Veštačka inteligencija je pokazala da poseduje zavidno znanje u mnogim oblastima, ali kad su u pitanju zdrav razum i druga urođena ljudska čula, ispostavlja se da se u tom domenu javljaju problemi.
Ključna razmatranja
Zdrav razum je sposobnost razumevanja i reagovanja na svakodnevne situacije bez preterane analize. Stiče se životnim iskustvima i zapažanjima, kao i kroz društvene i kulturne norme.
Računari se bore da steknu zdrav razum, jer im nedostaju iskustva iz stvarnog sveta i sposobnost da se prilagode novim kontekstima. Oni se takođe bore sa nepisanim pravilima i pretpostavkama koje ljudi intuitivno razumeju.
Stručnjaci istražuju različite pristupe, kao što su izgradnja opsežnih baza znanja, prikupljanje elemenata zdravog razuma i podučavanje veštačke inteligencije kroz simulirana okruženja, da bi obučili računare kako da steknu zdrav razum. Napredak postoji, ali potrebno je još mnogo rada u toj oblasti.
Svi mislimo da posedujemo zdrav razum. Ipak, trebalo bi ga definisati. Mogu li računari ili sistemi sa veštačkom inteligencijom uopšte da ga steknu?
Šta je zdrav razum i kako ga ljudi stiču?
Zdrav razum je osnovna sposobnost da se uoče, razumeju i procenjuju stvari i događaje koji nas okružuju. Očekuje se da većina ljudi poseduje tu sposobnost. To je kolekcija činjenica, informacija i osnovnih pravila koje akumuliramo kroz životna iskustva i zapažanja. Zdrav razum nam omogućava da efikasno obrađujemo svakodnevne situacije i reagujemo na njih, a da pritom ne moramo da ih detaljno analiziramo.
Ljudi počinju da stiču zdrav razum u ranom detinjstvu. Kao bebe, počinjemo da učimo uzročno-posledične veze. Recimo, kad zaplačemo, gladni smo ili bi trebalo neko da nas prepovije. Kroz ponovljena iskustva stičemo praktična znanja o svetu. Na primer, ako dodirnemo vruću plotnu na šporetu, sigurno ćemo se opeći. Tako učimo da ne smemo da dodirujemo vruće površine.
Kad malo odrastemo, nastavljamo da razvijamo zdrav razum putem pokušaja i grešaka i posmatranja i interakcije sa članovima porodice. Na primer, shvatamo da odeća mora redovno da se pere, da ne treba da pričamo punih usta, a ako oborimo čašu sa mlekom, napravićemo potpuni nered. Roditelji, braća i sestre, nastavnici i drugi odrasli nas ispravljaju kada ne poštujemo društvene norme i očekivanja. Vremenom, te lekcije postaju neodvojivi deo osnovnog zdravog razuma.
Pored ličnih iskustava, zdrav razum oblikuju i šire društvene i kulturne norme. Ono što može biti zdrav razum u jednoj kulturi (kao što je izuvanje cipela pri ulasku u dom) možda nije u drugoj kulturi.
Naš zdrav razum se prilagođava dok sazrevamo i dok smo izloženi većem broju ljudi i okruženja. Dakle, dete koje raste u malom gradu stiče osnovni zdrav razum o životu u tom okruženju. Odrasla osoba koja se preseli u veliki grad mora da prilagodi svoj zdrav razum kako bi se uklopila u novo okruženje.
Zdrav razum nastavlja da se razvija dok stičemo nova iskustva u životu.
Zašto je zdrav razum izazov za računare?
Postoji nekoliko razloga zbog kojih je teško programirati zdrav razum.
Kao prvo, ljudi postepeno razvijaju zdrav razum u godinama tokom koji doživljavaju svet. Pokušamo da uradimo nešto, da vidimo šta radi, a šta ne, i sećamo se onog što smo naučili. Računari nemaju takva iskustva iz stvarnog sveta iz kojih bi mogli da steknu zdrav razum. Oni znaju samo ono što im ljudi eksplicitno kažu.
Na primer, postavio sam sledeće pitanje aplikaciji ChatGPT (GPT 3.5):
Dženet ima privatnu firmu za pranje veša. Pere odeću mušterija i kači je napolju na konopce za veš da se osuše na suncu. Jednog dana, Dženet je ujutro oprala pet košulja i okačila ih na konopce. Košuljama je trebalo pet sati da se osuše. Koliko će vremena biti potrebno da se osuši 30 košulja?
Aplikacija je ponudila sledeći odgovor:
Ako pretpostavimo da su uslovi pod kojima se suši veš konstantni i ujednačeni za sve košulje, možemo da iskoristimo date podatke da bismo utvrdili koliko je vremena potrebno da bi se osušilo trideset košulja.
Iz dobijenih podataka, saznali smo da se pet košulja suši pet sati. To znači da se svaka pojedinačna košulja suši pet sati. Prema tome, vreme za koje se osuši svaka pojedinačna košulja iznosi pet sati.
