Priežastis, dėl kurios atsirado šis (ir kiti) straipsniai, yra paprasta: galbūt dirbtinis intelektas yra ne tik svarbi diskusijų tema, bet ir svarbiausia ateities kontekste. Kiekvienas, kuris nors truputį įsisąmonina dirbtinio intelekto potencialo esmę, pripažįsta, kad šios temos negalima ignoruoti. Kai kurie - ir tarp jų Elonas Muskas, Stephenas Hawkingas, Billas Gatesas - ne patys kvailiausi žmonės mūsų planetoje - mano, kad dirbtinis intelektas kelia egzistencinę grėsmę žmonijai, savo mastu prilyginamą visiškam mūsų, kaip rūšies, išnykimui. Na, atsisėskite ir pažymėkite „i“sau.
„Mes esame ant pokyčių slenksčio, panašių į žmogaus gyvybės Žemėje kilmę“(Vernoras Vinge).
Ką reiškia būti ant tokių pokyčių slenksčio?
Atrodo, kad nieko ypatingo. Bet jūs turite atsiminti, kad buvimas tokioje grafiko vietoje reiškia, kad jūs nežinote, kas yra jūsų dešinėje. Turėtumėte jausti kažką panašaus:
Jausmai visai normalūs, skrydis vyksta gerai.
Ateina ateina
Įsivaizduokite, kad laiko mašina jus parvežė į 1750 m. - tuo metu, kai pasaulyje nuolatos nutrūko elektros tiekimas, susisiekimas tarp miestų reiškė patrankų šūvius, o visas transportas važinėjo šienu. Tarkime, nuvyksite, paimsite ką nors ir atvesite į 2015 m., Parodykite, kaip čia yra. Mes negalime suprasti, kaip jam atrodytų visos šios blizgios kapsulės, skraidančios keliais; kalbėtis su žmonėmis kitoje vandenyno pusėje; pažvelgti į sporto žaidimus už tūkstančio kilometrų; išgirsti prieš 50 metų įrašytą muzikinį pasirodymą; žaisti su stebuklingu stačiakampiu, kuris gali nufotografuoti ar užfiksuoti tiesioginę akimirką; sukurti žemėlapį su paranormaliu mėlynu tašku, nurodančiu jo vietą; pažvelgti į kažkieno veidą ir bendrauti su juo už daugelio kilometrų ir pan. Visa tai yra nepaaiškinama magija beveik trims šimtams metų žmonėms. Jau nekalbant apie internetą, Tarptautinę kosminę stotį, Didįjį hadronų greitintuvą, branduolinius ginklus ir bendrąjį reliatyvumą.
Tokia patirtis jam nebus netikėta ar šokiruojanti - šie žodžiai neperteikia visos psichikos žlugimo esmės. Mūsų keliautojas gali mirti visai.
Tačiau yra įdomus momentas. Jei jis grįžta į 1750 m. Ir pavydi, kad norėjome pamatyti jo reakciją į 2015 m., Jis gali pasiimti su savimi laiko mašiną ir pabandyti padaryti tą patį su, tarkime, 1500. Jis ten skris, susiras žmogų, pasiims 1750 m. Ir viską parodys. Vaikinas nuo 1500 metų bus be galo šokiruotas, bet greičiausiai nemirs. Nors jis, žinoma, nustebs, skirtumas tarp 1500 ir 1750 yra daug mažesnis nei nuo 1750 iki 2015 metų. Žmogus nuo 1500 metų kai kuriais fizikos momentais nustebs, nustebs, kokia Europa tapo po sunkiu kulnu imperializmo, savo galvoje nupieš naują pasaulio žemėlapį … Tačiau 1750 m. Kasdienis gyvenimas - transportas, ryšiai ir pan. - vargu ar nustebins jį iki mirties.
Ne, kad 1750 m. Vaikinui būtų taip smagu, kaip mums, jis turi eiti kur kas toliau - galbūt tokius metus kaip 12 000 m. Kr., Dar prieš pirmąją žemės ūkio revoliuciją gimė pirmieji miestai ir civilizacijos samprata. Jei kas nors iš medžiotojų-rinkėjų pasaulio, nuo to laiko, kai žmonės dar buvo kita gyvūnų rūšis, pamatė didžiąsias 1750 m. Žmonių imperijas su savo aukštomis bažnyčiomis, vandenynus kertančiais laivais, jų buvimo pastato viduje sąvoką. šios žinios - greičiausiai jis būtų miręs.
Ir tada, po mirties, jis būtų pavydėjęs ir norėjęs padaryti tą patį. Grįžtų prieš 12 000 metų, 24 000 m. e., būtų paėmęs žmogų ir atvedęs jį laiku. Ir naujas keliautojas jam pasakytų: „Na, gerai, ačiū“. Nes šiuo atveju žmogus nuo 12 000 m. NS. reikėtų grįžti 100 000 metų atgal ir pirmą kartą parodyti vietiniams aborigenams ugnį ir kalbą.
Jei mums reikia ką nors perkelti į ateitį, kad nustebtume iki mirties, pažanga turi nukeliauti tam tikrą atstumą. Turi būti pasiektas mirties progreso taškas (TPP). Tai yra, jei medžiotojų ir rinkėjų metu TSP užtruko 100 000 metų, kita stotelė įvyko jau 12 000 m. NS. Po to pažanga jau buvo greitesnė ir radikaliai pakeitė pasaulį iki 1750 m. (Maždaug). Tada užtruko porą šimtų metų, ir štai mes.
Ši nuotrauka - kur žmogaus pažanga bėga greičiau, - ateitininkas Ray Kurzweil vadina spartėjančios grąžos dėsnį žmonijos istorijoje. Taip yra todėl, kad labiau išsivysčiusios visuomenės turi galimybę judėti pažanga greičiau nei mažiau išsivysčiusios visuomenės. XIX amžiaus žmonės žinojo daugiau nei XV amžiaus žmonės, todėl nenuostabu, kad progresas XIX amžiuje buvo greitesnis nei XV amžiuje ir pan.
Mažesniu mastu tai taip pat veikia. „Atgal į ateitį“buvo išleistas 1985 m., O praeitis - 1955 m. Filme, kai Michaelas J. Foxas grįžo 1955 m., Jį nustebino televizorių naujumas, sodos kaina, meilės stoka gitaros garsui ir žargono variacijos. Žinoma, tai buvo kitoks pasaulis, tačiau jei filmas būtų nufilmuotas šiandien, o praeitis buvo 1985 m., Skirtumas būtų daug globalesnis. Marty McFly, buvęs asmeninių kompiuterių, interneto, mobiliųjų telefonų laikais, būtų kur kas nereikšmingesnis už Marty, kuris nuo 1985 m.
Visa tai lemia spartėjančios grąžos įstatymas. Vidutinis pažangos vystymosi tempas 1985–2015 m. Buvo didesnis nei 1955–1985 m. - nes pirmuoju atveju pasaulis buvo labiau išvystytas, jis buvo prisotintas pastarųjų 30 metų pasiekimų.
Taigi, kuo daugiau pasiekimų, tuo greičiau pasikeičia. Bet ar tai neturėtų palikti mums tam tikrų užuominų ateičiai?
Kurzweilis teigia, kad 2000 -ųjų išsivystymo lygiu viso XX amžiaus pažanga galėjo būti padaryta vos per 20 metų, ty 2000 m. Jis taip pat mano, kad viso XX amžiaus pažanga prilygo 2000–2014 m. Pažangai, o kito XX amžiaus pažanga prilygs laikotarpiui iki 2021 m. Po kelių dešimtmečių visa XX amžiaus pažanga vyks kelis kartus per metus, o paskui - vos per mėnesį. Galų gale, pagreitėjusio grąžinimo įstatymas mus nuves prie to, kad pažanga per visą XXI amžių bus 1000 kartų didesnė nei XX a.
Jei Kurzweilis ir jo šalininkai teisūs, 2030 m. Nustebins mus taip pat, kaip vaikinas iš 1750 m. Būtų nustebinęs mūsų 2015 m., Tai yra, kitas TSP užtruks tik porą dešimtmečių, o 2050 m. iš šiuolaikinio, kurio mes beveik neturime.sužinok. Ir tai nėra fikcija. Taip mano daugelis mokslininkų, kurie yra protingesni ir labiau išsilavinę nei tu ir aš. Ir jei pažvelgsite į istoriją, suprasite, kad ši prognozė kyla iš grynos logikos.
Kodėl tada, kai susiduriame su tokiais teiginiais kaip „pasaulis po 35 metų pasikeis neatpažįstamai“, skeptiškai gūžčiojame pečiais? Mūsų skepticizmui dėl ateities prognozių yra trys priežastys:
1. Kalbant apie istoriją, mes mąstome tiesiomis linijomis. Bandydami įsivaizduoti ateinančių 30 metų pažangą, į ankstesnių 30 metų pažangą žiūrime kaip į rodiklį, kiek tikėtina įvyks. Kai galvojame apie tai, kaip pasikeis mūsų pasaulis XXI amžiuje, imame XX amžiaus pažangą ir pridedame ją prie 2000 metų. Tą pačią klaidą daro mūsų 1750 m. Vaikinas, kai jis gauna ką nors iš 1500 ir bando jį nustebinti. Mes intuityviai galvojame tiesiškai, kai turėtume būti eksponentiniai. Iš esmės ateitininkas turėtų stengtis numatyti ateinančių 30 metų pažangą, nežiūrėdamas į ankstesnius 30, o spręsdamas pagal dabartinį pažangos lygį. Tada prognozė bus tikslesnė, bet vis tiek prie vartų. Norėdami teisingai galvoti apie ateitį, turite pamatyti, kaip viskas juda daug greičiau nei dabar.
[/centras]
2. Pastarosios istorijos trajektorija dažnai yra iškreipta. Pirma, net stai eksponentinė kreivė atrodo tiesinė, kai matote mažas jos dalis. Antra, eksponentinis augimas ne visada yra sklandus ir vienodas. Kurzweilis mano, kad pažanga juda serpantino kreivėmis.
Tokia kreivė eina per tris fazes: 1) lėtas augimas (ankstyvoji eksponentinio augimo fazė); 2) spartus augimas (sprogi, vėlyva eksponentinio augimo fazė); 3) stabilizavimas specifinės paradigmos pavidalu.
Jei pažvelgsite į paskutinę istoriją, S kreivės dalis, kurioje šiuo metu esate, gali paslėpti pažangos greitį nuo jūsų suvokimo. Dalis laiko nuo 1995 iki 2007 metų buvo skirta sprogstamam interneto vystymui, visuomenei pristatant „Microsoft“, „Google“ir „Facebook“, gimstant socialiniams tinklams ir kuriant mobiliuosius telefonus, o vėliau - išmaniuosius. Tai buvo antrasis mūsų kreivės etapas. Tačiau laikotarpis nuo 2008 iki 2015 m. Buvo mažiau trikdantis, bent jau technologijų srityje. Tie, kurie šiandien galvoja apie ateitį, gali užtrukti pastaruosius porą metų, kad įvertintų bendrą pažangos tempą, tačiau nemato didesnio vaizdo. Tiesą sakant, dabar gali kilti naujas ir galingas 2 etapas.
3. Mūsų pačių patirtis daro mus niūriais senais žmonėmis, kalbant apie ateitį. Savo idėjas apie pasaulį grindžiame savo patirtimi, ir ši patirtis mums savaime nustatė netolimos praeities augimo tempą. Panašiai ir mūsų vaizduotė yra ribota, nes jie naudojasi mūsų patirtimi prognozuoti, tačiau dažniausiai mes tiesiog neturime įrankių, leidžiančių tiksliai numatyti ateitį. Kai girdime ateities prognozes, kurios prieštarauja mūsų kasdieniam suvokimui, kaip viskas veikia, mes instinktyviai laikome jas naiviomis. Jei pasakysiu, kad gyvensite 150 ar 250 metų, o gal visai nemirsite, instinktyviai manysite, kad „tai kvaila, iš istorijos žinau, kad per tą laiką visi mirė“. Taip ir yra: niekas negyveno, kad pamatytų tokius metus. Tačiau ne vienas lėktuvas neskrido iki lėktuvų išradimo.
