Inteligență Artificială. Prima Parte: Calea Spre Superinteligență - Vedere Alternativă

Cuprins:

Inteligență Artificială. Prima Parte: Calea Spre Superinteligență - Vedere Alternativă
Inteligență Artificială. Prima Parte: Calea Spre Superinteligență - Vedere Alternativă
Anonim

Motivul pentru care acest articol (și altele) a ieșit la lumină este simplu: poate că inteligența artificială nu este doar un subiect important pentru discuție, ci cel mai important în contextul viitorului. Oricine intră chiar și puțin în esența potențialului inteligenței artificiale recunoaște că acest subiect nu poate fi ignorat. Unii - și printre ei Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, nu cei mai proști oameni de pe planeta noastră - cred că inteligența artificială reprezintă o amenințare existențială pentru umanitate, comparabilă ca scară cu dispariția completă a noastră ca specie. Ei bine, stai pe spate și punctează-i pentru tine.

„Suntem la un pas de schimbări comparabile cu originea vieții umane pe Pământ” (Vernor Vinge).

Ce înseamnă a fi la un pas de o astfel de schimbare?

Image
Image

Se pare că nu este nimic special. Dar trebuie să vă amintiți că a fi într-un astfel de loc pe grafic înseamnă că nu știți ce este în dreapta voastră. Ar trebui să simți așa ceva:

Image
Image

Sentimentele sunt destul de normale, zborul merge bine.

Video promotional:

Viitorul vine

Imaginați-vă că o mașină a timpului v-a transportat până în 1750, moment în care lumea se confrunta cu întreruperi constante ale curentului, comunicarea dintre orașe însemna împușcături cu tunuri, iar toate transporturile se desfășurau pe fân. Să presupunem că ajungeți acolo, luați pe cineva și îl aduceți în 2015, arătați cum este aici. Nu suntem în măsură să înțelegem cum ar fi pentru el să vadă toate aceste capsule strălucitoare zburând de-a lungul drumurilor; vorbește cu oamenii de cealaltă parte a oceanului; uită-te la jocurile sportive la o mie de kilometri distanță; ascultați un spectacol muzical înregistrat acum 50 de ani; jucați cu un dreptunghi magic care poate face o fotografie sau surprinde un moment live; construiți o hartă cu un punct albastru paranormal care să indice locația sa; privește fața cuiva și comunică cu el la mulți kilometri distanță și așa mai departe. Toate acestea sunt magii inexplicabile pentru aproape trei sute de ani. Ca să nu mai vorbim de Internet, Stația Spațială Internațională, Marele Colizor de Hadroni, armele nucleare și relativitatea generală.

O astfel de experiență nu va fi surprinzătoare sau șocantă pentru el - aceste cuvinte nu transmit întreaga esență a colapsului mental. Călătorul nostru poate muri cu totul.

Dar există un punct interesant. Dacă se întoarce în 1750 și devine gelos că am vrut să îi vedem reacția la 2015, poate lua o mașină a timpului cu el și poate încerca să facă același lucru cu, să zicem, 1500. Va zbura acolo, va găsi o persoană, o va ridica în 1750 și va arăta totul. Tipul de la 1500 va fi șocat peste măsură - dar este puțin probabil să moară. Deși el, desigur, va fi surprins, diferența dintre 1500 și 1750 este mult mai mică decât între 1750 și 2015. O persoană din 1500 va fi surprinsă în unele momente din fizică, va fi uimită de ceea ce a devenit Europa sub călcâiul dur al imperialismului, desenează o nouă hartă a lumii în cap … Dar viața de zi cu zi din 1750 - transporturi, comunicații etc. - este puțin probabil să-l surprindă până la moarte.

Nu, pentru ca un tip din 1750 să se distreze la fel ca noi, trebuie să meargă mult mai departe - poate un an ca acesta în 12.000 î. Hr. e., chiar înainte ca prima revoluție agricolă să nască primele orașe și conceptul de civilizație. Dacă cineva din lumea vânătorilor-culegători, de pe vremea când oamenii erau încă o altă specie animală, vedea imensele imperii umane din 1750 cu bisericile lor înalte, corăbiile care traversau oceanele, conceptul lor de a fi „în interiorul” unei clădiri, totul această cunoaștere - ar fi murit, cel mai probabil.

Și apoi, după moarte, ar fi invidiat și ar fi vrut să facă la fel. S-ar întoarce acum 12.000 de ani, la 24.000 î. Hr. e., ar fi luat o persoană și ar fi adus-o în timp util. Și un nou călător îi spunea: „Ei bine, e în regulă, mulțumesc”. Pentru că în acest caz, o persoană din 12.000 î. Hr. e. ar trebui să ne întoarcem cu 100.000 de ani în urmă și să le arătăm aboriginilor locali focul și limba pentru prima dată.

Dacă trebuie să transportăm pe cineva în viitor pentru a fi surprinși până la moarte, progresul trebuie să parcurgă o anumită distanță. Trebuie atins progresul Point of Death (TPP). Adică, dacă la vremea vânătorilor-culegători, TSP dura 100.000 de ani, următoarea oprire a avut loc deja în 12.000 î. Hr. e. După aceasta, progresul a fost deja mai rapid și a transformat radical lumea până în 1750 (aproximativ). Apoi a durat câteva sute de ani și iată-ne.

Această imagine - în care progresul uman se mișcă mai repede pe măsură ce trece timpul - futuristul Ray Kurzweil numește legea accelerării revenirea la istoria umană. Acest lucru se întâmplă deoarece societățile mai avansate au capacitatea de a muta progresul într-un ritm mai rapid decât societățile mai puțin dezvoltate. Oamenii din secolul al XIX-lea știau mai multe decât oamenii din secolul al XV-lea, deci nu este surprinzător faptul că progresul în secolul al XIX-lea a fost mai rapid decât în secolul al XV-lea și așa mai departe.

La o scară mai mică, acest lucru funcționează și. Înapoi la viitor a fost lansat în 1985, iar trecutul a fost în 1955. În film, când Michael J. Fox s-a întors în 1955, a fost luat prin surprindere de noutatea televizoarelor, de prețurile la sifon, de lipsa de dragoste pentru sunetul de chitară și de variațiile de argou. Era o lume diferită, desigur, dar dacă filmul ar fi fost filmat astăzi, iar trecutul ar fi fost în 1985, diferența ar fi mult mai globală. Marty McFly, înapoi în vremea computerelor personale, a internetului și a telefoanelor mobile, ar fi mult mai irelevant decât Marty, care a plecat în 1955 din 1985.

Toate acestea se datorează legii accelerării randamentelor. Rata medie de progres între 1985 și 2015 a fost mai rapidă decât cea din 1955 până în 1985 - deoarece, în primul caz, lumea era mai dezvoltată, era saturată de realizările din ultimii 30 de ani.

Astfel, cu cât sunt mai multe realizări, cu atât schimbările se produc mai repede. Dar asta nu ar trebui să ne lase cu anumite indicii pentru viitor?

Kurzweil sugerează că progresul întregului secol XX ar fi putut fi realizat în doar 20 de ani la un nivel de dezvoltare de 2000 - adică în 2000 rata de progres a fost de cinci ori mai rapidă decât rata medie de progres a secolului XX. De asemenea, el crede că progresul întregului secol XX a fost echivalent cu progresul perioadei din 2000 până în 2014, iar progresul unui alt secol XX va fi echivalent cu perioada până în 2021 - adică în doar șapte ani. După câteva decenii, toate progresele secolului al XX-lea vor avea loc de mai multe ori pe an, apoi în doar o lună. În cele din urmă, legea accelerării rentabilităților ne va conduce la punctul în care progresul în întregul secol XXI va fi de 1000 de ori mai mare decât progresul secolului XX.

Dacă Kurzweil și susținătorii săi au dreptate, 2030 ne va surprinde în același mod în care tipul din 1750 ar fi surprins 2015-ul nostru - adică următorul TSP va dura doar câteva decenii - și lumea din 2050 va fi atât de diferită de cea modernă încât cu greu ne afla. Și aceasta nu este fantezie. Aceasta este părerea multor oameni de știință care sunt mai deștepți și mai educați decât tine și mine. Și dacă te uiți la istorie, vei înțelege că această predicție rezultă din logica pură.

De ce atunci, când ne confruntăm cu afirmații de genul „lumea în 35 de ani se va schimba dincolo de recunoaștere”, ridicăm sceptic din umeri? Există trei motive pentru scepticismul nostru cu privire la previziunile viitoare:

1. Când vine vorba de istorie, gândim în linii drepte. În încercarea de a vizualiza progresul următorilor 30 de ani, privim progresul din ultimii 30 ca un indicator al cât de mult este probabil să se întâmple. Când ne gândim cum se va schimba lumea noastră în secolul XXI, luăm progresul secolului XX și îl adăugăm la anul 2000. Aceeași greșeală o face omul nostru din 1750 când primește pe cineva din 1500 și încearcă să-l surprindă. Intuitiv gândim într-un mod liniar, când ar trebui să fim exponențiali. În esență, un futurist ar trebui să încerce să prezică progresul următorilor 30 de ani, nu luând în considerare ultimii 30, ci judecând după nivelul actual de progres. Atunci prognoza va fi mai exactă, dar totuși lângă poartă. Pentru a gândi corect despre viitor, trebuie să vedeți lucrurile care se mișcă într-un ritm mult mai rapid decât se mișcă acum.

Image
Image

2. Traiectoria istoriei recente pare deseori distorsionată. În primul rând, chiar și o curbă exponențială abruptă apare liniară atunci când vedeți porțiuni mici ale acesteia. În al doilea rând, creșterea exponențială nu este întotdeauna lină și uniformă. Kurzweil crede că progresul se mișcă în curbele serpentine.

Image
Image

O astfel de curbă trece prin trei faze: 1) creștere lentă (faza timpurie a creșterii exponențiale); 2) creștere rapidă (explozivă, fază târzie a creșterii exponențiale); 3) stabilizarea sub forma unei paradigme specifice.

Dacă te uiți la ultima poveste, partea curbei S în care te afli în prezent poate ascunde viteza de progres de percepția ta. O parte din timpul dintre 1995 și 2007 a fost petrecut pe dezvoltarea explozivă a internetului, prezentând Microsoft, Google și Facebook publicului, nașterea rețelelor sociale și dezvoltarea telefoanelor mobile și apoi a smartphone-urilor. Aceasta a fost a doua fază a curbei noastre. Dar perioada 2008-2015 a fost mai puțin perturbatoare, cel puțin pe plan tehnologic. Cei care se gândesc la viitor astăzi pot dura ultimii câțiva ani pentru a evalua ritmul general al progresului, dar nu văd imaginea mai largă. De fapt, o nouă și puternică fază 2 ar putea fi acum pregătită.

3. Propria noastră experiență ne face oameni bătrâni morocănoși când vine vorba de viitor. Ne bazăm ideile despre lume pe propria noastră experiență, iar această experiență ne-a stabilit ritmul de creștere în trecutul recent, desigur. Imaginația noastră este, de asemenea, limitată, deoarece ne folosește experiența pentru a prezice - dar cel mai adesea, nu avem instrumentele necesare pentru a prezice cu precizie viitorul. Când auzim predicții pentru viitor care sunt în contradicție cu percepțiile noastre de zi cu zi despre cum funcționează lucrurile, le considerăm instinctiv naive. Dacă ți-aș spune că vei trăi până la 150 sau 250 de ani și poate că nu vei muri deloc, te vei gândi instinctiv că „asta este o prostie, știu din istorie că în acest timp toată lumea a murit”. Așa este: nimeni nu a trăit să vadă astfel de ani. Dar niciun avion nu a zburat înainte de inventarea avioanelor.

Astfel, deși scepticismul vi se pare rezonabil, este de cele mai multe ori greșit. Ar trebui să acceptăm că, dacă ne înarmăm cu logică pură și așteptăm zigzagurile istorice obișnuite, trebuie să recunoaștem că foarte, foarte, foarte mult trebuie să se schimbe în deceniile următoare; mult mai mult decât intuitiv. Logica dictează, de asemenea, că, dacă cele mai avansate specii de pe planetă continuă să facă salturi uriașe înainte, din ce în ce mai repede, la un moment dat, saltul va fi atât de sever, încât va schimba radical viața așa cum o cunoaștem noi. Ceva similar s-a întâmplat în procesul evoluției, când omul a devenit atât de inteligent încât a schimbat complet viața oricărei alte specii de pe planeta Pământ. Și dacă petreceți puțin timp citind ce se întâmplă acum în știință și tehnologie, s-ar puteaîncepe să vezi anumite indicii despre care va fi următorul salt uriaș.

Drumul către superinteligență: ce este AI (inteligența artificială)?

La fel ca mulți pe această planetă, sunteți obișnuiți să gândiți inteligența artificială ca o idee stupidă de science fiction. Dar în ultima vreme, o mulțime de oameni serioși și-au arătat îngrijorarea cu privire la această idee stupidă. Ce s-a întâmplat?

Există trei motive care duc la confuzie în jurul termenului AI:

1. Asociem AI cu filme. "Razboiul Stelelor". „Terminator”. „O Odiseea Spațială 2001”. Dar la fel ca roboții, AI din aceste filme este ficțiune. Astfel, casetele de la Hollywood diluează nivelul percepției noastre, AI devine familiară, familiară și, desigur, rea.

2. Acesta este un domeniu larg de aplicare. Începe cu un calculator în telefon și dezvoltă mașini cu conducere automată către ceva îndepărtat în viitor, care va revoluționa lumea. AI reprezintă toate aceste lucruri și este confuz.

3. Folosim AI în fiecare zi, dar de multe ori nici nu ne dăm seama. Așa cum spunea John McCarthy, inventatorul termenului de „inteligență artificială” în 1956, „odată ce funcționează, nimeni nu o mai numește AI”. AI a devenit mai mult o predicție mitică despre viitor decât ceva real. În același timp, există în acest nume o smack a ceva din trecut care nu a devenit niciodată realitate. Ray Kurzweil spune că aude oameni care asociază AI cu fapte din anii 80, ceea ce poate fi comparat cu „susținerea că internetul a murit împreună cu dotcoms la începutul anilor 2000”.

Să fim clari. Mai întâi, nu te mai gândi la roboți. Robotul care este containerul pentru AI imită uneori forma umană, alteori nu, dar AI în sine este computerul din interiorul robotului. AI este un creier, iar un robot este un corp, dacă are deloc un corp. De exemplu, software-ul și datele lui Siri sunt inteligență artificială, vocea feminină este personificarea acestui AI și nu există roboți în acest sistem.

În al doilea rând, probabil ați auzit termenul „singularitate” sau „singularitate tehnologică”. Acest termen este folosit în matematică pentru a descrie o situație neobișnuită în care regulile obișnuite nu mai funcționează. În fizică, este folosit pentru a descrie punctul infinitesimal și dens al unei găuri negre sau punctul original al Big Bang-ului. Din nou, legile fizicii nu funcționează în ea. În 1993, Vernor Winge a scris un celebru eseu în care a aplicat termenul unui moment din viitor în care inteligența tehnologiilor noastre o întrece pe a noastră - moment în care viața, așa cum o știm, se va schimba pentru totdeauna și regulile obișnuite ale existenței sale nu vor mai funcționa. … Ray Kurzweil a mai rafinat acest termen subliniind că singularitatea va fi atinsă atunci când legea reculului accelerat ajunge la un punct extrem,când progresul tehnologic se mișcă atât de repede încât încetăm să observăm realizările sale, aproape infinit de repede. Atunci vom trăi într-o lume complet nouă. Cu toate acestea, mulți experți au încetat să mai folosească acest termen, deci să nu-l folosim des.

În cele din urmă, deși există multe tipuri sau forme de IA care derivă din conceptul larg de IA, principalele categorii de IA sunt de calibru. Există trei categorii principale:

1. Inteligență artificială (AI) concentrată (slabă). UII este specializat într-o zonă. Printre aceste AI există și cei care pot învinge campionul mondial la șah, dar atât. Există unul care poate oferi cel mai bun mod de stocare a datelor pe hard diskul dvs. și atât.

2. Inteligență artificială generală (puternică). Uneori, denumit și AI de nivel uman. AGI se referă la un computer la fel de inteligent ca o persoană - o mașină care este capabilă să efectueze orice acțiune intelectuală inerentă unei persoane. Crearea AGI este mult mai dificilă decât AGI și încă nu am ajuns la asta. Profesorul Linda Gottfredson descrie inteligența ca „într-un sens general, potențial psihic, care, printre altele, include capacitatea de a raționa, planifica, rezolva probleme, gândi abstract, înțelege idei complexe, învață rapid și învață din experiență”. AGI ar trebui să poată face toate acestea la fel de ușor ca tine.

3. Superinteligența artificială (ISI). Filozoful Oxford și teoreticianul AI Nick Bostrom definește superinteligența ca fiind „inteligența mult mai inteligentă decât cele mai bune minți umane din aproape toate domeniile, inclusiv creativitatea științifică, înțelepciunea generală și abilitățile sociale”. Superinteligența artificială include atât un computer ușor mai inteligent decât o persoană, cât și unul care este de miliarde de ori mai inteligent în orice direcție. ISI este motivul interesului crescând pentru IA, precum și faptul că cuvintele „dispariție” și „nemurire” apar adesea în astfel de discuții.

