Yapay Zeka Nasıl Bir Ahlaka Sahip Olabilir?

Sıradaki içerik:

Yapay Zeka Nasıl Bir Ahlaka Sahip Olabilir?

Yapay Zeka Nasıl Bir Ahlaka Sahip Olabilir?

avatar

nasilbe

  • e 0

    Mutlu

  • e 0

    Eğlenmiş

  • e 0

    Şaşırmış

  • e 0

    Kızgın

  • e 0

    Üzgün

Yapay zeka, insan toplumlarının ahlaki değerlerini öğrenebilir mi? Bir AI sistemi, farklı insanlara veya insan gruplarına verilen zarar ve faydaları tartması ve dengelemesi gereken durumlarda kararlar alabilir mi?

Yapay zekanın Vicdanı Nasıl Olacak?

Yapay zeka doğru ve yanlış duygusu geliştirebilir mi? Kısacası yapay zekanın vicdanı olacak mı? Bu soru, yalnızca çok dar görevleri yerine getirebilen günümüzün yapay zeka sistemleri düşünüldüğünde kulağa alakasız gelebilir. Ancak bilim yeni çığır açmaya devam ederken, yapay zeka yavaş yavaş daha geniş alanlara doğru yol alıyor. Ceza adaleti ve iş başvurusu işleme gibi iyi ve kötü kararların sınırlarının net bir şekilde tanımlanmadığı alanlarda AI algoritmalarının uygulandığını şimdiden görüyoruz.

Gelecekte, AI’nın yaşlılara bakmasını, çocuklarımıza öğretmesini ve ahlaki insan yargısı gerektiren diğer birçok görevi yerine getirmesini bekliyoruz. Ve sonra, YZ’deki vicdan ve vicdan sorunu daha da kritik hale gelecektir.

Aklımdaki bu sorularla, insanların vicdanını nasıl geliştirdiğini açıklayan ve beyin hakkında bildiklerimizin vicdanlı yapay zeka için bir yol haritası sağlayıp sağlamadığına dair bir fikir veren bir kitap (veya kitaplar) araştırmaya başladık.

Vicdan , beynin fiziksel yapısı ile işleyişi ve insanlarda ahlaki duyu arasındaki ilişkiyi ne kadar ileri götürdüğümüzü gösterir. Ama aynı zamanda insanların nasıl ahlaki kararlar aldıklarını gerçekten anlamak için daha ne kadar gitmemiz gerektiğini de gösteriyor. Vicdanın bize insan beynindeki ahlaki sezginin gelişimi hakkında söylediklerinin çok hızlı bir özeti. Zihin yapay zekanın ana planı olduğu için, daha iyi vicdan bilgisi, bize yapay zekanın insan toplumlarının ahlaki normlarını öğrenmesi için ne yapması gerektiği hakkında çok şey söyleyebilir.

Öğrenme sistemi : Churchland kitabında şöyle yazıyor: “Vicdan, bir bireyin normalde doğru neyin yanlış olduğuna dair yargısıdır, tipik olarak ama her zaman değil, bireyin bağlı hissettiği bir grubun bazı standartlarını yansıtır.”

Fakat insanlar bu hakları ve yanlışları benimseme becerisini nasıl geliştirdi? Bu soruyu yanıtlamak için, Dr. Churchland bizi ilk sıcakkanlı atalarımızın göründükleri zamana götürüyor. Kuşlar ve memeliler endotermidir: vücutlarının ısılarını koruyacak mekanizmaları vardır.

Bunun aksine sürüngenlerde, balıklarda ve böceklerde, soğukkanlı organizmalarda vücut, ortamın sıcaklığına uyum sağlar. Endoterminin en büyük yararı, geceleri yiyecek toplama ve daha soğuk iklimlerde hayatta kalma yeteneğidir. Değiş tokuş: endotermik vücutların hayatta kalmak için çok daha fazla yiyeceğe ihtiyacı var. Bu gereklilik, sıcakkanlı canlıların beyinlerinde onları daha akıllı yapan bir dizi evrimsel adıma yol açtı.

Bunların en önemlisi, memeli beynindeki korteksin gelişimidir. Korteks, çeşitli sinyalleri entegre edebilir ve hayatta kalma ve üremeyle ilgili olayların ve şeylerin soyut temsilini çıkarabilir. Korteks öğrenir, bütünleştirir, gözden geçirir, hatırlar ve öğrenmeye devam eder.

