To nie tak, że nie mamy lekarstwa na raka z powodu prostej niewiedzy. To nie tak, że zatruwamy środowisko z powodu niedoborów energii. Dzisiejszy świat cierpi z powodu nadmiaru. Niemal wszystkiego.
Lek na raka, szczepionka przeciwko malarii czy panaceum na choroby serca i nadwagę nie zostaną odkryte, dopóki nie nauczymy się wyciągać wniosków z bardzo dużej ilości danych. Danych wszelakiego rodzaju. Statystycznych, środowiskowych czy tych medycznych. Danych jest tak wiele, że nie sposób sobie z nimi poradzić. Chyba że do ich analizy zatrudnimy komputery.
Lek z komputera
W zasadzie od wielu lat to się już dzieje. Z danych, które do nich napływają, komputery wyciągają wnioski, a te są następnie wykorzystywane w życiu codziennym. Tak, to komputery regulują światłami na skrzyżowaniach dużego miasta. To, czy włączyć na którymś zielone, czy pozostawić czerwone, zależy od natężenia ruchu w całym mieście, od priorytetowych szlaków komunikacyjnych, od prac drogowych na szlakach alternatywnych, a nawet od tego, czy w kierunku miasta zbliża się np. burza. Człowiek nie poradziłby sobie z tak dużą ilością danych, nie byłby w stanie podejmować na ich podstawie decyzji.
Takich przykładów jak ruch w mieście jest znacznie, znacznie więcej. Podobnie działają systemy ruchu lotniczego, ale także linie produkcyjne w fabrykach czy systemy do analizy danych w laboratoriach naukowych, np. podczas projektowania leków. Żeby wprowadzić na rynek nowy lek, trzeba sprawdzić tysiące, a czasami miliony różnych kombinacji cząsteczek chemicznych. Każda najmniejsza zmiana budowy cząsteczki chemicznej leku, czasami oznaczająca „przestawienie” jednego atomu, może zmieniać jego działanie. Nie sposób eksperymentalnie sprawdzić wszystkich możliwych kombinacji, bo trwałoby to latami i kosztowałoby miliardy. Także tutaj z pomocą przychodzą komputery, które same dochodzą do pewnych wniosków, same domyślają się efektu. Do ostatecznego sprawdzenia pozostają tylko te wersje cząsteczki chemicznej, które – zdaniem oprogramowania – budzą największe nadzieje. I tak, od ruchu ulicznego, poprzez medycynę, bezpieczeństwo, fizykę (nikt już dzisiaj nie projektuje eksperymentów naukowych bez wcześniejszego uruchomienia symulacji komputerowych oraz systemów analizujących ogromne pakiety danych), telekomunikację, po zmiany społeczne… Wszędzie mamy za dużo danych, za dużo informacji, z którymi jakoś musimy sobie poradzić. Na szczęście nie jesteśmy sami, pomaga nam w tym tak zwana sztuczna inteligencja.
Podatki w Brazylii
Dlaczego tak zwana? Bo pomiędzy inteligencją człowieka czy nawet zwierzęcia a inteligencją maszyny jest sporo różnic. U nas inteligencja wiąże się w jakiś sposób ze świadomością i emocjami. U maszyn tylko (albo aż) – z umiejętnością uczenia się i wyciągania wniosków. Wielu ludzi boi się sztucznej inteligencji, bo przypisuje jej cechy, które mają inteligentni ludzie. Inteligentni, choć nie zawsze prawi. Stąd wizje buntujących się komputerów czy systemów, które mają swoje własne zdanie. Oczywiście odmienne od naszego. Ten bunt – jak się obawiamy – nie będzie polegał na tym, że nasze komputery zaczną nam robić głupie żarty, tylko na tym, że np. system komputerowy odetnie zasilanie energetyczne dużego miasta. To byłaby prawdziwa tragedia, tyle tylko, że w praktyce taka sytuacja dzisiaj jest niemożliwa. Nie dlatego, że systemy komputerowe nie rządzą zasilaniem, ale dlatego, że nie mają one woli i świadomości. Nie robią z własnej inicjatywy niczego, na co nie pozwoli im programista. Człowiek inteligentny to ktoś, o kim powiemy, że jest samodzielny i aktywny. Sztuczna inteligencja jest czymś, co jest bierne i podporządkowane człowiekowi. Owszem, radzi sobie świetnie z tasowaniem dużej ilości informacji, z sortowaniem ich i wyciąganiem z nich wniosków, ale nie potrafi choć na milimetr wyjść poza to, na co pozwoli jej programista.
Polska firma Cognitum stworzyła system, który jako jeden z najlepszych na świecie potrafi znajdować regularności czy wzory w dużych zbiorach danych. Jak mówią jego twórcy, ich system „pozwala wiązać fakty w morzu danych”. I robi to tak dobrze, że został włączony w ogromny program, którego celem jest wykrywanie nieprawidłowości podatkowych w… Brazylii. Wyłudzenia podatków można wykryć, analizując faktury, tyle tylko, że w tak dużym kraju jak Brazylia codziennie dochodzi do milionów transakcji. To powoduje, że w praktyce praca człowieka, a nawet tysiąca ludzi, jest skazana na porażkę. Co innego, jeśli chodzi o system komputerowy, który te faktury sprawdza i wyłapuje nieprawidłowości. W czasie rzeczywistym! Dzięki polskim programistom powstał system, który zainstalowano w urzędach skarbowych w całym kraju. Wyłapuje on nieprawidłowości od razu po tym, jak faktura zostanie wczytana do systemu. Co ciekawe, człowiek posługujący się systemem wcale nie musi być programistą. Z programem może się porozumieć, wpisując komendy w języku nieodbiegającym od tego, którym posługujemy się w rozmowie z innymi ludźmi. Może też te komendy po prostu wymówić. Program zrozumie.
Samo z siebie?
Ważną cechą systemu zaprojektowanego przez Cognitum jest to, że uczy się i potrafi wyciągać wnioski. Dzięki temu, jeżeli ktoś choć raz zastosował jakąś metodę na oszukanie urzędu podatkowego i ten trik zostanie wykryty, ta sama sztuczka już nigdy więcej się nie uda. Podobne metody można stosować do walki z bakteriami. One też mogą atakować na wiele różnych sposobów. Człowiek próbuje przewidzieć wszystkie drogi ataku, ale sprawdzenie tych scenariuszy trwałoby bardzo długo. Co innego, gdy do pomocy zaprosi się odpowiednio zaprojektowany system komputerowy. Mówimy o nim, że jest wyposażony w sztuczną inteligencję, ale tak naprawdę powinno się mówić o programach wyposażonych w umiejętność nauki i wyciągania wniosków.
Nasz mózg działa inaczej niż komputer, a inteligencja u ludzi i ta sztuczna, czyli komputerowa, to dwie różne rzeczy. Dlaczego tak się dzieje? Dlaczego komputerom nie potrafimy nadać cech naszej inteligencji, z poczuciem osobowości i z własnymi celami włącznie? Po pierwsze, wcale nie jestem przekonany, że to dobry pomysł. A po drugie… Trudno nadawać maszynom cechy, których nie rozumie się u siebie. Nie wiemy, czym jest świadomość, poczucie odrębności. Nie potrafimy tego zdefiniować na poziomie nauk ścisłych. Nie wiemy, które „obwody” w naszym mózgu za to odpowiadają, a więc nie wiemy, jak tą cechą obdarzyć maszyny. Czy kiedyś tę barierę przełamiemy? Czy kiedyś maszyny staną się naprawdę (tak po ludzku) inteligentne? Nie da się tego wykluczyć. Przy czym dzisiaj wydaje się, że są dwie drogi do osiągnięcia tego celu. Będzie to możliwe, gdy sami zrozumiemy, na czym polega nasza świadomość. Gdy tak się stanie, będziemy mogli podjąć decyzję, czy nowo poznaną cechą obdarować maszyny. Jest jednak jeszcze druga opcja. Być może świadomość i poczucie odrębności pojawiają się „same z siebie”, gdy mózg staje się skomplikowany. Może to efekt skali? Może wraz z rozbudową systemów informatycznych, wraz z coraz większym skomplikowaniem programów samoświadomość maszyn pojawi się sama? Bez naszego bezpośredniego udziału i bez naszej wiedzy?
Współczesny świat produkuje tak wiele informacji, że bez pomocy programów, które się uczą i które wyciągają z tej nauki wnioski, nie jesteśmy już w stanie funkcjonować. Tego już się nie cofnie. A jaka będzie przyszłość? Okaże się jutro.