Sztuczna inteligencja le\u017cy u podstaw obecnych przemian metod pracy, sposob\u00f3w odnoszenia si\u0119 i mentalno\u015bci, charakteryzuj\u0105cych si\u0119 szybko\u015bci\u0105 i z\u0142o\u017cono\u015bci\u0105 techniczn\u0105. Niniejsze opracowanie ma na celu pom\u00f3c nam zrozumie\u0107 r\u00f3\u017cne aspekty i reperkusje, w tym implikacje etyczne, z pomoc\u0105 profesjonalnych ekspert\u00f3w i refleksji zaproponowanych przez papie\u017ca Franciszka na temat tych wydarze\u0144.<\/p>\n\n\n\n
Niemal od pocz\u0105tku historii informatyki komputery by\u0142y programowane do inteligentnego dzia\u0142ania. W 1956 roku Herbert Gelernter w IBM's Poughkeepsie Laboratory zbudowa\u0142 program zdolny do rozwi\u0105zywania twierdze\u0144 dotycz\u0105cych geometrii p\u0142askiej, co by\u0142o jednym z pierwszych przyk\u0142ad\u00f3w sztucznej inteligencji. W tym samym roku John McCarthy i inni pionierzy informatyki spotkali si\u0119 na seminarium w Dartmouth College w Hanowerze (USA). Po nadaniu nazwy nowej dyscyplinie (sztuczna inteligencja<\/em>) przewidywa\u0142, \u017ce w ci\u0105gu dekady pojawi\u0105 si\u0119 programy zdolne do t\u0142umaczenia mi\u0119dzy dwoma ludzkimi j\u0119zykami i graj\u0105ce w szachy lepiej ni\u017c mistrz \u015bwiata. Wtedy powsta\u0142yby maszyny o inteligencji r\u00f3wnej lub wi\u0119kszej od naszej, a my weszliby\u015bmy na now\u0105 \u015bcie\u017ck\u0119 ewolucji cz\u0142owieka. Spe\u0142ni\u0142oby si\u0119 dawne marzenie o budowie sztucznych ludzi.<\/p>\n\n\n\n Ale sprawy nie potoczy\u0142y si\u0119 tak, jak przewidywali ci optymi\u015bci. O ile Arthur Samuel z IBM zbudowa\u0142 program do gry w drejdla, kt\u00f3ry przechowywa\u0142 informacje o przebiegu rozgrywek i wykorzystywa\u0142 je do modyfikowania swoich przysz\u0142ych ruch\u00f3w (czyli uczy\u0142 si\u0119), o tyle szachy okaza\u0142y si\u0119 znacznie trudniejszym celem. Cel, jakim by\u0142o pokonanie mistrza \u015bwiata, zosta\u0142 zrealizowany z ponad 30-letnim op\u00f3\u017anieniem.<\/p>\n\n\n\n T\u0142umaczenie tekst\u00f3w pomi\u0119dzy dwoma j\u0119zykami naturalnymi r\u00f3wnie\u017c okaza\u0142o si\u0119 trudniejsze ni\u017c si\u0119 spodziewano. Nasze j\u0119zyki s\u0105 wieloznaczne, poniewa\u017c to samo s\u0142owo mo\u017ce mie\u0107 kilka znacze\u0144, kt\u00f3re cz\u0119sto s\u0105 r\u00f3\u017cne w r\u00f3\u017cnych j\u0119zykach, a ponadto w tym samym zdaniu s\u0142owo mo\u017ce pe\u0142ni\u0107 kilka r\u00f3l sk\u0142adniowych. <\/p>\n\n\n\n Niepowodzenie przewidywa\u0144 ekspert\u00f3w zniech\u0119ci\u0142o badaczy sztucznej inteligencji, z kt\u00f3rych wielu zwr\u00f3ci\u0142o si\u0119 ku innym badaniom. Co wi\u0119cej, w 1969 roku Marvin Minski i Seymour Papert wykazali, \u017ce badane od lat 50. ubieg\u0142ego wieku jedno- lub dwuwarstwowe sztuczne sieci neuronowe nie s\u0105 w stanie rozwi\u0105zywa\u0107 bardzo prostych problem\u00f3w. <\/p>\n\n\n\n W latach 70. XX wieku zainteresowanie sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 