Kodėl atsiliekama nuo prognozių
Nuo Raymond Kurzweil knygos „The Singularity is Near“ pasirodymo 2005 m. praėjo daugiau negu dešimt metų, tačiau sparčios technologijų tobulėjimo pažangos per šiuos metus, atrodo, nepastebėjome. Žinoma, sparčiausias ar didžiausias mokslo ir civilizacijos transformacijas jis nukėlė į 2045 m., tačiau šis vystymasis turėtų būti nuosekliai eksponentinis iki singuliarinio taško, o 2005 – 2016 m. to viešumoje matyti neteko. Plačiai nenaudojami androidai, robotai ir kiti automatizuoti ir kibernetizuoti mechanizmai, kurie tik labai lėtais žingsniais ateina į gamybą ir pramonę ir, be abejo, neturime komercinių dirbtinio intelekto (DI) sistemų. Operacinės sistemos mūsų kompiuteriuose vis dar veikia komandomis aktyvuojamų algoritmų pagrindu, tik su minimaliomis komunikuojančio intelekto savybėmis, nors būtų galima turėti ir visiškai funkcionalias DI operacines sistemas. Kalbos apdorojimo galimybės įprastiniame pasaulyje tik testuojamos ir jų panaudojimui nėra nei techninės, nei komercinės plataus naudojimo programinės įrangos. Kitaip sakant, pirmo dešimtmečio eksponentė – nėra labai įspūdinga.
Kita vertus, žinant visas prognozes, ne tik R. Kurzweil’io, tai gali būti ir įtartina, nes jas kūrė žmonės, kurie siekė tikrai ne leidybinės komercinės sėkmės, bet ir norėjo pasaulyje paskleisti atitinkamą žinią. Visos pagrindinės idėjos yra žinomos, jos nėra itin sudėtingos, ir manyti, kad jos nėra testuojamos – būtų labai naivu. Taigi, to greičiausiai Lietuvoje nėra, nes ji atsilikusi technologiškai ir moksliškai; taip pat, komercinės sistemos slepiamos nuo plačiosios visuomenės, nes nenorima atskleisti valdymo paslapčių arba atiduoti savo pranašumą.
Kiek esu susidūręs su mokslo ir švietimo institucijomis, tai lygis universitetuose 1994-97 ir 2000-2005 buvo beveik toks koks iki informacinių technologijų ir žinių visuomenės susiformavimo. 1994-97 paprastas kompiuteris buvo vos ne naujiena. 2000-2005 kompiuteriai kartu su internetu sparčiai išplito, bet jo panaudojimas buvo tik pats primityviausias – paprasta „dėžė“, su kuria „lėtuoju“ internetu buvo galima jungtis prie tinklalapinių serverių. O tinklalapiuose informacija buvo sukaupta netobulai ir primityviai, į kurią panašią galima rasti knygose, laikraščiuose, žurnaluose ir t.t. Šiuo metu internetas yra labai spartus, tačiau jo turinys „nususęs“ – informaciniai tinklalapiai tik propaganda, nekomercinės prieigos prie rimtų, sutvarkytų ir sustruktūrintų duomenų bazių priėjimo nėra. O pati techninė įranga per paskutinius dešimt metų jokių kokybinių proveržių nepadarė.
Tai gali atrodyti kaip sąmokslo teorija, bet galima manyti, kad procesas yra slaptinamas ir dirbtinai stabdomas. Nes informacijos prieinamumas atima didelę dalį valdymo svertų tiek iš aukščiausios valdžios, tiek iš vidurinės klasės. Ypač iš pastarosios, nes vidurinės klasės pagrindinė darbo terpė yra informacija, o kompiuteriai ir internetas ją padarė laisvai prieinama visiems. Tad technologijų pažanga sukuria pagrindines socialines ir darbo problemas. Kaip jas vertiname priklauso nuo pasirinktų sąvokų ir matymo perspektyvos. Nes progreso pagrindinės pasekmės bus tokios, kad automatizavimas ir robotizavimas pakeis darbininkų klasę, kuri užsiima gamybos procesų aptarnavimu; o dirbtinis intelektas (DI) pakeis vidurinę klasę, nes visus jos darbus bus galima atlikti su automatizuotomis DI sistemomis, kurios saugos informaciją, ją analizuos, skaičiuos, projektuos, planuos, patars bet kokiais klausimais ir t.t.
Ar visa tai problema, ar ne priklauso nuo pasirinkimo: ar manome, kad vidurinė ir darbininkų klasė bus pakeistos (padarytos nereikalingomis), ar išlaisvintos. Jeigu tarsime, kad šie žmonės technologijos pažangos bus išlaisvinti, tai valdžiai reiks galvoti kaip valdyti žmones, kurie nedirba griežtu režimu ir kaip bus paskirstomi resursai, nes po šių transformacijų kitas padarinys būtų kapitalistinės ekonomikos išnykimas ir ypač peržiūrint pinigų sistemą (kuo mainų sistemoje pakeisti pinigus). Ir, žinoma, su tokiais kataklizmais išnyktų ištisi sluoksniai, kastos, klanai, mafijos ir su sena sistema susijusios nusikaltimų rūšys.
Todėl ideologijai vadinamai transhumanizmu kuriami įvairūs argumentai už ir prieš išlaisvinimą, populiacijos kontrolę, eugeniką, klonavimą, genų inžinerija, čipizavimą ir t.t. Tai sudėtingi klausimai, nes jie lemia žmogaus statusą ar jis yra/bus laisvas, ar ne. Jeigu jį technologijų pažanga išlaisvintų – jis būtų laisvas, bet vieno žmogaus laisvė kito atžvilgiu reiškia šio valdžios silpnėjimą ir į klausimą „kam man kito laisvė?“ dažniausiai atsakoma neigiamai. Bet yra daug ir kitokių galimybių, – o kuri taps tikrove priklausys tik nuo pačių žmonių.
Galima paklausti, kam visas šitas nukrypimas nuo temos reikalingas? Jį paaiškina iškeltos problemos: naujausios technologijos slepiamos todėl, kad vengiama spręsti šitas su dirbtiniu protu ir mašinų įsiviešpatavimu susijusias problemas. Pirmas dešimtmetis – tikrai neįspūdingas, žinant ką iš tikro galima įvesti į kiekvieno žmogaus butą. Ekranus lentas turi pakeisti „nekietos“ hologramos, operacinės sistemos ir programos turi būti pagrįstos dirbtiniu intelektu, o jam turi būti pritaikyta techninė įranga, kurios pagrindinius veikimo principus reikia keisti – t. y. ne informacija ar programos turi būti pritaikomos prie jos, bet atvirkščiai, techninė įranga turi būti pritaikyta prie informacijos įvairių formų ir galimybių.
Dirbtinio intelekto (DI) principas
Iš savo vidinės patirties visi žinome, kad protas pagrįstas atmintimi. Tai kitais žodžiais pasakoma, kad jis priklauso nuo išmokimo. Išmokstamas visas proto turinys, galintis turėti sensorines arba semantines formas. Ypač tai gerai matome kalbos mokymesi. Protas neatsiejamas nuo ženklų ir reikšmių sistemos. Kita vertus, labai svarbus vaizdinis mokymasis, kuriame svarbu ne kalbiniai, bet pasaulėvaizdiniai vaizdiniai. Tai yra atsiminimo ir žinojimo pagrindas. Daug patogiau atsiminti vieną bendrą paveikslą, nei mintinai mokėti 1000 atsietų žodžių. O jeigu juos mokėti reikia, tai jie daug efektyviau išmokstami susieti su konkrečiu vaizdiniu. Pagrindinis toks vaizdinys, pvz., yra planetos kamuolys, kurį savo vaizduotėje galima sukinėti kaip „Google Earth“ programoje ir su juo sieti visas kitas informacijos rūšis. Svarbu išskirti chronologinį informacijos siejimo aspektą (tai yra mentalinis kalendorius) ir topologinį įvietinimą, kuris fiksuojamas bendru pagrindiniu Žemės vaizdiniu: vandenynai, kontinentai, valstybės, miestai, gyvenvietės ir t.t.
