Ca hapa para e shumë prapa në zhvillimin e inteligjencës artificiale: Në kërkim të urtësisë dhe emocioneve të kompjuterit

Yjet e informatikës nga e gjithë bota e kishin lënë takimin në Darmouth College të Hanoverit për të festuar 50-vjetorin e lindjes së inteligjencës artificiale. Në vitin 1956, John McCarthy – në atë kohë anëtar i Fakultetit të Matematikës së Darmouth – ka krijuar këtë term me rastin e mbledhjes së parë të sektorit, Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence.

Në takimin e vitit 2006 merrnin pjesë McCarthy dhe katër të ftuar të tjerë të takimit më 1956, midis të cilëve Marvin Minsky i MIT-it. Spekulimet novatore matematike e filozofike të Alan Turingut, John von Neumannit, Herbert Simonit, Allen Newellit dhe kolosëve të tjerë të informatikës, i kishin bërë vitet Pesëdhjetë një periudhë optimizmi të madh sa i përket inteligjencës së makinave.

Kërkuesit besonin se shpejt do të ishin të aftë të programonin kompjuterët në mënyrë që t’u simulonin atyre forma të ndryshme arsyetimi njerëzor. Sisteme eksperte do të gllabëronin dhe manipulonin diturinë në formën e logjikës simbolike. Do të zhvilloheshin qarqe nervore artificiale në gjendje të përpunonin përgjigje korrekte ndaj stimujve.

Ky optimizëm kishte infektuar edhe kulturën popullore, duke bërë që Hal-i, kompjuteri mjaft inteligjent (dhe i dyfishtë) i 2001: Space Odissey, film i vitit i 1968 i regjisorit Stanley Kubrick, t’i tejkalonte aktorët njerëzorë në imagjinatën kolektive.

Por, në fundin e viteve Gjashtëdhjetë ishte tashmë e qartë se për t’ju afruar qoftë dhe aspekteve intelektive të një fëmije, një makinë duhet të kishte nevojë për një rrjet shumë të gjerë dhe jashtëzakonisht kompleks ekuacionesh logjike dhe lidhjesh neuronale, kështu që shkencëtarët kanë bërë prapaktheu. Kanë filluar të shpërbëjnë problemet, duke u përqendruar në riprodhimin e funksioneve të thjeshta, si spostimi i tullëzave Lego (mbi këtë bazohet programi sot i famshëm Shrdlu i ideuar nga Terry Winograd i Stanford University, i cili synon në menaxhimin e një krahu robotik nëpërmjet indikacionesh gjuhësore).

Minsky, midis të ftuarve të rëndësishëm të takimit përkujtimor, gjithmonë e ka admiruar punën e Winogradit, por në vend të demonstrimeve praktike, ka preferuar gjithmonë hetimin e mekanizmave të vërtetë në bazë të mendimit njerëzor.

Në bashkëpunim me Seymour Papert në MIT AI Lab, në vitet Gjashtëdhjetë ka filluar të përpunojë teorinë e “shoqërisë së mendjes”, sipas së cilës dituria duhet të përbëhej nga “agjentë” të ndryshëm funksionalë, megjithëse jo inteligjentë në vetvete, të cilët bashkëpunojnë midis tyre.

Technology Review e ka intervistuar Marvin Minskyn teksa rishikonte bocat e librit të tij të ardhshëm, të titulluar “The Emotion Machine”, i cili e riinterpreton mendjen njerëzore si një “re resursesh”, të përbërë nga minimakina që ndizen e fiken sipas situatës, duke i dhënë jetë gjendjeve të ndryshme mendore dhe emotive.

Si ndjeheni kur mendoni se kanë kaluar 50 vjet nga takimi lidhur me inteligjencën artificiale të Darmouth? Ju duket se ka kaluar kaq shumë kohë?
Nuk kam jetuar shumë pesëdhjetëvjeçare, kështu që nuk di çfarë të them.

