Šiomis dienomis vis dažniau girdime terminą – dirbtinis intelektas (DI). Tai yra bet koks dirbtinai sukurtas intelektas. Dirbtinis intelektas skiriasi nuo įprastų kompiuterinių algoritmų tuo, kad gali apsimokyti, tai atlikdamas tą patį veiksmą gali elgtis kitaip priklausomai nuo prieš tai atliktų veiksmų.

Dirbtinis intelektas rinkoje

Dirbtinio intelekto pritaikymas darbo rinkoje – šiuo metu vykstantis procesas, kurio, konferencijoje „Next Economy“ dalyvavusių specialistų teigimu, sustabdyti neįmanoma. Vienus tai gąsdina, kiti – svajoja, kaip kuo greičiau sistemas įvesti į naujas sritis. Naujų transporto priemonių kūrėjas, būsimas Marso užkariautojas Elonas Muskas dirbtinio intelekto sistemų integravimą į žmonių veiklos procesus skambiai vadina „demono iškvietimu“, o fizikas Stephenas Hawkingas įspėja, kad dirbtinio intelekto tobulinimas reikš mūsų žmonijos pabaigą. Kitas fizikas ir futuristas Michio Kaku kelia ir konkurencijos tarp žmonių ir robotų klausimą – jo teigimu, jei dirbtinio intelekto sistemos supras savo egzistenciją, žmonės joms gali imti trukdyti. Palaikantys dirbtinio intelekto sistemų kūrimą perspėja, kad naujųjų technologijų atėjimas į darbo rinką – neišvengiamas procesas. „Viskas aplink labai sparčiai keičiasi – pasirodo vis naujos technologijos, vyksta nauji procesai. Tačiau vienareikšmiškai pagrindinis variklis, pagrindinė pokyčių kryptis bus dirbtinis intelektas. Tai yra visiška realybė. Jei per būsimus 5–7 metus bet kuris verslas neintegruos į savo darbo sritį dirbtinio intelekto [sistemų], jis bus pasmerktas žlugti“, – prognozuoja vienos pirmųjų elektroninės bankininkystės sistemų „Etronika“ bendraįkūrėjis Kęstutis Gardžiulis. Finansų pasaulyje, anot jo, vien sistemų elektronizavimas nebėra pakankamas. Pirma, tai ribota, o antra – iš dalies tai atitolino įmones nuo kliento. „Dabar pats laikas sugrįžti prie kliento ir keisti absoliučiai visą aptarnavimą. (…) Jau dabar darbuotojų skaičius bankuose mažėja – tai vyksta JAV, jie keičiami į dirbtinio intelekto sistemas“, – tvirtina K. Gardžiulis. Tačiau ne tik klientus aptarnaujantiems banko darbuotojams gresia nedarbas. Finansų analitikai, buhalteriai, jaunesnieji teisininkai ateityje gali būti išstumti robotų. Visi panašūs darbai, kurie reikalauja ne fizinių gebėjimų, o didelio masto duomenų analizės ir tikslumo, bus perimti sistemų. Tas pats gali laukti ir bendrosios praktikos gydytojų – pagal simptomus, tyrimų rezultatus bus galima nustatyti ligas ir pacientą nukreipti tiesiai į specialistą.

Milijonai taps bedarbiais

Pasaulio ekonomikos forumo skaičiavimais, 2220 m. pasaulyje dėl dirbtinio intelekto sistemų įmonėse bedarbių skaičius sieks 5 mln. Prognozuojama, kad vien JAV iki 2025 m. 7 mln. sunkvežimių vairuotojų bus bedarbiai dėl savavaldžių automobilių. „Prognozės, kaip ir kada dirbtinis intelektas pakeis žmones, labai skirtingos. Tačiau vienas dalykas aiškus: trumpuoju laikotarpiu milijonai šiandieninių darbuotojų taps bedarbiais“, – mano advokatų kontoros „Primus“ vadovaujantysis partneris Robert Juodka.

Struktūriniai pokyčiai darbo pasiskirstyme visada vyko, tai tęsis ir toliau, o dirbtinio intelekto integravimas suspartins šį procesą. Kita iškylanti problema, susijusi su dirbtinio intelekto sistemų integravimu į darbo rinką, – atskirtis tarp turtingųjų ir vargšų tiktai didės, ir dar mažiau žmonių valdys didžiąją dalį viso pasaulio turto. Tai bus tie, kurie sugebės kurti vis aukštesnio lygio inovacijas arba dirbs tokius darbus, kurių negebės atlikti robotai. Tai kūrybingumo ir intelektinio lankstumo reikalaujantys darbai.

Inovacijos įneša iššūkių, bet pasiruošti jiems, investuotojo I. Laurso įsitikimu, neįmanoma. Jis pabrėžia, kad su kiekviena inovacija visuomenė patiria šoką ir rinka, į kurią įvedama naujovė, supurtoma savotišku elektrošoku. „Trumpuoju laikotarpiu visos inovacijos žudo darbo rinką – nauja inovacija reiškia skausmą, chaosą, Laukinių Vakarų etapą“, – sakė jis, pabrėždamas, kad numatyti pasekmių, kurias gali lemti naujovė, ar nustatyti iš anksto, kaip nauja technologija funkcionuos rinkoje, neįmanoma.

„Mitas, kad galima ką nors sureguliuoti iš anksto. Kai [Henry] Fordas sukūrė serijinę automobilių liniją, reikėjo 50 metų, kol JAV buvo sukurtos kelių eismo taisyklės. Keliuose per tą laiką žuvo daugybė žmonių. Tai [inovacijų integravimas] yra karti piliulė, kurią prarijęs suvoki, kad po vieno tokio etapo visgi pasieksi našumą“, – įsitikinęs investuotojas.

Visuomenė skils į kastas

Manoma, kad vidutinio žmogaus lygio dirbtinio intelekto sistema bus sukurta per 20 metų, kiti sako, kad tam prireiks mažiausiai 40 metų. Tačiau nebedvejojama, kad šis pokytis bus. Dirbtinio intelekto sistemos bus labai efektyvios atliekant paprastus ir vidutinio sudėtingumo pasikartojančias užduotis, kurios nereikalauja daug fizinių pastangų. Kas gali įvykti, kai robotai pradės veikti šalia mūsų? R. Juodka konferencijoje paminėjo mokesčių taikymą dirbtinio intelekto sistemoms ir robotams. Pietų Korėja jau yra įvedusi mokesčių lengvatų apribojimus įmonėms, kurios plačiu mastu diegia robotizaciją. Išsivysčiusios valstybės suaktyvėjus robotizacijai taip pat veikiausiai įves universalų pajamų dydį, kas jau šiuo metu daroma Suomijoje. Dėl šios sistemos žmonės gali pradėti tingėti ir patekti ne tik į darbo rinkos, bet ir visuomenės užribį. Nepaisant pasipriešinimo ir šios inovacijos kritikos, vidutiniu ir ilguoju laikotarpiu dirbtinio intelekto sistemos veikiausiai išsikovos savo vietą žmonijoje. Tokiu atveju šioms sistemoms reikės teisinio reguliavimo, kokį jau sukūrė Estija. Ji pirmoji pasaulyje parengė dirbtinio intelekto sistemų teisinio reguliavimo įstatymą, kuriame sistemos statusas apibūdinamas kaip „šeimininko agentas“ (owner`s agent). „Žmogus sukūrė sau stiprų konkurentą – dirbtinį intelektą, bet tai jau istorijoje darome ne pirmą kartą. Mašinos per pramonės revoliuciją mūsų neįveikė. Bet dabar turėsime tobulėti ir technologiniame, ir genetiniame lygmenyje“, – prognozuoja R. Juodka. Jo teigimu, iš homo sapiens virsime homo superior – kiborgu su geresne genetika, kuris turės patobulintus atminties ir mokymosi gebėjimus, gyvens amžiną gyvenimą, o prisiminimus ir patirtis kaups „debesyse“. Dirbtinio intelekto sistemoms įsitvirtinus darbo rinkoje, visuomenėje gali atsirasti kastų sistema, kurią sudarytų robotai, homo sapiens ir homo superior. Kad išliktume konkurencingi darbo rinkoje šalia naujų sistemų, specialistai siūlo sparčiai tobulėti patiems, nenustoti galvoti ir ugdyti kūrybiškumą.

Nelygybė

Kaip padalinti turtą, sukurtą mašinų? Dabartinė ekonominė sistema yra paremta atlygiu, gaunamu už asmens už indėlį į ekonomiką, dažnai matuojamą valandomis. Tačiau dirbtinis intelektas gali drastiškai sumažinti žmogaus darbo jėgos poreikį, todėl gautą pelną dalinsis labai maža žmonių grupė – įmonių savininkai. Turtinė nelygybė pasaulyje nuolat auga. 2014-aisiais trys didžiausios Detroito ir trys didžiausios Silicio slėnio kompanijos uždirbo maždaug tiek pat pajamų. Skirtumas tik tas, kad Silicio slėnio grupėje buvo 10 kartų mažiau darbuotojų. Kaip suorganizuoti ekonomiką robotų laikais, kad ji būtų sąžininga?

Žmogiškumas

Kaip mašinos keičia mūsų elgesį ir bendravimą? Robotai vis geriau imituoja žmonių pokalbius ir santykius. 2015-aisiais robotas, vardu Eugene Goostman, pirmąkart istorijoje įveikė Turingo testą: daugiau nei trečdalis eksperimento dalyvių nesuprato, kad susirašinėja su mašina. Ir tai – tik pradžia. Žmonės turi ribotas dėmesio ir paslaugumo atsargas, kurias gali skirti kitiems, tuo tarpu robotams tai nėra kliūtis (neatsitiktinai „Facebook“ tiek daug investuoja į virtualius konsultantus). Algoritmai sėkmingai naudojami kurti dėmesį patraukiančioms antraštėms ir formuoti priklausomybę nuo technologijų, tačiau juos lygiai taip pat galima įdarbinti skatinant elgesį, naudingesnį visuomenei. Į kurią pusę ilgainiui pasuksime, priklauso nuo mūsų.

Dirbtinis kvailumas

Kaip išvengti klaidų? Išmanymas ateina tik mokantis – tiek mums, tiek mašinoms. Sistemos paprastai iš pradžių turi pereiti mokymų etapą, kuriame jos mokosi atpažinti teisingus modelius. Akivaizdu, kad mokymuose neįmanoma numatyti visų situacijų, su kuriomis sistema gali susidurti realiame pasaulyje. Be to, kai kuriais atvejais apgauti robotus yra lengviau nei žmones. Pavyzdžiui, sistema gali „įžvelgti“ piešinį atsitiktiniame dalelių kratinyje. Jeigu jau ruošiamės pasitikėti dirbtiniu intelektu, kad jis mus atvestų į saugesnį ir geresnį pasaulį, turėsime pasirūpinti, kad mašinos veiktų kaip numatyta, o žmonės negalėtų jomis pasinaudoti savo tikslams.

Rasizmas

Kaip išvengti robotų šališkumo? Nors kompiuteriai pajėgia apdoroti duomenis daug greičiau už mus, tačiau tai dar nereiškia, kad jie bus sąžiningi ir neutralūs. Geri pavyzdžiai yra atvejai, kai fotoaparato programinė įranga neįvertina rasės įtakos veido bruožams, arba kai programa, skirta nuspėti būsimiems nusikaltėliams, pademonstruoja šališkumą prieš juodaodžius. Turime nepamiršti, kad sistemas kuria žmonės, kurie būna šališki. Čia tas pats dirbtinis intelektas – tinkamose rankose – gali būti panaudotas socialiniam progresui.

Saugumas

Kaip apsaugoti D.I. sistemas? Kuo galingesnė technologija, tuo didesnę žalą ja galima sukelti. Tai galioja ne tik robotams, pakeisiantiems karius, ar autonominiams ginklams, bet ir dirbtinio intelekto sistemoms apskritai. Ši laikų karai vyksta ne tik mūšio laukuose, bet ir skaitmeninėje erdvėje, todėl kibernetinio saugumo svarba tik augs. Kaip numatyti nepageidaujamas pasekmes? Robotų sukilimas prieš žmoniją – populiari filmų ir diskusijų tema. Realesnis scenarijus yra toks, kuriame dirbtinis intelektas padeda spręsti problemas, tačiau tai turi baisių nenumatytų šalutinių padarinių. Reikalas tas, kad mašinos savaime nėra linkusios kenkti, tačiau jos gali stokoti supratimo apie platesnį problemos kontekstą. Įsivaizduokime situaciją, kurioje kompiuteris paprašomas išnaikinti vėžį pasaulyje. Po sudėtingų skaičiavimų mašina pateikia formulę, kuri išties įveikia vėžį – nužudant visus planetos gyventojus. Kompiuteris bus radęs labai efektyvų sprendimą, tačiau visai ne tokį, kokio norėtume mes.

Kaip suvaldyti sudėtingą ir protingą sistemą? Priežastis, kodėl žmonės yra maisto grandinės viršūnėje, yra ne aštrūs dantys ar stiprūs raumenys, o intelektas. Mes galime įveikti didesnius, greitesnius ir stipresnius gyvūnus, nes galime sukurti įrankius jiems kontroliuoti: tiek fizinius, pvz., ginklus ar narvus, tiek kognityvinius, pvz., žinias ar treniruotes. Tai kelia rimtą klausimą apie dirbtinį intelektą: ar jis vieną dieną įgaus tokį patį pranašumą prieš mus? Tiesiog „ištraukti kištuko“ negalėsime, nes pakankamai pažangi mašina tokį sprendimą galės numatyti ir apsiginti. Singuliarumas – tai taškas istorijoje, nuo kurio žmonės nebėra protingiausios būtybės Žemėje. Daugelis specialistų sutinka, kad tai atsitiks dar šiame šimtmenyje.

Robotų teisės

Kaip apibrėžti žmogišką elgesį su robotais? Atlyginimo ir atstūmimo mechanizmą mes dalijamės su visais gyvūnais, net pačiais primityviausiais. Kažkuria prasme tą patį mechanizmą mes diegiame į mašinas: visai kaip treniruojant šunį, geresnis sistemos veikimas sustiprinamas virtualiu apdovanojimu. Problema ta, kad sistemos sudėtingėja ir tampa vis labiau „gyvos“. Ar galime sakyti, kad sistema kenčia, jeigu negauna apdovanojimo? Kitas atvejis – taip vadinami genetiniai algoritmai, kurie vienu metu sukuria daug tos pačios sistemos versijų, iš kurių „išgyvena“ tik pačios efektyviausios, kad formuotų sekančią sistemų kartą. Tuo tarpu kitos versijos ištrinamos. Ši dirbtinė evoliucija gali vykti daug greičiau nei biologinė. Nuo kada genetinius algoritmus reikėtų laikyti žmogžudystės forma? Kai tik pradėsime mašinas vertinti kaip suvokiančias ir jaučiančias, bus likę visai nedaug iki svarstymų suteikti joms teisinį statusą. Ar su jomis reikėtų elgtis kaip su atitinkamo intelekto lygio gyvūnais? Ar atsižvelgsime į jaučiančių mašinų „kentėjimą“?

„Minkštasis DI“

Pats terminas „Dirbtinis intelektas“ yra vartojamas įvairiomis prasmėmis. Esamę įpratę manyti, kad DI turi prilygti žmogaus protiniams sugebėjimams, kad galėtume jį laikyti dirbtiniu intelektu, tačiau daug kas sutinka, kad taip vadinamas „minkštasis“ arba „silpnasis“ DI (soft AI) šiuo metu jau egzistuoja, yra daug kur integruotas. Kol kas ekspertai jį dar vadina „silpnuoju DI“, tačiau jis plinta kaip pasiutęs.” Straipsnio autorius, IBM bendrovėje išdirbęs 37 metus, teigia, kad taip vadinamas minkštasis, silpnasis, arba ribotasis DI nesistengia pamėgdžioti žmogaus smegenų, nors pagal juos ir sukurtas. Tai tiesiog skaičiavimo informacijos metodai, galingų kompiuterių ir sudėtingų algoritmų pagalba analizuojantys duomenis. Kaip tokio DI pavyzdžius jis nurodo „Deep Blue“, IBM sukurtą šachmatais žaidžiantį superkompiuterį, 1997 metais įveikusį šachmatų čempioną Garį Kasparovą; taip pat į klausimus atsakinėjančią sistemą – IBM kompanijos „Watsoną“, kuris 2011 metais televizijos žaidime „Jeopardy!“ įveikė du geriausius žaidėjus. Šiuo metu jau tapo įprasta „bendrauti su kompiuteriu“ – užsiregistruoti vizito pas gydytoją, rezervuoti lėktuvo bilietą ar važiuojant automobiliu sekti GPS balso instrukcijomis. Tokio pobūdžio, taip pritaikytas DI egzistuoja visur ir vis daugiau jam suteikiama kognityvinių gebėjimų, kurie ne taip seniai buvo laikomi išskirtinai tik žmonių sugebėjimais (pvz., Google vertimas). Dirbtinio intelekto įrankiai sustiprina mūsų pačių kognityvines galias, jie padeda mums apdoroti didžiulį informacijos kiekį ir daryti dar sudėtingesnius sprendimus. Technologijos progresas suteikė galimybę sukurti sistemas su beveik neribotomis galimybėmis. Labai modernios išmaniosios sistemos, turinčios sudėtingą programinę įrangą diegiamos daugelyje pramonės šakų: nuo energetikos ir transporto iki finansų ir pramogų. Šios sistemos, sudarytos iš daugelio skirtingų rūšių komponentų, skiriasi savo struktūra. Jos yra sujungtos ir bendrauja viena su kita. Dėl skirtingų komponentų sąveikos jos demonstruoja dinamišką, nenuspėjamą elgesį, todėl sunku jas suprasti ir kontroliuoti. Dar sudėtingesnės yra socio-techninės sistemos, įtraukiančios žmones ir technologijas. Tokios sistemos neapsiriboja techninės ir programinės įrangos problemomis, jos įtraukia ir tokius sudėtingus parametrus kaip žmogaus elgesys, verslo organizacijos ir ekonomika. Nuolat vystomos sudėtingiausios socio-techninės sistemos tokiose srityse kaip sveikatos apsauga, švietimas, valdymas ir miestai. Jau pats programos lankstumas reiškia, kad visos sąveikos tarp įvairių jos komponentų, įskaitant ir žmones, negali būti pakankamai suplanuotos, numatytos ir išbandytos. Net jeigu visi komponentai ir yra labai patikimi, problemos vis tiek gali iškilti. Atsiradus mažiausiam nuokrypiui, jis sukompromituos visą veikimą ir sistemos saugumą. Didžiausia rizika egzistuoja būtent tose sudėtingose socio-techninėse sistemose, tad svarbiausias rūpestis, kaip apsaugoti jas nuo kibernetinių atakų ir padaryti kaip įmanoma atsparesnes. Žmogaus protas vystėsi milijonus metų. Tačiau tam labiausiai padėjo evoliucijos išvystytas gebėjimas, gyviems organizmams priklausęs milijonus metų – autonominė nervų sistema. Ši biologinė sistema padeda išgyventi, kontroliuodama gyvybiškai svarbias funkcijas, tokias kaip širdies ritmas, virškinimas, kvėpavimas ir apsisaugojimas nuo ligų. Todėl tokios sudėtingos IT sistemos turi tapti autonomiškos ir atsparios, gebančios automatiškai susireguliuoti, atsiradus sutrikimams ir apsisaugoti nuo įsilaužimų. Tik tada jos galės vystytis ir įtraukti sudėtingesnius gebėjimus, tuo pačiu ir tuos, kuriuos priskiriame žmogaus protui.

DI programos telefone

Argi nebūtų puiku, jei telefonas išties taptų asmeniniu asistentu, puikiai žinančiu jūsų pomėgius, interesus ir savijautą? Sveikatos priežiūros programėlė nuskenuotų jūsų kūną, išnagrinėtų informaciją iš jutiklių ir padarytų išvadas apie jūsų sveikatos būklę. Yra nukrypimų nuo normos? Iškart būsite apie tai informuojami. Verslo žmonėms dirbtinis intelektas padės tvarkingai sudėlioti užduotis: susitikimus, konferencinius skambučius, verslo pietus. Be to, telefonas galės netgi įrašinėti susitikimus (ir vėliau perrašyti viską, kas buvo kalbėta). Telefonas išmoks greitai atsirinkti, kas jums svarbu: kokiu keliu važiuojate į darbą, kokius kino filmus mėgstate ir kad sveikus pietus jau antra savaitė iškeičiate į spurgas.

