In sciencefictionromans uit de jaren zestig kwam kunstmatige intelligentie naar voren als een held. In boeken communiceerden computers niet alleen met mensen in gewone natuurlijke taal en namen ze moeilijke beslissingen, maar herkenden ze zichzelf ook als individuen. Blijft dit een eeuwige droom, of kunnen computers vroeg of laat mensen inhalen?
Zullen computers kunnen denken als mensen? Dit is een opwindende en zeer interessante vraag, en hoe meer we het bestuderen, hoe meer we leren over onszelf en de processen van ons denken. Ondanks het unieke van het menselijk denken, kunnen computers bij bepaalde taken veel beter presteren dan mensen. Weinigen van ons kunnen twee decimale getallen in ons hoofd vermenigvuldigen, de wereldkampioen schaken verslaan of zelfs de beste route door een drukke stad vinden. Maar als het gaat om interactie tussen mens en computer, zijn de dingen verre van briljant. Om nog maar te zwijgen van de problemen die menselijke waarneming en intuïtie vereisen voor hun oplossing - hier kunnen computers volkomen nutteloos zijn.
Mogelijkheid om te leren
Computers hebben een enorme rekenkracht, maar ze hebben geen menselijke gevoelens en emoties, geen menselijke gevoeligheid. Dit is het belangrijkste fundamentele verschil tussen een computer en een mens. Het verschil ligt niet op het niveau van de geest, maar op het niveau van gevoelens en emoties, die precies bepalen hoe en waarom we denken. En dit geeft ons op zijn beurt de mogelijkheid om zelf te leren onder invloed van een soort interne stimuli - in tegenstelling tot een computer waarvan het leervermogen min of meer strikt wordt beperkt door het raamwerk van software. Een computer lost individuele problemen veel efficiënter op dan een persoon, maar een machine kan niet denken als een persoon.
Een van de kenmerkende voorbeelden van de weerspiegeling van onze manier van denken is taal. Bijna elke natuurlijke taal definieert verschillende concepten vaak dubbelzinnig, daarom is het voor een computer het herkennen van de betekenis van zelfs gewone tekst een ernstig probleem. Om een computer dergelijke informatie te laten verwerken, moet men zijn toevlucht nemen tot "vertaling" - formalisering van spraak, tekst of andere informatie. Maar we kunnen niet van een computer verwachten dat hij dit alleen doet. Natuurlijk zal hij met behulp van programma's een antwoord voor ons kunnen vormen dat logisch en volkomen menselijk lijkt. Maar dit is eigenlijk een imitatie, geen echt menselijk denken. De computer is in dit geval een veelgebruikte tool voor informatieverwerking.
Bijna nauwkeurige imitatie
Promotie video:
Moderne software-algoritmen en rekenkracht stellen computers in staat om menselijk gedrag zo nauwkeurig te imiteren dat veel mediakanalen serieus over 'denken' schrijven. Onze computer IBM Watson is algemeen bekend geworden, die de mens overtrof in de spelshow Jeopardy (Russisch analoog - "Own Game"), en zowel de vragen van het spel als de antwoorden van de computer werden in natuurlijke taal geformuleerd. Desalniettemin is Watson geen model van het menselijk brein, maar een gespecialiseerd informatieverwerkingssysteem dat natuurlijke taalvragen analyseert met behulp van algoritmen en de waarschijnlijkheid van een bepaald antwoord inschat uit een uitgebreide database op basis van verzamelde statistieken. En hoewel Watson momenteel het meest geavanceerde systeem is dat in staat is om verzoeken in natuurlijke taal te 'begrijpen' en erop te reageren, verzeker ik u datin onze computer zul je geen persoon vinden - in welke zin dan ook.
Mechanistische manier
Om van externe imitatie over te gaan op echte modellering van het menselijk denken, moet een heel ander probleem worden opgelost. Om een computer te creëren die niet alleen handelt binnen een bepaald programma, maar ook echt denkt als een mens, moet het biologische pad dat de natuur al heeft doorlopen worden herhaald. In feite moet je een analoog van het menselijk brein bouwen en de machine al die communicatiekanalen met de buitenwereld geven die een persoon bezit. Dit alles is natuurlijk speculatief, aangezien de praktische uitvoering van een dergelijk project nog steeds onmogelijk is voor te stellen. En niet zozeer vanwege imperfecte technologie of gebrek aan rekenkracht, maar omdat we nog steeds niet begrijpen hoe het menselijk brein en onze perceptie werken.
De menselijke waarneming is een enorm mysterie. Tot dusverre heeft niemand zelfs maar een idee van hoe het werkt, bij de wetenschappelijke studie van deze kwestie (psychologen, biologen en cybernetica zijn hier ook mee bezig) staan we aan het begin van het pad. Probeer je de hoeveelheden gegevens voor te stellen die de hersenen binnenkomen: visueel (met een enorme resolutie), audiogegevens, tactiel, temperatuur, smaak, olfactorisch, emotioneel. Al deze informatie heeft invloed op de emotionele toestand, die van invloed is op analyse, gegevensverwerking en besluitvorming. De hersenen verwerken deze gigantische hoeveelheid informatie parallel en in realtime. Nu hebben we zelfs geen idee hoe het mogelijk zou zijn om een dergelijk schema volledig in hardware te simuleren (hoewel sommige elementen natuurlijk al worden gebruikt bij de ontwikkeling van nieuwe architecturen).
Hebben we een superbrein nodig?
Een belangrijk aspect van modellering is energie-efficiëntie. Een menselijk brein dat ongeveer 1,5 kg weegt, verbruikt ongeveer 30 watt. Moderne supercomputers bezetten hele gebouwen en het stroomverbruik wordt berekend in megawatt. Dit betekent dat als we een mechanistisch model van het menselijk brein zouden kunnen bouwen, het enorm zou zijn en vele ordes van grootte meer energie zou verbruiken dan het origineel, om nog maar te zwijgen van koeling. Technologieën staan echter niet stil - zowel IBM als andere bedrijven werken aan nieuwe processorarchitecturen, aan nieuwe halfgeleidermaterialen die het verbruik en de omvang van computers zullen verminderen. Bovendien zal parallellisatie van rekenprocessen de efficiëntie helpen vergroten. Quantumcomputers zijn in dit opzicht veelbelovend.
Wanneer het zal zijn? Als we ons vandaag zo'n taak stellen en voldoende financiering voorzien, kan dat honderd jaar duren (dit is een nogal optimistische voorspelling). Maar zal een dergelijk doel gerechtvaardigd zijn? Het creëren van een model van het menselijk brein zal niets fundamenteel nieuws opleveren voor het oplossen van alledaagse problemen die traditionele computers aankunnen. Bovendien krijgt u niet alleen met technologische, maar ook met ethische problemen te maken. Ze zullen echter hoe dan ook ontstaan, omdat gewone computers alle nieuwe sleutelgebieden van menselijke activiteit binnendringen. Het lijdt bijvoorbeeld geen twijfel meer dat computers binnenkort auto's zullen besturen, en hier komen we op het gebied van ethiek - wie is verantwoordelijk in geval van een ongeval? Maar ik ben niet bang voor nieuwe technologieën. Een computer is tenslotte slechts een hulpmiddelhelpen om de wereld gemakkelijker te maken voor ons mensen.
David Ferrucci, Artificial Intelligence Specialist, hoofd Semantic Analysis and Integration bij het IBM Thomas Watson Research Center, IBM Emeritus, maker van de IBM Watson-supercomputer.
Geïnterviewd door: Alexey Levin, Oleg Makarov, Dmitry Mamontov