E drejtë. Por, çfarë mendoni për gjendjen aktuale të kërkimeve lidhur me inteligjencën artificiale, krahasuar me pikën në të cilën ndodheshit më 1956?
Më çudit fakti sesa pak kërkues janë marrë me përpunimin e teorive të nivelit të lartë lidhur me mekanizmat e mendimit. Libri im i ri trajton pikërisht pikëpyetjet që duhet të paraqesim: si ia arrin një fëmijë 3-4 vjeçar të bëjë ato arsyetime të thjeshta të cilat një makinë duket e paaftë që t’i bëjë? Kur një qenie njerëzore ka vështirësi për të kuptuar diçka, përgjithësisht pyetet: “Çfarë ka tek unë që nuk shkon?”, “Po humbas kohë?” apo “Pse këto modalitete mendimi nuk funksionojnë? Ka ndonjë më të mirë?”. Projektet lidhur me inteligjencën artificiale që janë kryer gjatë 30 apo 40 viteve të fundit nuk kanë bërë asnjëherë një meditim të kësaj natyre. Është kufizuar në grumbullimin e statistikave. Tri vjet më parë donin të organizonim një konferencë mbi ndjenjën e përbashkët dhe kemi arritur të gjejmë vetëm tre kërkues në të gjithë botën të interesuar për idenë.

Përse shmanget përballimi i problemit të “urtësisë”?
Besoj se njerëzit shikojnë përreth për të parë se cili sektor po bëhet më popullor dhe lëshohen ekskluzivisht në të. Një harxhim kohe. Nëse diçka është popullore, sipas mendimit tim nuk ia vlen që ta ndjekësh. Në momentin aktual, kërkuesit kufizohen të mendojnë “kjo teori e përhapur funksionon mjaft mirë, por nuk shpjegon këtë e këtë. Duhet të mendoj unë”. Fakti është se kush shkruan për inteligjencën artificiale, në përgjithësi kufizohet të tregojë se çfarë ka bërë me programin e tij dhe jo në çfarë ka dështuar apo se çfarë lloj problemi nuk ka arritur të zgjidhë. Për shembull është arritur të përcaktohet se nëse po kërkohet një taksi, synohet të vizualizohet një objekt i verdhë në lëvizje dhe të riprodhohet artificialisht ai mekanizëm njohjeje. Por, askush nuk ka pyetur ndonjëherë nëse të njëjtat dispozitivë janë në gjende të luajnë funksione të tjera.

Ama të kuptosh urtësinë është një problem shumë më serioz, apo jo? Kjo mund të shpjegojë se përse kaq shumë kërkues aventurohen në zona të tjera hetimi?
Absolutisht po. Ndërsa shkruaja “The Society of Mind”, kam punuar për disa vjet në projektin e realizimit të një kompjuteri që të ishte në gjendje të kuptonte këtë situatë mjaft të thjeshtë: “Mary është ftuar në festën e Jackut dhe pyet nëse mund të mbajë me vete një skifter”. Nëse ti pyet: “Si ka mundësi që Maryt i ka vajtur në mendje skifteri?”, kushdo e di përgjigjen: ndoshta është një festë përvjetori, nëse ajo shkon do të thotë se është e ftuar dhe të gjithë të ftuarit duhet të çojnë një dhuratë e cila duhet të jetë një dhuratë për fëmijë, diçka që një fëmije mund t’i pëlqejë dhe atyre u pëlqejnë lojëra të një lloji të caktuar, si topa apo skifterë. Për t’ju përgjigjur pyetjes duhen ditur të gjitha këto gjëra. Kemi realizuar një bankë të dhënash të vogël që kompjuteri të kuptonte disa pyetje të thjeshta. Por, më pas e kemi provuar sistemin në një situatë tjetër dhe makina nuk dinte se çfarë të bënte. Kështu, disa kanë konkluduar se përpara se një përpunues të arsyetojë me një minimum urtësie, ai duhet që të dijë miliona gjëra.

