Mes ir Jie: apie dirbtinį intelektą, sužmoginamus robotus ir mūsų pačių elgesį

„Mokslo sriubos“ savanorė, Tilburgo universiteto dokt. Julija Vaitonytė

Pastarieji keleri metai net ir į technologijomis mažai besidominčio žmogaus žodyną įnešė frazę dirbtinis intelektas (DI) – kompiuteris gebantis mąstyti, suvokti, reaguoti ir t.t. kaip žmogus. Arba bent tokia jau idėja… Kompiuterių mokslininkai apie kompiuterius, kurių neįmanoma atskirti nuo žmonių, rimtai galvoja bent jau nuo 1956 m. (tų metų vasarą kaip atskira kompiuterių mokslo šaka gimė DI sritis). Troškimas pasidaryti savo pačių dirbtines versijas siekia dar toliau – Leonardo da Vinci laikus ir jo 1495 metais sukonstruotą mechaninį riterį.

Kaip neuroniniai tinklai tapo viena populiariausių technikų?

Kompiuteriams iki žmogaus intelekto vis dar toli kaip nuo Žemės iki Marso – teoriškai pasiekiama, bet iššūkių ne vienas. Kita vertus, galima pasidžiaugti tokiais paskutinių metų laimėjimais kaip ištobulėjęs objektų ir balso atpažinimas bei mašininis vertimas – netobuli, bet veikia tikrai neblogai. Šiuos įgalino keli dalykai, tarp kurių yra duomenų prieinamumas (dėkui, internete!) ir išaugęs kompiuterių našumas – grafikos plokštės imtos naudoti neuroninių tinklų treniravimui, o ne tik žaidimams. O trečiasis, žinoma, patys neuroniniai tinklai – kelių dešimtmečių senumo idėja, potencialą parodžiusi 2012 metų rugsėjį. Tai nutiko, kai Alex Krizhevsky sukurtas algoritmas pavadinimu AlexNet, pagrįstas konvoliuciniais neuroniniais tinklais, laimėjo kompiuterinio matymo srities konkursą – ImageNet large-scale visual recognition challenge (ILSVRC). AlexNet visiems nušluostė nosį, nes sugebėjo 85 proc. tikslumu atpažinti paveikslėlyje vaizduojamus objektus – tuo metu neįsivaizduojamai geras rezultatas. Palyginimui, antroje vietoje likusios komandos algoritmo, kuris su neuroniniais tinklais nieko bendra neturėjo, tikslumas buvo 74 proc.

Tikrasis kompiuterių intelektas – kol kas už devynių kalnų

Kompiuterio gebėjimą atskirti sofą nuo kėdės ar labradorą nuo spanieliaus vargu ar jau galima laikyti intelektu, juolab vėliau mokslininkams parodžius, kad yra gana nesunku programą priversti manyti, jog nuotraukoje vaizduojamas visiškai kitas dalykas ar žmogus pakeitus vos kelis pikselius. Pakeičiame kelis pikselius ir programa, pavyzdžiui, vietoj Google mokslininko veido „mato“ aktorę Milla Jovovich.

Iliustracija iš Sharif et al. straipsnio (https://www.cs.cmu.edu/~sbhagava/papers/face-rec-ccs16.pdf)

Panašu jog, tam, kad pasiektume žmogaus lygio intelektą, vien tik supergreitų kompiuterių, kalno duomenų ir giliojo mokymosi neužteks, prireiks kažko daugiau. Kokia būtent technikų ir metodų kombinacija pasirodys geriausia norint sukurti socialiai adekvačius kompiuterius, gebančius bendrauti taip kaip žmogus, yra aktyvi tyrimų sritis (tiek tų, kurie kuria socialius robotus, tiek užsiimančių skaitmeninių žmonių kūrimu). Bet diena, kai kai kurie mūsų galimai turės, pavyzdžiui, robotą-kolegą kažkada išaus, tad paspekuliuokime.

Įskaudintas roboto, arba kodėl neišvengiamai sužmoginame technologijas?

Įsivaizduokite save plušant petys į petį su DI ar robotu-kolega. Sunku? Dabar dar pasunkinsiu užduotį. Kaip elgtumėtės, jei robotas-kolega nelabai norėtų bendradarbiauti, o dar blogiau – svaidytųsi įžeidimais? Reaguotumėte ar nelabai?

Klausimą apie tai, kaip žmonės reaguoja į robotų įžeidimus iškėlė 2019 metais atliktas tyrimas. Tyrimo metu dalyviai žaidė strateginį žaidimą Guards and Treasures su humanoidu robotu Pepper. Žaidimo metu vienus dalyvius Pepper gyrė, kitus – peikė, laidydamas tokias pastabas kaip: „Na, žinai, tu esi siaubingas žaidėjas/a.“ Giriamieji girdėjo panašius sakinius: „Na, žinai, tu esi puikus žaidėjas/a.“ Rezultatai parodė, jog per visą žaidimą, kurį sudarė 35 raundai, visi žaidėjai pagerino rezultatą, tiek peikiami, tiek giriami. Tačiau tų, kurie buvo peikiami, žaidimas tiek nepagerėjo, kiek tų, kuriuos Pepper gyrė. Trumpai tariant, neigiamos Pepperio replikos nusmukdė dalyvių žaidimą. Kokia išvada? – robotų pastebėjimus žmonės yra linkę imti į širdį. Kaip toje patarlėje, „Žodis prikelia – žodis ir užmuša“ – ne tik žmogaus, bet ir roboto. Bet kodėl?

