Sztuczna inteligencja diagnozująca choroby i roboty z funkcją empatii, czyli co dobrego mogą przynieść samouczące się algorytmy

Ponad 435 tysięcy dolarów zapłacił nieznany nabywca za "Portret Edmonda Bellamy" wystawiony w prestiżowym nowojorskim domu aukcyjnym Christie's w październiku 2018 roku. Cena była 45-krotnie wyższa od wywoławczej. Nie byłoby w tym nic dziwnego, gdyby nie podpis w rogu dzieła świadczący o tym, że obraz został namalowany przez uczący się algorytm. Było to pierwsze płótno wykonane przez Sztuczną Inteligencję , które zostało wystawione na sprzedaż i uznane za dzieło sztuki.

W 2017 roku algorytm SI napisał nowy rozdział przygód Harry'ego Pottera. Program do analizy tekstu zapoznał się z siedmioma częściami cyklu napisanymi przez J.K. Rowling i na ich podstawie napisał trzystronicową historię zatytułowaną "The Handsome One" (ang. "Przystojniak"). I choć treść była naiwna (np. "Magia: coś, co Harry Potter uważał za bardzo dobre"), pełna absurdów ("Ron dostrzegł Harry'ego i natychmiast zaczął jeść rodzinę Hermiony") i trudna do zaakceptowania przez fanów czarodziejskiej sagi, eksperyment został okrzyknięty sukcesem. Za projektem stało Botnik Studios , zrzeszające pisarzy i artystów celujących w łączeniu możliwości technologicznych z ludzką kreatywnością.

REKLAMA

Na tym nie koniec. W 2018 roku ukazał się album amerykańskiej piosenkarki Taryn Southern "I Am AI" skomponowany i wyprodukowany przy pomocy algorytmów sztucznej inteligencji. Serwis HuffPost skomentował premierę słowami: "To tylko kwestia czasu, gdy program SI stworzy piosenkę lub film, które zostaną nominowane do nagród Grammy lub Oscarów".

Rozdział Harry'ego Pottera stworzony przez Botnik Studios (fot. botnik.org/content/harry-potter.html)

Przykładów na coraz szersze wykorzystanie sztucznej inteligencji jest więcej. Popularny chiński serwis Alibaba uruchomił niedawno program oparty na uczeniu maszynowym, który pomaga klientom dobierać części garderoby. Ta "cyfrowa stylistka" zapamiętuje, jaki typ ubrań preferujemy, sugeruje właściwe dodatki, odpowiednią kolorystykę, a nawet wyszukuje najkorzystniejsze oferty cenowe. Z usług modowego algorytmu skorzystało już pięć milionów użytkowników .

Czy wkraczamy w czasy, gdy nawet ludzka kreatywność będzie musiała ustąpić systemom SI? Czy wszystko, co świadczy o wyjątkowości człowieka, może zostać ujęte algorytmem?

Nick Bostrom, szwedzki filozof i kierownik centrum naukowego Future of Humanity Institute, będącego częścią Uniwersytetu w Oxfordzie, twierdzi, że stworzenie systemu Sztucznej Inteligencji dorównującego możliwościom człowieka będzie ostatnim wynalazkiem, jaki nasz gatunek stworzy. "Kiedy powstanie, stanie się po prostu od nas lepsza. Będzie mogła mierzyć się z zadaniami, które nas przerastają. W dodatku będzie robić to szybciej i z mniejszym prawdopodobieństwem błędu" - przekonuje filozof . Dodaje, że pojawiliśmy się na tej planecie niedawno. To, co osiągnęliśmy jako gatunek, miało związek z rozwojem mózgu, z umiejętnością myślenia, analizowania danych i wyciągania na tej podstawie wniosków. SI jest naturalnym, kolejnym krokiem w rozwoju naszej cywilizacji.I zdaje się, że nie mamy jak go uniknąć.

Panika nie jest wskazana

Sztuczna Inteligencja rozpala wyobraźnię i zdaje się być odpowiedzią na każdy problem. Szybkie stawianie diagnozy medycznej? Wykorzystajmy algorytm SI. Znalezienie problematycznych zapisów w umowach prawnych? Powstaje kolejny program.

