Ahad, 20 Ogos 2017

#155: Old And New AI

Image result for neural network
Diagram Neural Network
Bercakap tentang Artificial Intelligence, waktu sekolah menengah dulu (lebih kurang 17 tahun lepas), ambe pernah fork satu projek front-end untuk AIML (Artificial Intelligence Markup Language) dan ambe tulis AIML untuk berinteraksi dalam bahasa Kelantan. Sebagai orang yang membangun sendiri aplikasi itu, ambe tahu selok belok dan algorithm engine AI tersebut. 

Dan ambe nak bagitahu, AIML adalah robot bodoh. Ia guna random number generator untuk pilih teks untuk reply apa yang user taip. Dalam masa saya, ia guna algorithm "regular-expression"-like untuk periksa dan match teks yang ditaip user dengan pre-written teks yang ditulis programmer. 

Contohnya, user taip "hello", AIML akan match teks "hello" dengan beberapa respon yang dipilih secara rawak, contohnya "hai" atau "hello there!" atau "hai watpe tu?" dan lain-lain. Hasilnya user akan dapat respon berlainan walaupun taip "hello" berkali-kali, memberi impression bahawa ia robot yang bijak (padahal tak bijak pun, tapi ambe rasa ini penting untuk lepasi ujian AI, Turing-Test). Lagi, ia ada ciri-ciri yang boleh menyimpan data seperti, jika user taip "nama saya Abu. cita-cita saja ialah menjadi angkasawan", maka AIML akan menyimpan nama "Abu" kedalam variable "nama" dan "angkasawan" kedalam variable "ambition" yang boleh diakses semula kemudian. But still, ia robot yang bodoh yang bijak memanfaat operator mudah komputer.
Membandingkan AI moden, ambe dapati ia banyak guna terma yang asing bagi ambe sendiri seperti "Neural Network". Ambe belum dapat idea yang jelas tentang NN, cuma ikut pemahaman ambe, ia satu konsep dimana, komputer akan berusaha bersungguh-sungguh (ala brute force) untuk mimic kemampuan fikiran manusia. Contohnya, bagaimana AI boleh mengenal gambar sebuah kereta, sedangkan AI tak mampu melihat dan data JPG hanyalah satu stream of 0 dan 1. Cara NN adalah, tunjukkan beribu-ribu foto kereta pada NN dari semua sudut, hingga ia boleh kenal bentuk kereta dari sudut apa pun foto diambil. Cara ini menggunakan banyak processing power, tapi hasilnya AI yang lebih "bijak". Sekarang ambe dah lihat AI yang mampu kenal objek, kenal emosi manusia melalui wajah, mampu hasilkan lukisan cantik (Prism), generate percakapan meniru suara manusia (WaveNet). trade stocks (neural network expert advisor) etc.
Oleh sebab ini, ambe agak bersetuju dengan pendapat Elon Musk. AI moden (Neural Network) adalah teknologi berisiko untuk manusia. Modern AI sangat cekap, efisyen, pantas, dan boleh outsmart manusia dengan mudah. Ambe bukan anti-intellectuals, malah ambe fikir kebijaksanaan amat berguna dan dimanfaati. Tapi jika tiba masa AI menjadi cukup matang dan mampu mencapai consciousness, peradaban manusia boleh tergoncang. Sekarang pun kita dah boleh lihat orang mula bercakap tentang profession yang berpotensi dirampas AI/robot dimasa depan, seperti designer (terdapat AI yang boleh hasilkan beribu-ribu design mengikut kehendak pengguna dalam sekelip mata), high frequency trader yang boleh outsmart kebanyakan human trader, AI yang boleh compose concerto, etc. Sementara hal ini amatlah produktif untuk membantu manusia, tapi bagaimana jika AI mula menjatuhkan manusia? Hari ini, modern AI mula nampak seperti permulaan filem fiksyen sains. Cuma ia bukan fiksyen lagi.
Bersama post ini, ambe ada attach bersama projek AI front end yang ambe bernama LAFE yang ambe fork pada 2011 (archived by Google Code) dan kamu boleh cuba AI bodoh yang ambe tulis 7 tahun lepas untuk lihat bagaimana ia berfungsi. Kamu boleh download AIML sets di alicebot.org, extract semua file .aiml kedalam folder "knowledge" untuk tambah "pengetahuan" robot ini.
Lazarus AIML Front-End.

Tiada ulasan: