Põhjus, miks see (ja ka teiste) artikkel ilmsiks tuli, on lihtne: võib -olla pole tehisintellekt lihtsalt oluline aruteluteema, vaid tuleviku kontekstis kõige olulisem. Igaüks, kes vähegi süveneb tehisintellekti potentsiaali olemusse, mõistab, et seda teemat ei saa ignoreerida. Mõned - ja nende hulgas Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates - mitte kõige rumalamad inimesed meie planeedil - usuvad, et tehisintellekt kujutab endast inimkonnale eksistentsiaalset ohtu, mis on mastaabilt võrreldav meie kui liigi täieliku väljasuremisega. Noh, istuge maha ja täpige enda jaoks tähte.
"Oleme muutuste äärel, mis on võrreldavad inimelu tekkimisega Maal" (Vernor Vinge).
Mida tähendab olla sellise muutuse äärel?
Tundub, et pole midagi erilist. Kuid peate meeles pidama, et graafikul sellises kohas viibimine tähendab, et te ei tea, mis on paremal. Peaksite tundma midagi sellist:
Enesetunne on üsna normaalne, lend läheb hästi.
Tulevik on tulemas
Kujutage ette, et ajamasin viis teid aastasse 1750 - ajal, mil maailmas tekkisid pidevad katkestused elektrienergiaga varustamises, linnadevaheline side tähendas suurtükkide laskmist ja kogu transport kulges heinal. Oletame, et jõuate kohale, võtate kellegi ja viite ta 2015. aastasse, näidake, kuidas siin on. Me ei suuda mõista, mis tunne oleks tal näha kõiki neid läikivaid kapsleid mööda maanteid lendamas; rääkida inimestega teisel pool ookeani; vaata spordimänge tuhande kilomeetri kaugusel; kuulata 50 aastat tagasi salvestatud muusikalist etteastet; mängida maagilise ristkülikuga, millega saab pildistada või jäädvustada elavat hetke; ehitada kaart, kus on paranormaalne sinine täpp, mis näitab selle asukohta; vaadata kellegi nägu ja suhelda temaga paljude kilomeetrite kaugusel jne. Kõik see on seletamatu maagia peaaegu kolmesaja aasta vanustele inimestele. Rääkimata Internetist, rahvusvahelisest kosmosejaamast, suurest hadronite põrkest, tuumarelvadest ja üldrelatiivsusteooriast.
Selline kogemus pole tema jaoks üllatav ega šokeeriv - need sõnad ei anna edasi kogu vaimse kokkuvarisemise olemust. Meie reisija võib üldse surra.
Kuid on üks huvitav punkt. Kui ta läheb tagasi aastasse 1750 ja saab kadedaks, et tahtsime näha tema reaktsiooni 2015. aastale, võib ta ajamasina kaasa võtta ja proovida sama teha näiteks 1500 -ga. Ta lendab sinna, leiab inimese, võtab ta 1750 peale ja näitab kõike. Poiss alates 1500. aastast on mõõtmatult šokeeritud, kuid tõenäoliselt ei sure. Kuigi ta on muidugi üllatunud, on erinevus 1500 ja 1750 vahel palju väiksem kui ajavahemikus 1750– 2015. Inimene aastast 1500 üllatab füüsika mõningatel hetkedel, on üllatunud, milline on Euroopa muutunud kõva kanna all imperialismist, joonistab oma peas uue maailmakaardi … Kuid 1750. aasta igapäevaelu - transport, side jne - ei üllata teda tõenäoliselt surnuks.
Ei, selleks, et 1750. aastast pärit kutil oleks sama lõbus kui meil, peab ta minema palju kaugemale - võib -olla selline aasta 12 000 eKr. EKr, juba enne esimest põllumajandusrevolutsiooni sünnitasid esimesed linnad ja tsivilisatsiooni kontseptsiooni. Kui keegi küttide-korilaste maailmast näeks ajast, mil inimesed olid veel rohkem loomaliike, 1750. aasta tohutuid inimimpeeriume koos nende kõrgete kirikute, ookeane ületavate laevade, hoone „sees” olemise kontseptsiooniga need teadmised - tõenäoliselt oleks ta surnud.
Ja siis, pärast surma, oleks ta kadestanud ja tahtnud sama teha. Tuleks tagasi 12 000 aastat tagasi, 24 000 eKr. e., oleks võtnud inimese ja toonud ta õigel ajal. Ja uus reisija ütleks talle: "Noh, see on hea, aitäh." Sest antud juhul inimene 12.000 eKr. NS. oleks vaja minna 100 000 aasta taha ja näidata esmakordselt kohalikele aborigeenidele tuld ja keelt.
Kui meil on vaja kedagi tulevikku transportida, et olla surnuks üllatunud, peab areng läbima teatud vahemaa. Surmapunktini (TPP) tuleb jõuda. See tähendab, et kui jahimeeste-korilaste ajal kulus TSP-le 100 000 aastat, toimus järgmine peatus juba 12 000 eKr. NS. Pärast seda oli areng juba kiirem ja muutis maailma radikaalselt 1750. aastaks (umbes). Siis kulus paarsada aastat ja siin me oleme.
See pilt - kus inimeste areng liigub aja möödudes kiiremini - nimetab futurist Ray Kurzweil inimkonna ajaloos tagasipöördumise kiirendamise seadust. Selle põhjuseks on asjaolu, et arenenumad ühiskonnad on võimelised edenema kiiremini kui vähem arenenud ühiskonnad. 19. sajandi inimesed teadsid rohkem kui 15. sajandi inimesed, seega pole üllatav, et 19. sajandil oli edasiminek kiirem kui 15. sajandil jne.
