Fremskritt i maskin-læring teknikker har åpnet opp for et vell av lovende muligheter for AI programmer, men noen tekniske ledere tenker på hvordan det kan gjøre verden til et bedre sted.
Eric Schmidt
Er vi på randen av å skape kunstig intelligens, er i stand til å finne svar på verdens mest presserende utfordringene? Etter jevn fremgang i grunnleggende AI oppgaver i de siste årene, dette er visjonen at noen ledende teknologer har for AI. Og likevel, hvordan vi vil gjøre dette store spranget er noen gjette.
Eric Schmidt, styreformann i Alfabetet (tidligere Google), sier AI kunne utnyttes for å bidra til å løse store utfordringer, blant annet klimaendringer og matsikkerhet. I en tale på et arrangement sammenkalt i New York denne uken for å diskutere muligheter og risiko i AI, Schmidt ga ingen detaljer om hvordan teknologien kan tilpasses for slike komplekse og abstrakte problemer.
Demis Hassabis, CEO i Google Deepmind, en divisjon i Google å gjøre banebrytende arbeid innen maskinlæring, og som har som mål å bringe om en “kunstig” generell intelligens” (se “Google’ s Intelligence Designer”), sa målet med dette arbeidet var å utnytte AI for store utfordringer. “Hvis vi kan løse intelligens i et generelt nok måte, så vi kan bruke den til alle slags ting å gjøre verden til et bedre sted,” han sa.
Og chief technology officer på Facebook, Mike Schroepfer, uttrykt lignende håp. “The power of AI-teknologien er at den kan løse problemer som kan skaleres til hele planeten,” sa han.
En jevn strøm av fremskritt—for det meste aktivert av den nyeste maskinlæringsteknikker—er faktisk myndiggjøring av datamaskiner til å gjøre noen flere ting, fra å gjenkjenne innholdet av bilder til å holde korte tekst eller stemme samtaler. Disse fremskritt synes forutbestemt til å endre måten datamaskiner er brukt i mange bransjer, men det er langt fra klart hvordan næringen vil gå fra teksting bilder til bekjempelse av fattigdom og klimaendringer.
Faktisk, snakke etter sin tale, Schroepfer var ivrige etter å begrense forventningene, i hvert fall på kort sikt. Schroepfer sa at nylige fremskritt var ikke nok til å tillate maskiner for å nå menneskelige nivåer av intelligens, og at to dusin eller flere “store gjennombrudd” ville være nødvendig før dette skjedde. Og han sa mange folk tydeligvis hadde feil inntrykk om hvor raskt feltet var i bevegelse. “Folk ser en kul eksempel, og deretter ekstrapolere fra det,” sa han.
Arrangementet er organisert av New York University, så vel som selskaper som leder arbeidet med å utnytte kunstig intelligens, inkludert Facebook og Google, kommer i en delikat øyeblikk for akademiske forskere og bedrifter riding en bølge av fremgang i AI. Fremgang synes enkelte å revolusjonere mange bransjer, kanskje til og med negative konsekvenser, som for eksempel å utrydde visse jobber (se “Hvem Vil Eie Roboter?”). Det vil helt sikkert også heve nye etiske spørsmål, slik som den juridiske og moralske ansvar i selvkjørende biler, eller implikasjonene av autonome våpen (se “Hvordan å Hjelpe selvkjørende Biler Foreta Etiske Beslutninger”).
Men den imponerende fremgang har inspirert noen innen AI (samt noen utenfor den) til å pontifikat om langsiktige konsekvenser av teknologien. Ganger denne diskusjonen har fokusert på utfordringen med å kontrollere AI bør det bli langt mer kraftig og uavhengig—noe som er veldig langt unna det er mulig i dag.
Bekymringer over den langsiktige effektene av AI nylig inspirert grunnlaget for en ny ideell organisasjon som kalles OpenAI dedikert til å fremme kunstig intelligens som gagner menneskeheten (se “Hva Vil Det Ta å Bygge et Dydig AI?”). OpenAI er finansiert av en milliard-dollar tilskudd fra Tesla og SpaceX gründer Elon Musk, som har vært frittalende om den langsiktige farene av AI, og annen teknologi tungvektere.
Hassabis og flere andre har erkjent at de etiske problemstillinger som bør tas på alvor. “Som med all annen teknologi, hvis det kommer til å være så kraftig, må vi tenke på hvordan du bruker det etisk og ansvarlig måte,” sa han.