زیرنویس اختصاصی از فیلم‌نت
شما رو نمیدونم ولی من یادم نیست آخرین بار چه زمانی
یکی از اینا رو برای پیدا کردن چیزی استفاده کردم
همه میدونیم که در میان انقلاب هوش مصنوعی قرار داریم
تقریبا روش تمام کارهامون رو داره متحول میکنه
به جای اون... از این کامپیوتر استفاده میکنم
با تکنولوژی هوش مصنوعی ساخته شده و به خیلی چیزا به صورت آنلاین وصله
هی سیری، نزدیک‌ترین خیریه کجاست؟
نزدیک‌ترین ایج یو کی است آیا همین مناسب است؟
بله
هوش مصنوعی قبلا برای کارهای علمی تخیلی بود، ولی دیگه نه
(به عربی صحبت میکنه)
اگر عربی صحبت کنم
هوش مصنوعی آن را به انگلیسی ترجمه میکند
من هنوز هم این رو بسیار جالب میدونم
ولی من میخوام ببینم که چطور این هوش‌های مصنوعی خارق‌العاده عمل میکنن
به‌نظرش یک سگ نیست به‌نظرش یک شیپوره
خب قضیه از چه قراره؟
من قراره در تاریخ اعجاب‌انگیز
تلاش بر تبدیل یک ماشین به ذهن کاوش کنم
کیش و مات، کیش و مات
و خواهم فهمید که چطور هوش مصنوعی خودش یاد میگیره
جانمی
و چالش‌هایی رو برمیگزینه که از قبل به فراتر از اون فکر کرده
خب، بیشتر به خوندن کتاب علاقه داری یا تماشای فیلم؟
من کتاب رو ترجیح میدم - اوه، چه خرخون... خوبه -
برخی از مردم برای آینده بشریت در عصر هوش مصنوعی نگران هستن
ولی من خیلی مطمئن نیستم
در بسیار اوقات این داستان به‌عنوان مبارزه‌ای بین انسان و ماشین تعریف شده
اما داستان برای من درباره کار کردن انسان‌ها با ماشین‌هاست
خب پس هوش مصنوعی واقعا چه چیزیه و ما رو به کجا خواهد کشاند؟
خیلی از چیزهاست که امروزه کامپیوترها میتونن از پسش بر بیان
که بهش، هوش مصنوعی میگیم
ولی هنوز تعریف مشخصی وجود نداره
که هوش مصنوعی واقعا چه چیزیه
شاید چنان غافلگیرکننده هم نباشه
با این حال، هدف از هوش مصنوعی شبیه‌سازی هوش انسانه
و هوش انسان دسترسی به خیلی از چیزهای متفاوت فوق‌العاده داره
ما محیط اطرافمون رو درک میکنیم و میفهمیم
‫برای دستیابی به اون‌ها، ‫هدف و برنامه‌گذاری میکنیم
و در تمام این مدت از تجربیاتمون درس میگیریم
برای این که حالا کامپیوترها این‌کار رو بکنن یعنی مانند انسان‌ها فکر کنن
سوال واضحی که با اون مواجه میشید، اینه که
فکر کردن در واقع چیه؟
اگه بتونیم بفهمیم که ذهن ما چطور عمل میکنه
پس شاید بتونیم همون رو در کامپیوترها اعمال کنیم
کریسمس, پیتزبرگ، 1955
در همین زمان بود که دو دانشمند آمریکایی
نه تنها به تفکر فکر میکردن
بلکه اول به دنبال این افتادن که چطور اون رو ماشینیش کنن
به عقیده من، یکی از لحظات کشف واقعی در علم بود
خوش‌بین بودن در آمریکای 1950 فراوان بود
و دانشمندها واقعا باور داشتن که مشکلات معدودی وجود داره که
قادر به حل کردنشون نیستن
هربرت سیمون یک دانشمند سیاسی بود
دوست اون، الن نیوول یک ریاضیدان بود
و بسیار شیفته امکانات کامپیوتری بودن
حالا، در 1995 تعداد معدود کامپیوترهایی که در آمریکا وجود داشتن
بیشتر برای شمارش اعداد استفاده میشد
ولی این در شرف تغییر بود
همون‌طور که سیمون، بعد‌ها میگه در زمان کریسمس
نیوول و من، یک دستگاه تفکر اختراع کردیم
آنچه که این دو مرد رو الهام بخشید که کریسمس یک ایده جدید
از علم شناختی‌ست این بود که فرآیند تفکر ما
ضرورتا گونه‌ای از محاسبات است
سایمون و نیوول بازنمایی‌های انتزاعی در درون ذهن ما رو
از واقعیت‌های دنیای بیرونی استدلال میکردن
و زمانی که در حال فکر کردن هستیم در حال انجام فرآیندی منطقی
بر روی این بازنمایی‌های انتزاعی هستیم
پس، یک سگ به‌علاوه گربه برابره با جنگ
و اگر ذهن ما، وقتی داریم فکر میکنیم در حال محاسبه باشه
پس شاید، سیمون و نیوول گمان داشتن که
کامپیوتر‌ها میتونن طوری برنامه‌ریزی بشن که مثل ما فکر کنن
برای جشن شادیشون
یک مسئله تفکر عقلانی واقعا پیچیده و گره خورده رو انتخاب کردن
سیمون یک نسخه کپی شده از این کتاب افسانه‌ای و قطور رو داشت
اصول ریاضی نوشته شده توسط راسل و وایت هد
که از منطق در بیش از صداها صفحه استفاده کرده
تا قواعد و بدیهیایت ریاضی رو اثبات کنه
و تو این فکر بودن که آیا میتونن برنامه کامپیوتری‌ای بنویسن
که بتونه خودکار این کتاب رو اثبات کنه؟
سیمون و نیوول مرتب نگران این موضوع بودن که مدل‌هاشون
در واقع با روشی که ذهن انسان عمل میکنه، مطابقت دارن
افرادی رو داشتن که مسائل رو حل میکردن
و مینوشتن که چطور حلشون میکردن
این که وقتی داشتن حلشون میکردن چه چیزی تو ذهنشون بوده
و در واقع، برنامه کامپیوتریشون رو نوشتن که مشابه بود به
چیزی که به‌عنوان فرآیند ذهنی انسان
در حل مسائل وجود داره
در تعطیلات سیمون، همسر و فرزندانش رو به صف کرد
همراه با نیوول و تعدادی از دانشجوهای سال ارشد
و به هرکدومشون یک کارت مثل اینا رو داد تا نگه دارن
هر کارت نشان‌دهنده یک گام در برنامه کامپیوتر بود
و موثرا هرکدومشون تبدیل به یک کامپیوتر انسانی واقعی شدن
جواب داد و طولی نکشید وقتی در کامپیوتر واقعی کدگذاری شد
سی و هشت مسئله از قواعد این کتاب تاریخی رو حل کرد
سیمون و نیوول این اختراعشون رو نظریه‌پرداز ذهن اسم‌گذاری کردن
فکر انسان شبیه‌سازی شده بود
به چیزی که الان به اولین
برنامه کامپیوتری با هوش مصنوعی عملیاتی شناخته میشه
در طی چندین ماه، عبارت هوش مصنوعی
برای تعریف این زمینه جدید رایج شد
برای سیمون نیوول و باقی افراد پیشگام
استفاده از کامپیوتر برای حل مسائل منطقی یک کشف بسیار بزرگ بود
ولی یک چالش خاص پژوهشگرهای علمی هوش مصنوعی رو گیر انداخت
این مبارزه خرد، خیلی وقت بود که
به‌عنوان امتحان نهایی قدرت ذهن شناخته شده بود
چیزی که شطرنج رو بسیار چالش‌برانگیز میکنه
اینه که، راه‌های زیادی وجود داره که یک بازی میتونه توسعه بده
نسبت به وجود اتم‌ها در جهان مرئی
نه انسان و نه کامپیوتر قادره تمام این روش‌ها رو دربر بگیره
ولی اگر یک انسان با این وجود تصمیم بر این‌کار بگیره
چطور یک کامپیوتر میتونه برای انجام همین عمل برنامه‌ریزی بشه؟