odnowi\u0142y systemy ekspertowe. Po raz kolejny dzwoniono w dzwony i przewidywano zbyt ambitne natychmiastowe post\u0119py. Na przyk\u0142ad rz\u0105d japo\u0144ski uruchomi\u0142 pod koniec lat 70. projekt pi\u0105tej generacji<\/em>kt\u00f3rego celem by\u0142o opracowanie w ci\u0105gu dziesi\u0119ciu lat (zawsze w ci\u0105gu dziesi\u0119ciu lat) maszyn zdolnych do pomy\u015bl<\/em> Celem projektu jest rozwijanie umiej\u0119tno\u015bci komunikowania si\u0119 z nami w naszym w\u0142asnym j\u0119zyku oraz t\u0142umaczenie tekst\u00f3w napisanych w j\u0119zyku angielskim i japo\u0144skim.<\/p>\n\n\n\n Przera\u017cone tym projektem Stany Zjednoczone i Unia Europejska uruchomi\u0142y w\u0142asne programy badawcze, o mniej ambitnych celach. Amerykanie skupili swoje wysi\u0142ki na programach wojskowych, m.in. Strategiczna inicjatywa komputerowa<\/em> (SCI), kt\u00f3ry skupia\u0142 si\u0119 na budowie autonomicznych, bezpilotowych pojazd\u00f3w na ziemi i w powietrzu; \"inteligentnych\" broni; oraz projektu o nazwie Gwiezdne wojny<\/em>kt\u00f3ra mia\u0142a chroni\u0107 Stany Zjednoczone przed atakiem nuklearnym. Z kolei Europa skupi\u0142a si\u0119 na problemie t\u0142umaczenia maszynowego, realizuj\u0105c projekt Eurotra<\/em>.<\/p>\n\n\n\n Na pocz\u0105tku lat 90. japo\u0144ski projekt zako\u0144czy\u0142 si\u0119 sromotn\u0105 pora\u017ck\u0105. Program wojskowy USA by\u0142 bardziej udany, co wida\u0107 podczas drugiej wojny w Iraku. I chocia\u017c projekt Gwiezdne wojny<\/em> nigdy nie zosta\u0142a zrealizowana, jej og\u0142oszenie wywar\u0142o presj\u0119 na Zwi\u0105zek Radziecki, dlatego niekt\u00f3rzy analitycy uwa\u017caj\u0105, \u017ce by\u0142a to jedna z przyczyn zako\u0144czenia zimnej wojny. Co do projektu Eurotra<\/em>Nie doprowadzi\u0142o to do powstania autonomicznego systemu t\u0142umaczenia maszynowego, ale doprowadzi\u0142o do skonstruowania narz\u0119dzi pomagaj\u0105cych ludzkim t\u0142umaczom zwi\u0119kszy\u0107 ich produktywno\u015b\u0107, w taki sam spos\u00f3b jak Google Translate<\/em>.<\/p>\n\n\n\n W 1997 roku, 30 lat p\u00f3\u017aniej ni\u017c si\u0119 spodziewano, komputerowi uda\u0142o si\u0119 wreszcie pokona\u0107 mistrza \u015bwiata w szachach (Garri Kasparow) w turnieju sze\u015bcioosobowym. Automatyzacja prowadzenia pojazd\u00f3w (samochod\u00f3w i samolot\u00f3w) r\u00f3wnie\u017c przesz\u0142a d\u0142ug\u0105 drog\u0119. Dlatego coraz cz\u0119\u015bciej m\u00f3wi si\u0119, \u017ce jeste\u015bmy u progu osi\u0105gni\u0119cia prawdziwego sztuczna inteligencja<\/em>Czy to mo\u017cliwe, czy rzeczywi\u015bcie jest tak blisko, jak zdaj\u0105 si\u0119 wierzy\u0107 niekt\u00f3rzy eksperci (nieliczni) i media? <\/p>\n\n\n\n Badacze nie zawsze s\u0105 zgodni co do definicji tej ga\u0142\u0119zi informatyki, dlatego nie jest \u0142atwo jednoznacznie wyodr\u0119bni\u0107 dyscypliny i aplikacje nale\u017c\u0105ce do tej dziedziny. Ostatnio modne sta\u0142o si\u0119 u\u017cywanie terminu sztuczna