Powered by Guardian.co.ukSee artikkel pealkirjaga “Tehisintellekt: kuidas targad me tahame, et meie masinatel?” kirjutas Alex Hern, The Observer laupäeval 29. november 2014 19.00 UTC

pärit 2001: Kosmoseodüsseia kuni Blade Runner ja RoboCop kuni Maatriks, kuidas inimesed tegelevad kunstliku luure nad loonud on osutunud viljakaks düstoopilise territooriumil filmitegijaid. Veel hiljuti Spike Jonze on Tema ja Alex Garland tulevast Ex Machina uurida, mida see võiks tahaksid olla AI loomingut elavad meie seas ja, Alan Turing kuulus test esiplaanile, kuidas keeruline see võib olla öelda lihast ja verest saadud laastud ja kood.

Need mured on ka halbu mõned Silicon Valley parimad tegijad: Viimase kuu TELSA on Elon Musk kirjeldatud AI kui inimkonna "Suurim eksistentsiaalset ohtu ... me peame olema väga ettevaatlikud,". Mida paljud meist ei saa aru, et AI ei ole mingi kauge tehnoloogia, mis eksisteerib vaid filmitegija ettekujutused ja arvuti teadlane laboritesse. Paljud meie nutitelefonid tööle algeline AI tehnikat tõlkida keelte või vastata meie küsimustele, samas mängud tööle AI tekitada keerukaid, pidevalt muutuvaid mängude stsenaariumid. Ja nii kaua kui Silicon Valley ettevõtted nagu Google ja Facebook jätkuvalt omandada AI ettevõtted ja palgata AI eksperdid, AI IQ tõuseb veelgi ...

Kas pole AI Steven Spielberg filmi?
Ei väited on, kuid mõiste, mis tähistab "tehisintellekt", on rohkem korruseline ajalugu kui Spielberg ja Kubricku 2001 film. Mõiste tehisintellekti ulatub sündi arvutustehnika: sisse 1950, lihtsalt 14 aastat pärast mõistet üldotstarbeline arvuti, Alan Turing küsis "Kas masinaid mõelda?"

AI
Jude Law nagu Gigolo Joe (ja Pals) aastal Spielberg ja Kubricku 2001 AI filmi. Foto: Allstar / Warner Bros / Sportsphoto Ltd

See on midagi, mis on alles ees meie meeled 64 aastaid hiljem, viimati muutumas tuum Alex Garland uus film, Ex Machina, mis näeb noormees paluti hinnata inimkonna ilus android. Mõiste ei ole miljoni miili eemaldada, et esitatud Turing 1950 paber, Arvutid ja luure, kus ta pani välja ettepaneku "imitatsioon mäng" - mida me teame nüüd, kui Turingi test. Konks arvuti kuni tekstiterminali ja lase tal vestelda inimese ülekuulaja, samas reaalne isik teeb sama. Südames on kriteeriumiks, kas, kui küsida ülekuulaja ära arvata, mis on inimese, "Ülekuulaja [tahe] otsustada valesti nii tihti, kui mängu mängitakse niimoodi nagu ta teeb, kui mängu mängitakse vahel mees ja naine ".

Turingi ütles, et küsida, kas masinaid ei liigu imitatsioon mäng on kasulikum kui ebamäärane ja filosoofiliselt ebaselge, kas on või ei ole "mõelda". "Algne küsimus ... Ma usun, et liiga mõttetu väärivad arutelu." Siiski, Ta arvas, et aastaks 2000, "Kasutamist sõnad ja üldiselt haritud arvamus on muutunud nii palju, et keegi ei saaks rääkida masinad mõtlemine ootamata arvates vastuolus".

Loomuliku keele, Ta ei olnud enam kaugel. täna, see ei ole aeg-ajalt kuulda inimesed räägivad oma arvuteid on "segi", või võtab liiga kaua aega, et teha midagi, sest nad on "mõelda seda". Aga isegi kui me oleme rangemad, mida loeb mõtlemise masin, see on tegelikkusele lähemal kui paljud inimesed arvavad.

Blade Jooksja "Voight-Kampff test, loodud eristamaks replicants inimestelt põhineb nende emotsionaalne vastuseks küsimustele.

