Защо изкуственият интелект все още не е готов да направи големи открития

Съвременните системи с изкуствен интелект все повече навлизат в живота ни. Потребителите на LinkedIn, WhatsApp и електронна поща редовно получават предложения за работа и вече е трудно да се определи дали те са изпратени от жив специалист по подбор на персонал или от изкуствен интелект.

Масовото навлизане на изкуствения интелект повдига дълбоки въпроси за природата на интелигентността. Разпространено е мнението, че изкуственият интелект става все по-интелигентен и скоро или ще замени хората, или ще ни направи свръхчовеци. Реалността обаче изглежда по-различно.

От статистическа гледна точка повечето събития се вписват в обичайните рамки – както температурата на въздуха обикновено се колебае около средната стойност за даден сезон. Понякога обаче се случват редки, необичайни събития – като внезапен снеговалеж през лятото или невероятна гореща вълна през зимата.

Изглежда, че тези редки събития могат да се смятат за неудобства или грешки, но именно те често водят до най-важните открития.

Историята на откриването на пеницилина илюстрира този въпрос отлично. През 1928 година младият шотландски бактериолог Александър Флеминг се връща от ваканция и открива нещо необичайно в блюдо на Петри. Мухълът заразил култура от Staphylococcus aureus, но вместо да изхвърли заразената проба, ученият забелязал важна подробност – бактериите около мухъла умирали. Така едно случайно наблюдение довело до откриването на първия антибиотик.

Основната разлика между човешкия и машинния ум се състои в начина, по който той взаимодейства със заобикалящия го свят. Откритието на Флеминг не е просто решение на даден проблем, а резултат от непрекъснато взаимодействие с околната среда и способност да се правят изводи от неочаквани наблюдения.

Съвременните големи езикови модели, които задвижват различните инструменти и приложения с изкуствен интелект са програмирани да дават статистически най-вероятния отговор.

Случайността, която древните гърци са наричали Фортуна е вградена в човешкото познание по съвсем различен начин от машинните алгоритми с техния предварително определен набор от данни. Великите открития често се случват неочаквано: молекулната структура на бензена е била част от сънищата на един учен, а теорията на относителността е започнала да се оформя, когато Айнщайн е мислил за времето докато е гледал часовник в движещ се влак.

Показателна е историята на Д-р Джон Сноу по време на епидемията от холера в Лондон през 50-те години на 19-и век. Когато повечето лекари смятат, че причината за болестта са „миазмите“ (замърсеният въздух), Сноу забелязва концентрация на случаите около определен воден стълб. Този интуитивен скок на мисълта му помага да установи истинския път на заразяване.

Човешкият мозък не е „черна кутия“, която механично възпроизвежда резултатите от обучението. Ние непрекъснато се учим, като взаимодействаме със заобикалящата ни среда, което създава безкрайни възможности за нови прозрения. Всяка неочаквана ситуация може да доведе до ново разбиране на реалността.

Съвременните системи с изкуствен интелект са проектирани да работят с типични ситуации, за да откриват модели в повтарящи се събития, но реалният свят е по-сложен – в него постоянно се случва нещо ново и необичайно, или неочаквано.

Човешкият ум е в състояние да забележи тези отклонения от нормата и да ги използва. Именно способността да работим с неочакваното и нестандартното прави мисленето ни наистина гъвкаво и творческо.
Невронните мрежи са наистина впечатляващи в обработката на големи масиви от данни и намирането на модели. Те могат да анализират милиони документи, да откриват сложни връзки и да разпознават изображения. Но тези постижения, при цялата им практичност, имат малко общо със създаването на изкуствен общ интелект (ИОИ) – система, способна да мисли като човек.

Колкото повече си взаимодействаме със съвременния ИИ, толкова по-очевидна става фундаменталната разлика между машинното и човешкото мислене. Не сме напреднали много в разбирането на природата на истинския интелект, отколкото преди няколко десетилетия. Увлечени от съвършенството на алгоритмите, ние често забравяме колко сложно и многостранно е човешкото мислене.

Вместо безкрайно да се увеличава количеството на данните за обучение, фокусът трябва да се постави върху разработването на системи, които могат да работят ефективно в непознати ситуации.

Настоящите алгоритми ще останат полезни инструменти за обработка на информация, но пътят към истинския изкуствен интелект се крие в разбирането на основните принципи на човешкия ум. Сегашното увлечение по големите данни и статистическите модели рискува да доведе разработчиците на изкуствен интелект до задънена улица. Докато не се научим да възпроизвеждаме способността да работим с неизвестното, изкуствените системи само ще имитират играта на догонване, която човечеството играе от първия ден на своето съществуване.