ფუტუროლოგი ხელოვნური ინტელექტის ნაკლოვანებებისა და მომავლის იმედის შესახებ

რიჩარდ იონკმა ემოციების ამომცნობი მანქანების გამოჩენა წინასწარ განჭვრიტა.

2017 წელს გამოქვეყნებულ წიგნში „მანქანის გული (Heart of the Machine)“ ფუტუროლოგი წერდა, რომ კომპიუტერები ადამიანის ემოციების ამოცნობას და მათზე შესაბამის რეაგირებას ისწავლიდნენ. ათ წელიწადსაც არ გაუვლია და მილიონობით ადამიანი უკვე საკუთარ განცდებს ანდობს ჩატბოტებს, რომლებიც პასუხობენ ისე, რომ ეს ემპათიად შეიძლება მოგვეჩვენოს.

იონკი Independence Avenue Media-სთან საუბრისას ამბობს, რომ ტექნოლოგიას სახიფათოს სწორედ ადამიანთან ასე დამაჯერებლად ურთიერთობის უნარი ხდის. მისი თქმით, თანამედროვე სისტემებს შეუძლიათ ნაწილობრივ მიბაძონ იმას, რასაც ფსიქოლოგები „გონების თეორიას“ უწოდებენ — ადამიანის უნარს, წარმოიდგინოს, რას ფიქრობს და გრძნობს სხვა ადამიანი.

„ხელოვნურ ინტელექტს ეს არ შეუძლია, მაგრამ მას შეუძლია, უშუალოდ ურთიერთობის პროცესში ძალიან სწრაფად შეიქმნას უფრო სრული სურათი, რომელიც გარკვეულწილად ამ უნარის იმიტაციას ახდენს. სწორედ ეს ხდის მას ბევრად უფრო ძლიერს და პოტენციურად ბევრად უფრო სახიფათოს“, ამბობს იონკი.

მისი თქმით, ემოციების ამომცნობი ხელოვნური ინტელექტი ახლა ერთდროულად აანალიზებს ხმას, ტექსტს, სახის გამომეტყველებასა და ჟესტებს. რეალისტურ ავატარებთან ერთად გამოყენებისას კი მას შეუძლია, მაგალითად, კომპანიის თანამშრომელი დააჯეროს, რომ საკუთარ ხელმძღვანელს ესაუბრება.

მისივე გაფრთხილებით, ხელოვნური ინტელექტის ჩართულობის რეალურ დროში აღმომჩენი და მომხმარებლის გამაფრთხილებელი ინსტრუმენტების შექმნამდე „ჯერ კიდევ გარკვეული გზა გვაქვს გასავლელი“. კითხვაზე, შეუძლიათ თუ არა მთავრობებს ამ სფეროს ეფექტიანად რეგულირება, მისი პასუხი პირდაპირია: „ამ ეტაპზე ვიტყოდი, რომ არა.“ ის ევროკავშირის მცდელობას დადებითად აფასებს, აშშ-ის მიდგომას კი ჩაურევლობის პრინციპზე ზედმეტად დაფუძნებულად მიიჩნევს.

„ჩვენი მიზანი ტექნოლოგიის დაცვა არ არის“, ამბობს ის. „ჩვენი მიზანი ადამიანების დაცვაა.“

ვრცელ ინტერვიუში იონკი ასევე განმარტავს, რატომ შევა, მისი აზრით, ჩიხში ინდუსტრიის რბოლა სულ უფრო დიდი ენობრივი მოდელების შესაქმნელად, რომელიც ლოგიკას „რაც უფრო დიდია, მით უკეთესი“ ეფუძნება; რატომ ფიქრობს, რომ შემდეგი ეტაპი იმ სისტემებს ეკუთვნის, რომლებსაც გამოცდილებაზე დაფუძნებულ ხელოვნურ ინტელექტს უწოდებს და რომლებიც სამყაროს ბავშვის მსგავსად, უშუალო გამოცდილებით სწავლობენ; და რატომ რჩება, ამ ყველაფრის მიუხედავად, ოპტიმისტად.