Ponoć internetowy gigant Amazon wdrożył system wykorzystujący sztuczną inteligencję , który nie tylko monitoruje pracowników giganta, ale ma nawet możliwość zwalniania ich, gdy nie wykazują się odpowiednią efektywnością. Po ujawnieniu tej informacji firma Jeffa Bezosa wystosowała oświadczenie, w którym przekonuje, że choć pracownicy faktycznie są śledzeni przez zautomatyzowane programy oceniające ich pracę, a przełożeni otrzymują generowane w ten sposób raporty, to firma nigdy nie dała systemowi uprawnień do zwalniania pracowników.

fot. Shutterstock

Nie zmienia to faktu, że samouczące się algorytmy wywołują w ludziach poważne obawy o przyszłość. Ale od początku. Czym w tej chwili jest Sztuczna Inteligencja?

- Przede wszystkim jest źle zdefiniowanym pojęciem - mówi dr inż. Marcin Kurdziel z Katedry Informatyki Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie. - To, co nazywamy Sztuczną Inteligencją, jest po prostu zaskakująco dobrze działającymi algorytmami rozpoznawania wzorców i niczym więcej. Nie myśli samodzielnie, nie przekłada wiedzy zdobytej w jednym obszarze na inny obszar, a wrażenie działania intuicyjnego jest wywołane po prostu możliwością wykrywania skomplikowanych wzorców w danych - dodaje.

Spójrzmy na algorytmy używane w diagnostyce medycznej. Wiele instytucji, w tym m.in. Google , tworzy systemy analizujące bazy danych medycznych. Dzięki temu odpowiednie algorytmy są w stanie później postawić trafną diagnozę w większości przypadków. Programy, o których mowa, są na tyle dobre, że gdy w 2018 roku zorganizowano zawody pomiędzy cenionymi radiologami a BioMind , systemem sztucznej inteligencji zbudowanym przez pekiński ośrodek AI Research Centre for Neurological Disorders and Capital Medical University, ci pierwsi przegrali z kretesem. Poprawność BioMind wyniosła aż 87 procent. W dodatku systemowi udało się przestudiować 227 przypadków w zaledwie 15 minut. Grupa 15 lekarzy potrzebowała na to samo pół godziny, a ich poprawność sięgnęła zaledwie 66 procent.

fot. Shutterstock

Jak to możliwe? Czy lekarska intuicja zawiodła? Nie, po prostu system SI ma nieustanny dostęp do całej zaimplementowanej wiedzy, do wszystkich danych, milionów analogicznych przypadków, stąd całkiem wysoka skuteczność diagnozy.

- Algorytmy uczenia maszynowego, bazujące na sieciach neuronowych, sprawdzają się w takich sytuacjach bardzo dobrze. Być może nawet za dobrze, bo nazbyt czuła diagnostyka może iść w parze ze wzrostem liczby wykonywanych niepotrzebnie dodatkowych badań. Ale to nie oznacza, że komputery przejmą rolę lekarzy, będą raczej komplementarne do ich wiedzy i umiejętności - twierdzi Marcin Kurdziel.

Robot czuje się dobrze

A gdyby tak nauczyć systemy SI empatii? Naukowcy z Universitat Autonoma de Barcelona zbudowali robotyczne ramię będące w stanie śledzić twarz rozmówcy i odczytywać jego emocje. Dzięki temu imituje zachowania domowego zwierzęcia i staje się cyfrowym przyjacielem. Twórcy inspirowali się w swoim wynalazku ruchomą lampką z czołówek filmów studia Pixar.

Podobnymi zagadnieniami zajmują się badacze z Katedry Informatyki AGH, którzy pracują z robotem Pepper. - Uczymy Pepper podążać za wzrokiem rozmówcy, imitować zachowania człowieka w trakcie rozmowy, jak przechylanie głowy, odwracanie wzroku w pewnych sytuacjach, różnych reakcji, które mają sprawić, że będzie odbierany przez człowieka możliwie naturalnie - mówi dr hab. inż. Piotr Nawrocki.

Pepper, humanoidalna maszyna stworzona przez SoftBank Robotics, jest bez wątpienia urocza. Lub uroczy, bo na pytanie, czy jest chłopcem, czy dziewczynką, odpowiada, że jest robotem, ale bardzo lubi ludzi.

Pepper został stworzony do udzielania informacji na lotniskach i w centrach handlowych. Często używa się go również w przedszkolach, by zainteresować dzieci nowymi technologiami. Robot ma dość prostą konstrukcję o ograniczonej możliwości ruchu i posługiwania się językiem, jednak świetnie nadaje się do prac badawczych. W przyszłości może pomóc na przykład przy tworzeniu i wdrażaniu systemów empatii.