Väiksemas plaanis see ka toimib. Tagasi tulevikku ilmus 1985. aastal ja minevik oli 1955. aastal. Filmis, kui Michael J. Fox 1955. aastal tagasi tuli, tabas teda üllatus televiisorite uudsuse, sooda hinna, kitarriheli armastuse puudumise ja slängi variatsioonide pärast. See oli muidugi teistsugune maailm, kuid kui film võeti üles täna ja minevik oli 1985. aastal, oleks erinevus palju globaalsem. Marty McFly, ajas tagasi personaalarvutite, Interneti ja mobiiltelefonide ajastul, oleks palju ebaolulisem kui Marty, kes läks 1985. aastast aastasse 1955.
Kõik see tuleneb kiirendava tulu seadusest. Keskmine arengutempo aastatel 1985–2015 oli kõrgem kui aastatel 1955–1985 - kuna esimesel juhul oli maailm arenenum, oli see viimase 30 aasta saavutustest küllastunud.
Seega, mida rohkem saavutusi, seda kiiremini muutused toimuvad. Kuid kas see ei peaks jätma meile teatud vihjeid tulevikuks?
Kurzweil arvab, et kogu 20. sajandi edusamme oleks 2000. aasta arengutasemel saanud teha vaid 20 aastaga - see tähendab, et 2000. aastal oli edusammud viis korda kiiremad kui 20. sajandi keskmine arengutempo. Samuti usub ta, et kogu 20. sajandi edusammud olid samaväärsed ajavahemiku 2000–2014 edusammudega ning teise 20. sajandi edusammud on samaväärsed ajavahemikuga kuni 2021. aastani - see tähendab vaid seitsme aasta pärast. Mitme aastakümne pärast toimub kogu 20. sajandi edasiminek mitu korda aastas ja seejärel vaid kuu aja pärast. Lõppkokkuvõttes viib tagasipöördumise kiirendamise seadus meid selleni, et kogu 21. sajandi edusammud on 1000 korda suuremad kui 20. sajandi edusammud.
Kui Kurzweilil ja tema toetajatel on õigus, üllatab aasta 2030 meid samamoodi nagu 1750. aasta tüüp oleks üllatanud meie 2015. aastat - see tähendab, et järgmine TSP võtab aega vaid paarkümmend aastat - ja 2050. aasta maailm on nii erinev kaasaegsest, mida me vaevalt teada saame. Ja see pole väljamõeldis. Seda arvavad paljud teadlased, kes on targemad ja haritumad kui sina ja mina. Ja kui vaatate ajalugu, saate aru, et see ennustus tuleneb puhtast loogikast.
Miks siis, kui seisame silmitsi selliste avaldustega nagu „maailm 35 aasta pärast muutub tundmatuseni”, kehitame skeptiliselt õlgu? Meie skeptilisel suhtumisel tulevikuprognoosidesse on kolm põhjust:
1. Kui rääkida ajaloost, mõtleme sirgjooneliselt. Püüdes visualiseerida järgmise 30 aasta edusamme, vaatame eelmise 30 aasta edusamme kui indikaatorit selle kohta, kui palju tõenäoliselt juhtub. Kui mõelda, kuidas meie maailm 21. sajandil muutub, võtame 20. sajandi edusamme ja lisame selle 2000. aastasse. Sama viga, mida teeb meie tüüp aastast 1750, kui ta saab kellegi 1500 -st ja üritab teda üllatada. Me mõtleme intuitiivselt lineaarselt, millal peaksime eksponentsiaalsed olema. Põhimõtteliselt peaks futurist püüdma prognoosida järgmise 30 aasta edusamme, mitte vaadates eelmist 30 aastat, vaid otsustades praeguse arengu taseme järgi. Siis on prognoos täpsem, kuid siiski värava juures. Tulevikule õigesti mõtlemiseks peate nägema, kuidas asjad liiguvad palju kiiremini kui praegu.
[/Keskus]
2. Lähiajaloo trajektoor on sageli moonutatud. Esiteks, isegi järsk eksponentsiaalne kõver tundub lineaarne, kui näete selle väikseid osi. Teiseks, eksponentsiaalne kasv ei ole alati sujuv ja ühtlane. Kurzweil usub, et progress liigub serpentiini kõverates.
Selline kõver läbib kolme faasi: 1) aeglane kasv (eksponentsiaalse kasvu varajane faas); 2) kiire kasv (plahvatuslik, eksponentsiaalse kasvu hiline faas); 3) stabiliseerumine konkreetse paradigma kujul.
Kui vaatate viimast lugu, võib S-kõvera osa, kus te praegu viibite, varjata teie taju eest edenemise kiirust. Osa ajast aastatel 1995–2007 kulus Interneti plahvatuslikule arendamisele, Microsofti, Google'i ja Facebooki avalikkuse tutvustamisele, suhtlusvõrgustike sünnile ning mobiiltelefonide ja seejärel nutitelefonide arendamisele. See oli meie kõvera teine etapp. Kuid ajavahemik 2008–2015 oli vähem häiriv, vähemalt tehnoloogia osas. Need, kes mõtlevad täna tulevikule, võivad kuluda viimase paari aasta jooksul, et hinnata üldist arengutempot, kuid nad ei näe laiemat pilti. Tegelikult võib praegu valmida uus ja võimas 2. etapp.
3. Meie enda kogemus teeb meist tuleviku osas pahuraid vanu inimesi. Me lähtume oma ideedest maailma kohta oma kogemuste põhjal ja see kogemus on määranud meie jaoks lähimineviku kasvutempo iseenesestmõistetavaks. Samuti on meie kujutlusvõime piiratud, kuna nad kasutavad meie kogemusi ennustamiseks - kuid enamasti pole meil lihtsalt vahendeid, mis võimaldaksid tulevikku täpselt ennustada. Kui kuuleme tulevikuprognoose, mis on vastuolus meie igapäevaste arusaamadega asjade toimimisest, peame instinktiivselt neid naiivseteks. Kui ma ütleksin teile, et elate 150 või 250 aastaseks või äkki ei sure üldse, arvate vaistlikult, et „see on rumal, ma tean ajaloost, et selle aja jooksul surid kõik”. Nii see on: keegi ei elanud selliste aastate nägemiseks. Kuid ükski lennuk ei lennanud enne lennukite leiutamist.
