Asimov w jednym z późniejszych opowiadań, Roboty i Imperium, stworzył także zerowe prawo, które miało być nadrzędne nad pozostałymi: Robot nie może skrzywdzić ludzkości lub poprzez zaniechanie działania doprowadzić do uszczerbku dla ludzkości. Ale dziś, w dobie dynamicznego rozwoju technologii przez firmy z wojskowym kapitałem, wielu naukowców twierdzi, że prawa Asimova stały się anachroniczne, gdyż czasami zabicie jednego człowieka przez robota może przynieść korzyści dla całego społeczeństwa.

Wszystkie te debaty nad moralnością maszyn mają jednak charakter stricte akademicki, gdyż kultura popularna przemieliła motyw sztucznej inteligencji na wiele lat, zanim zabrali się za niego naukowcy. Pisarze SF fantazjowali o myślących maszynach na długo przed badaniami Turinga czy McCarthy’ego, nic więc dziwnego, że to oni zaszczepili w nas taki a nie inny obraz sztucznej inteligencji.

Rozdźwięk między postrzeganiem SI przez naukowców i zwykłych ludzi jest ogromny. Takie dzieła jak Foundation Asimova, 2001: A Space Odyssey Arthur C. Clarke czy The Matrix rodzeństwa Wachowskich utwierdziły nas w przekonaniu, że sztuczna inteligencja jest programem zdolnym nie tylko do formułowania myśli na wzór istot ludzkich, to także twór, który zdolny jest myśleć i postrzegać świat w taki sposób, jaki my to robimy. A to oznacza, że maszyna może być kapryśna, ukrywać swoje prawdziwe zamiary czy w sposób kreatywny podchodzić do rozwiązywania problemów. Potrafi także uczyć się i wyciągać wnioski.

Współczesna nauka potrafi programować chatboty, asystentów głosowych czy algorytmy zdolne do kreatywnego myślenia i analizy otoczenia. Problem tkwi jednak w tym, że działanie tych programów jest zawężone do jednej specjalizacji. Nie powstał twór, który byłby w stanie myśleć abstrakcyjnie na absolutnie każdej płaszczyźnie.

Małymi kroczkami w stronę prawdziwej SI

Branża sztucznej inteligencji rozwija się niezwykle dynamicznie. Regularnie piszę na łamach naEKRANIE o algorytmach, które wykazują zdolność do analitycznego myślenia. W terminologii naukowej sztuczna inteligencja jest tworem znacznie węższym niż ten stworzony przez popkulturę. Inżynierowie nazywają sztuczną inteligencją niemal wszystkie algorytmy, które korzystają z technologii uczenia maszynowego do przetwarzania i analizy danych oraz potrafią wykorzystać te informacje do wykonywania zadań o charakterze kreatywnym. Choć brzmi to dość zawile, wystarczy podać kilka przykładów z ostatnich miesięcy.

Z okazji urodzin Jana Sebastiana Bacha firma Google opublikowała Doodle wykorzystujący sztuczną inteligencję do imitowania stylu muzyka. Algorytm przeanalizował harmonię w 306 utworach artysty, a następnie wykorzystuje tę wiedzę, aby stworzyć harmonię do prostych utworów napisanych przez użytkowników Google’a. O tym, że mamy tu do czynienia z myślącą maszyną, a nie prostym algorytmem matematycznym świadczy fakt, że za każdym razem ten sam utwór zostanie opracowany nieco inaczej. Maszyna na bieżąco tworzy harmonię, bazując na wyuczonych zasadach rządzących muzyką oraz stylem Bacha.

Na podobnej zasadzie działają sztuczne inteligencje piszące książki, przetwarzające tekst na obraz czy szkice na pejzaże. Algorytm uczony jest postępowania z danym zagadnienie, przetwarza duże zasoby danych i uczy się, jak funkcjonuje dana forma sztuki. Dzięki uczeniu maszynowemu powstali też inteligentni asystenci czy systemy SI w telefonach Huawei dobierający najlepsze parametry do fotografowania danej sceny. Problem tkwi w tym, że żaden z tych programów nie potrafi wyjść poza obręb dziedziny, w której się specjalizuje.

Wszystko rozbija się o nazewnictwo

Badanie Sztuczna inteligencja w życiu Polaków doskonale ujawniło dysonans poznawczy pomiędzy nauką a odbiorcami kultury. Jeśli termin sztuczna inteligencja rozumiemy tak, jak widzą go naukowcy, to okaże się, że na co dzień Polacy korzystają z co najmniej trzech narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję, w tym m.in. przeglądarek internetowych, nawigacji satelitarnej systemów rozpoznawania twarzy, filtrów antyspamowych czy platform VoD dobierających treści pod nasze preferencje.

Każda z tych technologii wykorzystuje narzędzia uczenia maszynowego, które w sposób dynamiczny analizują i przetwarzają dane wejściowe. Ale żadna z nich nie jest sztuczną inteligencją w popkulturowym tego słowa znaczeniu. Żadna z nich nie jest zdolna do wyjścia poza ramy swojej specjalizacji i nauczenia się nowych umiejętności od zera. To wciąż tylko maszyny, którym powinniśmy raczej przypisać angielskie słowo „smart” niż „intelligent". To technologie, które w sprytny sposób rozwiązują pewne zadania, ale brakuje im typowo ludzkiej inteligencji.

I na sam koniec powróćmy na chwilę do testu Turinga i zastanówmy się, czy rzeczywiście jest to dobry sposób na sprawdzenie, czy dany robot potrafi myśleć. Czy jeśli maszynie uda się przekonać wszystkich sędziów, że rozmawiają z człowiekiem, to będziemy mieli do czynienia ze sztuczną inteligencją znaną z filmów? Czy może po prostu bardzo dobrym asystentem, który potrafi dynamicznie przetwarzać duże zasoby danych i znajdować odpowiedź na dowolne pytanie w internecie?