Filosofas teigia, kad dirbtinis intelektas negali būti menininkas

MENININKŲ ATLAIKYMAS

1913 m. kovo 31 d. Vienos „Musikverein“ koncertų namų Didžiojoje salėje, skambant orkestrinei Albano Bergo dainai, kilo riaušės. Prasidėjo chaosas. Baldai buvo sulūžę. Policija sulaikė koncerto organizatorių už tai, kad sudavė kumščiais mažai prisimenamą operečių kūrėją Oskarą Strausą. Vėliau, per teismą, Strausas šmaikštavo apie publikos nusivylimą. Jis tvirtino, kad smūgis buvo harmoningiausias viso vakaro garsas. Istorija paskelbė kitokį verdiktą: koncerto dirigentas Arnoldas Schoenbergas buvo pripažintas bene kūrybiškiausiu ir įtakingiausiu XX amžiaus kompozitoriumi.

Jums gali nepatikti disonansinė Schoenbergo muzika, kuri atmeta įprastą tonalumą, kad 12 skalės natų išdėstytų pagal taisykles, kurios neleidžia dominuoti. Tačiau jis pakeitė tai, ką žmonės supranta kaip muziką. Dėl to jis yra tikrai kūrybingas ir novatoriškas menininkas. Schoenbergo technikos dabar sklandžiai integruotos į viską nuo filmų partitūrų ir Brodvėjaus miuziklų iki Mileso Daviso ir Ornette Coleman džiazo solo.

Ši istorija buvo mūsų 2019 m. kovo mėnesio numerio dalis

• Žr. likusią numerio dalį
• Prenumeruoti

Kūrybiškumas yra vienas paslaptingiausių ir įspūdingiausių žmogaus egzistencijos laimėjimų. Bet kas tai?

Kūrybiškumas nėra tik naujovė. Mažylis prie fortepijono gali paspausti naują natų seką, bet jokia prasminga prasme jos nėra kūrybingos. Be to, kūrybiškumą riboja istorija: tai, kas vienu metu ar vietoje laikoma kūrybiniu įkvėpimu, kitu metu gali būti nejuokinga, kvaila ar beprotiška. Bendruomenė turi priimti idėjas kaip geras, kad jos būtų laikomos kūrybingomis.

Kaip ir Schoenbergo ar daugelio kitų šiuolaikinių menininkų atveju, šis pripažinimas neturi būti visuotinis. Iš tiesų, tai gali neateiti metų metus – kartais kūrybiškumas klaidingai atmetamas iš kartos į kartą. Tačiau jei naujovės galiausiai nepriims kokia nors praktikos bendruomenė, nėra prasmės apie tai kalbėti kaip apie kūrybingą.

Dirbtinio intelekto pažanga paskatino daugelį spėlioti, kad žmones greitai pakeis mašinos visose srityse, įskaitant kūrybiškumą. Futuristas Ray'us Kurzweilas prognozuoja, kad iki 2029 m. sukursime dirbtinį intelektą, kuris gali būti tinkamas vidutiniam išsilavinusiam žmogui. Nikas Bostromas, Oksfordo filosofas, yra atsargesnis. Jis nenurodo datos, bet siūlo filosofams ir matematikams atidėti darbą su pagrindiniais klausimais superprotingiems įpėdiniams, kuriuos jis apibrėžia kaip turinčius intelektą, kuris gerokai viršija žmonių pažinimo galimybes praktiškai visose dominančiose srityse.

Abu mano, kad kai tik mašinose bus sukurtas žmogaus lygio intelektas, įvyks pažangos pliūpsnis – tai, ką Kurzweilas vadina singuliarumu, o Bostrom – intelekto sprogimu, kai mašinos labai greitai mus išstums didžiulėmis priemonėmis visose srityse. Jie teigia, kad taip atsitiks, nes antžmogiški pasiekimai yra tokie patys kaip ir įprasto žmogaus pasiekimai, išskyrus tai, kad visi svarbūs skaičiavimai atliekami daug greičiau, kaip Bostromas vadina greičio superintelektu.

Taigi kaip apie aukščiausią žmogaus pasiekimų lygį – kūrybines naujoves? Ar mūsų kūrybingiausius menininkus ir mąstytojus masiškai pralenks mašinos?

Nr.

Žmogaus kūrybiniai pasiekimai dėl savo socialinio įsisavinimo nepasiduos dirbtinio intelekto pažangai. Teigti kitaip reiškia neteisingai suprasti, kas yra žmonės, ir ką reiškia mūsų kūrybiškumas.

Šis teiginys nėra absoliutus: jis priklauso nuo normų, kurias leidžiame valdyti mūsų kultūrą ir mūsų lūkesčius technologijoms. Žmonės praeityje net negyviems totemams priskirdavo didelę galią ir genialumą. Visiškai įmanoma, kad dirbtinai protingas mašinas pradėsime traktuoti kaip tokias žymiai pranašesnes už mus, kad natūraliai joms priskirsime kūrybiškumą. Jei taip nutiktų, tai ne dėl to, kad mašinos mus pranoko. Taip bus todėl, kad mes patys save sumenkinsime.

Žmogaus kūrybiniai pasiekimai dėl savo socialinio įsisavinimo nepasiduos dirbtinio intelekto pažangai.

Be to, pirmiausia kalbu apie mašinų pažangą, tokią, kokią neseniai matėme naudojant dabartinę giluminio mokymosi paradigmą, taip pat apie jos skaičiavimo įpėdinius. DI tyrimus anksčiau valdė kitos paradigmos. Šie jau neįvykdė savo pažado. Ateityje gali atsirasti ir kitų paradigmų, bet jei spėliosime, kad koks nors tariamas ateities dirbtinis intelektas, kurio savybių negalime prasmingai apibūdinti, padarys nuostabių dalykų, tai yra mitų kūrimas, o ne argumentuotas argumentas apie technologijos galimybes.

Kūrybiniai pasiekimai skirtingose ​​srityse veikia skirtingai. Negaliu čia pasiūlyti pilnos skirtingų kūrybiškumo rūšių taksonomijos, todėl norėdamas pasakyti eskizą pateiksiu argumentą, apimantį tris gana skirtingus pavyzdžius: muziką, žaidimus ir matematiką.

Muzika mano ausims

Įsivaizduojamame peizaže (2018 m.)
Nao Tokui naudoja mašininio mokymosi algoritmą panoramoms kurti iš vaizdų, rastų Google Street View, ir papildo jas garso peizažais, sukurtais dirbtiniais neuroniniais tinklais. DAILINKO ATSKLEIDIMAS

Ar galime įsivaizduoti tokių antžmogiškų kūrybinių sugebėjimų mašiną, kuri pakeistų tai, ką mes suprantame kaip muziką, kaip tai padarė Schoenbergas?

Aš tvirtinu, kad to mašina negali padaryti. Pažiūrėkime kodėl.

Kompiuterinės muzikos komponavimo sistemos egzistuoja jau gana seniai. 1965 m., būdamas 17 metų, pats Kurzweilas, naudodamas modelių atpažinimo sistemų, kurios šiandien apibūdina gilaus mokymosi algoritmus, pirmtaką, užprogramavo kompiuterį atpažįstamai muzikai kurti. Šiandien naudojami šios technikos variantai. Giluminio mokymosi algoritmai galėjo priimti, pavyzdžiui, krūvą Bacho choralų ir sukurti muziką, taip būdingą Bacho stiliui, kad net ekspertus apgauna manydami, kad tai originalu. Tai yra mimika. Būtent tai daro menininkas kaip mokinys: kopijuoja ir tobulina kitų stilių, užuot dirbęs autentišku, originaliu balsu. Tai nėra tokia muzikinė kūryba, kuri mums asocijuojasi su Bachu, nesvarbu, kokia yra Schoenbergo radikali naujovė.

Taigi ką mes sakome? Ar gali būti mašina, kuri, kaip ir Schoenbergas, išrastų visiškai naują muzikos kūrimo būdą? Žinoma, galime įsivaizduoti ir net pagaminti tokią mašiną. Atsižvelgdami į algoritmą, kuris pakeičia savo kompozicijos taisykles, galėtume lengvai sukurti mašiną, kuri sukurtų muziką taip, kad ji skirtųsi nuo to, ką dabar laikome gera muzika, kaip tuomet darė Schoenbergas.

Tačiau čia viskas tampa sudėtinga.