Nii AI on juba olemas?
See sõltub. Me oleme ikka veel kaugeltki kulgeb Turing imitatsioon mängu, Vaatamata aruanded vastupidi. juunis, chatbot nimega Eugene Goostman edukalt petta Kolmanda kohtunike mõnitama Turingi test toimus Londonis mõtlema see oli inimese. Kuid selle asemel, et suudavad mõelda, Eugene tugines kaval trikk ja hulk trikke. Teeseldes olla 13-aastane poiss, kes rääkis inglise keele kui teise keele, Masina seletatav paljude ebakõlad, ja Väikesest jtk toornafta huumorit ja solvavaid märkusi, suutnud suunata vestlust, kui ei suuda anda ühest vastust.

Kõige kohest kasutamist AI tech on loomuliku keele töötlemise: Töö, mida me mõtleme, kui ütleme või kirjutada käsk kõnekeeles. Midagi, et lapsed hakkavad tegema, enne kui nad võivad isegi kõndida, see on hämmastavalt raske ülesanne. Mõtle fraasi armastatud AI teadlased - "aeg lendab nagu nool, puu lendab nagu banaan ". Breaking lause maha osadeks ajab isegi inglise keelt emakeelena kõnelejad, rääkimata algoritmi.

Kas kõik AI seotud vestlused?
Pole tänu väärt. Tegelikult, üks kõige tavalisemad fraasi on vähe pistmist kõnes kõiki. Mõned lugejad teavad tähtedest AI ei ole ulme või Alan Turing, kuid videomängud, kus seda kasutatakse, et viidata arvutiga juhitav vastased.

Aastal esimese isiku veeretaja, näiteks, AI kontrollib liikumist vaenlased, muutes need Dodge, eesmärk ja tulistada teid väljakutseid viise. Aastal võidusõidu mäng, AI võiks kontrollida rivaal autod. Kuna presentatsioon võimeid AI, mängud jätavad palju soovida. Kuid on teemandid töötlemata, kus lihtsustatud reeglite süsteemide ühendada, et teha midagi, mis tundub keeruline.

võtma Grand Theft Auto V, kus loomine linna isendeid, kes elavad oma elu tähendab, et see on võimalik pöörduda nurgas ja leida tulekahju meeskonna South Central LA, millel on rusikas võitlust koos juhiga, kes said sel viisil oma voolik; või Päkapikk kindlus, kus koopad täis päkapikud elavad kogu elu, rikkalikult tekstuuriga ja algoritmidega üksikasjalikult. need tekkiva mängimist süsteemid näitavad radikaalselt teistmoodi, et AI saab arendada, eesmärk ei ole täielikult imiteerib inimese, kuid on arendada "piisavalt hea" heuristiline et muutub midagi hoopis teistsugune, kui ülespoole piisavalt.

Nii on igaühel kündmine raha AI teadus paremini mängud?
Ära. Palju AI rahastamisest ettevõtted nagu Apple ja Google, mis üritavad teha oma "virtuaalne isikliku abistaja", nagu Siri ja Google Now, elada kuni nimi.

See kõlab samm eemaldatakse sci-fi nägemused Turingi, kuid hääljuhitavat teenuseid ka reaalselt teha peaaegu kõik sama rasket, et tõeline inimene teeb. Nad peavad kuulama ja mõistma räägitud sõna, otsustada, kuidas kuuldut kehtib andmete neil, ja siis tagasi tulemusena, Samuti jutukas kõne. Nad ei tohi üritavad petta meid mõtlema, et nad on inimesed, kuid nad ei ole enam kaugel. Kuna kõik arvutused tehakse pilv, mida rohkem nad kuulevad, parem nad on arusaam.

aasta 2013 filmi Tema, üksildane Theodore Twombly (Joaquin Phoenix) armub operatsioonisüsteemi.

Kuid juhtivaks AI uurimistöö ei ole ainult suunatud imitatsiooniga inimese arusaama maailmast, kuid selle ületamine. IBM Watson on tuntud kui arvuti, mis võitis USA Gameshow oht! sisse 2011, Rakendades oma arusaam loomuliku keele sõeluda show nüri küsimused sõnastatud vastuseid. Aga samuti loomuliku keele mõistmine, Watson on ka võime lugeda ja mõista hiigelsuur struktureerimata andmeid kiiresti. Aasta jooksul oht! lindistamine, mis sisaldas üle 200 miljoni lehekülje sisu, sealhulgas täielik tekst Wikipedia. Aga tegelik eesmärk Watson on laiendada, et täielik juurdepääs kogu internetis, samuti spetsialist andmeid meditsiinist see lõpuks pannakse tööle. And then there are the researchers who are just trying to save humanity.

