10 spôsobov, v ktorých AI zlyhala

Umelá inteligencia (AI) nielenže nesplnila očakávania príliš nadšených zástancov; nespĺňa špecifické potreby a základné požiadavky. Tento zoznam je o zlyhaniach, ktoré zabránia AI vynikať a vykonávať úlohy, ktoré od nej potrebujeme. AI je v súčasnosti vyvíjajúca sa technológia, ktorá je prinajlepšom čiastočne úspešná.

Jedným zo základných problémov spojených s AI dnes je, že ľudia ju neustále antropomorfizujú a robia z nej niečo, čím nie je. AI prijíma vyčistené údaje ako vstup, analyzuje ich, nájde vzory a poskytne požadovaný výstup. Umelá inteligencia ničomu nerozumie, nedokáže vytvoriť ani objaviť nič nové a nemá žiadne intrapersonálne znalosti, takže sa nevie do nikoho vcítiť. Umelá inteligencia sa správa tak, ako ju navrhol ľudský programátor, a to, čo často považujete za inteligenciu, je len zmes šikovného programovania a obrovského množstva údajov analyzovaných špecifickým spôsobom. Ďalší pohľad na tieto a ďalšie problémy nájdete v článku s názvom „Klásť správne otázky o AI“.

Ešte dôležitejšie však je, že ľudia, ktorí tvrdia, že AI nakoniec ovládne svet, nedokážu pochopiť, že to nie je možné vzhľadom na súčasnú technológiu. Umelá inteligencia si nemôže náhle uvedomiť seba samého, pretože jej chýbajú prostriedky na vyjadrenie emócií potrebných na to, aby si uvedomila seba samého. AI dnes postráda niektoré zo siedmich základných druhov inteligencie, ktoré sú potrebné na to, aby si uvedomili seba samého. Len vlastniť tieto úrovne inteligencie by tiež nestačilo. Ľudia majú v sebe iskru — niečo, čomu vedci nerozumejú. Bez pochopenia toho, čo je to iskra, ju veda nedokáže vytvoriť ako súčasť AI.

AI úplne chýba pochopenie

Schopnosť chápať je ľuďom vrodená, ale AI ju úplne postráda. Pri pohľade na jablko je človek viac než len rad vlastností spojených s obrázkom predmetu. Ľudia chápu jablká pomocou zmyslov, ako je farba, chuť a pocit. Chápeme, že jablko je jedlé a poskytuje špecifické živiny. Máme pocity z jabĺk; možno ich máme radi a cítime, že sú tým najvyšším ovocím. AI vidí objekt, ktorý má s ním spojené vlastnosti – hodnoty, ktorým AI nerozumie, ale iba s nimi manipuluje. Nepochopenie spôsobuje, že AI ako celok nespĺňa očakávania.

Tlmočenie, nie analýza

AI používa algoritmy na manipuláciu s prichádzajúcimi údajmi a vytváranie výstupu. Dôraz sa kladie na vykonanie analýzy údajov. Človek však riadi smer tejto analýzy a musí potom interpretovať výsledky. Napríklad AI môže vykonať analýzu röntgenového žiarenia ukazujúceho potenciálny rakovinový nádor. Výsledný výstup môže zdôrazniť časť röntgenového snímku obsahujúcu nádor, aby ho lekár mohol vidieť. Lekár by inak nemusel vidieť nádor, takže AI nepochybne poskytuje dôležitú službu. Napriek tomu musí lekár skontrolovať výsledok a určiť, či röntgen skutočne ukazuje rakovinu. Umelá inteligencia sa dá ľahko oklamať, keď sa aj malý artefakt objaví na nesprávnom mieste. v dôsledku toho

Interpretácia tiež znamená schopnosť vidieť za dáta. Nejde o schopnosť vytvárať nové údaje, ale o pochopenie, že údaje môžu naznačovať niečo iné, ako je zrejmé. Ľudia môžu napríklad často povedať, že údaje sú falošné alebo sfalšované, aj keď samotné údaje nepredstavujú žiadny dôkaz, ktorý by naznačoval tieto problémy. AI akceptuje údaje ako skutočné aj pravdivé, zatiaľ čo človek vie, že nie sú ani skutočné, ani pravdivé. Presne formalizovať, ako ľudia dosahujú tento cieľ, je v súčasnosti nemožné, pretože ľudia tomu v skutočnosti nerozumejú.