Nga momenti në të cilin keni kuptuar se sa e vështirë është t’i bëhet e ditur një kompjuteri edhe detajet më të thjeshta të urtësisë, a mund të pohohet se optimizmi që rrethonte potencialet e inteligjencës artificiale në vitet Pesëdhjetë e Gjashtëdhjetë tashmë është fashitur?
Nuk besoj se optimizmi është termi i duhur. Bënin pyetje të vlefshme, por për ndonjë motiv njerëzit që punonin lidhur me të ashtuquajturën inteligjencë artificiale kanë filluar të kërkojnë zgjidhje universale. Me fizikën ka funksionuar; kanë qenë ekuacionet e Newtonit e më pas ato të Maxwellit. Më pas relativiteti dhe teoria e kuanteve. Pjesa më e madhe e ekspertëve të inteligjencës artificiale po kërkon të imitojë dhe të përpunojë një teori të përgjithshme. Por, njeriu ka të paktën 100 “mendje” të ndryshme që punojnë të gjitha sipas modaliteteve lehtësisht të ndryshme. Nuk duhet synuar në një zgjidhje univoke. Duhet shikuar ndaj pluralitetit.

Shumë financime ndaj kërkimeve lidhur me inteligjencën artificiale vijnë nga Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), ku në mënyrë shumë të qartë synohet në rezultate konkrete. Jo rastësisht, DARPA është një prej sponsorëve të takimit të Darmouth. Në këtë mënyrë kjo agjenci qeveritare ka influencuar mbi drejtimin e kërkimeve AI?
Fillimisht, DARPA ka mbështetur personat më shumë sesa propozimet. Nga viti 1963 e këtej, ka pasur përparime të mëdha; për rreth 10 vjet jemi asistuar nga një lulëzim studimesh, si ai për të cilin sapo ju kam folur. Më pas, në fillim të viteve Shtatëdhjetë është verifikuar një incident i vogël. Senatori Mike Mansfield, një njeri jashtëzakonisht liberal, vendosi që Departamenti i Mbrojtjes nuk duhej ta mbështeste kërkimin civil. Ka qenë ai ithtari i tranzicionit nga ARPA në DARPA, duke ftuar agjencinë që të mos ndërhynte me kërkimin industrial e civil. Kështu për DARPA-n është bërë shumë më e vështirë të mbështeste studimet e një grushti vizionarësh.

Në të njëjtën kohë, në fillimet e viteve Shtatëdhjetë, komuniteti kërkimor i kompanive ka filluar të zhduket. Bell Labs, RCA dhe subjekte të tjera kryesore e kanë braktisur këtë lloj aktiviteti. Ka ndodhur edhe një gjë tjetër e rëndësishme: ka ndodhur bumi i sipërmarrjes. Nga aty, në fillim të viteve Tetëdhjetë, shumë kanë filluar të regjistrojnë patenta dhe të nisin startup-e e linja prodhimi. Kjo ka përkuar me një rënie të konsiderueshme në numrin e shkencëtarëve të rinj. Shumica që mund të bëheshin kërkues të vlefshëm janë hedhur në ekonomi apo në jurisprudencë. Nuk ka mënyrë për ta mbështetur si duhet kërkimin. Nëse ke një ide të bukur, është vështirë ta arrish ta botosh, sepse njerëzit kërkojnë menjëherë ku është eksperimenti yt dhe problemi i urtësisë është se nuk mund të testohet asgjë derisa të mos kesh përgatitur një bankë të dhënash shumë të gjerë.

Është një që quhet CYC, i lancuar nga Doug Lenat në vitin 1985. Kemi edhe Open Mind, me akses publik, por jo shumë mirë e strukturuar. Duhet një projekt kërkimi në vetvete për të kuptuar sesi ta bësh efektivisht të përdorshëm.