Seega, kuigi skeptilisus tundub teile mõistlik, on see enamasti vale. Peaksime leppima sellega, et kui me varustame end puhta loogikaga ja ootame tavalisi ajaloolisi siksakke, peame tunnistama, et järgnevatel aastakümnetel peab muutuma väga -väga -väga palju; palju rohkem kui intuitiivselt. Loogika dikteerib ka seda, et kui planeedi kõige arenenumad liigid jätkavad hiiglaslikke hüppeid edasi, kiiremini ja kiiremini, on hüpe mingil hetkel nii ränk, et muudab kardinaalselt elu, nagu me seda teame. Midagi sarnast juhtus evolutsiooniprotsessis, kui inimene sai nii targaks, et muutis täielikult kõigi teiste liikide elu planeedil Maa. Ja kui võtate natuke aega, et lugeda praegu teaduses ja tehnoloogias toimuvat, võite hakata nägema mõningaid vihjeid selle kohta, milline saab olema järgmine suur hüpe.
Tee superintelligentsuse poole: mis on tehisintellekt (AI)?
Nagu paljud inimesed siin planeedil, olete harjunud mõtlema tehisintellektile kui rumalale ulmeideele. Kuid viimasel ajal on paljud tõsised inimesed selle lolli idee pärast muret tundnud. Mis viga?
AI mõiste ümber tekitab segadust kolm põhjust:
Me seostame tehisintellekti filmidega. "Tähtede sõda". "Terminaator". "Kosmoseodüsseia 2001". Kuid nagu robotid, on ka nende filmide tehisintellekt väljamõeldis. Seega lahjendavad Hollywoodi lindid meie taju taset, tehisintellekt saab tuttavaks, tuttavaks ja muidugi kurjaks.
See on lai rakendusala. See algab teie telefonis oleva kalkulaatoriga ja isesõitvate autode arendamisega kaugele tulevikku, mis muudab maailma revolutsiooniliselt. AI tähistab kõiki neid asju ja see on segane.
Me kasutame tehisintellekti iga päev, kuid sageli ei saa me sellest isegi aru. Nagu ütles John McCarthy, mõiste "tehisintellekt" leiutaja 1956. aastal, "kui see töötab, ei nimeta seda keegi enam AI -ks". AI on muutunud pigem müütiliseks tulevikuennustuseks kui millekski tõeliseks. Samal ajal on sellel nimel ka mineviku maitse, mis pole kunagi reaalsuseks saanud. Ray Kurzweil ütleb, et kuuleb inimesi seostamas tehisintellekti 80ndate faktidega, mida võib võrrelda "väitega, et Internet suri koos dotcomidega 2000ndate alguses".
Olgem selged. Esiteks lõpetage robotitele mõtlemine. Tehisintellekti konteineriks olev robot jäljendab mõnikord inimkuju, mõnikord mitte, kuid tehisintellekt ise on arvuti roboti sees. AI on aju ja robot on keha, kui tal üldse keha on. Näiteks Siri tarkvara ja andmed on tehisintellekt, naise hääl on selle tehisintellekti personifikatsioon ning selles süsteemis pole ühtegi robotit.
Teiseks olete ilmselt kuulnud mõistet "singulaarsus" või "tehnoloogiline singulaarsus". Seda terminit kasutatakse matemaatikas ebatavalise olukorra kirjeldamiseks, kus tavalised reeglid enam ei tööta. Füüsikas kasutatakse seda musta augu lõpmatu väikse ja tiheda punkti või Suure Paugu algpunkti kirjeldamiseks. Jällegi, füüsikaseadused selles ei tööta. 1993. aastal kirjutas Vernor Vinge kuulsa essee, milles ta kasutas seda mõistet tulevikuhetkel, mil meie tehnoloogiate intelligentsus ületab meie oma - sel hetkel muutub elu, nagu me seda teame, igaveseks ja selle olemasolu tavalised reeglid enam ei tööta …. Ray Kurzweil täpsustas seda terminit veelgi, viidates sellele, et ainulaadsus saavutatakse siis, kui tagasilöögi kiirendamise seadus jõuab äärmusesse, kui tehnoloogiline areng liigub nii kiiresti, et me lõpetame selle saavutuste märkamise, peaaegu lõpmatult kiiresti. Siis elame täiesti uues maailmas. Kuid paljud eksperdid on selle mõiste kasutamise lõpetanud, nii et lubage ja me ei viita sellele sageli.
Lõpuks, kuigi tehisintellekti laiast kontseptsioonist tulenevad mitmed tehisintellekti liigid või vormid, sõltuvad tehisintellekti peamised kategooriad kaliibrist. On kolm peamist kategooriat:
Keskendunud (nõrk) tehisintellekt (AI). UII on spetsialiseerunud ühele valdkonnale. Nende tehisintellektide hulgas on neid, kes suudavad male maailmameistrit võita, kuid see on ka kõik. On üks, mis suudab pakkuda parimat viisi andmete salvestamiseks kõvakettale, ja see on kõik.
Üldine (tugev) tehisintellekt. Mõnikord nimetatakse seda ka inimese tasandi AI -ks. AGI viitab arvutile, mis on sama tark kui inimene - masin, mis on võimeline sooritama inimesele omaseid intellektuaalseid toiminguid. AGI loomine on palju keerulisem kui AGI ja me pole selleni veel jõudnud. Professor Linda Gottfredson kirjeldab intelligentsust kui "üldises mõttes psüühilist potentsiaali, mis hõlmab muu hulgas oskust arutleda, planeerida, lahendada probleeme, mõelda abstraktselt, mõista keerulisi ideid, õppida kiiresti ja õppida kogemustest". AGI peaks saama seda kõike teha sama lihtsalt kui teie.
