Dirbtinis intelektas pagalbininku žmogiškam intelektui yra tapęs ir daugelyje kitų sričių. Valdydamas autonominius automobilius, siūlydamas prekes elektroninėse parduotuvėse ar dalindamasis įžvalgomis medicinoje jis padeda žmonėms priimti tinkamiausius sprendimus.
O ar gali nutikti taip, kad vieną dieną dirbtinis intelektas užkariaus pasaulį ir pavers žmones savo tarnais, kaip esame matę ne viename filme? Ir kas atsakys, jei dirbtinis intelektas padarys klaidą? Apie tai kovo pabaigoje Lietuvoje vykusios „Skaitmeninės savaitės“ metu internetinėje diskusijoje kalbėjosi Lietuvos dirbtinio intelekto asociacijos narys, VINTED mašininio mokymosi komandos vadovas Dovydas Čeilutka, advokatų profesinės bendrijos WINT partneris, advokatas Andrius Iškauskas ir žurnalistas Aurelijus Katkevičius.
Kovą jau 11 kartą visose Europos šalyse vykusios „Skaitmeninės savaitės“ veiklas Lietuvoje organizavusio projekto „Prisijungusi Lietuva“ renginių organizavimo ekspertės Gintos Liberytės teigimu, dėl šalyje paskelbto karantino pirmą kartą visi savaitės renginiai buvo transliuojami tik internetu. Šių metų tema – kritinis mąstymas atliepė vyraujančias skaitmeninio raštingumo problemas, kurios išryškėjo būtent pandemijos laiku, ir pritraukė būrį internautų dalyvauti online veiklose.
„Karantinas privertė renginius iš bibliotekų perkelti į skaitmeninę erdvę, tačiau šiuo pandemijos laikotarpiu tai turėjo privalumų, nes internetu tiesiogiai transliuojamas diskusijas galėjo stebėti kur kas daugiau žmonių iš visos Lietuvos miestų ir miestelių. Kelis šimtus žiūrovų pritraukusi diskusija „Dirbtinis intelektas“ buvo skirta suprasti, kaip jį pažinti, koks dirbtinio intelekto teisinis reguliavimas ir kaip jį panaudoti technologinei visuomenės pažangai. Visus, kurie transliacijos nematė, ją gali patogiu laiku pasižiūrėti čia: https://bit.ly/2yJakHO“, – sako „Prisijungusios Lietuvos“ atstovė.
Kuo skiriasi robotai ir dirbtinis intelektas
Pasak D. Čeilutkos, pirmiausia reikėtų žinoti, kad robotai ir dirbtinis intelektas nėra tas pats. Robotai yra suprogramuoti žmonių atlikti tik tam tikrus numatytus veiksmus ir negali „mokytis“. Filmuose rodomi mąstantys įrenginiai, dažniausiai vaizduojami kaip pasaulį užkariauti siekiantys „blogiečiai“, priskiriami bendrajam dirbtiniam intelektui (angl. artificial general intelligence), tačiau ši dirbtinio intelekto rūšis kol kas ir egzistuoja tik filmuose. Šiuo metu pasaulyje įvairių korporacinių ir įmonių naudojamas taip vadinamas siaurasis dirbtinis intelektas, kuris veikia mašininio mokymosi principu.
„Lietuvoje viešėjusi Sofija buvo suprogramuotas robotas, galintis ganėtinai greitai įvertinti galimų atsakymų medį ir pasirinkti labiausiai atitinkantį konkrečią situaciją. Tokiu pačiu principu veikia ir „Boston Dynamics“ robotai. O dirbtinį intelektą galime rasti didžiosiose korporacijose – „Amazon“, „Google“, „Microsoft“, „Facebook“. Pavyzdžiui, „Google“ naudoja dirbtinio intelekto mašininio mokymosi sprendimus, bandančius atspėti, kokį kitą žodį ruošiatės įvedinėti paieškos langelyje“, – aiškina D. Čeilutka.
Naujausias dirbtinio intelekto pasiekimas – gilusis mokymasis, kada algoritmai geba apdoroti milžiniškus kiekius nestruktūrizuotų duomenų: nuotraukų, piešinių, filmų ir panašiai.
Pasak Lietuvos dirbtinio intelekto asociacijos nario, dirbtinio intelekto mokymuisi reikia turėti daug duomenų ir algoritmui „pasakyti“, kokio tikimasi rezultato. „Pavyzdžiui, norime, kad algoritmas išmoktų atskirti katę nuo šuns. Tokiu atveju reikia ne tik turėti milijoną paveikslėlių su šiais gyvūnais, bet ir pasakyti, kas konkrečiai turi būti atpažįstama: tik atskiriamas šuo nuo katės, ar ir konkreti katės ar šuns veislė. Arba galime išmokyti dirbtinį intelektą atskirti kokybiškus, meniškus filmus nuo ne tokių gerų. Parodome dirbtiniam intelektui tam tikrą skaičių filmų ir „pasakome“, kad šie filmai yra geri, tada parodome dar šimtą kitokius filmus ir „pasakome“, kad jie nekokybiški. Toliau dirbtinio intelekto sistemos pačios išanalizuoja milijardus skirtingų parametrų ir atranda skirtumus, kuo vieni filmai skiriasi nuo kitų“, – dėsto D. Čeilutka.
Algoritmai valdo automobilius ir diagnozuoja ligas
A. Katkevičius teigimu, bene labiausiai atpažįstamas dirbtinis intelekto pavidalas yra autonominiai automobiliai, tačiau algoritmai naudojami ir veidų atpažinimo ar pirštų atspaudų programose, medicinoje. „Lietuvoje dirbtinis intelektas dirba radiologijos srityje, kur aptinka tam tikras tendencijas, esančias, tarkime, plaučių nuotraukose, jas suskirsto į kategorijas ir iš to daro išvadas, ar taip viskas ir turėtų būti, ar tai blogos žinios, ir kokią ligą viena ar kita pikselių grupė gali reikšti“, – sako žurnalistas.
Automobilis, kad taptų autonominiu, turėjo pasikeisti gana smarkiai. Anot D. Čeilutkos, jame įrengtos kamerų ir radarų sistemos, pakankamai tiksliai ir laiku identifikuojančios kelyje esančius objektus, o tuo pat metu autonominiuose automobiliuose veikia visai kito tipo dirbtinio intelekto algoritmai, prognozuojantys, koks veiksmas konkrečiu atveju būtų pats geriausias: važiuoti tiesiai, sukti į šoną ar stabdyti.
„Vinted“ mašininio mokymosi komandos vadovas teigia, kad ir elektroninėse parduotuvėse dirbtinis intelektas turi ką veikti. Pavyzdžiui, įkeliant pardavimui skirtą drabužį algoritmai iš nuotraukos atpažįsta, koks tai drabužis, ir vartotojui pasiūlo kategoriją, arba keletą kartų nusipirkus tam tikrų prekių, algoritmai daro išvadą, kad tokios prekės vartotojui gali būti įdomios ir ateityje, todėl jas iškelia į matomas pozicijas.
Kompiuterių ir dirbtinio intelekto ekspertas, mokslininkas Andrew Ng dirbtinį intelektą vadina naująja elektra ir prognozuoja, kad jis greitai taps kiekvieno iš mūsų naudojamu produktu, o ateityje bus sudėtinga įsivaizduoti daiktus, kurie yra „kvaili“ ir be jokio dirbtinio intelekto.
Ar dirbtinis intelektas gali atsakyti už savo sprendimus
Amerikiečių fantastas Aizekas Azimovas beveik prieš 80 metų sukūrė robotų elgesio taisykles. Pirmoji taisyklė – robotas negali sužeisti žmogiškos būtybės veiksmu ar neveikimu. Antroji – robotas turi paklusti žmogiškos būtybės įsakymams, išskyrus kai tie įsakymai prieštarauja pirmajai taisyklei. Trečioji taisyklė – robotas turi ginti savo egzistenciją, išskyrus kai tai prieštarauja pirmajai ir antrajai taisyklėms. Pasak A. Katkevičiaus, iš esmės tai buvo tarsi robotikos ir dirbtinio intelekto teisės užuomazgos.
