Τα Πάντα για την Τεχνητή Νοημοσύνη

Τεχνητή Νοημοσύνη, η Υπερδύναμη του 21ου αιώνα

Εάν σας ζητούσαμε να μαντέψετε, πώς θα περιγράφατε το μέλλον; Μήπως οι προβλέψεις σας περιλαμβάνουν προσδόκιμο ζωής στα 150+, ιδιωτικά ταξίδια στο διάστημα, οχήματα που πετάνε, έξυπνα σπίτια και ρομπότ-βοηθούς που αναλαμβάνουν όλες τις δύσκολες και βαρετές δουλειές; Κάπως έτσι το φανταζόμαστε κι εμείς εδώ στο Pencil On the Moon!

Και χωρίς να θέλουμε να υιοθετήσουμε ρόλο Πυθίας, πλέον μπορούμε να προβλέψουμε με ασφάλεια, ότι αυτό το μέλλον, που προς το παρόν θυμίζει περισσότερο αποκύημα φαντασίας, γίνεται όλο και πιο εφικτό χάρη στην Τεχνητή Νοημοσύνη: Την «υπερδύναμη» του 21^ου αιώνα που επιτρέπει στις μηχανές να μαθαίνουν, να σκέφτονται και να ενεργούν με τρόπο όλο και πιο ανθρώπινο. Και ως μήνυμα εξέλιξης της επιστήμης των υπολογιστών, αποτελεί παράλληλα την αγγελιαφόρο μίας τεχνολογικής επανάστασης που θα διαμορφώσει τον κόσμο του μέλλοντος.

Μήπως σας μπερδέψαμε; Με λίγα λόγια, πέρα από χρησμούς και αινίγματα, η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ο κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών, ο οποίος καταπιάνεται με τη δημιουργία έξυπνων μηχανών, ικανών να εκτελούν εργασίες που απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη.

Και αν αυτό σας ακούγεται ως φουτουριστική υπερβολή που ποτέ δεν θα εφαρμοστεί στον πραγματικό κόσμο, θα πρέπει να γνωρίζετε ότι ήδη αποτελεί κομμάτι της καθημερινότητά μας: Κάθε φορά που επικαλείστε τη Siri και την Alexa, συμβουλεύεστε την Google ή δηλώνετε στο Netflix ότι λατρεύετε την επιλογή που σας πρότεινε, αλληλεπιδράτε με μία τεχνητή νοημοσύνη!

Τι είναι λοιπόν αυτή η «υπερδύναμη» των καιρών και πώς λειτουργεί;

Η Τεχνητή Νοημοσύνη συνίσταται σε ένα σύνολο τεχνολογιών που επιτρέπουν στους υπολογιστές να εκτελούν μια σειρά προηγμένων λειτουργιών: Παραδείγματος χάρη να βλέπουν, να κατανοούν και να μεταφράζουν προφορική και γραπτή γλώσσα, να αναλύουν δεδομένα, να κάνουν συστάσεις και πολλά άλλα. Πρόκειται δηλαδή για την ικανότητα μιας μηχανής να αναπαράγει τις γνωστικές λειτουργίες ενός ανθρώπου, όπως είναι η μάθηση, ο σχεδιασμός και η δημιουργικότητα.

Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στα τεχνικά συστήματα να αντιλαμβάνονται το περιβάλλον τους, να αλληλοεπιδρούν με αυτό, να επιλύουν προβλήματα και να ενεργούν για την επίτευξη ενός συγκεκριμένου στόχου. Ο υπολογιστής λαμβάνει δεδομένα –ήδη προετοιμασμένα ή συγκεντρωμένα μέσω των δικών του αισθητήρων, όπως μια κάμερα– και αφού τα επεξεργαστεί, ανταποκρίνεται.

Επιπρόσθετα, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι σε θέση να προσαρμόζουν τη συμπεριφορά τους σε έναν ορισμένο βαθμό, αναλύοντας τα αποτελέσματα προηγούμενων ενεργειών και λειτουργώντας αυτόνομα.

Παρόλο που ο κάθε τομέας έχει τις δικές του ιδιαιτερότητες, η βασική αρχή για το πώς λειτουργεί η Τεχνητή Νοημοσύνη περιστρέφεται γύρω από τα δεδομένα: Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μαθαίνουν, εκπαιδεύονται και βελτιώνονται μέσω της έκθεσης σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων, εντοπίζοντας παράλληλα μοτίβα και σχέσεις που μπορεί να διαφεύγουν της ανθρώπινης αντίληψης.

Στον πυρήνα της, η λειτουργία της Τεχνητής Νοημοσύνης βασίζεται σε δύο θεμελιώδεις έννοιες: της Μηχανικής και της Βαθιάς Μάθησης.

Τι είναι το Machine Learning

Μηχανική Μάθηση (Machine Learning): Η μηχανική μάθηση συνίσταται στην εκπαίδευση των αλγορίθμων προκειμένου να εκτελούν λειτουργίες όπως το να κάνουν προβλέψεις ή να κατηγοριοποιούν πληροφορίες. Τα υπολογιστικά συστήματα μαθαίνουν από τα δεδομένα με τα οποία τροφοδοτούνται και βελτιώνουν την απόδοσή τους με την πάροδο του χρόνου. Όπως ένα παιδί διδάσκεται μία νέα δεξιότητα μέσω της μελέτης, της έκθεσης σε σχετικά παραδείγματα και της ανατροφοδότησης επί των προσπαθειών του.

