Απαντήσει σε όλα τα “καυτά” ζητήματα για το μέλλον και την τεχνητή νοημοσύνη έδωσε ο Κωνσταντίνος Δασκαλάκης στο Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης
Απόψε στη Θεσσαλονίκη, ο γεννηθείς το 1981 Κωνσταντίνος Δασκαλάκης, καθηγητής της Επιστήμης των Υπολογιστών στο περίφημο ΜΙΤ, μοιράστηκε με τους παρευρισκόμενους στην κατάμεστη αίθουσα τελετών του ΑΠΘ τις εκτιμήσεις του για την εξέλιξη της τεχνητής νοημοσύνης τα επόμενα “πέντε έως 50 χρόνια”, παραδεχόμενος ότι η πραγματικότητα ενδέχεται τελικά να διαψεύσει κάθε πρόβλεψη.
Κατά τον Έλληνα καθηγητή, που μεταξύ άλλων έχει λάβει το βραβείο Kalai από την Διεθνή Ένωση Θεωρίας Παιγνίων και το βραβείο έρευνας από το ίδρυμα Giuseppe Sciacca του Βατικανού, το πιθανότερο είναι ότι σε πέντε χρόνια από σήμερα θα έχουμε έναν προσωπικό γραμματέα με τεχνητή νοημοσύνη και αυτο-οδηγούμενα αυτοκίνητα, ενώ σε 15 χρόνια η διεπαφή του ανθρώπινου εγκεφάλου με την τεχνολογία θα γίνει ενδεχομένως πολύ πιο άμεση και το όριο που διαχωρίζει το πού ξεκινά ο άνθρωπος και πού αρχίζει η μηχανή πιο δυσδιάκριτο.
“Μπορεί όλο αυτό να ξεφύγει από τον έλεγχο; Ναι, θα μπορούσε όπως έχει συμβεί και με άλλα πράγματα στο παρελθόν. Το να είμαστε όμως αρνητικοί απέναντι στο ποτάμι που έρχεται κατά πάνω μας δεν είναι εποικοδομητικό, αυτό που πρέπει να σκεφτόμαστε, είναι πώς θα το βάλουμε στη σωστή κατεύθυνση” σημείωσε, μιλώντας σε εκδήλωση που διοργάνωσαν τα Τμήματα Πληροφορικής και Μαθηματικών της Σχολής Θετικών Επιστημών του ΑΠΘ.
Wonderland, Pessiland, Stagnatia
Ο ίδιος ανέλυσε τρία σενάρια για την εξέλιξη της τεχνητής νοημοσύνης στα επόμενα “πέντε έως 50 χρόνια”, επισημαίνοντας ότι αυτό που πιθανότατα θα επικρατήσει είναι η μίξη τους. Με βάση το πρώτο (θετικό) σενάριο, με τίτλο “Wonderland”, η αλληλεπίδραση ανθρώπων- μηχανών είναι θετική και ο πρώτος κερδίζει από την ύπαρξη των δεύτερων. Οι μηχανές κάνουν τις χειρονακτικές εργασίες, ο άνθρωπος έχει περισσότερο ελεύθερο χρόνο ή εκτελεί πνευματικές εργασίες και το ασφαλιστικό σύστημα σώζεται, αφού η έλλειψη νέων ανθρώπων που εργάζονται και καταβάλουν εισφορές αναπληρώνεται από την ύπαρξη των ρομπότ, που δεν χρειάζονται ασφάλιση ή σύνταξη. Προϋπόθεση για να επαληθευτεί αυτό το σενάριο είναι να κατακτήσει η επιστήμη τη γενική νοημοσύνη, δηλαδή η μηχανή να μάθει να χρησιμοποιεί τη διαίσθηση και την εμπειρία που αποκτά από μια νοητική λειτουργία και να τη μεταφέρει σε μια που δεν ξέρει καθόλου (πχ, όταν γνωρίζει να παίζει σκάκι, να μπορεί να χρησιμοποιήσει στρατηγική και στο πόκερ).
Βάσει του δεύτερου -αρνητικού- σεναρίου, με τίτλο “Pessiland”, η επιστήμη κατακτά την γενική νοημοσύνη, αλλά αυτή δεν είναι προσβάσιμη σε όλους, αλλά μόνο σε εργαστήρια εταιρειών ή κρατών, που τη χρησιμοποιούν για ιμπεριαλιστική επιρροή. “Αν πάμε σε αυτή την κατεύθυνση, το σενάριο είναι προφανώς δυστοπικό” επισήμανε ο καθηγητής.
Το τρίτο σενάριο, με τίτλο “Stagnatia”, για το οποίο ο δρ Δασκαλάκης επισήμανε ότι “έχει αρκετές πιθανότητες (επαλήθευσης)”, είναι αυτό κατά το οποίο ενώ υπάρχουν ολοένα και περισσότερες εφαρμογές ειδικής τεχνητής νοημοσύνης (πχ αναγνώριση εικόνας και ήχου ή μετάφραση), η επιστήμη δεν καταφέρνει να κάνει το άλμα στη γενική τεχνητή νοημοσύνη και επικρατεί σχετική στασιμότητα.
Όταν ο αλγόριθμος “βλέπει” μια χελώνα σαν …καραμπίνα
Κατά τον δρα Δασκαλάκη, σήμερα ένας από τους βασικούς προβληματισμούς της ανθρωπότητας είναι η αξιοπιστία της τεχνολογίας.”Υπάρχουν μεγάλα θέματα αξιοπιστίας και ένας από τους λόγους είναι ότι όταν τα δεδομένα με τα οποία τροφοδοτείς τον αλγόριθμο είναι ελλιπή ή μη αντιπροσωπευτικά, μπορεί να οδηγήσουν σε λανθασμένες ή ελλιπείς νοητικές λειτουργίες. Πχ, έγινε γνωστό ότι ένα αυτοκίνητο Tesla έπεσε σε φορτηγό σταματημένο στην αριστερή λωρίδα. Γιατί συνέβη αυτό; Ίσως γιατί ποτέ στα δεδομένα που εισήχθησαν για να προπονηθεί ο αλγόριθμος στην αναγνώριση εικόνας δεν υπήρχε αυτοκίνητο σταματημένο στην αριστερή λωρίδα του δρόμου, επειδή αυτό σπάνια συμβαίνει. Ο αλγόριθμος θα επεξεργαστεί τα ελλιπή δεδομένα που τού δώσαμε και θα ενσωματώσει την έλλειψη” σημείωσε, ενώ πρόσθεσε ότι φοιτητές του ΜΙΤ επιτέθηκαν στον καλύτερο αλγόριθμο αναγνώρισης εικόνας και τον έκαναν να “πιστέψει” ότι μια τρισδιάστατη χελώνα τυπωμένη σε εκτυπωτή 3D ήταν …καραμπίνα. “Δεν έχουμε τόσο αξιόπιστη Τεχνητή Νοημοσύνη σήμερα. Προσπαθούμε να φτιάξουμε τρόπους προστασίας αλγορίθμων από τέτοιου είδους επιθέσεις” επισήμανε.
