W ostatnich latach sztuczna inteligencja zdominowała dyskusje na temat przyszłości technologii i jej wpływu na społeczeństwo. Jednak mało kto zdaje sobie sprawę, że u podstaw AI leży inna, starsza dyscyplina – cybernetyka.
Te dwie dziedziny łączy znacznie więcej niż mogłoby się wydawać na pierwszy rzut oka. W niniejszym artykule przyjrzymy się bliżej związkom między cybernetyką a sztuczną inteligencją oraz zastanowimy się, dlaczego powrót do cybernetycznych koncepcji może być kluczowy dla odpowiedzialnego rozwoju AI w przyszłości.
Cybernetyka – zapomniana nauka powraca
Cybernetyka jako nauka narodziła się w latach 40. XX wieku, głównie za sprawą prac amerykańskiego matematyka Norberta Wienera. Wiener zdefiniował cybernetykę jako naukę o sterowaniu i komunikacji w złożonych systemach, niezależnie od tego, czy są to systemy mechaniczne, biologiczne, poznawcze czy społeczne.
Dziedzina zapewniła paradygmat do badania regulacji, kontroli, autonomii i komunikacji w systemach naturalnych, sztucznych i hybrydowych. Jej interdyscyplinarny charakter i nacisk na jednoczące zasady odróżniały ją od bardziej wyspecjalizowanych dziedzin.
Choć cybernetyka miała ogromny wpływ na wczesne badania nad sieciami neuronowymi i uczeniem maszynowym, z czasem zeszła nieco w cień, ustępując miejsca bardziej wyspecjalizowanym dyscyplinom jak informatyka czy kognitywistyka. Jednak w obliczu wyzwań związanych z rozwojem zaawansowanej sztucznej inteligencji, wiele osób postuluje powrót do cybernetycznych koncepcji.
AI jako „pochodna” cybernetyki
Jak zauważa Jan Krikke, sztuczna inteligencja jest w istocie „pochodną” cybernetyki. AI opiera się na tych samych podstawach co cybernetyka – wykorzystuje binarne obliczenia i funkcję boolowską. Można by nawet powiedzieć, że AI to swoista „cybernetyka 2.0” – rozszerzona o algorytmy samouczące się.
Kluczowa różnica między cybernetyką a AI leży w podejściu do planowania i celowości. W ujęciu cybernetycznym kluczowe jest określenie celu lub miejsca docelowego, a następnie sterowanie systemem tak, aby ten cel osiągnąć. AI natomiast często działa w sposób bardziej autonomiczny, bez z góry określonego celu końcowego.
Pozostała część artykułu pod materiałem wideo:
Cybernetyka jako droga do odpowiedzialnego rozwoju AI
W miarę jak systemy AI stają się coraz potężniejsze i bardziej autonomiczne, rośnie potrzeba zapewnienia ich etycznego i odpowiedzialnego rozwoju. Wielu ekspertów uważa, że cybernetyczne koncepcje mogą dostarczyć cennych perspektyw w tym zakresie. Oto kilka kluczowych powodów, dla których ożywienie cybernetycznych perspektyw może być wartościowe dla rozwoju skutecznych paradygmatów bezpieczeństwa AI i systemów etycznych.
- Cybernetyka oferuje kluczowe spostrzeżenia dotyczące regulacji złożonych, adaptacyjnych systemów. Bezpieczeństwo AI zasadniczo polega na kontrolowaniu zachowań w zaawansowanych, samodoskonalących się algorytmach. Teorie i koncepcje cybernetyczne mogą dostarczyć wskazówek dotyczących potrzebnych mechanizmów.
- Pojęcia takie jak przyczynowość kołowa i „cybernetyka drugiego rzędu” podkreślają rolę obserwatora w systemach. Ta refleksyjność jest ważna dla etycznej AI; rozpoznanie, że nasze własne uprzedzenia kształtują sposób, w jaki programujemy moralność.
