Psihologija umetne inteligence

Zakaj je treba teorije iz psihologije, pa tudi antropologije in kognitivne nevrologije uporabiti za razvoj in vzdrževanje umetne inteligence?

Umetna inteligenca obstaja na stičišču številnih različnih področij študija, vključno s psihologijo, filozofijo in etiko, računalniškimi podatki in antropologijo. V zgodnjih časih je bil velik poudarek na pravi umetni inteligenci. Resnična umetna inteligenca je precej drugačna od večine sistemov umetne inteligence, ki se trenutno razvijajo.

Resnična UI, znana tudi kot splošna umetna inteligenca ali AGI (.ang), je umetni sistem, ki v bistvu deluje kot človek. Po drugi strani pa je večina oblik umetne inteligence, ki obstajajo v teh dneh, preprosto sistem strojnega učenja in v mnogih primerih vse, kar sistem počne, je fino uravnavanje kompleksne nelinearne funkcije.

Izboljšanje tehnik strojnega učenja je pomembno področje raziskav, strojno učenje pa je v mnogih pogledih olajšalo naše življenje. Namesto težkega kodiranja, lahko razvijalci programske opreme ustvarijo okvire za modele in omogočijo strojnemu učenju, da prepozna specifične vzorce. Na primer, namesto da bi ustvarili algoritem, ki bi identificiral bolezen na podlagi znanih napovedovalcev, bi lahko ustvarili algoritem, ki bi lahko že v osnovi spoznal, kaj so napovedovalci.

Medtem ko je strojno učenje pomembno, bi podpolje umetne inteligence imelo veliko korist od večjega zanimanja psihologov in boljše komunikacije med računalniškimi znanstveniki in psihologi.

Splošna umetna inteligenca je zelo različna od navadne UI in je tip prilagodljivega razuma, ki ga najdemo pri ljudeh ter prilagodljiva oblika inteligence, ki se lahko nauči izvajati zelo različne naloge, vse od striženja do gradnje preglednic ali razpravljanje o najrazličnejših temah, ki temeljijo na izkušnjah, ki jih je nabrala. To je vrsta umetne inteligence, ki jo pogosteje vidimo v filmih, denimo Skynet v Terminatorju, ki pa danes še ne obstaja. Strokovnjaki na področju splošne umetne inteligence so močno razdeljeni glede tega, kako hitro bo to postalo resničnost.

Če bomo imeli sistemske ali strojne sisteme, ki so v bistvu enakopravni s človekom, potem lahko pričakujemo, da se bodo zlomili na enak način, kot se lahko človeški um. Duševna bolezen pri strojih bo prav tako problem, kot pri človeku.

Ampak obstaja še en razlog, zakaj potrebujemo psihologijo za umetno inteligenco. Preden lahko zdravimo duševne bolezni umetne inteligence, jo moramo ustvariti – s pomočjo psihologije in kognitivne nevroznanosti, pa tudi antropologije.

Kako vemo, da je stroj resnično inteligenten?

Prenosni računalnik lahko hitreje najde odgovor, kot mi. Lahko pomnoži nesmiselno veliko število in v trenutku »izpljune« odgovor. Vendar teh sistemov ne štejemo za inteligentne.

Težko je razumeti oziroma določiti ali je stroj inteligenten. Alan Turing, izjemno pomemben računalniški znanstvenik, ki je živel v začetku 20. stoletja, je iznašel test. kot alternativo vprašanju, ali so računalniki sposobni mišljenja, zdaj poznamo in uporabljamo Turingov test. Ker je inteligenca stroja izmuzljiv pojem, je Turing problem preformuliral v problem imitacije. Ali obstajajo računalniki, ki so dobri v imitiranju? Originalni Turingov test pravzaprav nima računalnikov, saj vsebuje tri osebe. Oseba A je moški, oseba B je ženska, oseba C pa prvih dveh ne vidi, ampak zgolj po njunih pisnih odgovorih poizkuša ugotoviti, kdo je kdo. Oseba A se želi predstaviti kot ženska in ga zavaja, oseba B pa mu skuša pomagati (lahko pa je tudi obratno). Šele druga verzija tega testa uporabi računalnik.

Namesto moškega in ženske imamo sedaj človeka in računalnik, ki oba poizkušata prepričati sogovornika, da sta človeka. Če računalniku to uspe v več kot 30 odstotkih primerov, pravimo, da je opravil Turingov test.

Razširjeni Turingov preskusi

Na žalost ta test ne pomaga pri usmerjanju k boljšim programom, ki bodo bolj verjetno opravili test. In tu se pojavlja psihološka teorija. Če lahko razvijemo protokol za analizo različnih aplikacij umetne inteligence, da bi videli, katere so bližje človeku podobni inteligenci, potem lahko izberemo metodologije, ki nas premikajo v pravo smer.

Veliko dela je treba opraviti pri oblikovanju ocen za aplikacije za umetno inteligenco. Ena od največjih pasti je, da je večina interakcije med človekoma besedilna. Verbalna komunikacija s strojem ali robotom je mogoča, vendar je težko zagotoviti prepričljivo.

Tudi testi inteligence so problematični, saj imajo mnogi od njih vidne komponente. Vendar pa bi moralo biti mogoče ustvariti povsem verbalni IQ test, brez potrebe po pisanju ali risanju.

Test bi se moral bolj osredotočiti na analizo sposobnosti abstraktnega razmišljanja, spominjanja informacij in sintetiziranja novega znanja, kot tudi na analizo čustvene in socialne inteligence. Razvoj te vrste testov bi zahteval veliko število ljudi iz različnih okolij, vključno s psihologijo, razvojem otrok, strokovnjakov s področja duševnega zdravja, in seveda računalniških znanstvenikov. Ampak to je pomemben preizkus za razvoj prave umetne inteligence, kot tudi vrednotenje zdravja teh prihodnjih članov naše družbe.

Upajmo, da bomo z razvojem novih testov lahko pospešili splošno umetno inteligenco in ustvarili pravo UI. Upajmo tudi, da bodo ti testi na koncu uporabni kot način za prepoznavanje težav v duševnem zdravju pri teh novih članih naše skupnosti. Toda tak projekt bo zahteval veliko sodelovanja med mnogimi raziskovalci na številnih področjih študija.

Marko Vidrih