Selle (ja teiste) artikli ilmnemise põhjus on lihtne: võib-olla pole tehisintellekt mitte ainult oluline arutelu teema, vaid kõige olulisem tuleviku kontekstis. Igaüks, kes vähegi süveneb tehisintellekti potentsiaali olemusse, tunnistab, et seda teemat ei saa eirata. Mõned - ja nende seas ka Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, mitte meie maailma kõige rumalamad inimesed - usuvad, et tehisintellekt kujutab inimkonnale eksistentsiaalset ohtu, mis on mastaabilt võrreldav meie kui liigi täieliku väljasuremisega. Noh, istuge ja märkige i-d enda jaoks.
"Oleme muutuste äärel, mis on võrreldav inimelu tekkega Maal" (Vernor Vinge).
Mida tähendab olla sellise muutuse äärel?
Tundub, et see pole midagi erilist. Kuid peate meeles pidama, et graafikul sellises kohas viibimine tähendab, et te ei tea, mis on teie paremal. Peaksite tundma midagi sellist:
Tunded on üsna normaalsed, lend läheb hästi.
Reklaamvideo:
Tulevik on tulemas
Kujutage ette, et ajamasin viis teid aastasse 1750, aega, mil maailmas oli pidevalt elektrikatkestusi, linnadevaheline side tähendas kahurilööke ja kogu transport kulges heinal. Oletame, et jõuate kohale, võtate kellegi ja viite 2015. aastasse, näidake, kuidas siin on. Me ei suuda mõista, mis tunne oleks tal näha kõiki neid läikivaid kapsleid mööda teid lendamas; rääkida inimestega teisel pool ookeani; vaata tuhande kilomeetri kaugusel olevaid spordimänge; kuulda 50 aastat tagasi salvestatud muusikalist etteastet; mängida maagilise ristkülikuga, mis suudab fotot teha või jäädvustada elavat hetke; ehitada kaart, kus paranormaalne sinine täpp näitab selle asukohta; vaata kellegi nägu ja suhtle temaga paljude kilomeetrite kaugusel jne. See kõik on seletamatu maagia ligi kolmsada aastat vanadele inimestele. Rääkimata Internetist, rahvusvahelisest kosmosejaamast, suurest hadronitõrjurist, tuumarelvadest ja üldisest relatiivsusteooriast.
Selline kogemus ei ole tema jaoks üllatav ega šokeeriv - need sõnad ei anna edasi kogu vaimse kokkuvarisemise olemust. Meie reisija võib üldse surra.
Kuid on huvitav punkt. Kui ta läheb tagasi aastasse 1750 ja saab kadedaks, et me tahtsime näha tema reaktsiooni 2015. aastale, võib ta võtta kaasa ajamasina ja proovida sama teha näiteks 1500-ga. Ta lendab sinna, leiab inimese, võtab ta 1750. aastal peale ja näitab kõike. 1500. aastast pärit mees on üle mõistuse šokeeritud - kuid tõenäoliselt ei sure. Ehkki ta muidugi imestab, on vahe 1500 ja 1750 vahel palju väiksem kui vahemikus 1750 kuni 2015. Inimene alates 1500. aastast on füüsikast mõnel hetkel üllatunud, hämmastub sellest, milliseks on Euroopa saanud imperialismi kõva kanna all, joonistab pähe uus maailmakaart … Kuid 1750. aasta igapäevane elu - transport, side jms - ei üllata teda tõenäoliselt surmani.
Ei, et 1750. aastast pärit kutil oleks sama lõbus kui meil, peab ta minema palju kaugemale - võib-olla selline aasta 12 000 eKr. e., isegi enne seda, kui esimene põllumajanduslik revolutsioon sünnitas esimesed linnad ja tsivilisatsiooni mõiste. Kui keegi jahimeeste-korilaste maailmast, ajast, mil inimesed olid veel üks teine loomaliik, nägi 1750. aasta tohutuid inimimpeeriume koos oma kõrgete kirikute, ookeane ületavate laevadega, oma hoones "sees" olemise mõistega see teadmine - ta oleks tõenäoliselt surnud.
Ja siis oleks ta pärast surma kadestanud ja tahtnud sama teha. Naaseks 12 000 aastat tagasi, 24 000 eKr. e., oleks võtnud inimese ja toonud ta õigel ajal. Ja uus rändur ütleks talle: "Noh, see on hea, aitäh." Sest sel juhul on inimene alates 12 000 eKr. e. tuleks minna 100 000 aasta taha ja näidata kohalikele aborigeenidele esimest korda tuld ja keelt.
Kui peame kedagi tulevikku transportima, et teda surmani üllatada, peab edasiminek läbima teatud vahemaa. Tuleb jõuda surmapunkti (TPP). See tähendab, et kui jahimeeste-korilaste ajal kulus TSP-l 100 000 aastat, siis järgmine peatus toimus juba 12 000 eKr. e. Pärast seda oli areng juba kiirem ja muutis maailma 1750. aastaks (umbes). Siis kulus paarsada aastat ja siin me oleme.