inteligencja <\/em>odnosi\u0107 si\u0119 do ka\u017cdej aplikacji komputerowej, wi\u0119c jej rozgraniczenie jest coraz bardziej rozmyte i niejasne. System publicznych \u0142awek ulicznych zawieraj\u0105cych repeater wifi i panel s\u0142oneczny, kt\u00f3ry dostarcza energii do \u0142adowania telefonu kom\u00f3rkowego, zosta\u0142 nawet przedstawiony jako sztuczna inteligencja. Gdzie jest inteligencja? Je\u015bli w og\u00f3le, to w cz\u0142owieku, kt\u00f3ry wpad\u0142 na pomys\u0142 zmontowania takich urz\u0105dze\u0144.<\/p>\n\n\n\n Najbardziej rozpowszechniona definicja dziedziny sztucznej inteligencji brzmi tak: zbi\u00f3r technik, kt\u00f3re pr\u00f3buj\u0105 rozwi\u0105zywa\u0107 problemy zwi\u0105zane z symbolicznym przetwarzaniem informacji, wykorzystuj\u0105c metody heurystyczne<\/em>. <\/p>\n\n\n\n Aplikacja sztucznej inteligencji powinna spe\u0142nia\u0107 trzy nast\u0119puj\u0105ce warunki: a) przetwarzana informacja powinna mie\u0107 charakter symboliczny; b) problem do rozwi\u0105zania powinien by\u0107 nietrywialny; c) najbardziej praktycznym sposobem podej\u015bcia do problemu jest zastosowanie regu\u0142 heurystycznych (opartych na do\u015bwiadczeniu). Program powinien umie\u0107 wydoby\u0107 te heurystyczne regu\u0142y z w\u0142asnego do\u015bwiadczenia, czyli powinien umie\u0107 si\u0119 uczy\u0107.<\/p>\n\n\n\n Opr\u00f3cz projektowania mistrz\u00f3w w grach powszechnie uwa\u017canych za smart<\/em>Zastosowa\u0144 sztucznej inteligencji jest znacznie wi\u0119cej. U niekt\u00f3rych wyniki by\u0142y spektakularne i zbli\u017ca\u0142y si\u0119 do tego, co intuicyjnie rozumiemy jako maszyn\u0119 my\u015bl\u0105c\u0105.<\/p>\n\n\n\n Istnieje wiele obszar\u00f3w, w kt\u00f3rych mo\u017cliwe by\u0142o zastosowanie technik sztucznej inteligencji, do tego stopnia, \u017ce dziedzina ta sta\u0142a si\u0119 nieco mieszanym workiem. Przyjrzyjmy si\u0119 niekt\u00f3rym z nich:<\/p>\n\n\n\n -Smart games.<\/em> W 1997 r. program Deep Blue<\/em> (dedykowana maszyna IBM) pokona\u0142 mistrza \u015bwiata, w\u00f3wczas Garri Kasparowa. Obecnie najlepszy program to. AlphaZero<\/em>przedsi\u0119biorstwa DeepMind<\/em> (nale\u017c\u0105cy do Google<\/em>), kt\u00f3ry nie opiera si\u0119 na zasadach wprowadzonych przez cz\u0142owieka, ale na samouczeniu si\u0119 (rozegra\u0142 pi\u0119\u0107 milion\u00f3w gier przeciwko sobie). Inne pomy\u015blnie rozwi\u0105zane gry to m.in. backgammon (backgammon<\/em>), panie, Jeopardy!<\/em>niekt\u00f3re formy pokera, oraz Wejd\u017a na stron\u0119<\/em>. <\/p>\n\n\n\n -Prowadzenie logicznego rozumowania.<\/em> Istniej\u0105 trzy rodzaje rozumowania logicznego: dedukcyjne (niezb\u0119dne w matematyce), indukcyjne (stosowane przez nauki eksperymentalne) i abdukcyjne (stosowane g\u0142\u00f3wnie w naukach o cz\u0142owieku, historii i niekt\u00f3rych ga\u0142\u0119ziach biologii, np. paleontologii). Problem programowania komputer\u00f3w do przeprowadzania dedukcji logicznej mo\u017cna uzna\u0107 za rozwi\u0105zany. Znacznie trudniej jest jednak zaprogramowa\u0107 procesy rozumowania indukcyjnego czy abdukcyjnego, dlatego ten obszar bada\u0144 w sztucznej inteligencji jest wci\u0105\u017c otwarty.