Kunstlik superintellekt (ISI). Oxfordi filosoof ja tehisintellekti teoreetik Nick Bostrom määratleb superintellekti kui "intelligentsust, mis on palju targem kui parimad inimmõistused praktiliselt igas valdkonnas, sealhulgas teaduslikus loovuses, üldises tarkuses ja sotsiaalsetes oskustes". Kunstlik superintellekt hõlmab nii arvutit, mis on pisut targem kui inimene, kui ka seda, mis on triljoneid kordi targem igas suunas. ISI on põhjuseks kasvavale huvile tehisintellekti vastu, aga ka sellele, et sellistes aruteludes esinevad sageli sõnad „väljasuremine“ja „surematus“.
Tänapäeval on inimesed juba mitmel viisil vallutanud AI kaliibri kõige esimese etapi - AI. Tehisintellekti revolutsioon on teekond AGI -st AGI kaudu ISI -sse. Seda teed ei pruugi me üle elada, kuid see muudab kindlasti kõike.
Vaatame lähemalt, kuidas näevad valdkonna juhtivad mõtlejad seda teed ja miks võib see revolutsioon toimuda kiiremini, kui arvate.
Kus me selles voos oleme?
Keskendatud tehisintellekt on masinaintellekt, mis on võrdne või suurem kui inimese intelligentsus või tõhusus konkreetse ülesande täitmisel. Mõned näited:
* Autod on täis ICD-süsteeme, alates arvutitest, mis määravad, millal mitteblokeeruv pidurisüsteem peaks käivituma, kuni arvuti, mis määrab kindlaks kütuse sissepritsesüsteemi parameetrid. Google'i isesõitvad autod, mida praegu katsetatakse, sisaldavad tugevaid tehisintellekti süsteeme, mis tajuvad ümbritsevat maailma ja reageerivad sellele.
* Teie telefon on väike ICD tehas. Kui kasutate kaartide rakendust, saate soovitusi rakenduste või muusika allalaadimiseks, homse ilma vaatamiseks, Siriga rääkimiseks või muu tegemiseks - kasutate tehisintellekti.
* Teie e -posti rämpsposti filter on klassikaline tehisintellekti tüüp. Alustuseks selgitatakse välja, kuidas eraldada rämpspost kasutuskõlblikest meilidest, ja seejärel õpib see teie e -kirju ja eelistusi käsitlema.
* Ja see ebamugav tunne, kui eile otsisite otsingumootorist kruvikeerajat või uut plasmat, aga täna näete teiste saitide abipoodide pakkumisi? Või kui suhtlusvõrgustik soovitab teil sõpradeks lisada huvitavaid inimesi? Kõik need on tehisintellekti süsteemid, mis töötavad koos, määravad teie eelistused, toovad teie kohta Internetist andmeid, lähenevad teile üha lähemale. Nad analüüsivad miljonite inimeste käitumist ja teevad nende analüüside põhjal järeldusi, et müüa suurettevõtete teenuseid või muuta nende teenuseid paremaks.
* Google Translate, teine klassikaline tehisintellekti süsteem, on teatud asjades muljetavaldavalt hea. Nii ka hääletuvastus. Kui teie lennuk maandub, ei tuvasta inimene selle terminali. Pileti hind on sama. Maailma parimaid kabe, malet, backgammonit, buldooserit ja muid mänge esindab täna kitsalt keskendunud tehisintellekt.
* Google'i otsing on üks hiiglaslik tehisintellekt, mis kasutab lehtede järjestamiseks ja SERP -de määramiseks uskumatult nutikaid meetodeid.
Ja seda ainult tarbijamaailmas. Keerukaid IMD -süsteeme kasutatakse laialdaselt sõjaväe-, tootmis- ja finantstööstuses; meditsiinisüsteemides (mõelge IBMi Watsonile) ja nii edasi.
IMD -süsteemid praegusel kujul ei kujuta endast ohtu. Halvimal juhul võib lollakas või halvasti programmeeritud tehisintellekt põhjustada kohaliku katastroofi, elektrikatkestusi, finantsturgude kokkuvarisemist jms. Kuid kuigi AGI -l pole volitusi eksistentsiaalse ohu tekitamiseks, peame asju nägema laiemalt - meid ootab laastav orkaan, mille esilekutsuja on AII. Iga uus uuendus AGI -s lisab AGI ja ISI -le viivale teele ühe ploki. Või nagu Aaron Saenz on hästi märkinud, on meie maailma tehisintellektid nagu “noore Maa ürgsupi aminohapped” - ometi elutud elukomponendid, mis ühel päeval üles ärkavad.
Tee AGI -lt AGI -le: miks on see nii raske?
Miski ei paljasta inimese intelligentsuse keerukust rohkem kui püüda luua sama nutikas arvuti. Pilvelõhkujate ehitamine, kosmosesse lendamine, Suure Paugu saladused - see kõik on jama võrreldes meie enda aju kordamisega või vähemalt selle mõistmisega. Inimese aju on praegu teadaoleva universumi kõige keerulisem objekt.