În zilele noastre, oamenii au cucerit deja prima etapă a calibrului AI - AI - în multe feluri. Revoluția AI este o călătorie de la AGI la AGI la ISI. Este posibil ca această cale să nu supraviețuim, dar cu siguranță va schimba totul.

Să aruncăm o privire atentă asupra modului în care cei mai importanti gânditori din domeniu văd această cale și de ce această revoluție s-ar putea întâmpla mai repede decât ați putea crede.

Unde suntem în acest flux?

Inteligența artificială focalizată este inteligența mașinii care este egală sau depășește inteligența umană sau eficiența în îndeplinirea unei sarcini specifice. Câteva exemple:

„Mașinile sunt împachetate cu sisteme ICD, de la computere care determină momentul în care ar trebui să intre sistemul antiblocare, până la un computer care determină parametrii sistemului de injecție a combustibilului. Mașinile cu conducere automată ale Google, care sunt în prezent testate, vor conține sisteme robuste de AI care simt și reacționează la lumea din jur.

- Telefonul dvs. este o mică fabrică de ICD. Când utilizați aplicația hărți, primiți recomandări pentru descărcarea aplicațiilor sau a muzicii, verificați vremea de mâine, discutați cu Siri sau faceți orice altceva - utilizați AI.

- Filtrul dvs. de e-mail spam este un tip clasic de AI. Începe prin a afla cum să separați spamul de e-mailurile utilizabile și apoi învață cum vă gestionează e-mailurile și preferințele.

- Și acest sentiment incomod, când ieri căutați o șurubelniță sau o plasmă nouă într-un motor de căutare și astăzi vedeți oferte de la magazine utile de pe alte site-uri? Sau când rețeaua socială vă recomandă să adăugați oameni interesanți ca prieteni? Toate acestea sunt sisteme AI care funcționează împreună, determinându-vă preferințele, preluând date despre dvs. de pe Internet, din ce în ce mai aproape. Aceștia analizează comportamentul a milioane de oameni și trag concluzii pe baza acestor analize pentru a vinde serviciile marilor companii sau a le îmbunătăți serviciile.

- Google Translate este un alt sistem AI clasic, care este impresionant de bun la anumite lucruri. La fel și recunoașterea vocală. Când avionul aterizează, terminalul pentru acesta nu este identificat de către o persoană. Prețul biletului este același. Cele mai bune dame din lume, șah, table, tăiței și alte jocuri de astăzi sunt reprezentate de inteligență artificială concentrată în mod restrâns.

- Căutarea Google este un AI gigant care folosește metode incredibil de inteligente pentru a clasifica paginile și a determina SERP-urile.

Și asta este doar în lumea consumatorilor. Sistemele IMD sofisticate sunt utilizate pe scară largă în industria militară, producătoare și financiară; în sistemele medicale (gândiți-vă la IBM Watson) și așa mai departe.

Drumul de la AGI la AGI: de ce este atât de dificil?

Nimic nu dezvăluie complexitatea inteligenței umane mai mult decât încercarea de a crea un computer la fel de inteligent. Construirea zgârie-nori, zborul în spațiu, secretele Big Bang - toate acestea sunt prostii în comparație cu repetarea propriului creier sau cel puțin doar înțelegerea acestuia. Creierul uman este în prezent cel mai complex obiect din universul cunoscut.

Este posibil să nu bănuiți nici măcar care este dificultatea în crearea AGI (un computer care va fi inteligent ca persoană, în general, și nu doar într-o singură zonă). Construirea unui computer care poate înmulți două numere de zece cifre într-o fracțiune de secundă este o bucată de tort. Este incredibil de dificil să creezi unul care să se uite la un câine și la o pisică și să spună unde este câinele și unde este pisica. Creezi un AI care să poată învinge un mare maestru? Terminat. Acum încercați să-l determinați să citească un paragraf dintr-o carte veche de șase ani și să înțeleagă nu numai cuvintele, ci și semnificația lor. Google cheltuie miliarde de dolari încercând să facă acest lucru. Cu lucruri complexe - cum ar fi calculele, calculul strategiilor pieței financiare, traducerea unui limbaj - computerul face față cu ușurință, dar cu lucruri simple - viziune, mișcare, percepție - nu. După cum a spus Donald Knuth, „IA face acum aproape totulceea ce necesită „gândire”, dar nu poate face față cu ceea ce fac oamenii și animalele fără să gândească”.

Când vă gândiți la motivele acestui fapt, vă dați seama că lucrurile care ni se par simple de făcut par așa pentru că au fost optimizate pentru noi (și animale) de-a lungul sutelor de milioane de ani de evoluție. Când ajungeți la un obiect, mușchii, articulațiile, oasele umerilor, coatelor și mâinilor efectuează instantaneu lanțuri lungi de operații fizice, sincrone cu ceea ce vedeți și mișcați brațul în trei dimensiuni. Vi se pare simplu, deoarece software-ul ideal din creierul dvs. este responsabil pentru aceste procese. Acest truc simplu face ca procedura de înregistrare a unui cont nou prin introducerea unui cuvânt scris strâmb (captcha) să fie simplă pentru dvs. și iad pentru un bot rău intenționat. Pentru creierul nostru, acest lucru nu este dificil: trebuie doar să poți vedea.

Pe de altă parte, înmulțirea numărului mare sau jocul de șah sunt activități noi pentru ființele biologice și nu am avut suficient timp pentru a ne îmbunătăți (nu milioane de ani), deci nu este dificil pentru un computer să ne învingă. Gândiți-vă la asta: ați prefera să creați un program care poate înmulți numerele mari sau un program care recunoaște litera B în milioanele sale de ortografii, în cele mai imprevizibile fonturi, cu mâna sau cu un băț în zăpadă?