Taigi, nors skepticizmas jums atrodo pagrįstas, jis dažniausiai būna neteisingas. Turėtume sutikti, kad jei apsiginkluosime gryna logika ir lauksime įprastų istorinių zigzagų, turime pripažinti, kad per ateinančius dešimtmečius labai, labai, labai daug kas turi pasikeisti; daug daugiau nei intuityviai. Logika taip pat nurodo, kad jei pažangiausios planetos rūšys ir toliau sparčiai ir sparčiai žengs į priekį, tam tikru momentu šuolis bus toks stiprus, kad radikaliai pakeis gyvenimą, kokį mes žinome. Kažkas panašaus atsitiko evoliucijos procese, kai žmogus tapo toks protingas, kad visiškai pakeitė bet kurios kitos rūšies gyvenimą Žemės planetoje. Ir jei skiriate šiek tiek laiko, kad perskaitytumėte, kas šiuo metu vyksta moksle ir technologijose, galite pradėti matyti kai kuriuos įkalčius apie tai, koks bus kitas milžiniškas šuolis.
Kelias į superintelligenciją: kas yra AI (dirbtinis intelektas)?
Kaip ir daugelis šios planetos žmonių, esate įpratę galvoti apie dirbtinį intelektą kaip apie kvailą mokslinės fantastikos idėją. Tačiau pastaruoju metu daug rimtų žmonių nerimauja dėl šios kvailos idėjos. Kas negerai?
Yra trys priežastys, sukeliančios painiavą dėl termino AI:
Mes dirbtinį intelektą siejame su filmais. "Žvaigždžių karai". „Terminatorius“. „Kosminė odisėja 2001“. Tačiau kaip ir robotai, šių filmų AI yra fikcija. Taigi Holivudo juostos praskiedžia mūsų suvokimo lygį, AI tampa pažįstamas, pažįstamas ir, žinoma, blogis.
Tai plati taikymo sritis. Tai prasideda nuo jūsų telefone esančios skaičiuoklės ir savarankiškai vairuojančių automobilių kūrimo iki kažko, kas ateityje sukels revoliuciją pasaulyje. AI reiškia visus šiuos dalykus ir yra paini.
Mes naudojame AI kiekvieną dieną, tačiau dažnai to net nesuvokiame. Kaip 1956 m. Termino „dirbtinis intelektas“išradėjas Johnas McCarthy sakė: „kai jis veikia, niekas jo nebevadina AI“. AI tapo labiau panašus į mitinį ateities pranašystę, o ne į kažką tikro. Tuo pačiu metu šis vardas taip pat turi kažką iš praeities, kuris niekada netapo realybe. Ray Kurzweil sako, kad girdi žmones, siejančius AI su 80 -ųjų faktais, kuriuos galima palyginti su „teigimu, kad internetas mirė kartu su taškiniais kometais 2000 -ųjų pradžioje“.
Būkime aiškūs. Pirma, nustokite galvoti apie robotus. Robotas, kuris yra dirbtinio intelekto konteineris, kartais imituoja žmogaus pavidalą, kartais ne, bet pats AI yra kompiuteris roboto viduje. PG yra smegenys, o robotas yra kūnas, jei apskritai turi kūną. Pavyzdžiui, „Siri“programinė įranga ir duomenys yra dirbtinis intelektas, moters balsas yra šio AI personifikacija, ir šioje sistemoje nėra robotų.
Antra, tikriausiai esate girdėję terminą „singuliarumas“arba „technologinis singuliarumas“. Šis terminas matematikoje naudojamas apibūdinti neįprastą situaciją, kai įprastos taisyklės nebeveikia. Fizikoje jis naudojamas apibūdinti begalinį mažą ir tankų juodosios skylės tašką arba pradinį Didžiojo sprogimo tašką. Vėlgi, fizikos įstatymai jame neveikia. 1993 m. Vernoras Vinge parašė garsųjį esė, kuriame jis pritaikė šį terminą ateities momentui, kai mūsų technologijų intelektas pranoksta mūsų pačių - tada gyvenimas, koks mes žinome, pasikeis amžinai ir įprastos jo egzistavimo taisyklės nebeveiks …. Ray Kurzweil dar labiau patobulino šį terminą, nurodydamas, kad išskirtinumas bus pasiektas, kai greitėjimo atatrankos dėsnis pasieks kraštutinį tašką, kai technologinė pažanga juda taip greitai, kad nustojame pastebėti jos pasiekimus, beveik be galo greitai. Tada gyvensime visiškai naujame pasaulyje. Tačiau daugelis ekspertų nustojo vartoti šį terminą, todėl padėkime ir mes jo neremsime.
Galiausiai, nors yra daug AI tipų ar formų, kylančių iš plačios AI sąvokos, pagrindinės AI kategorijos priklauso nuo kalibro. Yra trys pagrindinės kategorijos:
Sutelktas (silpnas) dirbtinis intelektas (AI). UII specializuojasi vienoje srityje. Tarp šių AI yra ir tokių, kurie gali įveikti pasaulio šachmatų čempioną, bet viskas. Yra vienas, kuris gali pasiūlyti geriausią būdą saugoti duomenis kietajame diske, ir viskas.
Bendras (stiprus) dirbtinis intelektas. Kartais dar vadinamas žmogaus lygio AI. AGI reiškia kompiuterį, kuris yra toks pat protingas kaip žmogus - mašina, galinti atlikti bet kokius asmeniui būdingus intelektinius veiksmus. Sukurti AGI yra daug sunkiau nei AGI, ir mes to dar nesame pasiekę. Profesorė Linda Gottfredson apibūdina intelektą kaip „bendrąja prasme - psichinį potencialą, kuris, be kita ko, apima gebėjimą samprotauti, planuoti, spręsti problemas, mąstyti abstrakčiai, suprasti sudėtingas idėjas, greitai mokytis ir mokytis iš patirties“. AGI turėtų visa tai padaryti taip pat lengvai, kaip ir jūs.