Seda pilti - kus inimese edasiliikumine liigub aja möödudes kiiremini - nimetab futurist Ray Kurzweil inimkonna ajalukku naasmise kiirendamise seadust. See juhtub seetõttu, et arenenumatel ühiskondadel on võime liikuda edusammude jaoks kiiremini kui vähem arenenud ühiskondadel. 19. sajandi inimesed tundsid rohkem kui 15. sajandi inimesed, seega pole üllatav, et 19. sajandil oli areng kiirem kui 15. sajandil jne.
Väiksemas plaanis see ka töötab. Tagasi tulevikku ilmus 1985. aastal ja minevik oli 1955. aastal. Filmis, kui Michael J. Fox 1955. aastal naasis, tabas teda telerite uudsus, sooda hind, kitarriheli armastuse puudumine ja slängi variatsioonid. See oli muidugi teine maailm, kuid kui filmi filmitaks täna ja minevik oleks 1985. aastal, oleks erinevus palju globaalsem. Marty McFly, ajas tagasi personaalarvutite, Interneti, mobiiltelefonide päevilt, oleks palju ebaolulisem kui Marty, kes läks 1985. aastast 1955. aastasse.
Kõik see tuleneb kiireneva tootluse seadusest. Keskmine edusamm aastatel 1985–2015 oli kiirem kui aastatel 1955–1985 - kuna esimesel juhul oli maailm arenenum, oli see küllastunud viimase 30 aasta saavutustest.
Seega, mida rohkem saavutusi, seda kiiremini muutused toimuvad. Kuid kas see ei peaks jätma meile teatud vihjeid tulevikuks?
Kurzweil väidab, et kogu 20. sajandi areng oleks olnud võimalik vaid 20 aastaga 2000. aasta arengutasemel - see tähendab, et 2000. aastal oli edusamm viis korda kiirem kui 20. sajandi keskmine edenemiskiirus. Samuti usub ta, et kogu 20. sajandi edusammud olid samaväärsed ajavahemiku 2000–2014 edusammudega ning teise 20. sajandi edusammud võrduvad ajavahemikuga kuni 2021. aastani - see tähendab vaid seitsme aasta pärast. Mitme aastakümne pärast toimub kogu 20. sajandi areng mitu korda aastas ja seejärel - vaid kuu aja pärast. Lõppkokkuvõttes viib kiireneva tagasipöördumise seadus selleni, et kogu 21. sajandi edusammud on 1000 korda suuremad kui 20. sajandi edusammud.
Kui Kurzweil ja tema toetajatel on õigus, üllatab 2030 meid samamoodi nagu 1750. aasta kutt oleks meie 2015. aastat üllatanud - see tähendab, et järgmine TSP võtab aega vaid paar aastakümmet - ja 2050. aasta maailm erineb tänapäevast nii palju, et vaevalt me vaevalt teada saama. Ja see pole fantaasia. Nii 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 väidetega nagu „maailm muutub 35 aasta pärast tundmatuseni“, kehitame skeptiliselt õlgu? Meie skeptilisusel tulevikuprognooside suhtes on kolm põhjust:
1. Ajaloo osas mõtleme sirgjooneliselt. Püüdes visualiseerida järgmise 30 aasta edusamme, vaatleme eelmise 30 edusamme kui näitajat selle kohta, kui palju tõenäoliselt juhtub. Mõeldes sellele, kuidas meie maailm muutub 21. sajandil, võtame 20. sajandi edusammud ja lisame selle aastasse 2000. Sama vea teeb ka meie tüüp 1750. aastast, kui ta saab kellegi 1500-st ja üritab teda üllatada. Me mõtleme intuitiivselt lineaarsel viisil, kui peaksime olema eksponentsiaalsed. Sisuliselt peaks futurist püüdma prognoosida järgmise 30 aasta edusamme, vaadates mitte eelmist 30, vaid otsustades praeguse edusammude järgi. Siis on prognoos täpsem, kuid siiski värava ääres. Tulevikust õigesti mõtlemiseks peate nägema, kuidas asjad liiguvad palju kiiremini kui praegu.
2. Lähiajaloo trajektoor on sageli moonutatud. Esiteks tundub isegi järsk eksponentsiaalne kõver lineaarne, kui näete selle väikseid osi. Teiseks, eksponentsiaalne kasv ei ole alati sujuv ja ühtlane. Kurzweil usub, et progress liigub serpentiinikõverates.
Selline kõver läbib kolme faasi: 1) aeglane kasv (eksponentsiaalse kasvu varajane faas); 2) kiire kasv (plahvatuslik, eksponentsiaalse kasvu hiline faas); 3) stabiliseerimine konkreetse paradigma kujul.
