Изкуственият интелект работи неутрално с данни и може само да улесни работата на човек

Днешните млади все повече странят от общото познание и се фокусират върху конкретни задачи, които машината може да оптимизира, е изводът на зам.-ректора на Университет „Проф. д-р Асен Златаров” проф. Сотир Сотиров

Ключови думи: проф. сотир сотиров, бургас, интервю, ден на будителите, изкуствен интелект, разговор, бъдеще, футуризъм, университет, проф. д-р асен златаров

Проф. Сотир Сотиров е зам.-ректор по международно сътрудничество и следдипломна квалификация в Университет „Проф. д-р Асен Златаров”. Той е ръководител на Лабораторията по интелигентни системи и Лабораторията по добавена и виртуална реалност към ВУЗ-а. Ръководи и два от големите проекти на университета – Центърът по върхови постижения в сътрудничество с Техническия университет в столицата, Русе и Шумен; и Miracle. Тези проекти са към програмата за интелигентен растеж. Той започва академичната си кариера през 1995 г. като асистент и през годините е натрупал огромен стаж. Завършил е Техническия университет в София със специалност електронна техника и микроелектроника през 1995 г. – в най-интересните времена. Сега той е един от водещите учени в направление „Изкуствен интелект” в България. Разговаряме с него точно по темата с нашумялата тема на интелигентните машини по случай Деня на будителите 1 ноември, защото тази част от модерния свят е бъдещето.

-Проф. Сотиров, темата с изкуствения интелект действително изглежда преекспонрина през последната година. Какво всъщност представлява тази технология?

-От чисто технологична гледна точка, то е най-общо казано начин за вземане на решения, когато има нещо в системата, което не е известно. Да си представим, че имаме нещо, което може да се опише с формула, да речем Питагоровата теорема. Това не е интересно за изкуствения интелект, защото там няма свобода. Интересът и силата му идва, когато му се зададе сложна задача с неизвестни – например разпознаване на картинка, след което да се вземе решение за дадено действие. Изкуственият интелект първо трябва да се обучи. Често се дава пример за хората, които наистина не разбират. Представете си, че влизате в мол и пред вас има човек, който ви маха с ръка много усмихнато, но вие не можете да се сетите кой е той. Вие няма как да го разпознаете, ако не сте го виждали никога. За да го разпознаете и да кажете, да, това е Иван, трябва да имате предварителна информация за него. Същото е с машините.

-Да се задействат конкретните неврони в мозъка ви, които отговарят за този човек. Аналогично ли е?

-Конкретният термин, когато става въпрос за ИИ, е „изкуствени невронни мрежи” и „интуиционистки размити множества”. Когато трябва да вземете някакво решение, освен всичката информация в главата му, има и една неопределена част, върху която трябва да стъпи и да приеме, че съществува, за да можете да тръгне в дадена посока. Колкото и брутално да звучи, ако решението, което трябва да вземе изкуственият интелект, е да отреже или не ръката на един човек – нещата са сериозни. Когато пък говорим за решение като това дали да завиете наляво, или надясно – не е толкова фатално. Има огромна морална разлика между двете. Тук е и основното нещо, което казват за изкуствения интелект – че може значително да подобри процесите на вземане на решение и да подпомогне човешкия фактор. Ние хората, освен всичко останало, имаме и емоции, а той няма и това може да е хубаво. Абсолютно безпристрастно работ с данни, за да вземе решение.

-Чухте преди около 2 седмици, че DeepMind успяха да „впрегнат” своя изкуствен интелект или невронна мрежа, и да открият нов, по-оптимален алгоритъм за решаване на матрични уравнения. Това пък се оказа, че има приложение в... оптимизиране на работата на изкуствения интелект. В този смисъл можем ли да говорим за самоподобрение на тези системи?

-Изкуственият интелект по дефиниция не може да създаде сам нищо. Може да създаде неща, които ние сме свикнали да правим по определен начин, много по-оптимално. Невронните мрежи гледат на данните, като на данни и не признават нищо от нашите човешки навици и привички при вземане на решения. Те могат да открият подход, само използвайки информация, която им е предоставена, който е много по-добър от този, на който сме свиканали.