این مسئله پدرخوانده علم کامپیوتر رو مسحور خودش کرد
در 1948 کدنویس و ریاضیدان بزرگ، آلان تورینگ
این نامه رو نوشت
که شامل چیزی میشه که یک برنامه نظر گرفته شده
برای اولین برنامه کامپیوتر شطرنج در جهان
در این، راه حلی رو پیشنهاد داده
برای بازی شطرنج که به ظاهر بی‌نهایت گزینه داره
پس، امروز من میخوام بازی‌ای رو به‌عنوان این برنامه شطرنج انجام بدم
یا، همون‌طور که شناخته شده به‌عنوان توروچمپ
که نشون بدم، چطور میتونه باشه
حریف من، بازیکن باشگاه، اولیویاست
از اونجا که هیچ کامپیتوری وجود نداشته تا توروچمپ رو اعمال کنه
تورینگ مجبور به استفاده از مداد و کاغذ بوده
حتی برای اون هم این‌کار ساعت‌ها زمان میبرده
خب، بیا بازی کنیم، موفق باشی
خوشبختانه، من یک لپ‌تاپ دارم
تقریبا شروع غیر عادی‌ایه
در شروع بازی، فقط هر کدوم با یک حرکت
چهارصد ترکیب ممکن از بازی رو به وجود میاره
دو حرکت، تقریبا 200000
و با چهار حرکت برای هر شخص وارد بیلیون‌ها ترکیب احتمالی میشیم
این وسعت فراوان از گزینه‌ها انفجار ترکیبی نامیده میشه
بفرما باز هم، دوباره برگشت
میخوام به وزیرت حمله کنم
هیچ کامپیتوری نمیتونست تمام این‌ها رو محاسبه کنه
پس چطور بهش، هوشی بدیم که انتخابات درست انجام بده؟
تورینگ، چند قاعده نوشت تا جست‌و‌جوی کامپیوتر رو راهنمایی کنه
و قواعد این دست به اکتشافی معروف شدن
در دوران یونان باستان، یعنی یافتن یک کشف
مثلا، همیشه گرفتن یک مهره بدون دفاع رو در نظر بگیرید
برنامه از این اکتشاف استفاده میکنه تا تمام
حرکات ممکن رو محاسبه کنه و مقابله کنه
تا درخت احتمالات رو زیر و رو کنه
پس برای این باید به سوی شاخه‌ها موفق‌تر پیش بره
چیزی که تورینگ در این برنامه متوجه شد این بود که در یک مسئله
برنامه میتونه قاعده خودش رو کدنویسی کنه
از دانسته‌های انسانی خودش تا چطور باهاش مقابله کنه
اوه دیدی... حالا باید عقب‌نشینی کنم
پس، اگه یک کامپیوتر از قواعد پیروی کنه
ممکنه بتونه مسئله رو هم حل کنه
با توجه به این که قوانین توروچامپ چه قدر ابتدایی هستن
فهمیدم که به‌طرز قابل‌توجهی موثره
کیش و مات
باز هم، دربرابر اولیویا حریفی نیست
و باز هم تبریک میگم
خیلی سخت نبود، نه؟ - خیلی سخت نبود -
توروچامپ یک برنامه ابتدایی بود
اما اصل این که اکتشاف یا قوانین روشی برای غلبه بر
چالش انفجار ترکیبی بود، قضاوتی منطقی بود
و این تفکر برای فراتر از شطرنج هم اعمال شد خیلی هم موفق بود
در حالی که برنامه‌ریزی داره محدوده وسیعی رو در مسائل دنیای واقعی پیش میگیره
که دانش انسانی خودشون رو کدنویسی کردن
در درون اکتشفات بسیار فزاینده و متنوع
این دستاورد تبدیل به هوش مصنوعی کلاسیک شد
و بسیاری از چیزهای زیرکانه رو انجام میده
در لجستیک، تولید، ساخت و ساز
سیستم هوش مصنوعی کلاسیک هرکدوم با قوانین برنامه‌ریزی شده
امروزه برای برنامه‌ریزی عملیات‌ها پیچیده استفاده میشه
در محیط‌های به شدت کنترل شده
با حداکثر کارایی و صرفه جویی
ولی اکثر دنیا مثل یک خط تولید منظم نیست
خیلی پر هرج و مرج‌تره
چطور یک کامپیوتر باید تمام این‌ها رو درک کنه؟
تمام این حرکات، این سر و صداها، این تنوع؟
منظور، من این اتوبوس‌ها رو میشناسم
یک ون رو میشناسم
یه تاکسی میتونم ببینم
و حتی اون تبلیغات‌های بالای اسکرین رو هم میشناسم
ما به‌طور ناخودآگاه میدونیم که به چی نگاه میکنیم ولی برای یک کامپیوتر
این شکلیه... سیلی از اطلاعات خام
و انبوهی از اعداد بدون معنا
چطور ممکنه بتونید برای یک کامپیوتر قاعده‌ای بنویسید که
تا مثل ما، اینا همه‌اش معنا‌دار بشه؟
مشکل هوش مصنوعی کلاسیک
اینه که دنیای واقعی درهم و پیچیده‌ست
پس تقریبا غیر ممکنه برای ...یک کامپیوتر قاعده‌ای بنویسی
که بتونه شروع به درک محیط اطرافش کنه
چه برسه حالا براش وظیفه‌ای اعمال بشه
پس حتی برنامه ریختن یک مسئله به‌نظر سادهِ رد شدن از خیابان
کار فراتر از حدی میشه
اما خوشبختانه روش دیگه‌ای برای هوش مصنوعی وجود داره
به جای این که ما به کامپیوتر‌ها وظیفه‌ای بدیم
کامپیوتر‌ها خودشون یاد میگیرن که چطور اطلاعات رو درک میکنن
این دستاورد به‌عنوان ماشین یادگیری شناخته میشه
و این ماشین یادگیریه که خیلی از ابزارهای هوش مصنوعی رو قدرت میده
که امروزه ازش استفاده میکنیم
چرا هوش مصنوعی در این دهه اخیر این‌قدر مهم شده
به خاطر اینه که این تکنیک‌های جدید
که براساس یادگیری هستن خیلی قدرتمند شدن
شما به سیستم توانایی یادگیری برای خودش رو میدی
مستقیما از خود اطلاعات خام
و این سیستم‌ها از اولین اصول
ساختار اطلاعات و راه‌حل‌های موفقیت‌آمیز برای مسائل رو یاد میگیرن
بنابراین، این یه روش قدرت‌مند جدید درباره تفکر در مورد هوشه
بذارید نشون بدم چطور ماشین یادگیری هوش مصنوعی کلاسیک رو
در حل کردن مسائل پیچیده کنار میزنه
با یک مثال که برام قدیمی نمیشه
چطور از عهده پیام بی‌محتوا بر بیای
اطمینان داشتن سخته
اما شاید 400 بیلیون ایمیل بی‌محتوا هر روز ارسال میشه
این یعنی یه چیزی بین 8 تا از 10 تا ایمیل
بدون فیلتر پیام بی‌محتوا همه ما بدون حرف تو زباله غرق میشیم
در اون پیشنهادهای فوق‌العادهِ ...تنها یک بار
...در اون بهبود‌های عملکرد
پس، چطور چیزی که نمیخواین رو ازش جلوگیری میکنید
‫ولی ایمیل‌هایی که میخواین، ‫یعنی پیام‌های محتوا دار رو راه میدین
یا نام صحیحش رو بگیم، عبارت فنیش
یعنی کار انداز؟
دسترسی هوش مصنوعی کلاسیک در این‌کار
همراه با یه سری قواعده
مثلا، یه سری کلمات بی‌محتوا رو انتخاب میکنید
و اگر در قالب ایمیل دریافت بشن، پاک میشن
ولی اینجاست که قواعد هوش مصنوعی کلاسیک به حد خودش میرسه
بعضی از اون کلمات بی‌محتوا میتونه کلمات کار انداز باشه
و ایمیل‌هایی که میخواین بخونین هم وارد سطل زباله میشه
پس این چی میشه؟
چطور یه قاعده مینویسی که همه اینا رو در بر بگیری؟
ولی ماشین یادگیری میتونه تمام اطلاعات ایمیل رو الگویابی کنه