- Urządzenia elektroniczne dzięki wbudowanym kamerom, mikrofonom i innym czujnikom mają możliwość zbierania informacji o stanie rozmówcy. Wystarczy obserwacja konkretnych punktów na twarzy, by móc określić podstawowe emocje, jak radość, złość, lęk czy smutek. Mikrofony rejestrują wysokość i natężenie głosu, to wszystko są dane, które mogą w przyszłości pomóc maszynie zrozumieć nasz stan psychiczny i dopasować się do niego - wyjaśnia dr hab. inż. Bartłomiej Śnieżyński z AGH.

Wówczas taki robot lub komputerowy asystent mógłby dopasować swoje zachowanie do ludzkich emocji. Byłby trochę jak robotyczna niania z kreskówki "Jetsonowie", która rozpoznaje, czy jej podopieczni mają dobry, czy zły dzień, czy należy ich pocieszyć, a może zaproponować ulubiony deser.

Robot Pepper (fot. Shutterstock)

Już teraz elektroniczne zabawki interaktywne są bardzo chętnie kupowane np. przez Japończyków, których sposób pracy powoduje, że nie mają czasu na tworzenie relacji międzyludzkich. W przyszłości roboty wyposażone w system empatii mogą stać się opiekunami osób starszych, dbać o ich zdrowie, pilnować przestrzegania diety, zamawiać jedzenie czy kontaktować się z lekarzem. Wystarczy opaska mierząca puls i ciepłotę ciała, podobna do sportowych zegarków mierzących aktywność człowieka. Taka opaska łączyłaby się bezprzewodowo z robotem, by mógł on oceniać i przekazywać informacje o stanie zdrowia bezpośrednio do zautomatyzowanego centrum medycznego.

Niedawno zespół badaczy z Uniwersytetu w Vermont udowodnił, że odpowiednio skonstruowane algorytmy są w stanie wykryć wczesne objawy depresji u dzieci tylko na podstawie sposobu, w jaki konstruują one zdania. Być może w przyszłości elektroniczny asystent będzie mógł monitorować stan zdrowia psychicznego właściciela i przewidywać nadchodzące załamania.

Bibliotekarz SI

Algorytmy już teraz w dużej mierze wpływają na naszą rzeczywistość. Zajmują się wszystkim, od podania informacji, o której godzinie kurier dostarczy przesyłkę, poprzez badanie natężenia ruchu na drodze, po określenie optymalnego sposobu załadunku kontenerowców. Programy SI dbają również o nasze bezpieczeństwo.

Natomiast Marcin Kurdziel uczy systemy SI analizować tekst. Wykorzystuje metody głębokiego uczenia maszynowego (sieci neuronowe) do tworzenia wzorców rozpoznawania fragmentów tekstu i niuansów konstrukcji słownej, czyli intuicyjnego rozumienia, które pozwala nam, ludziom, szybko odróżnić zawarte w języku symbole, analogie.

Spróbujmy wyjaśnić to na przykładzie słowa "ogród". Dla ludzi słowo to będzie automatycznie wiązać się z innymi, jak: kwiaty, drzewa, trawa, rośliny, zieleń, wypoczynek i wiele innych. Maszyna nie zna tego połączenia, musimy ją tego nauczyć, by mogła poprawnie pracować z tekstem. Czyli właśnie stworzyć sieć neuronową.

Ci, którzy używają Translatora Google'a, pewnie pamiętają, że jeszcze dekadę temu system nadawał się głównie do prostego tłumaczenia jeden do jednego okrojonych znaczeniowo słów. Naturalnie był i tak przełomem - nie trzeba było sięgać do słowników, czas tłumaczenia skracał się wielokrotnie. Działał dzięki mechanizmowi tłumaczenia maszynowego stworzonemu przez Franza Josefa Ocha, ówczesnego szefa zespołu odpowiedzialnego za program Google Translate. System opierał się na ogromnej bazie danych i na swoje czasy był ewidentnie przełomowy.

fot. Shutterstock

W 2016 roku inżynier Harold Gilchrist postanowił go poprawić i stworzył GNMT: oparty na sieciach neuronowych Google Neural Machine Translation. Program jest w stanie tłumaczyć całe kolumny, a nawet strony tekstu z zachowaniem kontekstu całych zdań i w sposób możliwie najbardziej zbliżony do ludzkiej mowy. Co więcej, w przypadku wyrażeń o wielu odległych znaczeniach podawał je na przykładach, dzięki czemu osoba czytająca może samodzielnie zdecydować, które odniesienie jest najbardziej trafne.

Ale tłumaczenie to jedno, a tworzenie tekstu drugie. Jeżeli nauczymy SI pracy z tekstem, będzie w stanie samodzielnie zajmować się naszą korespondencją, tworzyć podsumowania raportów, wyszukiwać i podsuwać nam niezbędne informacje. Będziemy mogli dać takiemu systemowi zadanie: "Znajdź mi informacje na temat konfliktu pomiędzy Słowackim a Mickiewiczem, zrób podsumowanie najwyżej ocenianych książek poruszających tę kwestię, potwierdź świadczące o konflikcie cytaty autorów oraz określ chronologię konfliktu". Nawet posiadając znaczną wiedzę tematyczną i do dyspozycji którąś z największych polskich bibliotek, wykonanie tego zadania zajęłoby człowiekowi przynajmniej kilka dni. System SI będzie w stanie wykonać je natychmiast. Co więcej, na nasze polecenie napisze maila, w którym podsumuje swoją pracę. Będzie w stanie tworzyć różne rodzaje tekstu, od korespondencji prywatnej, poprzez prace naukowe, tworzenie dokumentów firmowych czy prawniczych. Wcale nie dlatego, że będzie myślał, ale dlatego, że jego maszynowa "intuicja" będzie oparta na ogromnych bazach danych i zaimplantowanych schematach.

Systemy oparte na uczeniu maszynowym są już w stanie generować tekst, lecz jak w przypadku opowiadania o Harrym Potterze, zdarza się im tworzyć teksty naiwne, a często absurdalne. Nad rozwiązaniem tego problemu pracuje m.in. Open AI, instytucja badawcza z San Francisco, której celem jest stworzenie wolnego dostępu do systemów SI oraz działanie na rzecz rozwoju ludzkości. Badacze stworzyli m.in. system generujący tekst GPT-2. Co ciekawe, jest to pierwszy w historii tej instytucji system, który nie został udostępniony odbiorcom. Dlaczego? Okazało się, że może być świetnym narzędziem do generowania fake newsów.

- Już teraz mamy problem z fake newsami wpływającymi na realne wybory konsumentów czy wyborców. W przyszłości, jeśli nie zostaną stworzone racjonalne regulacje prawne, problem ten może stać się nie do opanowania - mówi Marcin Kurdziel i dodaje, że regulacje prawne powinny powstać natychmiast, bo tak naprawdę ani politycy, ani społeczeństwo nie orientują się w zaawansowaniu prac nad rozwojem SI, a tym bardziej nie zastanawiają się nad konsekwencjami.

- Nie wierzę w scenariusz Skynetu, Sztuczna Inteligencja nie stworzy Terminatorów zabijających ludzi. Nie musimy się tego bać. Za to powinniśmy bać się ludzi, którzy będą chcieli zrobić z niej zły użytek. Na przykład tworzyć boty generujące w sekundę tysiące fałszywych informacji i wpływających na decyzje dużej części społeczeństwa, która poprzez wykluczenie technologiczne może stać się łatwą do zmanipulowania masą. Jeśli rządzący, odpowiednio wcześniej nie dostrzegą tego zagrożenia, za kilka lat może być już za późno - twierdzi naukowiec.

Wygląda na to, że do stworzenia prawdziwej Sztucznej Inteligencji, która będzie w stanie ekstrapolować zdobytą wiedzę w jednej dziedzinie na inną, samodoskonalić się i podejmować integralne decyzje, jest nam jeszcze bardzo daleko. W najbliższych latach algorytmy SI będą udoskonalane, by z jednej strony działać kontekstowo, a z drugiej lepiej współpracować z człowiekiem. Ale będzie to raczej przyjazny Jarvis niż krwiożerczy Ultron z komiksów i filmów Marvela.

Programy przede wszystkim usprawnią diagnostykę medyczną i będą wspierały badaczy w tworzeniu precyzyjnie celowanych leków na choroby genetyczne. A kto wie, może za jakiś czas - jak marzy Elon Musk i jego Neuralink - połączymy nasze możliwości umysłowe z możliwościami SI, by stworzyć nową, lepszą wersję człowieka. Ale o tym w kolejnym odcinku.

Dziękujemy, że przeczytałaś/eś do końca nasz artykuł. Jeżeli Ci się podobał, to wypróbuj nasz nowy newsletter z najciekawszymi i najlepszymi tekstami portalu.

KLIKNIJ, BY ZAPISAĆ SIĘ NA NEWSLETTER >>>

Ewelina Zambrzycka-Kościelnicka. Dziennikarka i redaktorka zajmująca się głównie tematyką popularnonaukową. Związana m.in z Życiem Warszawy i Weekend.Gazeta.pl oraz z Magazynem Wirtualnej Polski.