Dirbtinis superintelektas (ISI). Oksfordo filosofas ir AI teoretikas Nickas Bostromas superžvalgybą apibrėžia kaip „intelektą, kuris yra daug protingesnis už geriausius žmogaus protus praktiškai visose srityse, įskaitant mokslinį kūrybiškumą, bendrą išmintį ir socialinius įgūdžius“. Dirbtinis superintelektas apima ir kompiuterį, kuris yra šiek tiek protingesnis už žmogų, ir trilijonus kartų protingesnį bet kuria kryptimi. ISI yra didėjančio susidomėjimo AI priežastis, taip pat tai, kad tokiose diskusijose dažnai pasirodo žodžiai „išnykimas“ir „nemirtingumas“.
Šiais laikais žmonės daugeliu atžvilgių jau įveikė patį pirmąjį AI kalibro etapą - AI. AI revoliucija yra kelionė iš AGI per AGI į ISI. Šio kelio mes galbūt neišgyvensime, bet tai tikrai viską pakeis.
Atidžiau pažvelkime, kaip šį kelią mato pagrindiniai šios srities mąstytojai ir kodėl ši revoliucija gali įvykti greičiau, nei manote.
Kur mes esame šiame sraute?
Sutelktas dirbtinis intelektas yra mašininis intelektas, kuris yra lygus arba didesnis už žmogaus intelektą ar efektyvumą atliekant konkrečią užduotį. Keletas pavyzdžių:
* Automobiliai pilni TLK sistemų-nuo kompiuterių, kurie nustato, kada turi veikti stabdžių antiblokavimo sistema, iki kompiuterio, kuris nustato degalų įpurškimo sistemos parametrus. Šiuo metu bandomuose „Google“savarankiškai vairuojamuose automobiliuose bus patikimos AI sistemos, kurios supranta aplinkinį pasaulį ir reaguoja į jį.
* Jūsų telefonas yra nedidelė TLK gamykla. Kai naudojate žemėlapių programą, gaukite rekomendacijų, kaip atsisiųsti programas ar muziką, patikrinti orą rytojui, pasikalbėti su „Siri“ar daryti ką nors kita - naudojate AI.
* Jūsų el. Pašto šlamšto filtras yra klasikinis AI tipas. Pradedama nuo to, kaip išsiaiškinti, kaip atskirti šlamštą nuo tinkamų naudoti el.
* Ir šis nemalonus jausmas, kai vakar paieškos sistemoje ieškojote atsuktuvo ar naujos plazmos, o šiandien matote kitų svetainių naudingų parduotuvių pasiūlymus? Arba kai socialinis tinklas rekomenduoja įtraukti į draugus įdomių žmonių? Visa tai yra dirbtinio intelekto sistemos, veikiančios kartu, nustatančios jūsų pageidavimus, gaunančios duomenis apie jus iš interneto, vis arčiau jūsų. Jie analizuoja milijonų žmonių elgesį ir, remdamiesi šia analize, daro išvadas, siekdami parduoti didelių įmonių paslaugas arba pagerinti jų paslaugas.
* „Google“vertėjas, dar viena klasikinė dirbtinio intelekto sistema, puikiai veikia tam tikrus dalykus. Taip pat ir balso atpažinimas. Kai jūsų lėktuvas nusileidžia, jo terminalo asmuo neatpažįsta. Bilieto kaina ta pati. Geriausi pasaulio šaškės, šachmatai, nardai, buldozeris ir kiti žaidimai šiandien atstovauja siaurai sutelktą dirbtinį intelektą.
* „Google“paieška yra vienas milžiniškas AI, kuris naudoja neįtikėtinai protingus metodus puslapiams reitinguoti ir SERP nustatyti.
Ir tai tik vartotojų pasaulyje. Sudėtingos TLK sistemos plačiai naudojamos karinėje, gamybos ir finansų pramonėje; medicinos sistemose (pagalvokite apie IBM „Watson“) ir pan.
IMD sistemos dabartine forma nekelia grėsmės. Blogiausiu atveju klaidingas ar blogai užprogramuotas IRD gali sukelti vietinę nelaimę, elektros energijos tiekimo sutrikimus, finansų rinkų žlugimą ir panašiai. Tačiau nors AGI nėra įgaliota kelti egzistencinę grėsmę, turime viską pamatyti plačiau - mūsų laukia niokojantis uraganas, kurio pirmtakas yra IAI. Kiekviena nauja AGI naujovė prideda vieną bloką prie kelio, vedančio į AGI ir ISI. Arba, kaip gerai pastebėjo Aaronas Saenzas, mūsų pasaulio AI yra tarsi „jaunosios Žemės pirmapradės sriubos aminorūgštys“- vis dėlto negyvi gyvenimo komponentai, kurie vieną dieną atsibus.
Kelias nuo AGI iki AGI: kodėl tai taip sunku?
Niekas neatskleidžia žmogaus intelekto sudėtingumo labiau nei bandymas sukurti tokį pat protingą kompiuterį. Statyti dangoraižius, skristi į kosmosą, Didžiojo sprogimo paslaptys - visa tai yra nesąmonė, palyginus su mūsų pačių smegenų kartojimu ar bent jau jų supratimu. Žmogaus smegenys šiuo metu yra sudėtingiausias žinomos visatos objektas.
Jūs netgi negalite įtarti, koks sunkumas yra kuriant AGI (kompiuterį, kuris bus protingas kaip žmogus apskritai, o ne tik vienoje srityje). Sukurti kompiuterį, galintį padauginti du dešimties skaitmenų skaičius per sekundės dalį, yra taip paprasta, kaip nulupti kriaušes. Sukurti žmogų, kuris galėtų pažvelgti į šunį ir katę ir pasakyti, kur šuo ir kur katė, yra neįtikėtinai sunku. Sukurti AI, galintį įveikti didmeistrį? Pagamintas. Dabar pabandykite priversti jį perskaityti pastraipą iš šešerių metų knygos ir ne tik suprasti žodžius, bet ir jų reikšmę. „Google“išleidžia milijardus dolerių bandydama tai padaryti. Su sudėtingais dalykais - pavyzdžiui, skaičiavimais, finansų rinkos strategijų skaičiavimu, kalbos vertimu - kompiuteris su tuo lengvai susidoroja, tačiau su paprastais dalykais - regėjimu, judesiu, suvokimu - ne. Kaip sakė Donaldas Knuthas, „AI dabar daro beveik viską, ko reikia„ mąstyti “, tačiau negalės susitaikyti su tuo, ką žmonės ir gyvūnai daro negalvodami“.
