Tối ưu hóa Máy Tính Có Rủi Ro. Xem Xét 'Trí Tuệ Nhân Tạo Sáng Tạo'.

Khắp mọi nơi, trí tuệ nhân tạo đều đang gặp sự cố. Và ở mọi nơi, nó đều đang làm hỏng chúng ta.

Sự hỏng hại xảy ra mỗi khi trí tuệ nhân tạo gặp phải sự mơ hồ hoặc biến động. Trong thế giới mơ hồ và không ổn định của chúng ta, điều này xảy ra liên tục: Dữ liệu có thể được hiểu theo cách khác hoặc nó trở nên lạc hậu do sự kiện mới. Tại thời điểm đó, trí tuệ nhân tạo thấy mình đang nhìn cuộc sống thông qua đôi mắt lạc lõng, nhìn thấy trái như phải hoặc hiện tại như quá khứ. Tuy nhiên, vì trí tuệ nhân tạo thiếu tự ý thức, nó không nhận ra rằng quan điểm thế giới của mình đã nứt. Vì vậy, nó tiếp tục quay quay, không biết rằng nó đang truyền tải vết nứt đến tất cả những thứ được kết nối với nó. Xe ô tô bị va chạm. Lời lăng mạ được ném. Đồng minh bị tự động nhắm mục tiêu.

Điều này làm hỏng con người trực tiếp bằng cách gây hại cho chúng ta, thậm chí giết chúng ta. Nhưng nó cũng đã bắt đầu làm hỏng chúng ta một cách tinh tế hơn. Trí tuệ nhân tạo có thể hỏng mỗi khi có dấu hiệu nhỏ về mất dữ liệu, vì vậy những kiến trúc sư của nó đang cố hết sức để làm giảm mơ hồ và biến động. Và vì nguồn gốc chủ yếu của sự mơ hồ và biến động trên thế giới là con người, chúng ta đã bị bóp chặt một cách quyết liệt. Chúng ta bị ép buộc phải đánh giá theo chỉ số ở trường, theo mô hình dòng chảy chuẩn tại nơi làm việc và theo bộ quy tắc hóa ở bệnh viện, phòng tập gym và những nơi hẹn hò trực tuyến. Trong quá trình đó, chúng ta đã mất đi những phần lớn của sự độc lập, sáng tạo và táo bạo mà sinh học của chúng ta đã tiến hóa để giữ cho chúng ta mạnh mẽ, khiến chúng ta trở nên lo lắng, tức giận và kiệt sức hơn.

Nếu chúng ta muốn một tương lai tốt đẹp hơn, chúng ta cần theo đuổi một phương pháp khác để đối phó với sự yếu đuối tinh thần của trí tuệ nhân tạo. Thay vì tái tạo chính mình theo hình ảnh giòn tan của trí tuệ nhân tạo, chúng ta nên làm ngược lại. Chúng ta nên tái tạo trí tuệ nhân tạo theo hình ảnh của sức mạnh chống lại sự tổn thương.

Độ bền chỉ đơn giản là chống lại sự tổn thương và hỗn loạn; sức mạnh chống lại sự tổn thương là trở nên mạnh mẽ hơn từ sự tổn thương và thông minh hơn từ hỗn loạn. Điều này có vẻ như phép màu hơn là cơ học, nhưng đó là khả năng bẩm sinh của nhiều hệ thống sinh học, bao gồm tâm lý con người. Khi bị đạp vào mặt, chúng ta có thể đứng dậy mạnh mẽ hơn với lòng dũng cảm. Khi kế hoạch của chúng ta đổ sụp, chúng ta có thể tụ tập lại với sự sáng tạo để chiến thắng.

Xây dựng những sức mạnh chống lại sự tổn thương vào trí tuệ nhân tạo sẽ là một cuộc cách mạng. (Tự tiết lộ: Angus Fletcher hiện đang tư vấn cho các dự án trí tuệ nhân tạo, bao gồm trí tuệ nhân tạo chống lại sự tổn thương, trong Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ). Chúng ta có thể đạt được cuộc cách mạng, nếu chúng ta làm đảo lộn cách suy nghĩ hiện tại của mình.

