Razlog zašto je ovaj (i drugi) članak izašao na vidjelo jednostavan je: možda umjetna inteligencija nije samo važna tema za raspravu, već najvažnija u kontekstu budućnosti. Svatko tko barem malo uđe u bit potencijala umjetne inteligencije prepoznaje da se ova tema ne može zanemariti. Neki - a među njima Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, nisu najgluplji ljudi na našem planetu - vjeruju da umjetna inteligencija predstavlja egzistencijalnu prijetnju čovječanstvu, razmjerom usporedivom s potpunim izumiranjem nas kao vrste. Pa, sjednite i sami označite znakove "i".
"Na pragu smo promjena koje se mogu usporediti s podrijetlom ljudskog života na Zemlji" (Vernor Vinge).
Što znači biti na rubu takve promjene?
Čini se da nije ništa posebno. Ali morate se sjetiti da boravak na takvom mjestu na grafikonu znači da ne znate što je s vaše desne strane. Trebali biste osjetiti ovako nešto:
Osjećaji su sasvim normalni, let ide dobro.
Budućnost dolazi
Zamislite da vas je vremeplov prenio do 1750. godine - vrijeme kada je svijet doživljavao stalne prekide u opskrbi električnom energijom, komunikacija među gradovima značila je topovske udarce, a sav prijevoz je išao na sijenu. Recimo da stignete tamo, uzmete nekoga i dovedete ga u 2015. godinu, pokažete kako je ovdje. Ne možemo shvatiti što bi bilo da vidi sve te sjajne kapsule kako lete uz ceste; razgovarati s ljudima s druge strane oceana; pogledajte sportske igre udaljene tisuću kilometara; čuti glazbenu izvedbu snimljenu prije 50 godina; igrati se s čarobnim pravokutnikom koji može snimiti fotografiju ili zabilježiti trenutak uživo; izgraditi kartu s paranormalno plavom točkom koja označava njezino mjesto; pogledati nečije lice i komunicirati s njim mnogo kilometara dalje, i tako dalje. Sve je to neobjašnjiva magija za gotovo tristo godina stare ljude. Da ne spominjemo Internet, Međunarodnu svemirsku postaju, Veliki hadronski sudarač, nuklearno oružje i opću relativnost.
Takvo iskustvo za njega neće biti iznenađujuće ili šokantno - ove riječi ne prenose cijelu bit mentalnog kolapsa. Naš putnik može potpuno umrijeti.
No postoji jedna zanimljiva točka. Ako se vrati u 1750. godinu i postane ljubomoran što smo htjeli vidjeti njegovu reakciju do 2015., može sa sobom uzeti vremeplov i pokušati to učiniti s, recimo, 1500. Odletjet će tamo, pronaći osobu, pokupiti je 1750. i sve pokazati. Momak od 1500 bit će šokiran izvan svake mjere - ali vjerojatno neće umrijeti. Iako će se on, naravno, iznenaditi, razlika između 1500. i 1750. znatno je manja nego između 1750. i 2015. Osoba od 1500. godine iznenadit će se u nekim trenucima iz fizike, bit će zapanjena onim što je Europa postala pod tvrdom petom imperijalizma, nacrtat će novu kartu svijeta u njegovoj glavi … No, svakodnevica 1750. godine - prijevoz, komunikacije itd. - vjerojatno ga neće iznenaditi do smrti.
Ne, da bi se momak iz 1750. zabavljao jednako kao i mi, mora ići puno dalje - možda ovako godinu u 12.000 godina prije Krista. Kr., Čak i prije nego što je prva poljoprivredna revolucija rodila prve gradove i koncept civilizacije. Ako je itko iz svijeta lovaca i sakupljača, iz vremena dok su ljudi bili još jedna životinjska vrsta, vidio ogromna ljudska carstva iz 1750. sa svojim visokim crkvama, brodovima koji prelaze oceane, njihovim konceptom da su "unutar" zgrade, svega ovo znanje - najvjerojatnije bi umro.
A onda bi, nakon smrti, zavidio i želio učiniti isto. Vratio bi se prije 12.000 godina, na 24.000 pr. e., uzeo bi osobu i doveo je na vrijeme. A novi putnik bi mu rekao: "Pa, u redu je, hvala." Jer u ovom slučaju, osoba iz 12.000 pr. NS. bilo bi potrebno vratiti se 100.000 godina unatrag i po prvi put pokazati lokalnim domorocima vatru i jezik.
Ako moramo nekoga prevesti u budućnost kako bismo se iznenadili smrću, napredak mora prijeći određenu udaljenost. Mora se doći do točke smrti (TPP). To jest, ako je u vrijeme lovaca-sakupljača TSP-u trebalo 100.000 godina, sljedeća stanica se dogodila već 12.000 godina prije Krista. NS. Nakon toga, napredak je već bio brži i radikalno je promijenio svijet do 1750. (otprilike). Zatim je trajalo par stotina godina, i evo nas.
Ova slika - gdje ljudski napredak napreduje sve brže kako vrijeme prolazi - futurista Ray Kurzweil naziva zakon ubrzavanja povratka u ljudskoj povijesti. To je zato što razvijenija društva imaju sposobnost bržeg napredovanja od manje razvijenih društava. Ljudi 19. stoljeća znali su više od ljudi 15. stoljeća, pa ne čudi što je napredak u 19. stoljeću bio brži nego u 15. stoljeću itd.