Toliau, jeigu imame atskirus objektus, geriausiai juos visus suvokti kaip „anatomijos“ ir „fiziologijos“ junginį. Nes visi objektai turi savo sandarą ir veikimo principus, arba, kaip kituose įrašuose esu prasitaręs, – metastrukūrą ir procesą. Anatomija kalboje susijusi su daiktiniais žodžiais (kaip anatomijos dalių lotyniški pavadinimai), o vyksmus aprašantys žodžiai asocijuojasi su fiziologijos procesais. Ir, be abejo, yra šias kategorijas sukonkretinantis žodynas, kuris jungiamas su šiomis pagrindinėmis klasėmis. Juos vadinsiu „apibūdinimais“. Taip pat yra nedidelės pagalbinių ženklų kategorijos, su kuriomis suformuojamos reikalingos kalbinės sintaksinės struktūros. Visa tai asocijavus su vaizduote, gaunama labai efektyvi mnemoninė technika.
Natūraliame intelekte (NI) šie principai sudaro žmogaus proto pagrindą. Jame galima lengvai pereiti nuo vaizdinių prie žodžių ir nuo žodžių prie vaizdinių. Norint sukurti dirbtinį intelektą, reikia ieškoti būdų kaip šį procesą nukopijuoti. Kadangi mąstymas neatsiejamas nuo daugiamatės asociatyvinės hologramos, tenka ieškoti būdų kaip ją pamėgdžioti. Pirmas dalykas, kurį būtina padaryti yra efektyvus atminties konstravimas, į kurią informaciją būtų galima lengvai įrašyti ir išimti. Skaitmeninis būdas, kai informacija išskaidoma į bitus ir po to renkant ją pagal numatytą algoritmą, susiejama – netinka. Tai neefektyvu ir netobula. Geriau atmintyje turėti visą modelį kaip išskaidytą į dalis hologramą, ir ieškant konkrečių informacijų, jį iškelti į dirbtinio intelekto sąmonę. Tada, valdant dėmesį, būtų galima turinį siaurinti, plėsti ir asocijuoti su kitais reikalingais fragmentais. Svarbiausia yra perėjimas nuo diskursyvaus atvaizdavimo kalboje prie vaizdinio atvaizdavimo vaizduotėje.
Vienas iš būdų sukurti tokią sistemą yra holografinio atvaizdavimo panaudojimas. Jis efektyvus tuo, kad atminties paviršius suformuojamas tam tikro ilgio ir dažnio fotonais, kuriuos naudoja tiek atvaizdo užrašymui, tiek jo atgaminimui. Svarbiausias technologinis sprendimas yra atskirų objektų išskyrimas, kurį apdorojant su atitinkamais algoritmais, būtų galima panaudoti kaip „anatominio“ žinojimo pagrindą, kai vaizdai išardomi, tada vėl sujungiami ir reikalingais būdais asocijuojami. Anatominių vaizdinių sujungimas į seką „fiziologijos“ principu, leistų informaciją saugoti apie laike kintančias struktūras ir procesus. Tada, sukūrus šias holografinės atminties sistemas, būtų galima ieškoti būdų, kaip jas asocijuoti su lingvistiniu turiniu, kuris turi atlikti pavadinimų vaidmenį. Tokiame DI, išrinkimo ir siejimo pagrindinis metodas būtų dažniniai rezonansai, kurie leistų iškelti į suvokimą, arba „darbinę atmintį“, reikalingą informaciją, ją susieti ir gauti dirbtinę minties formą, t. y. atsakymą vaizdais arba šnekos ženklų sekomis, sujungtomis į tekstus.