Tái định hình Trí Tuệ Nhân Tạo

Đầu tiên, chúng ta phải loại bỏ ảo tưởng tương lai rằng Trí tuệ Nhân tạo là phiên bản thông minh hơn của chúng ta. Phương pháp suy ngẫm của Trí tuệ Nhân tạo cơ bản khác biệt so với trí tuệ con người: Máy tính thiếu cảm xúc, vì vậy chúng không thể thực sự can đảm, và các bo mạch logic của chúng không thể xử lý câu chuyện, khiến chúng không thể thiếu chiến lược thích ứng. Điều đó có nghĩa là tính chống lại sự tổn thương của Trí tuệ Nhân tạo sẽ không bao giờ giống như con người, chưa kể đến siêu người; nó sẽ là một công cụ bổ sung với những ưu và nhược điểm riêng.

Sau đó, chúng ta phải tiến về nhận thức những điều kỳ lạ bằng cách nhận ra rằng nguồn gốc của sự yếu đuối hiện tại của Trí tuệ Nhân tạo chính là thứ mà thiết kế Trí tuệ Nhân tạo hiện nay tôn sùng như là lý tưởng cao cả: tối ưu hóa.

Tối ưu hóa là sự đẩy mạnh để làm cho Trí tuệ Nhân tạo chính xác nhất có thể. Trong thế giới trừu tượng của logic, sự đẩy mạnh này là điều tốt không thể chối cãi. Tuy nhiên, trong thế giới thực tế mà Trí tuệ Nhân tạo hoạt động, mọi lợi ích đều đi kèm với một chi phí. Trong trường hợp của tối ưu hóa, chi phí là dữ liệu. Cần có thêm dữ liệu để cải thiện độ chính xác của tính toán thống kê học của máy học, và cần có dữ liệu tốt hơn để đảm bảo rằng các tính toán là chính xác. Để tối ưu hóa hiệu suất của Trí tuệ Nhân tạo, những người điều khiển nó phải thu thập thông tin tầm quan trọng quy mô lớn, thu thập cookie từ ứng dụng và không gian trực tuyến, ngắm chúng ta khi chúng ta quá lơ đồ hoặc mệt mỏi để phản kháng, và chi trả giá cao để có thông tin nội bộ và bảng tính ngoại vi.

Sự giám sát không ngừng này là không dân chủ, và cũng là một trò thua cuộc. Giá của thông tin tư cách tăng lên theo hình asymptote; không có cách nào biết mọi thứ về các hệ thống tự nhiên, buộc phải đoán và giả định; và ngay khi một hình ảnh đầy đủ đang bắt đầu hiện ra, một người chơi mới xen vào và thay đổi động lực tình hình. Sau đó, Trí tuệ Nhân tạo sẽ gặp sự cố. Sự thông minh gần như hoàn hảo đột nhiên trở thành mất trí, đánh dấu chó như là dứa, đối xử với người vô tội như tội phạm đang bị truy cứu và lái xe tải bồn vào xe bus mầm non mà nó nhìn như là cầu đường cao tốc.

Xây dựng Trí tuệ Nhân tạo để Đối Mặt với Sự Mơ Hồ

Năm trăm năm trước, Niccolò Machiavelli, người hướng dẫn về tính thực tế, chỉ ra rằng thành công trên thế giới đòi hỏi một loại can đảm ngược lại sự hiểu biết thông thường: lòng dũng cảm để mạo hiểm vượt ra khỏi những điều chúng ta biết chắc chắn. Cuộc sống, sau tất cả, quá biến đổi để cho phép sự hiểu biết hoàn toàn, và càng chúng ta ám ảnh với những câu trả lời lý tưởng, càng chúng ta tự giam mình bằng sự mất sự khởi xướng. Vì vậy, chiến lược thông minh hơn là tập trung vào thông tin có thể được nhanh chóng thu được—và tiến lên mạnh mẽ trong sự vắng mặt của phần còn lại. Nhiều thông tin đó sẽ chứng minh là không cần thiết, dù sao; cuộc sống sẽ nghiêng về hướng khác mà chúng ta không dự đoán, giải quyết sự không biết bằng cách làm nó trở nên không liên quan.