„სამყაროში პრობლემები ყოველთვის იქნება. პრობლემები მომავალშიც ყოველთვის იქნება. მაგრამ მინდა გვახსოვდეს, რომ მომავალში ბევრი კარგიც არის“, ამბობს ის.

ინტერვიუ ჩაწერილია 28 ივლისს, რედაქტირებულია სიცხადისა და ლაკონურობისთვის.

გლენ ქეიტსი, Independence Avenue Media: წელს, საკუთარი წიგნი, „მანქანის გული“ [რომელიც 2016 წელს დაწერეთ და 2017 წელს გამოიცა], ათი წლის გადასახედიდან შეაფასეთ. ამ წიგნში, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის რევოლუციამდე გამოვიდა, იკვლევდით, რამდენად შეეძლო მანქანებს ადამიანური ემოციების იმიტირება. და როგორც ყველამ იცის, ვისაც ChatGPT თერაპევტის როლში გამოუყენებია, ეს უკვე სამეცნიერო ფანტასტიკა აღარ არის. ამიტომ მინდა გკითხოთ: 2016 წელს ხელოვნური ემოციური ინტელექტის შესახებ გაკეთებული პროგნოზებიდან რა გამართლდა და რა გამოგრჩათ?

რიჩარდ იონკი, ფუტუროლოგი: 2016 წელს, გასული ათწლეულის შუაში, ტექნოლოგიური სფეროს სხვადასხვა მოთამაშე ჯერ კიდევ დიდი ენთუზიაზმით უყურებდა ემოციური ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებს. ხელოვნურ ემოციურ ინტელექტს მოგვიანებით უფრო ხშირად „ემოციურ AI-ს“ (emotion AI) უწოდებდნენ. მას მრავალი პოტენციური დანიშნულება და გამოყენება ჰქონდა სხვადასხვა სფეროში, განათლებიდან და ჯანდაცვიდან, ადამიანური რესურსების მართვამდე. მას შემდეგ ბევრი რამ შეიცვალა. ეს დიდწილად უკავშირდება საზოგადოებაში პირადი ცხოვრების ხელშეუხებლობისადმი დამოკიდებულების ცვლილებას. ვფიქრობ, ადამიანები გაცილებით მეტად შეშფოთდნენ და უკეთ გააცნობიერეს, რას ნიშნავს სენსორების, კამერებისა და მიკროფონების მეშვეობით მუდმივი დაკვირვების ქვეშ ყოფნა.

ამიტომ, ახლა სულ უფრო მეტი ძალისხმევა იხარჯება ამ სფეროში დამცავი მექანიზმების შექმნაზე, რაც მაშინ თითქმის არ ხდებოდა. რაც შეეხება ტექნოლოგიურ წინსვლას, ბევრი რამ განვითარდა, თუმცა უნდა გვესმოდეს, რომ როგორც ფუტუროლოგი, ჩემს ნაშრომებში მხოლოდ ათი წლის პერსპექტივით არ ვმსჯელობდი. გაცილებით შორეულ მომავალს ვუყურებდი. ტექნოლოგიებისთვის ათი წელი საკმაოდ მოკლე პერიოდია.

სხვადასხვა ტექნოლოგიას იდეის გაჩენიდან, ადრეული ეტაპებისა და განვითარების რამდენიმე ფაზის გავლით, ფართოდ დამკვიდრებამდე პირდაპირი მნიშვნელობით ათწლეულები სჭირდება. ეს პროცესი, უდავოდ, ჩქარდება, მაგრამ არსებობს ზღვარი, რამდენი ტექნოლოგიური საფეხურის გამოტოვება შეგვიძლია და რამდენად სწრაფად შეიძლება სისტემის შექმნა ისე, რომ ჩვენთვის სასურველ ვადებში ჩავეტიოთ.