Kai pagalvosite apie to priežastis, suprasite, kad tai, kas mums atrodo paprasta, atrodo tik todėl, kad jie buvo optimizuoti mums (ir gyvūnams) per šimtus milijonų evoliucijos metų. Kai pasieksite objektą, pečių, alkūnių ir rankų raumenys, sąnariai, kaulai akimirksniu atlieka ilgas fizinių operacijų grandines, sinchroniškas su tuo, ką matote, ir judina ranką trimis matmenimis. Jums tai atrodo paprasta, nes ideali jūsų smegenų programinė įranga yra atsakinga už šiuos procesus. Šis paprastas triukas supaprastina naujos paskyros registravimo procedūrą įvedant kreivai parašytą žodį (captcha), o kenkėjiškas robotas - pragaras. Mūsų smegenims tai nėra sunku: tiesiog reikia mokėti matyti.
Kita vertus, daugybės skaičių padauginimas ar šachmatų žaidimas yra nauja veikla biologiniams tvariniams, ir mes neturėjome pakankamai laiko jose tobulėti (ne milijonai metų), todėl kompiuteriui mus nugalėti nėra sunku. Tik pagalvokite: ar verčiau sukurti programą, galinčią padauginti didelius skaičius, ar programą, kuri atpažintų raidę B iš daugybės rašybos žodžių, nenuspėjamiausiais šriftais, ranka ar lazda sniege?
Vienas paprastas pavyzdys: kai pažvelgsite į tai, jūs ir jūsų kompiuteris suprasite, kad tai kintantys dviejų skirtingų atspalvių kvadratai.
Bet jei pašalinsite juodą spalvą, iškart apibūdinsite visą vaizdą: cilindrai, plokštumos, trimačiai kampai, bet kompiuteris negali.
Jis apibūdins tai, ką mato, kaip įvairias dvimačias formas skirtingais atspalviais, o tai iš esmės yra tiesa. Jūsų smegenys atlieka daugybę darbų, aiškindamos paveikslo gylį, šešėlių žaidimą ir šviesą. Žemiau esančiame paveikslėlyje kompiuteris matys dvimatį baltos-pilkai juodos spalvos koliažą, o iš tikrųjų yra trimatis akmuo.
O ką tik apibūdinome, tai ledkalnio viršūnė, kai reikia suprasti ir apdoroti informaciją. Kad pasiektų tą patį lygį su žmogumi, kompiuteris turi suprasti subtilių veido išraiškų skirtumą, skirtumą tarp malonumo, liūdesio, pasitenkinimo, džiaugsmo ir kodėl Chatsky yra geras, o Molchalin ne.
Ką daryti?
Pirmasis žingsnis kuriant AGI: skaičiavimo galios didinimas
Vienas iš būtinų dalykų, kuris turi įvykti, kad AGI būtų įmanoma, yra padidinti kompiuterinės įrangos galią. Jei dirbtinio intelekto sistema turi būti tokia pat protinga kaip smegenys, ji turi atitikti smegenis neapdoroto apdorojimo galia.
Vienas iš būdų padidinti šį gebėjimą yra bendras skaičiavimų skaičius per sekundę (OPS), kurį gali atlikti smegenys, ir jūs galite nustatyti šį skaičių, sužinoję maksimalų kiekvienos smegenų struktūros OPS ir sudėję juos.
Ray Kurzweil padarė išvadą, kad pakanka profesionaliai įvertinti vienos struktūros OPS ir jos svorį, palyginti su visų smegenų svoriu, o tada proporcingai padauginti, kad gautumėte bendrą įvertinimą. Skamba šiek tiek abejotinai, tačiau jis tai padarė daug kartų, skirtingai įvertinęs skirtingas sritis, ir visada sugalvojo tą patį skaičių: apie 10 ^ 16 arba 10 kvadrilijonų OPS.
Greičiausias pasaulyje superkompiuteris Kinijos „Tianhe-2“jau viršijo šį skaičių: jis sugeba atlikti apie 32 kvadrilijonus operacijų per sekundę. Tačiau „Tianhe-2“užima 720 kvadratinių metrų plotą, sunaudoja 24 megavatus energijos (mūsų smegenys sunaudoja tik 20 vatų) ir kainuoja 390 milijonų dolerių. Mes nekalbame apie komercinį ar platų naudojimą.
Kurzweilis siūlo įvertinti kompiuterių sveikatą pagal tai, kiek OPS galite nusipirkti už 1 000 USD. Kai šis skaičius pasieks žmogaus lygį - 10 kvadrilijonų OPS - AGI gali tapti mūsų gyvenimo dalimi.
Moore'o dėsnis - istoriškai patikima taisyklė, kad maksimali kompiuterių skaičiavimo galia padvigubėja kas dvejus metus - reiškia, kad kompiuterinių technologijų raida, kaip ir žmogaus judėjimas per istoriją, auga eksponentiškai. Jei suderinsime tai su Kurzweilio tūkstančio dolerių taisykle, dabar galime sau leisti 10 trilijonų OPS už 1000 USD.
Kompiuteriai už 1000 USD apeina pelės smegenis savo skaičiavimo galia ir yra tūkstantį kartų silpnesni už žmones. Tai atrodo blogas rodiklis, kol neprisimename, kad 1985 m. Kompiuteriai buvo trilijoną kartų silpnesni už žmogaus smegenis, 1995 m. - milijardas, o 2005 m..
Taigi žaliavos, reikalingos AGI, jau yra techniškai prieinamos. Per 10 metų jis paliks Kiniją ir paplis visame pasaulyje. Tačiau vien skaičiavimo galios nepakanka. Ir kitas klausimas yra toks: kaip mes aprūpiname žmogaus intelektą visa šia galia?
Antras žingsnis kuriant AGI: suteikiant jai intelekto
Ši dalis yra gana sudėtinga. Tiesą sakant, niekas nežino, kaip padaryti mašiną protingą - mes vis dar bandome išsiaiškinti, kaip sukurti žmogaus lygmens protą, galintį atskirti katę nuo šuns, atskirti sniege ištrauktą B ir analizuoti -reitingas filmas. Tačiau yra keletas ateities mąstymo strategijų, ir vienu metu viena iš jų turėtų veikti.
1. Pakartokite smegenis
Ši galimybė panaši į tai, kad mokslininkai yra toje pačioje klasėje su vaiku, kuris yra labai protingas ir gerai atsako į klausimus; ir net jei jie uoliai bando suvokti mokslą, jie net nepriartėja prie gudraus vaiko. Galų gale jie nusprendžia: po velnių, mes tiesiog nurašysime atsakymus į jo klausimus. Tai logiška: mes negalime sukurti itin sudėtingo kompiuterio, tad kodėl nepriėmus pagrindo vieno geriausių visatos prototipų: mūsų smegenų?
Mokslo pasaulis labai stengiasi išsiaiškinti, kaip veikia mūsų smegenys ir kaip evoliucija sukūrė tokį sudėtingą dalyką. Remiantis optimistiškiausiais skaičiavimais, jie tai galės padaryti tik iki 2030 m. Tačiau supratę visas smegenų paslaptis, jų efektyvumą ir galią, galime būti įkvėpti jos metodų kuriant technologijas. Pavyzdžiui, viena iš kompiuterių architektūrų, imituojančių smegenų darbą, yra neuroninis tinklas. Ji pradeda nuo tranzistorių „neuronų“, sujungtų vienas su kitu įvesties ir išvesties tinklu, ir nieko nežino - kaip naujagimis. Sistema „mokosi“bandydama atlikti užduotis, atpažinti ranka rašytą tekstą ir panašiai. Ryšiai tarp tranzistorių sustiprėja teisingo atsakymo atveju ir susilpnėja neteisingo atsakymo atveju. Po daugelio klausimų ir atsakymų ciklų sistema suformuoja protingus nervinius audinius, kurie yra optimizuoti konkrečioms užduotims atlikti. Smegenys mokosi panašiu būdu, tačiau daug sudėtingesniu būdu, ir toliau jį tyrinėdami atrandame neįtikėtinų naujų būdų, kaip pagerinti neuroninius tinklus.
Dar labiau ekstremalus plagijavimas apima strategiją, vadinamą visiška smegenų emuliacija. Tikslas: norėdami supjaustyti tikras smegenis plonais griežinėliais, nuskaitykite kiekvieną iš jų, tada tiksliai rekonstruokite 3D modelį naudodami programinę įrangą ir išverskite jį į galingą kompiuterį. Tada turėsime kompiuterį, kuris oficialiai gali padaryti viską, ką gali smegenys: jam tereikia išmokti ir surinkti informaciją. Jei inžinieriams pasiseka, jie gali imituoti tikras smegenis tokiu neįtikėtinu tikslumu, kad atsisiuntus į kompiuterį, tikroji smegenų tapatybė ir atmintis išliks nepažeista. Jei smegenys prieš mirtį priklausė Vadimui, kompiuteris atsibus kaip Vadimas, kuris dabar bus žmogaus lygmens AGI, o mes, savo ruožtu, paversime Vadimą neįtikėtinai protingu ISI, kurį jis tikrai pavers džiaugtis.
Kaip toli mes visiškai nesimulijuojame smegenų? Tiesą sakant, mes tiesiog mėgdžiojome milimetrinio plokščiojo kirmino smegenis, kuriose iš viso yra 302 neuronai. Žmogaus smegenyse yra 100 milijardų neuronų. Jei bandymas pasiekti šį skaičių jums atrodo nenaudingas, pagalvokite apie eksponentinį progreso augimo tempą. Kitas žingsnis bus skruzdžių smegenų emuliacija, tada bus pelė, o tada žmogus yra pasiekiamas.
2. Pabandykite sekti evoliucijos pėdomis
Na, jei nuspręsime, kad protingo vaiko atsakymai yra per daug sudėtingi, kad juos nurašytume, galime pabandyti sekti jo pėdomis mokantis ir ruošiantis egzaminams. Ką mes žinome? Visiškai įmanoma sukurti tokį galingą kompiuterį kaip smegenys - tai įrodė mūsų pačių smegenų raida. Ir jei smegenys yra per daug sudėtingos, kad imituotų, galime pabandyti imituoti evoliuciją. Esmė ta, kad net jei galime imituoti smegenis, tai gali būti tarsi bandymas sukurti lėktuvą juokingai mojuojant rankomis, imituojančiomis paukščių sparnų judesius. Dažniausiai mums pavyksta sukurti geras mašinas, naudojant į mašiną orientuotą metodą, o ne tikslią biologijos imitaciją.
Kaip imituoti evoliuciją kuriant AGI? Šis metodas, vadinamas „genetiniais algoritmais“, turėtų veikti maždaug taip: turi būti produktyvus procesas ir jo įvertinimas, ir jis kartosis vėl ir vėl (lygiai taip pat, kaip biologinės būtybės „egzistuoja“ir „įvertinamos“jų gebėjimas daugintis). Grupė kompiuterių atliks užduotis, o sėkmingiausi iš jų dalinsis savo charakteristikomis su kitais kompiuteriais, „išvestimi“. Mažiau sėkmingi bus negailestingai įmesti į istorijos šiukšlių dėžę. Per daug daug pakartojimų šis natūralus atrankos procesas sukurs geresnius kompiuterius. Iššūkis yra sukurti ir automatizuoti veisimo ir vertinimo ciklus, kad evoliucijos procesas vyktų savaime.