Ποιος αποφασίζει ποιος θα χάσει τη ζωή του;
‘Ενα άλλο θέμα, πρόσθεσε, έχει να κάνει με ηθικά διλήμματα. “Ενα κλασικό πρόβλημα είναι το εξής. Σκεφτείτε ότι φτιάχνουμε αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα που κινούνται μαζικά στους δρόμους. Αναπόφευκτα κάποιο από αυτά θα βρει τον εαυτό του σε φάση αναγνώρισης του γεγονότος ότι σε μερικά δευτερόλεπτα θα γίνει ένα αναπόφευκτο ατύχημα με εμπλοκή πεζών. Ο αλγόριθμος που οδηγεί καταλαβαίνει τότε ότι έχει δύο δυνατότητες: να πάει ευθεία και να σκοτώσει τους πεζούς ή να πάει αριστερά, να χτυπήσει στο στηθαίο και να σκοτώσει τους επιβαίνοντες. Δεν μπορεί να σώσει και τους δύο. Πώς θα πάρει την απόφαση; Ο αλγόριθμος μπορεί επίσης να καταλαβαίνει ότι οι πεζοί είναι ένα παιδάκι 8 χρονών, ο μπαμπάς του, 41, και ο σκύλος τους και οι επιβαίνοντες μια έγκυος γυναίκα 30 ετών και το αγοράκι της. Πώς εγώ που σχεδιάζω τον αλγόριθμο θα λάβω την απόφαση για το ποιος θα ζήσει”;
Ο ρατσιστής αλγόριθμος
Κατά τον δρα Δασκαλάκη, η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι σαν ένα μωρό. Το μωρό έρχεται στον κόσμο με γενετικά χαρακτηριστικά, αλλά εν πολλοίς είναι tabula rasa. Οι γονείς τού δίνουν δεδομένα και στόχους. Αν τα δεδομένα που λαμβάνει το μωρό περιέχουν ρατσιστικές απόψεις ή προκαταλήψεις ή θέσεις, αυτές τις θέσεις θα τις υιοθετήσει. Το ίδιο ισχύει και για την Τεχνητή Νοημοσύνη, η οποία μαθαίνει από την αλληλεπίδραση με τους ανθρώπους.
Χαρακτηριστικό είναι το παράδειγμα ενός chat bot (σ.σ. ρομπότ που κάνει διάλογο μέσω κειμένου ή ήχου). Μια ομάδα χρηστών του επιτέθηκε, παρέχοντάς του ρατσιστικό και συνωμοσιολογικό περιεχόμενο. “Μέσα σε 17 ώρες έγινε τρελός ρατσιστής και συνωμοσιολόγος” σημείωσε ο καθηγητής.
Τίθενται επίσης ζητήματα αμεροληψίας, γιατί αν τα δεδομένα είναι ελλιπή, η τεχνητή νοημοσύνη θα υιοθετήσει στατιστικές που δεν είναι αντιπροσωπευτικές. Κι εδώ για παράδειγμα το ερώτημα είναι: έστω πως φτιάχνω τεχνολογία που αποφαίνεται αν κάποιος είναι άξιος λήψης δανείου, αλλά έχω ελλιπή στοιχεία για μια πληθυσμιακή ομάδα. Τι γίνεται τότε; “Πρέπει να προστατέψουμε την τεχνητή νοημοσύνη από το να κάνει τέτοια στατιστικά λάθη, αλλά το πρόβλημα είναι ότι η στατιστική είναι δύσκολη επιστήμη” σημείωσε.
Ο δρ Δασκαλάκης είναι απόφοιτος των Ηλεκτρολόγων του Ε.Μ.Π. Έκανε διδακτορικό στο Πανεπιστήμιο του Μπέρκλεϋ, και εργάστηκε ως μεταδιδακτορικός ερευνητής στη Microsoft. Η έρευνά του επικεντρώνεται στην θεωρητική πληροφορική και την διεπαφή της με τα Οικονομικά, την Στατιστική και την Τεχνητή Νοημοσύνη. Έχει μεταξύ άλλων τιμηθεί με το βραβείο της καλύτερης διδακτορικής διατριβής στην πληροφορική από τον διεθνή οργανισμό επιστήμης των υπολογιστών ACM, με το βραβείο Kalai από την διεθνή ένωση Θεωρίας Παιγνίων, το βραβείο εξαιρετικής δημοσίευσης από την διεθνή ένωση εφαρμοσμένων μαθηματικών SIAM, το Career Award από το Ίδρυμα Επιστημών της Αμερικής, το βραβείο Πληροφορικής του Ιδρύματος Sloan και την ερευνητική υποτροφία της Microsoft.
[iframe class=”youtube-player” width=”660″ height=”370″ src=”http://www.youtube.com/embed/x8qvNmxnX-U” frameborder=”0″]
Πηγή: News247
