10 способів, у яких ШІ зазнав невдачі

Штучний інтелект (ШІ) не просто не виправдав очікувань, які висувають надмірно ентузіазмові прихильники; вона не задовольнила специфічні потреби та основні вимоги. У цьому списку йдеться про невдачі, які завадять AI досягти успіху та виконувати завдання, які нам потрібні. Наразі AI є технологією, що розвивається, яка в кращому випадку є частково успішною.

Однією з найважливіших проблем сучасного AI є те, що люди продовжують антропоморфізувати його і перетворювати на те, чим він не є. ШІ приймає очищені дані як вхідні дані, аналізує їх, знаходить закономірності та надає запитуваний вихід. ШІ нічого не розуміє, він не може створити або відкрити нічого нового, і він не має внутрішньоособистісних знань, тому не може співчувати нікому ні в чому. ШІ поводиться так, як розроблено програмістом-людиною, і те, що ви часто сприймаєте за інтелект, — це лише суміш розумного програмування та величезної кількості даних, проаналізованих специфічним чином. Щоб отримати інший погляд на ці та інші проблеми, перегляньте статтю під назвою «Задавати правильні запитання про ШІ».

Однак ще важливішим є те, що люди, які стверджують, що ШІ зрештою заволодіє світом, не розуміють, що зробити це неможливо з огляду на нинішні технології. ШІ не може раптово стати самосвідомим, оскільки йому не вистачає будь-яких засобів для вираження емоцій, необхідних для самосвідомості. Сьогодні ШІ не вистачає деяких із семи основних видів інтелекту, необхідних для самосвідомості. Простого володіння цими рівнями інтелекту також було б недостатньо. У людей є іскра, чого вчені не розуміють. Не розуміючи, що це за іскра, наука не може відтворити її як частину ШІ.

ШІ повністю не розуміють

Здатність розуміти вроджена для людей, але ШІ повністю позбавлена ​​її. Дивлячись на яблуко, людина більше, ніж просто низка властивостей, пов'язаних із зображенням об'єкта. Люди розуміють яблука за допомогою почуттів, таких як колір, смак і відчуття. Ми розуміємо, що яблуко їстівне і містить певні поживні речовини. У нас є почуття до яблук; можливо, вони нам подобаються і ми відчуваємо, що вони є найвищим фруктом. ШІ бачить об’єкт, який має пов’язані з ним властивості — значення, які ШІ не розуміє, а лише маніпулює. Нерозуміння призводить до того, що ШІ в цілому не відповідає очікуванням.

Інтерпретувати, а не аналізувати

ШІ використовує алгоритми для маніпулювання вхідними даними та отримання результату. Акцент робиться на аналізі даних. Однак людина контролює напрям цього аналізу, а потім має інтерпретувати результати. Наприклад, AI може виконати аналіз рентгенівського знімка, який показує потенційну ракову пухлину. Отриманий результат може підкреслити частину рентгенівського знімка, що містить пухлину, щоб лікар міг її побачити. Інакше лікар не зможе побачити пухлину, тому ШІ, безсумнівно, надає важливу послугу. Незважаючи на це, лікар все одно повинен переглянути результат і визначити, чи дійсно рентген показує рак. ШІ легко обдурити, коли навіть маленький артефакт з’являється не в тому місці. отже,

Інтерпретація також передбачає здатність бачити за межами даних. Це не здатність створювати нові дані, а розуміння того, що дані можуть вказувати на щось інше, ніж те, що є очевидним. Наприклад, люди часто можуть сказати, що дані підроблені або сфальсифіковані, хоча самі дані не містять жодних доказів, які б вказували на ці проблеми. ШІ сприймає дані як справжні і правдиві, тоді як людина знає, що вони не є ні реальними, ні правдивими. Формалізувати, як саме люди досягають цієї мети, зараз неможливо, оскільки люди насправді цього не розуміють.