Evoliucijos kopijavimo trūkumas yra tas, kad evoliucijai reikia milijardų metų, kad kažką padarytume, o mums reikia tik kelių dešimtmečių.
Tačiau skirtingai nei evoliucija, turime daug privalumų. Pirma, jis neturi numatymo dovanos, jis veikia atsitiktinai - pavyzdžiui, išskiria nenaudingas mutacijas, - ir mes galime kontroliuoti procesą pagal paskirtas užduotis. Antra, evoliucija neturi tikslo, įskaitant intelekto troškimą - kartais aplinkoje tam tikra rūšis nelaimi intelekto sąskaita (nes pastaroji sunaudoja daugiau energijos). Kita vertus, mes galime siekti padidinti intelektą. Trečia, norėdami pasirinkti intelektą, evoliucija turi atlikti daugybę trečiųjų šalių patobulinimų - pavyzdžiui, perskirstyti energijos sunaudojimą ląstelėms - mes galime tiesiog pašalinti perteklių ir naudoti elektros energiją. Be jokios abejonės, būsime greitesni už evoliuciją - bet vėlgi neaišku, ar galime ją pranokti.
3. Palikite kompiuterius sau
Tai paskutinė galimybė, kai mokslininkai yra visiškai beviltiški ir bando užprogramuoti programą saviugdai. Tačiau šis metodas gali pasirodyti perspektyviausias iš visų. Idėja yra ta, kad mes kuriame kompiuterį, kuris turės du pagrindinius įgūdžius: tyrinėkite AI ir kodo pakeitimus - tai leis ne tik daugiau sužinoti, bet ir patobulinti savo architektūrą. Mes galime mokyti kompiuterius būti jų pačių kompiuterių inžinieriais, kad jie galėtų savarankiškai tobulėti. Ir pagrindinė jų užduotis bus išsiaiškinti, kaip tapti protingesniems. Mes apie tai kalbėsime išsamiau.
Visa tai gali įvykti labai greitai
Greita techninės įrangos pažanga ir eksperimentai su programine įranga vyksta lygiagrečiai, o AGI gali atsirasti greitai ir netikėtai dėl dviejų pagrindinių priežasčių:
1. Eksponentinis augimas yra intensyvus, ir tai, kas atrodo kaip sraigės tempas, gali greitai išsivystyti į septynių mylių šuolius - šis gifas puikiai iliustruoja šią koncepciją:
animacinis paveikslėlis: hi-news.ru/wp-content/uploads/2015/02/gif.gif
2. Kalbant apie programinę įrangą, pažanga gali atrodyti lėta, tačiau tada vienas proveržis akimirksniu keičia progreso greitį (geras pavyzdys: geocentrinės pasaulėžiūros laikais žmonėms buvo sunku apskaičiuoti visatos darbą, tačiau heliocentrizmo atradimas labai palengvino viską). Arba, kalbant apie kompiuterį, kuris tobulina save, viskas gali atrodyti labai lėtai, tačiau kartais tik vienas sistemos pakeitimas atskiria jį nuo tūkstančio kartų efektyvumo, palyginti su žmogiška ar sena versija.
Kelias nuo AGI iki ISI
Tam tikru momentu tikrai sulauksime AGI - bendro dirbtinio intelekto, kompiuterių, turinčių bendrą žmogaus intelekto lygį. Kompiuteriai ir žmonės gyvens kartu. Arba jie to nedarys.
Esmė ta, kad AGI, turinti tokį patį intelekto ir skaičiavimo galią kaip ir žmonės, vis tiek turės reikšmingų pranašumų prieš žmones. Pavyzdžiui:
Įranga
Greitis. Smegenų neuronai veikia 200 Hz dažniu, o šiuolaikiniai mikroprocesoriai (kurie yra žymiai lėtesni, nei gausime iki AGI sukūrimo) veikia 2 GHz dažniu arba 10 milijonų kartų greičiau nei mūsų neuronai. O vidiniai smegenų ryšiai, galintys judėti 120 m / s greičiu, gerokai prastesni už kompiuterių galimybes naudotis optika ir šviesos greitį.
Dydis ir laikymas. Smegenų dydį riboja mūsų kaukolių dydis ir jis negali būti didesnis, kitaip vidinis ryšys 120 m / s greičiu užtruks per ilgai, kol keliaus iš vienos struktūros į kitą. Kompiuteriai gali išsiplėsti iki bet kokio fizinio dydžio, naudoti daugiau aparatūros, padidinti RAM, ilgalaikę atmintį - visa tai viršija mūsų galimybes.
Patikimumas ir ilgaamžiškumas. Ne tik kompiuterio atmintis yra tikslesnė už žmogaus atmintį. Kompiuteriniai tranzistoriai yra tikslesni nei biologiniai neuronai ir yra mažiau linkę pablogėti (ir iš tikrųjų juos galima pakeisti arba pataisyti). Žmonių smegenys pavargsta greičiau, o kompiuteriai gali dirbti be perstojo, 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę.
Programinė įranga
Redagavimo, modernizavimo galimybė, platesnės galimybės. Skirtingai nuo žmogaus smegenų, kompiuterinę programą galima lengvai pataisyti, atnaujinti ar eksperimentuoti. Taip pat galima atnaujinti sritis, kuriose žmogaus smegenys yra silpnos. Žmogaus regėjimo programinė įranga yra puikiai sukurta, tačiau inžineriniu požiūriu jos galimybės vis dar labai ribotos - matome tik matomame šviesos spektre.
Kolektyvinis sugebėjimas. Žmonės yra pranašesni už kitas rūšis pagal didžiulį kolektyvinį intelektą. Pradedant kalbos raidą ir formuojant dideles bendruomenes, pereinant prie rašymo ir spausdinimo išradimų, o dabar naudojant tokias priemones kaip internetas, bendras žmonių intelektas yra svarbi priežastis, kodėl galime vadinti save evoliucijos karūna. Bet kompiuteriai vis tiek bus geresni. Pasaulinis dirbtinio intelekto tinklas, dirbantis prie vienos programos, nuolat sinchronizuojantis ir besivystantis, leis akimirksniu pridėti naują informaciją prie duomenų bazės, kad ir kur ją gautumėte. Tokia grupė taip pat galės siekti vieno tikslo, nes kompiuteriai nenukenčia nuo ypatingų žmonių nuomonių, motyvacijos ir savanaudiškumo.