Peperio išvaizda, kad ir miela pasižiūrėti, vis tik robotiška. Bet vos žmogiškas formas primenančios išvaizdos ir šnekos pakanka, kad jis būtų traktuojamas kaip gyva būtybė – su savais motyvais ir intencijomis. Kitaip tariant, dalyviai Peperį antropomorfizavo. Tai yra reiškinys, kai nežmogiškai būtybei priskiriami žmogiški bruožai, elgesys, emocijos, motyvai ir t.t. Beje, sužmoginimas yra ne toks jau retas reiškinys – antropomorfizuojame nuo negyvų objektų, daiktų, prietaisų iki.. gamtos reiškinių. Puikus to pavyzdys yra dar 1944 metais dviejų psichologų Fritz Heider ir Marianne Simmel atliktas eksperimentas. Jo metu dalyviai žiūrėjo trumpą animaciją, vaizduojančią geometrinius kūnus: apskritimą ir du trikampius, vieną mažesnį, o kitą – didesnį. Figūros judėjo aplink didžiulį stačiakampį. Paklausti, ką matė filmuke, vietoj to, jog atsakytų „judančias geometrines figūras“, dalyviai vieningai teigė matę kaip mažasis trikampis „kovojo“ prieš „nedorėlį“ „peštuką“ didįjį trikampį. Tokios gyvos interpretacijos ir pasakojimų lakumas kertasi su filmuko paprastumu. Tačiau tai nėra labai jau stebėtina, tik rodo, jog negyvų dalykų judėjimo taip, tarsi jie būtų gyvi, visiškai pakanka, kad jiems priskirtume ketinimus, tikslus ir emocijas. Žodžiu, visa tai, kas sudaro žmonių socialinių santykių pagrindą ir pasitarnauja interpretuojant vieniems kitų elgesį (jis pasakė šitai, nes jis galvojo, kad ji galvoja tai, nes ji padarė taip ir anaip… ir taip be galo be krašto).

Daugelis paskesnių tyrimų po išmaniojo Heider ir Simmel eksperimento parodė, jog neantropomorfizuoti mes tiesiog negalime – aplinką interpretuojame žvelgdami per „buvimo žmogumi” prizmę, nes, na, geriausiai žinome, ką reiškia būti žmogumi, o ne, pavyzdžiui… šikšnosparniu. Labai nenukrypstant į filosofiją (nors susidomėjusiems rekomenduoju 1974-ųjų Thomas Nagel straipsnį „What Is It Like to Be a Bat?“), kyla klausimas, ar tai, jog visa kas bent šiek tiek į mus panašu sužmoginame, turi pliusų? O taip! Kuo labiau susitapatiname su kita puse, tuo daugiau jaučiame empatijos, labiau pasitikime, tampa lengviau nuspėti elgesį ir atvirkščiai: tuomet, kai kitų elgesio nesugebame paaiškinti, darosi nejauku. Ateityje DI tobulėjant pasitikėjimas taps vis aktualesnis. Ar patikėsite robotui mokyti savo vaikus, slaugyti senyvus tėvus, o autonominiams automobiliams – ir savo paties/pačios gyvybę, priklausys nuo to, kaip pasitikite šiomis technologijomis. Turbūt ne veltui patikėti ir pasitikėti skamba panašiai.

Lėtas-greitas progresas

Tai tokių filmų kaip „Robotas ir Frankas“ bei „Ji“ scenarijai nėra vien tik fantazija?! Ne, ne vien tik – fantazijos ten kokie 85 proc., likę – potenciali ateitis. O ta potenciali ateitis, tai jau greitai? Nelabai, nors priklauso, kas yra greitai, nes, na, greitai yra reliatyvu. Mokslo ir technologijų vystymasis nėra į viršų tolygiai kylanti kreivė. Būna periodų, kai progresas, atrodo, beveik stovi vietoje, o paskui – kaip reikiant šokteli į viršų. Iliustruojant, prisiminkime istorijos pamokas: nuo pirmųjų akmeninių įrankių iki pirmosios spausdinimo mašinos praėjo neįsivaizduojamai ilgas laiko tarpas, daugiau nei 2 milijonai metų, nuo spausdinimo mašinos iki kompiuterio – keli šimtai metų, tačiau nuo kompiuterio iki išmaniojo telefono – vos keli dešimtmečiai. Tad kai kur nors pastebėsite apokaliptinius scenarijus klykiančias antraštes apie superkompiuterius tuoj užvaldysiančius pasaulį, linkiu į jas pažiūrėti skeptiškai… Galiausiai, jei kompiuteriai bus super protingi, kodėl manome, kad jie trūks plyš „norės valdyti pasaulį“? Stebint kai kuriuos šiuolaikinio pasaulio lyderius ne visada norisi dėti „=“ tarp noro valdyti pasaulį ir super aukšto intelekto.