Schoenbergą laikome kūrybingu novatoriumi ne tik todėl, kad jam pavyko sukurti naują muzikos kūrimo būdą, bet ir todėl, kad žmonės joje galėjo įžvelgti pasaulio viziją. Schoenbergo vizija apėmė atsargų, švarų, efektyvų modernumo minimalizmą. Jo naujovė buvo ne tik naujo muzikos kūrimo algoritmo paieška; tai buvo rasti būdą galvoti apie tai, kokia muzika yra kuri leidžia jai pasikalbėti ko dabar reikia .

Kai kas gali ginčytis, kad per aukštai pakėliau kartelę. Ar aš ginčijuosi, paklaus jie, kad mašinai reikia kažkokio mistinio, neišmatuojamo jausmo, kas yra socialiai būtina, kad ji būtų laikoma kūrybinga? Aš nesu – dėl dviejų priežasčių.

Pirma, atminkite, kad pasiūlydamas naują, matematinę muzikos kompozicijos techniką, Schoenbergas pakeitė mūsų supratimą apie tai, kas yra muzika. Tik tokia tradicijų nepaisanti kūryba reikalauja tam tikro socialinio jautrumo. Jei klausytojai nebūtų patyrę jo technikos kaip antitradicionalizmo užfiksuojančio radikalaus modernumo, atsiradusio XX amžiaus pradžios Vienoje, šerdį, jie galbūt nebūtų išgirdę to kaip estetinės vertės. Esmė ta, kad radikalus kūrybiškumas nėra pagreitinta kasdienio kūrybiškumo versija. Schoenbergo pasiekimas nėra greitesnė ar geresnė Oskaro Strauso ar kito vidutinio kompozitoriaus demonstruoto kūrybiškumo versija: jis iš esmės skiriasi savo natūra.

Antra, mano argumentas nėra toks, kad kūrėjo reagavimas į socialinę būtinybę turi būti sąmoningas, kad kūrinys atitiktų genialumo standartus. Aš ginčijuosi vietoj to turime sugebėti interpretuoti kūrinį kaip atsakantį taip . Būtų klaida aiškinti mašinos sudėtį kaip tokios pasaulio vizijos dalį. Argumentas už tai yra paprastas.

Tokie teiginiai, kaip Kurzweilo, kad mašinos gali pasiekti žmogaus lygio intelektą, daro prielaidą, kad turėti žmogaus protą reiškia tik turėti žmogaus smegenis, kurios seka tam tikru skaičiavimo algoritmų rinkiniu – požiūriu, vadinamu kompiuterizmu. Tačiau nors algoritmai gali turėti moralinių pasekmių, jie patys nėra moraliniai agentai. Negalime suskaičiuoti beždžionės prie rašomosios mašinėlės, kuri netyčia rašo Otelas kaip puikus kūrybingas dramaturgas. Jei gaminyje yra puikybės, tai tik nelaimingas atsitikimas. Galime matyti, kad mašinos gaminys yra puikus, bet jei žinome, kad rezultatas yra tik kokio nors savavališko veiksmo ar algoritminio formalizmo rezultatas, negalime to priimti kaip žmogaus gerovės vizijos išraiškos.

Dėl šios priežasties, man atrodo, niekas kitas, išskyrus kitą žmogų, negali būti tinkamai suprantamas kaip tikrai kūrybingas menininkas. Galbūt AI kada nors peržengs savo skaičiavimo formalizmą, tačiau tam reikės šuolio, kuris šiuo metu neįsivaizduojamas. Mes ne tik ieškotume naujų algoritmų ar procedūrų, imituojančių žmogaus veiklą; ieškotume naujų medžiagų, kurios yra buvimo žmogumi pagrindas.

Žmogaus dublikatas molekulė už molekulę būtų atitinkamu būdu žmogus. Bet mes jau turime būdą, kaip sukurti tokią būtybę: tai trunka apie devynis mėnesius. Šiuo metu mašina gali padaryti tik ką nors mažiau įdomaus, nei gali padaryti žmogus. Pavyzdžiui, ji gali sukurti muziką pagal Bacho stilių – galbūt net muziką, kuri, kai kurių ekspertų nuomone, yra geresnė nei paties Bacho. Bet taip yra tik todėl, kad jos muziką galima vertinti pagal jau egzistuojantį standartą. Mašina negali pakeisti mūsų standartų, kaip įvertinti muzikos kokybę arba suprasti, kas muzika yra ar ne.