Chúng ta có thể dạy Trí tuệ Nhân tạo hoạt động theo cách tương tự bằng cách đảo ngược phương pháp hiện tại của chúng ta đối với sự mơ hồ. Hiện nay, khi Máy Xử lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên gặp một từ—áo—có thể chỉ ra nhiều điều—một loại trang phục hoặc một hành động pháp lý—nó dành thời gian để phân tích các khối thông tin liên quan một cách cố gắng xác định ý nghĩa chính xác của từ đó.

Đây là “đóng vòng tròn.” Nó tận dụng dữ liệu lớn để thu hẹp chu vi của các khả năng thành một điểm duy nhất. Và 99.9 phần trăm thời gian, nó hoạt động: Nó kết luận chính xác rằng từ áo là một phần của email của thẩm phán gửi đến luật sư. 0.1 phần trăm còn lại, Trí tuệ Nhân tạo bị lỗi. Nó nhận diện sai một bộ áo lặn như là một cuộc trò chuyện của luật sư, thu hẹp vòng lặp để loại trừ sự thật thực tế và lao đầu vào một đại dương mà nó nghĩ là một phòng tòa.

Hãy để hình tròn lớn hơn. Thay vì thiết kế trí tuệ nhân tạo để ưu tiên giải quyết các điểm dữ liệu mơ hồ, chúng ta có thể lập trình nó để thực hiện việc gọi nhanh chóng của tất cả các ý nghĩa có thể có - và sau đó mang những lựa chọn nhánh đó vào các nhiệm vụ tiếp theo, giống như một bộ não con người tiếp tục đọc một bài thơ với nhiều ý nghĩa tiềm ẩn được giữ đồng thời trong tâm trí. Điều này tiết kiệm sự tập trung dữ liệu mà học máy truyền thống đổ vào tối ưu hóa.

Trong nhiều trường hợp, sự mơ hồ sẽ bị loại bỏ khỏi hệ thống thông qua các sự kiện hậu trường: Có thể mọi truy vấn thực hiện giải quyết giống nhau với bất kỳ ý nghĩa nào của từ suit; có thể hệ thống có quyền truy cập vào một email đề cập đến một vụ kiện về bộ đồ lặn; có thể người dùng nhận ra rằng (theo cách dự đoán không thể đoán trước của con người) cô ấy đã gõ sai suite.

Trường hợp tồi tệ nhất, nếu hệ thống gặp tình huống mà nó không thể tiếp tục trừ khi sự mơ hồ được giải quyết, nó có thể tạm dừng để yêu cầu sự trợ giúp của con người, làm dịu bớt dũng cảm bằng sự thận trọng kịp thời. Và trong mọi tình huống, trí tuệ nhân tạo sẽ không làm hỏng chính nó, tự phá hủy (qua một phiên bản kỹ thuật số của lo lắng) vào việc tạo ra các lỗi không cần thiết vì nó quá căng thẳng về việc hoàn hảo.

Tập Hợp Dữ Liệu Hỗ Trợ Sự Sáng Tạo

Thay vì làm mờ đi tỷ tỷ triệu kiến thức hiện có thành một ngày càng không ngừng của những điều nhẹ nhàng mới, máy tính chống gãy của ngày mai có thể duyệt qua đợt sáng tạo người khổng lồ trên thế giới để xác định những tác phẩm của van Gogh ngày nay mà người ta chưa đánh giá cao. Hãy tưởng tượng một trí tuệ nhân tạo Pulitzer nhập vào các bức ảnh chiến thắng do bảng giám khảo con người chọn—sau đó trao giải thưởng của mình cho bức ảnh tin tức mà nhiều nhất bất bình đối với kỳ vọng của bảng giám khảo.

