Začetek vesolja je bil temačna praznina, dokler se niso pojavile oblike življenja, ki so razvile sposobnost ‘vida’, s čimer so zanetile pot k rasti in inteligenci. V računalništvu in robotiki se dogaja vzporedna preobrazba, kot jo je opisala vizionarka za umetno inteligenco Fei-Fei Li, kar nakazuje novo dobo, v kateri umetna inteligenca presega obdelavo podatkov, da bi razumela oprijemljivi svet s pomočjo t. i. Prostorske inteligence.
V času, ko se je tehnologija ponašala s kamerami z več milijoni slikovnih pik z jasno ostrino, je Fei-Fei Li že leta 2015 poudarila ogromen izziv učenja računalnikov, kako razumeti tisto, kar vidijo. Računalniki so slike videli le kot številke, zato je bilo človeško vlogo ključno v ‘izobraževanju’ računalnikov, da razlagajo svet – podobno kot pri poučevanju otrok. Za to, da je računalnik prepoznal mačko, je moral biti izpostavljen različnim slikam mačk v različnih položajih in oblikah, da je spoznal njihove značilnosti.
Ta naloga razločevanja, čeprav ključna, je bila izredno kompleksna zaradi edinstvenosti vsake mačke glede na velikost, držo, vzorec in barve. Stroji so morali razumeti te odtenke za identifikacijo in razločevanje mačk, kar je zahtevalo obsežne podatkovne nize.
Otroci naravno razlikujejo med množico predmetov v svojem vsakdanjem življenju. Obravnavajoč to načelo, je Li razvila projekt ImageNet, veliko podatkovno bazo za izobraževanje računalnikov v prepoznavanju predmetov, naloga, ki je bila takrat zastrašujoča. Sedaj, devet let kasneje, je umetna inteligenca postala spretna, celo prekosila je človeške veščine pri ‘gledanju’ in ‘razumevanju’ sveta.
Z združitvijo moči nevronskih mrež, grafičnih procesnih enot in velikih podatkov danes umetna inteligenca ne le klasificira predmete, ampak tudi razume in izvaja človeške ukaze z natančnostjo. Zna ustvarjati slike in animirane videoposnetke iz preprostih napotkov, kar simbolizira njen globok evolucijski skok.
Trenutni raziskovalni tim Fei-Fei Li trenira umetno inteligenco za razumevanje vedenja v resničnem svetu in izvajanje nalog preko projektov, kot je Behavior, kjer roboti razumejo jezik in naloge, kot je priprava sendviča ter postrežba.
Moč prostorske inteligence obeta razbremenitev za človeštvo in pozitiven vpliv na različne vidike življenja, od odkrivanja nezadostno razkuženih rok v zdravstvu do pomoči bolnikom s telesnimi ovirami pri njihovih dnevnih opravilih. To prikazuje le vpogled v prihodnost, kjer bo umetna inteligenca globoko razumela in se brezhibno sodelovala z človeštvom – prihodnost, ki ni več daleč od dejanskega življenja.
Za analizo tega članka iz širšega pogleda moramo upoštevati nekaj najpomembnejših vprašanj, izzivov in kontroverz, povezanih z razvojem umetne inteligence z ‘vidom in dejanjem’, znano tudi kot prostorska inteligenca:
Osnovna vprašanja vključujejo:
– Kako se bo umetna inteligenca s prostorsko inteligenco integrirala v družbo in kakšno bo njeno razvojno obdobje?
– Kakšne so etične in zasebnostne posledice uporabe umetne inteligence, ki zaznava in razlaga okolje?
– Kako zagotoviti, da bodo sistemi umetne inteligence delovali v najboljšem interesu ljudi in brez pristranosti?
Izzivi in kontroverze, povezani s to temo:
– Zasebnost in varnost podatkov: Z napravami, ki vidijo in razumejo, obstajajo povečane skrbi glede posameznikovih pravic do zasebnosti in varnosti podatkov. Obstajajo primeri, ko bi te tehnologije lahko bile uporabljene za nadzorovanje in sledenje posameznikom brez njihove privolitve.
– Premestitev delovne sile: Ko postanejo sistemi umetne inteligence bolj vešči pri nalogah, ki so jih prej opravljali ljudje, obstaja tveganje za pomembne motnje na trgu dela, kar lahko vodi v premestitev delovnih mest.
– Pristranskost umetne inteligence: Za usposabljanje sistemov umetne inteligence pogosto potrebujete velike nize podatkov. Če so ti podatki pristranski, bo tudi umetna inteligenca vedenje z nepristranskostjo, kar lahko privede do nepravičnega obravnavanja in diskriminatornih praks, še posebej v kritičnih območjih sprejemanja odločitev.
– Zanesljivost in odgovornost: Zanesljivost delovanja umetne inteligence na podlagi tega, kar zazna in razloči, je lahko vprašljiva. Poleg tega postane odgovornost kompleksen problem, ko pride do napak, saj je včasih težko razumeti odločevalske procese umetne inteligence.
Prednosti:
– Zdravstvo: Umetna inteligenca lahko pomaga pri avtomatizaciji nalog, diagnostiki, precizni kirurgiji in oskrbi pacientov, kar vodi v izboljšane rezultate v zdravstvu.
– Dostopnost: Osebe s telesnimi ovirami lahko imajo koristi od sposobnosti umetne inteligence za opravljanje nalog, kar izboljšuje avtonomijo in kakovost življenja.
– Učinkovitost: Umetna inteligenca pogosto lahko opravi naloge bolj natančno in hitreje kot ljudje, kar povečuje produktivnost v različnih sektorjih.
Slabosti:
– Družbene motnje: Integracija umetne inteligence v družbo lahko povzroči motnje v socialnih normah in praksah, kar prispeva k negotovosti in odpornosti pri tistih, ki so prizadeti.
– Odvisnost: Pretirano zanašanje na umetno inteligenco lahko oslabi človeške spretnosti in privede do odvisnosti, ki bi lahko predstavljala težave, če sistemi umetne inteligence odpovejo ali so ogroženi.
– Etične skrbi: Odločitve umetne inteligence, ki imajo moralne posledice, so lahko sporne, zlasti v situacijah, kjer je človeška empatija in razumevanje bistvena.
Za raziskovanje več o trenutnem stanju in prihodnjih možnostih tehnologije umetne inteligence si lahko ogledate nekaj dragocenih virov:
– TensorFlow (odprtokodna platforma, uporabljena v strojnem učenju, ki poganja razvoj funkcij za prepoznavanje umetne inteligence)
– OpenAI (raziskovalni laboratorij za umetno inteligenco, ki razvija napredne modele umetne inteligence)
– DeepMind (vodilna raziskovalna organizacija na področju umetne inteligence)
Pomembno je, da nenehno poteka dialog o tem, kako bo umetna inteligenca s sposobnostmi ‘vida in dejanja’ oblikovala našo prihodnost, pri tem naslavlja tako njeno potencialno korist za družbo kot tudi vgrajene izzive.