Η Μηχανική Μάθηση εφαρμόζεται σε μια σειρά από υπολογιστικές εργασίες, όπου τόσο ο σχεδιασμός όσο και ο ρητός προγραμματισμός των αλγορίθμων είναι ανέφικτος. Στο πλαίσιο αυτό, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης δεν προγραμματίζουν ένα σύστημα ως προς το τι να κάνει: Λειτουργούν κατασκευάζοντας μοντέλα από πειραματικά δεδομένα, προκειμένου να παραγάγουν προβλέψεις βασιζόμενες στα δεδομένα ή να εξάγουν αποφάσεις που εκφράζονται ως το αποτέλεσμα.

Τι είναι το Deep Learning

Βαθιά Μάθηση (Deep Learning): Αποτελεί μια περαιτέρω εξειδίκευση της μηχανικής μάθησης η οποία συνίσταται στην αξιοποίηση τεχνητών νευρωνικών δικτύων.

Τα νευρωνικά δίκτυα είναι ένας τύπος αλγόριθμου που διδάσκει στους υπολογιστές πώς να επεξεργάζονται δεδομένα με τρόπο εμπνευσμένο από τη δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου.

Ειδικότερα, το συγκεκριμένο υπολογιστικό σύστημα επινοήθηκε με πρότυπο την επεξεργασία των οπτικών πληροφοριών στον εγκέφαλο: Δηλαδή των πληροφοριών που εισέρχονται μέσω των ματιών και συλλαμβάνονται από τον αμφιβληστροειδή χιτώνα, προχωρούν στο οπτικό νεύρο και φτάνουν στον εγκέφαλο. Και ονομάζεται Βαθιά Μάθηση, επειδή περιλαμβάνει πολλά επίπεδα του νευρωνικού δικτύου και μαζικούς όγκους πολύπλοκων και ανόμοιων δεδομένων.

Εν κατακλείδι, η Βαθιά Μάθηση μιμείται τον τρόπο που ο ανθρώπινος εγκέφαλος επεξεργάζεται το φως και τον ήχο και τα μετατρέπει σε όραση και ακοή. Το βάθος αυτής της διαδικασίας, επιτρέπει στο σύστημα να μαθαίνει πιο σύνθετες δομές, χωρίς να απαιτούνται μεγάλες, μη ρεαλιστικές, ποσότητες δεδομένων.

Μέσω της συνεχούς μάθησης και προσαρμογής, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης γίνονται ολοένα και πιο ικανά στην εκτέλεση συγκεκριμένων εργασιών, από την αναγνώριση εικόνων έως τη μετάφραση γλωσσών και όχι μόνο.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να κατηγοριοποιηθεί με διάφορους τρόπους, ανάλογα με τα στάδια ανάπτυξής της ή τις ενέργειες που εκτελεί.

Όσον αφορά τη λειτουργικότητα, δηλαδή την ικανότητα μιας μηχανής να αναπαράγει τις γνωστικές λειτουργίες ενός ανθρώπου, οι ειδικοί αναγνωρίζουν συνήθως τέσσερα είδη τεχνητής νοημοσύνης: Τις αντιδραστικές μηχανές, τις μηχανές περιορισμένης μνήμης, τις μηχανές για τις οποίες θα ισχύει η θεωρία του νου και τις μηχανές με αυτογνωσία.

#1 Αντιδραστικές μηχανές (Reactive machines)

Οι αντιδραστικές μηχανές είναι συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που δεν διαθέτουν μνήμη. Εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες και παρέχουν συνεπή αποτελέσματα, βάσει των δεδομένων επί των οποίων έχουν εκπαιδευτεί. Όπως υποδηλώνει η ονομασία τους, αυτές οι μηχανές αντιδρούν σε ερεθίσματα, όπως η μετακίνηση ενός πιονιού σε μια εικονική σκακιέρα, αλλά δεν έχουν την ικανότητα να χρησιμοποιούν προηγούμενες εμπειρίες για να επικαιροποιούν τις τρέχουσες αποφάσεις τους.

Αυτός ο τύπος νοημοσύνης συλλαμβάνει το περιβάλλον του άμεσα και ενεργεί με βάση αυτό που βλέπει. Δεν μπορεί να αντιληφθεί τον ευρύτερο κόσμο, γεγονός που σημαίνει ότι δεν μπορεί να λειτουργήσει πέρα ​​από τις συγκεκριμένες εργασίες που της έχουν ανατεθεί. Αντιθέτως, θα συμπεριφέρεται ακριβώς με τον ίδιο τρόπο κάθε φορά που αντιμετωπίζει την ίδια κατάσταση.

Από την άλλη, η αντιδραστική τεχνητή νοημοσύνη επιδεικνύει εκπληκτικές ικανότητες σε ό,τι αφορά την επεξεργασία τεράστιων ποσοτήτων πληροφοριών: Παραδείγματος χάρη, ολόκληρη την ταινιοθήκη της πλατφόρμας και το ιστορικό ενός συνδρομητή του Netflix προκειμένου να παρέχει προσαρμοσμένες προτάσεις θέασης. Παράλληλα, το γεγονός ότι αντιδρά κάθε φορά με τον ίδιο τρόπο στην ίδια κατάσταση, την καθιστά ιδιαίτερα αξιόπιστη για την ολοκλήρωση των εργασιών που της έχουν ανατεθεί.