Kui vaatate viimast lugu, võib see S-kõvera osa, milles te praegu viibite, peita progressi kiirust teie taju eest. Osa ajavahemikust 1995–2007 kulus Interneti plahvatuslikule arendamisele, Microsofti, Google'i ja Facebooki avalikkuse tutvustamisele, sotsiaalvõrgustike sünnile ning mobiiltelefonide ja seejärel nutitelefonide arendamisele. See oli meie kõvera teine faas. Kuid ajavahemik 2008–2015 oli vähemasti tehnoloogia osas vähem häiriv. Need, kes mõtlevad täna tulevikule, võivad kuluda paar viimast aastat, et hinnata üldist arengutempot, kuid nad ei näe laiemat pilti. Tegelikult võib nüüd tekkida uus ja võimas 2. etapp.
3. Meie enda kogemus teeb meist tuleviku osas pahurad vanad inimesed. Lähtume oma ideedest maailma kohta oma kogemustest ja see kogemus on meile lähiaja minevikus kasvutempo seadnud loomulikult. Samuti on meie kujutlusvõime piiratud, kuna nad kasutavad meie kogemusi ennustamiseks - kuid enamasti pole meil lihtsalt vahendeid tuleviku täpseks ennustamiseks. Kui kuuleme tulevikuennustusi, mis on vastuolus meie igapäevase ettekujutusega sellest, kuidas asjad toimivad, peame neid instinktiivselt naiivseks. Kui ma ütlesin teile, et te elate 150 või 250 aastat vanaks või äkki te ei sure üldse, siis arvate vaistlikult, et "see on rumal, ma tean ajaloost, et selle aja jooksul kõik surid". Nii on: keegi ei elanud selliseid aastaid. Kuid enne lennukite leiutamist ei lennanud mitte ükski lennuk.
Seega, kuigi skepsis tundub teile mõistlik, on see enamasti vale. Peaksime leppima sellega, et kui relvastume puhta loogikaga ja ootame tavapäraseid ajaloolisi siksakke, peame tunnistama, et järgmistel aastakümnetel peab muutuma väga-väga-väga; palju rohkem kui intuitiivselt. Loogika dikteerib ka seda, et kui planeedi kõige arenenumad liigid teevad jätkuvalt hiiglaslikke hüppeid edasi, kiiremini ja kiiremini, on ühel hetkel hüpe nii tugev, et see muudab elu drastiliselt, nagu me seda teame. Midagi sarnast juhtus evolutsiooniprotsessis, kui inimene sai nii targaks, et muutis täielikult kõigi teiste planeedil Maa olevate liikide elu. Ja kui veedate natuke aega teaduses ja tehnikas praegu toimuva lugemiseks, võite seda tehahakkavad nägema teatud vihjeid selle kohta, milline on järgmine hiigelhüpe.
Tee superluureni: mis on tehisintellekt (tehisintellekt)?
Nagu nii paljud siin planeedil, olete harjunud mõtlema tehisintellektist kui rumalast ulmeideest. Kuid viimasel ajal on selle rumala idee pärast muret tundnud paljud tõsised inimesed. Mis viga?
AI mõistes võib segadust tekitada kolm põhjust:
1. Me seostame tehisintellekti filmidega. "Tähtede sõda". "Terminaator". "Kosmose Odüsseia 2001". Kuid nagu robotid, on ka nende filmide tehisintellekt fiktsioon. Seega lahjendavad Hollywoodi filmid meie taju taset, tehisintellekt saab tuttavaks, tuttavaks ja muidugi kurjaks.
2. See on lai rakendusala. See algab telefonis olevast kalkulaatorist ja isejuhtivate autode arendamisest millessegi kaugesse tulevikku, mis muudab maailma murranguliseks. Tehisintellekt tähistab kõiki neid asju ja see on segane.
3. Me kasutame tehisintellekti iga päev, kuid sageli ei saa me sellest isegi aru. Nagu ütles mõiste "tehisintellekt" 1956. aastal leiutanud John McCarthy, "kui see töötab, ei nimeta seda enam keegi tehisintellektiks". Tehisintellekt on muutunud pigem müütiliseks tulevikuennustuseks kui millekski reaalseks. Samal ajal leidub selles nuusus midagi minevikust, mis kunagi reaalsuseks ei saanud. Ray Kurzweil ütleb, et kuuleb inimesi, kes seostavad tehisintellekti 80ndate faktidega, mida võib võrrelda "väitega, et Internet suri koos dotcomidega 2000. aastate alguses".
Saame selgeks. Esiteks lõpetage robotite peale mõtlemine. Tehisintellekti konteineriks olev robot jäljendab mõnikord inimkuju, mõnikord mitte, kuid tehisintellekt ise on roboti sees olev arvuti. Tehisintellekt on aju ja robot on keha, kui tal on üldse keha. Näiteks on Siri tarkvara ja andmed tehisintellekt, naishääl on selle tehisintellekti kehastus ning selles süsteemis pole ühtegi robotit.
Teiseks olete ilmselt kuulnud mõistet "singulaarsus" või "tehnoloogiline singulaarsus". Seda mõistet kasutatakse matemaatikas ebatavalise olukorra kirjeldamiseks, kus tavapärased reeglid enam ei tööta. Füüsikas kasutatakse seda musta augu lõpmatu väikese ja tiheda punkti ehk Suure Paugu algpunkti kirjeldamiseks. Jällegi, füüsikaseadused selles ei tööta. 1993. aastal kirjutas Vernor Winge kuulsa essee, kus ta kasutas seda terminit tulevikus, kui meie tehnoloogiate intelligentsus ületab meie oma - sel hetkel muutub elu, nagu me teame, igaveseks ja selle tavapärased reeglid enam ei toimi. … Ray Kurzweil täpsustas seda mõistet veelgi, osutades, et singulaarsus saavutatakse siis, kui kiireneva tagasilöögi seadus jõuab äärmuseni,kui tehnoloogia areng liigub nii kiiresti, et lõpetame selle saavutuste märkamise, peaaegu lõpmatult kiiresti. Siis elame täiesti uues maailmas. Kuid paljud eksperdid on selle termini kasutamise lõpetanud, nii et ärme kasutage seda sageli.
Lõpuks, kuigi tehisintellekti laiast mõistest tuleneb palju tehisintellekti liike või vorme, on tehisintellekti peamised kategooriad kaliibriga. On kolme peamist kategooriat:
1. Kitsalt fokuseeritud (nõrk) tehisintellekt (AI). UII on spetsialiseerunud ühele valdkonnale. Nende tehisintellektide hulgas on ka neid, kes suudavad male maailmameistrit võita, kuid see on ka kõik. On üks, mis pakub parimat viisi andmete salvestamiseks kõvakettale, ja see on kõik.
2. Üldine (tugev) tehisintellekt. Mõnikord nimetatakse seda ka inimese tasandil tehisintellektiks. AGI viitab arvutile, mis on sama tark kui inimene - masin, mis on võimeline teostama mis tahes inimesele omast intellektuaalset toimingut. AGI loomine on palju keerulisem kui AGI ja me pole siiani selleni jõudnud. Professor Linda Gottfredson kirjeldab intelligentsust kui "üldises mõttes psüühilist potentsiaali, mis hõlmab muu hulgas võimet arutleda, planeerida, lahendada probleeme, mõelda abstraktselt, mõista keerukaid ideid, õppida kiiresti ja õppida kogemustest". AGI peaks saama seda kõike teha sama lihtsalt kui sina.
3. Tehisintellekt (ISI). Oxfordi filosoof ja tehisintellekti teoreetik Nick Bostrom määratleb superintelligentsi kui "intelligentsust, mis on praktiliselt kõigis valdkondades palju targem kui inimese parim vaim, sealhulgas teaduslik loovus, üldine tarkus ja sotsiaalsed oskused". Tehisintellekt hõlmab nii arvutit, mis on inimesest veidi targem, kui ka triljoneid kordi targem arvuti suvalises suunas. ISI on põhjuseks kasvav huvi tehisintellekti vastu, samuti asjaolu, et sellistes aruteludes esinevad sageli sõnad "väljasuremine" ja "surematus".
Tänapäeval on inimesed juba mitmel viisil vallutanud tehisintellekti kõige esimese etapi - tehisintellekti. Tehisintellekti revolutsioon on teekond AGI-st läbi AGI-st ISI-sse. Seda teed ei pruugi me küll üle elada, kuid see muudab kindlasti kõike.
Vaatame lähemalt, kuidas valdkonna juhtmõtlejad seda teed näevad ja miks võib see revolutsioon toimuda kiiremini, kui arvate.
Kus me selles voos oleme?
Suunatud tehisintellekt on masinaintellekt, mis võrdub või ületab inimese intelligentsust või efektiivsust konkreetse ülesande täitmisel. Mõned näited:
„Autod on täis ICD-süsteeme, alates arvutitest, mis määravad kindlaks, millal blokeerumisvastane pidurisüsteem peaks sisse lööma, kuni arvutini, mis määrab kütuse sissepritsesüsteemi parameetrid. Praegu testitavad Google'i isesõitvad autod sisaldavad tugevaid tehisintellekti süsteeme, mis tunnetavad ümbritsevat maailma ja reageerivad sellele.
- Teie telefon on väike ICD-tehas. Kui kasutate kaardirakendust, hankige soovitusi rakenduste või muusika allalaadimiseks, kontrollige homset ilma, rääkige Siriga või tehke midagi muud - kasutate tehisintellekti.
- Teie e-posti rämpsposti filter on klassikaline tehisintellekti tüüp. Alustuseks selgitatakse välja, kuidas rämpspost kasutatavatest meilidest eraldada, ja õpib siis, kui see teie e-kirju ja eelistusi käsitleb.
