Veštačka inteligencija i problem predvidljivosti

Veštačka inteligencija (VI) postaje sve prisutnija u našem svakodnevnom životu, od tehnologije prepoznavanja lica na našim pametnim telefonima do procesa donošenja odluka u različitim industrijama. Međutim, jedan od glavnih izazova sa kojima se suočava VI je njena nepredvidljivost, što budi zabrinutost u vezi poverenja u ove sisteme. Poverenje se gradi na predvidljivosti, a ukoliko se VI sistemi ne ponašaju na očekivane načine, postaje teško poverovati u njih.

Mnogi VI sistemi, posebno oni zasnovani na dubokom učenju neuronskih mreža, imaju brojne povezane parametre koji oblikuju njihov proces donošenja odluka. Kako ovi sistemi uče na osnovu trening podataka, postaju vešti u klasifikaciji i predviđanju novih podataka. Međutim, zbog kompleksnosti i nejasnoće ovih mreža, razumeti zašto VI sistemi donose određene odluke može biti izazovno, što dovodi do problema objašnjivosti VI.

Jedan primer koji ističe problem predvidljivosti VI je klasični misaoni eksperiment „Problem tramvaja“. U scenariju u kojem se autonomno vozilo suočava sa izborom između udaranja deteta ili skretanja i potencijalnog povređivanja putnika, čovek može da objasni odluku na osnovu etičkih normi i očekivanog ponašanja. Međutim, VI nema sposobnost racionalizacije svog procesa donošenja odluka. Njeno unutrašnje predstavljanje sveta ostaje statično, bez uticaja dinamičnih društvenih interakcija i etičkih razmatranja.

Odsustvo usklađenosti između ponašanja VI i očekivanja ljudi poznato je kao problem usklađenosti VI. Rešavanje ovog problema je ključno kako bi se obezbedilo da VI sistemi donose odluke koje se uklapaju sa ljudskim vrednostima i očekivanjima. Izazov leži u programiranju etike u VI, što je zadatak kojem se istraživači trenutno suočavaju.

Jedan način da se poboljša poverenje u VI sisteme je uključivanje ljudi u procese donošenja odluka. Na primer, Američko Ministarstvo odbrane zahteva nadzor ljudi za sve odluke koje donosi VI. Međutim, oslanjanje isključivo na ljudsku intervenciju možda nije održivo na duže staze, pogotovo sa sve većom složenošću i brzinom VI sistema. Zato je od suštinske važnosti rešiti izazove vezane za objašnjivost i usklađenost pre nego što se dođe do tačke gde ljudska intervencija postaje nemoguća.

Ovo postaje posebno važno prilikom razmatranja integracije VI u kritične sisteme poput elektroenergetskih mreža, interneta i vojnih sistema. Poverenje je od ključnog značaja u tim sistemima, jer neželjeno ponašanje može imati ozbiljne posledice. Kako se integracija VI postaje složenija, neophodno je rešavati probleme koji ograničavaju pouzdanost.

Zaključno, VI ostaje relativno nepoznata za ljudsko razumevanje, nedostajući inherentno predvidljive i normativne elemente koji grade poverenje. Potrebna su dalja istraživanja kako bi se rasvetlile ove probleme i obezbedilo da buduće VI sisteme vrednujemo kao dostojne našeg poverenja.

Definicije:
– Duboko učenje neuronskih mreža: Vrsta veštačke neuronske mreže inspirisane strukturom i funkcijom ljudskog mozga, u kojoj povezane slojeve veštačkih neurona uče da prepoznaju obrasce i klasifikuju podatke.
– Problem objašnjivosti VI: Izazov razumevanja i objašnjavanja procesa donošenja odluka VI sistema.
– Crna kutija: Izraz koji se koristi za opisivanje sistema ili procesa čiji interni mehanizmi su nepoznati ili nejasni.
– Problem usklađenosti VI: Pitanje usklađivanja ponašanja i donošenja odluka VI sistema sa ljudskim vrednostima i očekivanjima.