#2 Μηχανές Περιορισμένης Μνήμης (Limited memory)

Αυτός ο τύπος τεχνητής νοημοσύνης είναι πιο προηγμένος από τις αντιδραστικές μηχανές. Όπως προδίδει και το όνομά τους, οι μηχανές περιορισμένης μνήμης διαθέτουν βραχυπρόθεσμη μνήμη που τους επιτρέπει να αποθηκεύουν προσωρινά τις εμπειρίες που αποκτούν και να πορεύονται βάσει αυτών. Μπορούν να ανατρέξουν στο κοντινό παρελθόν και να δημιουργήσουν μια ανάμνηση.

Ωστόσο, οι πληροφορίες που συλλέγονται από προηγούμενες εμπειρίες δεν αποθηκεύονται στη βιβλιοθήκη περιεχομένου του μηχανήματος, ώστε να μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε μελλοντικές καταστάσεις. Είναι εντελώς παροδικές.

Εν κατακλείδι, η τεχνητή νοημοσύνη περιορισμένης μνήμης μπορεί να παρατηρεί συγκεκριμένα αντικείμενα ή καταστάσεις για ένα χρονικό διάστημα, ενσωματώνοντας δεδομένα τόσο του παρελθόντος όσο και του παρόντος στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Και παρόλο που δεν διαθέτει μακροπρόθεσμη μνήμη, ή την ικανότητα να μαθαίνει από την εμπειρία, βελτιώνεται με την εκπαίδευση σε μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων.

#3 Θεωρία του Νου (Theory of mind)

Πρόκειται για μία τεχνητή νοημοσύνη που δεν υπάρχει επί του παρόντος, παρά μόνο σε θεωρητικό και ερευνητικό πλαίσιο. Περιγράφει την μηχανή που θα μπορεί να μιμηθεί το ανθρώπινο μυαλό και θα έχει ικανότητες λήψης αποφάσεων αντίστοιχες με αυτές ενός ανθρώπου. Σε αυτές οι επιστήμονες συγκαταλέγουν την αναγνώριση και την ανάμνηση συναισθημάτων, καθώς και την αλληλεπίδραση σε διάφορες κοινωνικές καταστάσεις, όπως θα έκανε και ένας άνθρωπος.

Ένα παιδί πάνω από πέντε ετών, το οποίο έχει ήδη αναπτύξει την αντίληψη της Θεωρίας του Νου, γνωρίζει παραδείγματος χάρη ότι το μεγαλύτερο αδερφάκι του μπορεί να επιθυμεί ένα ξεχωριστό δώρο για τα γενέθλιά του, ή μπορεί να συμπεράνει από την κουρασμένη έκφραση στο πρόσωπο των γονιών του, ότι ίσως δεν αισθάνονται καλά και γι’ αυτό δεν μπορούν να παίξουν μαζί του.

Προς το παρόν, δεν υπάρχουν αντίστοιχα παραδείγματα για μηχανές. Ωστόσο, μια μελέτη που δημοσιεύτηκε πρόσφατα, ισχυρίζεται ότι είμαστε κοντά στην επίτευξη της εν λόγω αντίληψης και από τις μηχανές.

#4 Μηχανές με Αυτογνωσία (Self aware)

Ο όρος περιγράφει μια μυθική μηχανή με επίγνωση της ύπαρξής της, καθώς και διανοητικές και συναισθηματικές δυνατότητες, αντίστοιχες με αυτές του ανθρώπου. Κάτι σαν τις τεχνητές νοημοσύνες που πρωταγωνιστούν σε ταινίες όπως το Matrix, το Blade Runner και ο Εξολοθρευτής.

Επί του παρόντος, καταπώς εκτιμούν οι επιστήμονες, η τεχνητή νοημοσύνη και οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης δεν βρίσκονται κοντά στην επίτευξη αυτογνωσίας. Άλλωστε, υπάρχουν ακόμη πολλά να αποκαλυφθούν σχετικά με τη νοημοσύνη του ανθρώπινου εγκεφάλου και τον τρόπο λειτουργίας της μνήμης, της μάθησης και της λήψης αποφάσεων. Ωστόσο, η ίδια η τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να συμβάλλει σημαντικά στον τομέα αυτό.

Ένας άλλος τρόπος για την ευρεία κατηγοριοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης, αναφέρεται στο τι μπορεί να κάνει μία μηχανή και τη διαχωρίζει σε Στενή, Γενική και Σούπερ Νοημοσύνη.

Τεχνητή Στενή Νοημοσύνη (Artificial Narrow Intelligence - ANI)

Όλα αυτά που σήμερα ονομάζουμε τεχνητή νοημοσύνη, θεωρούνται τεχνητή «στενή» νοημοσύνη, καθώς μπορεί να εκτελέσει μόνο περιορισμένα σύνολα ενεργειών με βάση τον προγραμματισμό και την εκπαίδευσή της. Παραδείγματος χάρη, ένας αλγόριθμος που έχει σχεδιαστεί για την ταξινόμηση αντικειμένων δεν μπορεί να επεξεργαστεί παράλληλα μία φυσική γλώσσα.

Εάν χρησιμοποιείτε το Google Search, προσωπικούς βοηθούς όπως τη Siri και την Alexa, την αναγνώριση προσώπου για να ανοίξετε το κινητό τηλέφωνό σας ή δαχτυλικό αποτύπωμα για να μπείτε στον υπολογιστή σας, τότε η Τεχνητή Στενή Νοημοσύνη, είναι ήδη κομμάτι της καθημερινότητάς σας.

Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (Artificial General Intelligence – AGI)

Καλώς ήλθατε στον κόσμο του Matrix! Η τεχνητή γενική νοημοσύνη αναφέρεται στην ικανότητα μιας μηχανής να «αισθάνεται, να σκέφτεται και να ενεργεί» ακριβώς όπως ένας άνθρωπος. Όπως καταλαβαίνετε, προς το παρόν υπάρχει μόνο στη λογοτεχνία και τις ταινίες επιστημονικής φαντασίας.

Τεχνητή Σούπερ Νοημοσύνη (Artificial Super Intelligence – ASI)

Αφού η ανθρώπινη –επιστημονική– φαντασία έχει σκαρφιστεί υπεράνθρωπους όπως ο Superman και η Wonder Woman, γιατί όχι και μία Τεχνητή Σούπερ Νοημοσύνη; Δηλαδή, μία μηχανή με ικανότητες ανώτερες από την ανθρώπινη νοημοσύνη, ικανή να ξεπεράσει τη γνωστική απόδοση των ανθρώπων.

Προς το παρόν, και το κοντινό μέλλον, η δημιουργία μίας τόσο δυνατής μηχανής παραμένει σενάριο επιστημονικής φαντασίας. Ωστόσο, οι επιστήμονες εργάζονται ήδη για ένα μέλλον στο οποίο οι υπολογιστές θα λειτουργούν σε υποατομικό επίπεδο: Θα είναι τόσο ισχυροί που θα αψηφούν την παρούσα λογική, και σε θέση να υλοποιούν εφαρμογές που δεν έχουμε ακόμη σκεφτεί!

Σήμερα, αντιλαμβανόμαστε την τεχνητή νοημοσύνη ως την «υπερδύναμη» των καιρών. Εντούτοις, η ιστορία της ξεκίνησε πολύ παλαιότερα από ό,τι ίσως φαντάζεστε: Έχει τις ρίζες της στην αρχαιότητα και στους μύθους για νοήμονα τεχνητά όντα, κατασκευασμένα από φημισμένους τεχνίτες.

Παραδείγματος χάρη ο Τάλως, ο μυθικός φύλακας της Κρήτης που σφυρηλάτησε ο Ήφαιστος με τη βοήθεια ενός Κύκλωπα. Ήταν ένας γίγαντας από μπρούντζο που πετούσε ογκόλιθους στα πλοία των εισβολέων ενώ προστάτευε την περίμετρο του νησιού. Παρόμοιες μηχανές φιγουράρουν στην μυθολογία της αρχαίας Κίνας, της Αίγυπτου και πολλών ακόμη πολιτισμών.

Ωστόσο, η γέννηση της Τεχνητής Νοημοσύνης, ως επιστημονικό και ερευνητικό πεδίο, δεν ήρθε παρά χιλιετίες αργότερα.

Η Γέννηση της Τεχνητής Νοημοσύνης

Τα πρώτα βήματα της της Τεχνητής Νοημοσύνης έγιναν στα μέσα του 20^ου αιώνα, όταν πρωτοπόροι ερευνητές όπως ο Άλαν Τούρινγκ και ο Τζον Μακάρθι, οραματιζόμενοι μηχανές που θα μπορούσαν να σκέφτονται όπως οι άνθρωποι, έθεσαν τις βάσεις για το νέο αυτό επιστημονικό πεδίο.

Ο Άλαν Τούρινγκ (1912-1954), ήταν Άγγλος μαθηματικός, καθηγητής της λογικής, κρυπτογράφος και θεωρητικός βιολόγος. Θεωρείται ο «πατέρας» της επιστήμης των υπολογιστών. Το 1950 εισήγαγε την «Δοκιμή Τούρινγκ» (Turing test) ως μια μέθοδο για τον προσδιορισμό του εάν μια μηχανή εμφανίζει ανθρώπινη νοημοσύνη. Οι ιδέες του Τούρινγκ για τη μηχανική νοημοσύνη ήταν επαναστατικές και άνοιξαν το δρόμο για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης ως ξεχωριστού επιστημονικού πεδίου.

Ο Τζον Μακάρθι (1927-2011), ήταν Αμερικανός γνωστικός επιστήμονας και επιστήμονας υπολογιστών. Δύο χρόνια μετά τον θάνατο του Τούρινγκ, το 1956, διοργάνωσε, μαζί με άλλους επιστήμονες και ακαδημαϊκούς τη Διάσκεψη του Ντάρτμουθ (Dartmouth Conference). Σε αυτό το συνέδριο, το οποίο συγκέντρωσε την παγκόσμια ελίτ των ερευνητών που ασχολούνταν με τα νευρωνικά δίκτυα και την αυτοματοποίηση της ευφυούς συμπεριφοράς, επινοήθηκε και υιοθετήθηκε ο όρος Τεχνητή Νοημοσύνη.

Τα χρόνια που ακολούθησαν τη διάσκεψη του Ντάρτμουθ, ο πρώιμος ενθουσιασμός εξελίχθηκε σε συστηματική μελέτη. Η πρόοδος δεν άργησε να έρθει με τη μορφή της ELIZA. Επρόκειτο για το πρώτο ρεαλιστικό chatbot που δημιουργήθηκε από τον επιστήμονα υπολογιστών του MIT Τζόσεφ Βάιζενμπαουμ (1923-2008), με ονομασία δανεισμένη από την ηρωίδα του μιούζικαλ «Ωραία μου Κυρία».

Ο «χειμώνας» της Τεχνητής Νοημοσύνης

Το δυναμικό ξεκίνημα διαδέχτηκε μία περίοδος επιβράδυνσης των εξελίξεων, γνωστή ως «χειμώνας της Τεχνητής Νοημοσύνης». Ειδικότερα, τη δεκαετία του 1970, το εν λόγω πεδίο έρευνας δέχτηκε μεγάλες επικρίσεις και δοκιμάστηκε από σημαντικές οικονομικές δυσκολίες.

Μην έχοντας σαφή εικόνα της δυσκολίας ανάπτυξης σχετικής τεχνολογίας, και καλλιεργώντας υπέρμετρες προσδοκίες στην κοινή γνώμη, οι ερευνητές απέτυχαν να υλοποιήσουν τις δεσμεύσεις τους. Ως αποτέλεσμα, η χρηματοδότηση για την ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης μειώθηκε σημαντικά και η έρευνα επιβραδύνθηκε.

Η «Αναγέννηση» της Τεχνητής Νοημοσύνης

Τη δεκαετία του 1990, η Τεχνητή Νοημοσύνη βγήκε από τον λήθαργο. Το ενδιαφέρον αναζωπυρώθηκε, και σύμφωνα με τον κλάδο, μπήκε στη φάση της Αναγέννησής της.

Και αυτό δεν ήταν τυχαίο: Η εμφάνιση ισχυρότερων υπολογιστών και η διαθεσιμότητα μεγάλων συνόλων δεδομένων διευκόλυναν την ανάπτυξη και την εκπαίδευση πιο εξελιγμένων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Από την άλλη, η ανάπτυξη της μηχανικής και της βαθιάς μάθησης, ώθησαν τις εξελίξεις σε νέα πεδία με σημαντικό αντίκτυπο και εφαρμογές σε διάφορους τομείς, από την υγειονομική περίθαλψη έως την ασφάλεια και το χρηματοπιστωτικό τομέα.

Παράλληλα, η απεικόνιση της Τεχνητής Νοημοσύνης στον κινηματογράφο, την τηλεόραση, το gaming και τα μέσα ενημέρωσης, έπαιξε καθοριστικό ρόλο στη κατανόηση αυτής της τεχνολογίας από την κοινή γνώμη. Ταινίες όπως το Matrix και τηλεοπτικές σειρές όπως το Black Mirror, εξερεύνησαν τόσο τις δυνατότητες που προκαλούν δέος όσο και τις υπαρξιακές απειλές που θέτει η «υπερδύναμη» των καιρών μας, αντανακλώντας ταυτόχρονα τις ελπίδες, τους φόβους και τα ηθικά προβλήματα της κοινωνίας.

Σήμερα, η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι παντού και καθώς συνεχίζει να εξελίσσεται, μπορούμε να περιμένουμε ακόμη πιο αξιοσημείωτα επιτεύγματα τα επόμενα χρόνια.

Μία «υπερδύναμη» δεν μπορεί παρά να έχει πολλαπλά οφέλη για όσους καταφέρουν να την κατακτήσουν. Στο πλαίσιο αυτό, η Τεχνητή Νοημοσύνη, η οποία αποτελεί πλέον αναπόσπαστο μέρος της καθημερινής μας ζωής, μεταμορφώνει σχεδόν αθόρυβα πληθώρα τομέων, βελτιώνοντας παράλληλα τις εμπειρίες μας. Στα βασικά οφέλη της συμπεριλαμβάνονται:

#1 Αυτοματοποίηση

Η αυτοματοποίηση διαδικασιών και εργασιών, χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση, είναι το υπ’ αριθμόν ένα πλεονέκτημα της Τεχνητής Νοημοσύνης. Παραδείγματος χάρη, ένα έξυπνο εργοστάσιο μπορεί να χρησιμοποιεί δεκάδες διαφορετικά είδη τεχνητής νοημοσύνης: Από προγράμματα κυβερνοσφάλειας και εργαλεία ανάλυσης στοιχείων σε πραγματικό χρόνο για τη μέτρηση της απόδοσης, μέχρι ψηφιακά δίδυμα στο σύννεφο και ρομπότ που εκτελούν μηχανικές εργασίες.

#2 Ταχύτητα, ακρίβεια & διαθεσιμότητα

Μπορεί να επεξεργαστεί περισσότερες πληροφορίες πιο γρήγορα, βρίσκοντας μοτίβα και ανακαλύπτοντας σχέσεις σε δεδομένα που μπορεί να διαφύγουν ενός ανθρώπου. Παράλληλα, δεν γνωρίζει τοπικούς, χρονικούς ή άλλου είδους περιορισμούς.

#3 Ελαχιστοποίηση του ανθρώπινου λάθους

Ως «υπερδύναμη», βασίζεται σε αξιόπιστους αλγόριθμους που δεν παρεκκλίνουν ποτέ από τις διαδικασίες που τους έχουν ορίσει. Έτσι, έχει τη δύναμη να εξαλείψει τα χειροκίνητα σφάλματα στην επεξεργασία δεδομένων, την ανάλυση, τη συναρμολόγηση κατασκευών καθώς και σε πολλές ακόμη εργασίες μέσω αυτοματισμού.

#4 Εξάλειψη επαναλαμβανόμενων εργασιών

Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκτέλεση επαναλαμβανόμενων εργασιών, απελευθερώνοντας το ανθρώπινο κεφάλαιο προκειμένου να εργαστεί σε προβλήματα υψηλότερου αντίκτυπου. Παραδείγματος χάρη, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αυτοματοποίηση διαδικασιών, όπως η επαλήθευση ταξιδιωτικών εγγράφων στο αεροδρόμιο, η ρύθμιση της κυκλοφορίας ή σε απλές συναλλαγές με κοινό.

#5 Επιτάχυνση της έρευνας & ανάπτυξης

Η ικανότητα ανάλυσης τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων, γρήγορα, άμεσα και αποτελεσματικά, έχει ήδη πυροδοτήσει μεγάλα επιτεύγματα στην έρευνα και ανάπτυξη. Ενδεικτική είναι η ανακάλυψη νέων αντιβιοτικών, ικανών να αντιμετωπίσουν την αυξανόμενη απειλή των ανθεκτικών στα φάρμακα λοιμώξεων.

Τα οφέλη της Τεχνητής Νοημοσύνης γίνονται ιδιαίτερα αντιληπτά μέσω της μεγάλης ποικιλίας εφαρμογών της. Καθόλου τυχαία λοιπόν δεν αποκαλείται η «Υπερδύναμη του 21^ου αιώνα»: Η φαρέτρα της περιλαμβάνει πληθώρα τρόπων με τους οποίους η Τεχνητή Νοημοσύνη μεταμορφώνει τη ζωή μας. Ας δούμε μερικά παραδείγματα.

Οι ψηφιακοί βοηθοί «πρωταγωνιστούν» εδώ και καιρό στην εξυπηρέτηση ιδιωτών αλλά και επαγγελματιών. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να συμβάλλουν στην αναγνώριση και αντιμετώπιση επιθέσεων και απειλών στον κυβερνοχώρο βάσει της συνεχόμενης εισροής δεδομένων. Οι δυνατότητες και οι εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης στο εν λόγω πεδίο είναι αναρίθμητες!

Έξυπνα σπίτια, πόλεις, υποδομές και οχήματα

Ήδη τα σπίτια μας γίνονται «εξυπνότερα» χάρη σε εφαρμογές που αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη προς όφελός μας. Παραδείγματος χάρη οι έξυπνοι θερμοστάτες, οι οποίοι αναλύουν τη συμπεριφορά μας προκειμένου να αποθηκεύσουν ενέργεια ή τα κλιματιστικά που δροσίζουν το δωμάτιο κάθε φορά που ανάβει ο φούρνος και απενεργοποιούνται μετά τη λειτουργία του.

Από την άλλη, οι «έξυπνες» πόλεις –όπως αυτή που χτίζεται εκ του μηδενός στην έρημο του Ομάν – βασίζονται σε ευφυή συστήματα ρύθμισης της κυκλοφορίας για να βελτιώσουν τη συνδεσιμότητα και να μειώσουν την κυκλοφοριακή συμφόρηση, ενώ η οδήγηση γίνεται ασφαλέστερη μέσω εφαρμογών τηλεματικής.

Και παρότι τα αυτόνομα οχήματα δεν αποτελούν ακόμα μέρος της καθημερινότητάς μας, τα αυτοκίνητα χωρίς οδηγό (και χωρίς τιμόνι) βρίσκονται ήδη προ των πυλών, υποσχόμενα οικονομία, ασφάλεια, ταχύτητα και μικρότερες περιβαλλοντικές επιπτώσεις, ακόμα και «αυτόνομα» μαθήματα οδήγησης για ανθρώπους. Πλέον όμως των αυτοκινήτων χωρίς οδηγό, αναδύεται έντονη η τάση και των λεωφορείων χωρίς οδηγό αλλά και των πλοίων χωρίς πλήρωμα!

Παράλληλα, αξιοποιώντας ένα ευρύ φάσμα δεδομένων καθώς και την ικανότητα αναγνώρισης προτύπων, η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει την έγκαιρη προειδοποίηση φυσικών καταστροφών, δίνοντας τη δυνατότητα επαρκούς προετοιμασίας και μετριασμού των επιπτώσεων. Ήδη έχει σημειωθεί σημαντική πρόοδος σε ό,τι αφορά την έγκαιρη ειδοποίηση και πρόβλεψη των σεισμών, καθώς και την ενίσχυση των τομέων πολιτικής προστασίας και άμυνας, μέσω της τεχνητής νοημοσύνης. Από την άλλη, με την επανάσταση της «έξυπνης» γεωργίας η τεχνητή νοημοσύνη διεκδικεί πλέον με αξιώσεις τη θέση του ανθρώπου στο χωράφι!

Με καινοτόμα τσιπ που βοηθούν στον έλεγχο της αρτηριακής πίεσης ή δίνουν στα άτομα με τετραπληγία τη δυνατότητα να ελέγχουν τους υπολογιστές και τις κινητές συσκευές τους με τη σκέψη τους.

Με λογισμικά που εντοπίζουν τα πρώιμα συμπτώματα άνοιας και Αλτσχάιμερ, βοηθούν στην αντιμετώπιση της κατάθλιψης, και προβλέπουν εγκαίρως συγκεκριμένους τύπους καρκίνου, όπως του μαστού και του δέρματος.

Τεχνητή Νοημοσύνη και Εκπαίδευση

Για τους μαθητές και τις μαθήτριες του 21^ου αιώνα, η ρομποτική αποτελεί έναν διασκεδαστικό τρόπο εισαγωγής στον προγραμματισμό και το STEM, ενώ οι φοιτητές στο προσεχές μέλλον θα είναι σε θέση να κάνουν Μάθημα με τον Αϊνστάιν μέσω Ολογράμματος! Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη εισέρχεται στην τάξη, διαδραστικοί πίνακες, tablets, εικονικές συναντήσεις μαθητών-καθηγητών, σύγχρονο λογισμικό και άλλες high-tech ευκολίες φέρνουν τη νέα εποχή στη μάθηση.

Μία από τις εφαρμογές, που και εμείς εδώ στο Pencil On the Moon περιμέναμε με ανυπομονησία στις αρχές του 2022, εμφανίστηκε στο προσκήνιο στα τέλη της ίδιας χρονιάς, πυροδοτώντας όχι μόνο την επιστημονική αλλά και τη δημόσια συζήτηση για τις δυνατότητες της αναδυόμενης αυτής τεχνολογίας.

Ο λόγος για τη Δημιουργική Τεχνητή Νοημοσύνη (Generative AI), ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης, που εστιάζει στη δημιουργία νέου περιεχομένου αντί για την ανάλυση των υπαρχόντων δεδομένων. Πρόκειται δηλαδή για έναν τύπο τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να δημιουργήσει νέο περιεχόμενο, όπως κείμενο, εικόνες, μουσική και κώδικα.

Σε αντίθεση με την παραδοσιακή τεχνητή νοημοσύνη, η οποία εκπαιδεύεται σε συγκεκριμένες εργασίες, η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί πολύπλοκους αλγόριθμους και νευρωνικά δίκτυα για να μάθει μοτίβα και δομές μέσα από μεγάλα σύνολα δεδομένων και να δημιουργήσει νέο, πρωτότυπο περιεχόμενο. Εκπαιδεύεται, μαθαίνει και δημιουργεί, ωστόσο δεν αντιγράφει: Παράγει νέες δημιουργίες, παρόμοιες με τις πρωτότυπες αλλά χωρίς να τις επαναλαμβάνει. Χαρακτηριστικό παράδειγμα το «νέο» τραγούδι των Nirvana που κυκλοφόρησε 27 χρόνια μετά τον θάνατο του Kurt Cobain και τη διάλυση του γκρουπ, κι έκανε πολλούς θαυμαστές του συγκροτήματος να αναρωτιούνται γιατί δεν το είχαν ξανακούσει ποτέ.

Εργαλεία Δημιουργικής Τεχνητής Νοημοσύνης

Αν και υπάρχει μεγάλη γκάμα επιλογών, η οποία μεγεθύνεται με εκθετικούς ρυθμούς, μερικά από τα πιο δημοφιλή εργαλεία Δημιουργικής Τεχνητής Νοημοσύνης είναι:

1. ChatGPT: Το πρώτο στο είδος του, το οποίο άνοιξε το δρόμο για ταχεία υιοθέτηση της δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης. Το ChatGPT μπορεί να απαντά σε ερωτήσεις, να περιηγείται στο διαδίκτυο, να αναλύει εικόνες, να δημιουργεί γραφήματα, να μεταφράζει σε διάφορες γλώσσες, να γράφει κώδικα, να κατανοεί τον ήχο, και άλλα πολλά ακόμη.
2. Gemini: Όπως και το ChatGPT, πρόκειται για ένα chatbot που κάνει σχεδόν τα πάντα, από το να απαντάει σε ερωτήσεις μέχρι να δημιουργεί διαφορετικές μορφές περιεχομένου.
3. Dall-E: Ο «Νταλί» των εργαλείων δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης –η ονομασία του είναι εμπνευσμένη από ένα συνδυασμό του ονόματος του σουρεαλιστή καλλιτέχνη με το αξιαγάπητο ρομπότ της Pixar WALL-E. Δημιουργεί εικόνες με βάση τις γραπτές εντολές που θα του δώσετε.
4. Midjourney: Όπως και το Dall-E παράγει εικόνες βάσει γραπτών οδηγιών.
5. Sora: Μπορεί να δημιουργήσει σύντομα βίντεο ή να εμπλουτίσει ήδη υπάρχοντα, ανάλογα με τις προτροπές που λαμβάνει από το χρήστη.

Σήμερα, εκατοντάδες διαφορικά εργαλεία δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης αξιοποιούνται σε ολοένα και περισσότερους επαγγελματικούς τομείς. Εντούτοις, ενώ οι δυνατότητες τους είναι πραγματικά εντυπωσιακές, η χρήση τους εγείρει ανησυχίες σχετικά με ζητήματα όπως η παραπληροφόρηση, τα πνευματικά δικαιώματα και η εργασιακή ασφάλεια σε πολλούς κλάδους. Είναι σαφές ότι τα εν λόγω εργαλεία έχουν τη δυνατότητα να αλλάξουν τον τρόπο εκτέλεσης μιας σειράς εργασιών. Το πλήρες εύρος αυτού του αντίκτυπου, ωστόσο, είναι ακόμα άγνωστο – το ίδιο και οι κίνδυνοι.

Ως η «υπερδύναμη» του 21^ου αιώνα που επιτρέπει στις μηχανές να μαθαίνουν, να σκέφτονται και να ενεργούν με τρόπο όλο και πιο ανθρώπινο, η Τεχνητή Νοημοσύνη θεωρείται ήδη αγγελιαφόρος μίας τεχνολογικής επανάστασης που θα διαμορφώσει τον κόσμο του μέλλοντος.

Και παρόλο που δεν μπορεί παρά να έχει πολλαπλά οφέλη για όσους καταφέρουν να την κατακτήσουν, η χρήση της είναι πιθανό να συνοδεύεται από σημαντικούς κινδύνους και ηθικά διλήμματα.

Τεχνητή Νοημοσύνη και εργασία

Αν και αναφέραμε την αυτοματοποίηση εργασιών ως ένα από τα σημαντικότερα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης, θα μπορούσε επίσης να αποτελέσει κίνδυνο για την υποκατάσταση των ανθρωπίνων θέσεων εργασίας σε διάφορους κλάδους, από τον κατασκευαστικό μέχρι τις μεταφορές.

Παράλληλα, καθώς τα εργαλεία δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης γίνονται πιο ικανά, ολοένα και περισσότεροι επαγγελματικοί κλάδοι, από τους υπαλλήλους εξυπηρέτησης πελατών μέχρι κειμενογράφους, γραφίστες και δημιουργούς κώδικα, ανησυχούν για τις θέσεις εργασίας τους.

Όχι τυχαία λοιπόν, η δημόσια συζήτηση γύρω από το μέλλον της εργασίας και την αντικατάσταση του ανθρώπου από τη μηχανή, έχει ενταθεί. Από την άλλη, η ευρεία υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να δημιουργήσει νέες επαγγελματικές ανάγκες.

Αλγοριθμική μεροληψία

Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης αντικατοπτρίζουν τις προκαταλήψεις που ενυπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσής τους. Ως αποτέλεσμα, οι εν λόγω προκαταλήψεις μπορούν να οδηγήσουν σε μεροληπτικά αποτελέσματα σε διάφορες εφαρμογές, όπως τα συστήματα αναγνώρισης προσώπου που σχετίζονται με την επιβολή του νόμου, οι αλγόριθμοι έγκρισης δανείων ή προσλήψεων.

Χαρακτηριστικό παράδειγμα «θύματος» αποτυχημένου αλγόριθμου προσλήψεων, υπήρξε στο παρελθόν η Amazon, μία από τις μεγαλύτερες εταιρείες πώλησης αγαθών και υπηρεσιών μέσω διαδικτύου στον κόσμο. Η Amazon ανέπτυξε ένα δικό της εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης προκειμένου να αυτοματοποιήσει τις διαδικασίες εύρεσης προσωπικού. Ωστόσο, όπως αποκαλύφθηκε εκ των υστέρων, ο αλγόριθμος ευνοούσε ακούσια τους άνδρες υποψηφίους, αντανακλώντας τις ανισορροπίες μεταξύ των φύλων που υπάρχουν στον κλάδο της τεχνολογίας.

Παραπληροφόρηση

Η εικόνα του «Πάπα» να κυκλοφορεί με ένα μοδάτο πουπουλένιο λευκό μπουφάν, ξεγέλασε πολλούς και πολλές την προηγούμενη χρονιά. Όπως και τα TikTok βίντεο του «Τομ Κρουζ» που χορεύει με το λευκό μπουρνούζι του. Και μπορεί να προσέφεραν ένα ευχάριστο διάλειμμα σε όσους τα «χάζεψαν» σκρολάροντας στα κοινωνικά δίκτυα, ωστόσο, το βίντεο όπου ο Ουκρανός πρόεδρος Βολοντίμιρ Ζελένσκι δήθεν ζητάει την παράδοση των στρατιωτικών δυνάμεων της χώρας του, ανέδειξε την όχι και τόσο διασκεδαστική πλευρά της τεχνητής νοημοσύνης.

Η παραπληροφόρηση, μέσω των λεγόμενων deepfakes, διαχέεται άμεσα στο ευρύ κοινό μέσα από τα κοινωνικά δίκτυα, χαμηλής υποστάθμης μέσα μαζικής ενημέρωσης, ακόμα και ορισμένες φορές από ευυπόληπτα ΜΜΕ. Γι’ αυτό και ενδέχεται να έχει σοβαρές συνέπειες: υπονόμευση της εμπιστοσύνης στους θεσμούς, επιρροή στις εκλογικές διαδικασίες, διάδοση ψευδών ειδήσεων σχετικά με σημαντικά ζητήματα, όπως αυτά της δημόσιας υγείας, είναι ορισμένες μόνο εξ αυτών.

Αντίκτυπος στο περιβάλλον

Προκειμένου να λειτουργήσει και να αναπτυχθεί περαιτέρω η τεχνητή νοημοσύνη, είναι απαραίτητες τεράστιες ποσότητες πόρων. Και όχι μόνο οικονομικών. Οι υποδομές δικτύων και τα data centers έχουν ήδη εκτοξεύσει τις ανάγκες των μεγάλων εταιρειών τεχνολογίας σε ό,τι αφορά τις ποσότητες ενέργειας και νερού που καταναλώνουν. Τόσο, που επανέρχεται στο προσκήνιο η χρήση της πυρηνικής ενέργειας για την τροφοδότησή τους, με ό,τι αυτό μπορεί να συνεπάγεται για τον άνθρωπο και το περιβάλλον.

Απώλεια ελέγχου

Καθώς τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης εξελίσσονται, γίνονται όλο και πιο πολύπλοκα και αυτόνομα, μία από τις ανησυχίες κυβερνήσεων, ακαδημαϊκών αλλά και της κοινής γνώμης, είναι ο κίνδυνος να χαθεί ο έλεγχος. Μια σειρά από εφαρμογές που σχετίζονται παραδείγματος χάρη με την επιτήρηση και το ιδιωτικό απόρρητο ή την ανάπτυξη οπλικών συστημάτων, εφόσον αυτονομούνταν, θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε καταστροφικά αποτελέσματα για την ανθρωπότητα. Η λογοτεχνία, ο κινηματογράφος και η τηλεόραση μας έχουν ήδη δώσει μια ιδέα για πως θα μπορούσε να είναι το μέλλον μας εάν ο έλεγχος χαθεί.