Un exemplu simplu: atunci când te uiți la asta, tu și computerul tău realizezi că acestea sunt pătrate alternante de două nuanțe diferite.

Image
Image

Dar dacă eliminați negrul, veți descrie imediat imaginea completă: cilindri, planuri, unghiuri tridimensionale, dar un computer nu poate.

Image
Image

El va descrie ceea ce vede ca o varietate de forme bidimensionale în diferite nuanțe, ceea ce, în principiu, este adevărat. Creierul tău face o grămadă de muncă interpretând profunzimea, jocul de umbre, lumina într-o imagine. În imaginea de mai jos, computerul va vedea un colaj bidimensional alb-gri-negru, când în realitate există o piatră tridimensională.

Image
Image

Și ceea ce tocmai am subliniat este vârful aisbergului atunci când vine vorba de înțelegerea și prelucrarea informațiilor. Pentru a ajunge la același nivel cu o persoană, un computer trebuie să înțeleagă diferența dintre expresiile faciale subtile, diferența dintre plăcere, tristețe, satisfacție, bucurie și de ce Chatsky este bun, iar Molchalin nu.

Ce sa fac?

Primul pas către construirea AGI: creșterea puterii de calcul

Unul dintre lucrurile necesare care trebuie să se întâmple pentru ca AGI să devină posibil este creșterea puterii hardware-ului computerului. Dacă un sistem de inteligență artificială trebuie să fie la fel de inteligent ca și creierul, trebuie să se potrivească cu creierul în puterea de calcul brută.

O modalitate de a crește această abilitate este prin numărul total de calcule pe secundă (OPS) pe care creierul le poate produce și puteți determina acest număr aflând numărul maxim de OPS pentru fiecare structură a creierului și punându-le împreună.

Ray Kurzweil a ajuns la concluzia că este suficient să luați o estimare profesională a OPS a unei structuri și a greutății acesteia în raport cu greutatea întregului creier, apoi să o multiplicați proporțional pentru a obține estimarea generală. Sună puțin dubios, dar a făcut-o de multe ori cu estimări diferite ale diferitelor zone și a venit întotdeauna cu același număr: aproximativ 10 ^ 16 sau 10 cvadrilioane OPS.

Cel mai rapid supercomputer din lume, chinezul Tianhe-2, a depășit deja acest număr: este capabil să facă aproximativ 32 de miliarde de operații pe secundă. Dar „Tianhe-2” ocupă 720 de metri pătrați de spațiu, consumă 24 de megawați de energie (creierul nostru consumă doar 20 de wați) și costă 390 de milioane de dolari. Nu vorbim despre utilizarea comercială sau pe scară largă.

Kurzweil sugerează să judecăm starea de sănătate a computerelor după câte OPS puteți cumpăra pentru 1.000 de dolari. Când acest număr atinge nivelul uman - 10 patrilioane de OPS - AGI ar putea deveni o parte din viața noastră.

Legea lui Moore - regula fiabilă din punct de vedere istoric conform căreia puterea maximă de calcul a computerelor se dublează la fiecare doi ani - implică faptul că dezvoltarea tehnologiei computerelor, la fel ca mișcarea omului prin istorie, crește exponențial. Dacă punem acest lucru în concordanță cu regula lui Kurzweil de o mie de dolari, ne putem permite acum 10 trilioane de OPS pentru 1.000 de dolari.

Creșterea exponențială a computerului: secolele XX - XXI. În dreapta este o regulă de diapozitive și pe ea - creierul unei insecte, al unui șoarece, al unei persoane și al tuturor oamenilor; stânga - calcule pe secundă pentru 1000 USD; sub - an
Creșterea exponențială a computerului: secolele XX - XXI. În dreapta este o regulă de diapozitive și pe ea - creierul unei insecte, al unui șoarece, al unei persoane și al tuturor oamenilor; stânga - calcule pe secundă pentru 1000 USD; sub - an

Creșterea exponențială a computerului: secolele XX - XXI. În dreapta este o regulă de diapozitive și pe ea - creierul unei insecte, al unui șoarece, al unei persoane și al tuturor oamenilor; stânga - calcule pe secundă pentru 1000 USD; sub - an.

Calculatoarele pentru 1.000 de dolari ocolesc creierul unui mouse în puterea lor de calcul și sunt de o mie de ori mai slabe decât oamenii. Acest lucru pare a fi un indicator rău până nu ne amintim că computerele au fost de miliarde de ori mai slabe decât creierul uman în 1985, un miliard în 1995 și un milion în 2005. Până în 2025, ar trebui să avem un computer accesibil care să rivalizeze cu puterea de calcul creierul nostru.

Astfel, puterea brută necesară pentru AGI este deja disponibilă din punct de vedere tehnic. În termen de 10 ani, va părăsi China și se va răspândi în întreaga lume. Dar puterea de calcul singură nu este suficientă. Și următoarea întrebare: cum oferim inteligență la nivel uman cu toată această putere?

Al doilea pas către crearea AGI: oferindu-i inteligență

Această parte este destul de dificilă. În realitate, nimeni nu știe cu adevărat cum să facă o mașină inteligentă - încă încercăm să ne dăm seama cum să creăm o inteligență la nivel uman care să poată distinge o pisică dintr-un câine, să izoleze un B tras în zăpadă și să analizeze un film de clasa a doua. Cu toate acestea, există o mână de strategii de gândire spre viitor și la un moment dat una dintre ele ar trebui să funcționeze.

