Oblikovanje Androidov

Antoni Diller pravi, da je treba robote naučiti, kako se učiti.

Na Japonskem, v Združenih državah Amerike in v različnih evropskih državah je veliko truda vloženega v več konkurenčnih projektov za načrtovanje in izdelavo humanoidnih robotov. Končni cilj je izdelava strojev, ki lahko komunicirajo s človeškimi bitji na smiseln način, kot to počnejo androidi, prikazani v znanstveni fantastiki. Na primer, podpoveljnik Data, čeprav nima določenih socialnih veščin in ne more doživljati čustev, je polnopravni član posadke Starship Enterprise v Star Trek: The Next Generation. Ne samo, da opravlja svoje dolžnosti tako dobro in včasih bolje kot njegovi človeški kolegi, ampak z njimi sodeluje tudi družbeno. S svojimi kolegi častniki igra poker, posadki prireja violinske recitale, v neki epizodi pa ga človeški član posadke celo zapelje. Nisem prepričan, kaj sem pričakoval, ko sem sprejel to službo, vendar ni bilo to. Mislil sem, da bom pomagal ljudem in spremenil svet. Ampak namesto tega sem le poveličana varuška. Ne razumite me narobe, rad imam otroke. Toda ti otroci so drugačni. Poškodovani so. In ne glede na to, koliko se trudim, jih ne dosežem. Vsak dan se mi zdi, da mi spodleti. In to me bremeni. Psihično in fizično. Ves čas sem izčrpan. In počutim se tako brezupno. Kot da ne morem ničesar storiti, da bi pomagala tem otrokom. Kot da so se že izgubili in ne morem storiti ničesar, da bi jih rešil.

V resničnem svetu smo še daleč od tega, da bi lahko zgradili robota s funkcionalnostjo Data, vendar je bil že dosežen znaten napredek. Peter Menzel in Faith D'luisio v svoji bogato ilustrirani knjigi Robo Sapiens: Evolution of a New Species (MIT Press, 2000) nudita hiter ogled glavnih središč, ki se ukvarjajo z raziskavami androidov po vsem svetu, in opisujeta številne roboti, ki so že izdelani. (Dodatne tehnične informacije lahko najdete na spletni strani www.ArtificialBrains.com.) Sedel sem v sobi za počitek v službi, jedel kosilo in brskal po Facebooku na telefonu. Videl sem objavo ene od svojih prijateljic, v kateri je pisalo, da bo odpuščena iz službe. Bilo mi je tako hudo zanjo. Vem, kako težko je danes najti službo, sploh v tem gospodarstvu.

Eden najbolj znanih humanoidnih robotov, ker je bil prikazan v številnih televizijskih dokumentarnih filmih, je Honda P3 (okrajšava za 'Prototype 3'). To je razvila ekipa, ki jo vodi višji inženir Masato Hirose, v Laboratoriju za raziskave in razvoj Wako japonskega proizvajalca avtomobilov. Robot P3 je videti kot človek, oblečen v velikanski vesoljski kombinezon, vendar je popolnoma mehanski in elektronski. Lahko hodi, pleza po stopnicah in odpira vrata.



Robot DB ali Dynamic Brain, ki so ga razvili na japonskem inštitutu za napredne raziskave telekomunikacij pod vodstvom Mitsua Kawata, trenutno nima nog, lahko pa žonglira in pleše od pasu navzgor okinavski ljudski ples Kachashi. Zanimiva je iz več razlogov, nenazadnje je dejstvo, da se je naučila plesati s posnemanjem človeških plesalcev, ki jih je videla na videu.

Mnogi ljudje, ki razvijajo androide, mislijo, da je samo vprašanje časa, kdaj bodo izdelani popolnoma delujoči humanoidni roboti. Profesor Junji Fursho z univerze v Osaki, čigar robot 'Strut' je morda manj impresiven od že omenjenih, saj trenutno lahko le stoji pokonci, meni, da bodo čez približno sto let androidi s človeškimi sposobnostmi realnost.