Ísť nad rámec čistých čísel

Napriek tomu, že to vyzerá inak, AI pracuje iba s číslami. Umelá inteligencia napríklad nerozumie slovám, čo znamená, že keď s ňou hovoríte, umelá inteligencia po konverzii vašej reči do numerickej formy jednoducho vykonáva porovnávanie vzorov. Podstata toho, čo hovoríte, je preč. Aj keby bola AI schopná porozumieť slovám, nedokázala by to urobiť, pretože slová sú po procese tokenizácie preč. Neschopnosť AI porozumieť niečomu takému základnému, ako sú slová, znamená, že preklad AI z jedného jazyka do druhého bude vždy postrádať to isté, čo je potrebné na preloženie pocitu za slovami, ako aj slov samotných. Slová vyjadrujú pocity a to AI nedokáže.

Rovnaký proces konverzie sa vyskytuje pri každom zmysle, ktorý ľudia vlastnia. Počítač prekladá zrak, zvuk, čuch, chuť a dotyk do numerických reprezentácií a potom vykonáva porovnávanie vzorov, aby vytvoril súbor údajov, ktorý simuluje zážitok z reálneho sveta. Situáciu ešte viac komplikuje to, že ľudia často prežívajú veci navzájom inak. Napríklad každý človek vníma farby jedinečne . Pre AI každý počítač vidí farby presne rovnakým spôsobom, čo znamená, že AI nemôže vnímať farby jedinečne. Navyše, kvôli konverzii AI v skutočnosti vôbec nezažíva farby.

Zvažovanie dôsledkov

AI môže analyzovať údaje, ale nemôže robiť morálne alebo etické úsudky. Ak požiadate AI, aby si vybrala, vždy si vyberie možnosť s najvyššou pravdepodobnosťou úspechu, pokiaľ neposkytnete aj nejaký druh náhodnej funkcie. AI urobí túto voľbu bez ohľadu na výsledok.

V mnohých situáciách je nesprávne posúdenie schopnosti AI vykonávať úlohu len nepohodlné. V niektorých prípadoch možno budete musieť vykonať úlohu druhý alebo tretíkrát manuálne, pretože AI túto úlohu nezvláda. Pokiaľ však ide o dôsledky, môžete okrem morálnych a etických problémov čeliť aj právnym problémom, ak dôverujete AI, že vykoná úlohu, ktorá pre ňu nie je vhodná. Napríklad, ak dovolíte autonómnemu (SD) autu jazdiť na mieste, ktoré túto potrebu nezabezpečuje, je pravdepodobne nezákonné a budete čeliť právnym problémom okrem poplatkov za škodu a zdravotných poplatkov, ktoré môže vozidlo SD. spôsobiť. Stručne povedané, zistite, aké sú zákonné požiadavky, skôr než dôverujete AI, že urobí čokoľvek, čo má potenciálne dôsledky.

AI nemôže niečo objaviť ani vytvoriť

AI môže interpolovať existujúce znalosti, ale nemôže extrapolovať existujúce znalosti na vytvorenie nových znalostí. Keď sa AI stretne s novou situáciou, zvyčajne sa ju snaží vyriešiť ako existujúci poznatok, a nie prijať, že ide o niečo nové. V skutočnosti AI nemá žiadnu metódu na vytváranie niečoho nového alebo na to, aby to videla ako niečo jedinečné. Sú to ľudské prejavy, ktoré nám pomáhajú objavovať nové veci, pracovať s nimi, navrhovať metódy interakcie s nimi a vytvárať nové metódy na ich použitie na vykonávanie nových úloh alebo rozširovanie existujúcich úloh.

Vytváranie nových údajov zo starých

Jednou z najbežnejších úloh, ktoré ľudia vykonávajú, je extrapolácia údajov; ak je napríklad dané A, čo je B? Ľudia využívajú existujúce znalosti na vytváranie nových vedomostí iného druhu. Poznaním jedného poznania môže človek urobiť skok k novému poznaniu, mimo oblasti pôvodného poznania, s vysokou pravdepodobnosťou úspechu. Ľudia robia tieto skoky tak často, že sa stanú druhou prirodzenosťou a extrémne intuitívnymi. Takéto predpovede dokážu s vysokou mierou úspešnosti robiť aj deti.

Najlepšie, čo AI kedy urobí, je interpolovať údaje, napríklad ak A a B, je C niekde medzi tým? Schopnosť úspešne interpolovať údaje znamená, že AI môže rozšíriť vzor, ​​ale nemôže vytvoriť nové údaje. Niekedy však vývojári môžu pomocou šikovných programovacích techník zavádzať ľudí, aby si mysleli, že údaje sú nové. Prítomnosť C vyzerá ako nová, aj keď v skutočnosti nie je. Nedostatok nových údajov môže spôsobiť stavy, pri ktorých sa zdá, že AI problém vyrieši, ale nevyrieši to. Problém si vyžaduje nové riešenie, nie interpoláciu existujúcich riešení.