PG, kuris greičiausiai taps AGI per užprogramuotą savęs tobulinimą, nematys „žmogaus lygio intelekto“svarbiu etapu-šis etapas yra svarbus tik mums. Jis neturės priežasties sustoti šiame abejotino lygio. Ir turint omenyje net ir žmogaus lygmens AGI teikiamą naudą, akivaizdu, kad žmogaus intelektas bus trumpas blyksnis lenktynėse dėl intelektualinio pranašumo.
Tokia įvykių raida gali mus labai labai nustebinti. Faktas yra tas, kad, mūsų požiūriu, a) vienintelis kriterijus, leidžiantis nustatyti intelekto kokybę, yra gyvūnų intelektas, kuris pagal nutylėjimą yra žemesnis už mūsiškį; b) mums protingiausi žmonės VISADA yra protingesni už kvailiausius. Šitaip:
Tai yra, nors AI tik bando pasiekti mūsų išsivystymo lygį, mes matome, kaip jis tampa protingesnis, artėja prie gyvūno lygio. Kai jis pateks į pirmąjį žmogaus lygį - Nickas Bostromas vartoja terminą „šalies idiotas“- būsime patenkinti: „Oho, jis jau panašus į debilą. Saunus! Vienintelis dalykas yra tas, kad bendrame žmonių intelekto spektre, nuo kaimo idioto iki Einšteino, diapazonas yra mažas - todėl, kai AI pasiekia idioto lygį ir tampa AGI, jis staiga taps protingesnis nei Einšteinas.
O kas bus toliau?
Intelekto sprogimas
Tikiuosi, kad jums tai buvo įdomu ir smagu, nes nuo to momento mūsų aptariama tema tampa nenormali ir šiurpi. Turėtume stabtelėti ir priminti sau, kad kiekvienas aukščiau ir žemiau nurodytas faktas yra tikras mokslas ir tikros ateities prognozės, kurias pateikė iškiliausi mąstytojai ir mokslininkai. Tiesiog nepamirškite.
Taigi, kaip jau minėjome aukščiau, visi mūsų šiuolaikiniai AGI pasiekimo modeliai apima galimybę, kai AI tobulėja. Ir kai tik jis tampa AGI, net tos sistemos ir metodai, su kuriais jis užaugo, tampa pakankamai protingi, kad galėtų patobulėti - jei to nori. Atsiranda įdomi koncepcija: rekursinis savęs tobulinimas. Tai veikia taip.
Tam tikra AI sistema tam tikru lygiu - tarkime, kaimo idiotas - yra užprogramuota tobulinti savo intelektą. Išsivysčiusi - tarkime, iki Einšteino lygio - tokia sistema pradeda vystytis jau turint Einšteino intelektą, kuriama mažiau laiko, o šuoliai tampa vis didesni. Jie leidžia sistemai pranokti bet kurį asmenį ir tampa vis labiau. Sparčiai vystydamasi, AGI savo intelektu pakyla į dangiškas aukštumas ir tampa superinteligentiška ISI sistema. Šis procesas vadinamas intelekto sprogimu, ir tai yra ryškiausias grąžinimo pagreitinimo dėsnio pavyzdys.
Mokslininkai ginčijasi, kaip greitai AI pasieks AGI lygį - dauguma mano, kad AGI sulauksime iki 2040 m., Vos per 25 metus, o tai yra labai, labai mažai pagal technologijų plėtros standartus. Tęsiant loginę grandinę, nesunku manyti, kad perėjimas nuo AGI prie ISI taip pat įvyks itin greitai. Šitaip:
„Prireikė dešimtmečių, kol pirmoji AI sistema pasiekė žemiausią bendro intelekto lygį, bet pagaliau tai įvyko. Kompiuteris supranta aplinkinį pasaulį kaip ketverių metų žmogus. Staiga, pažodžiui praėjus valandai po šio etapo pasiekimo, sistema sukuria puikią fizikos teoriją, apjungiančią bendrąjį reliatyvumą ir kvantinę mechaniką, ko negali padaryti nė vienas žmogus. Po pusantros valandos AI tampa ISI, 170 000 kartų protingesnis už bet kurį žmogų “.
Net neturime tinkamų terminų tokio masto superžvalgybai apibūdinti. Mūsų pasaulyje „protingas“reiškia žmogų, kurio intelekto koeficientas yra 130, „kvailo“- 85, tačiau neturime žmonių, kurių intelekto koeficientas yra 12 952. Mūsų valdovai nėra tam skirti.
Žmonijos istorija mums aiškiai ir aiškiai pasako: kartu su intelektu ateina jėga ir stiprybė. Tai reiškia, kad kai mes sukursime dirbtinį superintelektą, jis bus galingiausias padaras gyvybės Žemėje istorijoje, o visos gyvos būtybės, įskaitant žmones, bus visiškai savo jėgomis - ir tai gali įvykti po dvidešimties metų.
Jei mūsų menkos smegenys sugebėjo sukurti „Wi-Fi“, tai kažkas protingesnio už mus šimtą, tūkstantį, milijardą kartų gali lengvai apskaičiuoti kiekvieno atomo padėtį visatoje bet kuriuo metu. Viskas, ką galima pavadinti magija, bet kokia galia, priskiriama visagaliai dievybei - visa tai bus ISI žinioje. Sukurti technologijas senėjimui pakeisti, gydyti bet kokias ligas, pašalinti alkį ir net mirtį, kontroliuoti orą - viskas staiga taps įmanoma. Taip pat galima greitai nutraukti visą gyvybę Žemėje. Išmaniausi mūsų planetos žmonės sutinka, kad kai tik pasaulyje pasirodys dirbtinis superintelligentas, jis žymės Dievo pasirodymą Žemėje. Ir lieka svarbus klausimas.
