Googleov robot otkrio koji je smisao života

Kada je Douglas Adams napisao The Hitchhiker's Guide to the Galaxy (eng. Vodič kroz galaksiju za autostopere), rekao je: „Odgovor na pitanje o smislu života, svemira i svega je 42“. No, Googleov robot s tim se ne bi složio.

Znanstvenici iz tehnološkog diva nedavno su napravili robota koji je u stanju voditi razgovor naspram dosadašnjih postavljanja pitanja o tehničkoj podršci, općem znanju pa čak i filozofiji. Kada su ga upitali o smislu života, odgovorio je: „Živjeti vječno“.

Takav „konverzacijski model“ izmislili su Oriol Vinyals i Quoc Le, znanstvenici iz odjela Google Brain. Koristili su poznati okvir sljedova u kojem model komunicira predviđajući iduću rečenicu u razgovoru. Ovisno o pitanjima koja mu se postave, može skupiti informacije iz različitih baza podataka temeljenih na ručnom IT helpdesku, filmovima i titlovima, citatima iz knjiga i slično.

Primjerice, tijekom serije pitanja i odgovora vezanih uz tehničku podršku, robot je znao dijagnosticirati problem pomoću postavki privatnosti korisnikove virtualne mreže i riješiti problem rušenja preglednika. Nadalje, testiran je na vođenje svakodnevne konverzacije gdje je postavljao pitanja ljudima o njima samima te je davao odgovore na njih.

Umjetna inteligencija: „Nemoralno je imati djecu“

Jednom kada je istreniran, znanstvenici su mu počeli postavljati kompleksnija i naprednija pitanja koja su uključivala korištenje veće baze podataka za kviz općeg znanja do manje jasnih poput smisla morala, etike i života. Davao je šarolike rezultate. Robot je mogao točno definirati tko je Luke Skywalker, može li mačka letjeti te boju neba. Kada su ga pitali o smislu života odgovorio je: „Služiti za veće dobro“, a odgovor na smisao življenja bio je „živjeti zauvijek“.

Ipak, nije mogao definirati smisao emocija, a također vidljivo je bio zbunjen pitanjima o moralu i altruizmu. Primjerice, smatrao je da je nemoralno imati djecu, a da je definicija altruizma „ako ne vjeruješ u Boga, onda ne znaš“.

Također, davao je pogrešne odgovore i na jednostavna matematička pitanja te je rekao da pauk ima tri noge.

Preko pretpostavljenog odgovora do uspješne konverzacije

„Konverzacijsko modeliranje je važan zadatak kod razumijevanja prirodnog jezika i inteligencije stroja“, objašnjavaju znanstvenici u svom radu, A Neural Conversational Model (eng. Živčani konverzacijski model).

„Iako postoje neki pristupi, često su ograničeni na specifične domene (primjerice rezervacija avionske karte) te zahtijevaju ručno unesena pravila. U ovom radu predstavljamo jednostavan pristup zadatku koji koristi upravo predloženi okvir sljedova.

Naš model komunicira predviđajući sljedeću rečenicu na temelju prethodno postavljene rečenice ili rečenica u dosadašnjoj konverzaciji. Smatramo da ovaj izravni model može generirati jednostavnije razgovore na temelju velike baze podataka konverzacije“.

Razvoj umjetne inteligencije

Ranije u mjesecu, Google je otkrio komplet slika da bi prikazao kako je njegov sustav napredovao s vremenom. Pokazuje kako sustav uči te što se dogodi kada dođe do pogreške. Slike su napravljene na način da je fotografija stvorena u živčanom sustavu te je sustav upitan da objasni pojave koje prepoznaje – u ovom slučaju životinje.

„Umjetni živčani sustav zabilježio je nevjerojatni napredak u klasifikaciji slika i prepoznavanju govora“, izvijestili su Alexandar Mordvintsev, Christopher Olah i Mike Tyka iz Googleovog UI tima. „No, iako se radi o korisnim alatima temeljenim na dobro poznatim matematičkim metodama, još uvijek iznenađujuće malo razumijemo zašto kod nekih modela funkcionira, a kod drugih ne“.

Google razvija umjetnu živčanu mrežu prikazujući milijune primjera i postepeno prilagođavajući parametre mreže dok ne dobije klasifikacije koje je tim htio. Tim je čak slikama dao naziv Inceptionism (eng. inception – početak). Mreža se sastoji od 10 do 30 složenih slojeva umjetnih neurona. Svaka slika se ubacuje u input sloja koji onda komunicira s idućim slojem dok se s vremenom ne dosegne sloj outputa.

„Odgovor“ mreže dolazi iz navedenog zadnjeg sloja. Radeći na ovome, softver razrađuje ideju kako bi, prema njemu, objekt trebao izgledati.

Link: Google