By Якщо вам колись траплялося цинічно думати про наш вид, то ліками від цього може стати розмова із дослідниками штучного розуму – пише Джордж Массер у журналі Scientific American.
Оскільки ми щомиті чуємо про нові успіхи: машини так само добре, а часом навіть краще від людей розпізнають обличчя, перекладають з іноземних мов, дають собі раду з просторовими іграми чи забавками в таблицях і, звичайно ж, не забувають вмикати сигнальне світло під час повороту – то можна б сподіватися, що науковці будуть тріумфувати. Але дійсність є іншою: вчені за кожної нагоди підкреслюють, яким чудовим є людський мозок, наскільки у нього потужна здатність до адаптації, якою високою є його ефективність і якою необмеженою – здатність вчитися. Машинам досі не вистачає таких характеристик. Вони недостатньо еластичні, непрозорі в діяльності і навчаються повільно, здебільшого під час довгих тренінгових занять. Навіть оприлюднені в мас-медіа успіхи стосуються лише вузьких сфер.
Багато дослідників зацікавились штучним розумом для того, щоб зрозуміти, відтворити і остаточно перемогти людський мозок. Але навіть ті вчені, які визначають собі практичні цілі, переконані, що машини повинні стати більш подібними до нас. Компанії з галузі суспільних мас-медіа вміють натренувати системи так, щоб ті без проблем вишукували образи котів чи “селебрітіс”, але з даними іншого типу роботам значно складніше впоратись.
Машини могли б розв’язувати більше завдань, якби були спритнішими. Доступ до даних є особливо обмеженим, коли вони стосуються фізичного світу. Якщо роботові потрібно навчитися складати кубики на столі, то йому неможливо показати кожну можливу комбінацію. Він, як і людина, має опанувати загальні принципи, а не запам’ятовувати набір рішень.
Машини повинні задовольнятися меншим набором вхідних даних і ставати більш комунікативними в питанні рішень. Самої лише відповіді від них недостатньо – люди хотіли б також дізнатися про процес виведення висновків, особливо коли алгоритми приймають рішення про надання банківського кредиту або винесення судом звинувачувального вироку. Людину, яка є чиновником, завжди можна вислухати, щоб дізнатися, чи її дії не були обтяжені упередженнями або конфліктом інтересів, однак нікому не вдасться вчинити так само з системою штучного розуму.
У 2018 році Європейський Союз визнав за громадянами право на отримання пояснень у випадку кожного автоматичного процесу прийняття рішення. У Сполучених Штатах Defense Advanced Research Projects Agency фінансує програму досліджень систем штучного розуму, які були б “здатними тлумачити рішення”, адже командири не будуть посилати солдатів у бій, не знаючи аргументів.
Дослідники ламають голову над тим, як розв’язати цю проблему. Ідей є багато. Водночас тривають дискусії, чи досягнення машиною розуму, ближчого до людського, буде потребувати нових знарядь. Варто все ж відзначити, як далеко змогли зайти науковці, запроваджуючи покращення крок за кроком. Самовдосконалення, уява, здоровий глузд – ці властиві людині риси принаймні в обмеженому варіанті вбудовуються в машини. Ключем виявилось вправне навчання. Під керівництвом тренера-людини машина самостійно виконує більшість необхідних кроків.
