ne nujno rešitev. Ljudje se zanašajo na pet čutil, empatijo, ustvarjalnost in intuicijo, da bi videli onstran vzorcev do potencialne rešitve, ki je zunaj tistega, v kar bi podatki navedli človeka.

Osnovni način razumevanja človeške sposobnosti, da vidi onstran vzorcev, je pogled v nebo. V oblačnem dnevu lahko ljudje vidijo vzorce v oblakih, vendar AI vidi oblake in samo oblake. Poleg tega lahko dve osebi vidita različne stvari v istem nizu oblakov. Pri ustvarjalnem pogledu na vzorce v oblaku lahko ena oseba vidi ovco, druga pa vodnjak. Enako velja za zvezdice in druge vrste vzorcev. AI vzorec predstavi kot izhod, vendar ne razume vzorca in nima ustvarjalnosti, da bi z vzorcem naredil karkoli, razen poročanja, da vzorec obstaja.

Uvajanje novih čutil

Ker so ljudje postali bolj ozaveščeni, so se tudi zavedali razlik v človeških čutilih, ki se dejansko ne prevedejo dobro v umetno inteligenco, ker repliciranje teh čutil v strojni opremi zdaj ni resnično možno. Na primer, zmožnost uporabe več čutil za upravljanje enega samega vnosa ( sinestezija ) presega AI.

Učinkovito opisati sinestezijo je daleč od večine ljudi. Preden lahko ustvarijo umetno inteligenco, ki lahko posnema nekaj resnično neverjetnih učinkov sinestezije, jo morajo ljudje najprej v celoti opisati in nato ustvariti senzorje, ki bodo izkušnjo pretvorili v številke, ki jih lahko AI analizira. Toda tudi takrat bo AI videla le učinke sinestezije, ne pa tudi čustvenega vpliva. Posledično AI nikoli ne bo v celoti izkusil ali razumel sinestezije. Nenavadno je, da nekatere študije kažejo, da je odrasle mogoče usposobiti za sinestetične izkušnje , zaradi česar je potreba po AI negotova.

Čeprav večina ljudi ve, da imajo ljudje pet čutil, mnogi viri zdaj trdijo, da imajo ljudje dejansko veliko več kot standardnih pet čutov. Nekateri od teh dodatnih čutil sploh niso dobro razumljeni in so komaj dokazljivi, kot je magnetocepcija (zmožnost zaznavanja magnetnih polj, kot je zemeljsko magnetno polje). Ta čut daje ljudem sposobnost povedati smer, podobno kot pri pticah, vendar v manjši meri. Ker nimamo metode niti količinsko opredeliti tega občutka, je repliciranje kot del umetne inteligence nemogoče.

AI primanjkuje empatije

Računalniki ne čutijo ničesar. To ni nujno negativno, vendar to poglavje obravnava kot negativno. Brez sposobnosti občutenja računalnik ne more videti stvari z vidika človeka. Ne razume biti vesel ali žalosten, zato se ne more odzvati na ta čustva, razen če program ustvari metodo za analizo obraznih izrazov in drugih kazalnikov ter nato ustrezno ukrepa. Kljub temu je takšna reakcija pripravljena in nagnjena k napakam. Pomislite, koliko odločitev sprejmete na podlagi čustvenih potreb in ne odkritega dejstva. Pomanjkanje empatije s strani umetne inteligence v mnogih primerih preprečuje ustrezno interakcijo z ljudmi.

Hoditi v čevljih nekoga

Ideja hoditi v čevljih nekoga drugega pomeni gledati na stvari z vidika druge osebe in se počutiti podobno kot druga oseba. Nihče se resnično ne počuti popolnoma enako kot nekdo drug, vendar se ljudje lahko z empatijo zbližajo. Ta oblika empatije kot izhodišče zahteva močno intrapersonalno inteligenco, ki je AI nikoli ne bo imela, če ne razvije občutka sebe ( singularnost ). Poleg tega bi morala AI začutiti nekaj, kar trenutno ni mogoče, in bi morala biti AI odprta za delitev občutkov z neko drugo entiteto (na splošno človekom, danes), kar je tudi nemogoče. Trenutno stanje tehnologije umetne inteligence prepoveduje AI, da občuti ali razume kakršna koli čustva, kar onemogoča empatijo.

Seveda je vprašanje, zakaj je empatija tako pomembna. Brez sposobnosti, da se počuti enako kot nekdo drug, AI ne more razviti motivacije za opravljanje določenih nalog. Umetni inteligenci bi lahko naročili, da opravi nalogo, vendar tam sama ne bi imela motivacije. Posledično umetna inteligenca nikoli ne bi opravljala določenih nalog, čeprav je izvajanje takšnih nalog pogoj za izgradnjo veščin in znanja, potrebnih za doseganje človeku podobne inteligence.

Razvijanje resničnih odnosov

Umetna inteligenca gradi sliko o vas s pomočjo podatkov, ki jih zbira. Nato iz teh podatkov ustvari vzorce in z uporabo posebnih algoritmov razvije rezultate, zaradi katerih se zdi, da vas pozna – vsaj kot znanca. Ker pa AI ne čuti, vas ne more ceniti kot osebo. Lahko vam služi, če mu to naročite in ob predpostavki, da je naloga na seznamu njegovih funkcij, vendar ne more imeti občutka za vas.

Ko se ukvarjajo z razmerjem, morajo ljudje upoštevati tako intelektualno navezanost kot občutke. Intelektualna navezanost pogosto izhaja iz skupne koristi med dvema subjektoma. Na žalost med AI in človekom (ali katerim koli drugim subjektom) ni skupne koristi. AI preprosto obdeluje podatke z uporabo določenega algoritma. Nekaj ​​ne more trditi, da ljubi nekaj drugega, če ga naročilo prisili k razglasitvi. Čustvena navezanost mora s seboj nositi tveganje zavrnitve, kar pomeni samozavedanje.

Spreminjanje perspektive

Ljudje lahko včasih spremenijo mnenje, ki temelji na nečem drugem kot na dejstvih. Čeprav bi verjetnosti rekli, da je določeno dejanje preudarno, čustvena potreba daje prednost drugemu načinu delovanja. AI nima preferenc. Zato ne more izbrati drugega načina delovanja iz katerega koli drugega razloga kot zaradi spremembe verjetnosti, omejitve (pravilo, ki ga prisili v spremembo) ali zahteve po zagotavljanju naključnega rezultata.

Narediti skoke vere

Vera je prepričanje, da je nekaj resnično, ne da bi bilo dokazano dejstvo, ki bi podprlo takšno prepričanje. V mnogih primerih ima vera obliko zaupanja, ki je prepričanje v iskrenost druge osebe brez kakršnega koli dokaza, da je druga oseba vredna zaupanja. Umetna inteligenca ne more izkazati niti vere niti zaupanja, kar je del razloga, da ne more ekstrapolirati znanja. Dejanje ekstrapolacije se pogosto opira na slutnjo, ki temelji na veri, da je nekaj res, kljub pomanjkanju kakršnih koli podatkov, ki bi podprli slutnjo. Ker umetna inteligenca nima te sposobnosti, ne more pokazati vpogleda - nujna zahteva za človeške miselne vzorce.

Številni primeri izumiteljev, ki so naredili skoke vere, da bi ustvarili nekaj novega. Vendar je bil eden najvidnejših Edison. Na primer, naredil je 1000 (in morda več) poskusov, da bi ustvaril žarnico. AI bi po določenem številu poskusov obupal, verjetno zaradi omejitve. Ogledate si lahko seznam ljudi, ki so naredili skoke v vero, da bi izvajali neverjetna dejanja na spletu. Vsako od teh dejanj je primer nečesa, česar AI ne zmore, ker nima sposobnosti razmišljanja o specifičnih podatkih, ki jih posredujete kot vhod.