Tai nereiškia, kad kūrybingi menininkai naudoja bet kokius turimus įrankius ir kad tie įrankiai formuoja jų kuriamą meną. Trimitas padėjo Davisui ir Colemanui suvokti savo kūrybiškumą. Tačiau pats trimitas nėra kūrybingas. Dirbtinio intelekto algoritmai labiau primena muzikos instrumentus, o ne žmones. Taryn Southern, buvęs Amerikos dievaitis dalyvė, neseniai išleido albumą, kuriame perkusija, melodijos ir akordai buvo generuojami algoritmiškai, nors ji parašė dainų tekstus ir ne kartą keitė instrumentų algoritmą, kol pasiekė norimų rezultatų. Dešimtojo dešimtmečio pradžioje Davidas Bowie tai darė atvirkščiai: jis parašė muziką ir naudojo „Mac“ programą, pavadintą „Verbalizer“, kad pseudoatsitiktiškai perjungtų sakinius į dainų tekstus. Kaip ir ankstesni muzikos pramonės įrankiai – nuo ​​įrašymo įrenginių iki sintezatorių iki mėginių ėmimo ir kilpų kūrimo priemonių – nauji AI įrankiai skatina ir nukreipia kūrybinius žmogaus menininko gebėjimus (ir atspindi tų gebėjimų ribotumą).

Žaidimai be sienų

Daug parašyta apie giluminio mokymosi sistemų, kurios dabar yra geriausi „Go“ žaidėjai pasaulyje, pasiekimus. AlphaGo ir jo variantai tvirtai tvirtina, kad sukūrė visiškai naują žaidimo būdą. Žmonių ekspertus jie išmokė, kad pradiniai judesiai, ilgai laikomi netinkamais, gali vesti į pergalę. Programa groja tokiu stiliumi, kurį ekspertai apibūdina kaip keistą ir svetimą. Taip aš įsivaizduoju žaidimus iš tolimos ateities“, – apie „AlphaGo“ žaidimą sakė geriausias „Go“ žaidėjas Shi Yue. Atrodo, kad algoritmas yra tikrai kūrybingas.

Tam tikra svarbia prasme tai yra. Tačiau žaidimas skiriasi nuo muzikos kūrimo ar romano rašymo: žaidimuose yra objektyvus sėkmės matas. Žinome, kad turime ko pasimokyti iš AlphaGo, nes matome, kad ji laimi.

Tačiau tai taip pat daro „Go“ žaislų domeną – supaprastintą atvejį, kuriame apie pasaulį pasakoma tik nedaug dalykų.

Anos Ridler filmas „Usherio namų žlugimas“ (2017 m.)
12 minučių trukmės animacija pagal Watsono ir Webberio 1928 m. nebylią filmą. Ridleris kūrė nuotraukas naudodamas tris atskirus neuroninius tinklus: vienas mokėsi pagal jos piešinius, antrasis – pagal brėžinius, sudarytus iš pirmojo tinklo rezultatų, o trečiasis – prie piešinių, sudarytų iš antrojo tinklo rezultatų. DAILINKO ATSKLEIDIMAS

Svarbiausias žmogaus kūrybiškumas keičia mūsų supratimą apie save, nes keičia mūsų supratimą apie tai, ką mes laikome gerais. Priešingai, žaidimo „Go“ atveju gėrio prigimtis tiesiog nėra patraukli: „Go“ strategija yra gera tada ir tik tada, kai ji laimi. Žmogaus gyvenimas paprastai neturi šios savybės: nėra objektyvaus sėkmės matavimo aukščiausiose pasiekimų srityse. Tikrai ne mene, literatūroje, muzikoje, filosofijoje ar politikoje. Taip pat ir kuriant naujas technologijas.

Įvairiose žaislų srityse mašinos gali išmokyti mus apie tam tikrą labai suvaržytą kūrybiškumo formą. Tačiau domeno taisyklės yra iš anksto suformuotos; sistema gali būti sėkminga tik todėl, kad ji išmoksta gerai žaisti pagal šiuos apribojimus. Žmogaus kultūra ir žmogaus egzistavimas yra daug įdomesni už tai. Žinoma, yra žmonių elgesio normos. Tačiau kūrybiškumas tikrąja prasme yra gebėjimas pakeisti tas normas tam tikroje svarbioje žmogaus srityje. Sėkmė žaislų srityje nerodo, kad galima pasiekti tokio pagrindinio pobūdžio kūrybiškumo.