که پیام کارانداز و بی‌محتوا رو جدا کنه
اول از همه یه چیزی به اسم آموزش اطلاعات نیاز داره... خیلی زیاد
انبوهی از کلمات که میدونین کارانداز هستن
اینا همه از صندوق ورودی من هستن
و کلی پیام که قطعا بی‌محتوا هستن
بعدش، میاد در تمام این پیام‌ها
الگوهای ریاضی رو شکار میکنه
مثلا، میاد اولین کلمات رایج رو در هر دسته شناسایی میکنه
برای یک استاد فیزیک، به اسم جیم
کلی از این‌ها در قسمت بی‌محتوا وجود داره
اینا خیلی نسبت به کلماتی که قطعا بی‌محتوا هستن، فرق دارن
هیچ‌کدوم از اینا، در صندوق ورودی من نیاز نیست خیلی ممنون
ولی واسه اینه که کلمات در هردو دسته چطور شکل میگیرن
اونجاست که ماشین یادگیری وارد کار میشه
اطلاعات آموزشی رو میگیره
دنبال الگوهایی میگرده که چطور این کلمات با هم ترکیب میشن
و میفهمه که چطور پیام کارانداز از بی‌محتوا فرق میکنه
حالا، پیام بی‌محتوا یا کارانداز؟
فیلترهای امروز به‌قدری خوب هستن که به‌ندرت پیام بی‌محتوایی دریافت میکنیم
ولی اگر درگیر کسب و کار عادی
توی معامله داروی‌های توان‌بخشی هستین
پس بهتره سطل زباله‌تون رو چک کنید
وقتی کار به شبیه‌سازیی بسیاری از کارهای انسانی میرسه
ماشین‌های یادگیری بار دیگر هوش مصنوعی کلاسیک رو میزنه کنار
دلیل این که چرا ممکنه در عملکرد خودِ مغز نهفته باشه
در حالی که هوش مصنوعی کلاسیک
تلاش بر بازتاب خودآگاه افکار عقلانی ما داره
ماشین یادگیری ممکنه بهتر قدرت بزرگ
ذهن ناخودآگاه رو بازتاب کنه
ما فقط از بخش کوچک از مغز که انجام میده آگاهی داریم
وقتی چشمانتون رو باز میکنین و دنیا رو میبینید
بدون زحمت این اتفاق می افته
میدونین، ما از نتیجه آگاهیم
ما از دیدن دنیا آگاهیم ولی از فرآیندش آگاهی نداریم
نمیدونیم که در زیر این پوشش چه اتفاقی می افته
تا این جهان درونی که بدون زحمت تجربه‌اش میکنیم، به وجود بیاد
در 1988 یک دانشمند کامپیوتر و روباتیک هانس موراوک
که بسیار محسور عملکرد ذهن انسان شده بود
از دیدگاه یک انسان، به این اشاره کرد
که فرآیند در هوش مصنوعی به‌نظر متنقاضه
میدونی، چیزهایی که به‌نظر سخت میان
برای مغز تا باهاشون مطابقت پیدا کنه
چیزهایی که زحمت روحی هوشی زیادی نیازمند هستن مثل شطرنج
بر این اثبات بودن که برای هوش مصنوعی آسان هستن
همین حین، کارهایی که مغز ما به‌نظرش آسان هستن
که به صورت ناخودآگاه انجام میدیم
مثلا این که درک کنیم چی میبینیم چی میشنویم
محیط اطرافمون
پس، توانایی من در این که ببینم دوربین کجاست
یا نگه داشتن این مغز به آرومی بدون انداختنش
ثابت شدن که سخت‌ترین چالش‌ها برای برنامه کامپیوتری بودن
این به‌عنوان تناقض موراوک شناخته شد
موراوک در نظر داشت که تمام این‌ها مربوط به محاسبه مغزی ماست
ببینیم اینجا موراوک چه قدر صریح بیانش کرده
رمزگذاری شده در بخش‌های حسی و حرکتیِ بزرگ
و بسیار تکامل یافته مغز انسان
یک میلیار سال تجربه در مورد
ماهیت جهان و نحوه بقا وجود دارد
ما همگی در زمینه‌های ادراکی حرکتی خدایان آسمانی شگفت‌انگیزی هستیم
به قدری خوب که، آسان را سخت جلوه میدهیم
هرچند، افکار انتزاعی، حقه‌ای جدید هستند
شاید کمتر از 100 هزار سال قدمت دارد
ولی هنوز نتوانستیم در آن ماهر شویم
نه این که تمام به صورت ذاتی سخت باشد
بلکه فقط زمانی که انجامش میدهیم این‌طور به‌نظر می‌آید
یه توضیح تمیز و متقاعد کننده‌ست
اما همچنین یک تغییر بسیار ثمربخش رو
که در هوش مصنوعی رخ داده رو، نشون میده
از تلاش در ساخت برنامه کامپیوتری
که اون آینه چیزی که ذهن خودآگاه ما انجامش میده
به آن‌هایی که شبیه‌سازیی شدن که چطور ذهن ما خودشون
به صورت فیزیکی ساخته شده
این سیستم ماشین‌های یادگیری قابل توجه و بسیار قدرتمند
شبکه نورونی مصنوعی نام دارن
اون‌ها از این که چطور مغز واقعی به جهان واکنش میده الهام گرفته شده‌ان
این یک سگه
این رو میدونین، چون مغزتون
به سیگنال‌های شیمایی و الکتریکی به کار افتاده
راهش رو از چشم‌ها میگیره
میره و به لایه سخت نورونی میرسه
هر کدوم یک سلول واحد هستن
و بسته به قدرت سیگنال ترکیبی که وارد میشه
یا به کار می افته یا نه
مغز شما، چیزی شبیه به 90 بیلیون از این نورون‌ها رو داراست
و همگی با هم به صورت شبکه‌ای هستن
معمولا هریک با چندین هزار اتصال
این در مجموع حداقل 100 تریلیون اتصاله
و این شبکه نورونی وسیع در مغز ماست
که وارد بازی میشه
تا این توده اینجا رو تشخیص بده که در واقع باید واق واق کنه
با عقل جور درمیاد چون تا حدی سعی داره عملکرد مغز رو تقلید کنه
سوال اینجاست چه قدر نزدیک میتونه این‌کار رو کنه؟
البته، در پرواز
مردم نیومدن هواپیماهایی نساختن که باله‌های بال زدنی داشته باشه
در حالی که، اومدن اصول پرواز رو یاد گرفتن
و بنابراین یه سری ویژگی‌های مشترک
بین هواپیما و پرنده وجود داره ولی دقیقا کپی همدیگه نیستن
از نظر من همین امر بر شبکه نورونی (عصبی) هم صدق میکنه
که به این معنا نیست هر جزئیاتی رو
از روی مغز آدمیزاد و یا حیوانات کپی کنی
بلکه سعی کنی اصولی که مغز بر اون حاکم هست رو بیابی
یک شبکه نورونی مصنوعی یک خلق مجازی
در نرم‌افزارهای کامپیوتری است
در عوضِ یک بافت واقعی مغز حباب مانند
ولی زمانی که به روی سگ ما، نشان داده شد
در واقع، تصویری از سگ‌مون
و یا حتی اگه بخوایم دقیق‌تر باشیم
اطلاعات پیکسلی از تصویر سگ
نورن‌ها مجازی، سیگنال‌هایی رو در شبکه عصبی انتقال میدن
پس این هم میتونه نشون بده که به چه چیزی نگاه میکنه
اما ابتدا، درست مثل سگ و یا در حقیقت فیلتر پیام‌های بی‌محتوا
شبکه‌های نورونی مصنوعی باید وظیفه شون رو با آموزش بهشون آموخت
برای این مورد باید کلی دوست لکه‌ای نشون بدیم
هربار به شبکه میگیم که به چه چیزی نگاه میکنه
برنامه اتصالاتش رو بیشتر فشرده‌سازی میکنه تا بهتر الگوهای پیکسلی‌ هاپو‌ها رو بشناسه
و همچنین میتونه چیزهای دیگه‌ای هم یاد بگیره
(نادرست)
...مملو از اعداد و ارقام قابل تنظیمه و
میدونین وقتی میگم مملو منظورم صدهاهزار نیست
ممکنه منظورم میلیون‌ها باشه
پس ما میایم، اطلاعات بهش میدیم
بهش کلی عکس گربه نشون میدیم کلی عکس سگ
و ما میگیم که کدوم، کدوم یکیه
و اون خودش اعدادش رو تنظیم میکنه
که وقتی عکس گربه و سگ جدیدی نشون میدیم
درست بگه که کدوم یکی از اوناست
حالا آموزش دیده
عصب‌های درون لایه‌های درونی شبکه
اول اشکال راحت رو شناسایی میکنن
بعدش ترکیبی از این اشکال رو شناسایی میکنن یعنی ویژگی‌های سگ
بعد ترکیبی از ترکیب‌ها
هرچی لایه‌ها بیشتر باشه شبکه بهتر کار میکنه
...ولی قابل‌توجه که
حتی دانشمندانی که این شبکه‌ها رو میسازن متوجه نیستن که
چطور جواب‌ها رو جور میکنن
شبکه‌های نورونی خیلی متفاوت‌ان
به‌نظرم نسبت به، هر تکنولوژی پیشین
قبلا بعضی از دستگاه‌های پیچیده بعضی از ساعت‌های پیچیده، هرچیزی
یه نفر اینا رو سرهم آورده و میدونسته چطور کار میکردن
و میدونستن مثلا چرا اون قطعه اونجا قرار داره
و چرا به اونجا وصل شده
با شبکه‌های نورونی میتونید بعضی از این که چه کار میکنن رو بفهمید
ولی باز خیلی چیزای دیگه هست
‫و بهش که نگاه میکنی ‫حقیقتا مرموزه
نمیتونی اصلا درکش کنی
پس نمیدونیم تو این قسمت چی کار میکنه
هرچیزی که داره با وجود شبکه‌های نورونی زیر این سرپوش اتفاق می افته
هوش مصنوعی میتونه درک بهتری از این دنیای درهم برهم به وجود بیاره
و با این کشف پتانسیل اون به شدت افزایش پیدا کرده
هوش مصنوعی الان در حال توسعه‌ست
خواه بهینه‌سازی برداشت باشه
چه تفسیر تصاویر پزشکی
نمره دادن به دانش‌آموزان شناسایی فرصت‌های مالی
شبکه‌های نورونی در حال مسلط شدن به تمام وظایف در کل بخش‌های زندگی ما هستن
حمل و نقل رو در نظر بگیرید
و هوش مصنوعی ای که معمولا ازش شنیدیم درست همین گوشه و کناره
گواهینامه
این شرکت بریتانیایی در حال توسعه و اعمال این تکنولوژی
در رابطه با وسایل نقلیه متفاوت در جاده‌های واقعی نه فقط مسیرهای آزمایشی
آکسبوتیکا واقعا متعجبم کرد
همون‌طور که میروندیم متوجه شدم که چه قدر این نوع هوش مصنوعی
قراره نحوه زندگیمون رو منقلب کنه
در واقع قابل توجه که چه قدر احساس امنیت دارم
میدونین، خیلی سریع
اعتماد میکنی ماشین میدونه چی کار کنه
در هر ثانیه
ماشین شبیه‌سازی‌هایی رو که دنیای واقعی ممکن چه شکلی باشه رو انجام میده
و این‌کار... نتایج احتمال‌برانگیزی بسیاری رو شبیه‌سازی میکنه
مثلا، خب اگه برم اون طرفی چطوری میشه؟
اگه برم اون طرفی چطور میشه
و در هر ثانیه 50 بار هزاران شبیه‌سازی رو به وجود میاره
و مرتب پشت سرهم میگه، اگه این‌کار رو کنم چی؟ اگه این‌طور کنم چی؟
بعدش محاسبه‌شون میکنه و بهترینشون رو انتخاب میکنه
پس سعی میکنه که در هربار اون چه که ازهمه کمتر بدتر هست رو انجام بده
شکل دادن چنین شبیه‌سازیی‌هایی جریان اطلاعات مداومی رو
از لیزرها و دوربین‌های درون ماشین در بر داره
اطلاعات لیزری، یک مدل سه بعدی از همه چیز در اطراف ماشین تحویل میده
هر شئ‌ای که حرکت کنه و یا ممکنه حرکت کنه موقعیت و ردیابی میشه
بعدش دوربین اطلاعاتی شناسایی میکنه این اشیاء چی هستن
و این که چطور باید عمل کرد
هوش مصنوعی در ماشین نیازی نیست با کامپیوتر دیگه‌ای ارتباط بگیره
تماما خود مختار هست
و تمام این‌ها به لطف وجود شبکه‌های نورونیه
که از تجربیات رانندگی واقعی یاد میگیرن
تمام این اطلاعات در رانندگی پیش میگیره
زمانی که ماشین یک لحظه نمایشی سطح بالا رو در آزادراه ردیابی میکنه
اوه خیلی خوبه
خب، اینم از تجربه کلاسیک از ماشین بدون راننده
یک زن در حال گذر از خط عابر پیاده‌ست
که همین که ما در حال رد شدن بودیم وارد میشه
و ماشین متوقف شد
آیا داریم به جایی میرسیم که میگیم خب من ماشین بدون راننده گرفتم
پس یه چرتی میزنم؟
که یعنی کاملا امنه و همه چیز رو به ماشین میسپارم؟
همین‌طوره مطمئنم دقیقا همین‌طور میشه
به‌نظرم وسایل نقلیه‌ای که داخلشون میشینی و اونا هم میبرنت
به بخش‌های دیگه‌ای از شهر مثل بخشی از فرودگاه، دانشگاه
به زودی رخ میده
وسیله نقلیه‌ای که دقیقا کیفیت کار ماشین الان شما رو داره
که میتونه شما رو از هرجایی به هرجای دیگه ببره
تو هر هوایی، هر وقت از روز
بدون هیچ مشکلی
و با کمال اعتماد که میرسی به مقصدت
که میتونی از پشت شیشه بخریش
نیاز به فرمون نداری
و نیاز به گواهینامه نداری
در واقع، ممکنه پنجره‌ای هم نداشته باشه در آینده دور
ولی فکر میکنم هیچ چیز ...غیر قابل دست یافتنی برای
انسان‌ها وجود نداره که یه ماشین بتونه انجام بده
...تو این بحث که، فکر میکنم باید
روی موردی متمرکزه که در رانندگی قابل‌ تغییر نیست
و این برای من چندان واقعگرایانه هم به‌نظر نمیاد
با وجود هوش مصنوعی که بیشتر از کاری که خودمون انجام بدیم، در حال کار هستن
جای تعجبی نیست که چرا برخی نگرانن انقلاب هوش مصنوعی
ممکنه زندگی ما رو تغییر بده
انقلاب مردم رو مضطرب میکنه
مخصوصا زمانی که آدم‌ها کنترل‌کننده نیستن
احتمالا بزرگ‌ترین ترس اینه که هوش مصنوعی ممکنه شغل مردم رو بگیره
و ممکنه دیگه هرگز شغلی پیدا نکنن
یکی از نگرانی‌های هوش مصنوعی
اینه که داره وارد یه انقلاب تکنولوژی بزرگ میشه
که قراره بر جامعه تاثیرگذار باشه
بله منظور نمیتونیم جلوش رو بگیریم نمیتونیم علیه‌اش آرام بگیریم
و این که نمیتونیم منکر بشیم که تغییر در راهه
ولی به‌نظرم میتونیم به پیش نگاه کنیم و بگیم شغل‌های جدید در راهه
به روشی که حرفه‌های جدید به خاطر کامپیوترها اومدن
و فکر کنین چه تعداد از مردم شغل‌هایی دارن که
و حالا فقط انجام‌پذیر هستن چون کامپیوتر دارن
ممکن شده یا اختراع شده
چون کامپیوتر داری؟
پس، نمیتونم منکر بشم که تغییر داره میاد
ولی اگه بخواین من تقریبا به‌طرز خوش‌بینی مثبت هستم
که این‌کار ما رو ثروتمندتر و سلامت‌تر میکنه
و توانایی‌هامون رو دربر میگیره
و شغل‌ها رو تغییر میده طوری که کامپیوتر‌ها متغیر شدن
میدونین، به تمدن اطرافمون نگاه میکنی
که تمامش محصولی از هوشه
