Razlog, da je ta (in drugi) članek prišel na dan, je preprost: morda umetna inteligenca ni le pomembna tema za razpravo, ampak najpomembnejša v kontekstu prihodnosti. Vsakdo, ki se malo spozna na bistvo potenciala umetne inteligence, se zaveda, da te teme ni mogoče prezreti. Nekateri - med njimi Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, ki niso najbolj neumni ljudje na našem planetu - verjamejo, da umetna inteligenca predstavlja eksistencialno grožnjo človeštvu, po obsegu primerljivo s popolnim izumrtjem nas kot vrste. No, sedite in si označite i.
"Na pragu smo sprememb, primerljivih s poreklom človeškega življenja na Zemlji" (Vernor Vinge).
Kaj pomeni biti na robu take spremembe?
Zdi se, da ni nič posebnega. Ne pozabite pa, da biti na takem mestu na grafu pomeni, da ne veste, kaj je na vaši desni. Moral bi čutiti nekaj takega:
Občutki so povsem normalni, let gre dobro.
Prihaja prihodnost
Predstavljajte si, da vas je časovni stroj prepeljal v leto 1750 - čas, ko je svet doživljal nenehne motnje pri oskrbi z električno energijo, komunikacija med mesti je pomenila topovske strele, ves promet pa je tekel na senu. Recimo, da prideš tja, vzameš nekoga in ga pripelješ v leto 2015, pokažeš, kako je tukaj. Ne moremo razumeti, kako bi bilo, če bi videl vse te sijoče kapsule, ki letijo po cestah; pogovarjati se z ljudmi na drugi strani oceana; oglejte si športne igre tisoč kilometrov stran; poslušajte glasbeno predstavo, posneto pred 50 leti; igrajte se s čarobnim pravokotnikom, ki lahko posname fotografijo ali ujame trenutek v živo; sestavite zemljevid s paranormalno modro piko, ki označuje njegovo lokacijo; pogledati nekomu v obraz in komunicirati z njim veliko kilometrov stran itd. Vse to je nerazložljiva čarovnija za skoraj tristo let stare ljudi. Da ne omenjam interneta, Mednarodne vesoljske postaje, Velikega hadronskega trkalnika, jedrskega orožja in splošne relativnosti.
Takšna izkušnja zanj ne bo presenetljiva ali pretresljiva - te besede ne izražajo celotnega bistva duševnega kolapsa. Naš popotnik lahko popolnoma umre.
Obstaja pa zanimiva točka. Če se vrne v leto 1750 in postane ljubosumen, da smo želeli videti njegovo reakcijo na leto 2015, lahko s seboj vzame časovni stroj in poskusi narediti enako z recimo 1500. Odletel bo tja, našel osebo, jo pobral leta 1750 in vse pokazal. Moški iz leta 1500 bo presenečen nadvse, vendar verjetno ne bo umrl. Čeprav bo seveda presenečen, je razlika med letoma 1500 in 1750 precej manjša kot med letoma 1750 in 2015. Oseba iz leta 1500 bo v nekaterih trenutkih presenečena iz fizike, bo presenečena nad tem, kaj je Evropa postala pod trdo peto imperializma, mu bo v glavo narisal nov zemljevid sveta … Toda vsakodnevno življenje leta 1750 - prevoz, komunikacije itd. - ga verjetno ne bo presenetilo do smrti.
Ne, da bi se fant iz leta 1750 zabaval enako kot mi, mora iti veliko dlje - morda tako leto v 12.000 pr. Kr., Še preden je prva kmetijska revolucija rodila prva mesta in koncept civilizacije. Če je kdo iz sveta lovcev in nabiralcev, od časa, ko so bili ljudje še bolj druga živalska vrsta, videl ogromna človeška cesarstva iz leta 1750 s svojimi visokimi cerkvami, ladjami, ki prečkajo oceane, njihovim konceptom, da so "znotraj" stavbe, vsega to znanje - najverjetneje bi umrl.
In potem bi po smrti zavidal in hotel storiti enako. Vrnil bi se pred 12.000 leti, pri 24.000 pr. e., bi vzeli osebo in jo pravočasno pripeljali. In nov popotnik bi mu rekel: "No, v redu je, hvala." Ker je v tem primeru oseba iz 12.000 pr. NS. treba bi se bilo vrniti 100.000 let nazaj in prvič pokazati lokalnim domorodcem ogenj in jezik.
Če moramo nekoga prepeljati v prihodnost, da nas preseneti do smrti, mora napredek prepotovati določeno razdaljo. Doseči je treba Točko smrti (TPP). To pomeni, da če je v času lovcev in nabiralcev TSP trajal 100.000 let, je bila naslednja postaja že leta 12.000 pr. NS. Po njem je bil napredek že hitrejši in je do leta 1750 (približno) korenito spremenil svet. Potem je trajalo nekaj sto let in tu smo.
To sliko - kjer človeški napredek teče hitreje - futurist Ray Kurzweil imenuje zakon pospeševanja vračanja v zgodovini človeštva. To je zato, ker imajo bolj razvite družbe hitrejši napredek kot manj razvite družbe. Ljudje 19. stoletja so vedeli več kot ljudje 15. stoletja, zato ne preseneča, da je bil napredek v 19. stoletju hitrejši kot v 15. stoletju itd.
