Adrian Zidaritz, AIbluedot.com – intervjuuseeria autor

Adrian Zidaritz on selle autor AIbluedot.com, ajaveebi, mis annab ülevaate tehisintellektist, mille vahele on segatud matemaatikat, eetikat, poliitikat ja kõike. Kuigi artiklid sisaldavad minimaalselt tehnilist materjali, ei ole need suunatud spetsialistidele, vaid pigem laiemale avalikkusele. Mittespetsialistid saavad tehisintellektist valesti aru ja meedias kas üle käiakse või räägitakse maha; sellest hoolimata on see meie aja kõige olulisem tehnoloogia.

Mis teid algselt AI juures köitis?

Erinevalt teistest kaasaegsetest tehnoloogiatest nõuab tehisintellekti arendamine laia valikut teadmisi. See toidab statistika, neuroteaduse, rakendusmatemaatika, arvutiteaduse, tarkvaraarenduse, psühholoogia jne teadusuuringuid... See väljakutse on see, mis mind köitis koos asjaoluga, et mul oli oma eelmise karjääri jooksul õnn tegeleda paljude nende valdkondadega: matemaatika, arvutiteadus, pehme arendus, statistika.

Olete teinud tehisintellektis töötades pikaajalist karjääri. Kas saaksite arutada mõnda neist tipphetkidest?

See on omamoodi jätk küsimusele 1. Peaaegu iga AI-s töötav keskealine inimene on praegu pärit mujalt. Kuni umbes 2005. aastani ei olnud tehisintellekti (muide, tehisintellekti edu on tingitud peamiselt närvivõrkudest = süvaõpe, kõik muud tehnikad kahvatuvad võrdluses; nii et praktilistel eesmärkidel peame tehisintellekti puhul silmas sügavat õppimist). Selle tulemusena toovad paljud meist, kes töötavad tehisintellektiga, valdkonda ainulaadseid vaatenurki. Olen pärit matemaatika taustast koos juhtivate praktiliste AI projektidega, milles BigData inseneril on väga suur roll (mõnikord rohkem kui 80% kogu projekti ajast). Minu taust hõlmab tehisintellekti selle matemaatiliste aluste (väga teoreetilise) kahtluse alla seadmise ja andmeteadlaste ja masinõppeinseneride juhtivate meeskondade väga praktiliste aspektide vahele. On ka teisi teadlasi, kes teavad rohkem AI-tehnoloogiate kohta võileiva keskel.

Olete väitnud, et AI-d on meedias kas õhutatud või nõrgendatud. Miks te arvate, et tehisintellekti olukorda täpselt kajastava meedia ja tehnoloogia tegeliku tegelikkuse vahel on selline lahknevus?

Sest tehisintellektist saavad valesti aru isegi mõned tehisintellektiga töötavad inimesed, rääkimata ajakirjandusest. See on väga noor eriala, väga noorte töötajatega. Nende noorte töötajate erinevad arvamused jõuavad meediasse, põhjustades eesmärkide lahknevust. Piisab, kui mainida Netflixi dokumentaalfilmi Social Dilemma, milles need vastuolulised vaated AI-le Silicon Valley vaatenurgast on hästi dokumenteeritud.

Praegu on suurem osa AI-s nähtud edusammudest tulenenud sügavast õppimisest. Millised on teie seisukohad süvaõppe musta kasti probleemi kohta?

See on suur probleem. Põhimõtteliselt puudub meil teoreetiline (=matemaatiline) arusaam õppimise protsessist. Me ei tea, kuidas sügavad õppimisalgoritmid tegelikult õpivad. Me lihtsalt näeme, et nad teevad seda. Muidugi on tehtud katseid teooriat välja töötada, kuid ükski neist pole leidnud laialdast heakskiitu. Nii et selle põhiteadmise puudumisel saame öelda vaid "näe, see töötab". Kuid valge kasti selgituse andmine on praegu võimatu. Teised algoritmid (mitte süvaõpe) on paremini arusaadavad ja nende jaoks on võimalik anda tulemuste selgitusi. Mitte sügavaks õppimiseks.

Millised on teie seisukohad AI eelarvamuste kohta ja kuidas seda vältida?

Praegu on AI seotud ainult andmetega, mitte algoritmidega. Algoritmid ei tunne eelarvamusi, eelarvamus on andmetes. Andmed peegeldavad ühiskonna koosseisu ja ka ühiskonna kihistumist, kuna ka andmekogumisel on erapoolik. Need on muide loomulikud, mis peab juhtuma, on igasuguse taustaga inimeste järkjärguline kaasamine andmekogumisprotsessi, et andmed kajastaksid elanikkonna õiget esitust.

Mis tüüpi masinõpe teile kõige rohkem huvi pakub?

Nagu ma varem ütlesin, loovutab masinõpe nüüd oma edukaimale sisemisele harule, sügavale õppimisele. Neuraalvõrgud on oma mitmekülgsuse tõttu domineerivad.

Olete väitnud, et universaalne põhisissetulek (UBI) on hädavajalik, et tulla toime tehisintellektist tulenevate töökohtade kaotamisega. Kas saaksite neid seisukohti täpsustada?

Ühiskond kannatab automatiseerimise (rakendusliku AI) tõttu tohutute tagajärgede all. Oleme näinud olulisi nihkeid isegi poliitilises murrangus alates 2016. aastast. Tagasipöördumiseks pole lihtsalt võimalust. Paljud töökohad lihtsalt kaovad. Tänapäeval pole mõtet radioloogiks koolitada. Tehisintellekt suudab lugeda röntgeni- ja MRI-d ning kõikvõimalikke muid väljatrükke palju paremini kui inimene. Mis juhtub inimestega, kui neil pole lihtsalt tööd, mida nad teha saaksid? UBI garanteerib, et inimesed ei kannata asjatult, kui automatiseerimine muutub levinud. Ja pole vaja, sest AI teeb ühiskonna toimimiseks vajaliku töö.

Kas usute, et suudame kunagi saavutada tehisintellekti (AGI)?

Jah, paljud inimesed väidavad, et DeepMindi tarkvara piirneb juba AGI-ga. Ma ei nõustu selle ideega, kuid isegi minu jaoks on vastus jaatav. AGI ei tähenda emotsioone ega teadvust, AGI-s olev mina on lihtsalt kognitiivne intelligentsus. Ja selle intelligentsuse taseme puhul näivad vastused olevat jaatavad.

Kas usute, et on tõenäoline, et elame simulatsioonis?

Võimalus? Jah, see tähendab, et tõenäosus, et me elame simulatsioonis, ei ole 0. See on ka intellektuaalselt ahvatlev. Aga kas see on tõenäoline? Ei, minu jaoks pole see tõenäoline, st tõenäosus, kuigi mitte 0, on väga väike.

Täname teid intervjuu eest, lugejad, kes soovivad rohkem teada saada Adriani vaadetest tehisintellekti erinevate aspektide kohta, peaksid külastama AIbluedot.com.