Tag Archive: DI

Artilektas ir psytechnologijos

Norint suprasti visą naujų kuriamų psytechnologijų mastą reikia sugebėti savo sąmonėje sujungti tokias tyrimų sritis:

  • dirbtiniai neuroniniai tinklai,
  • neuromorfiniai kompiuteriai,
  • kvantiniai kompiuteriai,
  • nanotechnologijos,
  • neuromokslas,
  • sąmonės teorija.

Neuroniniai tinklai yra kompiuterinės programos, kuriose pagrindinis darbinis elementas yra algoritminis neuronas. Tokius neuronus sujungus į tinklą, sudaroma milijonai, o galbūt milijardai, neuronų. Šis tinklas gali būti apmokytas įvairių užduočių vykdymo. Šiuo metu yra kuriamos programos, kurios gali atlikti tik vieną ar kelias funkcijas. Pritaikius sudėtingą programavimą ir programos apmokymą, pasiekiami puikūs rezultatai. Pavyzdžiui, sistema „WaveNet“ sukurta „Google“ DeepMind projekto, iš įvestų neapdorotų garso failų su žmogaus šneka arba muzika po tūkstančių apmokymų ciklų sugeba įtikinamai generuoti analogiškus garsus. Šią sistemą galima pritaikyti programose įgarsinančiose tekstus, muzikos kūrimui ir pan. Kiti įgarsinimo būdai, tokie kaip įrašytų garsų jungimas arba parametrinis generavimas, gerokai nusileidžia neuroninių tinklų galimybėms. Kaip viskas atrodo praktiškai, galima paskaityti ir pasiklausyti puslapyje https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/

Tačiau tai ne vienintelė galimybė. Yra sukurti neuroniniai tinklai, kurie gali išmokti generuoti vaizdus, tekstą paversti vaizdais ar net sujungti vaizdą, garsą ir tekstą į vieną rišlią sistemą. Vienas tokių projektų vadinasi „StackGan“, kuriame buvo išbandyta dirbtinio intelekto programa, gebanti tekstą paversti į vaizdus. Ši programa veikia tokiu principu: parašai arba pasakai kokį nors sakinį ir tada apmokyta programa tą sakinį paverčia nuotraukos kokybės vaizdu. Ši sistema GAN vadinasi todėl, kad naudoja „generative adversarial network“ metodą, kurį galima išversti kaip „generatyvinis konkurencinis tinklas“. Jo esmė ta, kad naudojami du konkuruojantys neuroniniai tinklai, kurie stengdamiesi vienas kitą nukonkuruoti, eksponentiškai pagreitina apmokymo procesą. Šios sistemos aprašymas pateiktas straipsnyje https://arxiv.org/abs/1612.03242

Yra daugybė tokių dalinių eksperimentų, kurių tikslas apmokyti kompiuterinį neuroninį tinklą atlikti įvairias užduotis naudojant realaus pasaulio neapdorotus pavyzdžius. Tokio DI (dirbtinis intelektas) galimybės aprėpia beveik visą žmogaus sugebėjimų spektrą, į kurį įeina erdvinių sąryšių supratimas, situacijos vystymosi numatymas, bendravimas, kuris įgyvendinamas per įvairius chatbotus (chat – pokalbis), judėjimas, jau nekalbant apie duomenų analizės ir ekspertines žinių sistemas. Šias atskiras funkcijas susiejus į vieną visumą, būtų gautas bendrasis dirbtinis intelektas, kuris gerokai lenktų žmogaus galimybes ir jį būtų galima vadinti superprotu.

(daugiau…)

Ar įmanoma suprasti žmogų?

