Sztuczna inteligencja – ostateczna przewaga geopolityczna?

Sztuczna inteligencja już wiele lat temu przestała być fikcją, a obecnie coraz częściej zajmuje czołowe miejsce w globalnej agendzie. To właśnie dane milionów użytkowników zasilają myślące maszyny i pozwalają im się uczyć. To technologiczne trzęsienie ziemi ma zastosowania ekonomiczne, społeczne i militarne.

Czy sztuczna inteligencja doprowadzi do nowego wyścigu zbrojeń?

Wszystko zaczęło się, gdy Alan Turing w 1950 roku zastanawiał się, czy maszyny mogą myśleć. Powieści Isaaca Asimova – twórcy słynnych trzech praw robotyki -, mity starożytnej Grecji i inne anegdoty z minionych wieków pokazują, że to samo pytanie zaprzątało umysły naukowców i ogółu społeczeństwa znacznie dłużej. Sześć lat po pytaniu Turinga, podczas letniej szkoły na Uniwersytecie Dartmouth w Stanach Zjednoczonych, Marvin Minsky i jego koledzy po raz pierwszy użyli terminu „sztuczna inteligencja” (AI). Ta koncepcja technologiczna nie jest dziś obca żadnemu rozwiniętemu krajowi, podobnie jak jej zastosowanie w wiodących firmach.

Sztuczna inteligencja okazała się przydatna w przewidywaniu klęsk żywiołowych, tworzeniu rekomendacji produktów w sklepach internetowych, postępie w pracy prawników, a nawet usprawnieniu procesu diagnozowania poważnych chorób. Ale poza tą świetlaną przyszłością, badacze już wykrywają problemy ze sztuczną inteligencją, a w szczególności z jej algorytmami, czyli zasadami rządzącymi maszyną: od rasistowskich algorytmów, po możliwość wymknięcia się maszyn spod kontroli i stworzenia egzystencjalnego zagrożenia dla ludzi.

Microsoft w 2016 roku założył konto na Twitterze dla jednej ze swoich AI, aby nauczyć się interakcji z ludźmi. Już dwadzieścia cztery godziny później musiała zamknąć konto: maszyna stała się rasistowska, homofobiczna i seksistowska ucząc się tego, co widziała na portalu społecznościowym.

Utopia posiadania nieorganicznego inteligentnego agenta wykonującego rozkazy przyciągnęła również uwagę ministerstw obrony na całym świecie. W 2017 roku Chiny upubliczniły swoją strategię, której celem jest zajęcie czołowej pozycji w badaniach nad AI. Rok później Stany Zjednoczone przeznaczyły 2 miliardy dolarów na rozwój tej technologii. Kraje takie jak Rosja, Japonia i Wielka Brytania również przyłączyły się, wnosząc duży wkład w ten globalny trend, tworząc powszechne poczucie nowego wyścigu zbrojeń.

Możliwości minimalizacji ludzkiego ryzyka i maksymalizacji skuteczności w scenariuszu konfliktu sprawiają, że pierwszymi, którzy postawią na sztuczną inteligencję, są armie. Zastosowania sztucznej inteligencji w świecie bezpieczeństwa i obrony są wielorakie: może ona przyspieszyć identyfikację podejrzanych dzięki zdolności do wyszukiwania wzorców i selekcji obrazów, wyszkolić personel wojskowy w określonym środowisku poprzez symulację scenariuszy, wzmocnić odporność systemów komputerowych, zmniejszyć liczbę ludzkich żołnierzy na polu walki lub zwiększyć dokładność broni wojskowej.

Mózgi, czy algorytmy

John McCarthy, jeden z pionierów sztucznej inteligencji, zdefiniował ją w 1956 roku jako „naukę o tworzeniu inteligentnych maszyn”. Chociaż definicja inteligencji jest kontrowersyjna, wcześni naukowcy zajmujący się AI zaproponowali język jako sposób jej kanalizowania i manifestowania. Jeden z nich, Alan Turing, znany również z rozszyfrowania maszyny Enigma, która pozwoliła aliantom rozszyfrować nazistowskie komunikaty i wygrać wojnę, opracował słynny test, według którego maszyna byłaby uznana za „inteligentną”, gdyby była w stanie rozmawiać z człowiekiem bez rozpoznania przez niego, że mówca jest robotem.

Idea myślącego, gadającego humanoida to chyba najbardziej rozpowszechniony obraz sztucznej inteligencji, ale w rzeczywistości to tylko jeden z otaczających ją mitów: AI nie potrzebuje ciała, a jedynie podłączenia do sieci energetycznej; czasem nie potrzebuje nawet internetu. Nie są to też maszyny, które ostatecznie zastąpią człowieka w procesie decyzyjnym.

Choć etyczny rozwój sztucznej inteligencji jest jedną z głównych trosk badaczy, to jest to kwestia dopasowania, tzn. tego, czy droga, którą wybiera robot, aby rozwiązać jakiś problem, jest tą, którą człowiek uznaje za „dobrą”. Rozwój sztucznej inteligencji można zsyntetyzować w trzy kluczowe pytania: jak możemy nauczyć maszyny, aby były „inteligentne”, czego je uczymy i dlaczego.

Zarówno ludzie, jak i maszyny potrzebują dużych dawek informacji, aby zrozumieć, co dzieje się wokół nas. Pozbawione zmysłów maszyny są w stanie reprezentować świat zewnętrzny poprzez pakiety danych. Treść tych danych jest kluczowa dla konstrukcji sztucznego „umysłu”; podobnie jak same cechy poznawcze i moralne matematyka opracowującego algorytm, gdyż od nich zależy świadomość AI. Innymi słowy, matematyk odgrywa rolę rodzica, dane kształcą maszynę.

Jak działa sztuczna inteligencja?

Zastosowane algorytmy pozwalają AI identyfikować, klasyfikować, kategoryzować i uogólniać przy użyciu uczenia maszynowego oraz bardziej zaawansowanych metod uczenia głębokiego. Ten pierwszy atrybut stara się karmić maszynę dużymi dawkami predefiniowanych, skategoryzowanych przez człowieka danych, tak aby maszyna w przyszłości je rozpoznała i na podstawie doświadczenia dokonała rebalansu swojego modelu analitycznego w celu zmniejszenia marginesu błędu. Drugi, dokładniejszy, przepuszcza informacje przez wiele „warstw”, które przypominają sieć neuronową i pozwalają AI przyjrzeć się większej ilości szczegółów i stworzyć własne modele referencyjne. Dzięki temu Dziś AI może pokonać doświadczonego szachistę, jak to miało miejsce w przypadku Gari Kasparowa w 1997 roku, a nawet pokonać mistrza w Go, starożytnej chińskiej grze strategicznej znanej z niezwykłej złożoności.

 

 

 

Rekomendowane artykuły