- Ja see ebamugav tunne, kui eile otsisite otsimootorist kruvikeerajat või uut plasmat ja näete täna teiste saitide kasulike poodide pakkumisi? Või kui suhtlusvõrgustik soovitab teil lisada sõpradeks huvitavaid inimesi? Kõik need on tehisintellekti süsteemid, mis töötavad koos, määrates teie eelistused, hankides Internetist teie kohta andmeid, lähenedes teile üha lähemale. Nad analüüsivad miljonite inimeste käitumist ja teevad nende analüüside põhjal järeldused, et müüa suurettevõtete teenuseid või parandada nende teenuseid.
- Google Translate on veel üks klassikaline tehisintellekti süsteem, mis on muljetavaldavalt hea teatud asjades. Nii ka hääletuvastus. Kui teie lennuk maandub, pole keegi selle terminali tuvastanud. Pileti hind on sama. Tänapäeval on maailma parimad kabed, male, backgammon, nuudlid ja muud mängud esindatud kitsalt keskendunud tehisintellektiga.
„Google'i otsing on üks hiiglaslik tehisintellekt, mis kasutab lehtede järjestamiseks ja SERP-ide määramiseks uskumatult nutikaid meetodeid.
Ja seda just tarbijamaailmas. Keerukaid ICD-süsteeme kasutatakse laialdaselt sõjaväe-, tootmis- ja finantstööstuses; meditsiinisüsteemides (mõelgem IBMi Watsonile) ja nii edasi.
Tee AGI-st AGI-ni: miks see nii keeruline on?
Miski ei paljasta inimese intelligentsuse keerukust rohkem kui proovida luua sama nutikat arvutit. Pilvelõhkujate ehitamine, kosmosesse lendamine, Suure Paugu saladused - see kõik on jama võrreldes meie oma aju kordamisega või vähemalt selle mõistmisega. Inimaju on praegu teadaoleva universumi kõige keerulisem objekt.
Te ei pruugi isegi kahtlustada, mis on raskused AGI (arvuti, mis on nutikas inimesena üldiselt ja mitte ainult ühes valdkonnas) loomisel. Arvuti ehitamine, mis suudab sekundi murdosa jooksul korrutada kaks kümnekohalist numbrit, on tükk tegemist. Luua keegi, kes suudab vaadata koera ja kassi ning öelda, kus koer on ja kus kass on, on uskumatult raske. Kas luua tehisintellekt, mis suudaks suurmeistrit võita? Valmis. Nüüd proovige teda panna lugema kuueaastase raamatu lõiku ja mitte ainult mõista sõnu, vaid ka nende tähendust. Google kulutab selle saavutamiseks miljardeid dollareid. Keeruliste asjadega - nagu arvutused, finantsturu strateegiate arvutamine, keele tõlkimine - tuleb arvuti sellega kergelt toime, kuid lihtsate asjadega - nägemus, liikumine, taju - ei. Nagu Donald Knuth ütles, „tehisintellekt teeb nüüd peaaegu kõikemis nõuab küll "mõtlemist", kuid ei tule inimeste ja loomade mõtlemiseta toime."
Mõeldes selle põhjustele, mõistate, et asjad, mida meie jaoks tundub lihtne teha, näivad nii vaid seetõttu, et neid on meie (ja loomade) jaoks optimeeritud sadade miljonite aastate jooksul. Esemele sirutades sooritavad õlgade, küünarnukkide ja käte lihased, liigesed, kondid koheselt pikki füüsiliste toimingute ahelaid, sünkroonselt nähtusega, ja liigutavad kätt kolmes mõõtmes. See tundub teile lihtne, sest nende protsesside eest vastutab teie aju ideaalne tarkvara. See lihtne nipp muudab uue konto registreerimise protseduuri kõveralt kirjutatud sõna (captcha) sisestamise abil teie jaoks lihtsaks ja kurja pahatahtliku roboti jaoks. 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), nii et arvutil pole keeruline meid võita. Mõelge lihtsalt sellele: kas soovite pigem luua programmi, mis suudab korrutada suuri numbreid, või programmi, mis tunneb B-tähe ära miljonites kirjapiltides, kõige ettearvamatumates fontides, käsitsi või pulgaga lumel?
Üks lihtne näide: seda vaadates mõistate teie ja teie arvuti, et need on vaheldumisi kahe erineva varjundiga ruudud.
Kuid kui eemaldate musta värvi, kirjeldate kohe terviklikku pilti: silindrid, tasapinnad, kolmemõõtmelised nurgad, arvuti aga mitte.
Ta kirjeldab, mida ta näeb, mitmesuguste kahemõõtmeliste kujunditena erinevates toonides, mis põhimõtteliselt vastab tõele. Su 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 peene näoilme erinevust, erinevust naudingu, kurbuse, rahulolu, rõõmu vahel ja seda, miks Chatsky on hea ja Molchalin mitte.
Mida teha?
Esimene samm AGI ehitamiseks: arvutusvõimsuse suurendamine
Üks vajalikest asjadest, mis peab juhtuma, et AGI saaks võimalikuks, on arvutiriistvara võimsuse suurendamine. Kui tehisintellektisüsteem peab olema sama tark kui aju, peab see toore arvutusvõimsusega aju vastavusse viima.