Oh God, we’re all going to die?
Võib olla. The fear is that, once a sufficiently general-purpose AI such as Watson has been created, its capacity will simply scale with the processing power available to it. Moore’s law predicts that processing power doubles every 24 kuud, so it’s only a matter of time before an AI becomes smarter than its creators – able to build an even faster AI, leading to a runaway growth in cognitive capacity.

But what does a superintelligent AI actually do with all that capacity? That depends on its programming. The problem is that it’s hard to program a supremely intelligent computer in a way that will ensure it won’t just accidentally wipe out humanity.

Suppose you’ve set your AI the task of making paperclips and of making itself as good at making paperclips as possible. Pretty soon, it’s exhausted the improvements to paperclip production it can make by improving its production line. What does it do next?

“One thing it would do is make sure that humans didn’t switch it off, because then there would be fewer paperclips,” explains Nick Bostrom in Salon magazine. Bostrom’s book, Superintelligence, has won praise from fans such as SpaceX CEO Elon Musk for clearly stating the hypothetical dangers of AI.

The paperclip AI, Bostrom says, “might get rid of humans right away, because they could pose a threat. Ka, you would want as many resources as possible, because they could be used to make paperclips. Nagu, näiteks, the atoms in human bodies.”

How do you fight such an AI?
The only way that would work, according to some AI theorists such as Ray Kurzweil, a director of engineering at Google, is to beat it to the punch. Not only do humans have to try to build a smart AI before they make one accidentally, but they have to think about ethics first – and then program that into it.

Ju, coding anything simpler is asking for trouble. A machine with instructions to “make people happy”, näiteks, might just decide to do the job with electrodes in brains; so only by addressing one of the greatest problems in philosophy can we be sure we’ll have a machine that understands what it means to be “good”.

nii, all we have to do is program in ethics and we’ll be fine?
Hästi, not quite. Even if we manage to not get wiped out by malicious AI, there’s still the issue of how society adapts to the increasing capability of artificial intelligence.

The Industrial Revolution was characterised by the automation of a number of jobs that previously relied on manual labour. There is little doubt that it represented one of the greatest increases in human welfare ever seen. But the upheaval at the time was momentous and something we could be about to see again.

Elon Musk on the dangers of AI.

What steam power did for physical labour, AI could do for mental labour. Already, the first casualties are starting to become clear: the minicab dispatch office has little place in a world of Hailo ja uber; the job of a stockbroker has changed beyond all recognition thanks to the introduction of high-frequency trading; and ever since the construction of the Docklands Light Railway in the 1980s, the writing has been on the wall for train drivers.

And the real changes are only just beginning. novembris, Goldman Sachs led a $15m funding round for Kensho, a financial data service that uses AI techniques to pump out financial analysis at a rate no human analyst could match. And it can do it while taking stock of the entirety of the huge amount of financial data available, something humans simply can’t cope with.

Kensho’s analytical notes could then be passed on to a high-frequency trading firm such as Athena, which will use the insights to gain an edge of milliseconds on the market – that’s enough to make money, if you’re trading with billions of dollars. Once the trading has affected the market, it might be written up for Forbes by Narrative Science, which uses algorithms to replace financial journalists. Ju, most business stories follow a common template, and the data is already available in a structured format, so why waste time getting people involved at all?

On aggregate level, these changes are a good thing. If the work of millions of people is covered by algorithms, then output goes up, hours worked go down, and we move one step closer to a Jetsons-style utopia.

Lõpuks, it will be OK?
Assuming we avoid the superintelligent AIs wiping us out as an afterthought, manage to automate a large proportion of our jobs without creating mass unemployment and societal unrest, and navigate the tricky boundaries of what personhood entails in a world where we can code passable simulacra of humans, then yes, it should be fine.

guardian.co.uk © Guardian News & Media Limited 2010

Avaldatud kaudu Guardian News Feed plugin WordPress.

26133 0