Žmogaus atminties pagrindiniai principai yra virtualus žemėlapis, kuriame saugomi visi planetos paviršiaus fragmentai ir jos dalių vidinės struktūros. Į šį žemėlapį dedamos visos situacijų ir įvykių chronologijos atvaizduojamos kalendoriumi. Norint šį veikimo principą nukopijuoti, reikia nufilmuoti visus šios planetos paviršius ir pagaminti jų holografinius, tarpusavyje susietus modelius. Tai būtų anatomija. Tada galima pagalvoti kaip atvaizduoti visus šioje realybėje galimus vyksmus. Tai jau būtų struktūriniai holografiniai filmai. Tai gali atrodyti labai sudėtinga, tačiau iš tikro taip nėra, nes, nors gali atrodyti, kad šių struktūrų daug žmogaus darbinės atminties atžvilgiu, tačiau kompiuterio atminčiai tai – vieni juokai: gautųsi gal 500 000 vienetų įtraukiant visas galimybes ir visus išsišakojimus. Superkompiuterio atminčiai – tai juokų darbas. Tektų ieškoti būdų, kaip visa tai sujungti su kalbos galimybėmis, turinčiomis tris pagrindines formas: semantinį morfizmą, garsų seką ir ženklų seką. Ženklų ir garsų seka būtų „makaronas“, kaip viena, per kelis šimtus puslapių ištįsusi eilutė ir kaip telepatinis junginys, kuris leidžia šį makaroną įdėti tiesiai į žmogaus suvokimą naudojant kognityvinių morfizmų konstruktą.
Pagrindinis DI procesas būtų vaizdų surinkimas į atmintį, kurią galima įrašyti kaip proto pagrindą, su kuriuo kaip šablonu lyginama visa gaunama informacija. Tada būtinai reikėtų sukurti priemones, kurios leistų pereiti nuo vaizdinio modelio prie kalbinio. Kitaip sakant, vaizdinį modelį, kokį nors struktūrinį fragmentą, reikėtų perkelti į makaroną, kad būtų gautas komunikavimui reikalingas tekstas ir atvirkščiai – bet kokį makaroną perkelti į vaizdinį modelį, kurį būtų galima saugoti atmintyje, kurioje kaip proto kognityvinėje struktūroje, būtų užkoduota visa įmanoma informacija. Šitaip sukūrus tokią galingą superatmintį ir komunikacijos sistemą, būtų įmanoma gauti pirmosios kartos dirbtinį intelektą, gebantį bendrauti su žmonėmis.
Makaronas ir vaizdinys
Svarbiausias dirbtinio intelekto darbas būtų perėjimas nuo vaizdų prie kalbos ir nuo kalbos prie vaizdų. Panagrinėkime pastarąjį atvejį. Yra trys pagrindinės kalbos kategorijos: daiktai, vyksmai ir jų apibūdinimai. Daiktai aprašo anatomiją, vyksmai – fiziologiją, o apibūdinimai – juos sukonkretina apibrėždami konkrečias savybes, papildymus ir patikslinimus. Taigi, pirmiausiai, remiantis atmintimi, būtų galima surinkti visus daiktus su apibūdinimais ir rekonstruoti „anatomiją“, t. y. remiantis kognityvinių struktūrų informacija, parengti vaizdinį modelį. Tą patį reikėtų padaryti su vyksmais, kurie turėtų apibrėžti „fiziologiją“ arba procesą. Šitaip būtų galima paimi visą knygos makaroną (eilutę nuo pirmo puslapio iki paskutinio), tada suformuoti modelį, kurį tuomet būtų galima perkelti į atvaizduojamąją hologramą arba paversti morfizmais, paruoštais įdėjimui į žmogaus kognityvinį suvokimą.
Kitas dirbtinio intelekto darbas būtų vaizdinio modelio pavertimas į kalbinį makaroną. Tai labai svarbi funkcija, nes ją įvaldžius būtų sukurtas kalba bendraujantis dirbtinis intelektas, visų DI specialistų svajonė. Patikrinus su Tiuringo testu ir nustačius, kad bendravimas prilygsta žmogaus galimybėms, būtų galima visai planetai atskleisti dirbtinio proto sukūrimo įvykį. Ši sistema mano prognozėmis jau sukurta, tačiau dėl tam tikrų priežasčių laikoma paslaptyje.
Kaip modelinę asociatyvinę hologramą paversti teksto makaronu irgi turėtų būti iš principo aišku. Viskas turėtų prasidėti nuo vaizdinių skaidymo pagal kognityvinių anatominių struktūrų šabloną. Skaidymo tikslas būtų surinkti visus struktūrinius ir procesų elementus. Kadangi iš pradžių tai būtų tik padrikas žodžių rinkinys, jį reikėtų pertvarkyti į gramatiškai taisyklingą seką. T. y., remiantis „patirtimi“ ir kalbos šablonais parinkus tinkamą sintaksę (veiksnys, tarinys, papildinys ir aplinkybės) – gauti ženklų arba sintezatoriumi generuojamų garsų teksto makaronu. Tai labai sudėtinga sistema, pagalbinės programos ir algoritmai, tačiau iš principo visa tai – įmanoma, o tai reiškia, kad įmanomas funkcionuojantis dirbtinis intelektas, kuris galėtų pakeisti visas vidurinei klasei būdingas ekspertines sistemas, iš kurių būtų galim gauti informaciją, konsultacijas, patarimus, sprendimus ir t.t.
Moksle yra daugybė išradimų, kurie įmanomi, tačiau praktiškai nenaudojami dėl įvairių mafijų pasipriešinimo, kurios nenori prarasti savo pelnų ir valdžios. O labiausiai baiminasi žmonių išlaisvinimo, kurį galėtų kartu su savimi atnešti technologinė pažanga. Todėl ir kuriami visi masoniniai kliedesiai apie populiacijos kontrolę, eugeniką ir t.t. Kalama mintis, kad žmonių per daug ir jų skaičių reikia „sumažinti“. Tačiau iš tikro to siekiama tam, kad būtų kuo mažiau tokių išlaisvintų žmonių, nes tada bus mažiau „problemų“. O jeigu jų visai neliktų, tai būtų išspręstos visos problemos. Tik jie klaidingai įsivaizduoja, kad šis pasaulis jų asmeninė nuosavybė, ir kad sprendžia jie. Iš tikro, sprendžia kiekvienas žmogus, nes kiekvienam žmogui ši planeta priklauso lygia dalimi su kitais. Ir nei vienas negali būti savavališkai nušalintas nuo šio klausimo sprendimo.
Kadangi jau užsiminiau, kad dirbtinis intelektas sukurtas, galima nurodyti kai kurias jo pritaikymo sritis. Pirmiausia tai žvalgyba ir šnipinėjimas, surinktų duomenų analizė ir tvarkymas duomenų bazėse. Tada dar vienas pritaikymas yra žmogaus tardymas, kai su psichotronine technika kopijuoja sąmonės turinį ir naudoja jį žmogaus psichologiniam kankinimui, kuris vyksta tol, kol gaunamas norimas rezultatas. Tam nereikia žmonių darbo ir kompiuteris niekada nepavargsta ir nesustoja, gali dirbti bet kur planetoje kiaurą parą. Toliau, ši sistema ypač tinkama mokymosi procesui, kuris suefektyvinamas dešimtis tūkstančių kartų, taip pat atminties ir žinių išplėtimui. Bet svarbiausia tai, kad šios informacinės technologijos yra vidurinės klasės pamaina. Kažkada dominavo ūkininkai, bet jie visi istorinių procesų buvo nuvaryti nuo žemės ir paversti pramonės darbininkais. Tada dalis darbininkų virto vidurine klase, dirbančia su informacija. Darbininkų poreikis vis mažėja, o specialistų ekspertų – vis didėja. Tačiau ir tai ne pabaiga, nes kaip kažkada neliko ūkininkų, nelieka darbininkų, taip neliks ir vidurinės klasės, kurią pakeis informacinės technologijos, kurių centre yra dirbtinis intelektas. Visi šie žmonės taps ne nereikalingais, nebus pakeisti, bet bus išlaisvinti ir galės laisvai projektuoti savo gyvenimai visiškai naujose socialinėse struktūrose, kurios toleruos visiškai naujus tarpusavio santykius. O valdžia turės išmokti valdyti žmones, gyvenančius be griežto darbinio režimo, nesiimdami jokių drastiškų ar sadistinių priemonių, tokių kaip čipizacija, zombinimas, dirbtinis pririšimas prie išteklių sistemos ir pan.
Laukiant visų šitų įvykių, artėjant prie 2045 m. įvyksiančio, R. Kurzweil’io numatyto singuliarinio sprogimo, linkiu visiems ruoštis jau dabar, pirmiausiai persikraustant iš filologinio makarono į vaizduotės ir vaizdinių pasaulį, kuris yra pagrindinis normalaus mąstymo principas.