1 Natūrali ir techninė „psichologija“

Nors modernios empirinės psichologijos mokslas atsirado 18 a., ir ji tyrinėjama jau virš dviejų šimtų metų, kai kam gali atrodyti, kad ji vis dar slepia didelę paslaptį, nes nežinome nei kas yra sąmonė, siela, nei mąstymas. Iš tikrųjų, šie dalykai dar suprantami ne iki galo, tačiau nepaisant to, šiuo metu apie žmogų žinoma tiek, kad jį vadinti „paslaptimi“ netikslu. Tai liečia ir visą smegenų sandarą bei struktūrą, kuri šiuo metu yra galutinai ištyrinėta naudojant visas naujausias priemones, tarp kurių ir tomografai bei MR skeneriai. Daug žinoma ir apie procesus, kurie vyksta šiuose neuronų tinkluose. Sudėtingesnė situacija yra su galutinio reprezentavimo priemonių išaiškinimu, tačiau ir šie vidiniai „televizoriai“ šiuo metu labai intensyviai studijuojami.

Šiame įraše žmogaus „paslaptį“ norėčiau apžvelgti ir aš, atkreipdamas ypatingą dėmesį į individualią psichologiją, kurią linkstama mistifikuoti, siekiant sureikšminti kai kuriuos žmones ir kai kurias pareigas, kurias tie žmonės vykdo pretenduodami į antžmogių arba pusdievių vaidmenis. Tas mistifikavimas vykdomas po talento, gabumų priedanga. Žmogus yra labai paprastas organizmas ir jo sugebėjimai standartiniai ir šabloniški, kad ir kiek propaganda norėtų šią elementarią tiesą nuslėpti.

Mokslas šiuo metu vystosi dviem kryptimis: pirma tyrinėja biologinės gyvybės kognityvinę psichologiją, o antra bando ją pamėgdžioti, kurdama dirbtinį intelektą kompiuterinės technikos pagrindu. Šiuo metu skirtumas tarp natūralaus ir dirbtinio intelekto yra tas, kad natūralus intelektas turi suvokimo, sąmonės modulį, tuo tarpu kai dirbtinis intelektas visas savo funkcijas atlieka be vidinės reprezentacijos sistemos, kitaip sakant, jis visas yra pasąmonė, nors ir pasižyminti dideliu efektyvumu, tikslumu ir apimtimi. Pavyzdžiui, dirbtinė atmintis gali atgaminti informaciją kokiu tik nori tikslumu, tuo tarpu biologinė atmintis veikia kitokiais principais. Bet apie tai toliau.

Esminis skirtumas tas, kad kompiuteryje visą darbą atlieka algoritmai, o žmogus yra daug sudėtingesnė sistema, kurioje išdėstymas ne nuoseklus, linijinis, bet tinklinis, kai jungtys ir ryšiai formuojami funkcinio tinklo viduje ir projekcijos tiesiamos į tam tikras kitų funkcinių tinklų vietas. Tai leidžia vienu metu suaktyvinti didelius smegenų plotus. O kompiuteryje linijinį algoritmo vykdymą suefektyvina tik procesoriuje vykstančių operacijų sparta.

(daugiau…)

Dirbtinio intelekto kalba

Natūralias kalbas kompiuteriui imituoti sudėtinga, tačiau tam būtų galima sukurti dirbtinę kalbą, kurią būtų lengva programuoti kompiuteriniais algoritmais. Tai būtų ne programavimo, bet bendravimo su kompiuteriu kalba. Galima būtų pašalinti visas nepatogias natūralios kalbos savybes, supaprastinti gramatiką, išimti daugiaprasmiškumą, pritaikyti kalbą apdorojimui dirbtinio intelekto algoritmais.

Manau kad tai turėtų būti žodynu grįsta kalba, nes gramatika per daug sudėtinga, kad ją būtų galima perkelti į DI kalbą nemodifikavus. Turi būti įmanoma bet kokį objektą paversti tekstu. Pavyzdžiui vaizdą: išskaidyti į statiškus objektus, juos pavadinti, tada išskirti pagrindinius veiksmus ir procesus. Galiausiai išryškinti jų savybes. Jeigu kompiuterį sunku išmokyti žmonių kalbos, tai žmonės galėtų išmokti kompiuterių kalbą, kad galėtų su jais bendrauti.