-Тоест тук говорим за абсолютна неутралност.

-Точно така и тук е и най-страшната от наша гледна точка част. Ние сме свикнали да се определяме като християни, мюсюлмани, да си помагаме едни на други, да не се караме със съседите си и т.н. Точно тези навици, изкуственият интелект ги няма и ако искаме той да спазва същите норми, които са ценни за човека, ние трябва да успеем да го научим на тях. А това е много трудно.

-Точно в този смисъл, в момента ние имаме специфични мрежи, които решават конкретен проблем. Има ли как да се обединят те в едно и да достигнем до т.нар. „общ изкуствен интелект” – всеобхватният „разум”, който може да решава всички проблеми и за който има хипотези от десетилетия?

-За съжаление не...

-„Не сега” или „не никога”?

-С това, с което разполагаме сега, не може да се случи такова обединение. Постоянно се използват и създават нови типове невронни мрежи – като приложение, като начин на свързване и т.н. Досега обаче не е измислена универсална форма, която да е приложима във всички случаи.

-На този етап значи футуристичните концепции за мислещи роботи, Терминатори и Матрици са далеч?

Изкуствен интелект? Софтуерен инженер търси адвокат за неврална мрежа, била съзнателна

-Много далеч, бих казал. Но ако видим автомобилите на Google, които се движат сами вече и по улиците, ще разберем, че те са научени на всички варианти, пред които може да се изправи човек на пътя. Те работят точно както и хората и не могат да излизат от рамката на това, което знаят. Могат да оптимизират процеса на карането на автомобила, да измислят нов, по-добър маршрут и т.н. Когато обаче пред системата изникне ситуация, за която не е обучена, тя започва да греши. Малко са катастрофите с автономни превозни средства, но когато такава се случи, системата се допълва с нова информация, за да се избегне подобна случка в бъдеще. Имаме обучение чрез практика в дадена област.

-Къде не може да се прилага изкуствения интелект?

-Когато говорим за креативен процес. Към момента дори най-сложните системи, които изработват графични изображения, комбинират вече съществуващи картинки в нови. Това трудно може да се нарече творчество, въпреки че хората, които комбинират различни неща, са наистина доста изобретателни. Ако зададете на „машината” да ви нарисува риба, тя  вече има предварително зададени критерии, по които разпознава от огромна база от данни какво представлява рибата и знае как би следвало да изглежда тя. Но не може да измисли нов вид риба.

-Това води обаче до интересен въпрос. Не работи ли точно по същия начин и човешкият мозък? Как може човек да измисли нещо, което никога не е виждал и което не знае какво е? И може ли изобщо...

-Тук идва въобръжението, което все още липсва в тези системи. Изкуственият интелект е инструмент, който може да помогне на човека да оптимизира своята дейност. Тази технология има светло бъдеще. Той и всичките тези технологии могат да направят така, че нещо, което ние сега вършим за 3 часа, да може да бъде свършено за 1 час. В този смисъл използването му е съвсем в реда на нещата като инструмент.

-Всяка технология обаче има и тъмна страна. Каква е тя при изкуствения интелект и не се доближаваме към мрачно дистопично бъдеще, описано в книги и филми?

-Тъмната страна и тук е факт. Затова трябва да има регулация. Преди няколко дни Европейската комисия прие първите в света етични норми за използване на изкуствен интелект. Във всички проекти, по които ние кандидатстваме в това направеление, има такава точка, която пита – как ще спазите вие етичните норми? Абсолютно същото е в медицината – как едно медицинско изследване ще се използва за добри цели.

-Какъв би бил нашият бъдещ съвместен живот с изкуствения интелект? Как виждате света в следващите, да речем, 10 години?

-Никой не знае. Иска ми се да кажа, но не знам. Ще имаме със сигурност голям технологичен напредък и до голямата си степен сега познатите ни процеси ще бъдат оптимизирани. Всички нови изделия, които сега навлизат на пазара, имат някаква форма на ИИ, която помага на хората. Автомобилите са добър пример с всичките им сензори, които предупраждават водача за различни опасности. Следващата стъпка е и да се карат сами и това се случва пред очите ни. Надявам се да може и другите по-стандартни процеси, които практикуваме в ежедневието си като готвене, чистене и т.н., също да влязат в графа ИИ.

