Kujutage ette grupp noori mehi, kes kogunesid 1956. aasta põhjasuvel Ameerika Ühendriikides Uus-Inglismaal asuvasse maalilisse ülikoolilinnakusse.
See on väike juhuslik koosviibimine. Aga mehed pole siin lõkketegemise ja ümbruskonna mägedes ja metsades loodusmatkade jaoks. Selle asemel on need pioneerid alustamas eksperimentaalset teekonda, mis kutsub esile lugematuid arutelusid järgmiste aastakümnete jooksul ja muudab mitte ainult tehnoloogia, vaid ka inimkonna kulgu.
Tere tulemast Dartmouthi konverentsile – tehisintellekti (AI) sünnikohta, nagu me seda täna tunneme.
See, mis siin juhtus, tooks lõpuks kaasa ChatGPT ja paljude muude AI tüüpide, mis nüüd aitavad meil haigusi diagnoosida, pettusi tuvastada, esitusloendeid koostada ja artikleid kirjutada (noh, mitte seda). Kuid see tekitaks ka mõned paljudest probleemidest, millest valdkond ikka veel üle püüab. Võib-olla leiame tagasi vaadates parema tee edasi.
1950. aastate keskel vallutas rock'n'roll maailma tormiliselt. Elvise hotell Heartbreak oli edetabelite tipus ja teismelised hakkasid James Deani mässumeelset pärandit omaks võtma.
Kuid 1956. aastal toimus New Hampshire'i vaikses nurgas teistsugune revolutsioon.
. Dartmouthi suvine tehisintellekti uurimisprojekt, mida sageli meenutatakse Dartmouthi konverentsina, algas 18. juunil ja kestis umbes kaheksa nädalat. See oli nelja Ameerika arvutiteadlase – John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochesteri ja Claude Shannoni – vaimusünnitus ning see tõi kokku mõned tolleaegsed arvutiteaduse, matemaatika ja kognitiivse psühholoogia helgemad pead.
Need teadlased koos mõne kutsutud 47 inimesega asusid saavutama ambitsioonika eesmärgi: luua intelligentsed masinad.
As McCarthy pani selle konverentsi ettepanekusse, mille eesmärk oli välja selgitada, "kuidas panna masinad kasutama keelt, moodustama abstraktsioone ja mõisteid, lahendama probleeme, mis on praegu mõeldud inimestele".
Dartmouthi konverents ei kasutanud ainult mõistet "tehisintellekt"; see ühendas terve õppesuuna. See on nagu müütiline tehisintellekti suur pauk – kõik, mida me masinõppe, närvivõrkude ja süvaõppe kohta teame, pärineb nüüd sellest suvest New Hampshire'is.
Kuid selle suve pärand on keeruline.
Tehisintellekt võitis nimetusena teiste tol ajal pakutud või kasutusel olnud nimetuste ees. Shannon eelistas terminit "automaatsed uuringud", samas kui kaks teist konverentsil osalejat (ja peagi esimese AI programmi loojad), Allen Newell ja Herbert Simon, jätkasid "keerulise teabetöötluse" kasutamist veel paar aastat.
Aga siin on asi: kui oleme AI-le elama asunud, kui palju me ka ei prooviks, tundub, et tänapäeval ei saa me tehisintellekti ja inimese intelligentsuse võrdlemisest kõrvale.
See võrdlus on nii õnnistus kui ka needus.
Ühest küljest ajendab see meid looma tehisintellektisüsteeme, mis suudavad konkreetsetes ülesannetes inimese jõudlust võrrelda või ületada. Tähistame seda, kui tehisintellekt edestab inimesi sellistes mängudes nagu male või Go, või kui see suudab tuvastada vähki meditsiinilistel piltidel suurema täpsusega kui inimeste arstid.
Teisest küljest toob see pidev võrdlemine kaasa väärarusaamu.
Kui arvuti võidab inimest Go juures, on lihtne jõuda järeldusele, et masinad on nüüd igas aspektis meist targemad – või et me oleme vähemalt sellise intelligentsi loomisel hästi teel. Kuid AlphaGo pole luule kirjutamisele lähemal kui kalkulaator.
Ja kui suur keelemudel kõlab inimlikult, hakkame mõtlema, kas see on tundlik.
Kuid ChatGPT pole elusam kui rääkiva kõhurääkija mannekeen.
Dartmouthi konverentsi teadlased olid tehisintellekti tuleviku suhtes uskumatult optimistlikud. Nad olid veendunud, et suudavad masinluure probleemi ühe suvega lahendada.