U manjem opsegu, ovo također funkcionira. Natrag u budućnost objavljen je 1985., a prošlost 1955. godine. U filmu, kada se Michael J. Fox vratio 1955., zatekao ga je novitet televizora, cijena sode, nedostatak ljubavi prema zvuku gitare i varijacije u slengu. Bio je to, naravno, drugačiji svijet, ali da je film snimljen danas, a prošlost 1985., razlika bi bila mnogo globalnija. Marty McFly, unatrag u doba osobnih računala, interneta, mobilnih telefona, bio bi daleko nevažniji od Martyja, koji je od 1985. otišao u 1955. godinu.
Sve je to zbog zakona ubrzanja povrata. Prosječna stopa razvoja napretka između 1985. i 2015. bila je veća od stope od 1955. do 1985. - jer je u prvom slučaju svijet bio razvijeniji, bio je zasićen postignućima u posljednjih 30 godina.
Dakle, što je više postignuća, brže se događaju promjene. No, ne bi li nas to trebalo ostaviti s nekim nagovještajima za budućnost?
Kurzweil sugerira da je napredak cijelog 20. stoljeća mogao biti postignut u samo 20 godina na razini razvoja 2000. godine - to jest, 2000. stopa napretka bila je pet puta brža od prosječne stope napretka 20. stoljeća. Također smatra da je napredak cijelog 20. stoljeća bio ekvivalentan napretku razdoblja od 2000. do 2014. godine, a napredak još jednog 20. stoljeća bit će ekvivalentan razdoblju do 2021. godine - dakle za samo sedam godina. Nakon nekoliko desetljeća, sav napredak 20. stoljeća odvijat će se nekoliko puta godišnje, a zatim u samo mjesec dana. U konačnici, zakon ubrzavanja povratka dovest će nas do točke da će napredak u cijelom 21. stoljeću biti 1000 puta veći od napretka u 20. stoljeću.
Ako su Kurzweil i njegovi pristaše u pravu, 2030. će nas iznenaditi na isti način na koji bi tip iz 1750. iznenadio našu 2015. - to jest, za sljedeći TSP bit će potrebno samo nekoliko desetljeća - a svijet 2050. bit će toliko drugačiji od onog modernog koji teško doznajemo. I ovo nije fikcija. Ovo je mišljenje mnogih znanstvenika koji su pametniji i obrazovaniji od vas i mene. A ako pogledate povijest, shvatit ćete da ovo predviđanje slijedi iz čiste logike.
Zašto onda, kada smo suočeni s izjavama poput "svijet će se za 35 godina promijeniti do neprepoznatljivosti", skeptično sliježemo ramenima? Tri su razloga našeg skepticizma prema budućim predviđanjima:
1. Što se tiče povijesti, razmišljamo ravno. Pokušavajući vizualizirati napredak u sljedećih 30 godina, gledamo napredak prethodnih 30 kao pokazatelj koliko će se vjerojatno dogoditi. Kad razmišljamo o tome kako će se naš svijet promijeniti u 21. stoljeću, uzimamo napredak 20. stoljeća i dodajemo ga 2000. godini. Istu grešku čini naš momak iz 1750. godine kada dobije nekoga od 1500 i pokuša ga iznenaditi. Intuitivno razmišljamo linearno, kada bismo trebali biti eksponencijalni. U biti, futurista bi trebao pokušati predvidjeti napredak u sljedećih 30 godina, ne gledajući prethodnih 30, već sudeći prema trenutnoj razini napretka. Tada će prognoza biti točnija, ali još uvijek na vratima. Da biste ispravno razmišljali o budućnosti, morate vidjeti da se stvari kreću mnogo bržim tempom nego što se kreću sada.
[/centar]
2. Putanja novije povijesti često je iskrivljena. Prvo, čak i strma eksponencijalna krivulja izgleda linearno kada vidite njene male dijelove. Drugo, eksponencijalni rast nije uvijek gladak i ujednačen. Kurzweil vjeruje da se napredak kreće u serpentinskim krivuljama.
Takva krivulja prolazi kroz tri faze: 1) spor rast (rana faza eksponencijalnog rasta); 2) brz rast (eksplozivna, kasna faza eksponencijalnog rasta); 3) stabilizacija u obliku specifične paradigme.
Ako pogledate posljednju priču, dio S-krivulje u kojem se trenutno nalazite može sakriti brzinu napretka iz vaše percepcije. Neko vrijeme između 1995. i 2007. godine potrošeno je na eksplozivan razvoj interneta, predstavljanje javnosti Microsofta, Googlea i Facebooka, rađanje društvenih mreža te razvoj mobitela, a zatim i pametnih telefona. Ovo je bila druga faza naše krivulje. No, razdoblje od 2008. do 2015. bilo je manje ometajuće, barem što se tiče tehnologije. Onima koji danas razmišljaju o budućnosti može trebati posljednjih nekoliko godina da izmjere ukupni tempo napretka, ali ne vide širu sliku. Zapravo, možda se sada sprema nova i moćna faza 2.
3. Naše vlastito iskustvo čini nas mrzovoljnim starcima kad je u pitanju budućnost. Svoje ideje o svijetu temeljimo na vlastitom iskustvu, a to nam je iskustvo postavilo tempo rasta u nedavnoj prošlosti. Slično, naša je mašta ograničena jer koristi naše iskustvo za predviđanje - no češće nego jednostavno nemamo alata koji nam omogućuju točno predviđanje budućnosti. Kad čujemo predviđanja za budućnost koja su u suprotnosti s našom svakodnevnom percepcijom kako stvari funkcioniraju, instinktivno ih smatramo naivnima. Ako sam vam rekao da ćete doživjeti 150 ili 250 godina, ili možda uopće nećete umrijeti, instinktivno ćete pomisliti da je "ovo glupo, znam iz povijesti da su za to vrijeme svi umrli". Tako je: nitko nije doživio takve godine. No niti jedan zrakoplov nije letio prije izuma zrakoplova.