-Какво е мнението ви за Закона на Мур? Кривата на развитието на технологиите вече се забавя.

-Имаме забавяне, защото хората не могат чак толкова добре да възприемат информацията. Човешкият мозък не може да насмогне на иновациите в технологиите, за да напредне толкова бързо, защото това става с фокусиране върху една много тясна област. Интегрални умове, които могат всичко, не съществуват.

-Преди повече от десетилетие футуристът и бивш съветник на Бил Гейтс Рей Курцвейл бе казал, че е изичслил, че до 2025-2030 г. човечеството ще стигне до т.нар. „Техноглогична сингулярност”, при която машините изцяло поемат управлението на обществото ни, а хората не се налага да извършват каквато и да е друга дейност, освен поддръжка на хардуера.

-Съмнявам се да се случи това. Човечеството винаги ще има стремежи да създава и твори. В бъдеще вероятно тези процеси няма да са толкова очевидни, колкото са сега, но ще ги има все пак. Виждаме, че след всяко „интересно събитие”, както се казва по китайски, човечеството залита в различни посоки – къде наляво, къде надясно, понякога и назад, но това усилва стремежите ни да се усъвършенстваме. Понякога се и подхлъзваме.

-Толкова за изкуствения интелект. Какво обаче ще кажете за естествения в Деня на будителя? Вие сте университетски преподавател, какви са наблюденията ви, какви са студентите?

-Младите хора са все по-практични. Фокусират се върху това, което им трябва. Ние навремето бяхме учени да разбираме от всичко и всичко да можем. Сега това трудно се постига. Младите са строго профилирани – нещо, което в западните държави се наблюдава отдавна. В България все още използваме стария подход и имаме широка база.

-А не е ли по-добър този стар подход? Човек да разполага с много знания от много различни сфери, да е компетентен поне донякъде с почти всичко, да има богата обща култура, но и да специализира в определена сфера?

-Сегашното поколение иска чисто практично да решава задачите и не иска да учи широката база от знания, която може би по някое време ще му трябва. Те са фокусирани върху това, което трябва да се свърши и изучават само него. Ако обаче нещо се смени, на тях ще им се наложи да изучават материята по-отзад новото. Но виждам, че те често сменят и работните си места – горе-долу през 6-8 месеца или година. Имат нужда от някакво предизвикателство, за да вървят напред.

-Успявате ли да ги събудите? Имат ли интерес към вашата специалност, все пак искаме или не, тя е бъдещето.

-Малко трудно се получава. Признавам си, че за съжаление нашите малко по-будни ученици от Бургас предпочитат да отидат в София или в чужбина – нещо, към което трябва да се стримим да не се случва. Ние трябва да опитаме всячески да ги задържим тук, за да останат младите и грамотните в България и в Бургас. Съобразяваме се със студентите, които имаме, при преподаване на материята, но така се получава, че забавяме по-напредничавите. Няма как, когато ние водим лекции пред 80-100 човека, да преподаваме заради един човек малко по-бавно или малко по-бързо. Затова и основното ми желание е аз да преподаваме на живо, а не онлайн, както се наложи през пандемията. На лицата им мога да прочета дали са разбрали нещо, или не и съответно аз мога да коригирам в реално време метода си на преподаване.

-Не е ли това, че някои разбират по-бързо, а други по-бавно, вид естествен отбор?

-Точно това е и процесът е съвсем нормален. Но става въпрос за друго – когато има няколко човека, които възприемат информацията с различна скорост, преподавателят трябва да се опита да изгради така лекциите си, че да угоди на всички. Докато едни, получавайки конкретна задача, бързо се отличават, други бавно и стабилно напредват. В този смисъл първата лекция с даден поток е най-трудна – трябва човек да се ориентира в аудиторията, за да прецениш кой разбира, кой не толкова, налага ли се да повтаряш позабравена информация от гимназията и т.н.