Вихід за межі чистих чисел

Незважаючи на будь-яку іншу зовнішність, AI працює лише з числами. Наприклад, ШІ не може розуміти слова, а це означає, що коли ви з ним розмовляєте, ШІ просто виконує зіставлення шаблонів після перетворення вашого мовлення в числову форму. Суть того, що ви говорите, зникла. Навіть якби ШІ міг розуміти слова, він не міг би цього зробити, оскільки слова зникли після процесу токенізації. Нездатність штучного інтелекту зрозуміти щось таке базове, як слова, означає, що при перекладі ШІ з однієї мови на іншу завжди буде бракувати того певного чогось, необхідного для перекладу відчуття, що стоїть за словами, а також самих слів. Слова виражають почуття, а ШІ не може цього зробити.

Той самий процес перетворення відбувається з усіма почуттями, якими володіють люди. Комп’ютер перетворює зір, звук, запах, смак і дотик у числові представлення, а потім виконує відповідність шаблону, щоб створити набір даних, який імітує реальний досвід. Ще більше ускладнює ситуацію те, що люди часто переживають речі по-різному. Наприклад, кожна людина по-своєму відчуває колір . Для штучного інтелекту кожен комп’ютер бачить колір однаково, а це означає, що AI не може відчувати кольори однозначно. Крім того, через перетворення ШІ взагалі не відчуває кольору.

Враховуючи наслідки

ШІ може аналізувати дані, але не може виносити моральні чи етичні судження. Якщо ви попросите ШІ зробити вибір, він завжди вибере варіант з найвищою ймовірністю успіху, якщо ви також не надасте якусь функцію рандомізації. ШІ зробить цей вибір незалежно від результату.

У багатьох ситуаціях неправильна оцінка здатності ШІ виконувати завдання просто незручна. У деяких випадках вам, можливо, доведеться виконати завдання вдруге або втретє вручну, оскільки AI не справляється з цим завданням. Однак, коли справа доходить до наслідків, ви можете зіткнутися з юридичними проблемами на додаток до моральних та етичних проблем, якщо ви довіряєте ШІ виконувати завдання, яке йому не підходить. Наприклад, дозволити автомобілю, що не керує автомобілем (SD), їздити самостійно в місці, яке не забезпечує цієї потреби, ймовірно, є незаконним, і ви зіткнетеся з юридичними проблемами на додаток до пошкоджень та медичних витрат, які може SD автомобіль. причиною. Коротше кажучи, знайте, які юридичні вимоги, перш ніж довіряти ШІ робити що-небудь, що може призвести до потенційних наслідків.

ШІ не може щось відкривати або створювати

ШІ може інтерполювати наявні знання, але він не може екстраполювати наявні знання для створення нових знань. Коли ШІ стикається з новою ситуацією, він зазвичай намагається розв’язати її як існуючу частину знання, а не визнати, що це щось нове. Насправді, штучний інтелект не має методу для створення чогось нового або для того, щоб сприймати це як щось унікальне. Це людські вирази, які допомагають нам відкривати нові речі, працювати з ними, розробляти методи взаємодії з ними та створювати нові методи їх використання для виконання нових завдань або розширення існуючих завдань.

Створення нових даних зі старих

Однією з найбільш поширених завдань, які виконують люди, є екстраполяція даних; наприклад, якщо врахувати А, що таке В? Люди використовують наявні знання для створення нових знань іншого роду. Знаючи одну частину знання, людина може зробити стрибок до нового знання за межами первісного знання, з високою ймовірністю успіху. Люди роблять ці стрибки так часто, що стають другою натурою та надзвичайно інтуїтивними. Навіть діти можуть робити такі прогнози з високим відсотком успіху.

Найкраще, що коли-небудь зробить штучний інтелект, — це інтерполювати дані, наприклад, з огляду на A та B, чи є C десь посередині? Можливість успішної інтерполяції даних означає, що AI може розширити шаблон, але не може створювати нові дані. Однак іноді розробники можуть ввести людей в оману, подумавши, що дані є новими, використовуючи розумні методи програмування. Наявність C виглядає новим, коли це насправді не так. Відсутність нових даних може спричинити умови, що здавалося б, що ШІ вирішує проблему, але це не так. Проблема вимагає нового рішення, а не інтерполяції існуючих рішень.