Tai nokautas

Skeptikas gali teigti, kad argumentas veikia tik todėl, kad aš prieštarauju žaidimams meninis genijus. Mokslinėje ir matematinėje sferoje yra ir kitų kūrybiškumo paradigmų. Šiose srityse klausimas nėra susijęs su pasaulio vizija. Kalbama apie tai, kaip viskas yra iš tikrųjų.

Ar mašina gali pateikti matematinius įrodymus, taip toli už mus, kad mes tiesiog turime atsiduoti jos kūrybiniam genijui?

Nr.

Kompiuteriai jau padėjo pasiekti reikšmingų matematinių laimėjimų. Tačiau jų indėlis nebuvo itin kūrybingas. Paimkite pirmąją pagrindinę teoremą, įrodytą naudojant kompiuterį: keturių spalvų teoremą, kuri teigia, kad bet kurį plokščią žemėlapį galima nuspalvinti daugiausia keturiomis spalvomis taip, kad dvi gretimos šalys nesusidarytų ta pačia (tai taip pat taikoma šalys Žemės rutulio paviršiuje).

Beveik prieš pusę amžiaus, 1976 m., Kennethas Appelis ir Wolfgangas Hakenas iš Ilinojaus universiteto paskelbė kompiuterinį šios teoremos įrodymą. Kompiuteris atliko milijardus skaičiavimų, patikrindamas tūkstančius skirtingų tipų žemėlapių – tiek daug, kad žmonėms buvo (ir tebėra) logistiškai neįmanoma patikrinti, ar kiekviena galimybė atitinka kompiuterio vaizdą. Nuo tada kompiuteriai padėjo atlikti daugybę naujų įrodymų.

Elektrinis ventiliatorius (2018 m.)
Tomas White'as naudoja suvokimo variklius, algoritmus, kurie distiliuoja duomenis, surinktus iš tūkstančių įprastų objektų nuotraukų, kad susintetintų abstrakčias formas. Tada jis išbando ir tobulina rezultatus, kol juos atpažįsta sistema. Elektrinis ventiliatorius, Tomo White'o sutikimas, mas '98, drib.net

Tačiau superkompiuteris nedaro nieko kūrybiško, patikrindamas daugybę atvejų. Vietoj to, jis daug kartų daro kažką nuobodaus. Tai atrodo beveik kūrybiškumo priešingybė. Be to, tai toli gražu nėra tokia supratimas Paprastai manome, kad matematinis įrodymas turėtų pasiūlyti, kad kai kurie ekspertai šių kompiuterinių strategijų apskritai nelaiko matematiniais įrodymais. Kaip teigė matematikos filosofas Thomas Tymoczko, jei net negalime patikrinti, ar įrodymas yra teisingas, tada viskas, ką mes iš tikrųjų darome, yra pasitikėjimas skaičiavimo procesu, kuriame gali atsirasti klaidų.

Tačiau net jei mes pasitikime rezultatais, kompiuteriniai įrodymai yra kažkas panašaus į kompiuterinės kompozicijos analogą. Jei jie duoda mums vertingą produktą, tai daugiausia dėl žmogaus indėlio. Tačiau kai kurie ekspertai teigė, kad dirbtinis intelektas galės pasiekti daugiau nei tai. Tarkime, kad turime aukščiausią: savarankišką mašiną, kuri pati įrodo naujas teoremas.

Ar tokia mašina galėtų mus gerokai pranokti matematiniu kūrybiškumu, kaip teigia Kurzweilas ir Bostromas? Tarkime, pavyzdžiui, AI sugalvoja kažkokią itin svarbią ir sudėtingą atvirą matematikos problemą.

Nuoširdaus kūrybiškumo gebėjimas, toks kūrybiškumas, kuris atnaujina mūsų supratimą apie būties prigimtį, yra to, kas yra būti žmogumi, pagrindas.

Yra dvi galimybės. Pirma, įrodymas yra labai protingas, o kai tos srities ekspertai jį išnagrinėja, jie atranda, kad jis teisingas. Tokiu atveju AI, kuri atrado įrodymą, būtų pasveikinta. Pati mašina netgi gali būti laikoma kūrybinga matematika. Tačiau tokia mašina nebūtų išskirtinumo įrodymas; ji taip neaplenktų mūsų kūrybiškumo, kad net negalėtume suprasti, ką ji daro. Net jei jame būtų toks žmogiškas kūrybiškumas, jis neišvengiamai nenuvestų į antžmogio sferą.