Üks võimalus selle võime suurendamiseks on arvude koguarv sekundis (OPS), mida aju suudab toota, ja selle arvu saate kindlaks määrata, mõeldes välja iga aju struktuuri maksimaalse OPS-i ja ühendades need.
Ray Kurzweil jõudis järeldusele, et piisab professionaalse hinnangu andmisest ühe struktuuri OPS-ile ja selle kaalule kogu aju massi suhtes ning seejärel korrutatakse see üldhinnangu saamiseks proportsionaalselt. See kõlab natuke kahtlaselt, kuid ta tegi seda mitu korda erinevate piirkondade erinevate hinnangutega ja tuli alati sama arvuga: umbes 10 ^ 16 ehk 10 kvadriljonit OPS-i.
Maailma kiireim superarvuti, hiinlane Tianhe-2, on selle numbri juba ületanud: see on võimeline tegema umbes 32 kvadriljonit toimingut sekundis. Kuid "Tianhe-2" hõivab 720 ruutmeetrit ruumi, kulutab 24 megavatti energiat (meie aju tarbib ainult 20 vatti) ja maksab 390 miljonit dollarit. Me ei räägi kaubanduslikust ega laialdasest kasutamisest.
Kurzweil soovitab hinnata arvutite tervislikkust selle järgi, mitu OPS-i saab osta 1000 dollari eest. Kui see arv jõuab inimtasemeni - 10 kvadriljonit OPS -, võib AGI-st saada osa meie elust.
Moore'i seadus - ajalooliselt usaldusväärne reegel, et arvutite maksimaalne arvutusvõimsus kahekordistub iga kahe aasta tagant - tähendab, et arvutitehnoloogia areng, nagu ka inimese liikumine läbi ajaloo, kasvab hüppeliselt. Kui viia see Kurzweili tuhande dollari reegli kooskõlla, saame nüüd 1000 dollari eest lubada 10 triljonit OPS-i.
Arvutite eksponentsiaalne kasv: 20. - 21. sajand. Paremal on slaidireegel ja sellel - putuka, hiire, inimese ja kõigi inimeste aju; vasakule - arvutused sekundis 1000 dollariga; allpool - aasta.
1000 dollari eest arvutid lähevad hiirte ajust oma arvutusvõimsusega mööda ja on tuhat korda nõrgemad kui inimesed. See näib olevat halb näitaja, kuni me ei mäleta, et arvutid olid triljon kordi nõrgemad kui inimese aju 1985. aastal, miljard 1995. aastal ja miljon 2005. aastal. Aastaks 2025 peaks meil olema taskukohane arvuti, mis konkureerib arvutusvõimega meie aju.
Seega on AGI jaoks vajalik tooraine juba tehniliselt saadaval. 10 aasta jooksul lahkub see Hiinast ja levib kogu maailmas. Kuid ainult arvutusvõimsusest ei piisa. Ja järgmine küsimus: kuidas pakkuda kogu selle jõuga inimtasemel luuret?
Teine samm AGI loomiseks: arukuse andmine
See osa on üsna keeruline. Tegelikult ei tea keegi, kuidas masinat intelligentseks muuta - me proovime endiselt välja mõelda, kuidas luua inimtasemel intelligentsust, mis suudaks kassi koeralt ära tunda, isoleerida lumme joonistatud B ja analüüsida teise klassi filmi. Siiski on olemas käputäis edasiviivaid strateegiaid ja ühel hetkel peaks üks neist toimima.
1. Korda aju
See võimalus on nagu teadlased ühes klassis lapsega, kes on väga intelligentne ja oskab küsimustele vastata; ja isegi kui nad püüavad teadust usinalt mõista, ei jõua nad nutika lapse järele jõudmisele. Lõpuks otsustavad nad: kurat, kirjutame vastused tema küsimustele lihtsalt alla. See on mõistlik: me ei saa ehitada ülikompleksset arvutit, miks mitte võtta aluseks üks universumi parimatest prototüüpidest: meie aju?
Teadusmaailm teeb kõvasti tööd, et välja selgitada, kuidas meie aju töötab ja kuidas evolutsioon nii keeruka asja lõi. Kõige optimistlikumate hinnangute kohaselt saavad nad seda teha alles 2030. aastaks. Kuid kui me mõistame kõiki aju saladusi, selle efektiivsust ja võimsust, võime meid inspireerida selle meetodite loomisel tehnoloogia loomisel. Näiteks aju tööd jäljendav arvutiarhitektuur on närvivõrk. Ta alustab transistori "neuronite" võrguga, mis on omavahel sisendi ja väljundiga ühendatud, ega tea midagi - nagu vastsündinu. Süsteem "õpib", proovides ülesandeid täita, tuvastada käsitsi kirjutatud teksti jms. Transistorite vahelised ühendused tugevnevad, kui vastus on õige, ja nõrgenevad, kui vastus on vale. Pärast paljusid küsimuste ja vastuste tsükleid moodustab süsteem nutikad närvikudumid,optimeeritud konkreetsete ülesannete jaoks. Aju õpib sarnasel viisil, kuid palju keerukamal moel ja kui seda jätkame, avastame uskumatuid uusi viise närvivõrkude parandamiseks.