V manjšem obsegu tudi to deluje. Nazaj v prihodnost je izšel leta 1985, preteklost pa leta 1955. Ko se je Michael J. Fox vrnil leta 1955, so ga presenetile novost televizorjev, cena sode, pomanjkanje ljubezni do zvoka kitare in variacije v slengu. Seveda je bil svet drugačen, če pa bi bil film posnet danes, preteklost pa leta 1985, bi bila razlika veliko bolj globalna. Marty McFly, nazaj v časih osebnih računalnikov, interneta, mobilnih telefonov, bi bil veliko bolj nepomemben kot Marty, ki je od leta 1985 odšel v leto 1955.
Vse to je posledica zakona pospeševanja donosov. Povprečna stopnja razvoja napredka med letoma 1985 in 2015 je bila višja od stopnje od leta 1955 do 1985 - ker je bil v prvem primeru svet bolj razvit, je bil nasičen z dosežki zadnjih 30 let.
Torej, več je dosežkov, hitreje pride do sprememb. Toda ali nam to ne bi smelo pustiti določenih namigov za prihodnost?
Kurzweil kaže, da bi bil napredek celotnega 20. stoletja na ravni razvoja leta 2000 mogoče doseči v samo 20 letih - to je, da je bil leta 2000 stopnja napredka petkrat hitrejša od povprečne stopnje napredka 20. stoletja. Meni tudi, da je bil napredek celotnega 20. stoletja enakovreden napredku obdobja od 2000 do 2014, napredek drugega 20. stoletja pa bo enakovreden obdobju do leta 2021 - torej v samo sedmih letih. Po nekaj desetletjih bo ves napredek 20. stoletja potekal večkrat na leto, nato pa v samo enem mesecu. Na koncu nas bo zakon pospeševanja vračanja pripeljal do točke, da bo napredek v celotnem 21. stoletju 1000 -krat večji od napredka 20. stoletja.
Če imajo Kurzweil in njegovi podporniki prav, nas bo leto 2030 presenetilo tako, kot bi fant iz leta 1750 presenetil naše leto 2015 - torej naslednji TSP bo trajal le nekaj desetletij - in svet leta 2050 bo tako drugačen iz sodobnega, ki ga skoraj ne izvemo. In to ni fikcija. To je mnenje mnogih znanstvenikov, ki so pametnejši in bolj izobraženi od vas in mene. In če pogledate zgodovino, boste razumeli, da ta napoved izhaja iz čiste logike.
Zakaj potem, ko smo soočeni z izjavami, kot je "svet se bo v 35 letih spremenil do neprepoznavnosti", skeptično skomignemo z rameni? Za skepticizem glede prihodnjih napovedi obstajajo trije razlogi:
1. Ko gre za zgodovino, razmišljamo enakomerno. Ko poskušamo prikazati napredek naslednjih 30 let, gledamo na napredek zadnjih 30 let kot pokazatelj, koliko se bo verjetno zgodilo. Ko razmišljamo o tem, kako se bo naš svet spremenil v 21. stoletju, vzamemo napredek 20. stoletja in ga dodamo letu 2000. Enako napako naredi naš fant iz leta 1750, ko dobi nekoga iz leta 1500 in ga poskuša presenetiti. Intuitivno razmišljamo linearno, ko bi morali biti eksponentni. V bistvu bi moral futurist poskušati napovedati napredek naslednjih 30 let, ne da bi gledal na prejšnjih 30, ampak sodeč po trenutni stopnji napredka. Potem bo napoved natančnejša, vendar še vedno pri vratih. Če želite pravilno razmišljati o prihodnosti, morate videti, da se stvari premikajo veliko hitreje, kot se gibljejo zdaj.
[/center]
2. Pot novejše zgodovine je pogosto izkrivljena. Prvič, tudi strma eksponentna krivulja se zdi linearna, ko vidite njene majhne dele. Drugič, eksponentna rast ni vedno gladka in enakomerna. Kurzweil meni, da se napredek giblje v serpentinastih krivuljah.
Takšna krivulja gre skozi tri faze: 1) počasna rast (zgodnja faza eksponentne rasti); 2) hitra rast (eksplozivna, pozna faza eksponentne rasti); 3) stabilizacija v obliki posebne paradigme.
Če pogledate zadnjo zgodbo, lahko del krivulje S, v kateri ste trenutno, skrije hitrost napredka iz vašega dojemanja. Nekaj časa med letoma 1995 in 2007 je bilo porabljenega za eksploziven razvoj interneta, predstavitev javnosti Microsofta, Googla in Facebooka, rojstvo družbenih omrežij ter razvoj mobilnih telefonov in nato pametnih telefonov. To je bila druga faza naše krivulje. Toda obdobje od leta 2008 do 2015 je bilo vsaj na tehnološkem področju manj moteče. Tisti, ki danes razmišljajo o prihodnosti, lahko v zadnjih nekaj letih ocenijo celoten tempo napredka, vendar ne vidijo širše slike. Pravzaprav se zdaj pripravlja nova in močna faza 2.
3. Naše lastne izkušnje nas delajo godrnjave stare, ko gre za prihodnost. Svoje predstave o svetu temeljimo na lastnih izkušnjah in ta izkušnja nam je zagotovo določila tempo rasti v bližnji preteklosti. Prav tako je naša domišljija omejena, saj uporabljajo naše izkušnje za napovedovanje - vendar pogosteje preprosto nimamo orodij, ki bi nam omogočala natančno napovedovanje prihodnosti. Ko slišimo napovedi za prihodnost, ki so v nasprotju z vsakodnevnim dojemanjem, kako stvari delujejo, jih nagonsko obravnavamo kot naivne. Če bi vam rekel, da boste dočakali 150 ali 250 let ali pa morda sploh ne boste umrli, boste nagonsko mislili, da je "to neumno, iz zgodovine vem, da so v tem času vsi umrli". Tako je: nihče ni dočakal takšnih let. Toda pred izumom letal ni letelo niti eno letalo.