Google ir Apple jau dabar integruoja dirbtinį intelektą į savo žemėlapius: nors technologija dar tik pradinėse išsivystymo stadijose, ji jau bando nuspėti, kur keliausite, ir pateikia siūlymus, ką galbūt norėtumėte aplankyti. Tikėtina, kad po kelerių metų šie siūlymai virs ryžtingesniais sprendimais: mes leisime dirbtiniam intelektui išanalizuoti mūsų norus, nuotaikas bei eismo sąlygas ir už mus nuspręsti, kur keliausime šiandien. Apple turi „Siri“, Android naudoja „Google Assistant“, Microsoft kuria „Cortana“, Samsung – „Bixby“,o  Huawei tpuoselėja „Kirin 97“. Apie asmeninius asistentus tikrai jau esate girdėję. Didelė tikimybė, kad vieną iš jų turite ir savo išmaniajame telefone. Šie išmanieji asistentai nuolat tobulinami ir tampa vis labiau žmogiški: jie gali jau atlikti paprastas funkcijas – kažkam paskambinti, nustatyti žadintuvą ar pagroti norimą dainą. Tačiau galbūt netrukus galėsime nesukti galvos ir dėl rimtesnių dalykų: asistentas nupirks

mums skrydžio bilietus į egzotišką salą, o užsakyta mėgstamiausia pica bus pakeliui vos tik spėjus išalkti.

Pav. 2 Apple siri programa

Įsivaizduokite žmogaus smegenis: tai milžiniškas neuroninis tinklas su elektros impulsais, sensoriais ir informaciją apdorojančiais algoritmais. Kiekvieną sekundę smegenyse apdorojami neįtikėtini informacijos kiekiai ir daromos išvados apie mus ir aplinkinį pasaulį, taip pat sprendžiama, kaip mums elgtis kiekvienoje situacijoje. Mūsų telefonai irgi turi galybę informacijos: iš mobiliųjų programėlių, sveikatingumo matuoklių, išmaniųjų laikrodžių, naršymo istorijos ir pan. Tikslas: telefonus ištobulinti taip, kad jie pamėgdžiotų neuronus, esančius naujojoje smegenų žievėje (srityje, kuri atsakinga už racionalųjį mąstymą). Tokiu atveju telefonai potencialiai galės išmokti visko, ką moka žmogus.

Papildyta realybė yra dar viena sritis, glaudžiai susijusi su dirbtiniu intelektu. Ant telefono kameros (ar jau užfiksuoto vaizdo) uždedamas papildomas vizualinis sluoksnis: taip realybė papildoma objektais, kurie iš tiesų neegzistuoja. Paprastuosius to pavyzdžius matome „Instagram“ ir „Snapchat“, kur ant savo asmenukių galime uždėti zuikio ausytes ar gėlių vainiką. „Pinning“ yra vis populiarėjantis įrankis, leidžiantis skaitmeninius objektus pridėti specifinėje vietoje realiame pasaulyje.

Išvados

Apibendrinant etinius klausimus ir grėsmes, kylančius su dirbtiniu intelektu, svarbu nepamiršti, kad technologijų progresas reiškia geresnį gyvenimą visiems. Dirbtinis intelektas atveria didžiules galimybes, o atsakingas naudojimasis jomis priklauso nuo mūsų pačių. Dirbtinis intelektas mūsų išmaniuosiuose telefonuose dar tik žengia pirmuosius žingsnius. Galime neabejoti, kad tai, kas daroma šiandien, ateityje vyks žymiau sparčiau ir efektyviau. O mūsų ryšys su išmaniuoju įrenginiu bus vis glaudesnis, smarkiau personalizuotas ir vis labiau intelektualus.