Dakle, iako vam se skepticizam čini razumnim, on je češće pogrešan. Trebali bismo prihvatiti da ako se naoružamo čistom logikom i čekamo uobičajene povijesne cik -cakove, moramo priznati da se jako, jako, jako puno mora promijeniti u nadolazećim desetljećima; mnogo više nego intuitivno. Logika također nalaže da ako najnaprednija vrsta na planetu nastavi s ogromnim skokovima naprijed, sve brže, u jednom će trenutku skok biti toliko ozbiljan da će radikalno promijeniti život kakvog poznajemo. Nešto se slično dogodilo u procesu evolucije, kada je čovjek postao toliko pametan da je potpuno promijenio život bilo kojoj drugoj vrsti na planeti Zemlji. A ako odvojite malo vremena da pročitate što se trenutno događa u znanosti i tehnologiji, možda ćete početi uviđati neke naznake o tome kakav će biti sljedeći veliki skok.
Put do superinteligencije: što je AI (umjetna inteligencija)?
Kao i mnogi ljudi na ovom planetu, navikli ste razmišljati o umjetnoj inteligenciji kao o blesavoj ideji znanstvene fantastike. No, u posljednje vrijeme mnogi su ozbiljni ljudi pokazali zabrinutost zbog ove glupe ideje. Što nije u redu?
Postoje tri razloga koji dovode do zabune oko pojma AI:
AI povezujemo s filmovima. "Ratovi zvijezda". "Terminator". "Svemirska odiseja 2001". No, poput robota, umjetna inteligencija u ovim filmovima je fikcija. Dakle, holivudske vrpce razvodnjavaju razinu naše percepcije, AI postaje poznata, poznata i, naravno, zla.
Ovo je široko područje primjene. Započinje kalkulatorom u vašem telefonu i razvijanjem automobila koji se sami voze do nečega što je daleko u budućnosti i što će revolucionirati svijet. AI stoji za sve ove stvari i to je zbunjujuće.
Svaki dan koristimo AI, ali često toga nismo ni svjesni. Kako je rekao John McCarthy, izumitelj izraza "umjetna inteligencija" 1956. godine, "jednom kad to uspije, nitko ga više ne naziva AI". AI je više postao mitsko predviđanje budućnosti nego nešto stvarno. Istodobno, ovo ime ima i okus nečega iz prošlosti što nikada nije postalo stvarnost. Ray Kurzweil kaže da čuje ljude koji povezuju AI s činjenicama iz 80 -ih, što se može usporediti s "tvrdnjom da je internet umro zajedno s dotcomima početkom 2000 -ih".
Budimo jasni. Prvo, prestanite razmišljati o robotima. Robot koji je spremnik za AI ponekad oponaša ljudski oblik, ponekad ne, ali sama AI je računalo unutar robota. AI je mozak, a robot je tijelo, ako uopće ima tijelo. Na primjer, Sirijin softver i podaci su umjetna inteligencija, ženski glas je personifikacija ove AI, a u ovom sustavu nema robota.
Drugo, vjerojatno ste čuli izraz "singularnost" ili "tehnološka singularnost". Ovaj se izraz koristi u matematici za opis neobične situacije u kojoj uobičajena pravila više ne djeluju. U fizici se koristi za opis beskonačno male i guste točke crne rupe ili izvorne točke Velikog praska. Opet, zakoni fizike u tome ne rade. Godine 1993. Vernor Vinge napisao je poznati esej u kojem je izraz primijenio na trenutak u budućnosti kada inteligencija naših tehnologija nadilazi našu vlastitu - u kojem će se trenutku život kakvog poznajemo zauvijek promijeniti i uobičajena pravila njegovog postojanja više neće raditi …. Ray Kurzweil dodatno je precizirao ovaj pojam, ističući da će singularnost biti postignuta kada zakon ubrzavanja trzanja dosegne ekstremnu točku, kada se tehnološki napredak kreće tako brzo da prestajemo primjećivati njegova postignuća, gotovo beskonačno brzo. Tada ćemo živjeti u potpuno novom svijetu. Međutim, mnogi su stručnjaci prestali koristiti ovaj izraz, pa ćemo se i nećemo često pozivati na njega.
Konačno, iako postoje mnoge vrste ili oblici AI koji proizlaze iz širokog koncepta AI, glavne kategorije AI ovise o kalibru. Postoje tri glavne kategorije:
Usredotočena (slaba) umjetna inteligencija (AI). UII je specijaliziran za jedno područje. Među tim AI ima onih koji mogu pobijediti svjetskog šahovskog prvaka, ali to je sve. Postoji jedan koji može ponuditi najbolji način za pohranu podataka na vaš tvrdi disk, i to je to.
Opća (jaka) umjetna inteligencija. Ponekad se naziva i AI na ljudskoj razini. AGI se odnosi na računalo koje je jednako pametno kao i osoba - stroj koji je sposoban izvesti bilo koju intelektualnu radnju svojstvenu osobi. Stvaranje AGI -a puno je teže od AGI -a, a do toga još nismo došli. Profesorica Linda Gottfredson opisuje inteligenciju kao "u općenitom smislu, psihički potencijal, koji, između ostalog, uključuje sposobnost rasuđivanja, planiranja, rješavanja problema, apstraktnog razmišljanja, razumijevanja složenih ideja, brzog učenja i učenja iz iskustva". AGI bi trebao sve ovo učiniti jednako lako kao i vi.