Tako se vam skepticizem zdi razumen, vendar je pogosteje napačen. Morali bi sprejeti, da če se oborožimo s čisto logiko in počakamo na običajne zgodovinske cikcake, moramo priznati, da se mora v naslednjih desetletjih zelo, zelo, zelo spremeniti; veliko več kot intuitivno. Logika tudi narekuje, da če bo najnaprednejša vrsta na planetu še naprej velika, hitrejša in hitrejša, bo v določenem trenutku skok tako hud, da bo korenito spremenil življenje, kot ga poznamo. Nekaj podobnega se je zgodilo v procesu evolucije, ko je človek postal tako pameten, da je popolnoma spremenil življenje katere koli druge vrste na planetu Zemlja. In če si vzamete nekaj časa, da preberete, kaj se trenutno dogaja v znanosti in tehnologiji, boste morda začeli opažati nekaj namigov o tem, kakšen bo naslednji velikanski preskok.
Pot do superinteligence: kaj je AI (umetna inteligenca)?
Tako kot mnogi ljudje na tem planetu ste navajeni razmišljati o umetni inteligenci kot o neumni ideji znanstvene fantastike. Toda v zadnjem času je veliko resnih ljudi pokazalo zaskrbljenost zaradi te neumne ideje. Kaj je narobe?
Obstajajo trije razlogi, ki povzročajo zmedo glede izraza AI:
AI povezujemo s filmi. "Vojna zvezd". "Terminator". "Odiseja v vesolju 2001". Toda tako kot roboti je tudi AI v teh filmih fikcija. Tako hollywoodski trakovi razredčijo raven našega dojemanja, AI postane znan, znan in seveda zloben.
To je široko področje uporabe. Začne se s kalkulatorjem v telefonu in razvijanjem samovozečih avtomobilov do nečesa daleč v prihodnosti, ki bo revolucioniralo svet. AI stoji za vse te stvari in je zmedeno.
AI uporabljamo vsak dan, vendar se tega pogosto niti ne zavedamo. Kot je dejal John McCarthy, izumitelj izraza "umetna inteligenca" leta 1956, "ko enkrat deluje, ga nihče več ne imenuje AI". Umetna inteligenca je postala bolj kot mitska napoved prihodnosti kot nekaj resničnega. Hkrati ima to ime tudi okus nečesa iz preteklosti, ki nikoli ni postalo resničnost. Ray Kurzweil pravi, da sliši ljudi, ki povezujejo umetno inteligenco z dejstvi iz 80 -ih, kar lahko primerjamo s "trditvijo, da je internet umrl skupaj z dotcomi v začetku 2000 -ih".
Bodimo jasni. Najprej nehajte razmišljati o robotih. Robot, ki je vsebnik za AI, včasih posnema človeško obliko, včasih ne, vendar je AI sam računalnik v robotu. AI so možgani, robot pa telo, če sploh ima telo. Na primer, programska oprema in podatki Siri so umetna inteligenca, ženski glas je poosebljenje te AI in v tem sistemu ni robotov.
Drugič, verjetno ste že slišali izraz "singularnost" ali "tehnološka singularnost". Ta izraz se uporablja v matematiki za opis nenavadne situacije, ko običajna pravila ne delujejo več. V fiziki se uporablja za opisovanje neskončno majhne in goste točke črne luknje ali prvotne točke velikega poka. Tudi tu zakoni fizike ne delujejo. Leta 1993 je Vernor Vinge napisal znameniti esej, v katerem je izraz uporabil za trenutek v prihodnosti, ko inteligenca naših tehnologij presega našo - takrat se bo življenje, kot ga poznamo, za vedno spremenilo in običajna pravila njegovega obstoja. ne bo več delovalo …. Ray Kurzweil je ta izraz še izpopolnil in poudaril, da bo singularnost dosežena, ko zakon pospešenega odboja doseže ekstremno točko, ko se tehnološki napredek premika tako hitro, da nehamo opazovati njegove dosežke, skoraj neskončno hitro. Potem bomo živeli v popolnoma novem svetu. Vendar pa je veliko strokovnjakov prenehalo uporabljati ta izraz, zato se nanj ne bomo pogosto sklicevali.
Nazadnje, čeprav obstaja veliko vrst ali oblik AI, ki izhajajo iz širokega koncepta AI, so glavne kategorije AI odvisne od kalibra. Obstajajo tri glavne kategorije:
Osredotočena (šibka) umetna inteligenca (AI). UII je specializirano za eno področje. Med temi AI so takšni, ki lahko premagajo svetovnega šahovskega prvaka, a to je vse. Obstaja eden, ki lahko ponudi najboljši način za shranjevanje podatkov na trdem disku, in to je to.
Splošna (močna) umetna inteligenca. Včasih se imenuje tudi AI na človeški ravni. AGI se nanaša na računalnik, ki je tako pameten kot oseba - stroj, ki je sposoben izvesti vsakršno intelektualno dejanje, ki je lastno osebi. Ustvarjanje AGI je veliko težje kot AGI, do tega pa še nismo prišli. Profesorica Linda Gottfredson opisuje inteligenco kot "v splošnem smislu psihični potencial, ki med drugim vključuje sposobnost razmišljanja, načrtovanja, reševanja problemov, abstraktnega razmišljanja, razumevanja kompleksnih idej, hitrega učenja in učenja iz izkušenj."AGI bi moral vse to narediti tako enostavno kot vi.