Vidieť za vzory

V súčasnosti môže AI vidieť vzory v údajoch, keď nie sú pre ľudí viditeľné. Schopnosť vidieť tieto vzory je to, čo robí AI tak cennou. Manipulácia s údajmi a ich analýza sú časovo náročné, zložité a opakujúce sa, ale AI môže túto úlohu vykonávať sebaisto. Dátové vzory sú však iba výstupom a nie nevyhnutne riešením. Ľudia sa spoliehajú na päť zmyslov, empatiu, kreativitu a intuíciu, aby videli za hranice vzorcov k potenciálnemu riešeniu, ktoré sa nachádza mimo toho, čomu by sa podľa údajov dalo veriť.

Základným spôsobom, ako pochopiť ľudskú schopnosť vidieť za vzory, je pozerať sa na oblohu. Počas zamračeného dňa môžu ľudia vidieť vzory v oblakoch, ale AI vidí mraky a iba mraky. Okrem toho môžu dvaja ľudia vidieť rôzne veci v rovnakej skupine oblakov. Kreatívny pohľad na vzory v oblakoch môže mať jednu osobu, ktorá vidí ovečku a inú fontánu. To isté platí pre hviezdy a iné druhy vzorov. Umelá inteligencia prezentuje vzor ako výstup, ale nerozumie vzoru a chýba jej kreativita, aby so vzorom urobila čokoľvek iné, než oznámiť, že vzor existuje.

Implementácia nových zmyslov

Keď sa ľudia stali viac informovanými, uvedomili si aj odchýlky v ľudských zmysloch, ktoré sa v skutočnosti neprenášajú dobre do AI, pretože replikácia týchto zmyslov v hardvéri nie je v súčasnosti skutočne možná. Napríklad schopnosť používať viacero zmyslov na riadenie jedného vstupu ( synestézia ) je nad rámec AI.

Účinné opísanie synestézie je ďaleko za hranicou väčšiny ľudí. Predtým, ako budú môcť vytvoriť AI, ktorá dokáže napodobniť niektoré zo skutočne úžasných účinkov synestézie, ľudia ju musia najprv úplne opísať a potom vytvoriť senzory, ktoré prevedú zážitok na čísla, ktoré môže AI analyzovať. Avšak aj potom AI uvidí iba účinky synestézie, nie emocionálny vplyv. V dôsledku toho AI nikdy plne nezažije alebo nepochopí synestéziu. Napodiv, niektoré štúdie ukazujú, že dospelí môžu byť vyškolení, aby mali synestetické skúsenosti , čím je potreba AI neistá.

Hoci väčšina ľudí vie, že ľudia majú päť zmyslov, mnohé zdroje teraz tvrdia, že ľudia majú v skutočnosti oveľa viac ako štandardných päť zmyslov. Niektoré z týchto dodatočných zmyslov nie sú vôbec dobre pochopené a sú len ťažko dokázateľné, ako napríklad magnetocepcia (schopnosť detekovať magnetické polia, ako je magnetické pole zeme). Tento zmysel dáva ľuďom schopnosť povedať smer, podobne ako rovnaký zmysel u vtákov, ale v menšej miere. Pretože nemáme žiadnu metódu na kvantifikáciu tohto zmyslu, replikovať ho ako súčasť AI je nemožné.

AI chýba empatia

Počítače nič necítia. To nie je nevyhnutne negatívne, ale táto kapitola to vníma ako negatívum. Bez schopnosti cítiť nemôže počítač vidieť veci z pohľadu človeka. Nerozumie tomu, že je šťastný alebo smutný, takže na tieto emócie nemôže reagovať, pokiaľ mu program nevytvorí metódu na analýzu výrazov tváre a iných indikátorov a potom sa primerane správa. Napriek tomu je takáto reakcia zakonzervovaná a náchylná na chyby. Zamyslite sa nad tým, koľko rozhodnutí robíte skôr na základe emocionálnej potreby než na priamom fakte. Nedostatok empatie zo strany AI jej v mnohých prípadoch bráni v primeranej interakcii s ľuďmi.

Chodiť v niečích topánkach

Myšlienka chodiť v topánkach niekoho iného znamená pozerať sa na veci z perspektívy inej osoby a cítiť sa podobne ako tá druhá. Nikto sa v skutočnosti necíti presne rovnako ako niekto iný, ale prostredníctvom empatie sa ľudia môžu zblížiť. Táto forma empatie vyžaduje silnú intrapersonálnu inteligenciu ako východiskový bod, ktorý AI nikdy nebude mať, pokiaľ si nerozvinie zmysel pre seba samú ( jedinečnosť ). Okrem toho by AI musela byť schopná cítiť niečo, čo v súčasnosti nie je možné, a AI by musela byť otvorená zdieľaniu pocitov s nejakou inou entitou (dnes vo všeobecnosti človekom), čo je tiež nemožné. Súčasný stav technológie AI zakazuje AI cítiť alebo chápať akýkoľvek druh emócií, čo znemožňuje empatiu.

Samozrejme, otázkou je, prečo je empatia taká dôležitá. Bez schopnosti cítiť sa rovnako ako niekto iný nemôže AI vyvinúť motiváciu na vykonávanie určitých úloh. Môžete prikázať AI, aby vykonala úlohu, ale tam by AI nemala žiadnu motiváciu sama o sebe. V dôsledku toho by AI nikdy nevykonávala určité úlohy, aj keď vykonávanie takýchto úloh je požiadavkou na budovanie zručností a znalostí potrebných na dosiahnutie inteligencie podobnej ľuďom.

Rozvíjanie skutočných vzťahov

AI si o vás vytvára obraz prostredníctvom údajov, ktoré zhromažďuje. Z týchto údajov potom vytvorí vzory a pomocou špecifických algoritmov vytvorí výstup, vďaka ktorému sa zdá, že vás pozná – aspoň ako známeho. Avšak, pretože AI necíti, nemôže vás oceniť ako človeka. Môže vám poslúžiť, ak si to objednáte a za predpokladu, že úloha je v jeho zozname funkcií, ale nemôže mať pre vás žiadny cit.

Keď ľudia riešia vzťah, musia brať do úvahy intelektuálne pripútanie aj pocity. Intelektuálna väzba často pochádza zo spoločného prospechu medzi dvoma entitami. Žiaľ, medzi AI a človekom (alebo akoukoľvek inou entitou) neexistuje žiadna spoločná výhoda. AI jednoducho spracováva údaje pomocou konkrétneho algoritmu. Niečo nemôže tvrdiť, že miluje niečo iné, ak to príkaz núti urobiť to vyhlásenie. Emocionálna väzba musí niesť so sebou riziko odmietnutia, čo znamená sebauvedomenie.

Zmena perspektívy

Ľudia môžu niekedy zmeniť názor na základe niečoho iného, ​​ako sú fakty. Aj keď by sa dalo povedať, že konkrétny postup je obozretný, emocionálna potreba dáva prednosť inému postupu. AI nemá žiadne preferencie. Nemôže si preto zvoliť iný postup z akéhokoľvek iného dôvodu, než je zmena pravdepodobností, obmedzenie (pravidlo, ktoré ho núti vykonať zmenu) alebo požiadavka poskytnúť náhodný výstup.

Robiť skoky vo viere

Viera je viera v niečo, čo je pravdivé, bez preukázania skutočnosti, ktorá by takúto vieru podporila. V mnohých prípadoch má viera formu dôvery, čo je viera v úprimnosť inej osoby bez akéhokoľvek dôkazu, že je ten druhý dôveryhodný. Umelá inteligencia nemôže prejavovať vieru ani dôveru, čo je jedným z dôvodov, prečo nemôže extrapolovať vedomosti. Akt extrapolácie sa často opiera o predtuchu založenú na viere, že niečo je pravda, a to aj napriek nedostatku akýchkoľvek údajov na podporu tejto predtuchy. Pretože AI túto schopnosť nemá, nemôže prejaviť vhľad – nevyhnutná požiadavka na myšlienkové vzorce podobné ľuďom.

Je veľa príkladov vynálezcov, ktorí urobili skoky vo viere, aby vytvorili niečo nové. Jedným z najvýraznejších bol však Edison. Napríklad urobil 1000 (a možno aj viac) pokusov o vytvorenie žiarovky. AI by sa vzdala po určitom počte pokusov, pravdepodobne z dôvodu obmedzenia. Môžete si pozrieť zoznam ľudí, ktorí urobili skoky vo viere, aby vykonali úžasné činy online. Každý z týchto úkonov je príkladom niečoho, čo AI nedokáže, pretože jej chýba schopnosť premýšľať nad konkrétnymi údajmi, ktoré poskytnete ako vstup.