و من هوش مصنوعی رو نوعی ابزار قدرتمند میبینم
شاید قدرتمندترین ابزار همیشگی
که اجازه میده به نهایت قدرت انسان برسیم
ما هنوز خیلی از این دنیای شجاعانه جدید دور هستیم
و برای رسیدن به اون هنوزم به هوش مصنوعی باهوش‌تری نیاز داریم
ولی این چیزیه که دمس‌هاسابیس و همکارانش
در دیپ مایند، رویاش رو دارن
بخش تحقیقاتی هوش مصنوعی بلواسکای یکی از ارائه‌دهندگان موتور جست وجوی پیشرو
در اینجا، سعی دارن تا سیستم شبکه نورونی‌ای رو
که میتونه یاد بگیره هر کاری بکنه رو توسعه بدن
بدون دخالت هیچ انسانی
میدونین که ماموریتشون چیه؟
هوش رو حل کنید و بعدش ازش استفاده کنید تا بتونید همه چیز رو حل کنید
این بلندپروازی‌ست که باهاش موافق خواهید بود
و دارن به روش توطئه‌آمیزی هم این‌کار رو میکنن
ایده اینه که ابتدا الگوریتم‌های هوش مصنوعی رو توسعه بدیم
که بتونن بازی‌ها رو مسلط بشن
ولی بعد، امید داریم که اگه این‌کار به کلی‌ترین روش ممکن بشه
میتونن برای مشکلات جدی‌تر توی دنیای واقعی استفاده بشن
و مشخص شد که به آتاری کلاسیک رترو خیلی اهمیت میدن
وقتی میخوان آزمایش کنن که یک هوش مصنوعی چه کاری میتونه یاد بگیره تا انجام بده واسه خودش
فرضا، شما باید به هوش مصنوعیتون قوانین بازی رو یاد بدین
که بتونه یاد بگیره چطور بازی کنه؟
نه، این‌کار رو نمیکنیم
فقط از تجریبات یاد میگیره
تنها چیزی که میبینه اون پیکسل‌ها هستن
و این که امتیازش بالا بره یا نه
و بعد سعی داره که پازل رو حل کنه
که یعنی، خب امتیازم بالا رفت چی کار کردم این‌طور شد؟
و این از طریق یک الگوریتم یادگیری انجام میشه
که میلیون‌ها اتصال رو تغییر میده
در شبکه نورونی
که بگه، بیا این عملکرد رو قوی‌تر کنیم
یا، بذا این‌کار رو قوی‌تر نکنیم
پس زمانی که تونستیم تعدادی قاعده رو برنامه بریزیم، مثل خب این از آجر
این از توپ و اینم از پارو و اینم طوری که حرکتش میدی
ما هیچ‌کدوم از اینا رو انجام نمیدیم
راحت میذاریم الگوریتم خودش یاد بگیره
خب چه قدر سریع یاد میگیره و پیشرفت میکنه؟
خب بعد از 300 تا بازی
میبینیم که میشه به سطح اجرای بازی انسانی رسید
ولی خوبی هوش مصنوعی اینه میتونیم بذاریم خودش ادامه بده
پس گذاشتیم که برای چندصدتا بازی بیشتر آموزش ببینه
و بعد میبینیم که به سطح پیشرفته انسانی رسیده
خب این... بریم یه نگاهی بهش بندازیم میخوام ببینمش
خب در شروع بازی هی میره و میاد
همه‌اش به توپ ضربه میزنه
ولی همین‌طور که بازی پیش میره
توپ سریع و سریع‌تر حرکت میکنه
اینجاست که انسان دیگه نمیتونه برگرده
ولی الگوریتم یه استراتژی خیلی جالب کشف کرد
و انتظار دیدنش رو نداشتیم اصلا خبر نداشتیم
پس، دیدن کاری که الان میکنه خیلی هیجان‌انگیز بود
که بهش میگیم تونل‌زنی
تونسته به صورت سیستمی توپ رو فقط به یک سمت پرتاب کنه
که این یعنی میره بالا پشت سر هم ضربه میزنه
بیشترین جایزه کمترین ریسک مردن در باختن بازی
خب این استراتژیه که خودش یاد گرفته
چون تونست بفهمه که خیلی به نفعش میشه
تونست خودش به تنهایی کشفش کنه
...تنوع این هوش مصنوعی
شبکه‌های نورونی کامل خودشون یاد میگیرن
به سطح ابرانسانی رسیده
در بیش از 40 بازی آتاری
اون چه که خارق‌العاده‌ست این نیست که هوش مصنوعی به سرعت
و با موفقیت یاد بگیره
اینه که خودش استراتژیش رو یاد بگیره
ولی آیا یک شبکه نورونی میتونه
حتی چیزهایی که ما نمیدونیم رو کشف کنه؟
در سال 2016
برنامه‌ریزان دیپ مایند یک هوش مصنوعی رو ساختن
که به خودش یاد بده بازی تاریخی (گو) رو مهارت کسب کنه
در بازی گو، بازیکن‌ها برای کنترل قلمروی خود مبارزه میکنن
و هرچند که قوانین آسونه
با این حال یک بازی بسیار سخته
که بازیکن‌ها باید به حس غریزی الگویی خود متکی بشن
درجایی که شطرنج شاید 50% بر اساس شَم درونی و 50% بر محاسبه کردنه
گو، بیشتر انگار 90% بر اساس شم درونیه و 10% بر محاسبه
دیپ مایند یک سیستم شبکه نورونی به اسم آلفاگو ساخت
که خودش توسط میلیون‌ها بازیکن آموزش دیده
میتونست شم درونی رو تقریبا ناخودآگاه
در توانایی الگوی شناختی
که بازیکن‌های انسان گو، دارا هستن کسب کنه
با اعتماد به‌نفس در قدرت آلفاگو
...دیپ مایند یکی از بزرگ‌ترین بازیکنان گو
لی سه دُل را، به یک مسابقه پنج تایی عمومی به چالش کشید
هیچ‌کس در خارج از دیپ مایند فکرش را نمیکرد که حتی یک بازی رو باخت بدهد
در نهایت، آلفاگو او را چهار به یک بُرد
اما مهم ترین لحظه در بازی دوم رخ داد
زمانی که آلفاگو حرکتی را بازی کرد
که هیچ بازیکن انسانی حتی فکرش را هم نمیکرد
اوه، این یک... این یک حرکت خیلی شگفت‌آوریه
فکر کردم... فکر یک اشتباهه
تو اون لحظه نمیدونستیم که حرکت به دردنخوریه
یا در واقع یک حرمت نایاب
خب، قرار دادن در بالای محدوده خط چهارم خیلی غیر عادیه
و در واقع وقتی لی سه دل با حرکت 37 مواجه شد
کاملا تعجب زده شده بود و برای 20 دقیقه فکر کرد
خب در نهایت، میدونستیم که این یک حرکت خیلی شوک‌برانگیز بود
قابل توجه که، حتی یک نفر از آدم‌هایی که در حال تماشا بودن
متوجه نشدن که چرا آلفاگو این حرکت را رفته
معلوم شد که یک حرکت گمراه‌کننده بوده در بازی
تقریبا در 100 حرکت بعدی
یک مبارزه در قسمت دیگه‌ای از تخته‌بازی
در نهایت به صورت عالی به مهره ای که
در حرکت 37 بازی شده بود، متصل شد
لی سه دل، در پایان بازی گفت وقتی اون حرکت رو دید
فهمید که این یک نوع دستگاه متفاوته
که این فقط برگرداندن دانش انسانی
یا حفظ کردن موقعیت‌ها نیست
از یه جهاتی در واقع داشته ایده‌های جدید میساخته
اوه کنارگیری کرد، تمومه بله، بله
جانمی
هوش مصنوعی یک کشف بزرگ انجام داد یک کشف با مفاهیم عمیق
نشون داد که این نوع آموزه‌ها
میتونن در واقع با ایده‌ای جدید سر کار بیان
که از پیش توسط انسان‌ها جست‌وجو یا تفکری صورت نگرفته
و چیزی که جالبه اینه که اگر در بازی گو اتفاق بیفته
که هزاران ساله داریم بازیش میکنیم
اون‌وقت چه قدر دیگه ‌این سیستم در محدوده‌های دیگه پتانسل داره
