Przyjaciel robot

Za twórcę współczesnej koncepcji sztucznej inteligencji (SI) jest uznawany profesor John McCarthy. Po raz pierwszy użył on terminu „sztuczna inteligencja” w jednej ze swoich prac w roku 1955. Kiedy w 1958 roku powstał pierwszy układ scalony, rozwój elektroniki i zaawansowanych technologii zaczął nabierać tempa. Niestety, w połowie lat 80., zamiast zbudować gotową SI, naukowcy doszli do wniosku, który nazwano paradoksem Moraveca.

Hans Moravec, jeden z naukowców badających zagadnienia związane z robotyką i SI, napisał: „Stosunkowo łatwo sprawić, żeby komputery przejawiały umiejętności dorosłego człowieka w testach na inteligencję albo grze w warcaby, ale jest trudne, albo wręcz niemożliwe, zaprogramowanie im umiejętności rocznego dziecka w percepcji i mobilności”.

Słowa te są do dziś aktualne. Ponad 16 lat temu, dokładnie 10 lutego 1996 roku, maszyna pokonała najlepszego z ludzi w partii szachów. Mimo tego do dziś maszyny wciąż mają problem z tak prostym dla nas zadaniem, jak rozpoznawanie twarzy w kiepskim świetle czy głosu na dworcu kolejowym.

Z komputerem można oczywiście porozmawiać. Bez wydawania skomplikowanych poleceń. Interpretacja języka w formie tekstowej jest znacznie prostsza od zrozumienia przez maszynę dźwięków tworzonych przez nasz aparat mowy. Powstało mnóstwo projektów mających na celu stworzenie programu, z którym rozmowa ma przebiegać tak, jak rozmowa z człowiekiem.

Jednym z najpopularniejszych tego typu rozwiązań jest ALICE (Artificial Linguistic Internet Computer Entity). Wystarczy, że włączysz dowolną przeglądarkę i przejdziesz pod adres www.alicebot.org. Na witrynie projektu możesz się wdać w długie dysputy (w języku angielskim) z maszyną.

Automaty rozmawiające w języku naturalnym, tzw. chatterboty lub chat boty, są często składnikami stron WWW, na których niestrudzenie prezentują ofertę danej firmy i odpowiadają na pytania internautów (kilka adresów stron z chatterbotami znajdziesz w ramce „Rozmowy z maszyną”).

Ciekawym projektem jest również polski program Snikers 4.0 www.snikers.pl, czyli instalowany na komputerze chatterbot, który możesz ustawić np., by odpowiadał twoim znajomym przez GG.

Pisząc o maszynach zdolnych do rozumienia mowy, nie możemy pominąć Siri. Ten opracowany przez Apple „rozmawiający” z użytkownikiem smartfonu asystent rozpoznaje mowę, wnioskuje i udziela odpowiedzi. Jednak inteligencji w telefonie nie ma. Sam iPhone 4S nie rozumie nawet pytań. Jedyne, co robi, to przesyła dane do serwerów. Cała „logika” procesu rozmowy z Siri odbywa się w wielkich centrach obliczeniowych, niewidocznych dla użytkownika. Bez internetu Siri nawet się nie uruchomi, a w wielu miejscach (niestety także w Polsce) użyteczność tego rozwiązania jest bardzo mała – elektroniczny asystent co najwyżej automatycznie wybierze numer telefonu do znajomego lub odtworzy konkretną piosenkę z pamięci telefonu. Do faktycznej inteligencji wbudowanej w smartfon jeszcze sporo brakuje.

Zdolności wnioskowania i analizowania przekazywanych treści nie sposób natomiast odmówić zbudowanemu przez koncern IBM komputerowi Watson. Maszyna stała się słynna po tym, jak zwyciężyła w popularnym teleturnieju „Jeopardy!”, polegającym na układaniu pytań do znanych odpowiedzi.

Cały program jest prowadzony w języku naturalnym. Komputer musiał zatem nie tylko poprawnie przetworzyć mowę, ale również wyartykułować poprawne odpowiedzi, zrobić to szybciej niż ludzie, i na dodatek samodzielnie dokonywać wyboru kolejnych kategorii tematycznych. Zmagania ludzi z Watsonem obejrzysz pod adresem http://pcformat.pl/u/325.