<\/p>\n\n\n\n -Proces s\u0142owotw\u00f3rczy.<\/em> Celem jest sprawienie, aby komputery rozumia\u0142y ludzki g\u0142os, dzi\u0119ki czemu mo\u017cliwe b\u0119dzie wydawanie im polece\u0144 w bardziej naturalny spos\u00f3b, bez konieczno\u015bci u\u017cywania klawiatury. Badania w tej dziedzinie utrudnia\u0142 fakt, \u017ce ka\u017cda osoba ma sw\u00f3j w\u0142asny spos\u00f3b wymowy, a j\u0119zyk m\u00f3wiony jest jeszcze bardziej wieloznaczny ni\u017c j\u0119zyk pisany, ale ostatnio poczyniono znaczne post\u0119py i cz\u0119sto ponad 90 procent s\u0142\u00f3w jest rozumianych. <\/p>\n\n\n\n -Przetwarzanie tekst\u00f3w pisanych.<\/em> Dzieli si\u0119 na dwa g\u0142\u00f3wne obszary: przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego i t\u0142umaczenie maszynowe. <\/p>\n\n\n\n Stosunkowo niedawno powsta\u0142\u0105 dziedzin\u0105 jest eksploracja danych<\/em>Celem jest wydobycie informacji z tekst\u00f3w pisanych i pr\u00f3ba zrozumienia ich znaczenia. Odbywa si\u0119 to poprzez zastosowanie metod statystycznych i budowanie anotowanych korpus\u00f3w z informacjami o terminach. Dzi\u0119ki ich zastosowaniu programy poprawiaj\u0105 lub przyspieszaj\u0105 zrozumienie tekst\u00f3w, kt\u00f3re musz\u0105 zinterpretowa\u0107.<\/p>\n\n\n\n W dziedzinie t\u0142umaczenia maszynowego problemy si\u0119 mno\u017c\u0105, poniewa\u017c programy musz\u0105 radzi\u0107 sobie z dwoma j\u0119zykami naturalnymi zamiast jednego, z kt\u00f3rych oba s\u0105 n\u0119kane przez wieloznaczno\u015bci i nieregularno\u015bci i cz\u0119sto nie pokrywaj\u0105 si\u0119 ze sob\u0105. Zazwyczaj celem tych program\u00f3w jest stworzenie przybli\u017conego (nie doskona\u0142ego) t\u0142umaczenia tekst\u00f3w \u017ar\u00f3d\u0142owych, nad kt\u00f3rym mo\u017ce pracowa\u0107 ludzki t\u0142umacz, poprawiaj\u0105c go, co znacznie zwi\u0119ksza jego wydajno\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n -Automatyczne przetwarzanie pojazd\u00f3w i obraz\u00f3w.<\/em> Kiedy obserwujemy scen\u0119 za pomoc\u0105 wzroku, jeste\u015bmy w stanie zinterpretowa\u0107 otrzymane informacje i zidentyfikowa\u0107 niezale\u017cne obiekty. Ta dziedzina bada\u0144 ma na celu zaprogramowanie maszyn i robot\u00f3w tak, aby wizualnie rozpoznawa\u0142y elementy, z kt\u00f3rymi maj\u0105 wej\u015b\u0107 w interakcj\u0119. Jednym z jego najbardziej spektakularnych zastosowa\u0144 jest samoch\u00f3d automatyczny. Projekt ten, obecnie mocno zaawansowany przez kilka firm, ma na celu zbudowanie pojazd\u00f3w bez kierowcy, kt\u00f3re mog\u0105 porusza\u0107 si\u0119 po drogach i ulicach miasta. Badania te, kt\u00f3re rozpocz\u0119\u0142y si\u0119 na Uniwersytecie Carnegie Mellon<\/em> Pierwsze samochody bez kierowcy pojawi\u0142y si\u0119 pod koniec lat 80. i otrzyma\u0142y du\u017cy impuls w latach 90. ubieg\u0142ego wieku, kiedy to samoch\u00f3d bez kierowcy po raz pierwszy wyjecha\u0142 na niemieckie autostrady. Jak na razie w XXI wieku badania w dziedzinie samochod\u00f3w bez kierowcy wci\u0105\u017c czyni\u0105 post\u0119py, a czas, kiedy zostan\u0105 one dopuszczone do komercjalizacji, nie jest odleg\u0142y.