Kai kurie matematikai yra tarsi muzikos virtuozai: jie išsiskiria sklandžiu esamos idiomos kalbėjimu. Tačiau tokie genijai kaip Srinivasa Ramanujan, Emmy Noether ir Alexander Grothendieck neabejotinai pakeitė matematiką taip, kaip Schoenbergas pakeitė muziką. Jų pasiekimai buvo ne tik senų hipotezių įrodymai, bet ir naujos ir netikėtos samprotavimų formos, kurios pasitvirtino ne tik jų logikos tvirtumu, bet ir gebėjimu įtikinti kitus matematikus savo naujovių svarba. Įsivaizduojamas dirbtinis intelektas, kuris pateikia protingą problemos, kuri ilgą laiką glumino žmonių matematikus, įrodymą, yra panašus į AlphaGo ir jos variantus: įspūdingas, bet nieko panašaus į Schoenbergą.

Tai atveda mus prie kito varianto. Tarkime, atleidžiamas geriausias ir ryškiausias giluminio mokymosi algoritmas ir po kurio laiko sako, kad radau iš esmės naujos teoremos įrodymą, bet tai per sudėtinga, kad net geriausi matematikai suprastų.

Tai iš tikrųjų neįmanoma. Įrodymas, kurio nesupranta net geriausi matematikai, iš tikrųjų nėra laikomas įrodymu. Kažko įrodinėjimas reiškia, kad tu tai įrodei kas nors . Kaip muzikantas turi įtikinti savo auditoriją priimti jos estetinę geros muzikos sampratą, matematikas turi įtikinti kitus matematikus, kad yra rimtų priežasčių tikėti jos tiesos vizija. Kad teiginys būtų laikomas galiojančiu matematikos įrodymu, jis turi būti suprantamas ir patvirtintas tam tikrų nepriklausomų ekspertų, kurie gali gerai jį suprasti. Jei ekspertai, kurie turėtų sugebėti suprasti įrodymą, negali, tada bendruomenė atsisako jį patvirtinti kaip įrodymą.

Dėl šios priežasties matematika panašesnė į muziką, nei būtų galima pagalvoti. Mašina negalėtų mūsų masiškai pranokti kūrybiškumu, nes arba jos pasiekimas būtų suprantamas, tokiu atveju jis mūsų masiškai nepralenktų, arba būtų nesuprantamas, tokiu atveju mes negalėtume jos vertinti kaip kūrybinę pažangą.

Žiūrinčiojo akis

Inžinerija ir taikomasis mokslas tam tikra prasme yra kažkur tarp šių pavyzdžių. Yra kažkas panašaus į objektyvų, išorinį sėkmės matą. Negalite laimėti statant tiltą ar mediciną taip, kaip šachmatuose, tačiau galite pamatyti, ar tiltas nugrius, ar virusas pašalintas. Šie objektyvūs kriterijai pradeda veikti tik tada, kai sritis yra gana tiksliai nurodyta: sugalvojama, tarkime, tvirtos, lengvos medžiagos arba vaistai, kovojantys su tam tikromis ligomis. Dirbtinis intelektas gali padėti atrasti narkotikus, nes iš tikrųjų daro tą patį, ką AI, sukūręs tai, kas skambėjo kaip gerai atlikta Bacho kantata, arba parengęs puikią Go strategiją. Kaip ir mikroskopas, teleskopas ar skaičiuotuvas, toks AI yra tinkamai suprantamas kaip įrankis, leidžiantis žmogui atrasti, o ne kaip savarankiškas kūrybinis agentas.

Čia verta pagalvoti apie specialiojo reliatyvumo teoriją. Albertas Einšteinas prisimenamas kaip reliatyvumo atradėjas, bet ne todėl, kad jis pirmasis sugalvojo lygtis, geriau apibūdinančias erdvės ir laiko struktūrą. George'as Fitzgeraldas, Hendrikas Lorentzas ir Henri Poincaré, be kita ko, užsirašė šias lygtis prieš Einšteiną. Jis yra pripažintas teorijos atradėju, nes turėjo originalų, nuostabų ir tikrą lygčių supratimą. reiškė ir galėtų tą supratimą perteikti kitiems.

