เด็กวัย 4 ขวบสามารถเรียนรู้สิ่งต่างๆ ได้ แม้แต่เครื่องที่ฉลาดที่สุดก็ไม่สามารถทำได้ ถึงเวลาที่นักวิจัย AI รับทราบแล้ว
Alan Turing นักคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ได้ค้นพบทิศทางที่สดใสสำหรับการวิจัยปัญญาประดิษฐ์ในปี 1950 “แทนที่จะพยายามสร้างโปรแกรมเพื่อจำลองความคิดของผู้ใหญ่” เขาเขียนว่า “ทำไมไม่ลองสร้างโปรแกรมที่จำลองขึ้น มา” ของลูก?”
ในที่สุดตอนนี้นักวิจัย AI ก็นำแนวคิดของทัวริงไปปฏิบัติจริง พวกเขาตระหนักดีว่าการให้ความสนใจกับวิธีที่เด็กๆ ประมวลผลข้อมูล ทำให้พวกเขาสามารถรับบทเรียนอันมีค่าเกี่ยวกับวิธีสร้างเครื่องจักรที่เรียนรู้ได้
DARPA ซึ่งเป็นหน่วยงานวิจัยขั้นสูงของกระทรวงกลาโหมยอมรับแนวทางนี้ เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้รับเชิญข้อเสนอจากทีมสหวิทยาการของนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และนักจิตวิทยาพัฒนาการ ซึ่งจะทำงานเพื่อสร้างระบบ AI ที่สามารถเรียนรู้สิ่งที่ทารกเรียนรู้ในช่วงสองสามปีแรกของชีวิต
สำหรับนักจิตวิทยาด้านพัฒนาการ Alison Gopnik แนวทางนี้เป็นวิธีที่ชัดเจน เธออธิบายว่าทำไมในบทความเรื่อง “AIs Versus Four-Year-Olds” ซึ่งปรากฏในกวีนิพนธ์ Possible Minds: 25 วิธีใน การมอง AI Gopnik ตั้งข้อสังเกตว่าเด็กก่อนวัยเรียนสามารถเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ ที่แม้แต่ AI ที่ซับซ้อนที่สุดไม่สามารถทำได้ Gopnik ให้เหตุผลว่าการเรียนสำหรับเด็กสามารถให้คำแนะนำที่เป็นประโยชน์แก่โปรแกรมเมอร์เกี่ยวกับทิศทางการเรียนรู้ด้วยคอมพิวเตอร์
ฉันสนใจเรียงความของ Gopnik ไม่เพียงเพราะชื่อเรื่องที่ดึงดูดใจเท่านั้น แต่ยังเป็นเพราะเธอและฉันเรียนวิชาเอกปรัชญาที่มหาวิทยาลัย McGill (ห่างกันสามทศวรรษ) และเพราะผลงานของเธอเป็นหนึ่งในสามเล่มในหนังสือที่เขียนโดยผู้หญิง ความจริงที่ว่าผู้หญิงมีส่วนร่วม 12 เปอร์เซ็นต์ของการมีส่วนร่วมในกวีนิพนธ์สะท้อน ความไม่สมดุลทางเพศในชุมชนการเรียนรู้ด้วยเครื่องโดยรวมซึ่งมีเพียง 12 เปอร์เซ็นต์ของนักวิจัยชั้นนำที่เป็นเพศหญิงตามข้อมูลของ Wired
เพศอาจอธิบายได้ว่าทำไมนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์จึงต้องใช้เวลาเกือบ 70 ปีในการดำเนินการตามแนวคิดของทัวริงเกี่ยวกับความสำคัญของเด็กในการวิจัย AI ตามธรรมเนียมแล้ว เด็ก ๆ ถือเป็นโดเมนของผู้หญิง
ฉันได้พูดคุยกับ Gopnik เกี่ยวกับวิธีที่นักวิทยาศาสตร์ชายรับรู้งานวิจัยของเธอเกี่ยวกับเด็ก และในที่สุดสิ่งนี้ก็อาจเปลี่ยนแปลงไปเพื่อประโยชน์ของการวิจัย AI สำเนาบทสนทนาของเราซึ่งแก้ไขเล็กน้อยเพื่อความยาวและความชัดเจน มีดังต่อไปนี้
ซิกัล ซามูเอล
มีการพูดคุยที่น่ากลัวมากมายเกี่ยวกับวิธีที่ AI ก่อให้เกิดความเสี่ยงร้ายแรงต่อมนุษยชาติ คุณคิดว่าความกลัวมากเกินไปหรือไม่?