Veelgi äärmuslikum plagiaat hõlmab strateegiat, mida nimetatakse täielikuks ajuemuleerimiseks. Eesmärk: Tõelise aju lõikamiseks õhukesteks viiludeks skannige need kõik, seejärel rekonstrueerige tarkvara abil 3D-mudel täpselt ja tõlkige see seejärel võimsaks arvutiks. Siis on meil arvuti, mis saab ametlikult teha kõike, mida aju suudab: see peab lihtsalt õppima ja teavet koguma. Inseneride edu korral saavad nad jäljendada tõelist aju nii uskumatu täpsusega, et kui see on arvutisse alla laaditud, jäävad aju tegelik identiteet ja mälu puutumata. Kui aju kuulus enne surma Vadimile, ärkab arvuti Vadimi rollis, kellest saab nüüd inimtaseme AGI ja meie omakorda muudame Vadimi uskumatult intelligentseks ISI-ks.millest ta kindlasti rõõmu tunneb.
Kui kaugel oleme aju täielikust jäljendamisest? Tegelikult jäljendasime just millimeetri lameussi aju, mis sisaldab kokku 302 neuronit. Inimaju sisaldab 100 miljardit neuronit. Kui selle numbri saavutamine tundub teile kasutu, mõelge progressi eksponentsiaalse kasvutempo peale. Järgmine samm on sipelga aju jäljendamine, siis on hiir ja siis on inimene käeulatuses.
2. Proovige jälgida evolutsiooni radu
Noh, kui otsustame, et targa lapse vastused on mahakandmiseks liiga keerulised, võime proovida minna tema õppimise ja eksamiks ettevalmistumise jälgedes. Mida me teame? On täiesti võimalik ehitada nii võimsat arvutit kui aju - meie enda aju areng on seda tõestanud. Ja kui aju on jäljendamiseks liiga keeruline, võime proovida jäljendada evolutsiooni. Asi on selles, et isegi kui suudame aju jäljendada, võib see olla nagu proovida lennukit ehitada, tehes naeruväärset kätega vehkimist, mis jäljendab lindude tiibade liikumist. Enamasti õnnestub meil luua häid masinaid, kasutades pigem masinale suunatud lähenemist kui bioloogia täpset jäljendamist.
Kuidas simuleerida evolutsiooni AGI loomiseks? See meetod, mida nimetatakse "geneetilisteks algoritmideks", peaks töötama umbes nii: peab olema produktiivne protsess ja selle hindamine ning see kordub ikka ja jälle (samamoodi "eksisteerivad" bioloogilised olendid ja neid "hinnatakse" nende paljunemisvõime järgi). Rühm arvuteid täidab ülesandeid ja kõige edukamad neist jagavad oma omadusi teiste arvutitega, "väljund". Vähem edukad visatakse halastamatult ajaloo prügikasti. Paljude, paljude iteratsioonide kaudu saab selle loodusliku valiku protsessiga paremaid arvuteid. Väljakutse seisneb aretus- ja hindamistsüklite loomises ja automatiseerimises, nii et evolutsiooniprotsess kulgeb iseenesest.
Evolutsiooni kopeerimise negatiivne külg on see, et evolutsioonil on millegi tegemiseks vaja miljardeid aastaid ja selle tegemiseks vajame vaid paar aastakümmet.
Kuid meil on erinevalt evolutsioonist palju eeliseid. Esiteks ei ole sellel ettenägelikkuse annet, see töötab juhuslikult - see annab näiteks kasutud mutatsioonid välja - ja me saame protsessi kontrollida määratud ülesannete raames. Teiseks pole evolutsioonil eesmärki, sealhulgas soovi intelligentsuse järele - mõnikord ei võida keskkonnas teatud liik intelligentsuse arvelt (kuna viimane tarbib rohkem energiat). Meie seevastu võime eesmärk olla intelligentsuse suurendamine. Kolmandaks, intelligentsuse valimiseks on evolutsioonil vaja teha mitmeid kolmandate osapoolte täiustusi - näiteks energiatarbimise ümberjagamine rakkude poolt - saame lihtsalt eemaldada üleliigse osa ja kasutada elektrit. Kahtlemata oleme evolutsioonist kiiremad - kuid jällegi pole selge, kas suudame selle ületada.