Бачити за межами шаблонів

Зараз штучний інтелект може бачити закономірності в даних, коли вони не очевидні для людей. Здатність бачити ці закономірності — це те, що робить ШІ настільки цінним. Маніпулювання даними та їх аналіз займають багато часу, складні й повторювані, але ШІ може виконувати це завдання з впевненістю. Однак шаблони даних є просто результатом, а не обов’язково рішенням. Люди покладаються на п’ять почуттів, емпатію, творчість та інтуїцію, щоб побачити за шаблонами потенційне рішення, яке знаходиться поза межами того, у що можуть повірити дані.

Основний спосіб зрозуміти здатність людини бачити за межами шаблонів — дивитися на небо. У похмурий день люди можуть бачити візерунки в хмарах, але ШІ бачить хмари і тільки хмари. Крім того, дві людини можуть бачити різні речі в одній групі хмар. Творчий погляд на візерунки в хмарі може призвести до того, що одна людина бачить вівцю, а інша — фонтан. Те ж саме стосується зірочок та інших видів візерунків. ШІ представляє шаблон як вихідну інформацію, але він не розуміє шаблон і йому не вистачає креативності, щоб зробити що-небудь із шаблоном, крім повідомлення про те, що шаблон існує.

Реалізація нових почуттів

У міру того, як люди стали більш обізнаними, вони також усвідомлювали відмінності в людських почуттях, які насправді погано переводяться в ШІ, тому що відтворити ці органи чуття в апаратній справі зараз неможливо. Наприклад, здатність використовувати кілька органів чуття для управління одним вхідним сигналом ( синестезія ) виходить за межі ШІ.

Ефективний опис синестезії далеко поза межами більшості людей. Перш ніж створити штучний інтелект, який може імітувати деякі з дійсно дивовижних ефектів синестезії, люди повинні спочатку повністю описати його, а потім створити датчики, які перетворюватимуть досвід у цифри, які може аналізувати ШІ. Однак навіть тоді ШІ побачить лише ефекти синестезії, а не емоційний вплив. Отже, штучний інтелект ніколи не зможе повністю відчути чи зрозуміти синестезію. Як не дивно, деякі дослідження показують, що дорослих можна навчити мати синестетичний досвід , що робить потребу в штучному інтелекті невизначеною.

Хоча більшість людей знає, що люди мають п’ять почуттів, багато джерел тепер стверджують, що насправді люди мають набагато більше, ніж стандартні п’ять почуттів. Деякі з цих додаткових почуттів зовсім не добре зрозумілі і ледве підтверджуються, наприклад магнітоцепція (здатність виявляти магнітні поля, наприклад магнітне поле Землі). Це відчуття дає людям здатність визначити напрямок, подібно до того ж відчуття у птахів, але в меншій мірі. Оскільки у нас немає методу навіть кількісної оцінки цього відчуття, відтворити його як частину ШІ неможливо.

ШІ не вистачає емпатії

Комп’ютери нічого не відчувають. Це не обов’язково негативно, але в цій главі це розглядається як негатив. Не маючи здатності відчувати, комп’ютер не може бачити речі з точки зору людини. Він не розуміє, як бути щасливим чи сумним, тому не може реагувати на ці емоції, якщо програма не створить для нього метод аналізу міміки та інших показників, а потім діяти належним чином. Незважаючи на це, така реакція є готовою відповіддю і схильна до помилок. Подумайте, скільки рішень ви приймаєте на основі емоційних потреб, а не відвертих фактів. Відсутність емпатії з боку ШІ у багатьох випадках не дозволяє йому належним чином взаємодіяти з людьми.