Umjetna superinteligencija (ISI). Oxfordski filozof i teoretičar umjetne inteligencije Nick Bostrom definira superinteligenciju kao "inteligenciju koja je daleko pametnija od najboljih ljudskih umova u gotovo svim područjima, uključujući znanstvenu kreativnost, opću mudrost i društvene vještine". Umjetna superinteligencija uključuje i računalo koje je nešto pametnije od osobe i računalo koje je trilijune puta pametnije u bilo kojem smjeru. ISI je razlog rastućeg interesa za AI, kao i činjenice da se u takvim raspravama često pojavljuju riječi "izumiranje" i "besmrtnost".
U današnje vrijeme ljudi su već osvojili prvu fazu umjetne inteligencije - AI - na mnogo načina. AI revolucija je putovanje od AGI -a preko AGI -a do ISI -ja. Ovaj put možda nećemo preživjeti, ali definitivno će promijeniti sve.
Pogledajmo izbliza kako vodeći mislioci na tom polju vide ovaj put i zašto bi se ova revolucija mogla dogoditi brže nego što mislite.
Gdje smo mi u ovom toku?
Fokusirana umjetna inteligencija je strojna inteligencija koja je jednaka ili veća od ljudske inteligencije ili učinkovitosti u izvršavanju određenog zadatka. Nekoliko primjera:
* Automobili su prepuni ICD sustava, od računala koja određuju kada bi se sustav protiv blokiranja kočnica trebao aktivirati do računala koje određuje parametre sustava ubrizgavanja goriva. Googleovi samovozeći automobili, koji se trenutno testiraju, sadržavat će robusne AI sustave koji osjećaju i reagiraju na svijet oko sebe.
* Vaš telefon je mala tvornica ICD -a. Kad koristite aplikaciju karte, dobijte preporuke za preuzimanje aplikacija ili glazbe, provjerite vrijeme za sutra, razgovarajte sa Siri ili učinite bilo što drugo - koristite AI.
* Vaš filter neželjene e -pošte klasična je vrsta umjetne inteligencije. Počinje smišljanjem kako odvojiti neželjenu poštu od upotrebljive e -pošte, a zatim uči dok obrađuje vaše e -poruke i postavke.
* I ovaj neugodan osjećaj kada ste jučer tražili odvijač ili novu plazmu u tražilici, ali danas na drugim stranicama vidite ponude iz korisnih trgovina? Ili kad vam društvena mreža preporuči da dodate zanimljive ljude kao prijatelje? Sve su to sustavi umjetne inteligencije koji rade zajedno, određuju vaše preferencije, dohvaćaju podatke o vama s Interneta, sve vam se više približavaju. Oni analiziraju ponašanje milijuna ljudi i na temelju tih analiza donose zaključke kako bi prodali usluge velikih tvrtki ili poboljšali svoje usluge.
* Google Translate, još jedan klasični AI sustav, impresivno je dobar u određenim stvarima. Tako i prepoznavanje glasa. Kad vaš zrakoplov sleti, osoba ne identificira terminal za njega. Cijena ulaznice je ista. Najbolje svjetske dame, šah, backgammon, buldožer i druge igre danas predstavljaju usko usmjerena umjetna inteligencija.
* Google pretraživanje jedan je divovski AI koji koristi nevjerojatno pametne metode za rangiranje stranica i određivanje SERP -ova.
A to je samo u svijetu potrošača. Sofisticirani IMD sustavi naširoko se koriste u vojnoj, proizvodnoj i financijskoj industriji; u medicinskim sustavima (pomislite na IBM -ovog Watsona) i tako dalje.
IMD sustavi u sadašnjem obliku ne predstavljaju prijetnju. U najgorem slučaju, greška ili loše programirana umjetna inteligencija može dovesti do lokalne katastrofe, nestanka struje, kolapsa financijskih tržišta i slično. No, iako AGI nije ovlašten stvoriti egzistencijalnu prijetnju, moramo sagledati stvari šire - čeka nas razoran uragan čiji je preteča AII. Svaka nova inovacija u AGI dodaje jedan blok na putu koji vodi do AGI i ISI. Ili, kao što je Aaron Saenz dobro primijetio, umjetne inteligencije našeg svijeta su poput "aminokiselina iskonske juhe mlade Zemlje" - ipak beživotne komponente života koje će se jednog dana probuditi.
Put od AGI do AGI: zašto je tako težak?
Ništa ne otkriva složenost ljudske inteligencije više od pokušaja stvaranja računala koje je jednako pametno. Graditi nebodere, letjeti u svemir, tajne Velikog praska - sve je to besmislica u usporedbi s ponavljanjem vlastitog mozga ili ga barem razumijevanjem. Ljudski je mozak trenutno najsloženiji objekt u poznatom svemiru.
Možda ni ne sumnjate u čemu je poteškoća u stvaranju AGI -a (računala koje će općenito biti pametno kao osoba, a ne samo u jednom području). Izrada računala koje može pomnožiti dva desetoznamenkasta broja u djeliću sekunde jednostavno je poput granatiranja krušaka. Nevjerojatno je teško stvoriti nekoga tko može pogledati psa i mačku i reći gdje je pas, a gdje je mačka. Stvoriti AI koji može pobijediti velemajstora? Napravljeno. Sada ga pokušajte natjerati da pročita odlomak iz knjige stare šest godina i ne samo da razumije riječi, već i njihovo značenje. Google troši milijarde dolara pokušavajući to učiniti. Složenim stvarima - poput izračuna, izračunavanjem strategija financijskog tržišta, prevođenjem jezika - računalo se s tim nosi s lakoćom, ali s jednostavnim stvarima - vizijom, kretanjem, percepcijom - ne. Kao što je rekao Donald Knuth, "AI sada radi gotovo sve što zahtijeva 'razmišljanje', ali se ne može nositi s onim što ljudi i životinje rade bez razmišljanja."
Kad razmislite o razlozima za to, shvatit ćete da se stvari koje nam se čine jednostavnima čine samo zato što su optimizirane za nas (i životinje) tijekom stotina milijuna godina evolucije. Kad posegnete za nekim predmetom, mišići, zglobovi, kosti vaših ramena, laktova i šaka istog trenutka izvode dugačke lance fizičkih operacija, sinkrono s onim što vidite, i pomiču ruku u tri dimenzije. Čini vam se jednostavno, jer je idealan softver u vašem mozgu odgovoran za te procese. Ovaj jednostavan trik čini proceduru registracije novog računa unosom krivo napisane riječi (captcha) jednostavnom za vas, a pakao i zlonamjernom botu. Za naš mozak to nije teško: samo trebate moći vidjeti.
S druge strane, množenje velikog broja ili igranje šaha nove su aktivnosti za biološka stvorenja, a mi nismo imali dovoljno vremena za poboljšanje u njima (ne milijune godina), pa nas računalo nije teško pobijediti. Razmislite samo o tome: biste li radije stvorili program koji može pomnožiti velike brojeve, ili program koji prepoznaje slovo B u milijunima pravopisa, u najnepredvidljivijim fontovima, ručno ili štapom u snijegu?
Jedan jednostavan primjer: kada pogledate ovo, vi i vaše računalo shvatite da su to naizmjenični kvadratići dvije različite nijanse.
Ali ako uklonite crnu boju, odmah ćete opisati cjelovitu sliku: cilindri, ravnine, trodimenzionalni kutovi, ali računalo to ne može.
Opisat će ono što vidi kao različite dvodimenzionalne oblike u različitim nijansama, što je, u načelu, točno. Vaš mozak obavlja hrpu poslova tumačeći dubinu, igru sjena, svjetlost na slici. Na donjoj slici računalo će vidjeti dvodimenzionalni bijelo-sivo-crni kolaž, dok u stvarnosti postoji trodimenzionalni kamen.
Ono što smo upravo zacrtali je vrh ledenog brijega kada je u pitanju razumijevanje i obrada informacija. Da bi doseglo istu razinu s osobom, računalo mora razumjeti razliku u suptilnim izrazima lica, razliku između užitka, tuge, zadovoljstva, radosti i zašto je Chatsky dobar, a Molchalin nije.
Što uraditi?
Prvi korak u izgradnji AGI -ja: povećanje računalne snage
Jedna od nužnih stvari koje se trebaju dogoditi da bi AGI bio moguć je povećanje snage računalnog hardvera. Da bi sustav umjetne inteligencije bio pametan kao i mozak, mora odgovarati mozgu u sirovoj procesorskoj snazi.
Jedan od načina za povećanje ove sposobnosti je kroz ukupan broj izračuna u sekundi (OPS) koji mozak može proizvesti, a taj broj možete odrediti tako što ćete odrediti maksimalni OPS za svaku strukturu mozga i sastaviti ih.
Ray Kurzweil zaključio je da je dovoljno uzeti profesionalnu procjenu OPS -a jedne strukture i njenu težinu u odnosu na težinu cijelog mozga, a zatim je proporcionalno pomnožiti kako bi se dobila ukupna procjena. Zvuči pomalo sumnjivo, ali činio je to mnogo puta s različitim procjenama različitih područja i uvijek je dolazio do istog broja: reda veličine 10 ^ 16 ili 10 kvadriliona OPS -a.
Najbrže superračunalo na svijetu, kineski Tianhe-2, već je premašio ovaj broj: sposoban je obaviti oko 32 kvadriliona operacija u sekundi. Ali Tianhe-2 zauzima 720 četvornih metara prostora, troši 24 megavata energije (naš mozak troši samo 20 vata) i košta 390 milijuna dolara. Ne govorimo o komercijalnoj ili širokoj upotrebi.
Kurzweil predlaže da procijenimo zdravlje računala prema tome koliko OPS -a možete kupiti za 1.000 dolara. Kad taj broj dosegne ljudsku razinu - 10 kvadriliona OPS - AGI bi mogao postati dio našeg života.
Mooreov zakon - povijesno pouzdano pravilo da se maksimalna računalna snaga računala udvostručuje svake dvije godine - implicira da razvoj računalne tehnologije, poput kretanja čovjeka kroz povijest, raste eksponencijalno. Usporedimo li ovo s Kurzweilovim pravilom od tisuću dolara, sada si možemo priuštiti 10 bilijuna OPS -a za 1.000 dolara.
Računala za 1000 dolara zaobilaze mozak miša u svojoj računalnoj moći i tisuću su puta slabiji od ljudi. Ovo se čini kao loš pokazatelj sve dok se ne sjetimo da su računala bilijun puta bila slabija od ljudskog mozga 1985., milijardu 1995. i milijun 2005. Do 2025. trebali bismo imati pristupačno računalo koje će se mjeriti s računalnom snagom našeg mozga.
Dakle, sirova energija potrebna za AGI već je tehnički dostupna. U roku od 10 godina napustit će Kinu i proširiti se po cijelom svijetu. Ali samo računalna snaga nije dovoljna. I sljedeće je pitanje: kako inteligenciji na ljudskoj razini pružiti svu tu moć?
Drugi korak u stvaranju AGI -a: davanje inteligencije
Ovaj dio je prilično lukav. Uistinu, nitko zapravo ne zna učiniti stroj inteligentnim - još uvijek pokušavamo smisliti kako stvoriti inteligenciju na ljudskoj razini koja može razlikovati mačku od psa, izolirati B nacrtanu u snijegu i analizirati drugorazredni film. Međutim, postoji pregršt strategija predviđanja unaprijed, a u jednom bi trenutku jedna od njih trebala proraditi.
1. Ponovite mozak
Ova opcija je kao da su znanstvenici u istoj učionici s djetetom koje je vrlo pametno i dobro odgovara na pitanja; pa čak i ako marljivo pokušavaju shvatiti znanost, ne dolaze ni blizu da sustignu pametno dijete. Na kraju odlučuju: dovraga, samo otpiši odgovore na njegova pitanja. Ima smisla: ne možemo izgraditi super-složeno računalo, pa zašto ne bismo za osnovu uzeli jedan od najboljih prototipova u svemiru: naš mozak?
Znanstveni svijet naporno radi kako bi shvatio kako funkcionira naš mozak i kako je evolucija stvorila tako složenu stvar. Prema najoptimističnijim procjenama, to će moći učiniti tek do 2030. godine. No kad shvatimo sve tajne mozga, njegovu učinkovitost i snagu, možemo se nadahnuti njegovim metodama u stvaranju tehnologije. Na primjer, jedna od računalnih arhitektura koja oponaša rad mozga je neuronska mreža. Počinje s mrežom tranzistorskih "neurona" međusobno povezanih ulazom i izlazom i ne zna ništa - poput novorođenčeta. Sustav "uči" pokušavajući dovršiti zadatke, prepoznati rukopisni tekst i slično. Veze među tranzistorima jačaju se u slučaju točnog odgovora, a slabe u slučaju netočnog. Nakon mnogih ciklusa pitanja i odgovora, sustav formira pametne neuronske tkane koje su optimizirane za određene zadatke. Mozak uči na sličan način, ali na mnogo složeniji način, a kako ga nastavljamo proučavati, otkrivamo nevjerojatne nove načine za poboljšanje neuronskih mreža.
Još ekstremniji plagijat uključuje strategiju koja se naziva potpuna emulacija mozga. Svrha: Da biste pravi mozak izrezali na tanke kriške, skenirajte svaku od njih, zatim točno rekonstruirajte 3D model pomoću softvera, a zatim ga prevedite u moćno računalo. Tada ćemo imati računalo koje službeno može učiniti sve što mozak može učiniti: samo treba učiti i prikupljati informacije. Ako inženjeri uspiju, mogu oponašati pravi mozak s tako nevjerojatnom točnošću da će, nakon što se preuzmu na računalo, pravi identitet i memorija mozga ostati netaknuti. Ako je mozak pripadao Vadimu prije nego što je umro, računalo će se probuditi u ulozi Vadima, koji će sada biti AGI na razini čovjeka, a mi ćemo Vadima pretvoriti u nevjerojatno inteligentan ISI, što će on zasigurno biti oduševljen.
Koliko smo daleko od potpunog oponašanja mozga? Istina, upravo smo emulirali mozak milimetarskog ravnog crva, koji ukupno sadrži 302 neurona. Ljudski mozak sadrži 100 milijardi neurona. Ako vam se pokušaj da dođete do tog broja učini uzaludnim, razmislite o eksponencijalnoj stopi rasta napretka. Sljedeći korak bit će oponašanje mravljeg mozga, zatim će doći miš, a zatim je osoba nadohvat ruke.
2. Pokušajte slijediti trag evolucije
Pa, ako odlučimo da su odgovori pametnog djeteta previše složeni za otpis, možemo pokušati slijediti njegove stope učenja i priprema za ispite. Što znamo? Sasvim je moguće izgraditi računalo moćno poput mozga - evolucija vlastitog mozga je to dokazala. A ako je mozak previše složen za oponašanje, možemo pokušati oponašati evoluciju. Poanta je u tome da čak i ako možemo oponašati mozak, to bi moglo biti kao pokušaj izgradnje zrakoplova smiješnim mahanjem rukama koje oponašaju kretanje ptičjih krila. Češće uspijevamo stvoriti dobre strojeve primjenom strojno orijentiranog pristupa, a ne točno oponašanjem biologije.
Kako simulirati evoluciju za izgradnju AGI -ja? Ova metoda pod nazivom "genetski algoritmi" trebala bi funkcionirati otprilike ovako: mora postojati produktivan proces i njegova evaluacija, a on će se ponavljati uvijek iznova (na isti način biološka stvorenja "postoje" i "ocjenjuju se" prema njihovoj sposobnosti reproducirati). Grupa računala izvodit će zadatke, a najuspješniji od njih podijelit će svoje karakteristike s drugim računalima, "izlaz". Manje uspješni bit će nemilosrdno bačeni na smetlište povijesti. Kroz mnogo, mnogo ponavljanja ovaj će proces prirodne selekcije proizvesti bolja računala. Izazov leži u stvaranju i automatizaciji ciklusa uzgoja i evaluacije, tako da se proces evolucije nastavlja sam po sebi.