1. Repetați creierul

Această opțiune este ca și cum oamenii de știință se află în aceeași sală de clasă cu un copil care este foarte inteligent și bun la răspunsuri la întrebări; și chiar dacă încearcă cu sârguință să înțeleagă știința, nici măcar nu se apropie să ajungă din urmă cu copilul inteligent. În cele din urmă, ei decid: până la naiba, vom scrie doar răspunsurile la întrebările sale. Are sens: nu putem construi un computer super-complex, așa că de ce să nu luăm drept bază unul dintre cele mai bune prototipuri ale universului: creierul nostru?

Lumea științifică lucrează din greu pentru a afla cum funcționează creierul nostru și cum evoluția a creat un lucru atât de complex. Potrivit celor mai optimiste estimări, aceștia vor putea face acest lucru abia până în 2030. Dar odată ce înțelegem toate secretele creierului, eficiența și puterea acestuia, putem fi inspirați de metodele sale de creare a tehnologiei. De exemplu, una dintre arhitecturile computerelor care imită funcționarea creierului este o rețea neuronală. Ea începe cu o rețea de „neuroni” de tranzistor conectați între ei prin intrare și ieșire și nu știe nimic - ca un nou-născut. Sistemul „învață” încercând să finalizeze sarcini, să recunoască textul scris de mână și altele asemenea. Conexiunile dintre tranzistoare sunt consolidate dacă răspunsul este corect și slăbit dacă răspunsul este incorect. După multe cicluri de întrebări și răspunsuri, sistemul formează țesături neuronale inteligente,optimizat pentru sarcini specifice. Creierul învață într-un mod similar, dar într-un mod mult mai complex și, pe măsură ce continuăm să-l studiem, descoperim noi moduri incredibile de a îmbunătăți rețelele neuronale.

Chiar și mai mult plagiat implică o strategie numită emulare completă a creierului. Scop: Pentru a tăia un creier adevărat în felii subțiri, scanați fiecare dintre ele, apoi reconstruiți cu precizie modelul 3D folosind software, apoi traduceți-l într-un computer puternic. Apoi vom avea un computer care va putea oficial să facă tot ceea ce creierul poate face: trebuie doar să învețe și să colecteze informații. Dacă inginerii reușesc, pot emula un creier real cu o precizie atât de incredibilă, încât odată descărcat pe computer, identitatea și memoria reală a creierului vor rămâne intacte. Dacă creierul îi aparținea lui Vadim înainte de a muri, computerul se va trezi în rolul lui Vadim, care va fi acum un AGI la nivel uman, iar noi, la rândul nostru, îl vom transforma într-un ISI incredibil de inteligent.cu care sigur va fi încântat.

Cât de departe suntem de a emula complet creierul? În realitate, tocmai am imitat creierul unui vierme plat milimetric, care conține 302 de neuroni în total. Creierul uman conține 100 de miliarde de neuroni. Dacă încercarea de a ajunge la acest număr vi se pare inutilă, gândiți-vă la rata exponențială de creștere a progresului. Următorul pas va fi emularea creierului furnicii, apoi va exista un șoarece și apoi o persoană este la îndemână.

2. Încercați să urmăriți urmele evoluției

Ei bine, dacă decidem că răspunsurile copilului inteligent sunt prea complexe pentru a le putea anula, putem încerca să urmăm urmele sale de învățare și pregătire pentru examen. Ce știm? Este foarte posibil să construim un computer la fel de puternic ca un creier - evoluția creierului nostru a dovedit acest lucru. Și dacă creierul este prea complex pentru a emula, putem încerca să imităm evoluția. Ideea este că, chiar dacă putem emula creierul, s-ar putea ca și cum am încerca să construim un avion făcând o mișcare ridicolă a mâinii care imită mișcările aripilor păsărilor. De cele mai multe ori reușim să creăm mașini bune folosind o abordare orientată spre mașină, mai degrabă decât o imitație exactă a biologiei.

Cum se simulează evoluția pentru a construi AGI? Această metodă numită „algoritmi genetici” ar trebui să funcționeze așa: trebuie să existe un proces productiv și evaluarea acestuia și se va repeta mereu (în același mod, creaturile biologice „există” și „sunt evaluate” prin capacitatea lor de a se reproduce). Un grup de computere va îndeplini sarcini, iar cele mai de succes dintre ele își vor împărtăși caracteristicile cu alte computere, „ieșire”. Cel mai puțin reușit va fi aruncat fără milă în coșul de gunoi al istoriei. Prin multe, multe iterații, acest proces de selecție naturală va produce computere mai bune. Provocarea constă în crearea și automatizarea ciclurilor de reproducere și evaluare, astfel încât procesul de evoluție să continue de la sine.

Dezavantajul copierii evoluției este că este nevoie de evoluție miliarde de ani pentru a face ceva și avem nevoie doar de câteva decenii pentru ao face.

Dar avem o mulțime de avantaje, spre deosebire de evoluție. În primul rând, nu are darul previziunii, funcționează întâmplător - dă mutații inutile, de exemplu - și putem controla procesul în cadrul sarcinilor atribuite. În al doilea rând, evoluția nu are un scop, inclusiv dorința de inteligență - uneori în mediu o anumită specie nu câștigă în detrimentul inteligenței (deoarece aceasta din urmă consumă mai multă energie). Noi, pe de altă parte, putem viza creșterea inteligenței. În al treilea rând, pentru a alege inteligența, evoluția trebuie să aducă o serie de îmbunătățiri ale unor terți - cum ar fi redistribuirea consumului de energie de către celule - putem elimina pur și simplu excesul și putem folosi electricitatea. Fără îndoială, vom fi mai rapizi decât evoluția - dar, din nou, nu este clar dacă o putem depăși.

