East news/AP Photo/Seth Wenig/GN Zwycięzca teleturnieju komputer Watson Choć inteligentne maszyny budowano już wcześniej, momentem przełomowym w powszechnej opinii jest 13 maja 1997 roku. Wtedy stworzony przez inżynierów z IBM komputer Deep Blue wygrał w szachy z arcymistrzem Garrim Kasparowem. Dla jednych to był dowód koronny na istnienie inteligentnych maszyn, dla innych to tylko sztuczka. Ci ostatni twierdzą, że komputer był rzeczywiście sprawny, ale na pewno nie inteligentny. Sprawny w przeszukiwaniu zasobów swojej pamięci. Komputer w bazie danych (mózgu?) miał ruchy zwycięskich partii kilku poprzednich mistrzów i wiele tysięcy mniej istotnych meczów szachowych. W ciągu każdej sekundy Deep Blue potrafił analizować aż 200 mln różnych ruchów. Mózg człowieka nigdy nie osiągnie takiej sprawności. Co więc wygrało z Kasparowem: superszybka baza danych czy inteligencja wytworzona sztucznie? – Garri Kasparow był arcymistrzem, a więc nie było wtedy wśród ludzi nikogo, kto by potrafił z nim wygrać. Jeżeli żaden człowiek nie wiedział, jak wygrać z Kasparowem, a komputer wygrał, to znaczy, że komputer miał coś więcej niż tylko depozyt myśli i inteligencji ludzi. On musiał tę inteligencję kreatywnie i twórczo wykorzystać, bo strategia szachowa to nie jest gotowy przepis na wygrywanie – powiedział profesor Ryszard Tadeusiewicz, biocybernetyk z AGH w Krakowie. Podobno po przegranej partii Kasparow stwierdził, że czuł inteligencję i kreatywność maszyny.

Niepewny efekt
Komputery nie tylko potrafią odtwarzać to, co im zadamy. One potrafią same się uczyć i doskonalić. I tak jak w procesie uczenia czy wychowania dziecka, tak w przypadku inteligentnych komputerów nigdy nie wiadomo, jaki będzie efekt końcowy. Przecież w dobrych domach też rodzą się źli ludzie. Czy spod ręki dobrego człowieka może wyjść maszyna, która będzie robiła złe rzeczy, będzie zagrażała człowiekowi? Tak, ale to temat na zupełnie inny artykuł. Wróćmy do inteligencji maszyny i do wygranego teleturnieju. Co to znaczy, że maszyna jest inteligentna? To pierwsza z wielu raf, które napotykamy w kognitywistyce, czyli nauce o umyśle, inteligencji i poznawaniu. Pytany o definicję inteligencji, profesor Tadeusiewicz mówi: – Inteligentny jest ten twór – może to być mózg, ale również system techniczny – który skonfrontowany z zupełnie nową sytuacją, potrafi tak odnieść się do swoich zasobów informacyjnych, że jest w stanie rozwiązywać nowe problemy. Jeżeli tak, to za inteligentny można uznać kalkulator, który potrafi wyliczyć wynik (czyli znaleźć rozwiązanie) jakiegoś działania matematycznego (które niewątpliwie jest nowym zagadnieniem). Mimo to niewiele osób zgodzi się ze stwierdzeniem, że kalkulator to coś inteligentnego. Tworowi inteligentnemu stawiamy znacznie wyższe wymagania. No to może pozostańmy przy satysfakcjonującej wszystkich, ale też bardzo mało konkretnej innej definicji sztucznej inteligencji. Według niej maszyna jest inteligentna wtedy, gdy potrafi zrobić coś, co byłoby uznane za inteligentne, gdyby zrobił to człowiek. Jeżeli tak, to wygrywający, ba, w ogóle grający, w szachy komputer jest niewątpliwie inteligentny.

  East news/AP Photo/Seth Wenig/GN Zwycięzca teleturnieju komputer Watson Lepszy od ludzi
A co powiedzieć o Watsonie, także dziecku IBM? Kilkanaście dni temu wygrał finał amerykańskiego teleturnieju telewizyjnego Jeopardy! (znanego w Polsce jako Va Banque). Co prawda w początkach rozgrywek Watson był raczej mierny, ale z każdą rundą zdobywał coraz więcej punktów. W finale był nie do pokonania. Z 15 pytań, bezbłędnie odpowiedział na 14. Dwóch pozostałych graczy (którzy też dostali się do finału, więc musieli być naprawdę dobrzy) pozostało daleko w tyle. Choć wydaje się, że gra w szachy to rzecz bardziej skomplikowana niż odpowiadanie na pytania w studiu telewizyjnym, dla komputera, dla programu komputerowego to ostatnie jest trudniejsze. Szachy to gra, którą da się opisać matematyką.

