Изкуственият интелект лесно може да попадне в капана да идентифицира неживото като живот на други светове, твърдят двама изследователи от Щатския университет на Мичиган, които са тествали ИИ върху симулиран живот в компютърна програма.

„Преди това бяхме забелязали, че ИИ има голяма ахилесова пета, когато се опитва да класифицира неща, които не приличат на тези в примерите, с които е обучен“, заявява Кристоф Адами от Мичиган пред Space.com. „Наричаме тези проби „извън разпределението“ и е невероятно лесно да накараме изкуствения интелект да ги класифицира погрешно.“

Адами е изчислителен биолог, който използва компютри, за да приложи теорията на информацията към изучаването на еволюцията и биологията. Един от основните му принципи е, че животът може да се дефинира чрез способността му да кодира информация и да я възпроизвежда. За тази цел през 1993 г. той създаде компютърната програма Avida. Тя управлява цифрови организми, написани като код, които могат да се възпроизвеждат, като се копират и се състезават за ресурси – в този случай за процесорно време – точно като реалните организми. Въпреки че използването на цифров живот в еволюционните изследвания остава спорно, то предоставя на Адами огромен набор от данни със симулирани форми на живот, върху които може да се тества изкуственият интелект.

След като прекараха три месеца в компютърен анализ на хиляда паралелни машини, Адами и неговият студент Анкит Гупта помолиха изкуствения интелект да определи кои програми в Avida притежават свойствата на живота и кои не. Програмите, представляващи живот, и тези, които не са, имат много сходно кодиране, така че разликата не е очевидна – и това съвсем добре би могло да е случаят на друга планета, където животът може да се различава биологично от земния.

Адами и Гупта започнаха с програми, представящи случайна последователност от молекули, и помолиха изкуствения интелект да ги класифицира. След това се заеха да променят тази последователност от молекули, за да опитат да заблудят изкуствения интелект, като го накарат да мисли, че вижда живот – по една промяна наведнъж, като всеки път проверяваха дали е настъпила промяна в степента на увереност на изкуствения интелект, че става дума за живот или за не-живот.

„След около 15 промени можем да накараме ИИ да бъде напълно сигурен в класификацията си като „живот“, макар че всъщност нито веднъж, когато е бил 100% сигурен, не е ставало дума за „живот“, продължава Адами.

Освен това, независимо от последователността, с която започват, ИИ постоянно се заблуждава.

Мнозина в научната общност подкрепят изкуствения интелект като безценен инструмент, тъй като той може да обработва огромни количества данни и да търси закономерности в тях. Самият Адами счита, че изкуственият интелект има важна роля, но както виждаме в ежедневието, той е склонен да измисля неща и да открива закономерности, които всъщност не съществуват.

Всъщност всичко се свежда до това, върху какво е обучен ИИ. Ако попитате ИИ за данни, върху които е обучен, той обикновено дава правилен отговор. Например, ако обучите ИИ да разпознава снимки на ябълки и след това го помолите да избере плода от набор от данни, който включва и снимки на нехранителни продукти, той ще отговори правилно практически винаги. Ако обаче замените снимките на ябълки със снимки на банани и го помолите да разпознае плода, той ще се затрудни и ще започне да прави грешки при разпознаването.

Това се дължи на факта, че бананите представляват данни „извън разпределението“. ИИ не е бил обучен да разпознава банани, които имат много по-различна форма от ябълките, и затова не знае как да ги интерпретира.

По същия начин не знаем как ще изглеждат извънземните микроби и те биха могли да се различават значително от земните микроби, върху които е обучен ИИ-то. С други думи, извънземният живот би бил извън разпределението, а ИИ-то няма да разполага с контекст, за да прецени дали дадена съвкупност от молекули представлява живот или не.

„Трябва да познавате данните си за обучение и ако знаете, че данните ви за тестване са част от същото разпределение като данните за обучение, тогава всичко ще бъде наред“, казва Адами. „Но не можете да гарантирате това при извънземния живот.“

Това би могло да представлява проблем за мисиите, предназначени за търсене на живот.

Ако марсоход отиде на Червената планета, разсече скала и директно забележи нещо, което прилича на микробен живот, какъвто го познаваме, тогава отговорът ще бъде еднозначен и ще може да бъде проверен чрез традиционни методи. Въпреки това много от опитите за откриване на живот вероятно няма да бъдат толкова практични и ще разчитат на данни от масова спектрометрия за идентифициране на молекули и процеси, свързани с живота. Това може да варира от опити за откриване на живот в атмосферата на Венера, в океана на Европа или на екзопланети чрез обсерваторията Habitable Worlds Observatory, която НАСА планира да изстреля през 2040-те години, за да заснема директно екзопланети в обитаемата зона на звездите.

„Това означава, че ако има изкуствен интелект, който в рамките на мисия разглежда конкретни проби за масова спектрометрия, тогава има много голяма вероятност, че макар да е бил обучен на Земята върху редица биотични и абиотични проби, той все пак може да даде положителен резултат, когато това няма абсолютно нищо общо с живота“, завършва Адами.

Снимка: Unsplash/NASA Goddard Space Flight Center Conceptual Image Lab

Виж още: С тази невероятна технология бихте могли да изпращате съобщения на себе си от миналото