Pytanie, czy komputery potrafią myśleć, od dziesięcioleci rozpala wyobraźnię naukowców, filozofów i przedsiębiorców. W dobie szybkiego rozwoju AI i systemów takich jak ChatGPT czy autonomiczne pojazdy temat staje się coraz bardziej aktualny – nie tylko dla ekspertów, ale także dla osób prowadzących firmy i korzystających z nowoczesnych technologii. W tym poradniku dowiesz się, czym naprawdę jest sztuczna inteligencja, jak działa Test Turinga, na czym polega eksperyment „chińskiego pokoju” i czy powinniśmy traktować maszyny jako myślące istoty.
Czym jest sztuczna inteligencja? Silna i słaba AI
Sztuczna inteligencja (ang. artificial intelligence, AI) to ogół technologii i algorytmów, których celem jest naśladowanie – mniej lub bardziej udane – ludzkiego myślenia i zachowań. Ale czy maszyny rzeczywiście myślą, czy tylko udają, że myślą?
Już od początków informatyki wykształciły się dwa odmienne poglądy na naturę maszynowej inteligencji:
- Silna sztuczna inteligencja (strong AI) zakłada, że komputery mogą, lub kiedyś będą mogły, posiadać wszystkie cechy ludzkiego umysłu, a więc być umysłami.
- Słaba sztuczna inteligencja (weak AI) twierdzi, że komputery nigdy nie będą umysłami, a jedynie będą symulować inteligencję, pokazując zachowania, które dla człowieka są oznaką inteligencji.
Dlaczego ta różnica jest istotna dla biznesu?
Jeśli komputery naprawdę mogłyby myśleć, należałoby je traktować podobnie jak ludzi – na przykład w kontekście odpowiedzialności, etyki czy nawet prawa pracy. Jeśli natomiast tylko symulują myślenie, pozostają narzędziami, nawet bardzo zaawansowanymi.
Test Turinga – jak sprawdzić, czy komputer myśli?
Jednym z najważniejszych eksperymentów myślowych w historii AI jest Test Turinga, zaproponowany w 1950 roku przez wybitnego matematyka Alana Turinga.
Na czym polega Test Turinga?
- Człowiek-sędzia prowadzi rozmowę za pomocą komunikatora (bez możliwości zobaczenia rozmówcy) zarówno z innym człowiekiem, jak i z komputerem.
- Jego zadanie to odgadnięcie, kto jest kim.
- Jeśli sędzia nie jest w stanie stwierdzić, które wypowiedzi pochodzą od człowieka, a które od komputera, to można uznać, że komputer „myśli”.
Test Turinga opiera się na praktycznej zasadzie: jeśli maszyna zachowuje się inteligentnie, to dla oceniającego nie ma znaczenia, czy jej inteligencja jest „prawdziwa”, czy tylko pozorna.
Przykład praktyczny:
Wyobraź sobie, że prowadzisz internetowy czat z klientem. W firmie ALFA sp. z o.o. testowano nowy chatbot do obsługi klientów. Podczas testów 4 z 5 osób nie potrafiło rozpoznać, kiedy odpowiadał chatbot, a kiedy konsultant. Według Testu Turinga, taki system można by uznać za „myślący” – przynajmniej w tym ograniczonym zakresie.
Hipoteza fizycznego systemu symbolicznego – czy manipulowanie symbolami to myślenie?
Na bazie początkowych sukcesów AI, Allen Newell i Herbert Simon sformułowali w latach 70. tzw. hipotezę fizycznego systemu symbolicznego.
Twierdzili oni, że:
„Fizyczny system symboliczny ma konieczne i wystarczające środki do wykonywania inteligentnych działań.”
W praktyce oznacza to, że każdy system zdolny do manipulowania symbolami według określonych reguł (czyli np. komputer) może być zorganizowany tak, by przejawiać inteligencję.
Dla biznesu: Oprogramowanie wykorzystujące reguły, bazy wiedzy czy algorytmy decyzyjne (np. systemy eksperckie w bankowości czy medycynie) to przykłady realizacji tej hipotezy. Jednak czy taka „inteligencja” to już prawdziwe myślenie?
Eksperyment „chińskiego pokoju” – czy komputer naprawdę rozumie?
Filozof John Searle postanowił podważyć wiarę w silną AI, proponując własny eksperyment myślowy, znany jako „chiński pokój”.
Na czym polega eksperyment chińskiego pokoju?
- W zamkniętym pomieszczeniu znajduje się osoba, która nie zna języka chińskiego.
- Ma jednak do dyspozycji szczegółową instrukcję (np. książkę z regułami), która pozwala odpowiadać na pytania zadane po chińsku, nawet jeśli sama nie rozumie tych znaków.
- Osoba spoza pokoju przesyła pytania, a nasz „tłumacz” korzystając z instrukcji odsyła odpowiedzi.
- Dla osoby zadającej pytania odpowiedzi mogą wyglądać na poprawne, jakby po drugiej stronie był rodowity Chińczyk.
Pytanie Searle’a:
Czy taka osoba zna chiński? Oczywiście nie – po prostu stosuje reguły.
Wnioski dla sztucznej inteligencji:
Searle porównał „tłumacza” do komputera: nawet jeśli AI potrafi poprawnie odpowiadać na pytania, nie oznacza to, że rozumie, co robi. Z punktu widzenia silnej AI – „rozumienie” jest niezbędne, a nie tylko poprawne wykonywanie instrukcji.
Czy maszyny i ludzie myślą tak samo?
Możesz zapytać: skoro ludzki mózg też przetwarza symbole (np. impulsy elektryczne), to czym się różni od komputera?
Tu pojawia się paradoks, który świetnie opisuje Joshua Kaplan:
„Jeśli uważamy, że mózg to tylko system manipulujący symbolami, to albo ludzie i maszyny mogą myśleć, albo żadne z nich nie może.”
Intuicyjnie wiemy jednak, że ludzie myślą – mają emocje, uczucia, samoświadomość. Komputery tego nie mają – przynajmniej na razie.
Świadomość – granica, której AI (jeszcze) nie przekroczyła
Współczesna nauka potrafi badać symptomy świadomości, czyli pewne procesy w mózgu, ale nie zna ich istoty.
- Świadomość to subiektywne odczuwanie, poczucie „ja” i zdolność do refleksji.
- Nikt nie potrafi dziś zaprogramować tych cech w maszynie.
Jeśli kiedyś uda się naukowo zidentyfikować i odwzorować procesy odpowiedzialne za powstawanie świadomości, być może powstanie silna AI. Na razie jednak wszystkie systemy – nawet najnowocześniejsze – należą do kategorii słabej sztucznej inteligencji: symulują inteligentne zachowania, ale nie są świadome.
Czy musimy się obawiać myślących maszyn?
Pojawiają się obawy, że AI przejmie kontrolę lub stanie się zagrożeniem dla ludzkości. Jednak aktualnie są one raczej przesadzone.
Obecny stan wiedzy każe przyjąć, że maszyny nie myślą w ludzkim sensie. Zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją przypominają dziś bardziej obawy przed przeludnieniem Marsa niż realne wyzwania. Oczywiście, należy monitorować rozwój technologii, bo postęp może przynieść niespodzianki, ale na dziś AI to zaawansowane narzędzie, nie świadoma istota.
Metafora „sztucznych ptaków” – AI jako narzędzie, nie naśladowca człowieka
Ciekawą perspektywę proponuje J. Kaplan:
Czy samoloty naprawdę „latają”, czy tylko symulują latanie ptaków? Samoloty mają skrzydła, ale nie machają nimi. Podobnie, AI nie musi myśleć jak człowiek, by być użyteczna – wystarczy, że osiąga zamierzone cele.
Podsumowanie: Co musisz wiedzieć o myśleniu komputerów?
- Dzisiejsza sztuczna inteligencja symuluje inteligencję, ale nie posiada świadomości ani zrozumienia w ludzkim sensie.
- Test Turinga to ciekawy sprawdzian praktycznych możliwości AI, ale nie rozstrzyga o istnieniu myślenia.
- Eksperyment „chińskiego pokoju” pokazuje, że poprawność odpowiedzi nie oznacza rozumienia.
- Przedsiębiorcy i użytkownicy powinni traktować AI jako zaawansowane narzędzie, nie osobnego „podmiotu” z prawami i odpowiedzialnością.
- Rozwój AI warto śledzić, ale na razie nie ma podstaw, by bać się jej „przejęcia kontroli”.
Podstawa prawna
W tym zakresie nie obowiązują konkretne przepisy ustawowe definiujące sztuczną inteligencję, myślenie czy świadomość, jednak tematyka ta jest coraz szerzej poruszana m.in. w:
- art. 1 ust. 1, art. 2 ust. 2 – Ustawa z dnia 17 lutego 2005 r. o informatyzacji działalności podmiotów realizujących zadania publiczne
- Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1381 z dnia 13 marca 2024 r. w sprawie sztucznej inteligencji (AI Act) – w szczególności motywy i art. 3 (definicje)
- art. 23 ust. 1 pkt 1, art. 26 ust. 1 – Ustawa z dnia 29 sierpnia 1997 r. o ochronie danych osobowych (w kontekście automatyzacji decyzji)
Tematy porad zawartych w poradniku
- test Turinga co to
- chiński pokój filozofia AI
- różnice silna i słaba sztuczna inteligencja
- świadomość maszyn
- czy AI myśli naprawdę
Przydatne strony urzędowe
- https://uodo.gov.pl/ (Urząd Ochrony Danych Osobowych)
- https://www.gov.pl/web/cyfryzacja (Ministerstwo Cyfryzacji)
- https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1381/oj (AI Act – oficjalny tekst rozporządzenia UE)