ქეითსი: თქვენ შეშფოთებას გამოთქვამთ იმის გამო, რომ სახელმწიფო აქტორებს სულ უფრო მეტად შეუძლიათ საზოგადოებრივი განწყობებით მანიპულირება, არჩევნებში ჩარევა და მათ შედეგებზე გავლენის მოხდენა. წერდით იმაზე, რასაც „რეალურ დროში დარწმუნების ციკლებსა და ავტონომიურ სოციალურ ინჟინერიას“ უწოდებთ. კონკრეტულად რა შესაძლებლობას მატებს ემოციების ამომცნობი ხელოვნური ინტელექტი უცხო სახელმწიფოს არსენალს, რომელიც მას რამდენიმე წლის წინ არ ჰქონდა?

იონკი: 10-15 წლის წინ ემოციური AI ძირითადად ერთარხიანი კონცეფცია იყო: შეგვეძლო თუ არა სახის გამომეტყველების ამოცნობა და კონკრეტული გამომეტყველების კონკრეტულ ემოციად დახარისხება და ასე შემდეგ?

ტექნოლოგიის განვითარებასთან ერთად [ამან] საბოლოოდ მრავალარხიან მიდგომამდე მიგვიყვანა. სისტემა აანალიზებს ხმაში, ტექსტსა და სიტყვებში გამოხატულ განწყობას. ის აკვირდება სახის გამომეტყველებას, სხეულის პოზასა და ჟესტებს და [შეუძლია] უფრო სრული სურათი შექმნას იმის შესახებ, როგორ რეაგირებს ან რას გრძნობს ადამიანი. ეს მნიშვნელოვანია, რადგან ემოციური AI-ის ერთ-ერთი ადრეული სისუსტე ის იყო, რომ მას სინამდვილეში არაფერი ესმოდა. ის ვერ ხვდება, რომ შესაძლოა ნაწყენი იყოთ, მიუხედავად იმისა, რომ იღიმით. ადამიანები კი ვიყენებთ უნარს, რომელსაც ფსიქოლოგები „გონების თეორიას“ უწოდებენ.

არსებითად, ჩვენ წარმოვიდგენთ და ვქმნით მოდელს იმისა, რაც, ჩვენი ვარაუდით, იმ ადამიანის გონებაში ხდება, ვისთანაც ვურთიერთობთ. ხელოვნურ ინტელექტს ეს არ შეუძლია, მაგრამ შეუძლია, უშუალოდ ურთიერთობის პროცესში ძალიან სწრაფად შეიქმნას უფრო სრული სურათი, რომელიც გარკვეულწილად ამ უნარის იმიტაციას ახდენს. სწორედ ეს ხდის მას ბევრად უფრო ძლიერს და პოტენციურად ბევრად უფრო სახიფათოს.

თუ, მაგალითად, ვებკამერით მიმდინარე ინტერვიუში ან სხვა საუბარში ავატართან, შესაძლოა ძალიან რეალისტურ ავატართან ურთიერთობთ, შეიძლება ისეთი ურთიერთობა შეიქმნას, რომელიც თქვენთვის საზიანო იქნება. ყოფილა შემთხვევები, როდესაც კომპანიების თანამშრომლები დაარწმუნეს, რომ აღმასრულებელ დირექტორს ან დირექტორთა საბჭოს წევრებს ესაუბრებოდნენ, შემდეგ კი კონკრეტული პირისთვის ან რომელიმე ანგარიშზე თანხის გადარიცხვა მოსთხოვეს. შედეგად, კომპანიებმა მილიონობით დოლარი დაკარგეს. ასე რომ, დიახ, ეს რეალური საფრთხეა. საკითხავია, სადამდე შეიძლება მივიდეს და როგორ დავიცვათ თავი.

ქეითსი: დიახ, სწორედ ამაზე მინდა ვისაუბროთ —  როგორ უნდა დავიცვათ თავი მსგავსი საფრთხეებისგან. რა კეთდება ადამიანების დასაცავად ხელოვნური ინტელექტის ასეთი მავნე გამოყენებისგან, განსაკუთრებით მაშინ, როცა საქმე ემოციების ამოცნობას ეხება?

იონკი: ემოციური AI ამ თავსატეხის მხოლოდ ერთი ნაწილია, თუმცა მნიშვნელოვანი. მას შეუძლია სოციალური ინჟინერიის უფრო დახვეწილ ფორმას ეფექტიანობა რამდენიმე დამატებითი პროცენტული პუნქტით გაუზარდოს.

რაც შეეხება იმას, თუ რისი გაკეთება შეგვიძლია, ხშირად ვსაუბრობთ განათლებასა და საზოგადოების ინფორმირებაზე. ეს სასარგებლო და მნიშვნელოვანია, მაგრამ მხოლოდ გარკვეულ ზღვრამდე მუშაობს. ჩვენ, როგორც სახეობა, ევოლუციურად ვართ მიჩვეული, ამოვიცნოთ ჩვენნაირი არსებები, რომლებიც ჩვენსავით საუბრობენ. ახლა კი ისეთ ეტაპზე ვართ, როცა ძალიან ადვილად შეიძლება მახეში აღმოვჩნდეთ და გვეგონოს, რომ რეალურ არსებას ვესაუბრებით. მაშინაც კი, თუ თავიდანვე გვეუბნებიან, რომ მეორე მხარე ხელოვნური აგენტი ან ავატარია, ურთიერთობისას ამას მალევე ვივიწყებთ.

ამის მაგალითი ჯერ კიდევ [ჯოზეფ] ვაიცენბაუმის ჩატბოტ ELIZA-სთან გვხვდება, რომელიც MIT-ში, მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიის ინსტიტუტში [1966 წელს] შეიქმნა. ადამიანებმა მშვენივრად იცოდნენ, რომ ჩატბოტს ესაუბრებოდნენ, მაგრამ მაინც უმხელდნენ ყველაზე ღრმა და დაფარულ საიდუმლოებებს. ასე რომ, დაუცველები ვართ.

საჭიროა მომხმარებლის გაფრთხილების გზები, მაგალითად, ტექნოლოგია, რომელიც ხელოვნური ინტელექტით გენერირებული ტექსტის ამომცნობი დღევანდელი სისტემების ანალოგი იქნება. ტექსტის გარკვეული მონაკვეთის გაანალიზებით შეგვიძლია ვთქვათ, ხელოვნური ინტელექტის მიერ არის თუ არა ის შექმნილი. მაგრამ რეალურ დროში მიმდინარე ურთიერთობისას ასეთი ამოცნობა და მომხმარებლის გაფრთხილება ჯერ კიდევ გარკვეულ დროს მოითხოვს.

ვიტყოდი, რომ ამას ბევრი სირთულე ახლავს. როგორც სხვა შემთხვევებში, ალბათ ერთგვარ შეიარაღების შეჯიბრამდე მივალთ: სისტემები აღმოჩენის მეთოდებისთვის გვერდის ავლას შეეცდებიან, ამომცნობ მექანიზმებს კი მუდმივად გაუმჯობესება დასჭირდებათ. მსგავსი რამ უკვე გვინახავს, ანტივირუსებიდან დაწყებული, სხვა ტექნოლოგიური თავდაცვის საშუალებებით დამთავრებული.

ქეითსი: რაც შეეხება სახელმწიფო რეგულირებას? წარსულში ევროკავშირის ხელოვნური ინტელექტის აქტზე წერდით. ვაშინგტონში მის მიმართ მნიშვნელოვანი სკეპტიციზმი არსებობს. შეუძლიათ თუ არა მთავრობებს ხელოვნური ინტელექტის ეფექტიანად რეგულირება?

იონკი: ამ ეტაპზე ვიტყოდი, რომ არა. როდესაც რეგულირებას სახელმწიფო იღებს საკუთარ თავზე, ყოველთვის არსებობს ზედმეტი ჩარევის საფრთხე. ახალი ტექნოლოგიის პრობლემებს კანონმდებლობა, თავისი ბუნებით, შედარებით ნელა პასუხობს. ამიტომ ის ხშირად ჩამორჩება მოვლენებს. როცა ბოლოს და ბოლოს ეწევა და პრობლემის მოგვარებას იწყებს, ხშირად ზედმეტად მკაცრ რეგულირებამდე მიდის და გარკვეული დრო სჭირდება, სანამ უფრო გონივრულ წონასწორობას იპოვის.

