Petinsedemdeset let po tem, ko je britanski matematik Alan Turing postavil vprašanje, ali lahko stroji mislijo, številni raziskovalci menijo, da je njegov znameniti »imitacijski test« dosegel svoj konec. Današnji jezikovni modeli umetne inteligence Turingov test zlahka opravijo – a to še ne pomeni, da so res inteligentni.
Stroji, ki posnemajo, ne razumejo
Na dogodku London’s Royal Society so 2. oktobra številni strokovnjaki predlagali, naj Turingov test odložimo v zgodovino. Namesto merjenja, ali lahko računalnik prevara človeka, bi se morali osredotočiti na vprašanja, ali so sistemi varni, zanesljivi in koristni za družbo.
»Raje se vprašajmo, kakšno umetno inteligenco si sploh želimo – in testirajmo to,« je dejal nevroznanstvenik Anil Seth z Univerze v Sussexu. Po njegovem mnenju je obsedenost s t. i. umetno splošno inteligenco (AGI) – idejo, da bi računalniki nekoč dosegli človeške kognitivne sposobnosti – napačna usmeritev, ki omejuje našo domišljijo in nas odvrača od praktičnih ciljev.
Dogodek je pritegnil veliko pozornosti – med občinstvom so bili tudi pevec Peter Gabriel in igralec Laurence Fishburne. A ton razprave je bil presenetljivo trezen: večina govorcev se je strinjala, da Turingov test danes ne pove več veliko o resničnih zmožnostih umetne inteligence.
Imitacija ni razumevanje
Turingov preizkus je bil že v izvoru mišljen kot filozofski eksperiment, ne kot znanstveni test, je spomnila literarna raziskovalka Sarah Dillon z Univerze v Cambridgeu. Danes pa so računalniki, zlasti veliki jezikovni modeli, sposobni ustvarjati odgovore, ki so pogosto prepričljivo človeški.
Toda, kot opozarja Gary Marcus z Univerze v New Yorku, posnemanje jezika še ne pomeni razumevanja sveta. »Ko sistem umetne inteligence postavimo izven okvirjev običajnih vprašanj, se hitro pokažejo njegove omejitve,« pravi. Modeli se na primer pogosto zmedejo pri preprostih nalogah, kot je pravilno označevanje delov slona ali risanje urinih kazalcev na pravih mestih.
Potreba po novih merilih
Ker so jezikovni modeli postali tako dobri v posnemanju, raziskovalci iščejo težje izzive. Med novimi poskusi je nabor nalog ARC-AGI-2, ki preverja sposobnost prilagajanja novim problemom. Marcus predlaga celo »Turingovo olimpijado« – skupek različnih preizkusov, od razumevanja filma do sestavljanja pohištva po navodilih.
Drugi znanstveniki pa menijo, da sploh ne bi smeli več iskati AGI. Seth opozarja, da se s tem spregleda pomen t. i. utelešene inteligence – povezave med umom in telesom, ki je za človeka ključna.
Od inteligence k funkciji
Po mnenju Shannon Vallor, etičarke z Univerze v Edinburghu, je AGI »zastarel znanstveni pojem«. Inteligenca, pravi, ni univerzalna kategorija – spreminja se glede na kulturo, okolje in celo vrsto. »Namesto da se sprašujemo, ali je stroj inteligenten, bi se morali vprašati, kaj točno zna početi,« pravi Vallorjeva.
Ona in drugi raziskovalci opozarjajo, da osredotočenost na AGI omogoča tehnološkim podjetjem, da spregledajo resnične nevarnosti – od zmanjševanja človeških spretnosti do utrjevanja družbenih predsodkov v podatkih, iz katerih se modeli učijo. Po njenem bi morali AI sisteme raje presojati po merilih varnosti in predvidljivosti.
Tudi William Isaac iz podjetja Google DeepMind se strinja: »Turingov test prihodnosti bi moral preverjati, ali je sistem varen, zanesljiv in dejansko koristen – ter kdo za to plača ceno.«
Če je Turing leta 1950 iskal odgovor na vprašanje, ali lahko stroji mislijo, se danes zdi pomembnejše vprašanje, ali lahko mislimo dovolj jasno o tem, kaj si od njih sploh želimo.
Novinar