Ходити на чиємусь місці

Ідея ходити на чужому місці означає дивитися на речі з точки зору іншої людини і відчувати подібне до того, що відчуває інша людина. Ніхто по-справжньому не відчуває так само, як хтось інший, але через співчуття люди можуть зблизитися. Ця форма емпатії вимагає сильного внутрішньоособистісного інтелекту як відправної точки, якого ШІ ніколи не матиме, якщо не розвине відчуття себе ( сингулярність ). Крім того, ШІ повинен мати можливість відчувати те, що зараз неможливо, а ШІ повинен бути відкритим для обміну почуттями з якоюсь іншою сутністю (зазвичай людиною, сьогодні), що також неможливо. Сучасний стан технології штучного інтелекту забороняє ШІ відчувати або розуміти будь-які емоції, що унеможливлює емпатію.

Звичайно, питання в тому, чому емпатія настільки важлива. Без здатності відчувати себе так само, як хтось інший, ШІ не може розвинути мотивацію для виконання певних завдань. Ви можете наказати ШІ виконати завдання, але в цьому ШІ не матиме мотивації сам по собі. Отже, ШІ ніколи не виконуватиме певні завдання, навіть якщо виконання таких завдань є вимогою для формування навичок і знань, необхідних для досягнення людського інтелекту.

Розвиток справжніх стосунків

ШІ створює уявлення про вас за допомогою даних, які він збирає. Потім він створює шаблони з цих даних і, використовуючи конкретні алгоритми, розробляє вихідні дані, завдяки яким здається, що він знає вас — принаймні, як знайомого. Однак, оскільки ШІ не відчуває, він не може оцінити вас як особистість. Він може служити вам, якщо ви наказуєте йому це зробити і припускаючи, що завдання входить до списку його функцій, але він не може відчувати вас.

Маючи справу зі стосунками, люди повинні враховувати як інтелектуальну прихильність, так і почуття. Інтелектуальна прихильність часто походить від спільної вигоди між двома суб’єктами. На жаль, жодної спільної вигоди між ШІ та людиною (або будь-яким іншим істотою, якщо на те пішло) не існує. ШІ просто обробляє дані за допомогою певного алгоритму. Щось не може стверджувати, що любить щось інше, якщо наказ змушує його зробити проголошення. Емоційна прихильність повинна нести за собою ризик відмови, що передбачає самоусвідомлення.

Зміна точки зору

Люди іноді можуть змінити свою думку на основі чогось іншого, ніж факти. Незважаючи на те, що шанси стверджують, що певний спосіб дій є розсудливим, емоційна потреба робить кращим інший спосіб дій. ШІ не має переваг. Тому він не може вибрати інший спосіб дій з будь-якої причини, крім зміни ймовірностей, обмеження (правила, що змушує його вносити зміни) або вимоги надати випадковий вихід.

Роблячи стрибки віри

Віра – це віра в те, що щось є істинним, без доказів, що підтверджують таку віру. У багатьох випадках віра набуває форми довіри, тобто віри в щирість іншої людини без жодних доказів того, що інша людина заслуговує на довіру. ШІ не може виявляти ні віри, ні довіри, що є однією з причин того, що він не може екстраполювати знання. Акт екстраполяції часто ґрунтується на передчутті, заснованому на вірі, що щось є правдою, незважаючи на відсутність будь-яких даних, які б підтвердили це передчуття. Оскільки штучному інтелекту не вистачає цієї здібності, він не може проявляти проникливість — необхідну вимогу для людських моделей мислення.

Багато прикладів винахідників, які намагалися створити щось нове. Проте одним із найвидатніших був Едісон. Наприклад, він зробив 1000 (і, можливо, більше) спроб створити лампочку. ШІ відмовився б після певної кількості спроб, ймовірно, через обмеження. Ви можете переглянути список людей, які зробили стрибки віри, щоб здійснити дивовижні дії в Інтернеті. Кожна з цих дій є прикладом того, що штучний інтелект не може зробити, оскільки йому не вистачає здатності обмірковувати конкретні дані, які ви надаєте як вхідні дані.