Korteks, memelilerin, çevre koşullarında stabiliteye çok bağımlı olan böcek ve balıkların aksine, hava ve manzaradaki değişikliklere karşı çok daha esnek olmalarını sağlar.

Ancak yine, öğrenme yetenekleri bir ödünle birlikte gelir: memeliler çaresiz ve savunmasız doğarlar. Yere koşan ve yumurta kabuklarını kırdıklarında tamamen işlevsel olan yılanların, kaplumbağaların ve böceklerin aksine, memelilerin hayatta kalma becerilerini öğrenmek ve geliştirmek için zamana ihtiyacı vardır. Ve bu yüzden hayatta kalmak için birbirlerine güveniyorlar.

Sosyal davranışın gelişimi : Tüm canlıların beyinleri, hayatta kalmalarını ve genlerinin hayatta kalmalarını destekleyen şeyler yapmalarını sağlayan bir ödül ve ceza sistemine sahiptir. Memelilerin beyinleri bu işlevi sosyalliğe uyum sağlayacak şekilde yeniden tasarladı.

Bu değişimin ana yararlanıcısı yavrulardır. Evrim, memelilerin beyinlerinin bebeklerinin bakımını ödüllendirmek için devrelerinde değişiklikleri tetikledi. Anneler ve bazı türlerde her iki ebeveyn de yavrularını korumak ve beslemek için büyük çaba sarf ederler, bu da genellikle kendilerine büyük bir dezavantaja neden olur.

Vicdanın, Churchland rolü de dahil olmak üzere diğer birçok konular, tartışır takviye öğrenme sosyal davranışların gelişimi ve insan korteks en geniş kapsamlı, tamamen ters durumlara yansıtmak dünyanın modelleri geliştirmek, benzerlerinden benzetmeler çizmek için, yaşayarak öğrenme kapasitesini desenler ve çok daha fazlası.

Temel olarak, atalarımızın hayatta kalmasına izin veren aynı ödül sistemini kullanıyoruz ve sosyal ortamlarda çok karmaşık kararlar almak için katmanlı korteksimizin karmaşıklığından yararlanıyoruz.

Ahlaki normlar, sosyal gerilim bağlamında ortaya çıkar ve biyolojik alt tabaka tarafından sabitlenir. Churchland, sosyal uygulamaları öğrenmek beynin olumlu ve olumsuz ödül sistemine dayanır, aynı zamanda beynin problem çözme kapasitesine de dayanır ”diye yazıyor.

Vicdan, insan seviyesinde yapay zekanın kaçınılmaz bir yan ürünü olabilir mi ? Enerji ve fiziksel kısıtlamalar bizi sosyal normlar ve vicdani davranış geliştirmeye itseydi, AI için de benzer bir gereklilik olur muydu? Dünyadan gelen fiziksel deneyim ve duyusal girdiler zekanın gelişiminde önemli bir rol oynuyor mu?

Yapay zekada bilincin gelişmesi için fiziksel deneyim bir gereklilik midir?

Churchland’ın kitabından (ve biyolojik sinir ağları üzerine yapılan diğer araştırmalardan) anlaşılan şey, fiziksel deneyim ve kısıtlamalar, insanlarda ve hayvanlarda zekanın gelişmesinde ve dolayısıyla vicdanın gelişmesinde önemli bir rol oynamaktadır.

Ama bugün yapay zekadan bahsettiğimizde, çoğunlukla yapay sinir ağları gibi yazılım mimarilerinden bahsediyoruz. Günümüzün yapay zekası, çoğunlukla bilgisayarlarda ve sunucularda çalışan ve başka yollarla elde edilen verileri işleyen, bedensiz kod satırlarıdır. Fiziksel deneyim ve kısıtlamalar, aynı zamanda insan toplumunun ahlaki kurallarını ve normlarını da takdir edebilen ve bunlara bağlı kalabilen gerçekten akıllı YZ’nin gelişimi için bir gereklilik olacak mı?

Churchland, “Makinenin anatomisi beynin anatomisinden çok farklı olduğunda davranışın ne kadar esnek olabileceğini bilmek zor” öğrenme sistemi kesinlikle çok önemlidir. Organizmaların çevreyi öğrenmesi için olumlu ve olumsuz ödül duyguları çok önemlidir. Yapay sinir ağları söz konusu olduğunda bu doğru olmayabilir. Sadece bilmiyoruz. “

Ayrıca beynin nasıl düşündüğünü hala bilmediğimizi de belirtti. “Bunu anlamamız durumunda, aynı davranıştan bazılarını elde etmek için yapay beyindeki biyolojik beynin her özelliğini kesinlikle kopyalamamız gerekmeyebilir” diye ekledi.