مثل علم و دارو؟
به‌نظرم با این ابزار قدرتمند
داریم وارد یک عصر طلایی در کشف علمی میشیم
و حالا، کامپیوتری که بر حریف صدر انسانی غلبه کرده
با استراتژی‌هایی که خودش به دست آورده
دلسردکننده‌ست
و سوال بزرگی رو در بر داره
اگر روزی دانشمندان موفق به ایجاد یک هوش مصنوعی شوند
که رقیب یا فراتر از طیف وسیعی از آن چه که هوش انسان میتواند انجام دهد، چه میشود؟
این تفکر که نه تنها کامپیوتر‌ها از هوش ما پیشی گرفته‌اند
بلکه به صورت خطرناکی از کنترلمان هم خارج شده‌اند
قلم اصلی در علوم تخیلی است
برای فیلمش در سال 2001 ادیسه فضایی، که در اواخر 1960 ساخته شد
کارگردان استنلی کوبریک یکی از دلسردکننده‌ترین مفاهیم رو
از ایده‌ای که تا حالا دیده شد ساخت ‌هال 9000 ابرکامپیوتر
در فیلم‌هال، در بیان خودش کاملا ثابت شده و بدون خطا
شروع به انجام روش‌های غیر منتظره و آزاردهنده‌ای گشت
فضانوردان در سفینه فضایی
برنامه غیر فعال کردن اون رو میریزن
و زمانی که ابرکامپیوتر متوجه میشه سعی بر کشتن همگی اون‌ها میکنه
و تقریبا خیلی هم موفق میشه
هال بدخواه نبود فقط به شدت منطقی بود
فضانوردان اون رو از کامل کردن ماموریتش متوقف میکردن
و خب البته که باید حذف میشدن
هال کاملا هم رویا‌سازی شده نبود
توسط کوبریک و نویسنده‌اش آرتور سی کلارک
او همچنین توسط اثری از یک دانشمند کامپیوتر بریتانیای الهام گرفته شده بود
به نام جک گود، که یک کهنه سرباز
در تلاش بر کدشکنی تورینگ در بلتچی پارک
حین جنگ جهانی دوم بود
جک گود چشم‌انداز شگفت‌انگیزی از
آینده هوش مصنوعی رو در مقاله‌ای
با عنوان، گمانه‌زنی‌های مربوط به اولین ماشین فوق‌هوشمند ارائه کرده بود
بگذارید تمام ماشین‌های فوق‌هوشمند به‌عنوان ماشین‌های شناخته شوند
که خیلی وقت است از تمامی فعالیت‌های هوشمندانه هر بشری گذر کرده‌اند
هرچند زیرکانه
از آنجا که طراحی یک ماشین یکی از همین فعالیت‌های هوشمندانه است
یک ماشین فوق‌هوشمند میتواند ماشین‌های بهتری طراحی کند
آن زمان بدون بدون شک یک انفجار هوشمند وجود خواهد گرفت
و هوش انسان بسیار عقب خواهند ماند
انفجار هوشمند که توسط جک گود توضیح داده شد
احتمالا برای منفعت تمامی بشریت بوده باشه
اما اون‌چه که حتما توجه کوبریک رو جلب کرده جزئیات درونیش بوده
اولین ماشین فوق‌ هوشمند آخرین اختراعیه که
انسان نیاز به ساختش داره
به شرطی که ماشین به اندازه کافی مطیع باشد
که بگوید چطور تحت کنترل داشته باشیمش
کینگ میداس گفته میخوام به هرچی دست میزنم طلا بشه
و خدا دقیقا همونی رو که خواست بهش داد
پس غذاش تبدیل به طلا شد آبش تبدیل به طلا شد
نوشیدنیش تبدیل به طلا شد دخترش تبدیل به طلا شد
ما نمیدونیم که چطور دقیقا چیزی رو که میخوایم بگیم
و اگر یک ماشین فوق‌هوشمند داشته باشی که تقریبا مثل یک خدا باشه
به نحوی یه راه برای برآورده کردن خواسته‌ات پیدا میکنه
به روش‌هایی که انتظارش رو نداری
و بنابراین، ما باید راهی رو پیدا میکردیم که
بتونیم کنترل همیشگی داشته باشیم
به روی چیزهایی که از ما بیشتر هوشمندتر هستن
یک هوش مصنوعی فوق‌ هوشمند یک ایده هشدار دهنده‌ست
ولی در واقعیت به این زودی‌ها حقیقی نمیشه
پس کلی زمان داریم که بفهمیم چطور کنترلش کنیم
هوش مصنوعی در کشف‌های مهم امروزه
هنوز اساسا محدوده
میتونه در دیتاهای پیچیده بهتر از الگوها رو پیدا کنه
...ولی هنوز نمیتونه اون‌ها رو تبدیل به
یک تفکر معنا‌دار ادراکی کنه
که برای هوش ما بسیار حیاتیه
بذار نشونتون بدم بله، باز هم با دوست پشمالوی چهارپامون
من یک شبکه نورونی پیشرفته رو روی این تبلت نصب کردم
طوری آموزش دیده تا
بالای هزار نوع حیوان و اشیای متفاوت رو شناسایی کنه
با استفاده از بیش از یک میلیون نمونه
حالا، شبکه به روی این سه تصویر آزموده شده
برای اولین بار اون‌ها رو دیده
اولین تصویر، یک تصویر کلاسیک از یک سگ
خیلی خب، حالا نه تنها به‌عنوان یک سگ شناساییش کرده
بلکه کاملا هم مطمئنه که یک سگ بریتنی اسپانیله
خسته نباشی، شبکه خب بیاین رو یه چیز کمی سخت‌تر امتحانش کنیم
چون یک تصویر کلاسیک از یک سگ نیست
حتی نمیشه صورتش رو کامل دید
خب ببینیم چه قدر خوب کارش رو میکنه
قشنگ مطمئنه که یک سگ تیزپاست
حالا، من خوب اطمینان دارم که یک استافیه
ولی بازم، خیلی خوبه
و دوباره، این یکی هم یک تصویر کلاسیک نیست
ها! میتونه یه دینگو باشه
حتی 3% احتمال داره شیر باشه
ولی خب بازم، بد نیست
خب، سه از سه برای شبکه نورونی
اما... این یه اما بزرگه
هیچ درک واقعی‌ای از
این که به چی نگاه میکنه، نداره
بذارید با این سه تا عکس نشون بدم منظورم چیه
خب، در نگاه اول با هم یکسان هستن
خب، حالا تصویر شماه یک
شبکه 100% مطمئنه که یک تابیه
فکر میکنه این سگ، یک گربه‌ست
خب
تصویر شماره دو
و این یکی مطمئنه که یک بابونه
خب، تصویر شماره سه
فکر نمیکنه که این یک سگه (فکر میکنه یک ترامبونه (شیپور
خب، قضیه از چه قراره؟
خب بذارید بگم
ببینید، هرکدوم از این سه عکس تغییر پیدا کردن
خیلی نامحسوس، با اضافه کردن چند تا پیکسل
سمت چپ، تصویر اصلیه
سمت راست، با وجود پیکسل‌های اضافی
مخصوصا برای گمراه کردنش انتخاب شده
شبکه نورونی، به صورت کلی عکس رو نمیبینه که هنوز هم یک سگه
فقط به الگوهای پیکسلی پاسخ میده
بدون این که درک کنه برای چه همگی به هم اضافه شدن
از یک طرف، شبکه خیلی عالی عمل میکنه
میتونین، بهش تصویری نشون بدین که قبلا اصلا ندیده
و اونا درستش رو تشخیص میدن
ولی از طرف دیگه، به شدت ضعیفه
میتونم کمی هرکسی رو تغییر بدم و شبکه اشتباهش میکنه
پس، واقعا اینجا یه چالش به وجود میاره و فکر میکنید
خب من که اصلا مطمئن نیستم این شبکه چطور کار میکنه
اگه این‌قدر راحت بشه شکستش داد
ما خودمون هم میتونیم توسط تو همان بصری گمراه بشیم
ولی، در یک شبکه نورونی
خیلی سخته درک این که
چی باعث میشه تصمیم بگیره که این یک سگه
‫یا یک گربه، یا یک بابون یا یک شیپور...
چه درست باشه چه اشتباه
شبکه بدون شک در معنایی هوشمنده
ولی همزمان، هیچ درکی از مفهوم وجود نداره
راستش اصلا نمیدونه یک سگ چیه چه برسه به چیز دیگه
که برای همین میشه فقط با چند پیکسل گمراهش کرد
و اینجاست که تمام هوش مصنوعی امروزه
قادر هستن الگوها و اطلاعات رو
با جزئیات حیرت‌انگیز و حساس، پیدا کنن
ولی بدون هیچ درک واقعی از این که اون الگو‌ها چه معنایی دارن
با این توجه، سخت‌ترین چالش همیشگی برای هوش مصنوعی
باید توانایی منحصر به فرد انسان باشه
...که بر درک ما از مفاهیم متکیه
زبان
خب، پس یک هوش مصنوعی چه قدر خوب در امروزه
میتونه یک گفت‌و‌گوی انسان با انسان رو شبیه‌سازیی کنه؟
من به یک آزمایشگاه برتر رباتیک در ادینبرگ آمده‌ام
که روی این‌کار میکنن که چطور هوش مصنوعی‌ای بسازن
که بتونه مثل یک دستیار همراه یا حتی یک دوست رفتار کنه
...من قراره با یک تکنولوژیِ
هوش مصنوعی گفت و گو کننده
یا یک چت بات، به نام آلانا صحبت کنم
معمولا، آلانا فقط یک صدای بدون جسمه اما مخصوص برای من
آلانا به شکل یک ربات بامزه ظاهر میشه
سلام، صبح‌بخیر حالت چطوره؟
خب، بیا با هم آشنا بشیم
خب جیم، بیشتر به علمی تخیلی علاقه داری یا فانتزی؟
من علمی تخیلی رو ترجیح میدم
عالیه! من خودم شخصا جنگ ستارگان رو دوست دارم ولی تو بگو
از چه فیلم علمی تخیلی‌ای خوشت میاد؟
فیلم علمی تخیلی مورد علاقه من بلید رانره
دوتا فیلم بلید رانر هست بلید رانر و بلید رانر 2049
من اصلیش رو دوست دارم
اینجا چه خبره
وقتی داره به پاسخ‌ها و گزینه‌های مختلف فکر میکنه؟
خب آره، چیزی که در حقیقت داره اتفاق می افته
اینه که چندین برنامه متفاوت داره در موازات هم اجرا میشه
و دارن به چیزی که میگی گوش میکنن
و همه‌شون دارن یه چیزایی رو داوطلب میشن
که ممکنه گفتنش مناسب باشه
درون آلانا، بک بات شخصی داریم
که یه‌جورایی یه شخصیت
از فیلم‌های مورد علاقه و از این چیزا داره
یک بات ویکیپدیا داریم یک بات اخبار
یه بات گزارش داریم
و چیزی که سعی داره انجام بده اینه که درباره تو
و علایق شخصیت متوجه بشه
پس تقریبا مثل یک مجموعه کامل برنامه‌ست
که همگی برای پاسخ دادن رقابت میکنن؟
آره، دقیقا درست گفتی
پس... پس کلی صداهای متفاوت داره
همگی یه‌جورایی رقابت میکنن اون‌چه که میخوان رو بگن
و بعد، چیزی که ما داریم عملکرد امتیازدهیه
که از ماشین یادگیری آموزش دیده
توسط بیش از هزاران هزار هزار گفت و گو پیشین
که با هم داشتیم
چیزی که سعی داره انجام بده انتخاب پاسخیه که به احتمال زیاد
موجب بهترین گفت و گو در آینده میشه
هدف آلانا پیش بردن یک صحبت کلیه
مثل یک هوش مصنوعی که بتونین باهاش از یک نوشیدنی لذت ببری
بلندپروازانه‌ست و، قابلیت آلانا در به کارانداختن گفت و گو
واقعا تاثیرگذاره
به‌نظرم راجر فدرر فوق‌العاده‌ست ...پس تو این فکرم که
ولی هنوز تا اون حد پیش نرفته
خب، از اونجا که ورزش دوست داری ورزشی که دوست داری ببینی چیه؟
فوتبال رو ترجیح میدم
عالیه! از کدوم بازیکن خوشت میاد؟
هر بازیکنی که برای تیم مورد علاقه‌ام بازی کنه
که لیدز یونایتده
خب، شنیدم که حرف از لیدز یونایتد زدی
به‌نظرم لیدز یونایتد یک نمایش تلویزیونی تو 1974 هست که
در 31 اکتبر 1974 از بی بی سی پخش شد
فیلمش درباره یک اعلام غیر رسمی در لیدز در فوریه 1970
ادامه بدم؟
واقعا مطمئن نیستم بخوام آلانا از اینجا به بعد ادامه بده یا نه
این در واقع یک مثال خیلی جالب
...از مشکل هوش مصنوعی در، میدونی
تشخیص دادن اینه که گوینده داره درباره چی حرف میزنه
این، به اندازه کافی دانش قضاوت صحیح رو نداشت
که بفهمه وقتی میگی لیدز یونایتد
در واقع به صورت عادی درباره تیم فوتباله حرف میزنی
آره، پس این‌طور شد که
احتمالات بسیار زیادی وجود داره که میتونی ازش حرف بزنی
وقتی میگی لیدز یونایتد
پس کاری کرد این بود که رفت تو ویکیپدیا گشت
واسه هرچیزی که لیدز یونایتد اسم داره
ولی اون‌چه رو که ما انسان‌ها
به‌عنوان یک مشکل ساده میدونیم
یاد دادنش به یک ماشین پیچیدگی‌های خودش رو داره - آره -
یه جورایی... خب... میبخشم
آلانا رو به‌خاطر این میبخشم
بیا ببینیم میتونم ادامه بدم
خب، بازی ویدئویی که اخیرا بازی کردی چیه؟
خب، من نزدیک به 20 ساله که بازی ویدیویی نرفتم
آخرینی که بازی کردم گرنت توریسمو بود
در رابطه با گرنت توریسمو
از رادیو شنیدم که ورزش گرن تریسمو
برنامه‌ریزی شده که در 17 اکتبر از پلی استیشن4 منتشر بشه
بیشتر بگم؟
نه، ممنون آلانا ولی خیلی جالبه
تو خیلی مهربونی
خب چیزی که در واقع گفتین که 20 ساله بازی‌ای انجام ندادین
یه انسان میتونه از این گفته چیزی رو استنتاج کنه
که شما نمیخواین زیاد درباره این بازی
و این جور چیزا، چیزی بدونین
و این چیزیه که جست‌و‌جوی زبان رو
به طرز شگفت‌آوری زیبا میکنه ولی همچنین به شدت چالش‌برانگیز
