Badania nad sztuczną inteligencją
Dr hab. prof. UŚ Urszula Boryczka z Instytutu Informatyki Uniwersytetu Śląskiego od wielu prowadzi badania nad sztuczną inteligencją. Algorytmy przybliżone, stochastyczne, czyli losowe, którymi zajmuje się, bazują na przekonaniu, iż natura wie lepiej, jak poradzić sobie z trudnym problemem
Kilkanaście lat temu Steven Spielberg wyreżyserował film science fiction pt. A.I. Sztuczna inteligencja. Niezwykle precyzyjny pod kątem technicznym obraz opowiadał historię chłopca-maszyny, który niczym Pinokio, pragnie stać się prawdziwym człowiekiem. Z jednej strony, jest to obraz budzący współczucie, z drugiej zaś – niepokój. Co jakiś czas w literaturze lub filmie powraca wątek maszyn, które dzięki swojej inteligencji zagrażają światu widzianemu oczami człowieka, tak zwanej ludzkiej przestrzeni. Czy możemy czuć się bezpiecznie?
Czym tak naparwdę jest AI? Dr hab. prof. UŚ Urszula Boryczka, która od kilkunastu lat zajmuje się zagadnieniami związanymi z inteligencją obliczeniową i algorytmiką, uważa, że inteligencji maszyny nie należy utożsamiać z inteligencją człowieka. Nie można, na przykład, obliczyć poziomu inteligencji urządzenia. Podstawą staje się bowiem inny aspekt naszej sprawności umysłowej, mianowicie zdolność uczenia się. Jak wyjaśnia profesor Boryczka, w latach pięćdziesiątych Alan Turing opracował test na inteligencję maszynową. Nie chodzi o odpowiedź na pytanie, czy maszyna potrafi lub będzie potrafiła myśleć, lecz czy w oparciu o przetwarzane dane poprawi jakość swojego działania, innymi słowy – czy będzie mogła się uczyć. W tym miejscu otwiera się możliwość budowania takich algorytmów, które są w stanie wygrać z człowiekiem, na przykład w rozgrywce szachowej.
Rozwój elektroniki i cybernetyki, w tym powstanie maszyn liczących i komputerów, umożliwił zbudowanie programów pozwalających na samodzielną grę człowieka z maszyną. Warto wspomnieć, że pierwszym systemem, który wygrał partię szachów ze światowym mistrzem Garii Kasparowem, był komputer Deep Blue, stworzony przez IBM.
W jaki sposób można wobec tego skonstruować program zdolny, na przykład, do gry w szachy? Otóż, jak wyjaśnia profesor Boryczka, podstawą systemu inteligentnego jest tak zwana baza wiedzy, budowana przez informatyków przy współpracy z ekspertami. W różnych systemach nazywane jest to inżynierią wiedzy. Dany problem maszynowy reprezentowany jest przez ciąg symboli, które są przez ten system rozpoznawane i w następnej fazie analizowane. – Jeżeli zatem człowiek boryka się z jakimś problemem, którego nie jest w stanie sam rozwiązać, na przykład ze względu na dużą ilość informacji, wykorzystuje wówczas komputer, który przetwarza owe informacje o wiele szybciej. Mając takie narzędzie w rękach, nie dążymy do tego, by maszyna zastąpiła człowieka, lecz by mu pomagała – wyjaśnia badaczka. W latach osiemdziesiątych rozumiano sztuczną inteligencję właśnie w kategoriach systemów wspomagania decyzji, które mają pomagać człowiekowi przy rozwiązywaniu wielu problemów, zarządzaniu pracą czy podejmowaniu szybszych decyzji tam, gdzie czas ma duże znaczenie, a więc na przykład w medycynie. Podstawą takiego systemu jest zgromadzona wiedza ekspercka, na podstawie której informatycy budują bazę. Pojawiają się jednak dwa problemy. Po pierwsze, trzeba zdefiniować eksperta dziedzinowego (jest nim oczywiście człowiek), po drugie – należy zawsze pamiętać o charakterze ludzkiej wiedzy, która, nieustannie się rozwijając, jest niepewna i niepełna. W związku z tą niepewnoscią wprowadza się logiczne wnioskowanie. Najprostszym narzędziem okazuje się rachunek prawdopodobieństwa. Obok tradycyjnej logiki dwuwartościowej (opartej na opozycji prawda – fałsz), rozwijają się logiki wielowartościowe (rozmyte i przybliżone) i to one stają się głównym narzędziem w inżynierii wiedzy. Algorytmy przybliżone, stochastyczne, czyli losowe, którymi zajmuje się właśnie profesor Boryczka, bazują na przekonaniu, iż natura wie lepiej, jak poradzić sobie z trudnym problemem.
Błędem jest utożsamianie języka systemów komputerowych z językiem naturalnym. Ze względu na wielokanałowość ludzkiej komunikacji, niemożliwe jest przekształcenie go na język maszyny. Dlatego też absurdalne wydaje się pytanie o to, czy maszyny mogą, posługując się językiem naturalnym, myśleć jak ludzie i formułować właściwe zdania. Otwiera się natomiast przestrzeń dla inteligencji stadnej (SI), którą także zajmuje się profesor Boryczka. Jest to jedna z technik sztucznej inteligencji, której podstawą jest wiedza o społecznych zachowaniach w określonym systemie, nie będącym strukturą, lecz zbiorem o charakterze zdecentralizowanym. Inspiracji do tworzenia takich algorytmów dostarcza informatykom natura. Naukowcy byli zafascynowani bezkolizyjnym ruchem zwierząt w stadzie, kluczem żurawi czy ławicą ryb, które mogą zmieniać kierunek niemalże równocześnie, w niezwykłej synchronizacji. Analiza zachowania pozwoliła skonstruować model odpowiadający tym zachowaniom, a następnie opracować algorytm. Takie rozwiązania wykorzystywane są między innymi w efektach specjalnych w filmach. Pierwszy raz można było je zobaczyć w Królu Lwie, gdy stado gazeli zbiegało ze zbocza, jak wyjaśnia profesor Boryczka. Inne przykłady to chociażby stado orków we Władcy Pierścieni czy poruszające się synchronicznie skarabeusze w Mumii. Wszystkie te efekty bazują właśnie na inteligencji stadnej.
Warto zaznaczyć raz jeszcze, że systemy tworzone w obrębie działu informatyki, jakim jest sztuczna inteligencja, mają przede wszystkim służyć człowiekowi poprzez wskazywanie najbardziej efektywnego rozwiązania (systemy eksperckie), jak również znajdują swoje zastosowanie w rozrywce. U podstawy każdego tworzonego systemu znajduje się jednak człowiek wraz ze swoją wiedzą, wyobraźnią i determinacją.
Małgorzata Kłoskowicz
Artykuł pt. „Na przekór stereotypom" ukazał się...ukazał się drukiem w numerze 6 (196) „Gazety Uniwersyteckiej UŚ” (marzec 2012)