Oczywiście Watson nie powstał po to, by wygrywać teleturnieje. Superkomputer IBM może uczyć się przewidywać konsekwencje poszczególnych czynów znacznie lepiej niż ludzie. Dlatego najefektywniej można wykorzystać go tam, gdzie niezbędne jest wielowątkowe i nieszablonowe myślenie, powiązane z obliczaniem prawdopodobieństwa zaistnienia danego zdarzenia. Już teraz Watson pomaga lekarzom z medycznego ośrodka badawczego Cedars-Sinai w Los Angeles. Specjaliści wykorzystują jego potencjał do analizy ogromnej liczby danych na temat pacjentów chorych na raka. Na tej podstawie Watson sugeruje sposoby leczenia – zarówno chirurgiczne, jak i farmakologiczne.

Zespół profesora Osamu Hasegawa z Instytutu Technologii w Tokio opracował robota Hiro, wyposażonego we własną sieć neuronową (SOINN – Self-Organizing Incremental Neural Network). Robot potrafi obserwować najbliższe otoczenie i automatycznie dostosowywać się do jego zmiennych warunków. Postawione przed nim zadania, np. nalanie wody z butelki do stojącego przed nim kubka, zrealizuje, pod warunkiem że wie, jak je wykonać. Jeżeli maszyna nie ma takiej wiedzy, będzie mogła ją zdobyć z dostępnego źródła, np. z internetu czy od innego robota wyposażonego w SOINN, który wykonał już wcześniej podobne zadanie. Oznacza to, że Hiro może się uczyć zarówno z ogólnodostępnych baz wiedzy, jak i od „kolegów po fachu”.

Opisane rozwiązania opierają się na symulacji zachowań i sposobu myślenia człowieka. Istnieje również alternatywna droga – odwzorowanie pracy naszego mózgu. W tym celu naukowcy stworzyli tzw. Cognitive Computing Chip. Od strony technicznej chip niczym się nie wyróżnia, zawiera znane elementy, takie jak tranzystory, komórki pamięci itp. W porównaniu z mocami obliczeniowymi współczesnych procesorów jest również „słaby”, ale jego potencjał tkwi nie w technologii, a w architekturze. Elementy przetwarzające pełnią w nim rolę neuronów, natomiast komórki pamięci odpowiadają synapsom, całość przetwarza informacje w taki sposób, jak ludzki mózg.

Sama zmiana architektury i sposobu przetwarzania powoduje, że urządzenia zbudowane z wykorzystaniem CCC będą znacznie lepiej sobie radziły z percepcją niż tradycyjne układy obliczeniowe. Potencjał nowego układu został doceniony przez DARPA – amerykańską Agencję Zaawansowanych Obronnych Projektów Badawczych (Defence Advanced Research Project Agency), która przeznaczyła 21 mln dolarów na dalsze badania.

Dotychczasowe osiągnięcia rozbudziły nadzieje informatyków na stworzenie w pełni funkcjonalnej sztucznej inteligencji. Pozostaje tylko pytanie, jak wiele czasu dzieli nas od tej chwili?

Wielokrotnie była inspiracją, motywem przewodnim lub przynajmniej istotnym tłem wielu dzieł współczesnej kultury popularnej. Pamiętamy komputer HAL z „2001: Odysei kosmicznej”, dziecko robota ze Spielbergowskiego „A.I.”, złowrogiego Skyneta z „Terminatora” czy – żeby nie sięgać tylko do filmów – Wintermute’a z „Neuromancera” Williama Gibsona. W praktyce jednak artystyczne wizje niewiele mają wspólnego z rzeczywistością.

W 1950 roku Alan Turing, brytyjski matematyk, zaproponował prosty test, który miał decydować o tym, czy poddawana mu maszyna zostanie uznana za „myślącą.” W teście Turinga człowiek sędzia w naturalnym języku prowadzi rozmowę z „rozmówcami”, nie wiedząc przy tym, który z nich jest maszyną. Maszyna wygrywa, jeśli sędzia uzna ją za istotę ludzką. Zaliczenie wdrożonego w praktyce testu Turinga polega na uznaniu maszyny za prawdziwego człowieka przez odpowiednią liczbę rozmawiających z nią osób. Dotychczas żaden komputer nie zaliczył testu Turinga. Najbliżej tego był program Cleverbot stworzony przez Rollo Carpentera w 1988 roku, który we wrześniu 2011 roku oszukał ponad 59,3 proc. rozmówców, myślących, że jest człowiekiem. Jednak do zaliczenia testu Turinga zabrakło mu 4 proc.

Kilka adresów witryn z chatterbotami. Pod ostatnim znajduje się chatterbot obsługujący również rozpoznawanie mowy.
www.alicebot.org
www.onlinetools.pl
http://ana.anabot.pl
www.snikers.pl
www.ecreation.pl/home
www.inguaris.pl/chatbot.html
http://wellbot.tk/