- Cybernetyka kładzie nacisk na to, jak części relacyjnie regulują szerszy system. W przypadku AI podkreśla to holistyczne, dynamiczne podejścia do dostosowania, a nie tylko stosowanie cenzury do możliwości generatywnych lub ograniczanie określonych zachowań.
- Cybernetyczne modele równoważą stabilność i adaptację. Etyczna AI wymaga dynamicznych zasad, które mogą odpowiedzialnie ewoluować wraz z postępem technologii.
- Dziedzina ta czerpie z różnych dyscyplin. Podobnie jak etyka obejmuje integrację perspektyw z prawa, filozofii, nauk społecznych itp., tak interdyscyplinarne podejście pomaga w rozwiązywaniu złożonych wyzwań związanych z bezpieczeństwem AI.
Pole do współpracy nad zasadami AI
Jedną z najważniejszych cech cybernetyki jest jej neutralność i uniwersalność. Jak podkreśla Jan Krikke, w przeciwieństwie do AI, która ma wymiar kulturowy (technologie powstające na Dalekim Wschodzie są inne niż produkty np. z USA), cybernetyka jest obojętna na kulturę, narodowość, pochodzenie etniczne czy ideologię.
Ta neutralność czyni cybernetykę idealnym narzędziem do osiągnięcia globalnego konsensusu w kwestiach związanych z rozwojem AI. Cybernetyczne podejście do globalnego zarządzania AI może mieć konkretne cechy.
- Plan określa wspólne cele i wartości dla rozwoju AI na poziomie globalnym.
- Kwantyfikacja definiuje niezbędne zasoby i ograniczenia.
- Sterowanie zapewnia, że rozwój AI pozostaje w granicach ustalonych parametrów, wykorzystując systemy sprzężenia zwrotnego.
Takie podejście mogłoby pomóc w przezwyciężeniu różnic kulturowych i politycznych, skupiając się na wspólnych celach ludzkości.
Wyzwania i perspektywy na przyszłość
Choć powrót do cybernetycznych koncepcji wydaje się obiecujący dla rozwoju odpowiedzialnej AI, nie jest to droga pozbawiona wyzwań. Oto niektóre z kluczowych kwestii, które należy wziąć pod uwagę.
- Aktualizacja teorii cybernetycznych. Wiele koncepcji cybernetycznych powstało w połowie XX wieku. Konieczne będzie ich zaktualizowanie i dostosowanie do współczesnych realiów technologicznych.
- Integracja z nowoczesnymi praktykami AI. Wyzwaniem będzie zintegrowanie cybernetycznych zasad z obecnie stosowanymi technikami w dziedzinie AI, takimi jak uczenie głębokie czy uczenie przez wzmacnianie.
- Edukacja i budowanie świadomości. Konieczne będzie szerzenie wiedzy na temat cybernetyki i jej potencjalnego zastosowania w kontekście AI, zarówno wśród ekspertów, jak i szerszej publiczności.
- Współpraca międzynarodowa. Osiągnięcie globalnego konsensusu w kwestiach związanych z rozwojem AI będzie wymagało bezprecedensowej współpracy między różnymi krajami i kulturami.
Potencjał, o którym warto pamiętać
Cybernetyka i sztuczna inteligencja są ze sobą ściślej powiązane, niż mogłoby się wydawać na pierwszy rzut oka. Powrót do cybernetycznych koncepcji może dostarczyć cennych perspektyw dla odpowiedzialnego rozwoju AI w przyszłości.
Jak zauważa Daniele Nanni, „Poprzez wskrzeszenie tej zapomnianej dyscypliny i aktualizację jej ram, aby sprostać dzisiejszym wyzwaniom, możemy kształtować technologię AI z korzyścią dla ludzkości”.
Droga przed nami wymaga zintegrowanych wysiłków różnorodnych głosów i dyscyplin, w tym technologii, etyki, zarządzania, filozofii i nauk społecznych. Tylko poprzez takie interdyscyplinarne podejście będziemy w stanie w pełni wykorzystać potencjał AI, jednocześnie zapewniając jej etyczny i odpowiedzialny rozwój.
Czytaj dalej: