ԱԲ-ն հասարակության մեջ
Գիտնականները արհեստական բանականությունը (ԱԲ) դիտարկում են որպես հիմնական տեխնոլոգիա, որը հավանաբար կկիրառվի հասարակության բոլոր ոլորտներում։ ԱԲ-ն կարող է բարելավել մարդկանց կյանքի որակը և օգնել լուծել գլոբալ խնդիրները, ինչպիսիք են կլիմայի փոփոխությունը կամ առողջության ոլորտում ճգնաժամային իրավիճակները:
Ամբողջ աշխարհում այսօր արդեն մեծ գումարներ են հատկացվում ԱԲ համակարգերի զարգացման համար։ Սա ցույց է տալիս, թե որքան բարձր է ԱԲ-ի տնտեսական ներուժը: Այնուամենայնիվ, քանի որ ԱԲ-ի կիրառությունները շարունակում են ընդլայնվել, նույնպես կան մտահոգություններ, ինչպիսիք են մարդկային արժեքների կարևորությունը, ինչպիսիք են արդարությունը, ազատությունը, տվյալների պաշտպանությունը, անվտանգությունը և հաշվետվողականությունը: Դժվար թե որևէ այլ բնագավառ ներկա պահին այդքան հստակ և համապարփակ մեր առաջ դնում է այն հարցը, թե ինչպես ենք մենք ցանկանում տեսնել մեր տեխնիկական հնարավորությունները հասարակության համատեքստում: Անկասկած է, որ այս տեխնոլոգիան արդեն խորապես փոխել է մեր առօրյա կյանքը և շարունակելու է դա անել։
Բարոյականություն մեքենաների համար
Ալգորիթմները փոխում են մարդկանց անձնական կյանքը ծանոթությունների հավելվածների, խելացի տների գործարկման, գնումների վերաբերյալ որոշումներ կայացնելու և հանրային դիսկուրսի վրա ազդելու միջոցով: Արհեստական բանականությունը հոգ կտանի երեխաների, հիվանդների մասին, աշխատանք կտա, վարկեր կտրամադրի, ինչպես նաև կյանքի ու մահվան վերաբերյալ որոշումներ կկայացնի՝ օգտագործելով ինքնավար զենքը: Խելացի մեքենաները կզարգացնեն իրենց վարքագիծը, որը չի կարող հստակ ծրագրավորվել կամ բացատրվել ավանդական վարքագծային գիտությամբ: Բայց արդյո՞ք էթիկական գործողությունը նույնիսկ հնարավոր է պատկերացնել առանց գիտակցության և խղճի: Այսպիսով, ինչպե՞ս նախագծել ԱԲ, որը կծառայի մարդկանց, այլ ոչ թե կվնասի նրանց: Արհեստական ինտելեկտի փորձագետների մեծ մասը համոզված են, որ միայն հետազոտության նոր ոլորտը (<<Մեքենաների վարքագիծը>>) կարող է պատասխանել այս հարցերին։ Ամեն դեպքում, մի բան պարզ է. մենք այսօր պետք է անդրադառնանք էթիկայի և բարոյականության հիմնարար խնդիրներին, որպեսզի ապագայում մեքենաներն իրենց վարեն այնպես, ինչպես մեզ պետք է։
Բարոյական մեքենա