Kad mašina galėtų atlikti fiziką, kuri bet kuria prasme prilygsta Einšteino kūrybai, ji turi sugebėti įtikinti kitus fizikus savo idėjų verte bent taip gerai, kaip ir jis. Tai reiškia, kad mes turėtume priimti jos pasiūlymus kaip siekiamus praneša mums apie savo galią . Jei kada nors atsirastų tokia mašina, kaip Pinokio palyginime, turėtume su ja elgtis kaip su žmogumi. Tai reiškia, be kita ko, jai turėtume priskirti ne tik intelektą, bet ir bet kokį orumą bei moralinę vertę, tinkančią žmonėms. Man atrodo, kad esame toli nuo šio scenarijaus, ir nėra jokios priežasties manyti, kad dabartinė dirbtinio intelekto kompiuterinė paradigma – jos gilaus mokymosi forma ar bet kokia kita – kada nors priartins mus prie jo.

Kūrybiškumas yra vienas iš pagrindinių žmogaus bruožų. Galimybė būti tikram kūrybiškumui, tokio kūrybiškumo, kuris atnaujina mūsų supratimą apie būties prigimtį, kuris keičia mūsų supratimą, ką reiškia būti gražiu, geru ar tikra – šis gebėjimas yra būti žmogumi. . Tačiau toks kūrybiškumas priklauso nuo to, ar mes jį vertiname ir kaip juo rūpinamės. Kaip pažymėjo rašytojas Brianas Christianas, žmonės pradeda elgtis mažiau kaip būtybės, vertinančios kūrybiškumą kaip vieną didžiausių mūsų galimybių, o labiau kaip pačios mašinos.

Kiek žmonių šiandien dirba darbą, kuriame jiems reikia laikytis iš anksto nustatyto pokalbių scenarijaus? Kiek mažai to, ką žinome kaip tikrą, autentišką, kūrybingą ir atvirą žmonių pokalbį, liko šioje išdarinėtoje šaradoje? Vietoj to, kiek tai panašu į tai, kad mašina gali laikytis taisyklių? Ir kiek iš mūsų, jei leidžiamės būti įtraukiami į tokius scenarijus sukurtus spektaklius, taip pat yra išdarinėjami? Kiek savo dienos leidžiame užpildyti efektyviai mašinine veikla – pildome kompiuterines formas ir klausimynus, atsakome į paspaudimų masalą, kuris veikia pagal mūsų pačius pačius gyvūniškiausius impulsus, žaidžiame žaidimus, skirtus optimizuoti mūsų veiklą. priklausomybę sukeliantis atsakas?

Mums gresia ši painiava kai kuriose giliausiose žmogaus pasiekimų srityse. Jei leisime sau teigti, kad mašininiai įrodymai, kurių nesuprantame, yra tikri įrodymai, pavyzdžiui, mašinoms perduodant socialinį autoritetą, matematikos pasiekimus traktuosime taip, lyg jiems visai nereikėtų žmogaus supratimo. Mes pasinaudosime viena iš aukščiausių kūrybiškumo ir intelekto formų ir sumažinsime ją iki vienos informacijos dalies: taip arba ne.

Mėsininko sūnus (2018 m.)
Mario Klingemannas panaudojo du GAN, iš kurių vienas buvo apmokytas pagal žmogaus pozų duomenų rinkinį, o kitas – su pornografija, kad pateiktų tūkstančius sudėtinių vaizdų. Įvertinęs kiekvieno pozą ir detales, jis pasirinko vieną, kad patobulintų baigtą darbą. MENININKO ATSKLEIDIMAS

Net jei turėtume tokią informaciją, ji mums būtų mažai vertinga, jei nesuvoktume jos priežasčių. Mes neturime pamiršti esminio samprotavimo pobūdžio, kuris yra matematikos pagrindas.

Taip pat su menu ir muzika, ir su filosofija ir literatūra. Jei leisime sau taip paslysti, mašinų kūrybiškumą traktuosime kaip savojo pakaitalą, mašinos iš tiesų atrodys mums nesuvokiamai pranašesnės. Bet taip yra todėl, kad būsime praradę supratimą apie esminį kūrybiškumo vaidmenį būdami žmogumi.

Seanas Dorrance'as Kelly yra Harvardo filosofijos profesorius ir „New York Times“ geriausiai parduodamos knygos bendraautoris. Visi daiktai spindi .

paslėpti