3. Lăsați calculatoarele singure

Aceasta este ultima șansă când oamenii de știință sunt complet disperați și încearcă să programeze un program pentru auto-dezvoltare. Cu toate acestea, această metodă se poate dovedi cea mai promițătoare dintre toate. Ideea este că creăm un computer care va avea două abilități de bază: să exploreze AI și să codifice schimbările în sine - ceea ce îi va permite nu numai să învețe mai mult, ci și să-și îmbunătățească propria arhitectură. Putem instrui computerele pentru a fi proprii lor ingineri de calculatoare, astfel încât să se poată autodezvolta. Și sarcina lor principală va fi să descopere cum să devină mai inteligent. Vom vorbi mai multe despre asta mai târziu.

Toate acestea se pot întâmpla foarte curând

Progresele rapide în experimentarea hardware și software sunt paralele, iar AGI poate apărea rapid și neașteptat din două motive principale:

Când vor depăși computerele capacitatea de gândire a oamenilor? Volumul lacului Michigan (în uncii fluide) este egal cu volumul creierului nostru (în operații pe secundă). Puterea de calcul se dublează la fiecare 18 luni. În acest ritm, nu veți vedea rezultate mult timp, dar apoi totul se va întâmpla instantaneu
Când vor depăși computerele capacitatea de gândire a oamenilor? Volumul lacului Michigan (în uncii fluide) este egal cu volumul creierului nostru (în operații pe secundă). Puterea de calcul se dublează la fiecare 18 luni. În acest ritm, nu veți vedea rezultate mult timp, dar apoi totul se va întâmpla instantaneu

Când vor depăși computerele capacitatea de gândire a oamenilor? Volumul lacului Michigan (în uncii fluide) este egal cu volumul creierului nostru (în operații pe secundă). Puterea de calcul se dublează la fiecare 18 luni. În acest ritm, nu veți vedea rezultate mult timp, dar apoi totul se va întâmpla instantaneu.

2. Când vine vorba de software, progresul poate părea lent, dar apoi o descoperire schimbă instantaneu viteza progresului (bun exemplu: în zilele viziunii geocentrice asupra lumii, oamenilor le era greu să calculeze munca universului, dar descoperirea heliocentrismului a făcut totul mult mai ușor). Sau, când vine vorba de un computer care se îmbunătățește, lucrurile pot părea extrem de lente, dar uneori doar o singură schimbare în sistem îl separă de o eficiență de o mie de ori în comparație cu o versiune umană sau o versiune veche.

Drumul de la AGI la ISI

La un moment dat vom obține cu siguranță AGI - inteligență artificială generală, computere cu un nivel general de inteligență umană. Computerele și oamenii vor trăi împreună. Sau nu vor.

Ideea este că AGI cu același nivel de inteligență și putere de procesare ca oamenii vor avea în continuare avantaje semnificative față de oameni. De exemplu:

Echipament

Viteza. Neuronii cerebrali funcționează la 200 Hz, în timp ce microprocesoarele moderne (care sunt semnificativ mai lente decât ceea ce vom obține până la crearea AGI) funcționează la 2 GHz, sau de 10 milioane de ori mai rapid decât neuronii noștri. Iar comunicațiile interne ale creierului, care se pot deplasa la o viteză de 120 m / s, sunt semnificativ inferioare capacității computerelor de a utiliza optica și viteza luminii.

Dimensiune și depozitare. Dimensiunea creierului este limitată de dimensiunea craniilor noastre și nu poate crește, altfel comunicările interne la o viteză de 120 m / s vor dura prea mult pentru a călători de la o structură la alta. Computerele se pot extinde la orice dimensiune fizică, pot folosi mai mult hardware, pot crește memoria RAM, memoria pe termen lung - toate acestea depășesc capacitățile noastre.

Fiabilitate și durabilitate. Nu numai memoria computerului este mai precisă decât memoria umană. Tranzistoarele de calculator sunt mai precise decât neuronii biologici și sunt mai puțin predispuse la deteriorare (și într-adevăr, pot fi înlocuite sau reparate). Creierul oamenilor obosește mai repede, în timp ce computerele pot funcționa non-stop, 24 de ore pe zi, 7 zile pe săptămână.

Software

Posibilitatea de editare, modernizare, o gamă mai largă de posibilități. Spre deosebire de creierul uman, un program de calculator poate fi ușor corectat, actualizat sau experimentat. Zonele în care creierul uman este slab pot fi, de asemenea, îmbunătățite. Software-ul pentru viziunea umană este superb conceput, dar din punct de vedere tehnic, capacitățile sale sunt încă foarte limitate - vedem doar în spectrul vizibil al luminii.

Abilitatea colectivă. Oamenii sunt superiori celorlalte specii în ceea ce privește marea inteligență colectivă. Începând cu dezvoltarea limbajului și formarea de comunități mari, trecând prin invențiile de scriere și tipărire și acum energizate de instrumente precum Internetul, inteligența colectivă a oamenilor este un motiv important pentru care ne putem numi coroana evoluției. Dar computerele vor fi în continuare mai bune. Rețeaua globală de inteligențe artificiale care funcționează pe un singur program, sincronizându-se și dezvoltându-se în mod constant, vă va permite să adăugați instantaneu informații noi la baza de date, oriunde le veți obține. Un astfel de grup va putea, de asemenea, să lucreze către un scop în ansamblu, deoarece computerele nu suferă de opiniile speciale, motivația și interesul personal pe care le fac oamenii.

AI, care este cel mai probabil să devină AGI prin auto-îmbunătățire programată, nu va vedea „inteligența la nivel uman” ca o etapă importantă - această etapă este importantă doar pentru noi. Nu va avea niciun motiv să se oprească la acest nivel dubios. Și având în vedere beneficiile pe care le va avea chiar AGI la nivel uman, este destul de evident că inteligența umană va fi o scurtă fulgerare în cursa pentru superioritatea intelectuală.

Această dezvoltare a evenimentelor ne poate surprinde foarte, foarte mult. Faptul este că, din punctul nostru de vedere, a) singurul criteriu care ne permite să determinăm calitatea inteligenței este inteligența animalelor, care este mai mică decât a noastră în mod implicit; b) pentru noi, cei mai deștepți sunt ÎNTOTDEAUNA mai deștepți decât cei mai proști. Mai mult sau mai puțin așa:

Image
Image

Adică, în timp ce AI încearcă doar să atingă nivelul nostru de dezvoltare, vedem cum devine mai inteligent, apropiindu-se de nivelul animalului. Când va ajunge la primul nivel uman - Nick Bostrom folosește termenul „idiot de țară” - vom fi încântați: „Wow, el este deja ca un idiot. Misto! Singurul lucru este că în spectrul general al inteligenței oamenilor, de la idiotul satului la Einstein, gama este mică - prin urmare, după ce AI ajunge la nivelul idiotului și devine AGI, va deveni brusc mai inteligent decât Einstein.

Image
Image

Și ce se va întâmpla în continuare?

Explozia inteligenței

Sper că ți s-a părut interesant și distractiv, deoarece din acel moment, tema pe care o discutăm devine anormală și înfiorătoare. Ar trebui să ne oprim și să ne reamintim că fiecare fapt menționat mai sus și mai jos este știință reală și preziceri reale pentru viitor, făcute de cei mai proeminenți gânditori și oameni de știință. Ține minte.

Deci, așa cum am indicat mai sus, toate modelele noastre actuale pentru realizarea AGI includ opțiunea atunci când IA se auto-îmbunătățește. Și de îndată ce devine AGI, chiar și sistemele și metodele cu care a crescut devin suficient de inteligente pentru a se îmbunătăți - dacă doresc. Apare un concept interesant: auto-îmbunătățirea recursivă. Funcționează așa.

Un anumit sistem AI la un anumit nivel - să zicem, idiotul satului - este programat pentru a-și îmbunătăți propria inteligență. După ce s-a dezvoltat - să zicem, la nivelul lui Einstein - un astfel de sistem începe să se dezvolte deja odată cu intelectul lui Einstein, este nevoie de mai puțin timp pentru a se dezvolta, iar salturile apar din ce în ce mai mult. Acestea permit sistemului să depășească orice persoană, devenind din ce în ce mai mult. Pe măsură ce se dezvoltă rapid, AGI se ridică la înălțimi cerești în inteligența sa și devine un sistem ISI superinteligent. Acest proces este numit o explozie de inteligență și este cel mai clar exemplu al legii întoarcerii accelerate.

Oamenii de știință susțin cât de repede AI va ajunge la AGI - majoritatea cred că vom obține AGI până în 2040, în doar 25 de ani, ceea ce este foarte, foarte puțin conform standardelor de dezvoltare tehnologică. Continuând lanțul logic, nu este dificil să presupunem că tranziția de la AGI la ISI va avea loc, de asemenea, extrem de repede. Mai mult sau mai puțin așa:

„A trecut câteva decenii până când primul sistem AI a atins cel mai scăzut nivel de inteligență generală, dar în cele din urmă s-a întâmplat. Computerul este capabil să înțeleagă lumea din jur ca o persoană de patru ani. Dintr-o dată, literalmente la o oră după atingerea acestei etape, sistemul produce o mare teorie a fizicii care combină relativitatea generală și mecanica cuantică, pe care niciun om nu o poate face. După o oră și jumătate, AI devine ISI, de 170.000 de ori mai inteligent decât orice om.

Nici măcar nu avem termenii potriviți pentru a descrie superinteligența de această magnitudine. În lumea noastră, „deștept” înseamnă o persoană cu un IQ de 130, „prost” - 85, dar nu avem exemple de oameni cu un IQ de 12.952. Conducătorii noștri nu sunt concepuți pentru asta.

Istoria omenirii ne spune clar și clar: împreună cu intelectul vine puterea și puterea. Aceasta înseamnă că, atunci când vom crea o superinteligență artificială, va fi cea mai puternică creatură din istoria vieții pe Pământ și toate ființele vii, inclusiv oamenii, vor fi complet în puterea sa - și acest lucru se poate întâmpla peste douăzeci de ani.

Dacă creierul nostru slab a reușit să inventeze Wi-Fi, atunci ceva mai inteligent decât noi de o sută, de o mie, de un miliard de ori poate calcula cu ușurință poziția fiecărui atom din univers la un moment dat. Tot ceea ce poate fi numit magie, orice putere atribuită unei zeități atotputernice - toate acestea vor fi la dispoziția ISI. Crearea tehnologiei pentru inversarea îmbătrânirii, tratarea oricărei boli, încetarea foametei și chiar a morții, controlul vremii - totul va deveni brusc posibil. Este posibil și un sfârșit instantaneu al vieții de pe Pământ. Cei mai inteligenți oameni de pe planeta noastră sunt de acord că, de îndată ce va apărea superinteligența artificială în lume, aceasta va marca apariția lui Dumnezeu pe Pământ. Și rămâne o întrebare importantă.

Bazat pe materiale de la waitbutwhy.com, compilație de Tim Urban. Articolul folosește materiale din lucrările lui Nick Bostrom, James Barratt, Ray Kurzweil, Jay Niels-Nilsson, Stephen Pinker, Vernor Vinge, Moshe Vardy, Russ Roberts, Stuart Armstrog și Kai Sotal, Susan Schneider, Stuart Russell și Peter Norvig, Theodore Modis, Gary Modis Marcus, Karl Schulman, John Searle, Jaron Lanier, Bill Joy, Kevin Keley, Paul Allen, Stephen Hawking, Kurt Andersen, Mitch Kapor, Ben Herzel, Arthur Clark, Hubert Dreyfus, Ted Greenwald, Jeremy Howard.

Autor: Ilya Khel

Partea a doua: dispariția sau nemurirea?

Recomandat: