Kas arvutitel on võimalik tervet mõistust õppida?

Võtmed kaasavõtmiseks

• Terve mõistus on võime aru saada igapäevastest olukordadest ja neile reageerida ilma üleanalüüsimata. See omandatakse elukogemuste ja vaatluste ning ühiskondlike ja kultuuriliste normide kaudu.
• Arvutid on hädas terve mõistusega, sest neil puuduvad reaalse maailma kogemused ja võime kohaneda uute kontekstidega. Nad võitlevad ka väljaütlemata reeglite ja eeldustega, mida inimesed intuitiivselt mõistavad.
• Teadlased uurivad erinevaid lähenemisviise, näiteks ulatuslike teadmistebaaside loomist, terve mõistuse ühishange ja tehisintellekti õpetamine simuleeritud maailmade kaudu, et õpetada arvuteid omandama terve mõistus. Edusamme on tehtud, kuid tööd on veel teha.

Terve mõistus. Me kõik arvame, et meil on see olemas. Aga mis see täpsemalt on? Kas arvutid või tehisintelligentsed süsteemid võivad seda kunagi tõeliselt omandada?

Mis on terve mõistus ja kuidas inimesed seda omandavad?

Terve mõistus on põhiline võime tajuda, mõista ja hinnata asju, mida enamikul inimestelt eeldatakse. See on faktide, teabe ja rusikareeglite kogum, mida kogume elukogemuste ja tähelepanekute kaudu. Terve mõistus võimaldab meil igapäevaseid olukordi tõhusalt töödelda ja neile reageerida ilma neid liiga sügavalt analüüsimata.

Inimesed hakkavad tervet mõistust omandama juba lapsepõlves. Imikutena hakkame õppima põhjus-tagajärg seoseid – nagu nutmine toob kaasa toitmise või muutumise. Korduvate kogemuste kaudu omandame praktilisi teadmisi maailma kohta. Näiteks kuuma ahju puudutamisel tekib põletustunne. Nii et me õpime mitte puudutama kuumi pindu.

Lapsena jätkame oma terve mõistuse avardamist katse-eksituse meetodil ning pereliikmete vaatlemisel ja nendega suhtlemisel. Näiteks mõistame, et riideid tuleb regulaarselt pesta, täis suuga ei tohi rääkida ja piimaklaasi ümberlöömine toob kaasa segaduse. Vanemad, õed-vennad, õpetajad ja teised täiskasvanud parandavad meid, kui me rikume ühiskonna norme ja ootusi. Aja jooksul on need õppetunnid juurdunud kui põhiline terve mõistus.

Lisaks isiklikele kogemustele kujundavad tervet mõistust laiemad ühiskondlikud ja kultuurilised normid. See, mis ühes kultuuris võib olla terve mõistus (nagu kingade jalast võtmine koju sisenedes), ei pruugi seda olla teises kultuuris.

Meie terve mõistus kohaneb küpsedes ning puutume kokku rohkemate inimeste ja keskkondadega. Seega omandab väikelinnas kasvav laps elementaarse terve mõistuse selles keskkonnas elu kohta. Täiskasvanu, kes kolib suurlinna suurlinna, peab oma tervet mõistust kohandama uue ümbrusega.

Terve mõistus areneb edasi, kuna kogu elu jooksul saame uusi kogemusi.

Miks on terve mõistus arvutite jaoks keeruline?

On mõned põhjused, miks tervet mõistust on raske programmeerida.

Esiteks õpivad inimesed tervet mõistust järk-järgult aastate jooksul maailma kogedes. Proovime asju, vaatame, mis töötab ja mis mitte, ning jätame õppetunnid meelde. Arvutitel pole selliseid reaalse maailma kogemusi, millest ammutada. Nad teavad ainult seda, mida inimesed neile selgesõnaliselt ütlevad.

Näiteks esitasin ChatGPT-le (GPT 3.5) järgmise küsimuse:

Janet runs a laundry business. She washes clothes for customers and hangs them outside on clotheslines to dry in the sun. One day, Janet washed five shirts and hung them on the clotheslines in the morning. It took the shirts five hours to dry. How long will it take to dry 30 shirts? 

Selle vastusega selgus:

Teine probleem on see, et terve mõistus sõltub kontekstist. Kui arvutisse on programmeeritud ainult kindlad reeglid, ei saa see neid kohandada uute kontekstidega nii, nagu inimesed seda intuitiivselt suudavad.

Oletagem näiteks, et õpetasite arvutile, mida teha, kui õues hakkab vihma sadama. Tundub otsekohene, eks? Aga mis siis, kui vihma asemel lülitub sisse vihmut? Või mis siis, kui see on toidupoes ja torud hakkavad laest vett lekkima? Me teaksime kohe, kuidas nende variatsioonidega hakkama saada, kuid arvuti järgiks pimesi reeglit "kui õues sajab, minge sisse", millel pole nüüd mõtet.

On ka väljaütlemata reegleid ja eeldusi, mida inimesed omaks võtavad seda ise teadvustamata. Näiteks kui lähedal saate seista kellegi kõrval, enne kui see tundub ebamugav? Inimesed teavad vastust intuitiivselt, kuid neil ei pruugi olla lihtne täpseid reegleid selgitada. Need kaudsed sotsiaalsed normid võivad arvutite jaoks olla eriti keerulised, et neid lihtsalt andmetest järgida.

Seega jääb terve mõistus praegu inimeste intelligentsusega võrreldes tehisintellekti üheks suurimaks nõrkuseks. See on inimestele loomulik, kuid mitte niivõrd masinatele.

Kuidas arvutid saavad tervet mõistust õppida

Pärast varajast optimismi 1970. ja 1980. aastatel mõistsid teadlased, kui raske oleks arvutite õpetamine terve mõistuse õpetamine. Uued lähenemisviisid näitavad aga lubadust tehisintellektisüsteemide treenimisel igapäevase füüsilise ja sotsiaalse maailma kohta elementaarsete tervete mõistustega.

Üks lähenemisviis on luua käsitsi ulatuslikud teadmistebaasid, kirjeldades üksikasjalikult fakte ja reegleid maailma toimimise kohta. Cyc projekt, mille Doug Lenat alustas 1984. aastal, esindab ühte sedalaadi ambitsioonikat ettevõtmist.

Sajad loogikud on aastakümnete jooksul kodeerinud Cyc'i miljoneid loogilisi aksioome. Kuigi see on aeganõudev, on tulemuseks süsteem, millel on märkimisväärsed teadmised tegelikust maailmast. Cyc võib tänu oma kulinaarsete maitseprofiilide tundmisele ilmselt põhjendada, et tomat on tehniliselt puuvili, kuid ei tohiks puuviljasalatisse sobida.

Common Sense koos ConceptNetiga

Kaasaegsemad teadmistebaasid nagu ConceptNet kasutage kaine mõistuse väidete loomiseks ühist hankimist. Idee seisneb selles, et selle asemel, et eksperdid või tehisintellekt püüavad välja mõelda kõik maailma põhilised faktid ja suhted, avavad nad selle, et igaüks saaks anda killukesi tervest mõistusest.

See ühishanke lähenemisviis võimaldab neil teadmistebaasidel kasutada Internetis paljude erinevate inimeste kollektiivset intelligentsust. Kogudes rahvahulgast tuhandeid ja tuhandeid neid väikseid terve mõistuse tükikesi, kogus ConceptNet kokku üllatavalt suured igapäevaste põhiteadmiste hoidlad. Ja kuna uusi kaastöölisi lisandub sellele pidevalt, siis teadmised aina kasvavad.

Terve mõistuse õpetamine kogemuste kaudu

Teine paljutõotav lähenemisviis on luua üksikasjalikud simuleeritud maailmad, kus tehisintellekti agendid saavad eksperimenteerida ning kogemuste kaudu õppida tundma füüsikat ja intuitsiooni.

Teadlased loovad 3D-virtuaalkeskkondi, mis on täidetud reaalset maailma jäljendavate igapäevaste objektidega, nagu Alleni Instituudi ehitatud digitaalne kodu "AI2 THOR". Nendes ruumides saavad AI-robotid proovida kõikvõimalikke interaktsioone, et arendada intuitiivset arusaama mõistetest, mida inimesed peavad enesestmõistetavaks.

Näiteks võib AI-botile anda virtuaalse keha ja proovida klotse korjata, virnastada, ümber lükata jne. Nähes, kuidas klotsid langevad ja põrkuvad realistlikult, õpib bot põhimõisteid tugevuse, gravitatsiooni ja füüsilise dünaamika kohta. Reegleid pole vaja – piisab kogemusest.

Bot võib proovida ka selliseid toiminguid nagu klaasobjekti kukutamine ja selle maapinnale jõudmisel purunemise nägemine. Või katsetada vee omadusi, valades vedelikke ja jälgides, kuidas need voolavad ja kogunevad. Need praktilised õppetunnid toetavad tehisintellekti teadmisi sensoorses kogemuses, mitte ainult andmemustrites.

Andmepõhised tehnikad, nagu eeltreening võimsad suured keelemudelid on osutunud üllatavalt tõhusaks ka terve mõistuse mustrite leidmisel. AI mudelid nagu GPT-3.5 ja GPT-4 suudab pärast suure hulga Interneti-andmete "lugemist" luua muljetavaldavalt inimlikku teksti.

Kuigi nad teevad mõnikord ebamõistlikke ettepanekuid (muidu tuntud kui AI hallutsinatsioon), võimaldab statistiline õppimisviis neil matkida teatud tüüpi tervet mõistust. Siiski on endiselt lahkarvamusi, kas see on terve mõistus või andmete eelarvamuste nutikas ärakasutamine.

Kuidas testida arvuteid terve mõistuse jaoks

Kuna tehisintellektisüsteemid võtavad enda peale keerukamaid reaalmaailma ülesandeid, muutub ülioluliseks hinnata, kas neil on "terve mõistus".

Füüsiline terve mõistus

Üks valdkond, mida testida, on füüsiline terve mõistus – intuitsioon objektide, jõudude ja maailma põhiomaduste kohta.

Näidake näiteks a arvutinägemise süsteem foto õhus hõljuva raamatuga ja paluge sellel stseeni kirjeldada. Kas see märgib ujuva raamatu kohta midagi ebatavalist? Või söödake tehisintellektisüsteemile ebatavalisi stsenaariume, nagu "mees lõikas leivapätsiga kivi" ja kontrollige, kas see märgib need ebatõenäoliseks.

Alleni Instituudi keskkond AI2 THOR simuleerib nende füüsiliste intuitsioonide testimiseks plokitorne, mahaloksunud kruuse ja muid stseene.

Sotsiaalne terve mõistus

Inimestel on ka sotsiaalne terve mõistus – kaudne arusaam inimeste motivatsioonidest, suhetest ja normidest. Selle hindamiseks tehisintellektis kujutage olukordi mitmetähenduslike asesõnade või motivatsiooniga ja vaadake, kas süsteem tõlgendab neid mõistlikult.

Näiteks küsisin ChatGPT-lt, kas "see" viitas kohvrile või trofeele allolevas viipas:

The trophy could not fit into the suitcase because it was too small. 

See ebaõnnestus testis; vahepeal teaks inimene ilmselgelt, et ma viitasin kohvrile.

Sellist testi nimetatakse Winogradi skeemi väljakutseks, mis on suunatud konkreetselt sotsiaalsele mõistusele.

Ohutus ja eetika

Kriitiline on testida, kas AI-süsteemid on õppinud ebaturvalisi või ebaeetilisi mustreid. Analüüsige, kas tehisintellekt avaldab hinnanguid tehes soo, rassi või muude tunnuste põhjal kahjulikke eelarvamusi.

Kontrollige, kas see teeb mõistlikud eetilised erinevused. Karu tapmist lapse päästmiseks võib pidada õigustatuks, samas kui tuumapommi lõhkamist samal eesmärgil mitte. Märgistage kõik soovitused selgelt ebaeetilise tegevuse kohta.

Päris maailma esitus

Hinnake tervet mõistust, jälgides, kuidas tehisintellektisüsteemid reaalsetes seadetes toimivad. Näiteks teha isejuhtivad autod tuvastavad õigesti objekte ja jalakäijaid ning reageerivad neile? Kas robot saab liikuda läbi mitmekesiste kodukeskkondade, ilma väärtuslikke esemeid lõhkumata või lemmikloomi kahjustamata?

Reaalse maailma testid näitavad lünki terves mõistuses, mis ei pruugi piiratud laboritingimustes ilmneda.

Edusamme on tehtud, kuid töö jätkub terve mõistuse AI kallal

Mõned eksperdid väidavad, et tehisintellekt ei pruugi kunagi jõuda inimese terve mõistuseni, kui meil pole välja arendatud aju struktuure ja kehasid. Teisest küljest ei piira digitaalset meelt inimeste eelarvamused ja vaimsed otseteed, nii et teoreetiliselt võivad nad meid ületada! Kuigi me ei pea ilmselt veel muretsema üliintelligentse AI pärast.

Lähiajal on parim panus AI-sse, mis ühendab õpitud terve mõistuse mõne hea vanamoodsa programmeerimisega. Nii saab loodetavasti vältida rumalaid vigu, nagu kilpkonna segamine vintpüssiga.

Me ei ole veel seal, kuid terve mõistus ei ole enam AI tumeaine – edusammud toimuvad! Siiski on nende tehnoloogiate rakendamisel mõnda aega vaja tervet annust inimese tervet mõistust.