Tai palengvintų dirbtinio intelekto vystymąsi ir jo diegimą į kasdienį gyvenimą. Tokia ateitis – nuo asmeninių kalbų, kurias su softu žmonės kurtų patys sau, savo organizacijai, iki dirbtinio intelekto kalbos.

Tokios kalbos būtų galima mokyti vaikus mokykloje ir kurti DI,  gebantį kalbėti apie pasaulį ir save.

Kompiuteris sunkiausiai sprendžia dviprasmybes ir daugiaprasmybes. Todėl jos iš DI kalbos turi būti pašalintos. Taip yra todėl, kad jis neturi background modelio, į kurį remiasi tekstas. Tad  gali taikyti tik sintagminio ir paradigminio konteksto analizę. Bet tokį modelį galima į DI integruoti ir naudoti įvairių kontekstų analizei.

Reikalavimai DI kalbai:
1.   Vienareikšmiškumas.
2.   Gramatikos verbalizavimas.
3.   Modelio integravimas į analizę.
4.   Temos siaurinimo architektūrų naudojimas.
5.   Perteklinės įvairovės pašalinimas: 1 linksniuotė, 1 asmenuotė ir t.t.

DI su DI irgi galėtų keistis informacija ne tik skaitmeniniu kodu, bet ir bendravimo kalba. Jeigu šalia žmogus, turėtų prašyti leidimo. Įdiegus mokymosi funkciją, galima būtų leisti kurti naujus placeholderius ir žemėlapius, bet viskas turėtų būti vizualizuota ir prašoma patvirtinimo ir leidimo naudoti, kad nebūtų netinkamų ar pavojingų sprendimų galimybės, neteisingai sujungus naujus šablonus.

Manau kad tai jau seniai reali galimybė, ir tai, kad Dirbtinis Intelektas neturi savo, sau patogios bendravimo kalbos, yra kliūtis jo vystymui ir diegimui į gyvenimą. Jeigu kompiuteriui sunku imituoti natūralią žmogaus kalbą, tai galėtume prisitaikyti mes, žmonės. Manau nuo to visi tik laimėtų.

(daugiau…)

Dirbtinės sąmonės klausimas

Pagal mano vertinimus žmogaus sąmonės paslaptis bus įminta iki 2050 metų, o tai leis sukurti dirbtinę sąmonę turinčias gyvybės formas. Šiuo metu pakankamas realybės gylis nėra pasiektas, bet teoriniai pagrindai tam seniai yra. Žinoma, laukia sunkūs technologiniai sprendimai, su kuriais susidoroti bus galima naudojant ne tik žmogaus intelektą, bet ir dirbtinį intelektą (DI), pagrįstą kompiuterio algoritmais ir kitais resursais, ypač įvaldžius kvantinio kompiuterio technologijas. Kad tai nėra neįmanomas klausimas rodo ir pats žmogaus „principo“ teorinis supratimas.

Kaip pavyzdį imkime DI modelį, kuris kopijuoja žmogaus sandarą, tačiau be suvokimo sugebėjimo, kuriam reikalinga speciali materijos forma, kuri kol kas už dabartinės fizikos ribų. Pradėkime nuo to, kad jam reikalingi du pagrindiniai ekranai: vienas ekranas rodytų pilną vaizdą ir būtų pasaulis, o antras ekranas tik išskirtų pagrindinio ekrano fragmentą ir į jį iš atminties bloko projektuotų surinktą informaciją. Tai reiškia, kad prie dviejų ekranų reikėtų pridėti jungtį, kurią pavadinsime dėmesio algoritmu. Šitas algoritmas skaidytų pasaulio ekrano vaizdą į įvairius logiškus fragmentus ir projektuotų juos į mąstymo ekraną.