პირადად მიმაჩნია, რომ ის, რასაც ევროკავშირი აკეთებს [ხელოვნური ინტელექტისთვის ყოვლისმომცველი სამართლებრივი ჩარჩოს შექმნა], სასარგებლოა, რადგან უნდა გვესმოდეს: ეს სტანდარტები ადამიანებს უნდა ემსახურებოდეს. ჩვენი მიზანი ტექნოლოგიის დაცვა კი არა, ადამიანების დაცვაა.

ამიტომ ამის გაცნობიერება აუცილებელია. აშშ-ის დღევანდელი მიდგომა, ჩემი აზრით, ზედმეტად ეფუძნება ჩაურევლობის პრინციპს. ყურადღება მხოლოდ იმ კომპანიების მხარდაჭერაზე არ უნდა იყოს მიმართული, რომლებიც ამ ტექნოლოგიებს ქმნიან. უნდა დავიცვათ საბოლოო მომხმარებლებიც, ადამიანები, რომლებიც შეიძლება უკიდურესად დაუცველ მდგომარეობაში აღმოჩნდნენ.

მომწონს განვითარების სხვადასხვა ეტაპზე გარკვეული შემოწმების მექანიზმების არსებობის იდეა, მაგრამ ეს ტექნოლოგია იმდენად სწრაფად ვითარდება, რომ ძალიან ძნელია იმის განსაზღვრა, პრაქტიკაში ეს როგორ უნდა გაკეთდეს.

ქეითსი: თქვენ ფუტუროლოგი ხართ და მომავალზე აუცილებლად უნდა გკითხოთ. ცოტა ხნის წინ დაწერეთ, რომ ზოგი ცნობილი მოთამაშის, მათ შორის OpenAI-ის, Google-ისა და Nvidia-ს მიდგომა „რაც უფრო დიდია, მით უკეთესი“ შესაძლოა ჩიხში შევიდეს. ამის ნაცვლად თქვენ [ფრანგ-ამერიკელ კომპიუტერულ მეცნიერზე] იან ლეკუნსა და სხვებზე მიუთითეთ, რომლებიც სრულიად განსხვავებულ გზაზე დებენ ფსონს.

იონკი: დავიწყოთ იმით, რომ, დიახ, ბევრი ადამიანი ხელოვნურ ინტელექტს შედარებით ახალ მოვლენად მიიჩნევს. ხელოვნური ინტელექტის არსებობა, მაგალითად, ფართო საზოგადოებამ მხოლოდ ბოლო ათწლეულში, შესაძლოა უფრო გვიანაც კი, გააცნობიერა.

რეალურად, იმის მიხედვით, საიდან დავიწყებთ ათვლას, ხელოვნური ინტელექტი თითქმის ერთი საუკუნეა არსებობს. ტექნოლოგიის განვითარებას იმაზე მეტი დრო სჭირდება, ვიდრე ადამიანებს ჰგონიათ. თანაც ტექნოლოგია თქვენს კვარტალურ ანგარიშს არც ცნობს და არც ანგარიშს უწევს. პროცესს იმდენი დრო უნდა მიეცეს, რამდენიც რეალურად სჭირდება.

რაც შეეხება მოდელს, ამჟამად დიდი ენობრივი მოდელებისა და გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის პარადიგმაში ვიმყოფებით. სამწუხაროდ, ვფიქრობ, ეს გზა ჩიხში შევა. ეს მიდგომა ენაზეა დაფუძნებული. მართალია, მხოლოდ ენაზე არა, თუმცა ენა მისი უმნიშვნელოვანესი ნაწილია. ჩვენი ინტელექტი კი მხოლოდ ენასა და კომუნიკაციაზე გაცილებით მეტია. ინტელექტის მრავალი ასპექტი სამყაროს უშუალო გამოცდილებას უკავშირდება.