Nedostatak kopiranja evolucije je taj što su evoluciji potrebne milijarde godina da nešto učini, a za to nam je potrebno samo nekoliko desetljeća.
Ali mi imamo puno prednosti, za razliku od evolucije. Prvo, nema dar predviđanja, djeluje slučajno - odaje beskorisne mutacije, na primjer - i možemo kontrolirati proces u okviru dodijeljenih zadataka. Drugo, evolucija nema cilj, uključujući želju za inteligencijom - ponekad u okolišu određena vrsta ne pobjeđuje na račun inteligencije (jer potonja troši više energije). Mi, s druge strane, možemo težiti povećanju inteligencije. Treće, kako bi odabrala inteligenciju, evolucija mora uvesti niz poboljšanja trećih strana - poput preraspodjele potrošnje energije po stanicama - možemo jednostavno ukloniti višak i koristiti električnu energiju. Bez sumnje, bit ćemo brži od evolucije - ali opet, nije jasno možemo li je nadmašiti.
3. Računala prepustite samima sebi
Ovo je posljednja prilika kada su znanstvenici potpuno očajni i pokušavaju programirati program za samorazvoj. Međutim, ova se metoda može pokazati kao najperspektivnija od svih. Ideja je da gradimo računalo koje će imati dvije osnovne vještine: istraživanje umjetne inteligencije i promjene koda u sebi - što će mu omogućiti ne samo da nauči više, već i poboljša vlastitu arhitekturu. Računala možemo osposobiti za svoje računalne inženjere kako bi se mogli samostalno razvijati. A njihov glavni zadatak bit će smisliti kako postati pametniji. O tome ćemo detaljnije govoriti.
Sve se to može dogoditi vrlo brzo
Brz napredak u hardveru i eksperimentiranje sa softverom rade paralelno, a AGI se može pojaviti brzo i neočekivano iz dva glavna razloga:
1. Eksponencijalni rast je intenzivan i ono što se čini kao puževi koraci može se brzo razviti u skokove od sedam milja - ovaj-g.webp
animirana slika: hi-news.ru/wp-content/uploads/2015/02/gif.gif
2. Kad je riječ o softveru, napredak se može činiti sporim, ali tada jedno otkriće odmah mijenja brzinu napretka (dobar primjer: u danima geocentričnog svjetonazora ljudima je bilo teško izračunati rad svemira, ali otkriće heliocentrizma sve je učinilo mnogo lakšim). Ili, kad je riječ o računalu koje se samo poboljšava, stvari se mogu činiti iznimno sporima, ali ponekad ga samo jedna izmjena sustava dijeli od tisućustruke učinkovitosti u usporedbi s ljudskom ili naslijeđenom verzijom.
Cesta od AGI do ISI
U jednom trenutku definitivno ćemo dobiti AGI - opću umjetnu inteligenciju, računala s općom ljudskom razinom inteligencije. Računala i ljudi živjet će zajedno. Ili neće.
Bit je u tome da će AGI s istom razinom inteligencije i računalne moći kao i ljudi i dalje imati značajne prednosti u odnosu na ljude. Na primjer:
Oprema
Ubrzati. Neuroni mozga rade na 200 Hz, dok moderni mikroprocesori (koji su znatno sporiji od onoga što ćemo dobiti do trenutka stvaranja AGI -a) rade na frekvenciji od 2 GHz, odnosno 10 milijuna puta brže od naših neurona. I unutarnje komunikacije mozga, koje se mogu kretati brzinom od 120 m / s, znatno su inferiorne u odnosu na sposobnost računala da koriste optiku i brzinu svjetlosti.
Veličina i skladištenje. Veličina mozga ograničena je veličinom naših lubanja i ne može se povećati, u protivnom će unutarnjoj komunikaciji pri brzini od 120 m / s biti potrebno predugo za putovanje od jedne strukture do druge. Računala se mogu proširiti na bilo koju fizičku veličinu, koristiti više hardvera, povećati RAM, dugoročnu memoriju - sve je to izvan naših mogućnosti.
Pouzdanost i trajnost. Ne samo da je memorija računala točnija od ljudske memorije. Računalni tranzistori točniji su od bioloških neurona i manje su skloni propadanju (i doista, mogu se zamijeniti ili popraviti). Ljudski se mozak brže umara, dok računala mogu raditi non-stop, 24 sata dnevno, 7 dana u tjednu.
Softver
Mogućnost uređivanja, modernizacije, širi raspon mogućnosti. Za razliku od ljudskog mozga, računalni program može se lako ispraviti, ažurirati i eksperimentirati. Područja u kojima je ljudski mozak slab također se mogu nadograditi. Ljudski softver za vid vrhunski je dizajniran, ali s inženjerskog gledišta njegove su mogućnosti još uvijek vrlo ograničene - vidimo samo u vidljivom spektru svjetlosti.
Kolektivna sposobnost. Ljudi su superiorniji od drugih vrsta u smislu velike kolektivne inteligencije. Počevši s razvojem jezika i stvaranjem velikih zajednica, krećući se kroz izume pisanja i tiskanja, a sada potaknuti alatima poput interneta, kolektivna inteligencija ljudi važan je razlog zašto se možemo nazvati krunom evolucije. Ali računala će i dalje biti bolja. Svjetska mreža umjetne inteligencije koja radi na jednom programu, stalno se sinkronizira i samorazvija, omogućit će vam trenutno dodavanje novih podataka u bazu podataka, gdje god ih dobili. Takva će skupina također moći raditi prema jednom cilju kao cjelini, jer računala ne pate od neslaganja, motivacije i vlastitog interesa kao ljudi.