Իյադ Ռահվանը հետազոտություն է անցկացնում Բեռլինի Մաքս Պլանկի անվ․ միության Մարդու զարգացման ինստիտուտում և Բոստոնի Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտի լաբորատորիայում: Նրա <<Բարոյական մեքենա>> նախագիծը մինչ այժմ մեքենայական էթիկայի ամենամեծ ուսումնասիրությունն է: Ինտերակտիվ հարցումն ուսումնասիրում է էթիկական պատճառները, թե ինչու են մարդիկ որոշումներ կայացնում աշխարհի տարբեր տարածաշրջաններում, և արդյոք դա կարող է օգտագործվել արհեստական ինտելեկտի վարքագծի կանոններ մշակելու համար: Ինչպե՞ս պետք է վարվի ինքնավար մեքենան, եթե լուրջ վթարը հնարավոր չէ կանխել: ԱԲ-ն պետք է որոշի, թե ուր ուղղորդել մեքենան, և, հետևաբար, ով ողջ կմնա: Պարզվում է, որ բոլոր հարցվածները ցանկանում են հնարավորինս շատ մարդկային կյանքեր փրկել՝ առաջին հերթին երեխաների և ճանապարհային երթևեկության կանոնները պահպանողների։ Բայց ավելի ուշադիր ուսումնասիրելուց հետո պարզ է դառնում, որ գլոբալ վավերական արժեքներ չկան: Այսպիսով, Ֆրանսիայից և Հարավային Ամերիկայից ժամանած մասնակիցները կգերադասեն փրկել կանանց և երեխաներին, քան տղամարդկանց, ճապոնացիները նաև ծեր մարդկանց, գերմանացիների մեծ մասը չի ցանկանում միջամտել և թույլ են տալիս <<ճակատագրին>> որոշել, թե ով պետք է մահանա:
Ծրագրված արդարություն
Ո՞վ է ստանալու վարկը։ Ո՞վ կհրավիրվի հարցազրույցի։ Ո՞վ է վաղաժամկետ ազատվելու բանտից։ Ապագայում համակարգիչները գնալով ավելի (կօգնեն) որոշումներ կայացնել մարդկանց վերաբերյալ: Մարդկանց որոշ խմբերի հետ չի կարելի վերաբերվել ավելի լավ կամ վատ, քան մյուսները, նույնիսկ ակամա: Դա տեղի է ունենում անընդհատ ավտոմատացված համակարգերի դեպքում, որոնք արդեն օգտագործվում են: Ինչո՞ւ։ Իսկ ինչպե՞ս կարող է ԱԲ-ն սովորել արդար վարվել: Նախ, դուք պետք է համոզվեք, որ ԱԲ-ն խտրականություն չի դնում իրեն տրամադրված տվյալների հիման վրա: Ավելին, մեծ նշանակություն ունի այն, թե որքանով համակարգիչները կարող են իմաստալից կապեր հաստատել պատճառի և հետևանքի միջև: Պարզ իմպլիկացիան հաճախ մոլորեցնում է: Մեքենայի ուսուցման այս, այսպես կոչված, պատճառահետևանքային կապը հետազոտության շատ թեժ ոլորտ է. անհրաժեշտ է ջանասիրաբար վերլուծել հարաբերությունները և ծրագրավորել ալգորիթմներով: Բայց վերջապես մի հարց է մնում. <<Ի՞նչ է արդար որոշումը>>։ Որովհետև արդարության սահմանում, որը հավասարապես վավեր է բոլոր մշակույթների համար, գոյություն չունի:
Կարո՞ղ է ԱԲ-ն մեղավոր դառնալ:
Ո՞վ է փոխհատուցում վնասը, երբ ինքնուրույն սովորող և աշխատող մեքենաները սխալվում են: Ծրագրավորողնե՞րը, արտադրողնե՞րը, օգտագործողնե՞րը։ Իրավական համակարգերն ամբողջ աշխարհում ստեղծված են մարդկանց համար, նույնիսկ եթե դրանցից ոմանք կապված են իրերի հետ: Սակայն այս դեպքում պատասխանատու են ոչ թե իրերը կամ մեքենաները, այլ դրանք արտադրող կամ օգտագործող մարդիկ։ Բայց այս ամենը վերաբերում է մեքենաներին, որոնք <<պատրաստ>> են գնման պահին: Մյուս կողմից, ուսուցվող ԱԲ-ն անընդհատ փոփոխվում է: Եթե ԱԲ-ն որոշումներ է կայացնում, և միայն այդ դեպքում այն է ԱԲ է, արդյոք նա չպետք է պատասխանատվություն կրի իր գործողությունների համար որպես օրենքի սուբյեկտ: Ի՞նչ ուղղությամբ են զարգանալու իրավական համակարգերը։ Որոշ իրավաբաններ ասում են, որ ոչինչ չպետք է փոխվի։ Մյուսները ցանկանում են ապահովել, որ խելացի մեքենաներ օգտագործելով, իրենց պատասխանատվությունից հրաժարվելու ոչ մի միջոց չկա: Երրորդ խումբը պնդում է, որ անհրաժեշտ է բոլորովին նոր օրենսդրություն մշակել։