Umetna superinteligenca (ISI). Oxfordski filozof in teoretik AI Nick Bostrom definira superinteligenco kot "inteligenco, ki je veliko pametnejša od najboljših človeških umov na skoraj vseh področjih, vključno z znanstveno ustvarjalnostjo, splošno modrostjo in socialnimi veščinami". Umetna superinteligenca vključuje računalnik, ki je nekoliko pametnejši od osebe, in računalnik, ki je trilijone krat pametnejši v katero koli smer. ISI je razlog za vse večje zanimanje za umetno inteligenco, pa tudi za dejstvo, da se v takih razpravah pogosto pojavljata besedi "izumrtje" in "nesmrtnost".
Dandanes so ljudje že v mnogih pogledih osvojili prvo stopnjo kalibra AI - AI. Revolucija AI je potovanje od AGI preko AGI do ISI. Te poti morda ne bomo preživeli, bo pa vsekakor spremenila vse.
Poglejmo si natančno, kako vodilni misleci na tem področju vidijo to pot in zakaj bi se ta revolucija lahko zgodila hitreje, kot si mislite.
Kje smo v tem toku?
Usmerjena umetna inteligenca je strojna inteligenca, ki je enaka ali večja od človeške inteligence ali učinkovitosti pri opravljanju določene naloge. Nekaj primerov:
* Avtomobili so nabito polni sistemov ICD, od računalnikov, ki določajo, kdaj naj se protiblokirni zavorni sistem zažene, do računalnika, ki določa parametre sistema za vbrizgavanje goriva. Googlovi samovozeči avtomobili, ki jih trenutno testiramo, bodo vsebovali robustne sisteme AI, ki zaznavajo svet okoli sebe in se odzivajo nanj.
* Vaš telefon je majhna tovarna ICD. Ko uporabljate aplikacijo Zemljevidi, dobite priporočila za nalaganje aplikacij ali glasbe, preverite vreme za jutri, se pogovorite s Siri ali naredite karkoli drugega - uporabljate AI.
* Vaš filter neželene pošte je klasična vrsta AI. Začne se z ugotavljanjem, kako ločiti neželeno pošto od uporabnih e -poštnih sporočil, nato pa se nauči, kako obravnava vaša e -poštna sporočila in nastavitve.
* In ta neroden občutek, ko ste včeraj v iskalniku iskali izvijač ali novo plazmo, danes pa na drugih spletnih mestih vidite ponudbe iz koristnih trgovin? Ali ko vam družabno omrežje priporoči, da za prijatelje dodate zanimive ljudi? Vse to so sistemi umetne inteligence, ki delujejo skupaj, določajo vaše želje, pridobivajo podatke o vas iz interneta, se vam vse bolj približujejo. Analizirajo vedenje milijonov ljudi in na podlagi teh analiz sklepajo, da bi prodali storitve velikih podjetij ali izboljšali njihove storitve.
* Google Translate, še en klasičen sistem AI, je pri nekaterih stvareh izjemno dober. Tako tudi prepoznavanje glasu. Ko pristane vaše letalo, terminal zanj ne identificira oseba. Cena vstopnice je enaka. Najboljše dame, šah, backgammon, buldožer in druge igre danes predstavlja ozko usmerjena umetna inteligenca.
* Iskanje Google je ena velika AI, ki uporablja neverjetno pametne metode za razvrščanje strani in določanje SERP -jev.
In to le v potrošniškem svetu. Prefinjeni sistemi IMD se pogosto uporabljajo v vojaški, proizvodni in finančni industriji; v medicinskih sistemih (pomislite na IBM -ov Watson) itd.
Sistemi IMD v sedanji obliki ne predstavljajo grožnje. V najslabšem primeru lahko napačen ali slabo programiran AI povzroči lokalno katastrofo, izpad električne energije, propad finančnih trgov in podobno. A čeprav AGI ni pooblaščen za ustvarjanje eksistencialne grožnje, moramo stvari videti širše - čaka nas uničujoč orkan, ki je napovedovalec AII. Vsaka nova inovacija v AGI doda en blok na pot, ki vodi do AGI in ISI. Ali, kot je dobro zapisal Aaron Saenz, so umetne inteligence našega sveta kot »aminokisline prvotne juhe mlade Zemlje« - vendar nežive sestavine življenja, ki se bodo nekega dne prebudile.
Pot od AGI do AGI: zakaj je tako težko?
Nič ne razkriva kompleksnosti človeške inteligence bolj kot poskus ustvarjanja računalnika, ki je prav tako pameten. Graditi nebotičnike, leteti v vesolje, skrivnosti Velikega poka - vse to je nesmisel v primerjavi s ponavljanjem lastnih možganov ali vsaj le njihovim razumevanjem. Človeški možgani so trenutno najbolj zapleten objekt v znanem vesolju.
