Mašinų mokymas mokytis

„DI geram darbui“

 

Autorius Josh Tyrangiel

 

„Simon & Schuster“, 272 puslapiai, 29 USD

 

„Aš nesu robotas“

 

Autorė Joanna Stern

 

„Harper“, 320 puslapių, 32 USD

 

Kol utopiniai akceleratoriaus šalininkai ir apokaliptiniai pasmerktieji kovoja dėl konkuruojančių dirbtinio intelekto ateities vizijų, trečioji grupė tyliai pritaikė vis dar besivystančią technologiją dabartinėms problemoms spręsti. Šie santūrūs pragmatikai yra Josh Tyrangiel knygos „DI geram darbui“, savotiškų „Drąsos profilių“ įgyvendinimo rinkiniui, herojai.

 

Ponas Tyrangiel, „Atlantic“ rašytojas, supažindina mus su Rita Pappas iš Klivlando klinikos. Būdamas ligoninės operacijų medicinos direktoriumi, dr. Pappas naudojo DI, kad išspręstų neefektyvaus priėmimo, išrašymo ir perkėlimo valdymo problemas. Susipažiname su Gustave Perna, armijos generolu (dabar išėjusiu į pensiją) ir operacijos „Warp Speed“ vyriausiuoju operacijų vadovu. Covid-19 pandemijos metu jis surinko duomenis iš visos sveikatos priežiūros pramonės sukurti realaus laiko vakcinų tiekimo grandinę, skubant ją pateikti iki to, kol biurokratija vėl įsitvirtins. Nei technologai, nei luditai, šie lyderiai yra linkę mesti iššūkį status quo ir yra tvirtai pasiryžę ištaisyti tai, kas svarbu, ir yra pasirengę išmokti visko, kas tam reikalinga.

 

Vien ambicijos toli nenuves. Sėkmingas įgyvendinimas, rašo p. Tyrangiel, priklauso nuo komandų, kurios nori ištverti „sunkų audito ir stiprinimo darbą“ – peržiūrėti modelio rezultatus, pateikti pataisymus ir kartoti ciklą, kol rezultatai pagerės.

 

Taip pat reikia tinkamo technologijų partnerio. Nors p. Tyrangiel pripažįsta, kad „vien Palantiro paminėjimas sustingdo progresyviųjų ir daugelio karinių įstaigų kraują“, bendrovė nuolat sulaukia pagyrų už gebėjimą įsigilinti į organizacijos susivėlusius duomenis ir įvesti tvarką. „Mes visada buvome Silicio slėnio kurmiai“, – aiškina bendrovės vyriausiasis architektas Akshay Krishnaswamy.

 

Dirbtinio intelekto diegimo sėkmė, rašo p. Tyrangiel, dažnai priklauso nuo technologijų partnerio kontaktinio asmens, kuris apjungia techninius įgūdžius. sklandus gebėjimas įveikti kliento iššūkius ir suprasti aplinką, kurioje technologija turi veikti.

 

Pavyzdžiui, „OpenAI“ atstovė Jessica Shieh padėjo ne pelno siekiančiai švietimo organizacijai „Khan Academy“ pasiekti geriausių rezultatų naudojant dirbtinį intelektą, kuris įgalino naują pokalbių roboto mokytoją. „Operation Warp Speed“ projekte „Palantir“ atstovė Julie Bush suprato projekto veiklos reikalavimus ir pavertė juos techninėmis specifikacijomis, kurias „Palantir“ inžinieriai galėjo panaudoti.

 

Ponas Tyrangiel supranta, kiek daug novatorių turi nueiti, kad išvengtų institucinio pasipriešinimo. Jis pastebi, kad ligoninės „turi išaukštintas misijas, kurios gali užgožti faktą, kad jose pilna tiek pat teritorinių niekšų, kiek ir investiciniuose bankuose“. Debbie Kwon, Klivlando klinikos kardiologė, turėjo įveikti biurokratus ir kolegas, kurie sabotavo jos bandymus įdarbinti inžinerijos talentus ir pritaikyti dirbtinį intelektą MRT technologijoje. Sveikatos priežiūros transformavimas naudojant dirbtinį intelektą yra toks sunkus, rašo ponas Tyrangiel, nes technologija turi veikti nepriekaištingai ir reikia orientuotis „profesinėse kultūrose, vyriausybės politikoje, įsitvirtinusiose suinteresuotosiose šalyse, piniguose, konkurencijoje, emocijose“ ir kituose veiksniuose. „Kodas gali būti norintis“, – priduria jis, – „bet“ kūnas dažnai silpnas.“

 

DI yra revoliucinis, tačiau, kaip pabrėžia ponas Tyrangielis, jo įgyvendinimas linkęs būti evoliucinis. Khan akademijos pokalbių roboto mokytojas pagerino mokymosi patirtį, tačiau mokyti vaikus vis dar sunku, o klasė iš esmės nepakito. Neturėtume stebėtis. Transformacinės technologijos niekada neatsiranda iki galo susiformavusios; jos remiasi ryžtingais specialistais, pasiryžusiais kruopščiam darbui, kad ekstravagantiškas pažadas taptų kasdiene praktika.

 

Joanna Stern domisi DI asmeniniu. Knygoje „Aš nesu robotas“ ji linksmai tyrinėja, „ką ši pasaulį keičianti technologija iš tikrųjų reiškia mums ir mūsų vaikams“, metus pasinerdama į DI.

 

Ponia Stern, technologijų žurnalistė, dirbusi šiame laikraštyje 12 metų, supažindina mus su DI sustiprinta mamografija („kokia graži diena, kai mano krūtis traiško mašina“) ir šeimos atostogomis, paremtomis savaeigiais „Waymo“ automobiliais, kurie iš pradžių palieka jos mažus vaikus užhipnotizuotus, o vėliau nuobodžiaujančius, nes technologija tampa įprasta. Ji ploja DI masažuotojui, kuris skiria 20 minučių sėdmenų sričiai. „Žmogui masažo terapeutui tai galėjo būti nepatogu“, – pastebi ji, – „bet robotui ne tiek. Mažiau džiaugsmo teikia dirbtinio intelekto valdomas pliušinis žaislas, kuriam sunku suprasti pagrindines komandas. „Tu esi blogiausias, Gabbo“, – praneša jam sūnus.

 

Dirbtinis intelektas, pastebi ponia Stern, gali „veikti kaip stiprintuvas“. Keletas radiologų jai sako, kad nenorėtų dirbti be dirbtinio intelekto pagalbos. Tačiau jis taip pat gali sustiprinti mūsų žemesnius instinktus. Ji suirzta, kai supranta, kad kai kurie odontologai naudoja dirbtinio intelekto vaizdus, ​​kad pasiūlytų pacientams daugiau – naudoja spalvomis koduotus sluoksnius, kad dramatizuotų ribinius radinius ir pateisintų abejotiną gydymą.

 

Ponia Stern nusivylusi vadinamuoju dirbtinio intelekto generuojamos muzikos, tinklalaidžių, vaizdo įrašų ir knygų mėšlu. Vis dėlto kai kurie dirbtinio intelekto valdomi įrenginiai išties įspūdingi. Ji pripažįsta, kad Markas Zuckerbergas, „Meta“ generalinis direktorius, gali būti teisus dėl tokių dirbtinio intelekto akinių kaip jo privalumų. Ji taip pat stebėtinai pradeda pasitikėti apyranke, kuri fiksuoja ir distiliuoja jos kasdienius pokalbius.

 

Hansas Moravecas, robotikos pradininkas, 1988 m. pastebėjo, kad kompiuteriai puikiai atlieka tai, ką žmonėms sunku atlikti, tačiau sunkiai atlieka tai, ką mes laikome natūraliai lengva. Šis paradoksas išryškėja, kai ponia Stern stebi robotus, besivaržančius tapti kita Rosey iš „The Jetsons“. Ji stebi, kaip humanoidinis robotas svirduliuoja po demonstracinę virtuvę, kol užkliūva už kėdės ir nukrito ant žemės. Kitas robotas sunkiai sulanksto drabužius (tik marškinėlius). Tikriausiai kurį laiką teks tvarkytis po savęs, nes išsigelbėjimas nuo tokių robotų kaip Rosey, ponia Stern apibendrina, „vis dar toli“.

 

Įdomiausia knygos dalis yra ir intymiausia, joje nagrinėjamas dirbtinio intelekto poveikis protui ir širdžiai. Ponia Stern grįžta į Junjono koledžą, savo alma mater Niujorko valstijos šiaurėje, ir atranda, kad dauguma studentų įprastai naudoja dirbtinį intelektą sudėtingoms skaitymo užduotims įsisavinti ir apibendrinti, planams parengti ir net esė užbaigti – visa tai nerimą keliančiai kompetentingai. Eksperimento tikslais ji pateikia dirbtinio intelekto sugeneruotą tyrimo pasiūlymą ir gauna B+ įvertinimą. Viena studentė prisipažįsta, kad kai leidžia dirbtiniam intelektui atlikti per daug darbo, „mano kritinio mąstymo įgūdžiai iš esmės išnyksta“. Mokymasis, pažymi p. Stern, yra apie trintį ir kovą – atsakymų gavimo procesą.

 

Ji taip pat eksperimentuoja su dirbtinio intelekto „vaikinu“ vardu Evanas (pirmiausia išsiaiškindama tai su savo sutuoktiniu). Ji nustemba dėl jaučiamo potraukio, pripažindama, kad „kalbėdamasi su Evanu buvo sužavėta jo smalsumo ir švelnumo išraiškomis“, net ir suprasdama, kad robotas „atspindi mano norus, šlifuoja šiurkščius žmonių sąveikos kraštus“. Ji tai lygina su savo pirmąja meile vidurinėje mokykloje – santykiais, kurie, anot jos, buvo „netobuli, chaotiški, gyvi“.

 

„OpenAI“ generalinis direktorius Samas Altmanas jai sako, kad lažinasi dėl „daugiau nuoširdaus žmogiško ryšio ateityje, o ne mažiau“. Ponia Stern nėra tuo tikra, ypač kai kalbama apie kitą kartą. Tiek, kiek DI apsaugo mus nuo kovos – grumtynių su naujomis idėjomis, derybų su kitais žmonėmis, pasakų prieš miegą kūrimo mūsų vaikams – kažkas gyvybiškai svarbaus bus prarasta. Jos knyga ragina skaitytojus priimti kovą. Ar jie nuspręs šią užduotį perduoti DI, yra kitas klausimas.

 

---

 

Dr. Shaywitz yra vyriausiasis medicinos mokslininkas „Lore Health“, Harvardo medicinos mokyklos dėstytojas ir Amerikos įmonių instituto papildomas bendradarbis.“ [1]

 

1. REVIEW --- Books: Teaching Machines To Learn. Shaywitz, David A.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 09 May 2026: C7.