Уявіть собі групу молодих чоловіків, які зібралися в мальовничому кампусі коледжу в Новій Англії, Сполучені Штати, під час північного літа 1956 року.
Це невелике випадкове зібрання. Але чоловіки тут не для багаття та походів на природу в навколишні гори та ліси. Натомість ці піонери збираються вирушити в експериментальну подорож, яка розпалюватиме незліченну кількість дискусій протягом наступних десятиліть і змінить не лише розвиток технологій, а й курс людства.
Ласкаво просимо на Дартмутську конференцію – батьківщину штучного інтелекту (ШІ), яким ми його знаємо сьогодні.
Те, що тут сталося, зрештою призведе до ChatGPT та багатьох інших видів штучного інтелекту, які тепер допомагають нам діагностувати захворювання, виявляти шахрайство, складати списки відтворення та писати статті (ну, але не цю). Але це також створило б деякі з багатьох проблем, які все ще намагається подолати галузь. Можливо, озирнувшись назад, ми зможемо знайти кращий шлях вперед.
У середині 1950-х років рок-н-рол захопив світ штурмом. Heartbreak Hotel Елвіса очолив чарти, а підлітки почали сприймати бунтарську спадщину Джеймса Діна.
Але в 1956 році в тихому куточку Нью-Гемпшира відбувалася революція іншого роду.
Команда Дартмутський літній дослідницький проект зі штучного інтелекту, яку часто згадують як Дартмутську конференцію, розпочалася 18 червня і тривала близько восьми тижнів. Це було дітище чотирьох американських комп’ютерних вчених – Джона Маккарті, Марвіна Мінського, Натаніеля Рочестера та Клода Шеннона – і об’єднало найяскравіші уми в галузі інформатики, математики та когнітивної психології того часу.
Ці вчені разом із деякими із 47 запрошених ними людей взялися за амбітну мету: створити розумні машини.
As Маккарті вніс це в пропозицію конференції, вони мали на меті з’ясувати, «як змусити машини використовувати мову, формувати абстракції та поняття, вирішувати різного роду проблеми, які зараз зарезервовані для людей».
Дартмутська конференція не просто винайшла термін «штучний інтелект»; воно об'єднало цілу галузь дослідження. Це схоже на міфічний Великий вибух штучного інтелекту – все, що ми знаємо про машинне навчання, нейронні мережі та глибинне навчання, тепер бере свій початок із того літа в Нью-Гемпширі.
Але спадщина того літа складна.
Штучний інтелект переміг як назва над іншими, запропонованими або використовуваними на той час. Шеннон віддав перевагу терміну «дослідження автоматів», тоді як двоє інших учасників конференції (і незабаром творці першої програми ШІ), Аллен Ньюелл і Герберт Саймон, продовжували використовувати «обробку складної інформації» ще кілька років.
Але ось що: зупинившись на штучному інтелекті, скільки б ми не намагалися, сьогодні ми, схоже, не можемо відійти від порівняння штучного інтелекту з людським інтелектом.
Це порівняння є одночасно благословенням і прокляттям.
З одного боку, це спонукає нас створювати системи штучного інтелекту, які можуть відповідати або перевищувати продуктивність людини в конкретних завданнях. Ми святкуємо, коли ШІ перевершує людей у таких іграх, як шахи чи го, або коли він може виявляти рак на медичних зображеннях з більшою точністю, ніж лікарі-люди.
З іншого боку, це постійне порівняння призводить до помилкових уявлень.
Коли комп'ютер перемагає людину в Go, легко зробити висновок, що машини тепер розумніші за нас у всіх аспектах – або що ми принаймні на шляху до створення такого інтелекту. Але AlphaGo не ближче до написання віршів, ніж калькулятор.
І коли велика модель мови звучить по-людськи, ми починаємо замислюватися, чи є воно розумним.
Але ChatGPT не більш живий, ніж балакучий манекен черевомовця.
