Nakon tri sata igranja, svetski šahovski prvak Gari Kasparov izgubio je prvu od šest partija u meču protiv IBM-ovog kompjutera Deep Blue 10. februara 1996. godine. Ovaj događaj je (ponovo) otvorio mnoga pitanja i dileme. Da li postoji veštačka inteligencija (engl. Artificial Intelligence - AI) tj. da li je ona stvarno moguća? Pitanje koje muči generacije računarskih i drugih naučnika. A ako je moguća, da li nam treba? Da li, osim što može biti korisna, može postati i opasna? Pitanje se, na prvi pogled, doima kao tehničko, ali istovremeno ima vrlo značajne društvene, etičke, religijske, pravne i druge aspekte. Da li, u budućnosti, inteligentne mašine mogu biti zloupotrebljene ili čak nadvladati i pokoriti čovečanstvo?
Odavno se lome koplja u naučnom svetu oko toga da li je veštačka inteligencija moguća. Da li mašine (računari) mogu da misle, donose odluke, opažaju, interaguju sa okolinom? A postoje neslaganja i oko bazične stvari: šta je to veštačka inteligencija u suštini tj. kako je precizno definisati.
Računari igraju šah i pobeđuju svetske šampione
Igrati šah sa računarom zna da bude zabavno. Lepo je dok računar gubi od Vas, ali stvari se menjaju kad počne da Vas pobeđuje. Ne možete da ga provocirate, ne gubi živce usled nervoze i ledeno je hladan i precizan. Spadaju li ovakvi šahovski programi u nešto što ima veštačku inteligenciju? Da li to zaista mašine umeju da razmišljaju, da li mašine mogu da uče? Izgleda da je odgovor na prethodna pitanja: da ili možda. Računari i računarski programi već odavno mogu da pobede i najjače šahiste sveta.
U trenutku pobede nad Kasparovim, Deep Blue je bio sposoban da proceni 200 miliona poteza u sekundi. To je, po nekima, samo brutalna računarska snaga. Ipak, Kasparov je, na kraju, u borbi protiv mašine izašao kao pobednik. Pobedio je u tri partije, a dve su završene remijima. Odneo je nagradu od 400.000 dolara nakon događaja koji je, prema procenama, preko Interneta pratilo šest miliona ljudi.
Takmičenje iz februara 1996. godine je značajno zbog toga što su čovek i računar prvi put igrali standardni meč koji se sastojao od šest partija i po pravilima prema kojima je svaki igrač imao dva sata da povuče 40 poteza, dva sata da završi sljdećih 20 poteza, a zatim 60 minuta da okonča partiju.
11. maja 1997. godine, Kasparov je odigrao revanš protiv poboljšane verzije Deep Bluea. Pobedio je u prvoj partiji, računa u drugoj, a sledeće tri su završene remijima. Deep Blue ga je nadmašio pobedivši u šestoj partiji, koja mu je donela i nagradu od 700.000 dolara.
Kasparov se 2003. godine borio protiv računarskog programa nazvanog Deep Junior, a taj susret je završen nerešeno.
Pogledajte kratak i interesantan video na temu How Computer Chess Changed Programming - It changed how we program and think about the human brain.
Šta je veštačka inteligencija?
Veštačka inteligencija u računarskom svetu označava oponašanje ljudskog procesa razmišljanja. Cilj primene veštačke inteligencije u različitim računarski baziranim sistemima jeste da se automatizuje proces korelacije, koju inače ljudski mozak može veoma dobro da obavi.
Kada se govori o ovoj tematici, treba pomenuti razliku između takozvane "jake" i "slabe veštačke inteligencije", koju je prema postojećim izvorima, definisao Mark Kantrowitz sa univerziteta Carnegie Mellon:
• Jaka veštačka inteligencija (engl. strong AI) - Tvrdnja da računari mogu da razmišljaju upravo kao ljudi. Tačnije, tvrdnja da može postojati takva klasa računarskih programa da njihova implementacija zaista razmišlja.
• Slaba veštačka inteligencija (engl. weak AI) - Tvrdnja da su računari važni alati u modelovanju simulacije ljudske aktivnosti.
Međutim, za veštačku inteligenciju, jedna od važnih lekcija je da ne morate baš da sledite ono što ljudski mozak radi. Nekad je bolje slediti ono u čemu su računari dobri, a to je da oni mogu da obrade veliku količinu informacija u kratkom vremenu. Takođe, drugi kažu: sve je u imaginaciji.
Ako posmatramo realizacije, možemo pomenuti sledeće vrste:
• Ekspertni sistemi (engl. expert systems)
• Fazi logika (engl. fuzzy logic)
• Neuralne mreže (engl. neural networks)
Više detalja o principima i načinima realizacije vidite na priloženim linkovima ili pitajte Google (ako vas uopšte zanima) - ima dosta matematike i nauke u svemu tome, pa ko voli, nek izvoli... ;-)
Inače gornja razlika između „jake" i „slabe" veštačke inteligencije smešta ekspertne sisteme i statističke metode u kategoriju slabih AI (sistema "slabe" veštačke inteligencije). Neuralne mreže su najbolji kandidat za jake AI (sisteme "jake" veštačke inteligencije).
Kao što primećujete, sam pokušaj definisanja veštačke inteligencije nije lak zadatak. Šta je to što razlikuje „prirodnu" inteligenciju od veštačke? Jedna od najednostavnijih definicija veštačke inteligencije kaže: veštačka inteligencija je naučna oblast u kojoj se istražuje kako da se naprave računari (mašine, sistemi) koji bi uspešno radili stvari koje u ovom momentu bolje rade ljudi. Termin veštačka inteligencija (engl. artificial intelligence) potiče od Džona Makartija (John McCarty). Mnogi autori se ne slažu da termin veštačka inteligencija najbolje opisuje ovu naučnu oblast. Mnoge oblasti informatike u osnovi imaju inteligentno ponašanje, ali ne pripadaju veštačkoj inteligenciji u užem smislu.
Ovo područje je bilo vrlo aktuelno osamdesetih godina prošlog veka. Bilo je mnogo obećanja i verovanja o skorom dolasku inteligentnih sistema u mnogim oblastima ljudskog života, koja nisu urodila plodom iz raznoraznih razloga. To je tipičan raskorak između očekivanja i mogućnosti, koji je rezultirao nekom vrstom razočarenja i sumnje. Rezultat je bio da se područje AI nekako stavilo u stranu i skoro deceniju, ako ne i više, nije baš bilo previše eksploatisano ni medijski, a ni u naučnim krugovima. Izgledalo je kao da se bilo odustalo od veštačke inteligencije. Danas se ovo područje opet intenzivno zahuktava.
Dva glavna pravca razvoja veštačke inteligencije jesu proučavanje prirodne inteligencije (spoznavanje funkcija mozga, modelovanje rada mozga i nervnog sistema, simuliranje čovekovog ponašanja, reagovanja i rezonovanja) i postizanje inteligentnog ponašanja primenom drugačijih pristupa, kakvi se ne mogu sresti u prirodnim sistemima.
Danas postoje realizovani sistemi koji su u stanju da autonomno obavljaju složene funkcije i rešavaju probleme, kakve su raije jedino ljudi bili u stanju da obavljaju. Nije redak slučaj da takvi sistemi obavljaju te zadatke i daleko uspešnije od ljudi. Prema samom pristupu rešavanja problema, veštačka inteligencija se može podeliti na neuralne mreže, modelovanje evolucije (razvoja) i heurističko programiranje. Prema vrsti rešavanja problema, veštačku inteligenciju možemo podeliti na: sisteme za rešavanje čovekovih uobičajenih zadataka (prepoznavanje slika i govora, snalaženje u svakodnevnim situacijama), sisteme za rešavanje formalnih zadataka (matematička logika), sisteme za rešavanje ekspertnih zadataka (nalaženje grešaka, dijagnostika). Tehnike koje pripadaju veštačkoj inteligenciji morale bi da koriste znanja organizovana tako da omogućavaju: generalizaciju (uopštavanje), predstavljanje u obliku razumljivom ljudima i preslikavanje u takav oblik, lako modifikovanje, korišćenje nekompletnih informacija, smanjenje broja mogućnosti koje bi inače morale da se razmatraju (heuristike).
Postoje mnogi primeri mogućih primena veštačke inteligencije, kao što su: prepoznavanje oblika, rukopisa, govora, otkrivanje upada u sisteme i prevara (engl. fraud), finansijske i ekonomske modele, predviđanje kretanja cena na tržištu, upravljanje sistemima, upravljanje proizvodnim procesima, analizu električnih kola, psihijatrijske procene, kompresovanje podataka, naftna istraživanja, analizu medicinskih testova, ispitivanje EEG i EKG signala, pronalaženje optimalnog rešenja, upravljanje robotima, vremensku prognozu i u drugima oblastima.
Dileme
Istraživanja i primene veštačke inteligencije otvaraju mnoga tehnička pitanja, ali takođe i mnoge društvene i etičke dileme. Šta recimo ako neko odluči da napravi „veštačke vojnike" i pošalje ih da ratuju i uništavaju? Šta ako se veštačke mašine jednom otrgnu od ljudske kontrole i zavladaju svetom? Da li čovečanstvo može sebe da uništi na ovaj način?
Generalni stav jeste da nikakva nauka i tehnologija, sama po sebi nije zla i zlonamerna u suštini. Međutim, primene mogu biti i dobronamerne i zlonamerne. Tako je sa dinamitom, barutom, nukleranom energijom. Izgleda da će slična dilema i fama pratiti i sisteme za veštačkom inteligencijom (ako ih ima ili ako ih bude, zavisi kako gledate na stvari).
Gde je ta tanka granica između korisnosti i straha od zloupotrebe?
Šta vi mislite: Treba li čovečanstvu veštačka inteligencija? Koliko je ona korisna? Da li i koliko može biti opasna?
Napomena: U nekom od sledećih blogova, možda ću se baviti pitanjem odnosa veštačke inteligencije i zaštite i bezbednosti računarskih i informacionih sistema i mojim istraživanjima u toj oblasti.