Keni theksuar më parë se një kompjuter duhet të dijë miliona gjëra përpara se të bëjë deduktime të thjeshta logjike. Lenat dhe ekipi i tij punojnë për këtë objektiv prej vitesh; kanë kaluar më shumë se 30 vite së ushqyeri me nocione CYC-in. Përse duhet të ekzistojë nevoja e një banke tjetër të dhënash?
Kur Lenat ka lancuar CYC-in më 1985, bëhej fjalë për një projekt mjaft ambicioz dhe nuk ekzistonte asnjë tjetër i ngjashëm me të. Unë dhe kolegët e mi kemi vendosur të prisnim për të parë se çfarë do të ndodhte. Dhe, për goxha kohë nuk ndodhi asgjë.

Lenat ka bërë shumë gjëra të bukura, por problemi është se CYC-i është shumë i vështirë për t’u përdorur dhe është një bankë të dhënash me pronësi, kështu që kërkuesit nuk e përdorin shumë. Pastaj, dispozitivi i tij paraqet mjaft dizavantazhe të cilat në fillim nuk ishin vënë re, pasi nuk kishte asnjë konkurrent. Është shumë “logjik”, gjë që praktikisht e bën primitiv. Një balenë duhet konsideruar një gjitar apo një peshk? Balenat kanë mjaft karakteristika që e bëjnë të ngjashëm me peshqit dhe shumë habiten kur kuptojnë se janë gjitarë.

Një bankë të dhënash e ndjenjës së përbashkët nuk duhet të jetë detyrimisht “koherente”. Në fund Lenat e ka kuptuar se duhej ta rikonfiguronte CYC-in, duke i adoptuar kontekste të ndryshme në të cilat mund të bëhet një pyetje, por projekti fillestar bazohej mbi një strukturë rigorozisht logjike dhe operon gjithsesi nëpërmjet llogaritjes. Ne shpresojmë që të veprojmë në mënyrë të atillë që Open Mind të përdor gjuhën natyrore, e cila në mënyrë të qartë është plot me dykuptimësi, por nuk është e thënë që dykuptimësia është patjetër një keqe.

Cilat janë rekomandimet kryesore të ndodhura në librin tuaj të ri, “The Emotion Machine”?
Tema kryesore është ai i bollëkut të resurseve. Gjëja e parë është ta përshkruash botën në shumë mënyra të ndryshme. Kam krijuar edhe një term apostafat për këtë: “Panalogjinë”. Kur paraqitet diçka, duhet paraqitur në shumë nivele, në mënyrë që të kalosh nga njëri tek tjetri pa u menduar. Gjëja e dytë është të mendosh në mënyra të ndryshme.

Problemi i inteligjencës artificiale është se secili mendon që të realizojë një sistem të bazuar mbi konkluzionin statistikor, më shumë se mbi algoritmet gjenetike, me rezultatin që çdo sistem funksionon për diçka dhe jo për një tjetër. Motivi i titullit The Emotion Machine qëndron në faktin që e kemi këtë dhunti që e quajmë emocion dhe e konsiderojmë një suficit misterioz ndaj mendimit racional.

Sipas mendimit tim, gjendjet emotive u korrespondojnë niveleve të ndryshme të mendimit. Kur jeni të zemëruar, mendoni më shpejt dhe pa synuar për perspektivën. Ndryshon tipologjia e resurseve të aktivizuara. Një makinë ka nevojë për qindra modalitete mendimit dhe jepet rasti që ne kemi qindra emra emocionesh, por jo aq përkufizime mënyrash të menduari. Në libër diskutohen rreth 20 drejtime të ndryshme mendimi. Pastaj do të duhet një metakompetencë ekstra në gjendje të indvidualizojë modalitetet e mendimit më të përshtatshme ndaj çdo situate.

Po thoni që edhe kompjuterët duhet të zemërohen?
Nëse dikush ju zë rrugën dhe nuk do që të largohet, duhet frikësuar ose tmerruar. Është një mënyrë përsosshmërisht e arsyeshme për ta zgjidhur problemin nëse ecet me ngut ose nëse rrezikohet diçka duke mos ecur përpara. Për këto tipologji mendimi kemi nevojë për rreth 20 përkufizime të ndryshme. Në këtë pikë, termin “racional” mund ta flakim tej. /Përgatiti: Armin Tirana/www.bota.al/