See liigne enesekindlus on olnud AI arenduses läbiv teema ning see on toonud kaasa mitu hüppe ja pettumuse tsüklit.
Simon teatas 1965. aastal et "masinad on 20 aasta jooksul võimelised tegema mis tahes tööd, mida inimene suudab". Minsky ennustas 1967. aastal et „põlvkonna jooksul […] lahendatakse tehisintellekti loomise probleem oluliselt”.
Populaarne futurist Ray Kurzweil ennustab nüüd see on vaid viie aasta kaugusel: "me pole veel päris kohal, aga oleme seal ja aastaks 2029 sobib see iga inimesega".
Niisiis, kuidas saavad tehisintellekti teadlased, AI kasutajad, valitsused, tööandjad ja laiem avalikkus tasakaalustatumalt edasi liikuda?
Peamine samm on masinasüsteemide erinevuse ja kasulikkuse omaksvõtmine. Selle asemel, et keskenduda võidujooksule „üldtehisintellekti poole“, saame keskenduda meie ehitatud süsteemide ainulaadsed tugevused – näiteks imagomudelite tohutu loomevõime.
Oluline on ka vestluse nihutamine automatiseerimiselt suurendamisele. Selle asemel, et inimesi masinatega vastandada, keskendugem sellele kuidas AI saab aidata ja suurendada inimeste võimeid.
Rõhutagem ka eetilisi kaalutlusi. Dartmouthi osalejad ei kulutanud palju aega tehisintellekti eetiliste mõjude üle arutlemisele. Tänapäeval teame paremini ja peame paremini tegema.
Samuti peame ümber fokuseerima uurimissuunad. Rõhutagem tehisintellekti tõlgendatavuse ja robustsuse uuringuid, interdistsiplinaarseid tehisintellektiuuringuid ja uurigem uusi intelligentsuse paradigmasid, mis ei ole loodud inimese tunnetuse eeskujul.
Lõpuks peame juhtima oma ootusi AI suhtes. Muidugi võime selle potentsiaali üle põnevil olla. Kuid meil peavad olema ka realistlikud ootused, et saaksime vältida mineviku pettumuste tsükleid.
Vaadates tagasi 68 aasta tagusele suvelaagrile, võime tähistada Dartmouthi konverentsil osalejate visiooni ja ambitsioone. Nende töö pani aluse tehisintellekti revolutsioonile, mida me täna kogeme.
Muutes oma lähenemisviisi tehisintellektile ümber – rõhutades kasulikkust, suurendamist, eetikat ja realistlikke ootusi – saame austada Dartmouthi pärandit, kujundades samal ajal tehisintellekti tuleviku jaoks tasakaalustatuma ja kasulikuma kursi.
Lõppude lõpuks ei seisne tõeline intelligents mitte ainult nutikate masinate loomises, vaid selles, kui targalt me neid kasutada ja arendada.
See artikkel avaldati uuesti aastal Vestlus Creative Commonsi litsentsi alusel ja selle autor on Sandra Peeter, Sydney ülikooli Sydney Executive Plusi direktor
Raamistik kiiresti arenevate digitaalsete ja sellega seotud tehnoloogiate hindamiseks: AI, suured keelemudelid ja muud
See aruteludokument annab ülevaate esialgsest raamistikust, mis annab teavet tehisintellektiga seotud mitmete ülemaailmsete ja riiklike arutelude kohta.
Riiklike teadusuuringute ökosüsteemide ettevalmistamine tehisintellekti jaoks: strateegiad ja edusammud 2024. aastal
Aruanne pakub põhjalikku analüüsi tehisintellekti integreerimisest teadusesse ja uurimistöösse erinevates riikides. See käsitleb nii selles valdkonnas tehtud edusamme kui ka väljakutseid, muutes selle väärtuslikuks lugemiseks teadusjuhtidele, poliitikakujundajatele, tehisintellekti spetsialistidele ja teadlastele.
Teadusorganisatsioonid digitaalajastul
Aruteludokument sünteesib ISC liikmeid hõlmava laiaulatusliku küsitluse, üksikasjalike intervjuude ja juhtumiuuringute tulemusi. See on nii praegune peegeldus digitaalse staatuse kohta teadusringkondades kui ka juhend organisatsioonidele, kes alustavad oma digitaalset üleminekuteed.
Image by Billy Wilson Flickr
Lugege lisateavet United in Science'i kohta: kliimameetmete taaskäivitamine
Loe lähemalt konsultatsiooniteenuste ettepanekute küsimise kohta
Lisateavet WorldFAIRi kohta: andmete muutmise jätkamine, et tulla toime keerukate väljakutsetega jätkuprojektis