A. Iškauskas sako, kad teisininkų bendruomenė dirbtinio intelekto atsakomybės klausimu nėra vieninga. Vieni teigia, kad galiojanti teisinė sistema su nedideliais pakeitimais gali reguliuoti dirbtinio intelekto klausimus, kiti mano, kad reikia naujų teisinių sprendimų, nes kyla nauji etiniai klausimai. „Pavyzdžiui, už padarinius įvykus autonominio automobilio sukeltai avarijai gali būti atsakingas automobilio gamintojas, kuris įdiegė į jį programinę įrangą, tai gali būti savininkas, kuris sėdėjo automobilyje ir nevairavo, o trečias variantas – pats automobilis. Jei laikysime dirbtinį intelektą įrankiu, tai dabartinė teisinė sistema tam pakankamai pasiruošusi, sakanti, kad už įrankį atsako tas, kas jį pagamino arba naudoja. Kitaip situacija kryps, jei bent iš dalies dirbtinį intelektą laikysime priimančiu sprendimus“, – aiškina advokatas.
Jis pasidalino teisminės praktikos pavyzdžiu iš Kinijos. Šioje šalyje viena naujienų svetainė publikavo straipsnį apie akcijų rinką, kurį parašė dirbtinis intelektas. Kita svetainė tiesiog perspausdino tą straipsnį, taip pažeisdama autorines teises. Bylai atsidūrus teisme, autorinių teisių pažeidimas buvo patvirtintas, tačiau teismas pripažino, kad autorius yra įmonė, kuri valdė dirbtinį intelektą, tuo tarsi pasakydamas, kad dirbtinis intelektas tėra įrankis, kaip kompiuteris ar tušinukas.
2017 m. Europos Parlamentas priėmė ataskaitą, kurioje svarstoma, jog galbūt vertėtų greta jau esančių juridinių ir fizinių asmenų įtraukti elektroninio asmens sąvoką, apimsiančią ir dirbtinį intelektą. Pasak A. Iškausko, dėl šių svarstymų į Europos Parlamentą kreipėsi mokslininkų grupė, teigianti, kad toks kelias nepriimtinas nei etiniu, nei teisiniu požiūriu, nes visuomenė dar nėra pasirengusi priimti idėjos, jog sistema, programa ar algoritmas gali veikti savarankiškai.
Pasak D. Čeilutkos, jokiu būdu negalima suteikti dirbtiniam intelektui kokių nors žmogiškų savybių, nes jis jų paprasčiausiai negali turėti. Šių sistemų kūrimo pradžioje buvo manyta, kad algoritmai veikia panašiai, kaip žmogaus smegenys, todėl nemažai pavadinimų pasiskolinta iš biologijos, pavyzdžiui, iš neuroninių jungčių kilo neuroniniai tinklai kompiuterijoje. Tačiau šiandien jau aiškiai žinoma, kad tai – tik analogija, padedanti labiau suprast, kaip veikia dirbtinio intelekto algoritmai.
Daugiau informacijos apie dirbtinį intelektą ir kritinį mąstymą galima rasti www.prisijungusi.lt. Internetinėje svetainėje daugiau nei 50 įvairių nemokamų skaitmeninio raštingumo temų, leisiančių jums savarankiškai mokantis iš namų, tiek teoriškai, tiek praktiškai įgyti naujų žinių apie mus supantį išmanųjį pasaulį.
Primename, kad pasibaigus karantinui, projekto „Prisijungusi Lietuva“ skaitmeninio raštingumo mokymai vėl bus vykdomi šalies bibliotekose. Iki pandemijos mokymuose dalyvavo daugiau kaip 49 tūkst. žmonių.
Apie projektą „Prisijungusi Lietuva“ (www.prisijungusi.lt)
Projektu siekiama skatinti Lietuvos gyventojus įgyti reikalingų įgūdžių efektyviai, įvairiapusiškai, saugiai ir atsakingai naudotis internetu, į šias veiklas aktyviai įtraukiant vietos bendruomenes.
Projektą įgyvendina Informacinės visuomenės plėtros komitetas kartu su partneriais: asociacija „Langas į ateitį“, Lietuvos Respublikos ryšių reguliavimo tarnyba, Lietuvos nacionaline Martyno Mažvydo biblioteka, Lietuvos Respublikos vidaus reikalų ministerija.
Projektas finansuojamas Europos regioninės plėtros fondo ir Lietuvos Respublikos valstybės biudžeto lėšomis.