Morda niti ne slutite, v čem je težava pri ustvarjanju AGI (računalnika, ki bo kot oseba na splošno pameten in ne le na enem področju). Zgraditi računalnik, ki lahko v delčku sekunde pomnoži dve desetmestni številki, je tako enostavno kot luščenje hrušk. Ustvarjanje takega, ki lahko pogleda psa in mačko in pove, kje je pes in kje je mačka, je neverjetno težko. Ustvarite AI, ki lahko premaga velemojstra? Narejeno. Zdaj ga poskusite prepričati, da prebere odstavek iz šest let stare knjige in ne razume le besed, ampak tudi njihov pomen. Google za to porabi milijarde dolarjev. S kompleksnimi stvarmi - kot so izračuni, izračun strategij finančnega trga, prevajanje jezika - se računalnik s tem spopada z lahkoto, z enostavnimi stvarmi - vizijo, gibanjem, zaznavanjem - ne. Kot je dejal Donald Knuth, "AI zdaj počne skoraj vse, kar zahteva" razmišljanje ", vendar se ne more spopasti s tem, kar ljudje in živali počnejo brez razmišljanja."
Ko pomislite na razloge za to, boste ugotovili, da se stvari, ki se nam zdijo preproste, zdijo le zato, ker so bile optimizirane za nas (in živali) v več sto milijonih letih evolucije. Ko sežete do predmeta, mišice, sklepi, kosti vaših ramen, komolcev in rok takoj izvedejo dolge verige fizičnih operacij, sinhrono s tem, kar vidite, in premikajo roko v treh dimenzijah. Zdi se vam preprosto, saj je idealna programska oprema v vaših možganih odgovorna za te procese. Ta preprost trik olajša postopek registracije novega računa z vnosom krivo napisane besede (captcha) za vas in hudiča za zlonamernega bota. Za naše možgane to ni težko: le videti moraš.
Po drugi strani pa je množenje velikega števila ali igranje šaha nova dejavnost za biološka bitja in nismo imeli dovolj časa za njihovo izboljšanje (ne milijone let), zato nas računalnik ni težko premagati. Samo pomislite: Bi raje ustvarili program, ki lahko pomnoži velika števila, ali program, ki roko ali s palico v snegu prepozna črko B v milijonih črkovanj, v najbolj nepredvidljivih pisavah?
En preprost primer: ko pogledate to, se skupaj z računalnikom zavedate, da gre za izmenična kvadrata dveh različnih odtenkov.
Če pa odstranite črnino, boste takoj opisali celotno sliko: cilindri, ravnine, tridimenzionalni koti, računalnik pa ne more.
Opisal bo, kar vidi, kot različne dvodimenzionalne oblike v različnih odtenkih, kar načeloma drži. Vaši možgani opravljajo ogromno dela in razlagajo globino, igro senc, svetlobo na sliki. Na spodnji sliki bo računalnik videl dvodimenzionalni belo-sivo-črni kolaž, ko je v resnici tridimenzionalni kamen.
Kar smo pravkar opisali, je vrh ledene gore, ko gre za razumevanje in obdelavo informacij. Da bi dosegel isto raven z osebo, mora računalnik razumeti razliko v subtilni mimiki, razliko med užitkom, žalostjo, zadovoljstvom, veseljem in zakaj je Chatsky dober in Molchalin ni.
Kaj storiti?
Prvi korak k izgradnji AGI: povečanje računalniške moči
Ena od nujnih stvari, ki se morajo zgoditi, da bo AGI mogoča, je povečati moč računalniške strojne opreme. Če naj bo sistem umetne inteligence tako pameten kot možgani, mora ustrezati možganom v surovi procesorski moči.
Eden od načinov za povečanje te sposobnosti je skupno število izračunov na sekundo (OPS), ki jih lahko ustvarijo možgani, in to število lahko določite tako, da ugotovite največjo OPS za vsako strukturo možganov in jih sestavite skupaj.
Ray Kurzweil je zaključil, da je dovolj, da strokovno ocenimo OPS ene strukture in njeno težo glede na težo celotnih možganov, nato pa jo sorazmerno pomnožimo, da dobimo splošno oceno. Sliši se nekoliko dvomljivo, vendar je to storil večkrat z različnimi ocenami različnih področij in vedno prišel do iste številke: približno 10 ^ 16 ali 10 kvadriljonov OPS.
Najhitrejši superračunalnik na svetu, kitajski Tianhe-2, je to številko že presegel: sposoben je narediti približno 32 kvadriljonov operacij na sekundo. Toda Tianhe-2 zaseda 720 kvadratnih metrov prostora, porabi 24 megavatov energije (naši možgani porabijo le 20 vatov) in stane 390 milijonov dolarjev. Ne govorimo o komercialni ali razširjeni uporabi.
Kurzweil predlaga, da ocenimo zdravje računalnikov po tem, koliko OPS lahko kupite za 1.000 USD. Ko to število doseže človeško raven - 10 kvadrilionov OPS - lahko AGI postane del našega življenja.
Moorejev zakon - zgodovinsko zanesljivo pravilo, da se največja računalniška moč računalnikov podvoji vsaki dve leti - pomeni, da razvoj računalniške tehnologije, tako kot gibanje človeka skozi zgodovino, raste eksponentno. Če to primerjamo s Kurzweilovim pravilom tisoč dolarjev, si lahko zdaj privoščimo 10 bilijonov OPS za 1000 USD.
Računalniki za 1000 dolarjev po svoji računalniški moči zaobidejo možgane miši in so tisočkrat šibkejši od ljudi. To se zdi slab pokazatelj, dokler se ne spomnimo, da so bili računalniki trilijonkrat šibkejši od človeških možganov leta 1985, milijarda leta 1995 in milijon v letu 2005. Do leta 2025 bi morali imeti cenovno ugoden računalnik, ki bi bil enak računalniški moči naših možganov..
Tako je surova moč, potrebna za AGI, že tehnično na voljo. V 10 letih bo zapustil Kitajsko in se razširil po vsem svetu. Vendar samo računalniška moč ni dovolj. Naslednje vprašanje je: kako inteligenci na človeški ravni zagotoviti vso to moč?
Drugi korak k ustvarjanju AGI: dajanje inteligence
Ta del je precej zapleten. V resnici nihče ne ve, kako narediti stroj inteligenten - še vedno poskušamo ugotoviti, kako ustvariti inteligenco na človeški ravni, ki lahko loči mačko od psa, izolira B, narisano v snegu, in analizira drugorazredni film. Vendar pa obstaja nekaj strategij, ki razmišljajo naprej, in v enem trenutku bi morala ena od njih delovati.
1. Ponovi možgane
Ta možnost je, kot da bi bili znanstveniki v isti učilnici z otrokom, ki je zelo pameten in dobro odgovarja na vprašanja; in tudi če vestno poskušajo razumeti znanost, se ne približajo niti pametnemu otroku. Na koncu se odločijo: za vraga samo odpiši odgovore na njegova vprašanja. Smiselno je: ne moremo zgraditi super zapletenega računalnika, zakaj torej ne bi za osnovo vzeli enega najboljših prototipov v vesolju: naše možgane?
Znanstveni svet si močno prizadeva ugotoviti, kako delujejo naši možgani in kako je evolucija ustvarila tako zapleteno stvar. Po najbolj optimističnih ocenah jim bo to uspelo šele do leta 2030. Ko pa razumemo vse skrivnosti možganov, njihovo učinkovitost in moč, nas lahko navdihujejo njegove metode pri ustvarjanju tehnologije. Na primer, ena od računalniških arhitektur, ki posnema delovanje možganov, je nevronsko omrežje. Začne z mrežo tranzistorskih "nevronov", ki so med seboj povezani z vhodom in izhodom, in ne ve ničesar - kot novorojenček. Sistem se "uči" tako, da poskuša dokončati naloge, prepozna ročno napisano besedilo in podobno. Povezave med tranzistorji se v primeru pravilnega odgovora okrepijo, v primeru napačnega pa oslabijo. Po številnih ciklih vprašanj in odgovorov sistem oblikuje pametne nevronske tkane, ki so optimizirane za posebne naloge. Možgani se učijo na podoben način, vendar na veliko bolj zapleten način, in ko ga še naprej preučujemo, odkrivamo neverjetne nove načine za izboljšanje nevronskih mrež.
Še bolj ekstremen plagiat vključuje strategijo, imenovano popolna emulacija možganov. Namen: Če želite prave možgane razrezati na tanke rezine, jih skenirajte, nato s programsko opremo natančno rekonstruirajte 3D model in ga nato prevedite v zmogljiv računalnik. Potem bomo imeli računalnik, ki lahko uradno naredi vse, kar zmorejo možgani: le naučiti se in zbrati podatke. Če inženirjem uspe, lahko posnemajo prave možgane s tako neverjetno natančnostjo, da bodo, ko bodo preneseni v računalnik, resnična identiteta in spomin možganov ostali nedotaknjeni. Če bi možgani pripadali Vadimu, preden je umrl, se bo računalnik prebudil v vlogi Vadima, ki bo zdaj AGI na človeški ravni, mi pa bomo Vadima spremenili v neverjetno inteligentnega ISI, kar bo zagotovo biti vesel.
Kako daleč smo od popolnega posnemanja možganov? V resnici smo pravkar posnemali možgane milimetrskega ploskega črva, ki skupaj vsebuje 302 nevronov. Človeški možgani vsebujejo 100 milijard nevronov. Če se vam zdi, da bi poskušali priti do te številke jalovo, pomislite na eksponentno stopnjo rasti napredka. Naslednji korak bo posnemanje mravljih možganov, potem bo miška, nato pa je oseba na dosegu roke.
2. Poskusite slediti evolucijski poti
No, če se odločimo, da so odgovori pametnega otroka preveč zapleteni, da bi jih odpisali, lahko poskusimo slediti njegovim stopinjam učenja in priprave na izpite. Kaj vemo? Ravno tako močan računalnik kot možgani je povsem mogoče - evolucija naših možganov je to dokazala. In če so možgani preveč zapleteni za posnemanje, lahko poskušamo posnemati evolucijo. Bistvo je, čeprav bi lahko posnemali možgane, bi bilo to lahko podobno kot bi poskušali zgraditi letalo tako, da bi smešno mahali z rokami, ki posnemajo premike ptičjih kril. Pogosteje uspemo ustvariti dobre stroje s strojno usmerjenim pristopom in ne z natančnim posnemanjem biologije.
Kako simulirati evolucijo za izgradnjo AGI? Ta metoda, imenovana "genetski algoritmi", bi morala delovati nekako tako: obstajati mora produktiven proces in njegovo vrednotenje, ki se bo vedno znova ponavljalo (na enak način biološka bitja "obstajajo" in "se ocenjujejo" glede na njihove sposobnosti razmnoževati). Skupina računalnikov bo opravljala naloge, najuspešnejši med njimi pa bodo svoje lastnosti delili z drugimi računalniki, "izhodnimi". Manj uspešni bodo neusmiljeno vrženi na smetišče zgodovine. Ta proces naravne selekcije bo skozi številne, številne ponovitve ustvaril boljše računalnike. Izziv je ustvariti in avtomatizirati vzrejne in ocenjevalne cikle, tako da se razvojni proces nadaljuje sam.