Võib -olla te isegi ei kahtlusta, mis raskusi tekitab AGI (arvuti, mis on nutikas inimesena üldiselt ja mitte ainult ühes valdkonnas) loomine. Arvuti ehitamine, mis suudab sekundi murdosa jooksul korrutada kaks kümnekohalist numbrit, on sama lihtne kui pirnide koorimine. Sellise loomine, kes suudab koera ja kassi vaadata ning öelda, kus koer on ja kus kass on, on uskumatult raske. Kas luua tehisintellekt, mis suudab võita suurmeistrit? Valmistatud. Proovige nüüd panna teda lugema kuueaastase raamatu lõiku ja mõistma mitte ainult sõnu, vaid ka nende tähendust. Google kulutab selleks miljardeid dollareid. Keeruliste asjadega - nagu arvutused, finantsturu strateegiate arvutamine, keele tõlkimine - saab arvuti sellega hõlpsalt hakkama, kuid lihtsate asjadega - nägemine, liikumine, taju - ei. Nagu Donald Knuth ütles: "Tehisintellekt teeb praegu peaaegu kõike, mis nõuab" mõtlemist ", kuid ta ei tule toime sellega, mida inimesed ja loomad mõtlemata teevad."
Kui mõtlete selle põhjustele, mõistate, et asjad, mis tunduvad meile lihtsad, näivad ainult nii, sest need on meie (ja loomade) jaoks optimeeritud sadade miljonite aastate jooksul. Kui jõuate objekti poole, sooritavad lihased, liigesed, õlgade, küünarnukkide ja käte luud koheselt pikki füüsiliste toimingute ahelaid, mis on sünkroonitud nähtavaga, ja liigutavad kätt kolmes mõõtmes. See tundub teile lihtne, sest teie aju ideaalne tarkvara vastutab nende protsesside eest. See lihtne trikk muudab uue konto registreerimise protseduuri, sisestades kõveralt kirjutatud sõna (captcha), teie jaoks lihtsaks ja pahatahtliku boti jaoks põrgu. Meie aju jaoks pole see keeruline: peate lihtsalt nägema.
Teisest küljest on suurte arvude korrutamine või malemäng bioloogiliste olendite jaoks uus tegevus ja meil ei olnud piisavalt aega nende parandamiseks (mitte miljoneid aastaid), seega pole arvutil meid raske võita. Mõelge vaid: kas te looksite pigem programmi, mis suudab korrutada suuri numbreid, või programmi, mis tuvastab B -tähe oma miljonites õigekirjades, kõige ettearvamatumates fontides, käsitsi või pulgaga lumes?
Üks lihtne näide: seda vaadates mõistate teie ja teie arvuti, et need on kahe erineva tooni vahelduvad ruudud.
Aga kui must eemaldada, kirjeldate kohe tervikpilti: silindrid, lennukid, kolmemõõtmelised nurgad, kuid arvuti ei saa.
Ta kirjeldab seda, mida ta näeb, kui erinevaid kahemõõtmelisi kujundeid erinevates toonides, mis põhimõtteliselt on tõsi. Teie aju teeb palju tööd, tõlgendades pildil sügavust, varimängu ja valgust. Alloleval pildil näeb arvuti kahemõõtmelist valge-halli-musta kollaaži, kui tegelikult on seal kolmemõõtmeline kivi.
Ja see, mida me just kirjeldasime, on jäämäe tipp teabe mõistmisel ja töötlemisel. Inimesega samale tasemele jõudmiseks peab arvuti mõistma peente näoilmete erinevust, naudingu, kurbuse, rahulolu, rõõmu erinevust ja seda, miks Chatsky on hea ja Molchalin mitte.
Mida teha?
Esimene samm AGI loomiseks: arvutusvõimsuse suurendamine
Üks vajalikke asju, mis AGI toimimiseks peab juhtuma, on arvutiriistvara võimsuse suurendamine. Kui tehisintellekti süsteem peab olema sama tark kui aju, peab see töötlemata võimsusega sobima ajuga.
Üks võimalus selle võime suurendamiseks on aju poolt genereeritavate arvutuste koguarv sekundis (OPS) ja selle arvu saate määrata, arvutades välja iga ajustruktuuri maksimaalse OPS -i ja pannes need kokku.
Ray Kurzweil jõudis järeldusele, et piisab professionaalse hinnangu andmisest ühe struktuuri OPS -ile ja selle kaalust kogu aju massi suhtes ning seejärel korrutada see proportsionaalselt, et saada üldhinnang. Kõlab natuke kahtlaselt, kuid ta tegi seda mitu korda erinevate alade erinevate hinnangutega ja tuli alati sama numbriga: suurusjärgus 10 ^ 16 ehk 10 kvadriljonit OPS.
Maailma kiireim superarvuti, Hiina Tianhe-2, on selle arvu juba ületanud: see on võimeline tegema umbes 32 kvadriljonit operatsiooni sekundis. Kuid Tianhe-2 võtab enda alla 720 ruutmeetrit ruumi, tarbib 24 megavatti energiat (meie aju tarbib vaid 20 vatti) ja maksab 390 miljonit dollarit. Me ei räägi kaubanduslikust ega laialdasest kasutamisest.
Kurzweil soovitab meil hinnata arvutite tervist selle järgi, kui palju OPS -e saate 1000 dollari eest osta. Kui see arv jõuab inimese tasemeni - 10 kvadriljonit OPS -i -, võib AGI -st saada meie elu osa.
Moore'i seadus - ajalooliselt usaldusväärne reegel, mille kohaselt arvutite maksimaalne arvutusvõimsus kahekordistub iga kahe aasta tagant - eeldab, et arvutitehnoloogia areng, nagu ka inimese liikumine läbi ajaloo, kasvab plahvatuslikult. Kui võrrelda seda Kurzweili tuhande dollari reegliga, saame nüüd 1000 dollari eest endale lubada 10 triljonit OPS -i.
1000 dollari eest arvutid mööduvad oma arvutusvõimsuses hiire ajust ja on tuhat korda nõrgemad kui inimesed. See tundub halb näitaja, kuni me mäletame, et arvutid olid 1985. aastal triljon korda nõrgemad kui inimese aju, 1995. aastal miljard ja 2005. aastal miljon. Aastaks 2025 peaks meil olema taskukohane arvuti, mis konkureerib meie aju arvutusvõimsusega.
Seega on AGI jaoks vajalik toorvõimsus juba tehniliselt saadaval. 10 aasta jooksul lahkub see Hiinast ja levib kogu maailmas. Kuid arvutusvõimsusest üksi ei piisa. Ja järgmine küsimus on: kuidas me tagame kogu selle jõuga inimlikule intelligentsusele?
Teine samm AGI loomiseks: intelligentsuse andmine
See osa on päris keeruline. Tõepoolest, keegi ei tea, kuidas masinat intelligentseks muuta - me püüame ikka veel välja mõelda, kuidas luua inimlik intelligentsus, mis suudaks kassi koerast eristada, isoleerida lumme tõmmatud B ja analüüsida teise klassi film. Siiski on käputäis tulevikku suunatud strateegiaid ja ühel hetkel peaks üks neist toimima.
1. Korda aju
See valik on nagu teadlased oleksid samas klassiruumis lapsega, kes on väga tark ja oskab küsimustele vastata; ja isegi kui nad püüavad usinalt teadusest aru saada, ei jõua nad isegi nutikale lapsele järele jõudmisele. Lõpuks otsustavad nad: kurat, kirjutage lihtsalt tema küsimustele vastused maha. See on loogiline: me ei saa ehitada ülikompleksset arvutit, nii et miks mitte võtta aluseks universumi üks parimaid prototüüpe: meie aju?
Teadusmaailm teeb kõvasti tööd, et välja selgitada, kuidas meie aju töötab ja kuidas evolutsioon nii keerulise asja lõi. Kõige optimistlikumate hinnangute kohaselt saavad nad seda teha alles 2030. aastaks. Kuid kui me mõistame kõiki aju saladusi, selle tõhusust ja võimsust, saame inspiratsiooni saada selle meetodite loomisest tehnoloogia loomisel. Näiteks üks arvutite arhitektuur, mis jäljendab aju tööd, on närvivõrk. Ta alustab transistoride "neuronite" võrgustikuga, mis on omavahel ühendatud sisendi ja väljundiga ning ei tea midagi - nagu vastsündinu. Süsteem "õpib", püüdes täita ülesandeid, ära tunda käsitsi kirjutatud teksti jms. Transistoride vahelised ühendused tugevnevad õige vastuse korral ja nõrgenevad vale vastuse korral. Pärast mitmeid küsimuste ja vastuste tsükleid moodustab süsteem nutikaid närvipunusid, mis on optimeeritud konkreetsete ülesannete jaoks. Aju õpib sarnasel viisil, kuid palju keerulisemal viisil ja kui me seda edasi uurime, avastame uskumatuid uusi viise närvivõrkude parandamiseks.
Veelgi äärmuslikum plagiaat hõlmab strateegiat, mida nimetatakse täielikuks aju jäljendamiseks. Eesmärk: Tõelise aju õhukesteks viiludeks lõikamiseks skaneerige igaüks neist, seejärel rekonstrueerige tarkvara abil 3D -mudel täpselt ja tõlkige see seejärel võimsaks arvutiks. Siis on meil arvuti, mis suudab ametlikult teha kõike, mida aju suudab: ta peab lihtsalt õppima ja teavet koguma. Kui inseneridel see õnnestub, suudavad nad tõelist aju jäljendada sellise uskumatu täpsusega, et pärast arvutisse allalaadimist jääb aju tegelik identiteet ja mälu puutumatuks. Kui aju kuulus enne surma Vadimile, ärkab arvuti Vadimi rollis, kellest saab nüüd inimtaseme AGI, ja meie omakorda muudame Vadimi uskumatult intelligentseks ISI-ks, mille ta kindlasti muudab olla rahul.
Kui kaugel oleme aju täielikust jäljendamisest? Tõepoolest, me jäljendasime just millimeetrise lameusside aju, mis sisaldab kokku 302 neuroni. Inimese aju sisaldab 100 miljardit neuroni. Kui selle numbri leidmine tundub teile mõttetu, mõelge progressi eksponentsiaalsele kasvutempole. Järgmine samm on sipelga aju jäljendamine, siis on hiir ja siis on inimene käeulatuses.
2. Püüa järgida evolutsiooni rada
Noh, kui me otsustame, et targa lapse vastused on mahakandmiseks liiga keerulised, võime proovida järgida tema jälgi õppimise ja eksamiteks valmistumise kohta. Mida me teame? On täiesti võimalik ehitada nii võimas arvuti kui aju - meie enda aju areng on seda tõestanud. Ja kui aju on jäljendamiseks liiga keeruline, võime proovida evolutsiooni jäljendada. Asi on selles, et isegi kui suudame aju jäljendada, võib see olla nagu lennuki ehitamine naeruväärselt vehkides kätega, mis jäljendavad lindude tiibade liikumist. Sageli õnnestub meil luua häid masinaid, kasutades masinapõhist lähenemist, mitte bioloogia täpset jäljendamist.
Kuidas simuleerida evolutsiooni AGI loomiseks? See meetod, mida nimetatakse "geneetilisteks algoritmideks", peaks toimima umbes nii: peab olema produktiivne protsess ja selle hindamine ning see kordub ikka ja jälle (samamoodi bioloogilised olendid "eksisteerivad" ja "hinnatakse" nende võime järgi) paljundada). Rühm arvuteid täidab ülesandeid ja kõige edukamad neist jagavad oma omadusi teiste arvutitega, "väljund". Vähem edukad visatakse halastamatult ajaloo prügikasti. Läbi paljude paljude iteratsioonide tekitab see loodusliku valiku protsess paremaid arvuteid. Väljakutse seisneb aretus- ja hindamistsüklite loomises ja automatiseerimises, et evolutsiooniprotsess läheks iseenesest edasi.
Evolutsiooni kopeerimise negatiivne külg on see, et evolutsioonil kulub millegi tegemiseks miljardeid aastaid ja selle tegemiseks vajame vaid mõnikümmend aastat.
Kuid erinevalt evolutsioonist on meil palju eeliseid. Esiteks ei ole sellel ettenägelikkuse annet, see toimib juhuslikult - see annab näiteks kasutud mutatsioonid välja -, ja me saame määratud ülesannete raames protsessi juhtida. Teiseks, evolutsioonil pole eesmärki, sealhulgas intelligentsuse iha - mõnikord ei võida keskkonnas teatud liik luure arvelt (sest viimane kulutab rohkem energiat). Teisest küljest saame meie eesmärk olla intelligentsuse suurendamine. Kolmandaks, et intelligentsust valida, peab evolutsioon tegema mitmeid kolmanda osapoole täiustusi - näiteks jaotama rakkude energiatarbimise ümber -, saame lihtsalt ülejäägi eemaldada ja elektrit kasutada. Kahtlemata oleme kiiremad kui evolutsioon - kuid jällegi pole selge, kas suudame seda ületada.
3. Jätke arvutid endale
See on viimane võimalus, kui teadlased on täiesti meeleheitel ja üritavad programmi enesearenguks programmeerida. See meetod võib aga osutuda kõige lootustandvamaks. Idee on selles, et ehitame arvutit, millel on kaks põhioskust: tehisintellekti ja koodimuutuste uurimine iseenesest - mis võimaldab tal mitte ainult rohkem õppida, vaid ka oma arhitektuuri täiustada. Saame koolitada arvuteid nende endi arvutiinsenerideks, et nad saaksid ennast arendada. Ja nende peamine ülesanne on välja mõelda, kuidas saada targemaks. Me räägime sellest üksikasjalikumalt.
Kõik see võib juhtuda väga kiiresti
Riistvara kiire areng ja tarkvaraga katsetamine toimuvad paralleelselt ning AGI võib ilmneda kiiresti ja ootamatult kahel peamisel põhjusel:
1. Eksponentsiaalne kasv on intensiivne ja see, mis näib olevat tigu, võib kiiresti areneda seitsme miili hüppeks - see-g.webp
animeeritud pilt: hi-news.ru/wp-content/uploads/2015/02/gif.gif
2. Tarkvara osas võib areng tunduda aeglane, kuid siis muudab üks läbimurre koheselt edenemise kiirust (hea näide: geotsentrilise maailmavaate päevil oli inimestel raske universumi tööd arvutada, kuid heliocentrismi avastamine tegi kõik palju lihtsamaks). Või kui tegemist on arvutiga, mis ennast täiustab, võivad asjad tunduda äärmiselt aeglased, kuid mõnikord eraldab see vaid ühe süsteemi muudatuse tuhandekordsest tõhususest võrreldes inim- või pärandversiooniga.
Tee AGI -st ISI -sse
Mingil hetkel saame kindlasti AGI - üldise tehisintellekti, üldise inimliku intelligentsustasemega arvutid. Arvutid ja inimesed elavad koos. Või nad ei tee seda.
Asi on selles, et AGI -l, millel on sama intelligentsuse ja arvutamisvõimsuse tase kui inimestel, on inimeste ees endiselt olulisi eeliseid. Näiteks:
Varustus
Kiirus. Aju neuronid töötavad sagedusel 200 Hz, samas kui kaasaegsed mikroprotsessorid (mis on AGI loomise ajaks oluliselt aeglasemad kui me saame) töötavad sagedusel 2 GHz ehk 10 miljonit korda kiiremini kui meie neuronid. Ja aju sisemine side, mis võib liikuda kiirusega 120 m / s, jääb oluliselt alla arvutite optika kasutamise võimalusele ja valguse kiirusele.
Suurus ja ladustamine. Aju suurust piirab meie kolju suurus ja see ei saa suuremaks muutuda, vastasel juhul võtab sisemine side kiirusel 120 m / s ühest struktuurist teise liikumiseks liiga kaua aega. Arvutid võivad laieneda mis tahes füüsilise suurusega, kasutada rohkem riistvara, suurendada RAM -i, pikaajalist mälu - see kõik on väljaspool meie võimalusi.
Usaldusväärsus ja vastupidavus. Mitte ainult arvutimälu ei ole täpsem kui inimese mälu. Arvutitransistorid on bioloogilistest neuronitest täpsemad ja halvenevad vähem (ja neid saab tõepoolest asendada või parandada). Inimeste aju väsib kiiremini, samas kui arvutid saavad töötada vahetpidamata, 24 tundi ööpäevas, 7 päeva nädalas.
Tarkvara
Toimetamise, kaasajastamise võimalus, laiem valik võimalusi. Erinevalt inimese ajust saab arvutiprogrammi hõlpsasti parandada, uuendada või katsetada. Samuti saab uuendada piirkondi, kus inimese aju on nõrk. Inimese nägemistarkvara on suurepäraselt kujundatud, kuid inseneri seisukohast on selle võimalused endiselt väga piiratud - me näeme ainult nähtavas valgusspektris.
Kollektiivne võime. Inimene on suure kollektiivse intelligentsuse poolest teistest liikidest parem. Alustades keele arendamisest ja suurte kogukondade moodustamisest, liikudes läbi kirjutamise ja trükkimise leiutiste ning saades energiat selliste tööriistade nagu Internet kaudu, on inimeste kollektiivne intelligentsus oluline põhjus, miks me võime end nimetada evolutsiooni krooniks. Kuid arvutid on ikka paremad. Ülemaailmne ühe programmi kallal töötav tehisintellektide võrgustik, mis sünkroonib ja arendab ennast pidevalt, võimaldab teil andmebaasi koheselt lisada uut teavet, olenemata sellest, kust seda saate. Selline rühm saab töötada ka ühe eesmärgi nimel tervikuna, sest arvutid ei kannata inimeste eriliste arvamuste, motivatsiooni ja omakasu pärast.
Tehisintellekt, mis saab programmeeritud enesetäiendamise kaudu tõenäoliselt AGI-ks, ei näe „inimtaseme intelligentsust” olulise verstapostina-see verstapost on oluline ainult meile. Tal pole põhjust sellel kahtlasel tasemel peatuda. Arvestades isegi inimtaseme AGI eeliseid, on üsna ilmne, et inimlik intelligentsus on selle jaoks lühike välk intellektuaalse paremuse nimel.
See sündmuste areng võib meid väga -väga üllatada. Fakt on see, et meie seisukohast on a) ainus kriteerium, mis võimaldab meil intelligentsuse kvaliteeti määrata, loomade intelligentsus, mis on vaikimisi meie omast madalam; b) meie jaoks on targemad inimesed ALATI targemad kui rumalamad. Nagu see:
See tähendab, et samal ajal kui tehisintellekt üritab lihtsalt meie arengutasemele jõuda, näeme, kuidas see muutub targemaks, lähenedes looma tasemele. Kui ta jõuab esimesele inimtasandile - Nick Bostrom kasutab mõistet "maa -idioot" - oleme rõõmsad: "Vau, ta on juba nagu debiilik. Lahe! " Ainus asi on see, et inimeste üldises intelligentsusspektris, alates küla idioodist kuni Einsteinini, on vahemik väike - seetõttu muutub AI pärast idioodi tasemele jõudmist ja AGI -ks muutumist äkki targemaks Einstein.
Ja mis saab edasi?
Intelligentsuse plahvatus
Loodan, et see tundus teile huvitav ja lõbus, sest sellest hetkest muutub teema, mida arutame, ebanormaalseks ja jube. Peaksime pausi pidama ja meelde tuletama, et iga ülal ja all välja toodud fakt on tõeline teadus ja tõelised tulevikuprognoosid, mille on teinud silmapaistvamad mõtlejad ja teadlased. Pidage ainult meeles.
Niisiis, nagu me eespool märkisime, sisaldavad kõik meie kaasaegsed mudelid AGI saavutamiseks võimalust, kui tehisintellekt ennast parandab. Ja niipea, kui temast saab AGI, saavad isegi süsteemid ja meetodid, millega ta üles kasvas, piisavalt targad, et ennast täiendada - kui nad seda tahavad. Tekib huvitav mõiste: rekursiivne enesetäiendamine. See toimib nii.
Teatud tehisintellekti süsteem teatud tasemel - näiteks küla idioot - on programmeeritud parandama oma intelligentsust. Olles arenenud - ütleme Einsteini tasemele - hakkab selline süsteem arenema juba koos Einsteini intellektiga, kulub selle arendamiseks vähem aega ja hüpped on üha suuremad. Need võimaldavad süsteemil edestada iga inimest, muutudes üha enam. Kiire arenguga tõuseb AGI oma intelligentsuses taevastesse kõrgustesse ja muutub superintelligentseks ISI -süsteemiks. Seda protsessi nimetatakse intelligentsuse plahvatuseks ja see on selgeim näide tagasipöördumise kiirendamise seadusest.
Teadlased vaidlevad selle üle, kui kiiresti AI jõuab AGI tasemeni - enamik usub, et saame AGI 2040. aastaks vaid 25 aasta pärast, mis on tehnoloogia arengu standardite järgi väga -väga vähe. Loogilist ahelat jätkates on lihtne eeldada, et üleminek AGI -lt ISI -le toimub samuti ülikiirelt. Nagu see:
„Kulus aastakümneid, kuni esimene tehisintellekti süsteem jõudis madalaima üldise intelligentsuse tasemeni, kuid lõpuks see juhtus. Arvuti suudab ümbritsevast maailmast aru saada nelja-aastase inimesena. Järsku, sõna otseses mõttes tund pärast selle verstaposti saavutamist, toodab süsteem suurepärase füüsikateooria, mis ühendab üldrelatiivsusteooria ja kvantmehaanika, mida ükski inimene ei suuda. Pooleteise tunni pärast saab tehisintellektist ISI, mis on 170 000 korda targem kui ükski inimene."
Meil pole isegi õigeid termineid sellise ulatusega superintelligentsuse kirjeldamiseks. Meie maailmas tähendab “tark” inimest, kelle IQ on 130, “loll” - 85, kuid meil pole näiteid inimestest, kelle IQ on 12 952. Meie valitsejad pole selleks loodud.
Inimkonna ajalugu ütleb meile selgelt ja selgelt: intellektiga kaasneb jõud ja jõud. See tähendab, et kui loome tehisliku superintellekti, on see Maa elu ajaloo kõige võimsam olend ja kõik elusolendid, sealhulgas inimesed, on täielikult oma võimuses - ja see võib juhtuda kahekümne aasta pärast.
Kui meie napid ajud suutsid välja mõelda Wi-Fi-ühenduse, siis miski meist, sada, tuhat, miljard korda targem, suudab hõlpsalt arvutada iga aatomi positsiooni universumis igal ajahetkel. Kõik, mida võib nimetada maagiaks, kõik jõud, mis omistatakse kõikvõimsale jumalusele - see kõik on ISI käsutuses. Vananemise tagasipööramiseks vajaliku tehnoloogia loomine, mis tahes haiguse ravi, nälja ja isegi surma kõrvaldamine, ilma juhtimine - kõik saab äkki võimalikuks. Samuti on võimalik kogu elu Maal kohe lõpetada. Meie planeedi targemad inimesed nõustuvad, et niipea, kui maailmas ilmub tehislik superintellekt, tähistab see Jumala ilmumist Maale. Ja oluline küsimus jääb.