Và trong tương lai, trí tuệ nhân tạo có thể được huấn luyện để làm điều tương tự với sáng tạo của chính nó. Thay vì phương pháp tư duy lớn về dữ liệu của GPT-3, nó có thể tận dụng các phương pháp dữ liệu thấp tạo ra chủ yếu là sự không liên quan nhưng, một phần nhỏ của thời gian, tìm ra một sự sáng tạo thực sự độc đáo. Với việc phản bác, trí tuệ nhân tạo tương lai có thể phát hiện ra phần nhỏ đó, nhặt lên Đêm Sao từ một thiên hà của sự vô nghĩa.

Tầm quan trọng của Sự Kết Hợp Giữa Trí Tuệ Nhân Tạo và Con Người

Ở thế giới hiện tại của chúng ta, trí tuệ chống gãy nhất trên thế giới là tâm lý con người. Vậy tại sao không cho trí tuệ nhân tạo hưởng đầy đủ lợi ích từ não bộ của chúng ta? Tại sao không hợp nhất chúng ta với nó?

Sự kết hợp này, dù nghe có vẻ như từ thể loại khoa học viễn tưởng, không đòi hỏi chúng ta phải theo đuổi điều kiện như Elon Musk. Chúng ta có thể đạt được điều này đơn giản bằng cách kỹ thuật hóa các đối tác AI-người tốt hơn.

Những mối quan hệ hiện nay kém hơn tổng số của những phần của chúng, tồn tại như là những mối quan hệ không chân thành trong đó con người được xem xét hoặc như người giữ trẻ được tôn trọng cao quá mức với việc giám sát AI để đưa ra quyết định kém chất lượng, hoặc như những người phụ nữ phải chấp nhận mù quáng với những cập nhật tự động của AI khó hiểu. Cái đầu tiên đưa bộ não con người vào một chế độ tư duy nhàm chán, đúng/sai giết chết nguồn gốc thần kinh sáng tạo. Và cái thứ hai phá hủy sự độc lập của chúng ta và biến chúng ta thành người chủ nhân tới một cơ quan đếm số bí mật giống như Cơ quan Thống kê Trung ương của Liên Xô.

Chúng ta có thể khắc phục mối liên kết uyển chuyển này bằng cách điều chỉnh sự hợp tác giữa AI và người dùng của nó, bắt đầu bằng ba cải tiến ngay lập tức.

Trước hết, trang bị cho AI khả năng nhận diện khi nó thiếu dữ liệu cần thiết cho các tính toán của mình. Thay vì thiết kế AI với mục tiêu luôn đúng, hãy thiết kế AI nhận biết khi nó không thể đúng. Làm điều này là để trao cho AI sự sâu sắc của Hiểu Về Bản Thân, không phải bằng cách làm cho AI tự ý thức mà bằng cách cung cấp cho nó một cơ chế không cảm giác để phát hiện ranh giới năng lực của mình. Ran giới đó không thể được xác định trong thời gian thực bởi người dùng AI. Não bộ của chúng ta không thể xử lý dữ liệu ở tốc độ lớn như máy tính, định cho chúng ta luôn can thiệp quá muộn khi một thuật toán không biết gì nghĩa là nó omniscient. Nhưng bằng cách lập trình kẻ ngốc để nhận diện chính nó, chúng ta có thể huấn luyện AI để giao quyền kiểm soát trước khi nó lao vào hỗn loạn, tạo ra một con đường để nó kiếm được lòng tin chân thực từ người dùng con người.

Thứ hai, cải thiện giao diện giữa con người và trí tuệ nhân tạo. Sự đẩy mạnh về tối ưu hóa đã tạo ra các đặc điểm thiết kế không rõ ràng (đầy thuật toán 'hộp đen' mà không có chuyên gia máy tính nào có thể hiểu được) hoặc như trẻ con (các menu UX được kịch bản trước mắt mà không suy nghĩ đưa nhân viên văn phòng xuống cây quyết định lặp đi lặp lại). Tất cả những tính năng này đều cần được điều chỉnh. Thuật toán 'hộp đen' nên bị loại bỏ hoàn toàn; nếu chúng ta không biết máy tính đang làm gì, máy tính cũng không biết. Và thanh điều khiển cứng nhắc chuyển sự chính xác giòn giã của trí tuệ nhân tạo sang người dùng nên được thay thế bằng các danh sách 'vòng tròn lớn' mở cửa nơi lựa chọn đầu tiên có khả năng 70%, lựa chọn thứ hai có khả năng 20%, lựa chọn thứ ba có khả năng 5%, và cứ thế. Nếu người dùng không thấy có lựa chọn tốt trên danh sách, họ có thể chuyển hướng trí tuệ nhân tạo hoặc kiểm soát thủ công, tối đa hóa phạm vi hoạt động của cả logic máy tính và sáng tạo của con người.