<\/p>\n\n\n\n -Systemy eksperckie.<\/em> S\u0105 to programy, kt\u00f3re przeprowadzaj\u0105 logiczne dedukcje w celu zastosowania regu\u0142 wiedzy dostarczonej przez ludzkich znawc\u00f3w tematu do rozwi\u0105zania konkretnych problem\u00f3w. <\/p>\n\n\n\n Pierwsza pr\u00f3ba (program o nazwie DENDRAL, potrafi\u0105cy uzyska\u0107 wz\u00f3r zwi\u0105zku chemicznego z jego spektrogramu masowego) zosta\u0142a zbudowana oko\u0142o 1965 roku na Uniwersytecie Stanforda. W latach 70. i 80. badania nad systemami ekspertowymi znalaz\u0142y zastosowanie w diagnostyce medycznej, matematyce, fizyce, poszukiwaniach g\u00f3rniczych, genetyce, automatycznej produkcji, automatycznej konfiguracji komputer\u00f3w itd. Jednak pod koniec lat 80. przesz\u0142y do lamusa. Cho\u0107 nie znikn\u0119\u0142y one ca\u0142kowicie, dzi\u015b nie odgrywaj\u0105 wi\u0119kszej roli w badaniach nad sztuczn\u0105 inteligencj\u0105.<\/p>\n\n\n\n -Sztuczne sieci neuronowe.<\/em> Jest to jedno z najstarszych zastosowa\u0144 sztucznej inteligencji, a tak\u017ce jedno z najszerzej stosowanych obecnie. Na stronie neurony<\/em> tworz\u0105ce te sieci s\u0105 bardzo uproszczone, w por\u00f3wnaniu z tymi, kt\u00f3re stanowi\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 uk\u0142adu nerwowego cz\u0142owieka i wielu zwierz\u0105t. Sieci te s\u0105 w stanie rozwi\u0105za\u0107 bardzo z\u0142o\u017cone problemy w bardzo kr\u00f3tkim czasie, cho\u0107 uzyskane rozwi\u0105zanie nie jest zazwyczaj optymalne, a jedynie przybli\u017cone, co cz\u0119sto jest wystarczaj\u0105ce dla naszych potrzeb. Obecnie sieci neuronowe s\u0105 wykorzystywane w wielu aplikacjach uczenia maszynowego, takich jak wspomniane wcze\u015bniej translatory maszynowe.<\/p>\n\n\n\n -Kognitywne obliczenia i bazy wiedzy o \u015bwiecie.<\/em> Jednym z problem\u00f3w utrudniaj\u0105cych badania nad sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 by\u0142 fakt, \u017ce komputery maj\u0105 niewielk\u0105 wiedz\u0119 o otaczaj\u0105cym nas \u015bwiecie, co stawia je w oczywistej niekorzystnej sytuacji w por\u00f3wnaniu z ka\u017cdym cz\u0142owiekiem, kt\u00f3ry posiada te informacje, nabywaj\u0105c je od dzieci\u0144stwa, i mo\u017ce je wykorzysta\u0107 do rozwi\u0105zywania zdroworozs\u0105dkowych problem\u00f3w, kt\u00f3re wydaj\u0105 si\u0119 banalne, ale kt\u00f3re s\u0105 niezwykle trudne do rozwi\u0105zania dla maszyn nieposiadaj\u0105cych niezb\u0119dnych informacji. IBM uruchomi\u0142 projekt dotycz\u0105cy cognitive computing, kt\u00f3rego celem jest zbudowanie program\u00f3w, kt\u00f3re na podstawie bardzo obfitych danych (big data<\/em>) oraz wykorzystuj\u0105c techniki sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, s\u0105 w stanie dokonywa\u0107 u\u017cytecznych przewidywa\u0144 i wnioskowa\u0144 oraz odpowiada\u0107 na pytania wyra\u017cone w j\u0119zyku naturalnym. <\/p>\n\n\n\n Na razie systemy te nie mog\u0105 by\u0107 por\u00f3wnywane z lud\u017ami i s\u0105 zwykle ograniczone do okre\u015blonej dziedziny zastosowa\u0144.