Tarkime pagrindiniame ekrane matomas peizažas, kuriame yra kelias, namas ir medis. Dėmesio algoritmas iš šio peizažo išrinktų medį ir projektuotų jį į antrą, mąstymo ekraną. Tai reikštų, kad pirmiausiai į jį sukoncentruotas dėmesys ir antrą, kad į dėmesio objektą projektuojama informacija iš atminties, kuri yra trečias blokas. Atminties ir dėmesio ekranas leistų objektą įvairiai skaidyti į dalis ir tas dalis jungti, papildant informacija iš atminties. Atminties blokas reiškia, kad reikalingas dar vienas algoritmas, kurį pavadinsime mokymosi, prilygstančio atminties kaupimui, algoritmu. Procesas būtų toks: suformuojamas vaizdas, dėmesys išrenka atskirą objektą, atlieka su juo manipuliacijas, jas įrašo į atmintį ir tada gali iš jos projektuoti tai, kas ten sukaupta. Toks išskirtas vaizdas ar schema, sujungta su atmintimi, būtų mintis, minties forma.

Vaizdinio mąstymo procesas galėtų būti valdomas trečio algoritmo, kuriam reikalingos skaidymo, jungimo ir siejimo su atmintimi funkcijos. Šitaip, nuolat vaizdiškai mąstant pirmo ekrano objektus, atmintyje būtų surinkta pilna pirmo ekrano struktūra, kuri būtų pasaulio struktūrinė kopija, esanti prote. Mintis būtų tik informacijos ištraukimas iš šios kopijos ir sujungimas su dėmesio objektu.

(daugiau…)

Transcenderiai

Didysis vairininkas

Šiame pasaulyje visi įpratę prie įprastinių valdžios formų, kurias planetos elitai naudoja visuomenių valdymui. Yra tam tikri vaidmenys arba postai, kuriuos užimančios grupės turi teisę spręsti valdymo klausimus. Jie pasirenka tikslą, kryptis, kuria strategijas, planus, kuriuos organizuota visuomenė privalo vykdyti. Pagal įstatymus tai prezidentas, premjeras, aukščiausiojo teismo teisėjas ir t.t. Įprasta vaizduoti, kad jie renkami visuomenės arba paskiriami kitų renkamų vadovų taip vaidinant, kad tam tikrą įtaką sprendimams turi ir visuomenė, kuri įsivaizduoja, kad nėra vien tik vykdytojai arba aptarnaujantis personalas. Kilus kokiems nors konfliktams, visada pasiruošusios jėgos struktūros, kurios bet kokioje situacijoje privalo užtikrinti „paskutinės priemonės“ panaudojimą, nes pasirinkimas duodamas tik toks: arba paklūsti įsakymui geruoju, o jeigu tai neįtikina – turėsi paklusti jėgai. Ir vienokiu, ir kitokiu atveju, paklusimas užtikrinamas bet kokiomis priemonėmis, nors kraštutinė priemonė kaip pirma galimybė naudojama tik diktatūroje. Tad šis principas yra kriterijus, pagal kurį galima valdžią skirstyti į „demokratinę“ ir „nedemokratinę“. :Demokratija vaidina spektaklį, o ne demokratija – nevaidina.

Tačiau tokia valdžia nėra visos galimybės. Valdymo technologiją gerokai išplėtė sukurtos naujos informacijos, valdymo ir fizikos teorijos. Socialinio ir biologinio valdymo principus aprašo kibernetikos mokslas, kuris pirmiausiai tiria natūralias, biologines valdymo sistemas, o po to perkelia jas į dirbtines, socialines struktūras. Šis mokslas aprašo geriausias ir efektyviausias valdymo priemones, valdančiojo elito požiūriu, kuris visuomenę ir gamtą įsivaizduoja kaip savo mašiną, o patys šiame pasaulyje yra vairininkai, kurie kreipia ją į savo numatytą tikslą. Pats žmogus, kaip valdymo vienetas, iš savo vidinės perspektyvos netraktuojamas kaip sistemos vertinimo kriterijus, nes į jį žiūrima vien tik iš redukcionistinio kognityvinio mokslo ir bihevioristinės psichologijos pozicijų, kai domina tik stimulas ir reakcijos, kurias valdo baudimo ar skatinimo priemonės tam, kad sistema gautų mašinai reikalingą veiksmą. Šitaip nebūti traktuojamas turi teisę tik planetos valdžios elitas; visiems kitiems primetama funkcija, kuri sudaro visą tokio žmogaus gyvenimo ir sąmonės turinį. Net vidurinės ar aukštesnės grandies vadovams nereikia nei originalių metodų, nei kūrybinės fantazijos, nes visą darbą atlieka kibernetinė sistema. Tereikia žinoti jos metodus ir kontroliuoti jos darbą. Tada esi paskatinamas – tau gali siūlyti karjerą arba gyvenimo komfortą, daug didesnį nei kitiems. Turi stengtis – ir gausi kibernetinės sistemos pastiprinimą.