Slaba stran kopiranja evolucije je, da evolucija traja nekaj milijard let, da nekaj naredimo, za to pa potrebujemo le nekaj desetletij.
Toda za razliko od evolucije imamo veliko prednosti. Prvič, nima dara predvidevanja, deluje po naključju - daje na primer neuporabne mutacije - in proces lahko nadzorujemo v okviru dodeljenih nalog. Drugič, evolucija nima cilja, vključno z željo po inteligenci - včasih v okolju določena vrsta ne zmaga na račun inteligence (ker ta porabi več energije). Po drugi strani pa si lahko prizadevamo za povečanje inteligence. Tretjič, da bi evolucija izbrala inteligenco, mora narediti številne izboljšave tretjih oseb - na primer prerazporediti porabo energije po celicah - lahko preprosto odstranimo presežek in uporabimo elektriko. Brez dvoma bomo hitrejši od evolucije - vendar spet ni jasno, ali jo lahko presežemo.
3. Računalnike prepustite samim sebi
To je zadnja priložnost, ko so znanstveniki popolnoma obupani in poskušajo programirati program za samorazvoj. Vendar se lahko ta metoda izkaže za najbolj obetavno. Ideja je, da gradimo računalnik, ki bo imel dve osnovni spretnosti: raziskovanje umetne inteligence in spremembe kod same po sebi - kar mu bo omogočilo ne le več učenja, ampak tudi izboljšanje lastne arhitekture. Računalnike lahko usposobimo za svoje računalniške inženirje, da se bodo lahko sami razvijali. Njihova glavna naloga bo ugotoviti, kako postati pametnejši. O tem bomo govorili podrobneje.
Vse to se lahko zgodi zelo kmalu
Hiter napredek v strojni opremi in eksperimentiranje s programsko opremo tečeta vzporedno, AGI pa se lahko pojavi hitro in nepričakovano iz dveh glavnih razlogov:
1. Eksponentna rast je intenzivna in kar se zdi polževim korakom, se lahko hitro razvije v sedemmetrske skoke - ta-g.webp
animirana slika: hi-news.ru/wp-content/uploads/2015/02/gif.gif
2. Ko gre za programsko opremo, se lahko napredek zdi počasen, potem pa en preboj v hipu spremeni hitrost napredka (dober primer: v časih geocentričnega pogleda na svet je bilo ljudem težko izračunati delo vesolja, toda odkritje heliocentrizma je vse olajšalo). Ali pa, ko gre za računalnik, ki se izboljšuje, se stvari lahko zdijo zelo počasne, včasih pa ga le ena sprememba sistema loči od tisočkratne učinkovitosti v primerjavi s človeško ali zastarelo različico.
Cesta od AGI do ISI
V nekem trenutku bomo zagotovo dobili AGI - splošno umetno inteligenco, računalnike s splošno človeško stopnjo inteligence. Računalniki in ljudje bomo živeli skupaj. Ali pa ne bodo.
Bistvo je, da bo imel AGI z enako stopnjo inteligence in računalniške moči kot ljudje še vedno pomembne prednosti pred ljudmi. Na primer:
Oprema
Hitrost. Možganski nevroni delujejo pri 200 Hz, medtem ko sodobni mikroprocesorji (ki so bistveno počasnejši od tistega, kar bomo dobili do nastanka AGI) delujejo s frekvenco 2 GHz ali 10 milijonov krat hitreje od naših nevronov. In notranje komunikacije možganov, ki se lahko premikajo s hitrostjo 120 m / s, so bistveno slabše od sposobnosti računalnikov za uporabo optike in hitrosti svetlobe.
Velikost in shranjevanje. Velikost možganov je omejena z velikostjo naših lobanj in se ne morejo povečati, sicer bodo notranje komunikacije s hitrostjo 120 m / s trajale predolgo, da bodo potovale od ene strukture do druge. Računalniki se lahko razširijo na katero koli fizično velikost, uporabijo več strojne opreme, povečajo RAM, dolgoročni pomnilnik - vse to presega naše zmožnosti.
Zanesljivost in vzdržljivost. Ni samo računalniški pomnilnik natančnejši od človeškega. Računalniški tranzistorji so natančnejši od bioloških nevronov in so manj nagnjeni k propadanju (res jih je mogoče zamenjati ali popraviti). Možgani ljudi se hitreje utrudijo, računalniki pa lahko delajo neprekinjeno, 24 ur na dan, 7 dni v tednu.
Programska oprema
Možnost urejanja, posodobitve, širši nabor možnosti. Za razliko od človeških možganov lahko računalniški program enostavno popravimo, posodobimo in eksperimentiramo. Področja, na katerih so človeški možgani šibki, je mogoče tudi nadgraditi. Človeška programska oprema za vid je vrhunsko zasnovana, vendar so z inženirskega vidika njene zmogljivosti še vedno zelo omejene - vidimo le v vidnem spektru svetlobe.
Kolektivna sposobnost. Po veliki kolektivni inteligenci smo ljudje boljši od drugih vrst. Kolektivna inteligenca ljudi je pomemben razlog, zakaj se lahko imenujemo krona razvoja. Toda računalniki bodo še vedno boljši. Svetovno omrežje umetne inteligence, ki dela na enem programu, nenehno sinhronizira in se razvija, vam bo omogočilo takojšnje dodajanje novih podatkov v bazo podatkov, kjer koli jih dobite. Takšna skupina si bo lahko prizadevala tudi za dosego enega cilja kot celote, saj računalniki ne trpijo zaradi nestrinjanja, motivacije in lastnega interesa kot ljudje.