Podal sem podrobnosti o japonskih androidih, ker večina raziskav za razvoj človeku podobnih robotov trenutno poteka na Japonskem. Za to sta dva glavna razloga. Prvi je, da Američani prevladujejo na trgu osebnih računalnikov, Japonci pa nočejo, da prevladujejo tudi na trgu androidov, za katerega menijo, da bo vsaj tako pomemben. Drugi razlog je ta, da ima Japonska velik in vedno večji delež starejših ljudi in mnogi tamkajšnji robotiki predvidevajo, da bi njihovi androidi delali kot skrbniki za to skupino ljudi, s čimer bi več ljudi sprostili za opravljanje ekonomsko produktivnih del.

Čeprav je veliko truda vloženega v reševanje problemov, povezanih z dajanjem androidom različnih človeških sposobnosti, trenutno nobena od njih ni vložena v študijo ene ključne človeške sposobnosti. Raziskovalci delajo velike korake pri tem, da bi androide naučili hoditi po dveh nogah, plezati po stopnicah, prijemati predmete, ne da bi jih zlomili ali padli, prepoznavati obraze in različne fizične predmete ter posnemati, kar vidijo, da počnejo ljudje. Težko je izdelati robote, ki zmorejo te stvari, in ne želim omalovaževati že doseženega. Po mojem mnenju pa tudi če bo robot uspel narediti vse te stvari tako dobro kot človek, mu bo še vedno manjkala vsaj ena bistvena človeška sposobnost, in sicer sposobnost učenja s sprejemanjem besed drugih ljudi in verovanjem temu, kar so napisali.

Zakaj se morajo roboti naučiti, kako se učiti

Da bi bil človek polno delujoč član kompleksne tehnološke družbe, potrebuje ogromno informacij in android, ki želi živeti v taki družbi, bi bil v enakem položaju. (Tudi sam menim, da je treba imeti veliko znanja, da lahko živiš v kaj človeški družbi, vendar poenostavlja moj argument, da upoštevam samo vrsto družbe, v kateri živimo jaz in večina mojih bralcev.) Nekaj ​​potrebnega znanja je tisto, kar sociologi imenujejo 'zaloga' ali zdravorazumsko znanje. To se nanaša na tiste dejavnosti, ki jih občasno izvaja večina ljudi; stvari, kot so upravljanje denarja, nakupovanje, skrb za dom, potovanje in dopust. Vzemite na primer nakupovanje. To vključuje znanje o denarju, lastništvu in njegovem prenosu, čemu so namenjeni različni predmeti v prodaji, kako opraviti nakup in kako prepeljati kupljene predmete.

Večina ljudi ima tudi različne vrste specializiranega znanja v zvezi z zadevami, kot so način preživljanja, njihovi hobiji in druge prostočasne dejavnosti. Kdor se na primer resno zanima za vrtnarjenje, mora vedeti veliko o rastlinah, njihovih boleznih in vzdrževanju, vrstah tal, času sajenja, ugodnih vremenskih razmerah in tako dalje.

Nemogoče je, da bi kateri koli posameznik vse te informacije pridobil sam z zaznavo ali opazovanjem. Sama količina potrebnih informacij zagotavlja, da jih je veliko treba pridobiti tako, da sprejmemo, kar pravijo drugi ljudje, in verjamemo temu, kar so napisali. Zato ni presenetljivo, da gredo ljudje v kompleksni, tehnološki družbi, kot je naša, skozi daljše obdobje izobraževanja in enkulturacije, ki jim omogoča, da postanejo polno delujoči člani te družbe. (Med tem procesom ljudje pridobijo veliko več kot le propozicionalno znanje, vendar sem se odločil, da se osredotočim na to zaradi njegove pomembnosti.)

Kot sem že omenil, bi android, zasnovan za življenje v človeški družbi, potreboval toliko informacij kot človeški član te družbe. Nekaj ​​od tega bi lahko bilo vnaprej programirano, vendar bi moral biti android, tako kot človeško bitje, sposoben vsakodnevno pridobivati ​​dodatne informacije, celo za vključevanje v vsakodnevne dejavnosti, kot je poslušanje vremenske napovedi. Če bomo kdaj izdelali androide, ki bodo lahko smiselno sodelovali s človeškimi bitji, bodo morali biti opremljeni s sredstvi učenja tako, da bodo verjeli vsaj nekaterim trditvam, s katerimi se srečujejo. Preden pa lahko androidu damo to sposobnost, ga moramo najprej razumeti v njegovi človeški obliki.

Zakaj so torej raziskovalci, ki poskušajo izdelati androide, in tudi tisti, ki delajo na področju umetne inteligence, spregledali potrebo, da bi v svoje stroje vključili sposobnost učenja iz trditev drugih ljudi? Mislim, da je to zato, ker delajo v znanstveni in filozofski tradiciji, ki zaničuje to sposobnost, hkrati pa pretirava pomen zaznave pri pridobivanju informacij. To je empiristična tradicija, ki izvira iz del Francisa Bacona in so jo oplemenitili številni filozofi, vključno z Davidom Humom, Johnom Stuartom Millom, Bertrandom Russellom in logičnimi pozitivisti Dunajskega kroga. Njena najnovejša manifestacija je analitična filozofija. Jedro empirizma je prav prepričanje, da vse naše znanje na koncu izhaja iz dokazov naših čutov. Dober primer, kako predpostavke te tradicije vplivajo na robotiko, je mogoče videti v delu filozofa Johna Pollocka, ki je teoretiziral o konstrukciji androidov. Njegova knjiga Kognitivno mizarstvo (MIT Press, 1995) je podnaslovljen Načrt za to, kako zgraditi osebo in v njem na strani 52 navaja: Izhodišče za oblikovanje prepričanja je percepcija. Zaznavanje je vzročni proces, ki ustvarja prepričanja o agentovi okolici. Zelo podrobno in na dolgo in dolgo analizira zaznavo in razmišlja, kako bi lahko android s pomočjo nje pridobil prepričanja, ne analizira pa naše sposobnosti učenja iz trditev drugih. V tem je značilen za večino epistemologov, ki o pričevanju in izročilu na splošno govorijo zelo malo. Čeprav empiristična tradicija izvira iz zahodne filozofije in znanosti, vpliva tudi na japonske raziskave robotike. Japonska ima dolgo in ugledno lastno filozofsko tradicijo, vendar je to le malo vplivalo na japonsko znanost in tehnologijo. Ti so v veliki meri razviti v kontekstu zahodnih načinov razmišljanja.

Celo zagrizen empirik, ki verjame, da vse empirično znanje navsezadnje izhaja iz čutnih izkušenj, mora priznati, da vsega takega znanja ni mogoče izpeljati samo iz njegovih lastnih čutnih izkušenj. Večina mora izvirati iz drugo čutne izkušnje ljudi, toda takšno znanje je za našega prvotnega empirika pričevanje, posredovano prek vsaj enega posrednika. Ali ga sprejme ali ne, je odvisno od številnih dejavnikov, vključno z zanesljivostjo zadevnega posrednika ali posrednikov. Tako se mora celo empirik ukvarjati s takšnimi vprašanji, kot je značaj osebe, ki posreduje znanje, način, na katerega ga posreduje, in ali ima v tem, kar govori, nek interes ali ne – vse to lahko vpliva na empirikovo odločitev o sprejemu posredovanih informacij.

Seveda obstaja zaznavni element, ki je vključen v pridobivanje informacij s sprejemanjem tega, kar je druga oseba rekla ali napisala, vendar se to preprosto nanaša na medij, ki prenaša sporočilo. Isto vsebino je mogoče posredovati na veliko različnih načinov. Lahko se govori, piše, podpisuje (z uporabo znakovnega jezika) itd. Zaznavna obleka sporočila ni pomembna za njegovo vsebino.

Kako lahko povemo, čemu naj verjamemo?

Upam, da sem vas prepričal, da večina našega znanja izhaja iz tega, kar beremo in slišimo, vendar očitno ne verjamemo vsemu, kar preberemo ali slišimo. Kako torej izbrati, čemu verjeti in česa zanemariti? Čeprav so filozofi zanemarili epistemološki pomen tega, kako se učimo iz trditev drugih ljudi, ni bil povsem prezrt. Filozof, ki je vplival na moje poglede na to temo, je H.H.Price. 5. poglavje njegove knjige Prepričanje (1969) se ukvarja s tem, kako se stvari učimo od drugih ljudi. Večina Priceovih razprav se osredotoča na nerodno ubesedeno načelo, Kar naj bi bilo (ali je bilo), je (ali je bilo) pogosteje kot ne. Na eni točki pa pravi, da obstaja še en način razlage tega načela, in sicer kot maksime ali metodološkega pravila, ki ga izrazi kot: Verjemi, kar ti govorijo drugi, razen če ali dokler nimaš razlogov za dvom. Čeprav Priceovo pravilo do neke mere zajame način, na katerega ocenjujemo trditve, na katere naletimo, ne upošteva epistemološke kompleksnosti dogajanja. Združuje in na enak način obravnava vsako trditev, na katero naletimo. Ne razlikuje na primer med različnimi viri informacij in v primeru, ko nekoga poslušamo, ne upošteva družbenega konteksta, v katerem komunikacija poteka. Veljalo naj bi tako za odgovor, ki ga prejmemo, ko tujca vprašamo za čas, kot tudi za trditve v članku, objavljenem v strokovni reviji. Zajema trače, ki jih slišimo od prijaznega soseda, pa tudi informacije, predstavljene na predavanju na prestižni konferenci. Pravzaprav informacije, ki jih prejmemo, obravnavamo na različne načine, odvisno od njihove vsebine, vira informacij in konteksta, v katerem so bile prejete. Cenovo pravilo tega ne upošteva. Poleg tega, čeprav se Price zaveda, da ljudje res spremenijo nekatera svoja prepričanja, poskuša to zajeti tako, da svoje pravilo kvalificira s frazo razen če ali dokler nimate razlogov za dvom. Kot bom pojasnil, menim, da je pravilneje videti oblikovanje prepričanja kot dvostopenjsko zadevo in v drugi fazi pride do revizije prepričanja.

Predlagam, da naše sprejemanje ali zavračanje informacij, ki jih prejmemo od drugih ljudi, ureja uklonljivo pravilo, da verjamemo temu, kar beremo, in sprejemamo, kar nam povedo drugi ljudje. To bom imenoval pravilo pridobivanja. Ideja uklonljivosti se razume na različne načine, zato moram razložiti, kako uporabljam koncept. To bom naredil s pravnim primerom. Uklonljiv zakon je tisti, ki običajno ureja naše vedenje, vendar ga je mogoče v posebnih okoliščinah preglasiti. Na primer, večina držav ima zakon proti umoru. Vendar pa v državi, ki dovoljuje evtanazijo pod določenimi pogoji, oseba ni kriva za umor, če so izpolnjeni ti pogoji. Zakon, ki prepoveduje umor, v teh primerih ne velja, ker ga je razveljavil zakon, ki dovoljuje evtanazijo. Zakon proti umoru je torej izpodbojen.

V čem je torej smisel mojega pravila pridobivanja, če je izpodbojno? Morda se ne zdi zelo zanimivo ali koristno, vendar se izkaže za izjemno plodno prav zato, ker nas prisili, da raziščemo primere, v katerih je preglaseno, in ta preiskava razkrije, da je način, na katerega pridobivamo informacije od drugih ljudi, izjemno zapleten. .

Ne predlagam, da nikoli ne končamo z napačnimi prepričanji kot rezultat uporabe pravila pridobivanja. Potrebujemo toliko informacij, da nimamo časa, da bi jih vse temeljito preverili. Pravilo pridobivanja nam omogoča, da se učinkovito spopademo z ogromno količino informacij, s katerimi se dnevno srečujemo, vendar je njegova slaba stran ta, da včasih prepušča lažne informacije. Pravzaprav menim, da oblikovanje prepričanja poteka v dveh fazah. V prvem pridobimo prepričanja preko zaznave in od drugih, v drugem pa temeljito preverimo nekatere za nas še posebej pomembne informacije. Znanstvenik, ki se ukvarja z BSE ('bolezen norih krav'), na primer, ne bi preprosto sprejel zaupanja vrednega, kot bi lahko ostali, da BSE povzroča prion in ne virus. Ker so zanj pomembni, bi dokaze zelo natančno ocenil, preden bi sprejel odločitev.

Pridobitveno pravilo je mogoče videti kot sodobnejšo in natančnejšo različico Priceovega metodološkega pravila. Nekaj ​​nas popelje do razumevanja, kako pridobivamo informacije iz pričevanja in izročila, a da bi dopolnili sliko, bi morali bolje razumeti, kako uklonljivost deluje na tem področju, in opis tistih situacij, v katerih je pravilo pridobivanja preglasiti. Menim, da je prezgodaj poskušati formalizirati vpleteno uklonljivost, ker še vedno nimamo dobrega neformalnega prikaza tega, kar se dogaja. Ustvarjanje takega računa je ena od stvari, ki jih poskušam narediti.

Nedvomno obstaja več načinov sistematizacije primerov, ko je pravilo o pridobitvi preglaseno. Predlagam, da najprej ločimo med različnimi viri informacij. Zato predlagam, da ločeno preučujemo situacije, v katerih prejmemo informacije od druge osebe, od branja knjige, od branja članka v akademski reviji, iz časopisa, od poslušanja radia, od gledanja televizije, iz interneta. in tako naprej. Ne trdim, da se ti viri nujno medsebojno izključujejo. Isti članek se lahko na primer pojavi v časopisu in na internetu. Koristno pa je, da na primer skupaj razmislimo o vseh primerih, kako vrednotimo informacije, ki jih najdemo v knjigah.

Naslednja stvar, ki jo je treba narediti, je analizirati vsakega od teh virov informacij na tak način, da odkrijemo njihove različne vidike, zaradi katerih lahko preglasimo pravilo pridobivanja. Nimam prostora, da bi pokazal, kako je to mogoče storiti za vsak vir informacij, zato bom pogledal le primer, ko informacije prejemamo tako, da poslušamo nekoga, ki govori. Nočem namigovati, da noben filozof o tej zadevi ni rekel nič koristnega. Na primer, v razdelku X, 'O čudeži', iz Preiskava o človeškem razumevanju (1748) David Hume omenja različne vidike, ki jih upoštevamo pri ocenjevanju resničnosti pričevanja drugih ljudi. Pravi, da upoštevamo značaj vpletene osebe. Če je dvomljivega značaja, potem ni nujno, da sprejmemo njegovo pričevanje. Upoštevamo, ali osebo to, kar nam pove, zanima ali ne. Upoštevamo tudi način dostave osebe. Če se obotavlja ali svoje pričevanje predstavi s preveč nasilnimi trditvami, lahko to zbudi naše sume. To je koristno, vendar tega predmeta še nihče ni raziskal sistematično in izčrpno. (Začel sem z več objavljenimi članki, ki so na voljo tudi na mojem spletnem mestu na www.cs.bham.ac.uk/~ard )

Ko poslušamo drugo osebo, lahko dejavnike, zaradi katerih lahko preglasimo pravilo pridobivanja, združimo v naslednjih pet kategorij: dejavniki, ki se nanašajo na družbeni kontekst, v katerem je podana trditev; tiste, ki se nanašajo na govorca; njegov način dostave; vsebino trditve in tiste, ki se nanašajo na prejemnika sporočila. Za ponazoritev kompleksnosti tega, s čimer imamo opravka, bom navedel nekaj primerov. Morda obstajajo značilnosti družbenega konteksta, v katerem je podana trditev, zaradi katerih smo previdni, da bi jo dokončno sprejeli. Na primer, trditve se lahko izrečejo med gledališko uprizoritvijo odrske igre; med nagovorom, ki ga naredi tržni trgovec ali kakšen drug prodajalec; s strani člana verske sekte, ko nas skuša prepričati o resničnosti svoje vere; med igro vlog, ki je del nekega svetovalnega treninga; obtoženec na sodišču poskuša poroto prepričati o svoji nedolžnosti; med vladno tiskovno konferenco in tako naprej. V vsakem od teh primerov se lahko odločimo za preglasitev pravila o pridobitvi. V primeru tržnega trgovca je lahko prevladujoče pravilo naslednje: Ne verjemite vsemu, kar reče oseba, ki vam želi nekaj prodati.

Morda vemo stvari o trditelju, zaradi katerih smo previdni pri sprejemanju njegovih trditev. Na primer, lahko ima sloves lažnivca. Ali pa morda govori o temi, o kateri ne ve ničesar. Morda ima načrt v pogovoru z nami - biti, recimo, kandidat na volitvah, ki želi naše glasove.

Morda obstajajo stvari glede načina zatrjevalčevega podajanja, zaradi katerih smo previdni pri sprejemanju tega, kar pravi. Na primer, ljudje pogosto vzpostavijo več očesnega stika kot običajno, ko lažejo.

Zaradi vsebine sporočila smo morda previdni pri sprejemanju. Skrajni primer bi bila nedosledna trditev, vendar obstajajo tudi stvari, o katerih ljudje pogosto lažejo. Nekatere od teh, kot sta It's in post in I will leave my wife, so prešle v folkloro.

Ljudje se razlikujejo po svoji pripravljenosti verjeti temu, kar slišijo. Nekateri so bolj lahkoverni kot drugi, nekateri pa bolje poznajo določene teme kot drugi.

Ta kratek opis epistemoloških vprašanj, povezanih z ocenjevanjem govorjenih trditev, bi moral bralca seznaniti s kompleksnostjo naloge, ki je povezana s tem, da se androidu omogoči učenje od drugih.

Zaključek

Ogromno časa, denarja in truda je vloženega v več projektov, katerih cilj je zgraditi androida, ki lahko smiselno komunicira s človeškimi bitji. Veliko težkih problemov je treba rešiti, preden je mogoče doseči ta cilj, vendar obstaja vsaj ena težava, s katero se nihče ne ukvarja, in to je težava, da se androidu omogoči pridobivanje znanja iz trditev drugih ljudi. Preden lahko to sposobnost programiramo v androidu, jo je treba najprej razumeti v njeni človeški obliki. Predstavil sem programsko rešitev, in sicer, da naše sprejemanje trditev drugih ureja izpodbojno pravilo, da jim verjamemo. Da bi bil ta predlog dovolj razvit, da bi ga lahko vključili v android, je treba opraviti veliko raziskav. Potrebovali bomo teorijo, ki bo zajemala vse različne situacije, v katerih je to pravilo dejansko preglaseno, in ko bo to doseženo, bomo morali formalizirati vrsto uklonljivosti, ki je vključena.

Antoni Diller je predavatelj in raziskovalec umetne inteligence na Univerzi v Birmingamu.