Programátorka: Počítače nebudú nikdy myslieť ako ľudia, nemajú emócie
Učiace sa systémy na báze neurónových sietí sa využívajú na rozpoznávanie objektov na obrazových dátach pri vyhľadávaní obrázkov, pri rozpoznávaní hlasových povelov alebo pri prekladaní textu do iného jazyka.
Program AlphaGo porazil šampióna v hre Go Lee Se-dola celkovo 4:1 na zápasy. S robotičkou MÁRIOU VIRČÍKOVOU z Technickej univerzity v Košiciach sme sa bavili o tom, ako AlphaGo funguje a čo je umelá inteligencia.
New York Times píše, že program AlphaGo ukazuje, že „prístroje sa môžu učiť a myslieť ako ľudia“. Súhlasíte s tým? Čo to vlastne znamená?
Súhlasím s prvou časťou vety, prístroje sa učiť môžu. S tým, že môžu myslieť ako ľudia, nesúhlasím.
Programy dokážu neporovnateľne rýchlo a paralelne prehľadávať a spracovávať obrovské množstvo dát. To my nedokážeme. Počítač ale nikdy nebude mať to, čo človeka robí človekom. Pomohla by som si neurovedou, ale vysvetlenie by bolo veľmi obsiahle. Za všetko jeden príklad – proces rozhodovania u ľudí je spojený s oblasťami mozgu, ktoré sú spájané nielen s pamäťou, ale aj s oblasťami, kde sa spracovávajú emócie.
V čom spočíva výnimočnosť programu AlphaGo?
Dnes sa slovo inteligentný, alebo „smart“ a rôzne podobné varianty používajú v spojení s technikou veľmi často. Skutočný inteligentný systém musí nielen vedieť znalosti ukladať a aplikovať, ale aj získavať nové znalosti – učiť sa. AlphaGo od firmy DeepMind, ktorú kúpil Google, je počítačový program, ktorý má takúto schopnosť učiť sa.
Akú stratégiu AlphaGo pri hraní hry Go uplatňuje?
AlphaGo je výnimočný v tom, že nie je tvorený predpísanými pravidlami, ako má postupovať v hre. On sa hrať učil. Pri klasickom počítačovom programe programátor napíše kód, ktorý hovorí počítaču, čo má robiť.
Existujú úlohy, kde by taký kód trvalo napísať veľmi dlho, ak vôbec. Ide aj o hru Go, kde existuje veľmi veľa možností, ako sa v nej dá postupovať.
Druhá možnosť je naprogramovať počítaču schopnosť učiť sa. Preto nikto nemôže popísať jeho presnú stratégiu, ako si vyhodnocuje hru v priebehu zápasu. Do istej miery využíva algoritmy Monte Carlo, ktoré vytvoria počítačový model náhodného deja a po prebehnutí množstva simulácií sa nasadia štatistické metódy.
Ako AlphaGo funguje a ako sa učí?
Neurónové siete, ktoré používa AlphaGo, patria medzi prostriedky výpočtovej inteligencie, ktoré majú schopnosť učenia a majú už 73-ročnú históriu. V roku 1943 sa na univerzite v Chicagu stretol psychiater s matematikom (doktori McCulloch a Pitts) a definovali binárny neurón.
Existuje aj hardvérová podoba neurónových sietí. Ale v tomto prípade hovoríme o softvéri – systéme, ktorý sa skladá z množstva jednoduchých, ale masívne poprepájaných prvkov, neurónov. Tieto prepojenia sú reprezentované synaptickými (synpasia je v mozgu miestom styku neurónov, pozn. red.) váhami a dokážu sa meniť na základe nejakých pravidiel – adaptujú sa.
Prečo si v Google vybrali práve hru Go a v čom sa líši od šachu?
Odkedy počítač Deep Blue porazil Garryho Kasparova v šachu, ubehlo takmer dvadsať rokov. Princíp je v tom, že Deep Blue vypočítaval cez 10-tisíc možných ťahov v hre – nič viac, nič menej. Okrem šachu sa nedal použiť na nič iné. AlphaGo nemá žiadne ťahy predpísané a jeho princíp sa dá aplikovať takmer na akúkoľvek úlohu.