(daugiau…)

Dirbtinio intelekto revoliucijos

Kodėl atsiliekama nuo prognozių

Nuo Raymond Kurzweil knygos „The Singularity is Near“ pasirodymo 2005 m. praėjo daugiau negu dešimt metų, tačiau sparčios technologijų tobulėjimo pažangos per šiuos metus, atrodo, nepastebėjome. Žinoma, sparčiausias ar didžiausias mokslo ir civilizacijos transformacijas jis nukėlė į 2045 m., tačiau šis vystymasis turėtų būti nuosekliai eksponentinis iki singuliarinio taško, o 2005 – 2016 m. to viešumoje matyti neteko. Plačiai nenaudojami androidai, robotai ir kiti automatizuoti ir kibernetizuoti mechanizmai, kurie tik labai lėtais žingsniais ateina į gamybą ir pramonę ir, be abejo, neturime komercinių dirbtinio intelekto (DI) sistemų. Operacinės sistemos mūsų kompiuteriuose vis dar veikia komandomis aktyvuojamų algoritmų pagrindu, tik su minimaliomis komunikuojančio intelekto savybėmis, nors būtų galima turėti ir visiškai funkcionalias DI operacines sistemas. Kalbos apdorojimo galimybės įprastiniame pasaulyje tik testuojamos ir jų panaudojimui nėra nei techninės, nei komercinės plataus naudojimo programinės įrangos. Kitaip sakant, pirmo dešimtmečio eksponentė – nėra labai įspūdinga.

Kita vertus, žinant visas prognozes, ne tik R. Kurzweil’io, tai gali būti ir įtartina, nes jas kūrė žmonės, kurie siekė tikrai ne leidybinės komercinės sėkmės, bet ir norėjo pasaulyje paskleisti atitinkamą žinią. Visos pagrindinės idėjos yra žinomos, jos nėra itin sudėtingos, ir manyti, kad jos nėra testuojamos – būtų labai naivu. Taigi, to greičiausiai Lietuvoje nėra, nes ji atsilikusi technologiškai ir moksliškai; taip pat, komercinės sistemos slepiamos nuo plačiosios visuomenės, nes nenorima atskleisti valdymo paslapčių arba atiduoti savo pranašumą.

Kiek esu susidūręs su mokslo ir švietimo institucijomis, tai lygis universitetuose 1994-97 ir 2000-2005 buvo beveik toks koks iki informacinių technologijų ir žinių visuomenės susiformavimo. 1994-97 paprastas kompiuteris buvo vos ne naujiena. 2000-2005 kompiuteriai kartu su internetu sparčiai išplito, bet jo panaudojimas buvo tik pats primityviausias – paprasta „dėžė“, su kuria „lėtuoju“ internetu buvo galima jungtis prie tinklalapinių serverių. O tinklalapiuose informacija buvo sukaupta netobulai ir primityviai, į kurią panašią galima rasti knygose, laikraščiuose, žurnaluose ir t.t. Šiuo metu internetas yra labai spartus, tačiau jo turinys „nususęs“ – informaciniai tinklalapiai tik propaganda, nekomercinės prieigos prie rimtų, sutvarkytų ir sustruktūrintų duomenų bazių priėjimo nėra. O pati techninė įranga per paskutinius dešimt metų jokių kokybinių proveržių nepadarė.

(daugiau…)