Dirbtinis intelektas vietoj gyvo vertėjo: pats laikas susitaikyti?

Šiandien technologijos tobulinamos palaipsniui, dažniausiai mums nepastebint, nebent atkreipiame dėmesį į straipsnių apie technologijas antraštes. Mokslininkai žengia septynmyliais batais ir nuolat ką nors išranda. Akimis permetus praeitų metų išradimų sąrašus, kurių pilna tokiuose technologines naujienas aprašančiuose tinklapiuose, kaip msn.com ar money.cnn.com, ir jų komentarus, panašu, kad visuomenė pakeitė nuomonę apie technologijas ir siekia jas efektyviai pritaikyti. Nepaisant to, ne kiekvienas mūsų susimąsto apie tai, kad robotai (anksčiau ar vėliau) galės atlikti dar daugiau užduočių, už kurias šiandien atsakingi mes.

Vienas pagrindinių išradimų, nuolat tobulinamų ir kai kuriose srityse jau galinčių konkuruoti su žmogaus smegenimis, yra dirbtinis intelektas (DI). Išsiaiškinti, ar jis gali iš žmonių atimti darbo vietas, galima tik supratus jo veikimo principus ir apžvelgus jo kūrimo istoriją.

Mokslininkai iki šiol nesutaria, koks turėtų būti DI apibrėžimas. Knygoje „Dirbtinio intelekto paieškos“ teigiama, kad DI yra mechaninio subjekto sugebėjimas funkcionuoti tinkamai ir reaguoti į aplinką[1]. Tai išgirdęs ne vienas mūsų turbūt suklustų ir imtų svarstyti, kuo toks mechanizmas geresnis už gyvą organizmą? Į šį ir kitus klausimus stengiamasi atsakyti šiame rašinyje, bet pirma apžvelkime istoriją.

Renesanso išradėjas Leonardas da Vinčis buvo vienas pirmųjų, nubraižiusių kažką panašaus į šiandieninį robotą. Viename jo brėžinių pavaizduotas žmogų primenantis robotas-riteris[2]. Jis buvo atkurtas ir dabar šį robotą galima pamatyti Kraistčerčo (Naujoji Zelandija) muziejuje, kur svečiuojasi paroda „Da Vinčio mechanika“[3].

Iš kitų mokslininkų, sukūrusių į gyvus padarus panašių robotų, išskirsime Žaką de Vaukansoną, XVIII a. pr. sukonstravusį mechaninę antį. Ji imitavo tikros anties judesius ir buvo panaši į šiandieninius robotus[4], tačiau DI svarbi ne tik mechanika. Svarbų vaidmenį atliko ir neurologai. Daug žmonių paskutinius šimtmečius rinko informaciją apie tai, kaip veikia mūsų smegenys, bet verta išskirti XIX a. pb.-XX a. pr. gyvenusį neuroanatomą R. y Kachalį. Jis ir K. Goldis laimėjo Nobelio premiją už pasiekimus tiriant nervų sistemą. Jie aiškinosi neuronų sandarą ir kaip šie sąveikauja, gavę impulsą[5]. Aptartos sritys – robotika ir neurologija – ir sujungia savo jėgas, kuriant DI.

Išplitus internetui mokslininkai, siekiantys įdarbinti mechanizmus vietoj žmonių, dar labiau pasistūmėjo į priekį. Vienas akivaizdžiausių pavyzdžių yra Google mašinos. Jos važiuoja saugiau, nei vairuojamos žmonių, bet turi vieną didelį trūkumą – mašiną sudaro tik DI. Ji neturi gyvenimiškos patirties, kuria remdamasis žmogus kartais priima geresnį sprendimą. Be to, mašinose įrengti mechanizmai susipažįsta su gatvėmis, sankryžomis ir pan. prižiūrimi žmonių. Šis procesas kol kas užtrunka ilgai, tad Google mašinos brangios ir naudojamos retai[6].

Kitas DI pavyzdys yra Japonijoje planuojami pradėti naudoti robotai, padėsiantys svečiams iš kitų Azijos šalių susikalbėti su vietiniais. Šie vertėjai labai padėtų turistams, kurių 2014 m. Japonijoje apsilankė daugiau nei 13 mln.[7], tačiau ar sistema veiks, galėsime pamatyti tik po kelerių metų.

Vertėjai būtini ne tik Japonijai. Dauguma turime bent kelis giminaičius, gyvenančius užsienyje ir priverstus išmokti užsienio kalbą. Kalbų mokymasis užtrunka, dėl to ir vėl būtina pagalba. Nemažai žmonių keliauja į užsienį darbo reikalais ir taip pat naudojasi vertėjų paslaugomis. Galima spėti, kad dėl augančio gerų specialistų poreikio mokslininkai ir siekia sukurti patikimesnius mechanizmus, kurie ateity galėtų prilygti žmonėms.

Sukurta daug įvairių programų, galinčių padėti patiems atlikti vertėjo vaidmenį. Praktika rodo, kad bandymai tai daryti dažnai baigiasi fiasko. Viena iš lengviausiai prieinamų vertyklių yra translate.google.com. Ja naudojasi daugybė žmonių, tačiau vertyklė toli gražu ne tobula. Galima ginčytis, kad tai yra tik paprasta programa, kuri negali būti lyginama su DI. Tiesa, kad ji neatsižvelgia į žmogaus smegenų veiklą, bet kai kurios kitos į šią vertyklę panašios programos verčia daug geriau. Nepaisant to, jos tik padeda vertėjams, bet jų nepakeičia. Spėlioti, kas nutiktų, jei mokslininkai nuspręstų sukurti be klaidų verčiantį DI, visgi įmanoma, jei pasitelksime žinias apie tai, kaip jis veikia šiandien.

Įsivaizduokime, kad robotas, turėsiąs DI, bus vadinamas Verstuku. Pradėję jį kurti norėtume, kad jis įsimintų viską apie įvairias kalbas – žodynus, knygas, dainas ir pan. Tai, kas susiję su kalba ar jos vartojimu, būtų išsaugota Verstuko atminty. Joks diskas su informacija į robotą talpinamas nebūtų, bet jis turėtų prieigą prie reikiamos informacijos internete (būtent taip veikia DI). Pradžioje šį procesą turėtų prižiūrėti žmonės. Jų būtų daug, nes norint nurodyti DI, kokia informacija svarbi, reikia įdėti daug pastangų[8]. Kad suprastume projektą, reikėtų atsižvelgti ir į interneto dydį. Preliminarus internetinių puslapių skaičius, remiantis naujausiais vieno iš daugelio šaltinių duomenimis, siekia 4,83 milijardo[9]. Nors DI tiek informacijos apdoroja akimirksniu, nurodymus jam duoda žmonės, kurie turėtų praleisti daug laiko spręsdami, ką reikia atsiminti, o kas nesusijęs su būsimomis užduotimis.

Vėliau palikę Verstuką patį tvarkytis su informacija, deja, nieko nepasiektume. DI neturėtų supratimo apie tai, kas neišsaugota internete. Tai reiškia, kad vertėjai privalėtų mokyti robotą suprasti kontekstą, intonaciją, kūno kalbą. Vertėjams, žinoma, už šį darbą mokama. Kuo daugiau specialistų pagalbos prašoma, tuo labiau auga DI kūrimo išlaidos. Šiuo metu Lietuvos vertėjų sąjungai priklauso daugiau nei 100 narių[10], kurių pagalbos prireiktų. Ir tai – tik viena iš daugiau nei 7000 gyvų pasaulio kalbų[11]!

Žmogui suvokti Verstuko mokymų mastą sunku, tad įsivaizduokime, kad DI jau išsaugojo visą jam pateiktą informaciją. To negana, nes Verstukas turi susipažinti ir su vietiniu žargonu, įsisavinti žmonių komunikacijos principus ir pan. Tik po to jis yra pasiruošęs keliauti į konferenciją ir ją išversti[12]. Įpusėjus konferencijai DI vis tik susiduria su sakiniu, kurio negali išversti. Kodėl taip nutiko? Nes Verstukas neturi patirties, nesusijusios su jo vartojama kalba.

Kaip jau minėta kalbant apie Google mašinas, jos gali atlikti tik tas užduotis, kurios numatytos pradinėse specifikacijose, ir, pastatytos mašinų aikštelėje, laukia ramybės būsenoje, kol vėl bus panaudotos tuo pačiu tikslu[13]. Lygiai taip pat ir Verstukas neturi tikro gyvenimo, bet vertimo mechanizmai susiduria ir su kitokia problema – žinių aktualumu.

Kalba nuolat kinta ir naujoms realijoms reikia pavadinimų, o retesni ar nebevartojami žodžiai lieka praeityje. Tai žinodami galime daryti prielaidą, kad kol Verstukas gaus visą informaciją, susijusią su kalbomis, kol bus apmokytas vertėjų ir pažins išorinį pasaulį, kalbos bus pasikeitusios. Nepaisant neribotų DI galimybių, versti skirtas robotas turėtų mokytis kaip mažas vaikas[14]. Tai reikštų, kad pradinė informacija vėliau būtų nebereikalinga, tačiau mūsų robotas nieko neužmirštų. Verstukui pateikta informacija negalėtų būti pašalinta, nes DI nėra paprasta programa. Nors neįtikėtina, netobula žmogaus atmintis tampa jo pranašumu prieš Verstuką.

Mūsų smegenys nėra visagalės ir daug ilgiau nenaudojamos informacijos jos tiesiog pamiršta. Žmogus turi ilgalaikę ir trumpalaikę atmintį[15], kuria negali pasigirti DI. Dėl nesugebėjimo atsikratyti informacija, Verstukas darytų klaidų, kai naujas žodis, keičiantis seną, vis dar būtų vartojamas rečiau už senąjį. Tai reiškia, kad žmogus verstų tiksliau už jį.

Gyvename kintančiame pasaulyje, kurio didelę dalį sudaro technologijos. Nors diskusijos apie DI ir žmogau santykį ateityje[16] gali kelti baimę, apsvarsčius šio mechanizmo veikimo principus galima teigti, kad specialistai, atliekantys tokias sudėtingas užduotis kaip kalbos vertimas, baimintis neturėtų. Reikės nemažai laiko, kol netobuli žmonės galės sukurti neklystančius robotus, o ar tai būtina – jau kitas klausimas.