<\/p>\n\n\n\n W 1950 roku, wyprzedzaj\u0105c swoje czasy, angielski matematyk i chemik Alan Turing pr\u00f3bowa\u0142 zdefiniowa\u0107 warunki, w kt\u00f3rych mo\u017cna by powiedzie\u0107, \u017ce maszyna jest w stanie my\u015ble\u0107 tak jak my (\"maszyna\"). Test Turinga<\/em>). To si\u0119 nazywa silna sztuczna inteligencja<\/em>aby odr\u00f3\u017cni\u0107 go od s\u0142aba sztuczna inteligencja<\/em>Nowa \"maszyna\", kt\u00f3ra obejmuje wszystkie dotychczasowe zastosowania, o kt\u00f3rych maszyna wyra\u017anie nie my\u015bli. <\/p>\n\n\n\n Test Turinga stwierdza, \u017ce maszyna b\u0119dzie tak inteligentna jak cz\u0142owiek (lub b\u0119dzie w stanie my\u015ble\u0107), gdy b\u0119dzie w stanie oszuka\u0107 wystarczaj\u0105c\u0105 liczb\u0119 (30 %) istot ludzkich, aby uwierzy\u0142y, \u017ce wymieniaj\u0105 informacje z innym cz\u0142owiekiem, a nie z maszyn\u0105. Turing nie ograniczy\u0142 si\u0119 do zaproponowania testu, ale przewidzia\u0142, \u017ce zostanie on spe\u0142niony za oko\u0142o pi\u0119\u0107dziesi\u0105t lat. Niewiele si\u0119 pomyli\u0142, gdy\u017c w 2014 r. a chatbot<\/em> (a) program, kt\u00f3ry bierze udzia\u0142 w rozmowie czat<\/em>) zdo\u0142a\u0142 po pi\u0119ciu minutach rozmowy przekona\u0107 33 % swoich wsp\u00f3\u0142uczestnik\u00f3w, \u017ce jest 13-letnim ch\u0142opcem z Ukrainy. Niekt\u00f3rzy analitycy nie widz\u0105 jednak sprawy tak jasno. Evan Ackerman napisa\u0142: \"Test Turinga nie dowodzi, \u017ce program jest zdolny do my\u015blenia. Wskazuje raczej, czy program mo\u017ce oszuka\u0107 cz\u0142owieka. A istoty ludzkie s\u0105 naprawd\u0119 g\u0142upie\".<\/em><\/p>\n\n\n\n Wielu badaczy uwa\u017ca, \u017ce test Turinga nie jest wystarczaj\u0105cy do zdefiniowania lub wykrycia inteligencji. W 1980 roku filozof John Searle pr\u00f3bowa\u0142 to wykaza\u0107, proponuj\u0105c the<\/em> Pok\u00f3j chi\u0144ski<\/em>. Wed\u0142ug Searle'a, aby komputer mo\u017cna by\u0142o uzna\u0107 za inteligentny, opr\u00f3cz testu Turinga potrzebne s\u0105 jeszcze dwie rzeczy: \u017ce rozumie to, co pisze, oraz \u017ce jest \u015bwiadomy sytuacji. Dop\u00f3ki to nie nast\u0105pi, nie mo\u017cemy m\u00f3wi\u0107 o silna sztuczna inteligencja<\/em>.<\/p>\n\n\n\n U podstaw tego wszystkiego le\u017cy bardzo wa\u017cny problem: aby zbudowa\u0107 siln\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, maszyny musz\u0105 by\u0107 obdarzone \u015bwiadomo\u015bci\u0105. Ale je\u015bli nie wiemy, czym jest \u015bwiadomo\u015b\u0107, nawet nasza w\u0142asna, to jak mo\u017cemy to zrobi\u0107? <\/p>\n\n\n\n W ostatnich czasach dokonano znacznego post\u0119pu w neuronaukach, ale wci\u0105\u017c jeste\u015bmy daleko od mo\u017cliwo\u015bci zdefiniowania, czym jest \u015bwiadomo\u015b\u0107, sk\u0105d pochodzi i jak dzia\u0142a, nie m\u00f3wi\u0105c ju\u017c o jej stworzeniu, a tym bardziej symulacji.