რაც შეეხება მოსაზრებას, რომ LLM-ების გასაუმჯობესებლად მათი მასშტაბის მუდმივი ზრდაა საჭირო, ვფიქრობ, სწრაფად ვუახლოვდებით კლებადი უკუგების მკაფიო ზღვარს. ნამდვილად ვერ ვხედავ, როგორ მიგვიყვანს ეს იქ, სადაც ბევრს ჰგონია, რომ მიგვიყვანს. ამ რწმენას კი დიდწილად ამ კომპანიების მიერ შექმნილი აჟიოტაჟი კვებავს.

რაც შეეხება იმას, თუ საით მივდივართ, არ ვფიქრობ, რომ მომდევნო პარადიგმა საბოლოო თავი იქნება. ის შემდეგი ნაბიჯია, მაგრამ არა აუცილებლად უკანასკნელი. თქვენ ახსენეთ სივრცითი ხელოვნური ინტელექტი. მოდი, ის ბევრად უფრო ფართო კონცეფციის ნაწილად მივიჩნიოთ, რომელსაც მე გამოცდილებაზე დაფუძნებულ ხელოვნურ ინტელექტს ვუწოდებ. სწორედ ამ მიმართულებით მიდიან იან ლეკუნის მსგავსი მკვლევრები.

იმის ნაცვლად, რომ ცოდნის ბაზა ტექსტიდან შექმნან ისე, რომ რეალური გაგება და მიზეზ-შედეგობრივი კავშირების გააზრების უნარი არ ჰქონდეთ, ეს მოდელები გამოცდილებიდან სწავლას ცდილობენ, დაახლოებით ისე, როგორც მცირეწლოვანი ბავშვი და როგორც თითოეული ჩვენგანი სიცოცხლის დასაწყისში სწავლობდა. ეს ჯერ ძალიან ადრეული ეტაპია. ხუთ წელიწადში ტექნოლოგია, სავარაუდოდ, კონცეფციის პრაქტიკული დადასტურების დონეს ბევრად ვერ გასცდება. თუმცა ეს მიმართულება, ჩემი აზრით, გვაახლოებს იმის გაგებასთან, თუ როგორ აზროვნებენ, არსებობენ და სწავლობენ სამყაროში ადამიანები და სხვა ცხოველები. ვფიქრობ, სწორედ აქ გაგრძელდება შემდეგი თავი.

ქეითსი: მინდა, ამაზე ცოტა უფრო ღრმად შევჩერდეთ. პრაქტიკული სურათი დაგვიხატეთ: როგორი იქნება ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც ადამიანის გამოცდილების მსგავსად სწავლობს? არსებობს დღეს ასეთი რამ, მაგალითად?

იონკი: რა თქმა უნდა. შეიძლება ვისაუბროთ კომპიუტერულ სიმულაციებზე, სადაც ურთიერთქმედებები უმარტივესი კომპონენტებიდან თანდათან უფრო რთული ცოდნის ასაგებადაა შექმნილი. ეს ერთი ვარიანტია. ახლა კი წარმოიდგინეთ რობოტი ან ფიზიკურ სხეულში მოქმედი ხელოვნური ინტელექტის სხვა ფორმა, რომელიც თანამშრომელთან ურთიერთობს. [ის ურთიერთობს] გარემოსთან და სწავლობს, როგორია ზედაპირი და როგორ ეცემა გარკვეულ პირობებში. ამ გზით ის, არსებითად, ფიზიკური სამყაროს მოდელს ქმნის, დაახლოებით ისე, როგორც ბავშვი სწავლობს თავის გარემოს. ეს განსხვავებული მიდგომებია, რომლებიც საბოლოოდ შეიძლება ერთმანეთს შეერწყას და ერთმანეთი გაამდიდროს. შედეგად, სისტემას შეუძლია შექმნას მიზეზ-შედეგობრივ კავშირებსა და კონტექსტზე დაფუძნებული მოდელი, რაც თანამედროვე მოდელებს უბრალოდ არ გააჩნიათ. მათ შეუძლიათ ისე მოაჩვენონ თავი და დაგვაჯერონ, თითქოს ესმით, რასაც მოიხსენიებენ და რაზეც საუბრობენ, მაგრამ გარწმუნებთ: ChatGPT-ს, Claude-სა თუ ნებისმიერ სხვა სისტემას წარმოდგენაც არ აქვს, როგორი სუნი აქვს ვარდს, რა განცდაა ვინმეს ხელზე შეხება, ან რას ნიშნავს მზის ჩასვლის ყურება. ეს ყველაფერი გამოცდილებაა, თანამედროვე ტექნოლოგიები კი ამგვარი გამოცდილებისგან ჯერ ძალიან შორს არიან.