Churchland, başlangıçta yapay zeka topluluğunun büyük ölçüde sinir ağlarını reddetmesine rağmen, hesaplama gereksinimleri karşılandığında sonunda oldukça etkili olduklarını hatırlattı. Ve mevcut sinir ağları, insan beynine kıyasla sınırlı zekaya sahipken, gelecekte sürprizlerle karşılaşabiliriz.

“Bu aşamada bildiğimiz şeylerden biri, korteksli, ödül sistemi ve subkortikal yapıları olan memelilerin büyük miktarda veri olmadan bir şeyler öğrenip genelleştirebilmeleridir” dedi. Şu anda yapay bir sinir ağı, memelileri sınıflandırmada umutsuzca yüzleri sınıflandırmada çok iyi olabilir. Bu sadece bir sayı sorunu olabilir.

“Eğer bir mühendisseniz ve bir etki elde etmeye çalışıyorsanız, her türlü şeyi deneyin. Belki de duygular gibi bir şeye sahip olmalısınız ve belki bunu yapay sinir ağınıza yerleştirebilirsiniz. “

Yapay zekada beynin ince fiziksel farklılıklarını kopyalamamız gerekiyor mu?

Vicdanın insanlar genellikle toplumun sosyal normlar ile kendilerini hizaya olmasıydı, onlar da zaman zaman onlara meydan. Ve her insan beyninin benzersiz fiziksel yapısı, ebeveynlerimizden miras aldığımız genler ve hayatımız boyunca edindiğimiz sonraki deneyimler, yeni normlar ve fikirler üretmemizi sağlayan ve bazen daha önce kurulmuş olana meydan okuyan ince farklılıkları ortaya çıkarır.

Ancak AI’nın en çok bilinen özelliklerinden biri, tek tip tekrarlanabilirliğidir. Bir yapay zeka algoritması oluşturduğunuzda, onu sayısız kez çoğaltabilir ve istediğiniz kadar cihaz ve makinede dağıtabilirsiniz. Hepsi sinir ağlarının son parametrik değerleriyle aynı olacak. Şimdi, soru şu ki, tüm AI’lar eşit olduğunda, sosyal davranışlarında statik kalacaklar ve insan toplumlarında sosyal ve davranışsal ilerlemenin dinamiklerini yönlendiren ince farklılıklardan yoksun olacaklar mı?

Churchland, “Biyolojik beyinlerin nasıl çalıştığına dair çok daha zengin bir anlayışa sahip olana kadar, bu soruyu yanıtlamak gerçekten zor,” dedi.

“Bir sinir ağından karmaşık bir sonuç almak için ağın ıslak maddelere, mitokondriye, ribozomlara, proteinlere ve zarlara sahip olması gerekmediğini biliyoruz. Başka ne kadar olması gerekmiyor? Bilmiyoruz.

“Veriler olmadan, sadece bir fikri olan başka bir kişisiniz ve akıllı bir ağa sahip olmak için pekiştirmeli öğrenme sistemindeki belirli belirli devreleri taklit etmeniz gerektiğini söyleyen hiçbir veriye sahip değilim.

“Mühendisler deneyecek ve neyin işe yaradığını görecek.”

Henüz insan vicdanı hakkında çok şey öğrenemedik ve son derece zeki makinelere nasıl uygulanacağı ve nasıl uygulanacağı hakkında daha da fazla şey öğrenemedik. “Beynin baş dayamasında denge kurmayı öğrenirken ne yaptığını tam olarak bilmiyoruz. Churchland Vicdan’da yazıyor, ancak zamanla buna alıştık . “Daha da büyük ölçüde, sosyal açıdan karmaşık bir dünyada dengeyi bulmayı öğrenirken beynin ne yaptığını bilmiyoruz.”

Ancak beynin sırlarını gözlemlemeye ve öğrenmeye devam ettikçe, umarım tüm insanlığın iyiliğine hizmet eden YZ yaratmak için daha donanımlı olacağız.

  • Site İçi Yorumlar

Aşağıdaki Boş Yeri Doldurun *Captcha loading...

En az 10 karakter gerekli

Gönderdiğiniz yorum moderasyon ekibi tarafından incelendikten sonra yayınlanacaktır.