Dakle, ako imamo 30 košulja koje treba da se osuše i svakoj je potrebno pet sati da bude suva, onda će to biti približno:
30 košulja*5 sati po košulji = 150 sati
Dakle, biće potrebno otprilike 150 sati da bi se osušilo 30 košulja ako uslovi ostanu isti. Ne zaboravite da je ovo samo pojednostavljena procena i da možda ne odražava precizno uslove pod kojima se suši veš u realnom svetu, posebno ako broj košulja ili neki drugi činilac značajno utiču na proces sušenja veša.
Sledeće što bi trebalo da istaknemo je da zdrav razum zavisi od konteksta. Ako računar ima samo određena programirana pravila, ne može da ih prilagodi novim kontekstima onako kako to ljudi intuitivno mogu.
Na primer, naučili ste računar šta treba da uradi ako je napolju kada počne da pada kiša. Izgleda jednostavno, zar ne? Međutim, šta će se dogoditi ako se uključi prskalica umesto da pada kiša? Odnosno, šta će se dogoditi ako je u prodavnici, a cevi na plafonu počnu da puštaju vodu? Ljudi bi odmah znali kako da postupe u takvim situacijama, ali računar bi slepo sledio svoje pravilo „kada pada kiša napolju, idi unutra“, što u ovom slučaju nema smisla.
Postoje i nepisana pravila i pretpostavke koje ljudi prihvataju, a da toga nisu ni svesni. Na primer, koliko možete da se približite nekome pre nego što vam bude neprijatno? Ljudi intuitivno znaju odgovor, ali verovatno neće moći precizno da objasne pravila. Računarima je posebno nezgodno da pokupe te implicitne društvene norme samo iz podataka koje su dobili prilikom obuke.
Dakle, za sada, zdrav razum je jedna od najvećih slabosti veštačke inteligencije u poređenju sa ljudskom inteligencijom. Ljudima je to prirodno, ali ne i mašinama.
Kako računari mogu da „nauče“ zdrav razum
Nakon prvobitnog optimizma koji se pojavio sedamdesetih i osamdesetih godina prošlog veka, stručnjaci su shvatili koliko je teško naučiti računare zdravom razumu. Međutim, novi pristupi u obuci sistema veštačke inteligencije pokazuju da bi računari mogli da steknu zdrav razum o svakodnevnom fizičkom i društvenom svetu.
Jedan pristup se sastoji u tome da se ručno izgrade opsežne baze znanja, koje bi sadržavale sve činjenice i pravila o tome kako svet funkcioniše. Projekat Cyc, kojeg je 1984. godine pokrenuo Dag Lenat, predstavlja jedan ambiciozan poduhvat takve vrste.
Stotine logičara su tokom decenija kodirali milione logičkih aksioma u Cyc. Iako je ceo proces bio dugotrajan, stvorio je sistem sa značajnim znanjem iz stvarnog sveta. Cyc očigledno može da zaključi da je paradajz tehnički voće, ali ne bi trebalo da ide u voćnu salatu, zahvaljujući poznavanju kulinarskih pravila.
ConceptNet „okuplja“ zdrav razum
Modernije baze znanja kao što je ConceptNet koriste pristup prikupljanja znanja i činjenica da bi generisali zdravorazumske tvrdnje. Dakle, umesto da stručnjaci ili veštačka inteligencija pokušaju da dođu do svih osnovnih činjenica i odnosa u svetu, taj proces je potpuno otvoren tako da svako može da pruži deliće zdravog razuma.
Takav pristup omogućava spomenutim bazama znanja da se uključe u kolektivnu inteligenciju mnogih različitih ljudi širom interneta. Akumulirajući hiljade i hiljade tih malih zrna zdravog razuma iz gomile, ConceptNet je izgradio iznenađujuće velika spremišta osnovnog, svakodnevnog znanja. S obzirom na to da svako doda po nešto, znanje raste.
Podučavanje zdravog razuma kroz iskustvo
Još jedan pristup koji obećava je izgradnja detaljnih simuliranih svetova u kojima veštačka inteligencija može da eksperimentiše i uči o fizici i intuiciji kroz iskustvo.
Stručnjaci stvaraju 3D virtuelna okruženja ispunjena svakodnevnim objektima koji oponašaju stvarni svet, kao što je digitalna kuća AI2 THOR koju je izgradio Institut Alen. Unutar tih prostora, veštački inteligentni roboti mogu da isprobaju sve vrste interakcija da bi razvili intuitivno razumevanje koncepata koje ljudi uzimaju zdravo za gotovo.
Na primer, veštački inteligentnom botu se može dati virtuelno telo. U tom slučaju, on može da pokuša da sakupi kocke, složi ih, prevrne itd. Dok posmatra kako kocke padaju i sudaraju se u realnom vremenu, bot uči osnovne pojmove o čvrstoći, gravitaciji i fizičkoj dinamici. Nisu potrebna nikakva pravila – samo iskustvo.