Thứ ba, phi tập trung trí tuệ nhân tạo bằng cách mô phỏng theo não người. Giống như bộ não của chúng ta chứa các cơ chế nhận thức riêng biệt—logic, kể chuyện, cảm xúc—những cơ chế này kiểm soát và cân bằng lẫn nhau (như trong một sự phân chia quyền lực Hiến pháp), một trí tuệ nhân tạo duy nhất cũng có thể được thiết kế để kết hợp các kiến trúc suy luận khác nhau (ví dụ, mạng nơ-ron và GOFAI biểu tượng). Điều này làm cho trí tuệ nhân tạo ít dễ vỡ hơn bằng cách cho phép nó thoát khỏi các giao thức đường cùng. Nếu một thuật toán học sâu không thể truy cập dữ liệu mà nó cần, hệ thống có thể chuyển sang các thủ tục if-then. Và bằng cách cho phép trí tuệ nhân tạo nhìn nhận cuộc sống qua nhiều hiểu biết, phi tập trung cũng đầu tư cho đối tác trí tuệ nhân tạo-con người với tính chống gãy gọn lớn hơn: Thay vì tập trung một cách mù quáng vào chiến lược tối ưu hóa nội tâm của mình, trí tuệ nhân tạo có thể nhìn ra ngoại vi để học từ dấu hiệu nhân loại. Nếu thuật toán lái xe tự động gây ra nét nhăn lạc quan (hoặc dấu hiệu khó hiểu khác) trên khuôn mặt người sử dụng, trí tuệ nhân tạo có thể đánh dấu thuật toán đó là có khả năng đáng nghi, để thay vì buộc chúng ta phải thích ứng một cách một chiều với nhược điểm hiệu suất của nó, nó sẽ thích ứng với tâm lý của chúng ta.

Những bản vẽ này không phải là Neurolinks, Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát, hoặc một công nghệ khác ngộ nghĩnh. Đó là những đổi mới trong thiết kế mà chúng ta có thể triển khai, ngay bây giờ.

Tất cả những gì họ đòi hỏi là lòng can đảm để rời bỏ dữ liệu lớn và lời hứa giả mạo về trí tuệ hoàn hảo. Tất cả những gì họ đòi hỏi là chấp nhận rằng, trong thế giới không chắc chắn và thay đổi liên tục của chúng ta, việc sáng tạo đủ mức là thông minh hơn là chính xác tối ưu. Vì tốt hơn là phục hồi hơn là hỏng.

Những điều tuyệt vời khác của Mytour

• 📩 Cập nhật mới nhất về công nghệ, khoa học và nhiều thứ khác: Nhận bản tin của chúng tôi!
• Chào mừng đến Miami, nơi mà tất cả các biểu tượng châm ngôn của bạn trở thành sự thật!
• Tính cách tự do của Bitcoin gặp phải chế độ chuyên chính trị
• Làm thế nào để bắt đầu (và duy trì) một thói quen lành mạnh
• Lịch sử tự nhiên, chứ không phải công nghệ, sẽ quyết định số phận của chúng ta
• Các nhà khoa học giải quyết drama gia đình bằng cách sử dụng DNA từ bưu thiếp
• 👁️ Khám phá trí tuệ nhân tạo như chưa bao giờ có với cơ sở dữ liệu mới của chúng tôi
• 💻 Nâng cấp trò chơi làm việc của bạn với laptop, bàn phím, các phương thức đánh máy thay thế và tai nghe chống ồn được yêu thích của đội ngũ Gear của chúng tôi