Hra Go má oveľa väčší prehľadávací priestor možností – na začiatku hry je v šachu pri prvom ťahu 20 možností pohybu a v hre Go až 361. Čítala som, že počet možných konfigurácií dosky pri Go presahuje počet atómov vesmíru. Nemohli by mu predpísať pravidlá pre možné ťahy ako pri šachu.
Uplatňuje Google technológie z AlphaGo?
Áno, učiace sa systémy aj na báze neurónových sietí, sa využívajú napríklad na rozpoznávanie objektov na obrazových dátach pri vyhľadávaní obrázkov, pri rozpoznávaní hlasových povelov a prirodzeného jazyka, alebo pri prekladaní textu do iného jazyka. Speje to aj ku dokonalejším (zatiaľ hlasovým) personálnym asistentom.
Čo je učenie posilňovaním a hlboké neurónové siete?
Pri takzvanom „reinforcement“ učení (učenie zosilnením, posilňovaním alebo inak povedané, odmenou a trestom) si program pripíše odmenu, ak sa mu podarí splniť úlohu. Takto sa postupne optimalizuje. Hlboké neurónové siete sa stali populárnymi len v posledných desiatich rokoch vďaka tomu, že máme obrovské zdroje dát a lacný výpočtový výkon.
Majú veľké množstvo vrstiev, a preto dokážu analyzovať zložité dáta tak, ako keby si ich rozkladali na súčiastky. Google to vysvetlil na programe, ktorý sa naučil rozpoznávať mačky pozeraním videí.
Popíšte ten program…
Neurónová sieť na jednej vrstve identifikuje, ako vyzerajú labky, na druhej napríklad fúzy a na ďalšej chvost. V priebehu trénovania siete jej ukážeme veľký počet obrázkov rôznych zvierat, a k tomu jej dáme označenie, na ktorých obrázkoch sú mačky a na ktorých nie. Sieť si aktivuje jednotlivé vrstvy, keď identifikuje na obrázkoch časti mačky. Ukladá si znalosť o tom, ktoré vrstvy a ich korelácie sú dôležité na to, aby mohla mačku úspešne rozpoznať. Systém sa pri správnom prístupe zlepšuje, aj keď učenie je dlhý proces. Vzhľadom na súčasné výpočtové možnosti by som to už za nevýhodu nepovažovala.
Aký výsledok po piatich hrách s veľmajstrom očakávate?
Určite AlphaGo vyhrá a tipujem si výsledok na zápasy 4:1 (rozhovor vznikol s niekoľkodňovým predstihom, pozn. red.)
Čo prinesie budúcnosť v oblasti umelej inteligencie?
Blízku budúcnosť vidím najmä v aplikovaní umelej inteligencie do rôznych oblastí. Inteligentné programy schopné pracovať s množstvom dát budú kľúčové napríklad v biomedicíne. AlphaGo je obrovský míľnik umelej inteligencie, ale o samotnú hru Go nejde. Preteky technologických gigantov v tejto oblasti už dávno odštartovali a budú sa stupňovať. Myslím, že umelá inteligencia už dokázala prekvapujúce výsledky, ale dnes je ešte len v plienkach a bude rýchlo rásť.
Ako sa definuje inteligencia a ako sa líši od tej našej?
Väčšina uznávaných definícií umelej inteligencie už predpokladá, že vieme, ako definovať našu ľudskú inteligenciu. Použijem definíciu Marvina Minského, ktorý patrí medzi revolučné osobnosti umelej inteligencie a nedávno nás opustil: „Umelá inteligencia je veda o vytváraní strojov alebo systémov, ktoré budú na riešenie úloh používať postup, ktorý, ak by ho použil človek, by sme považovali za prejav jeho inteligencie.
Máte pripomienku alebo ste našli chybu? Prosíme, napíšte na pripomienky@dennikn.sk.