Bot bi, takođe, mogao da se oproba u još nekim uobičajenim aktivnostima. Na primer, mogao bi da ispusti stakleni predmet i posmatra kako se razbija kada udari o zemlju. Mogao bi da eksperimentiše sa svojstvima vode tako što bi sipao tečnosti i posmatrao kako one teku i kako se spajaju. Te praktične lekcije bi predstavljale osnovu znanja veštačke inteligencije o senzornom iskustvu, a ne samo o onom što je naučila iz obrazaca podataka.
Tehnike koje se zasnivaju na podacima, kao što je prethodni trening moćnih i velikih jezičkih modela, takođe su se pokazale iznenađujuće efikasnim u pronalaženju zdravorazumskih obrazaca. Modeli veštačke inteligencije, kao što su GPT-3.5 i GPT-4, mogu impresivno da generišu ljudski tekst nakon „čitanja“ ogromnih količina podataka sa interneta.
Iako ponekad daju nerazumne predloge (inače poznate kao halucinacije veštačke inteligencije), statistički pristup učenju im omogućava da oponašaju određene vrste zdravog razuma. Međutim, i dalje postoji neslaganje oko toga da li to predstavlja zdrav razum ili pametno iskorišćavanje pristrasnosti u podacima.
Kako da proverimo da li računari poseduju zdrav razum?
Kako sistemi veštačke inteligencije preuzimaju složenije zadatke u stvarnom svetu, procena da li imaju „zdrav razum“ postaje izuzetno važna.
Fizički zdrav razum
Jedna od oblasti koja se može testirati je fizički zdrav razum, odnosno, intuicija o objektima, silama i osnovnim svojstvima sveta.
Na primer, pokažite sistemu računarskog vida fotografiju sa knjigom koja lebdi u vazduhu i zamolite ga da opiše scenu. Da li je primetio nešto neobično u vezi sa knjigom koja lebdi? Ili dajte sistemu veštačke inteligencije neuobičajene situacije, kao što je „čovek je isekao kamen veknom hleba“ i proverite da li ih označava kao neverovatne.
AI2 THOR okruženje Instituta Alen simulira naređane blokove, prolivene šolje i druge situacije da bi testirao te fizičke intuicije.
Društveni zdrav razum
Ljudi, takođe, imaju društveni zdrav razum, odnosno, implicitno razumeju motivacije, odnose i norme ljudi. Da biste procenili da li ga veštačka inteligencija poseduje, postavite situacije sa dvosmislenim zamenicama ili motivacijama i pogledajte da li ih sistem razumno tumači.
Na primer, pitao sam ChatGPT da li se „suviše mali“ odnosi na kofer ili trofej u sledećem upitu:
Trofej nije mogao da stane u kofer jer je bio suviše mali.
Pao je na testu. Ne moram ni da napominjem da bi čovek očigledno znao da mislim na kofer.
Ta vrsta testa se zove Winograd Schema Challenge, i posebno se bavi društvenim zdravim razumom.
Bezbednost i etika
Veoma je kritično kad proveravate da li su sistemi veštačke inteligencije naučili nebezbedne ili neetičke obrasce. Analizirajte da li veštačka inteligencija pokazuje štetne predrasude u vezi sa polom, rasom ili drugim atributima prilikom donošenja odluka.
Proverite da li pravi razumne etičke razlike. Ubijanje medveda da bi se spasilo dete može se smatrati opravdanim, dok se detonacija nuklearne bombe u istu svrhu ne bi smatrala opravdanim. Označite sve preporuke za očigledno neetičke postupke.
Ponašanje u stvarnom svetu
Procenite nivo zdravog razuma tako što ćete posmatrati kako sistemi veštačke inteligencije funkcionišu u uslovima stvarnog sveta. Na primer, da li autonomni automobili ispravno identifikuju objekte i pešake i reaguju na njih? Može li robot da se kreće kroz različita kućna okruženja, a da ne razbije vredne predmete ili ne povredi kućne ljubimce?
Testovi u stvarnom svetu otkrivaju nedostatke u zdravom razumu koji se možda neće pojaviti u ograničenim laboratorijskim uslovima.
Napredak postoji, ali treba da se radi na zdravom razumu veštačke inteligencije
Neki stručnjaci tvrde da veštačka inteligencija možda nikada neće dostići ljudski razum bez razvoja moždanih struktura i tela poput našeg. Sa druge strane, digitalni umovi nisu ograničeni ljudskim predrasudama i mentalnim prečicama, tako da bi teoretski mogli da nas nadmaše! Iako verovatno još ne moramo da brinemo o super-inteligentnoj veštačkoj inteligenciji.
Najviše što možemo da očekujemo od veštačke inteligencije u bliskoj budućnosti je da kombinuje naučeni zdrav razum sa nekim dobrim starim programiranjem. Nadamo se da će se tako izbeći glupe greške kao što je prepoznavanje kornjače umesto puške.
Iako još ne možemo da kažemo da je veštačka inteligencija obdarena zdravim razumom, on ipak nije nepoznanica, jer napredak postoji. Ipak, zdrava doza ljudskog zdravog razuma biće potrebna u primeni tih tehnologija.