Deci, inteligența artificială
e cunoscută pentru perturbarea multor tipurilor de industrii.
Dar cum rămâne cu înghețata?
Ce fel de arome năucitoare noi am putea să generăm
cu puterea unei inteligențe artificiale avansate?
Am făcut echipă cu un grup de programatori de la Kealing Middle School
pentru a afla răspunsul la această întrebare.
Au colectat peste 1.600 de arome existente de înghețată,
pe care le-am introdus într-un algoritm pentru a vedea ce va genera.
Iată câteva dintre aromele pe care le-a generat IA.
[Gunoi de Dovleac Crăpat]
(Râsete)
[Mocirlă de Unt de Arahide]
[Boală de Cremă de Căpșuni]
(Râsete)
Aceste arome nu sunt delicioase, așa cum am fi sperat că vor fi.
Deci, întrebarea e: ce s-a întâmplat?
Ce a mers rău?
Încearcă IA să ne omoare?
Sau încearcă să facă ceea ce i-am cerut, dar a existat o problemă?
În filme, când ceva nu merge bine cu IA,
este de obicei pentru că IA a decis
că nu mai vrea să se supună oamenilor,
și are propriile ei obiective, mulțumesc foarte mult.
În viața reală însă, IA pe care o avem de fapt
nu este destul de inteligentă pentru asta.
Are puterea de calcul aproximativă
cu a unui vierme de pământ,
sau poate cel mult cu a unei singure albine,
și de fapt, probabil poate mai puțin.
Învățăm constant lucruri noi despre creier
care clarifică faptul că IA nu poate concura cu creierele reale.
IA curentă poate realiza identificarea unui pieton dintr-o imagine,
dar nu are un concept despre ce este pietonul
dincolo de faptul că este o colecție de linii, texturi și lucruri.
Nu știe ce este de fapt un om.
Deci, IA din zilele noastre va face ceea ce îi cerem să facă?
O va face dacă va putea,
dar s-ar putea să nu facă ceea ce ne dorim de fapt.
Deci, să spunem că încercați să faceți IA
să ia aceste părți ale unui robot
și să le asambleze într-un fel de robot pentru a merge din punctul A în punctul B.
Dacă ați încerca să rezolvați această problemă
prin scrierea unui program în stil tradițional,
îi veți da programului instrucțiuni pas cu pas,
despre cum să ia aceste părți,
cum să le asambleze într-un robot cu picioare
și apoi cum să folosească acele picioare pentru a merge până în punctul B.
Dar când utilizați IA pentru a rezolva problema,
e diferit.
Nu îi spuneți cum să rezolve problema,
îi dați doar obiectivul,
și trebuie să-și dea seama singură prin încercări și greșeli
cum să atingă acel obiectiv.
Și se dovedește că modul în care IA tinde să rezolve această problemă specifică
este făcând astfel:
le asamblează într-un turn care apoi cade
și aterizează în punctul B.
Și practic, asta rezolvă problema.
Practic, a ajuns în punctul B.
Pericolul IA nu este că se va revolta împotriva noastră,
ci că va face exact ceea ce îi cerem să facă.
Atunci întrebarea devine:
cum să formulăm problema astfel încât să facă exact ce ne dorim?
Deci, acest mic robot de aici este controlat de IA.
IA a creat un design pentru picioarele robotului
și apoi a înțeles cum să le folosească pentru a trece peste toate obstacolele.
Dar când David Ha a creat acest experiment,
a trebuit să-l stabilească cu limite foarte, foarte stricte
despre cât de mari i-a fost permis IA să facă picioarele,
pentru că altfel...
(Râsete)
Și tehnic vorbind, a ajuns la sfârșitul acelei curse cu obstacole.
Vedeți cât de greu e să faceți IA să facă ceva simplu ca mersul.
Deci, văzând că IA face asta, e posibil să spuneți: bine, dar nu e corect.
Nu poate fi înalt cât un turn și doar să cadă,
trebuie să-și folosească picioarele pentru a merge.
Și se pare că nici asta nu funcționează întotdeauna.
Scopul acestei IA a fost să se miște repede.
Nu i-au spus că trebuie să meargă înainte
sau că nu-și putea folosi brațele.
Asta obțineți atunci când antrenați IA pentru a se deplasa rapid,
obțineți tumbe sau mers ciudat.
Este ceva foarte comun.
La fel e și târâirea de-a lungul podelei.
(Râsete)
În opinia mea, ce ar putea fi mult mai ciudat
sunt roboții „Terminator”.
Spargerea „Matrix-ului” e un alt lucru pe care IA îl va face dacă-i dați șansa.
Deci, dacă antrenați o IA într-o simulare,
va învăța să facă lucruri precum folosirea erorilor matematice ale simulării
și să le recolteze pentru energie.
Sau va învăța cum să se miște mai repede aruncându-se în mod repetat pe podea.
Când lucrați cu IA,
e mai puțin ca și cum ați lucra cu alt om
și mai mult ca și cum ați lucra cu un fel de forță ciudată a naturii.
Și e foarte ușor să-i dați IA problema greșită spre rezolvare,
și de multe ori nu ne dăm seama de asta până când ceva nu a mers greșit.