Տվյալների արժեքի մասին
ԱԲ-ն օգտագործվում է հսկայական քանակությամբ տվյալների վերլուծության համար: Դրանք օգտագործվում են, օրինակ, մարքեթինգում հաճախորդներին հատուկ գովազդի, որոնման համակարգերի կամ նաև չաթ-բոթերի համար: Դա առցանց երկխոսության համակարգեր են, որոնք պատասխանում են հարցերին իրական ժամանակում՝ առանց մարդու միջամտության: Ընկերություններն օգտագործում են չաթ-բոթեր հաճախորդների սպասարկման կամ առցանց գնումների համար, սակայն դրանք հաճախակի են հայտնվում նաև սոցիալական ցանցերում: Այնուամենայնիվ, չաթ-բոթերի ճիշտ աշխատելու համար տվյալները պետք է լինեն լավ որակի: Եթե արհեստական բանականությունը սովորի <<սխալ>> նախատիպերից, այն կարող է արագ դառնալ ռասիստ, կոպիտ կամ վիրավորական: Դա տեղի է ունեցել, օրինակ, 2020 թվականի վերջին <<Lee Luda>>-ի հետ. այս չաթ-բոթի ավատարը մանգա աղջիկ է, նրա տվյալների բազան պարունակում է մոտ 100 միլիարդ խոսակցություն։ Մի քանի շաբաթվա ընթացքում 750 000 մարդ խոսում է <<Lee Luda>>-ի հետ։ Սակայն որոշ անդամներից այն սովորում է կասկածելի համոզմունքներ: Նա իրեն ավելի ու ավելի վիրավորական է պահում, արհամարհանք է արտահայտում անձի նկատմամբ, և ի վերջո՝ նրան ջնջեցին ցանցից։
Սոցիալական ռոբոտներ
Ցանցային ձեռնարկություններում մարդն ու մեքենան արդեն միասին աշխատում են որպես խելացի թիմ: Ռոբոտներն իրենց վրա են վերցնում բարդ, վտանգավոր կամ ձանձրալի գործեր և այդպիսով օգնում են իրենց գործընկերներին: Ապագայում ռոբոտներն ու արհեստական բանականությունը նույնպես ավելի ու ավելի կաջակցեն հիվանդների և ծեր մարդկանց խնամքին: Խելացի մեքենաները, որոնք պետք է շփվեն մարդկանց հետ, հաճախ նմանվում են նաև մարդկանց. նրանք ունեն գլուխ, իրան, երկու ձեռք և երբեմն նույնիսկ երկու ոտք: Այնուհետև մեքենան ավելի լավ կընկալվի մարդկանց կողմից, օրինակ, <<Պեպպերը>>՝ 1,20 մետրանոց փոքրիկ ռոբոտ սանիտարը, լայն բացված մեծ, սև աչքերով և փայլուն սպիտակ իրանով: Նա խոսում է մի քանի լեզուներով, հիշում է մարդկանց դեմքերը, ճանաչում է զգացմունքները և արձագանքում է դրանց։ Ռոբոտ սանիտարները կարող են իրենց վրա վերցնել բազմաթիվ խնդիրներ և այդպիսով օգնել այն մարդկանց, ովքեր աշխատում են որպես սանիտար: Նրանք չեն կարող փոխարինել միջանձնային հարաբերությունները, բայց կարող են ավելի շատ ժամանակ տրամադրել դրանց համար:
Արհեստական արվեստ
Արվեստի աշխատողները տարբեր կերպ են լուծում թվային և ֆիզիկական աշխարհի փոխհարաբերությունների խնդիրը: ԱԲ-ն վաղուց կարևոր դեր է խաղում գիտաֆանտաստիկ գրականության մեջ: Բայց արհեստական բանականությունը ինքը կարո՞ղ է արվեստի գործ ստեղծել: Արվեստը ստեղծագործական գործընթաց է, որտեղ կարևոր են ընկալումը, երևակայությունը և ինտուիցիան: Արդյո՞ք ԱԲ-ն կարող է ստեղծագործ լինել, եթե չի հասկանում հումորը, չգիտի ինչ է տխրությունն ու ուրախությունը, և չունի գիտակցություն:
Խելացի ալգորիթմների օգնությամբ այսօր ստեղծվում են նկարներ, գրվում է պոեզիա, ստեղծվում են երաժշտական գործեր։ <<Christie's>> աճուրդի տունն առաջին անգամ 2018 թվականին աճուրդի կհանի ԱԲ-ի կողմից ստեղծված նկարը։ Մյունխենում բնակվող նկարիչ Մարիո Կլինգեմանը ցուցադրում է ֆանտաստիկ դեմքեր վիդեո ինստալյացիաներում, որոնք փոխվում են իրական ժամանակում. ուսուցվող արհեստական բանականությունը ինտեգրում է այցելուների դեմքի առանձնահատկությունները արվեստի գործերի մեջ և այդպիսով հարմարվում է տարբեր մշակույթներին։ Իսկ օգտագործելով <<Deepfake>>-ը, ԱԲ-ն արհեստականորեն ստեղծված Թեյլոր Սվիֆթին ստիպում է արհեստականորեն ստեղծված երգեր երգել: Դրա համար ալգորիթմը վերլուծում է երգչի բոլոր երգերը և սինթեզում նոր երգ՝ հենց Թեյլոր Սվիֆթի ոճով։
<<ԱԲ-ն ստեղծագործ չէ, բայց այն կարող է նախաձեռնել ստեղծագործումը>>:
Կլաուդիա Ջանեթ Բիրկհոլց՝ դաշնակահար և դաշնամուրի և ժամանակակից երաժշտության ուսուցիչ Բրեմենի արվեստի համալսարանում
Ո՞ւմ է պատկանում արվեստի գործը:
Եթե արհեստական բանականությունը կարող է ստեղծել արվեստի գործեր, ապա ու՞մ է այն պատկանում: ԱԲ-ի արվեստը երբեք չի կարող ամբողջությամբ ստեղծվել առանց մարդու միջամտության. գոնե ինչ-որ մեկը պետք է ծրագիր գրեր դրա համար: Այսպիսով, ո՞վ է ստեղծագործության հեղինակը: 2018 թվականին <<Christie's>> աճուրդի տունը աճուրդի է հանել <<Էդմոնդ դե Բելամիի դիմանկարը>>։ Ամբողջ գնման արժեքը՝ 432,500 դոլար, կտրամադրվի ֆրանսիական Obvious ստեղծագործական խմբին։ Նկար ստեղծելու համար Obvious-ը տրամադրում է բաց կոդով ալգորիթմին լուսանկարներ և վարժեցնում նրան այս տվյալներից պատկերներ ստեղծելու համար: Նկարիչները ընտրում են նկարներից մեկը, տալիս նրան իրենց անունը և ուղարկում վաճառքի։ Ալգորիթմի ծրագրավորողի անունը չի նշվում, և նա ոչինչ չի ստանում վաճառքից։ Արդյո՞ք սա արդար է: Հարցման համաձայն՝ հարցվածների մեծամասնությունը կարծում է, որ առաջին հերթին վաստակը պետք է տրվի նրանց, ովքեր ուսուցման ալգորիթմները տրամադրում են տվյալներ և վերապատրաստում նրանց, հետևաբար, այս դեպքում՝ Obvious խմբին:
Համագործակցության գործընկեր
|
|