<\/p>\n\n\n\n Czy jest mo\u017cliwe, \u017ce post\u0119py w dziedzinie informatyki doprowadz\u0105 w d\u0142u\u017cszej lub kr\u00f3tszej perspektywie do stworzenia w naszych maszynach czego\u015b, co zachowuje si\u0119 jak superinteligencja? Ray Kurzweil od dziesi\u0119cioleci zapowiada j\u0105 na niemal natychmiastow\u0105 przysz\u0142o\u015b\u0107, kt\u00f3ra, jak horyzont, oddala si\u0119 w miar\u0119 zbli\u017cania si\u0119 do niej. <\/p>\n\n\n\n Nie wiemy, czy b\u0119dzie mo\u017cliwe, za pomoc\u0105 \u015brodk\u00f3w obliczeniowych, skonstruowanie inteligencji r\u00f3wnej lub wy\u017cszej od naszej, ze zdolno\u015bci\u0105 do samo\u015bwiadomo\u015bci. Gdyby jednak sztuczna inteligencja by\u0142a mo\u017cliwa do zrealizowania, stan\u0119liby\u015bmy przed powa\u017cnym problemem: \"problemem powstrzymania\".<\/p>\n\n\n\n Pytanie jest nast\u0119puj\u0105ce: czy mo\u017cliwe jest takie zaprogramowanie superinteligencji, aby nie mog\u0142a wyrz\u0105dzi\u0107 krzywdy cz\u0142owiekowi?<\/em><\/p>\n\n\n\n Zasadniczo problem powstrzymywania jest r\u00f3wnowa\u017cny z pierwszym prawem robotyki Isaaca Asimova. Ot\u00f3\u017c ostatnio pojawi\u0142y si\u0119 matematyczne przes\u0142anki, \u017ce nie da si\u0119 rozwi\u0105za\u0107 problemu powstrzymywania. Je\u015bli to si\u0119 potwierdzi, mamy dwie mo\u017cliwo\u015bci: a) zrezygnowa\u0107 z tworzenia superinteligencji i b) zrezygnowa\u0107 z pewno\u015bci, \u017ce te superinteligencje nie b\u0119d\u0105 w stanie nam zaszkodzi\u0107. <\/p>\n\n\n\n Przewidywanie przysz\u0142o\u015bci jest zawsze ryzykowne, ale wydaje si\u0119 jasne, \u017ce wiele z wydarze\u0144, kt\u00f3re s\u0105 lekko zapowiadane jako nieuchronne, jest bardzo odleg\u0142ych. <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La inteligencia artificial es uno de los ejes de la actual transformaci\u00f3n de los m\u00e9todos de trabajo, los modos de relacionarse y la mentalidad, caracterizada por la rapidez y por la complejidad t\u00e9cnica. Este dossier quiere ayudar a comprender sus distintos aspectos y sus repercusiones, tambi\u00e9n \u00e9ticas, con la ayuda de profesionales expertos y de […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":6252,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_members_access_role":[],"_members_access_error":""},"categories":[40],"tags":[],"class_list":["post-4787","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-dossier"],"yoast_head":"\nDefinicja sztucznej inteligencji<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Zastosowania sztucznej inteligencji<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Czy maszyna mo\u017ce by\u0107 inteligentna?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Problem zamkni\u0119cia<\/strong><\/h2>\n\n\n\n