Iată un experiment pe care l-am făcut,
unde am vrut ca IA să copieze culorile,
și să inventeze noi culori,
având în vedere o listă precum cea din stânga.
Și iată cu ce a venit IA.
[Sindis Poop, Turdly, Suffer, Grey Pubic]
(Râsete)
Deci tehnic,
a făcut ceea ce i-am cerut.
Am crezut că i-am cerut, nume frumoase de culori,
dar ceea ce i-am cerut de fapt
a fost doar să imite tipurile de combinații de litere
pe care le văzuse în original.
Și nu i-am spus nimic despre ce înseamnă acele cuvinte,
sau că există poate câteva cuvinte
cărora ar trebui să le evite utilizarea în aceste culori.
Deci întreaga ei lume sunt datele pe care i le-am dat.
Ca și în cazul aromelor de înghețată, nu știe nimic altceva.
Deci, prin intermediul datelor
deseori îi spunem accidental IA să facă un lucru greșit.
Acesta este un pește numit lin.
Și a existat un grup de cercetători
care au instruit IA pentru a identifica acest lin în imagini.
Dar atunci când au întrebat-o
ce parte a imaginii folosea pentru identificarea peștilor,
iată ce a răspuns.
Da, acestea sunt degete umane.
De ce ar fi căutat degete umane
dacă încearcă să identifice un pește?
Ei bine, s-a descoperit că lin-ul este un pește trofeu,
și astfel, într-o mulțime de poze pe care IA le-a văzut cu acest pește
în timpul antrenamentului,
peștele arăta așa.
(Râsete)
Și nu știa că degetele nu fac parte din pește.
Așa că vedeți de ce e atât de greu să construiești o IA
care poate înțelege ce privește.
De asta realizarea recunoașterii imaginilor
în mașinile fără șofer e atât de grea,
și de ce atâtea defecțiuni ale autovehiculului
au loc pentru că IA s-a zăpăcit.
Vreau să vorbesc despre un exemplu din 2016.
A avut loc un accident mortal când cineva a folosit o Tesla pilotată de o IA,
dar în loc să o folosească pe autostradă așa cum a fost proiectată,
au folosit-o pe străzile orașului.
Și ce s-a întâmplat a fost
că un camion a trecut prin fața mașinii, iar mașina nu a frânat.
IA a fost cu siguranță instruită să recunoască camioanele în imagini.
Dar ceea ce pare să se fi întâmplat
e că IA a fost instruită să recunoască camioanele pe autostradă,
unde te-ai aștepta să vezi camioanele din spate.
Venirea camioanelor din lateral nu e de așteptat pe o autostradă,
și atunci când IA a văzut acest camion,
l-a recunoscut ca fiind cel mai probabil un semn rutier
și, prin urmare, în regulă să treci pe sub el.
Iată o greșeală a IA dintr-un alt domeniu.
Recent Amazon a trebuit să renunțe la un algoritm de sortare a CV-urilor
cu care lucrau
când au descoperit că algoritmul învățase să discrimineze femeile.
Ceea ce s-a întâmplat a fost că au instruit-o pe exemple de CV-uri
ale oamenilor pe care îi angajaseră în trecut.
Și din aceste exemple, IA a învățat să evite CV-urile persoanelor
care au învățat în licee de fete
sau cele care aveau cuvântul „femeie” undeva în CV-ul lor,
ca în „echipa de fotbal feminin” sau „Societatea Femeilor Inginer.”
IA nu știa că nu trebuia să copieze acest lucru
așa cum i-a văzut pe oameni că fac.
Și tehnic, a făcut ce i-au cerut să facă.
I-au cerut din greșeală să facă un lucru greșit.
Și acest lucru se întâmplă tot timpul cu IA.
IA poate fi cu adevărat distructivă fără să știe.
Deci, IA care recomandă conținut nou pe Facebook, pe YouTube,
e optimizată pentru a crește numărul de clicuri și vizualizări.
Și, din păcate, un mod prin care fac asta
e prin recomandarea unui conținut conspiraționist sau bigot.
IA în sine nu înțelege ce e acest conținut,
și nu, nu înțelege nici care ar putea fi consecințele
recomandării acestui tip de conținut.
Deci, atunci când lucrăm cu IA,
depinde de noi să evităm probleme.
Și evitând ca lucrurile să nu meargă bine,
asta ar putea să ne ducă la vechea problemă de comunicare,
unde noi, ca oameni, trebuie să învățăm cum să comunicăm cu IA.
Trebuie să învățăm ce e capabilă să facă IA și ce nu e,
și să înțelegem că având un creier mic de vierme,
IA nu înțelege cu adevărat ce încercăm să-i cerem să facă.
Deci, cu alte cuvinte, trebuie să fim pregătiți să lucrăm cu IA
care nu e acea IA super competentă, atotștiutoare a științifico-fantasticului.
Trebuie să ne pregătim să lucrăm cu IA
pe care o avem de fapt în zilele noastre.
Iar IA actuală este destul de ciudată.
Vă mulțumesc!
(Aplauze)