Вчені на Дартмутській конференції були неймовірно оптимістичні щодо майбутнього ШІ. Вони були переконані, що зможуть вирішити проблему машинного інтелекту за одне літо.
Ця надмірна самовпевненість була постійною темою в розробці ШІ, і це призвело до кількох циклів ажіотажу та розчарування.
Саймон заявив у 1965 році що «машини будуть здатні протягом 20 років виконувати будь-яку роботу, яку може виконувати людина». Мінський передбачив у 1967 році що «протягом покоління […] проблема створення «штучного інтелекту» буде суттєво вирішена».
Популярний футурист Рей Курцвейл тепер прогнозує це лише п’ять років: «ми ще не зовсім там, але ми будемо там, і до 2029 року це буде відповідати будь-якій людині».
Отже, як дослідники штучного інтелекту, користувачі штучного інтелекту, уряди, роботодавці та ширша громадськість можуть рухатися вперед у більш збалансований спосіб?
Ключовим кроком є сприйняття відмінностей і користі машинних систем. Замість того, щоб зосереджуватися на гонці за «штучним загальним інтелектом», ми можемо зосередитися на унікальні переваги створених нами систем – наприклад, величезна творча здатність іміджевих моделей.
Також важливо перевести розмову з автоматизації на розширення. Замість того, щоб протиставляти людей машинам, давайте зосередимося на як ШІ може допомогти та розширити людські можливості.
Давайте також підкреслимо етичні міркування. Учасники Дартмутського заходу не витрачали багато часу на обговорення етичних наслідків ШІ. Сьогодні ми знаємо краще і повинні діяти краще.
Ми також повинні переорієнтувати напрямки досліджень. Давайте зосередимо увагу на дослідженні можливостей інтерпретації та надійності штучного інтелекту, міждисциплінарних дослідженнях штучного інтелекту та досліджуємо нові парадигми інтелекту, які не моделюються на основі людського пізнання.
Нарешті, ми повинні контролювати наші очікування щодо ШІ. Звичайно, ми можемо радіти його потенціалу. Але ми також повинні мати реалістичні очікування, щоб ми могли уникнути циклів розчарувань минулого.
Озираючись на той літній табір 68 років тому, ми можемо відзначити бачення та амбіції учасників Дартмутської конференції. Їхня робота заклала основу для революції ШІ, яку ми переживаємо сьогодні.
Переосмисливши наш підхід до штучного інтелекту, наголошуючи на корисності, доповненні, етиці та реалістичних очікуваннях, ми можемо вшанувати спадщину Дартмута, прокладаючи більш збалансований і вигідний курс на майбутнє ШІ.
Зрештою, справжній інтелект полягає не лише у створенні розумних машин, а й у тому, наскільки мудро ми вибираємо їх використання та розвиток.
Ця стаття була перепублікована в Бесіда за ліцензією Creative Commons і є автором Сандра Пітер, директор Sydney Executive Plus Сіднейського університету
Структура для оцінки цифрових і суміжних технологій, що швидко розвиваються: штучний інтелект, великі мовні моделі та інше
У цьому дискусійному документі представлено схему початкової основи для численних глобальних і національних дискусій, пов’язаних із ШІ.
Підготовка національних дослідницьких екосистем для штучного інтелекту: стратегії та прогрес у 2024 році
Доповідь пропонує комплексний аналіз інтеграції штучного інтелекту в науку та дослідження в різних країнах. У ньому розглядаються як досягнення, так і виклики, що постають у цій галузі, що робить його цінним прочитанням для наукових лідерів, політиків, професіоналів зі штучного інтелекту та науковців.
Наукові організації в епоху цифрових технологій
Документ для обговорення синтезує результати широкого опитування, детальних інтерв’ю та тематичних досліджень за участю членів ISC. Він служить як відображенням поточного цифрового статусу в науковому співтоваристві, так і путівником для організацій, які починають свій шлях до цифрового переходу.
Зображення на Біллі Вілсон Flickr