Umjetna inteligencija, koja će vjerojatno postati AGI kroz programirano samopoboljšanje, neće vidjeti "inteligenciju na ljudskoj razini" kao važnu prekretnicu-ta je prekretnica važna samo za nas. Neće imati razloga stati na ovoj sumnjivoj razini. A s obzirom na prednosti koje će imati čak i AGI na ljudskoj razini, sasvim je očito da će mu ljudska inteligencija biti kratak bljesak u utrci za intelektualnu superiornost.
Ovakav razvoj događaja mogao bi nas jako, jako iznenaditi. Činjenica je da je, s našeg gledišta, a) jedini kriterij koji nam omogućuje utvrđivanje kvalitete inteligencije inteligencija životinja, koja je prema zadanim postavkama niža od naše; b) za nas su najpametniji ljudi UVIJEK pametniji od najglupljih. Ovako:
Odnosno, dok AI samo pokušava doseći našu razinu razvoja, vidimo kako postaje pametniji, približavajući se razini životinje. Kad dođe do prve ljudske razine - Nick Bostrom koristi izraz "seoski idiot" - bit ćemo oduševljeni: "Vau, već je poput debila. Kul! " Jedino je u općem spektru inteligencije ljudi, od seoskog idiota do Einsteina, raspon mali - stoga će, nakon što AI dođe na razinu idiota i postane AGI, odjednom postati pametniji od Einsteina.
I što će se dalje dogoditi?
Eksplozija inteligencije
Nadam se da vam je bilo zanimljivo i zabavno, jer od tog trenutka tema o kojoj razgovaramo postaje nenormalna i jeziva. Trebali bismo zastati i podsjetiti se da je svaka gore navedena činjenica i dalje stvarna znanost i stvarna predviđanja budućnosti najistaknutijih mislilaca i znanstvenika. Samo imajte na umu.
Dakle, kao što smo gore naznačili, svi naši moderni modeli za postizanje AGI -a uključuju opciju kada se AI poboljšava. Čim postane AGI, čak i sustavi i metode pomoću kojih je odrastao postaju dovoljno pametni da se poboljšaju - ako to žele. Pojavljuje se zanimljiv koncept: rekurzivno samousavršavanje. Radi ovako.
Određeni AI sustav na određenoj razini - recimo, seoski idiot - programiran je za poboljšanje vlastite inteligencije. Nakon što se razvio - recimo, na razinu Einsteina - takav se sustav počinje razvijati već s Einsteinovim intelektom, potrebno mu je manje vremena za razvoj, a skokovi su sve veći. Omogućuju sustavu da nadmaši svaku osobu, postajući sve više i više. Svojim brzim razvojem, AGI se svojom inteligencijom uspinje do nebeskih visina i postaje superinteligentni ISI sustav. Taj se proces naziva eksplozijom inteligencije i to je najjasniji primjer zakona ubrzanja povrata.
Znanstvenici se raspravljaju o tome koliko brzo će AI doći do razine AGI - većina vjeruje da ćemo AGI dobiti do 2040. godine, za samo 25 godina, što je prema standardima tehnološkog razvoja vrlo, vrlo malo. Nastavljajući logički lanac, lako je pretpostaviti da će se i prijelaz s AGI -a na ISI dogoditi iznimno brzo. Ovako:
“Trebalo je desetljeća da prvi sustav umjetne inteligencije dosegne najnižu razinu opće inteligencije, ali napokon se to dogodilo. Računalo je u stanju razumjeti svijet oko sebe kao četverogodišnja osoba. Odjednom, doslovno sat vremena nakon dostizanja ove prekretnice, sustav proizvodi veliku teoriju fizike koja kombinira opću relativnost i kvantnu mehaniku, što nijedan čovjek ne može učiniti. Nakon sat i pol AI postaje ISI, 170.000 puta pametniji od bilo kojeg čovjeka."
Nemamo čak ni prave izraze za opisivanje superinteligencije ove veličine. U našem svijetu "pametan" znači osobu s IQ -om 130, "glup" - 85, ali nemamo primjere ljudi s IQ -om od 12 952. Naši vladari za to nisu stvoreni.
Povijest čovječanstva jasno i jasno nam govori: zajedno s intelektom dolazi moć i snaga. To znači da će, kada stvorimo umjetnu superinteligenciju, to biti najmoćnije stvorenje u povijesti života na Zemlji, a sva živa bića, uključujući i ljude, bit će potpuno u njegovoj moći - a to se može dogoditi za dvadeset godina.
Ako su naši oskudni mozgovi uspjeli smisliti Wi-Fi, onda nešto pametnije od nas stotinu, tisuću, milijardu puta može lako izračunati položaj svakog atoma u svemiru u bilo kojem trenutku. Sve što se može nazvati magijom, svaka moć koja se pripisuje svemogućem božanstvu - sve će to biti na raspolaganju ISI -u. Stvaranje tehnologije za poništavanje starenja, liječenje bilo koje bolesti, uklanjanje gladi, pa čak i smrti, kontrola vremena - sve će odjednom postati moguće. Moguć je i trenutni kraj cijelom životu na Zemlji. Najpametniji ljudi na našem planetu slažu se da će, čim se u svijetu pojavi umjetna superinteligencija, obilježiti pojavu Boga na Zemlji. A važno pitanje ostaje.