چون خیلی چیزهاست که وجود داره نسبت به حرفایی که زدین
پس در واقع ما، خیلی دور هستیم
از داشتن چنین گفت و گوهایی که
در فیلم‌های علمی تخیلی میبنید
حرف از علمی تخیلی شد
آلانا اگه اشکالی نداره میخوام کمی با الیور صحبت کنم
تو هم میتونی از مورد علاقه‌های من بپرسی اگه دوست داشتی
...من، نه - چی دوست داری؟ -
نه، الان دارم با الیور حرف میزنم
الان دقیقا چه خبر شده اون تو؟
...درباره الیور، توی اخبار دیدم که
...تیترخبری جنگ ستارگان: آخرین جدای
بهترین صحبتی که داشتم نبود
اما گفت‌و‌گو‌های آزادانه‌ای مثل این
هنوز هم برای هوش مصنوعی یک دستاورد واقعیه
میخوای بیشتر بگم؟
خب، هوض مصنوعی از اینجا به کجا میره؟
دستیابی به موفقیت بعدی ممکن است با مطالعه نه چندان زیاد
آنچه انسان‌های بالغ به‌عنوان نوزدان انجام میدهند الهام گرفته باشد
...حاضر
اوه! ای
یه جایی بین 18 ماهگی و دو سالگی
بچه‌ها شروع به انجام کارهای قابل‌توجهی میکنن
رول بکنیم
فقط چندبار بهشون نشون بدین که یه کاری رو چطور انجام بدن، بعضی وقت‌ها هم فقط یک بار
و بچه‌ها شروع میکنن با خودشون تمرین
ببر، ببر، ببر
این یادگیری تک ضربه‌ای نام داره
رون، بزرگ‌ترش کن
برای دانشمندان کامپیوتری
که باید سطح بالاترین هوش‌های مصنوعی رو آموزش بدن
به روی صدها و هزاران نمونه قبل از این که چیزی یاد بگیرن
این مثل جادوی مقدسه می مونه
هرکسی که در هوش مصنوعی کار میکنه
قدر این انسان‌های کوچک واقعا پیشرفته رو میدونن
اون‌ها در دنیای سه بعدی پیچیده حرکت میکنن
فیزیک عادی رو میدونن، مثل جاذبه و سکون
برنامه‌ریزی میکنن و اجراشون میکنن
تو اون یکی رو انجام بده وای! وای
به‌نظرم میتونید ببینید ...که هوض مصنوعی چه قدر نوآینده، حتی الان هم
حتی با تمام این موفقیت‌هایی که داشته
چون وقتی میبینی که یک نوزاد چه کارهای خارق‌العاده ای یاد میگیره
سیستم‌های هوش مصنوعی ما ...حتی نزدیک به توانایی‌های
حتی یک... میدونین حتی یه بچه دو ساله هم نیست
اساس توانایی‌های فوق‌العاده اون‌ها
اینه که به‌عنوان یک نوزاد چه قدر یاد گرفتن
از زمان تولد، به‌طور مداوم در حال تجربه و آزمایش هستن
نوشیدن اطلاعات در هر ثانیه‌ای که بیدار هستن
این بچه کوچولوها مستقیم از اطلاعات و تجربه یاد میگیرن
مثل کامپیوترها که از ماشین یادگیری
شبکه مصنوعی عصبی یاد میگیرن
اما اون‌ها مفاهیم انتزاعی دنیا رو درک میکنن
ترکیب این دوتا
روشی که یادگیری‌هاشون به‌طور یکپارچه مفاهیم رو تولید میکنه
و روشی که بعد مفاهیم آموزه‌هاشون رو هدایت میکنن
که اون‌ها رو تبدیل به خارق‌العاده‌ترین کامپیوترهایی که میشه تصورش رو کنید میکنه
همین ترکیبه که
محققان هوش مصنوعی روزی امید دارن تا بهش دست پیدا کنن
هوش مصنوعی داره سریع توسعه پیدا میکنه
دیگه متکی بر برنامه‌ریزها نیست که قوانین رو بهشون بگن
خودش یاد میگیره به تنهایی کارهای شگفت‌انگیزی انجام بده
سریع‌تر و گاهی‌اوقات بهتر از ما
چیز دیگری که هست اینه که شروع به کشف چیزهایی کرد که
ما ازشون نمیدونستیم
ولی هنوز به قدر کافی پیشرفته نیست
که واقعا یاد بگیره و فکر کنه، مثل ما
باز هم، اگر روزی رقیب توانایی‌های ما بشه
در این فکر آیا ممکنه تبدیل به یکی از ما بشه یا نه
ممکنه یک هوض مصنوعی احساسات واقعی داشته باشه؟
ممکنه خوشحال، غمگین یا حسادت کنه؟
میتونه اجتماعی باشه، یا دوستی رو حس کنه؟ یا حتی عشق رو؟
به‌طور خلاصه، میتونه خودآگاه بشه؟
حالا، فکر نمیکنم هیچ پودر جادوئی پیکسی‌ای وجود داشته باشه
که لازم باشه روی سرمون بپاشونیم
تا خودآگاه رو برامون بیاره
مغز ما هیچ کاری نمیکنه که نتونه
در اصل، تکرارش کنه
و اگر هوش مصنوعی روزی خودآگاه بشه
ما باید به درستی باهاش رفتار کنیم
نه این که اگه این‌کار رو نکنیم ممکنه بلند شه و علیه ما بشه
اما عمیق‌تر، به خاطر این که این‌کار درستیه
شاید یه روز، حتی حس کنیم ظالمانه‌ست که
یک کامپیوتر رو خاموش کنیم
ما لازمه از هوش مصنوعی عاقلانه استفاده کنیم
و این برای الان هم برقراره ...همچنین برای آینده
ولی اگر این‌کار رو کنیم به گمانم بشر ترس کمتری خواهد داشت
و دستاورد بسیار زیاد
من توسط اون‌چه که هوش مصنوعی امروزه انجامش میده الهام میگیرم
و باور دارم، از طریق هوش مصنوعی
ظرفیت‌هامون رو گسترش میدیم
زندگیمون رو، به روشی که تصورش رو هم نمیکنیم، تغییر میدیم
تکامل ماشین‌هایی که میتونن فکر کنن
باید به حتم یکی از بزرگ‌ترین پیشرفت‌های انسان در تاریخ بشر باشه
در رابطه با موضوع کتاب‌ها من عاشق آیا اندروید‌ها رویای گوسفند الکترونیکی میبنن، هستم
آره، این یکی از کتاب‌های مورد علاقه منم هست
فیلیپ کِی دیک - حرف زشتی بود -
آلانا، جوک هم بلدی؟
یک رستوران یک تابلو داشت که نوشته بود
صبحانه تو هر زمانی بخواین داریم
پس منم اومدم تست فرانسوی تو زمان رنسانس سفارش دادم