ქეითსი: თქვენს საინფორმაციო ბიულეტენს ჰქვია „რა არის მომავალში კარგი?“. დღეს ისეთ საკითხებზე ვისაუბრეთ, რომლებშიც „კარგი“ ბევრს ვერაფერს დავარქვით. ამიტომ მინდა გკითხოთ: თქვენი აზრით, რა არის მომავალში კარგი?

იონკი: მინდოდა ხაზი გამესვა, რომ, მიუხედავად ყველაფრისა, რასაც ადამიანები სამყაროს განვითარების ხარვეზებზე ამბობენ, ფაქტია: საოცარ სამყაროში ვცხოვრობთ, რომელიც ადამიანისა და ტექნოლოგიის თანაევოლუციის შედეგია. ეს პროცესი ასობით ათასი, სინამდვილეში კი ოთხი მილიონი წელია მიმდინარეობს. ამ გზის დასაწყისში სავანაში მცხოვრები ერთი არაფრით გამორჩეული პრიმატი, ავსტრალოპითეკი ვიყავით, დღეს კი მთელ პლანეტაზე გავრცელებული სახეობა ვართ. ევოლუციის მასშტაბით ეს თვალის დახამხამებაა. ეს შესაძლებელი გახადა ტექნოლოგიების შექმნისა და განვითარების უნარმა, რომელმაც ჩვენი ინტელექტუალური განვითარება დააჩქარა და ინტელექტის შესაძლებლობები გააფართოვა. [ამან საშუალება მოგვცა] გადავლახოთ დროისა და სივრცის შეზღუდვები და ცოდნა მსოფლიოს მასშტაბითაც და თაობიდან თაობასაც გავუზიაროთ. ამას უდიდესი მნიშვნელობა ჰქონდა ჩვენი საზოგადოებისა და ადამიანთა ერთობის ჩამოყალიბებაში. მთლიანობაში კი შეიქმნა სამყარო, სადაც უფრო უსაფრთხოდ, უკეთეს პირობებში და, უდავოდ, უფრო ჯანმრთელად ვცხოვრობთ.

ადამიანისა და ტექნოლოგიის ამ ურთიერთობამ უზარმაზარი ძალა მოგვცა. ამიტომ, ჩემი თვალთახედვით, ძალიან კარგ ეპოქაში ვცხოვრობთ. სამყაროში პრობლემები ყოველთვის იქნება. პრობლემები მომავალშიც ყოველთვის იქნება. მაგრამ მინდა გვახსოვდეს, რომ მომავალში ბევრი კარგიც არის.

ქეითსი: ამ აზრს რომ გამოვეხმაურო, რას უპასუხებდით ადამიანებს, რომლებიც ამბობენ, რომ ახლა ნამდვილად არ რჩებათ განცდა, თითქოს ყველაფერი კარგადაა?

იონკი: ამ სამყაროში არც განვითარება მომხდარა და არც რამე გაუმჯობესებულა ისე, რომ ადამიანებს არ ეფიქრათ: „შეიძლებოდა უკეთესი ყოფილიყო; ყველაფერი ისე არ არის, როგორც მსურს.“ სწორედ ეს ამოძრავებს პროგრესს.

ისტორიის დასაწყისიდანვე ყველაფერი იდეალურად რომ ყოფილიყო, ალბათ უსაქმოდ ვისხდებოდით და ვერაფერს მივაღწევდით. სწორედ საჭიროებამ, სურვილმა და უკეთესისკენ სწრაფვამ შექმნა ეს უწყვეტი ციკლი, რომელშიც ვქმნით, ვიგონებთ და უკეთეს ინსტიტუტებს ვაშენებთ. ამას საკუთარი თავისა და მომავალი თაობებისთვის ვაკეთებთ.