Umetna inteligenca, ki bo verjetno postala AGI s programiranim samoizpopolnjevanjem, "inteligence na človeški ravni" ne bo videla kot pomemben mejnik-ta mejnik je pomemben le za nas. Ne bo imel razloga, da bi se ustavil na tej dvomljivi ravni. Glede na prednosti, ki jih bo imel celo AGI na človeški ravni, je povsem očitno, da bo človeška inteligenca zanj kratek utrip v tekmi za intelektualno superiornost.
Ta razvoj dogodkov nas lahko zelo, zelo preseneti. Dejstvo je, da je z našega vidika a) edino merilo, ki nam omogoča, da določimo kakovost inteligence, inteligenca živali, ki je privzeto nižja od naše; b) za nas so najpametnejši ljudje vedno pametnejši od najbolj neumnih. Kot to:
To pomeni, da medtem ko AI samo poskuša doseči našo stopnjo razvoja, vidimo, kako postaja pametnejša in se približuje ravni živali. Ko pride na prvo človeško raven - Nick Bostrom uporablja izraz "podeželski idiot" - bomo navdušeni: "Vau, že je kot bedak. Kul! " Edina stvar je, da je v splošnem spektru inteligence ljudi, od vaškega idiota do Einsteina, razpon majhen - zato, ko AI pride na raven idiota in postane AGI, bo nenadoma postal pametnejši od Einsteina.
In kaj se bo zgodilo naprej?
Eksplozija inteligence
Upam, da se vam je zdelo zanimivo in zabavno, saj od tega trenutka tema, o kateri razpravljamo, postane nenormalna in grozljiva. Morali bi se ustaviti in se spomniti, da je vsako zgoraj navedeno dejstvo resnična znanost in resnične napovedi za prihodnost najbolj uglednih mislecev in znanstvenikov. Samo imejte v mislih.
Torej, kot smo že omenili, vsi naši sodobni modeli za doseganje AGI vključujejo možnost, da se AI izboljša. In takoj, ko postane AGI, tudi sistemi in metode, po katerih je odraščal, postanejo dovolj pametni, da se izboljšajo - če to želijo. Pojavi se zanimiv koncept: rekurzivno samoizboljšanje. Deluje takole.
Določen sistem AI na določeni ravni - recimo vaški idiot - je programiran za izboljšanje lastne inteligence. Ko se je razvil - recimo na ravni Einsteina - se tak sistem začne razvijati že z intelektom Einsteina, njegov razvoj traja manj časa, skoki pa so vedno večji. Omogočajo, da sistem presega vsako osebo in postaja vedno bolj. S hitrim razvojem se AGI v svoji inteligenci dvigne do nebesnih višin in postane superinteligenten sistem ISI. Ta proces se imenuje eksplozija inteligence in je najbolj jasen primer zakona pospeševanja donosov.
Znanstveniki se prepirajo o tem, kako hitro bo AI dosegel raven AGI - večina meni, da bomo AGI dobili do leta 2040, v samo 25 letih, kar je po standardih tehnološkega razvoja zelo, zelo malo. Če nadaljujemo logično verigo, je enostavno domnevati, da bo tudi prehod iz AGI v ISI izredno hiter. Kot to:
»Trajala so desetletja, da je prvi sistem AI dosegel najnižjo raven splošne inteligence, vendar se je to končno zgodilo. Računalnik lahko razume svet okoli sebe kot štiriletna oseba. Nenadoma, dobesedno eno uro po tem mejniku, sistem ustvari odlično fizikalno teorijo, ki združuje splošno relativnost in kvantno mehaniko, česar noben človek ne zmore. Po uri in pol AI postane ISI, 170.000 -krat pametnejši od katerega koli človeka."
Nimamo niti pravih izrazov, ki bi opisali superinteligenco teh razsežnosti. V našem svetu "pameten" pomeni osebo z IQ 130, "neumen" - 85, vendar nimamo primerov ljudi z IQ 12.952. Naši vladarji za to niso zasnovani.
Zgodovina človeštva nam jasno in jasno pove: skupaj z intelektom prihaja moč in moč. To pomeni, da ko bomo ustvarili umetno superinteligenco, bo to najmočnejše bitje v zgodovini življenja na Zemlji, vsa živa bitja, vključno z ljudmi, pa bodo popolnoma v njegovi moči - in to se lahko zgodi čez dvajset let.
Če bi naši skromni možgani lahko prišli do Wi-Fi-ja, potem lahko nekaj pametnejšega od nas sto, tisoč, milijardo krat zlahka izračuna položaj vsakega atoma v vesolju v danem trenutku. Vse, kar lahko imenujemo magija, vsaka moč, ki je pripisana vsemogočnemu božanstvu - vse to bo na voljo ISI. Ustvarjanje tehnologije za odpravo staranja, zdravljenje katere koli bolezni, odpravljanje lakote in celo smrti, obvladovanje vremena - vse bo nenadoma postalo mogoče. Možen je tudi takojšen konec vsega življenja na Zemlji. Najpametnejši ljudje na našem planetu se strinjajo, da bo takoj, ko se bo na svetu pojavila umetna superinteligenca, označila Božji pojav na Zemlji. In pomembno vprašanje ostaja.