Alison Gopnik
ฉันคิดว่ามันล้นหลามมาก เราต้องกลัวความโง่เขลาตามธรรมชาติมากกว่า AI เห็นได้ชัดว่าถ้าคุณมีระบบ AI ที่ควบคุมการปล่อยขีปนาวุธของคุณ นั่นเป็นสิ่งที่อาจมีผลร้ายตามมา และมันถูกต้องตามกฎหมายที่จะกังวลเรื่องนี้ แต่จินตนาการว่าระบบเหล่านี้จะพัฒนาความฉลาดทั่วไปและกดขี่พวกเราทั้งหมด – ฉันคิดว่ามันไร้สาระ
ซิกัล ซามูเอล
นั่นเป็นเพราะคุณได้เห็นอย่างใกล้ชิดว่า AI ที่ซับซ้อนที่สุดของเรานั้นมาจากความสามารถของเด็กแค่ไหน?
Alison Gopnik
ใช่ถูกต้อง. เมื่อคุณให้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่แก่ AI พวกเขาสามารถหาความแตกต่างระหว่างแมวและสุนัขได้ ที่น่าประทับใจมาก แต่จะไม่ดีแน่หากคุณทำการเปลี่ยนแปลง หรือมีข้อมูลที่มาจากแหล่งอื่น หรือหากคุณเปลี่ยนแปลงคุณลักษณะระดับสูงบางอย่างของสภาพแวดล้อม พวกเขามีสิ่งที่เรียกว่า “การลืมอย่างหายนะ” – พวกเขาต้องเรียนรู้สิ่งที่พวกเขาได้เรียนรู้ไปแล้วใหม่ แต่อย่างใด เด็ก ๆ สามารถเผชิญกับงานใหม่ ๆ สิ่งที่พวกเขาไม่เคยเห็นมาก่อนและพวกเขาสามารถคิดออกว่าสิ่งที่ควรทำคือ
ตัวอย่างเช่น AlphaZero ได้เรียนรู้วิธีเล่นหมากรุกอย่างน่าอัศจรรย์ แต่ถ้าคุณเปลี่ยนกฎ — ตอนนี้อธิการไม่สามารถไปในแนวทแยงได้ มันทำได้แค่ในแนวนอน — ระบบ AI นั้นยากจริงๆ ในการเรียนรู้สิ่งนั้น เพราะพวกเขาได้เรียนรู้ข้อมูลของตนจากทุกครั้งที่เล่นเกมมาก่อน .
นักเล่นหมากรุกที่เป็นมนุษย์ แม้แต่เด็ก จะเข้าใจในทันทีว่าจะโอนกฎใหม่นั้นไปสู่การเล่นเกมได้อย่างไร ความยืดหยุ่นและลักษณะทั่วไปเป็นสิ่งที่แม้แต่มนุษย์อายุ 1 ขวบก็สามารถทำได้ แต่ระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุดนั้นยากกว่ามาก
ซิกัล ซามูเอล
ทำไมปัญหาบางอย่างที่ง่ายสำหรับเด็กจึงยากสำหรับคอมพิวเตอร์
Alison Gopnik
สิ่ง ที่เรียกว่าParadox ของ Moravec : สิ่งที่เราคิดว่าน่าจะยาก เช่น การเล่นหมากรุก คือสิ่งที่เครื่องจักรสามารถทำได้ง่ายมาก แต่พวกเขาไม่สามารถทำสิ่งที่เด็กวัย 4 ขวบทำได้
ปริศนาสำหรับจิตวิทยาการพัฒนาคือ เราไม่เข้าใจจริงๆ ว่าเด็กๆ สามารถทำในสิ่งที่พวกเขาทำได้ง่ายๆ ได้อย่างไร เรารู้ว่าพวกเขาสามารถทำการอนุมานที่หลากหลายเหล่านี้ได้จากข้อมูลจำนวนเล็กน้อย พวกเขามีความรู้ [โดยกำเนิด] มากมายผ่านการวิวัฒนาการ แต่พวกเขาจะทำการอนุมานที่ดีเกี่ยวกับสิ่งที่ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของบรรพบุรุษวิวัฒนาการของเราได้อย่างไร ดูเด็กอายุ 4 ขวบกับสมาร์ทโฟน พวกเขาสามารถจัดการได้ดีกว่าคุณ! ระบบนี้ไม่เคยมีมาก่อนในโลกนี้ แต่เด็ก ๆ ก็เก่งในการเรียนรู้มัน เราไม่มีเงื่อนงำว่ามันเป็นไปได้อย่างไร
ซิกัล ซามูเอล
เนื่องจากเรารู้เพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับวิธีที่เด็กเรียนรู้สิ่งที่พวกเขาเรียนรู้ คุณคิดว่านักวิจัย AI สามารถรับคำแนะนำอะไรจากการให้ความสนใจกับการเรียนรู้ของเด็ก
Alison Gopnik
ข้อแตกต่างอย่างหนึ่งที่อาจมีความเกี่ยวข้องมากคือ AI มีอยู่ในคอมพิวเตอร์เท่านั้น เด็ก ๆ ออกไปในโลกแห่งความเป็นจริง เรารู้ว่าพวกเขาใช้เวลามากมายในการทดลองและรับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่พวกเขาพยายามแก้ไข พวกเขากำลังอยากรู้อยากเห็น พวกเขากำลังวิ่งไปหาสมาร์ทโฟนเครื่องนั้น จิ้มมัน ปัดนิ้ว และค้นหาว่ามันทำงานอย่างไร สิ่งเดียวกันกับกองบล็อกหรือปลั๊ก
นักจิตวิทยาเรียกว่าการเรียนรู้อย่างกระตือรือร้น ความสามารถในการออกไปสู่โลกกว้างและทดลอง แทนที่จะเพียงแค่นำข้อมูลที่ใครบางคนนำเสนอให้คุณ นั่นคือสิ่งที่แตกต่างอย่างมากเกี่ยวกับวิธีการที่เด็กเรียนรู้
ผู้คนใน AI ต่างตระหนักดีถึงสิ่งนั้นในตอนนี้ เพื่อนร่วมงานของฉันและฉันกำลังร่วมมือกับผู้คนใน Berkeley เพื่อดูว่าพวกเขาสามารถออกแบบ AI ที่น่าสนใจได้หรือไม่ ไม่ใช่แค่หยิบของจากข้อมูลที่ป้อน แต่ออกไปค้นหาข้อมูลโดยอิงจากสิ่งที่ไม่ตรงกับสิ่งที่รู้อยู่แล้ว
ซิกัล ซามูเอล
ความแตกต่างอีกอย่างที่คุณเน้นระหว่างเด็กกับ AI คือเด็กเป็นผู้เรียนทางสังคมใช่ไหม พวกเขาไม่ได้เรียนรู้อย่างโดดเดี่ยว พวกเขาเรียนรู้จากเด็กคนอื่นๆ ในโรงเรียนอนุบาลและจากผู้ใหญ่
Alison Gopnik
ใช่แล้ว เด็กมักจะเรียนรู้จากคนอื่นเสมอ และไม่ใช่ว่าพวกเขากำลังเลียนแบบคนรอบข้างโดยไม่ตั้งใจ พวกเขากำลังใช้ทฤษฎีความคิดในการตัดสินใจว่าจะเรียนรู้จากคนอื่นหรือไม่และอย่างไร พวกเขากำลังเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในใจของคนอื่น คนๆ นี้พยายามจะสอนฉัน [ให้ทำอะไรบางอย่าง] หรือเขาทำไปโดยไม่ได้ตั้งใจ?
เครื่องจักรไม่ได้อยู่ในสนามเบสบอลเดียวกันกับที่สามารถเข้าใจทฤษฎีพื้นฐานของจิตใจ นับประสาการใช้การอนุมานเหล่านั้นเพื่อกำหนดว่าพวกเขาจะเรียนรู้จากคนอื่นหรือไม่
ซิกัล ซามูเอล
เด็ก ๆ ไม่เพียงแต่เชื่อฟังครูหรือผู้ปกครองอย่างเฉยเมย พวกเขางอและแหกกฎ นั่นเป็นส่วนหนึ่งของความคิดสร้างสรรค์
Alison Gopnik
ความคิดสร้างสรรค์เป็นสิ่งที่เราไม่ได้อยู่ในสนามเบสบอลของการอธิบาย ตัวอย่างของฉันคือ Augie หลานชายของฉัน เมื่อตอนที่เขาอายุ 4 ขวบ เขากำลังคุยกับคุณปู่ของเขาว่า “ฉันอยากจะกลับไปเป็นเด็กอีกครั้งจริงๆ” ออจี้คิดเกี่ยวกับเรื่องนี้และพูดว่า “อย่ากินบร็อคโคลี่หรือถั่วเขียว แล้วคุณจะกลับไปเป็นเด็กได้อีกครั้ง!” เขากำลังคิด: ทุกคนบอกฉันว่าถ้าฉันกินอาหารเพื่อสุขภาพ ฉันจะเติบโตเป็นผู้ใหญ่ที่ตัวใหญ่และแข็งแรง ดังนั้นบางทีถ้าคุณทำตรงกันข้าม คุณก็กลับไปเป็นเด็กได้อีกครั้ง
นั่นเป็นสิ่งที่ผู้ใหญ่ไม่เคยคิดมาก่อน แต่ก็ไม่ใช่แค่เรื่องบ้าๆ บอๆ หรือเรื่องบังเอิญเท่านั้น ความสามารถในการสร้างแนวคิดที่แตกต่างจากที่คุณเคยสอนมาก่อนจริง ๆ แต่ไม่ได้เกิดขึ้นโดยบังเอิญ นั่นคือความคิดสร้างสรรค์ที่แท้จริง และเราไม่มีเงื่อนงำว่าจะเข้าใจได้อย่างไร แม้แต่คำว่า “เด็ก ๆ พูดสิ่งที่น่ารังเกียจที่สุด” ง่ายๆ – เราไม่เข้าใจ
ซิกัล ซามูเอล
ฉันคิดว่าปัญหาความคิดสร้างสรรค์เป็นแก่นแท้ของความยากลำบากในการต่อสู้กับ AI ของผู้คน พวกเราหลายคนต้องการเชื่อว่าจิตใจของมนุษย์มีมากกว่าการคำนวณแบบ “เพียง” มีอารมณ์ มีความสามารถในการแสดงอารมณ์ผ่านงานศิลปะ … ผู้คนต่างต่อต้านแนวคิดที่ว่าเราจะสามารถสร้างเครื่องจักรที่สามารถทำได้
Alison Gopnik
เรารู้อยู่แล้วว่ามีเครื่องจักรที่สามารถทำได้ เรามัน! เราคือระบบของการถ่ายทอดและเซลล์ประสาทที่ก่อให้เกิดความคิดสร้างสรรค์และส่วนที่เหลือทั้งหมด ดังนั้นเราจึงมีหลักฐานการมีอยู่ว่ามีเครื่องจักรดังกล่าว
วิธีที่ดีที่สุดที่เรามีในการอธิบายว่าเป็นไปได้อย่างไรที่เครื่องจะทำทั้งหมดนี้ได้คือการบอกว่าเป็นเครื่องที่ทำการคำนวณ หากการเดิมพันครั้งใหญ่นั้นถูกต้อง เราจะสามารถทราบได้ว่าสิ่งต่าง ๆ ทำงานอย่างไร
บางทีการคำนวณอาจจะผิดก็ได้ บางที ข้อ โต้แย้งเกี่ยวกับจิตสำนึกของจิตสำนึก [ที่เป็นคุณลักษณะสากลของทุกสิ่งในโลกธรรมชาติ] อาจกลายเป็นสิ่งที่ถูกต้อง ดูเหมือนว่าจะมีโอกาสน้อยกว่า — เราไม่มีหลักฐาน — แต่ฉันไม่คิดว่ามันเป็นไปไม่ได้ ฉันไม่คิดว่าจำเป็นต้องเชื่อว่ามีอย่างอื่นนอกจากการคำนวณ เป็นวิธีคิดที่ได้ผลอย่างไม่น่าเชื่อว่าระบบชีวภาพสามารถทำในสิ่งที่เราทำได้อย่างไร และฉันไม่คิดว่าผลผลิตของมันใกล้จะหมดลงแล้ว
ซิกัล ซามูเอล
ฉันซาบซึ้งจริงๆ กับการสังเกตที่เราสร้างเครื่องจักรที่คิดได้ เราสร้างเด็ก พวกมันเป็นเครื่องจักรทางชีววิทยา พวกมันมีสติสัมปชัญญะและมีความคิดสร้างสรรค์! และด้วยเหตุนี้ ฉันคิดว่าวันหนึ่งเราจะสร้างกลไกคล้ายคลึงกันสำหรับเด็กของเรา แต่ฉันไม่คิดว่าวิธีการจัดกรอบแบบนี้ – AI เป็นเพียงเด็กอีกประเภทหนึ่งหรือเด็กเป็นเครื่องจักรทางชีววิทยา – ได้ซึมซับเข้าสู่จิตสำนึกสาธารณะจริงๆ ทำไมถึงเป็นอย่างนั้น?
Alison Gopnik
ฉันจะพูดเรื่องการเมืองสักครู่แล้วพูดว่า เมื่อฉันพูดถึงงานวิจัยของฉันกับนักวิทยาศาสตร์ ผู้คนยังคงมาหาฉันและพูดว่า “คุณควรคุยกับภรรยาของฉัน เธอเป็นครูอนุบาล” ฉันหมายความว่า ใช่ ฉันน่าจะทำอย่างนั้น เพราะครูก่อนวัยเรียนทำงานที่น่าสนใจและมีความสำคัญ แต่มันสะท้อนถึงคำสั่งจิกกัดทางปัญญา สิ่งใดก็ตามที่เกี่ยวกับเด็ก ๆ นั้นนิ่มนวล มันเป็นงานของผู้หญิง มันอยู่ที่ปลายอีกด้านของลำดับจิกจากการคำนวณ
คุณรู้หรือไม่ว่าในสารานุกรมปรัชญาปี 1967 เด็ก ๆ ไม่แม้แต่จะปรากฏตัวเลย? คุณคิดว่ามนุษย์ได้ผลิตโคลนนิ่งที่ไม่อาศัยเพศหรืออะไรบางอย่าง! วิธีคิดนั้นยังคงมีอยู่มากในโลกนี้
ซิกัล ซามูเอล
ฉันรู้คุณหมายถึงอะไร. ตอนที่ฉันเรียนวิชาปรัชญาที่ McGill — เมื่อสิบกว่าปีที่แล้ว — มีนักเรียนหญิงไม่มากนักในแผนกนี้ และมีเพียงไม่กี่คนที่อยู่ที่นั่นไม่ได้พูดมากเท่ากับผู้ชายในชั้นเรียน ฉันมักจะรู้สึกว่ามันมีผลกระทบต่อหัวข้อประเภทใดที่ถือว่าเป็นส่วนหนึ่งของปรัชญา
Alison Gopnik
ฉันอายุ 63 ดังนั้นฉันจึงอยู่ในปรัชญาที่ McGill ในปี 1970 และนี่เป็นภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกตลอดอาชีพการงานของฉัน ฉันจำได้ว่าคิดกับตัวเองว่าคุณสามารถไปทำทฤษฎีการคำนวณหรือปรัชญาแห่งจิตใจ แต่คุณสามารถแก้ปัญหาเดียวกันนี้ได้ด้วยการคิดถึงเด็กๆ และนั่นก็เป็นวิธีที่บอกว่า: เด็กเหล่านี้ที่ไม่ได้เอาจริงเอาจัง — มาปฏิบัติต่อพวกเขาด้วยความจริงจังทางปัญญาแบบเดียวกัน ฉันตัดสินใจอย่างมีสติสัมปชัญญะที่จะใช้เส้นทางนั้นซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่ผู้หญิงทำอย่างสมบูรณ์ และเพื่อแสดงให้เห็นว่าเส้นทางนี้มีความลึกซึ้งทางสติปัญญาเทียบเท่ากับสิ่งที่ผู้ชายทำ
ซิกัล ซามูเอล
คุณรู้สึกว่าคุณประสบความสำเร็จหรือไม่?
Alison Gopnik
พวกผู้ชายยังบอกให้ฉันคุยกับภรรยาของพวกเขา พวกเขายังคงรักษาจิตวิทยาพัฒนาการราวกับว่าเป็นสิ่งที่เหมาะสมกับแผนกการศึกษา แต่ฉันคิดว่ามันเปลี่ยนไปมากจริงๆ ความจริงที่ว่ามีผู้หญิงมากขึ้นในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และปรัชญากำลังสร้างความแตกต่างอย่างมาก ไม่ต้องสงสัยเลยว่าคนในวงการวิทยาการคอมพิวเตอร์รู้สึกตื่นเต้นกับเรื่องนี้ในตอนนี้และตระหนักดีว่าเด็กมีความสำคัญจริงๆ
เป็นเรื่องน่าคิดที่เด็กวัย 4 ขวบซึ่งอยู่ต่ำสุดบนเสาโทเท็มซึ่งถูกละเลยทางปรัชญามากที่สุด อาจกลายเป็นเคล็ดลับในการแก้ปัญหาที่นักคอมพิวเตอร์ชายผู้มีสถานะสูงมากเหล่านี้แก้ไม่ได้ . ฉันคิดว่ามีการผกผันทางศีลธรรมที่ดีที่นั่น
ลงทะเบียนเพื่อรับจดหมายข่าว Future Perfect สัปดาห์ละสองครั้ง คุณจะได้รับแนวคิดและแนวทางแก้ไขเพื่อจัดการกับความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของเรา: การปรับปรุงด้านสาธารณสุข การลดความทุกข์ทรมานของมนุษย์และสัตว์ การลดความเสี่ยงจากภัยพิบัติ และพูดง่ายๆ ก็คือ การทำความดีให้ดีขึ้น