Wymaga oczywiście strategii, wymaga szybkości i przenikliwości, ale komputer-szachista nie ma problemu z porozumiewaniem się z otoczeniem. Pozycja poszczególnych figur jest jasno zdefiniowana. Nie ma tutaj miejsca na interpretację. Cała trudność ogranicza się więc do „procesu myślowego” maszyny. Tymczasem w przypadku teleturnieju to, że program musi znaleźć w swoich „zwojach” odpowiedź, to zaledwie jedna trzecia sukcesu. Pytania Watsonowi zadawał prowadzący program ustnie. Komputer musiał więc zrozumieć, co się do niego mówi. A to nie lada sztuka dla maszyny. Matematyczny opis języka mówionego jest bardzo trudny. To samo zdanie może przecież mieć różne znaczenie w zależności od intonacji czy kontekstu. Kolejny problem wynika z tego, że zarejestrować i zrozumieć wszystkie słowa wchodzące w skład zdania to nie to samo, co złapać sens całego zdania.

Wspomniane trudności powodują, że zbudowanie urządzenia rozumiejącego ludzką mowę to spore wyzwanie. Dopiero od niedawna niektóre telefony komórkowe i urządzenia nawigacyjne rozumieją komendy głosowe. Chcąc zadzwonić np. do mamy, wystarczy powiedzieć „mama”. Telefon będzie wiedział, o kogo chodzi, i wybierze odpowiedni numer, o ile… wcześniej słowo „mama” wgramy do jego pamięci. Z całymi zdaniami jest jednak problem. Przecież nie da się wgrać do pamięci komputera wszystkich wyrazów i wszystkich ich kombinacji. Jeżeli tak, Watson, mając jakiś zasób słów, reszty musiał nauczyć się sam. Z kontekstu.

  East news/AP Photo/Seth Wenig/GN Zwycięzca teleturnieju komputer Watson Prowadzący teleturniej zadaje więc pytanie, komputer je rozumie i znajduje na nie odpowiedź. I tu pojawia się kolejny problem. Trudność teleturnieju Jeopardy! polega na tym, że nie ma w nim tradycyjnych pytań i odpowiedzi. W zasadzie odpowiedź nie pada w ogóle. Najlepiej to zrozumieć na przykładzie. Prowadzący pyta: „Który z polskich tygodników opinii ma największy nakład?”, a zawodnik wiedząc, że chodzi o „Gościa Niedzielnego” mówi np.: „Gdzie »Gość Niedzielny« ma siedzibę redakcji?”. Liczy się więc nie tylko zrozumienie, nie tylko znalezienie odpowiedzi, ale też „przerobienie” jej na mające sens pytanie. To zbyt skomplikowane dla większości ludzi, a co dopiero dla maszyny. A może inteligentne programy rozumieją nie tylko matematykę, może potrafią już znacznie więcej, choć nie zdajemy sobie z tego sprawy?

Zapytaj komputer
Prawie dwa lata temu uruchomiono nowy rodzaj wyszukiwarki internetowej. Wolfram rozumie zadawane pytania. Tradycyjne wyszukiwarki tego nie potrafią. Załóżmy, że ktoś chce się dowiedzieć, gdzie leży Polska albo kto jest polskim prezydentem. W tradycyjnej wyszukiwarce (np. Google czy Yahoo!) wpisuje słowa klucze, takie jak np. „Polska” i „prezydent”. W tym momencie przeszukiwane są całe zasoby internetu i wyświetlane wszystkie strony, które zawierają w swojej treści słowo „Polska” i słowo „prezydent”. Takich stron mogą być miliony i tylko na niektórych znajduje się pożądana informacja. No bo na stronie internetowej poświęconej np. wizycie prezydenta Francji w Polsce (mamy i słowo „Polska”, i słowo „prezydent”) nie znajdziemy szukanej informacji.

Czasami marnuje się sporo czasu, zanim dojdzie się do sedna. A gdyby tak zadać pytanie? I gdyby wyszukiwarka je rozumiała? W wyszukiwarce Wolfram wpisuje się nie słowa klucze, tylko konkretne pytanie. Na ekranie pojawia się nie lista stron, na których potencjalnie może znajdować się informacja, ale konkretna odpowiedź. Konkretne pytanie – konkretna odpowiedź. Jedna odpowiedź, a nie kilka milionów linków do stron, na których znajdują się słowa klucze. – Najtrudniejsze jest sprawienie, by maszyna rozpoznawała intencje, które stoją za pytaniami, rozpoznawała językowe sztuczki, które ludzie intuicyjnie rozumieją – tłumaczy Dan Olds z The Gabriel Consulting Group. Jak widać na przykładach wyszukiwarki Wolfram i komputera Watson, komputery zaczynają sobie z tym radzić. I to całkiem dobrze. Czy powinniśmy się martwić?