3. Jätke arvutid endale
See on viimane võimalus, kui teadlased on täiesti meeleheitel ja üritavad programmeerida enesearengu programmi. Kuid see meetod võib osutuda kõige paljutõotavaks kõigist. Idee on selles, et loome arvuti, millel on kaks põhioskust: tehisintellekti uurimine ja muudatuste kodeerimine iseenesest - mis võimaldab tal mitte ainult rohkem teada saada, vaid ka omaenda arhitektuuri täiustada. Me saame koolitada arvutid olema nende endi arvutiinsenerid, et nad saaksid ise areneda. Ja nende peamine ülesanne on välja mõelda, kuidas targemaks saada. Sellest räägime lähemalt hiljem.
Kõik see võib juhtuda väga varsti
Riist- ja tarkvara katsetamise kiire areng toimub paralleelselt ning AGI võib tekkida kiiresti ja ootamatult kahel peamisel põhjusel:
Millal ületavad arvutid inimeste mõtlemisvõime? Michigani järve maht (vedelates untsides) on võrdne meie aju mahuga (operatsioonides sekundis). Arvutusvõimsus kahekordistub iga 18 kuu tagant. Selles tempos ei näe te pikka aega tulemusi, kuid siis juhtub kõik koheselt.
2. Tarkvara osas võib progress tunduda aeglane, kuid siis muudab üks läbimurre hetkega edenemise kiirust (hea näide: geotsentrilise maailmavaate päevil oli inimestel raske universumi tööd arvutada, kuid heliotsentrismi avastamine tegi kõik palju lihtsamaks). Või kui tegemist on arvutiga, mis ennast täiustab, võivad asjad tunduda äärmiselt aeglased, kuid mõnikord eraldab süsteemi üks muudatus inimese või eelmise versiooniga võrreldes tuhandekordsest tõhususest.
Tee AGI-st ISI-ni
Ühel hetkel saame kindlasti AGI - üldise tehisintellekti, üldise inimliku intelligentsustasemega arvutid. Arvutid ja inimesed elavad koos. Või siis ei tee.
Asi on selles, et inimestel sama intelligentsuse ja töötlemisjõuga AGI-l on siiski inimeste ees olulisi eeliseid. Näiteks:
Varustus
Kiirus. Aju neuronid töötavad sagedusel 200 Hz, samal ajal kui tänapäevased mikroprotsessorid (mis on oluliselt aeglasemad, kui saame AGI loomise ajaks), töötavad sagedusel 2 GHz ehk 10 miljonit korda kiiremini kui meie neuronid. Ja aju sisekommunikatsioon, mis võib liikuda kiirusega 120 m / s, jääb märkimisväärselt alla arvuti võimele optikat kasutada ja valguse kiirusele.
Suurus ja ladustamine. Aju suurust piirab meie koljude suurus ja see ei saa suuremaks minna, vastasel juhul võtab sisemine side kiirusega 120 m / s ühest struktuurist teise liikumiseks liiga kaua aega. Arvutid võivad laieneda mis tahes füüsilisse suurusse, kasutada rohkem riistvara, suurendada RAM-i, pikaajalist mälu - see kõik ületab meie võimalused.
Töökindlus ja vastupidavus. Mitte ainult arvuti mälu pole täpsem kui inimese mälu. Arvutitransistorid on täpsemad kui bioloogilised neuronid ja vähem halvenevad (ja neid saab tõepoolest asendada või parandada). Inimeste aju väsib kiiremini, samal ajal kui arvutid saavad töötada 24 tundi ööpäevas, 7 päeva nädalas.
Tarkvara
Redigeerimise, kaasajastamise võimalus, laiem võimaluste valik. Erinevalt inimese ajust saab arvutiprogrammi hõlpsasti parandada, uuendada või katsetada. Samuti saab ajakohastada piirkondi, kus inimese aju on nõrk. Inimese nägemistarkvara on suurepäraselt kujundatud, kuid inseneri seisukohalt on selle võimalused siiski väga piiratud - näeme ainult valguse nähtavas spektris.
Kollektiivne võime. Inimesed on suure kollektiivse intelligentsuse poolest teistest liikidest paremad. Alustades keele arengust ja suurte kogukondade kujunemisest, liikudes läbi kirjutamise ja trükkimise leiutiste ning olles nüüd energiat saanud sellistest vahenditest nagu Internet, on inimeste kollektiivne intelligentsus oluline põhjus, miks me võime end nimetada evolutsiooni krooniks. Kuid arvutid on ikkagi paremad. Ühe programmiga töötav, pidevalt sünkroniseeriv ja isearendav tehisintellektide ülemaailmne võrgustik võimaldab teil andmebaasi lisada uut teavet koheselt, kuhu iganes ka ei leia. Selline rühm saab töötada ka ühe eesmärgi nimel tervikuna, sest arvutid ei kannata inimeste eriliste arvamuste, motivatsiooni ja omakasu tõttu.
Tehisintellekt, millest saab programmeeritud enesetäiendamise kaudu tõenäoliselt AGI, ei näe inimtasemel intelligentsust olulise verstapostina - see verstapost on oluline ainult meile. Tal pole põhjust sellel kahtlasel tasemel peatuda. Arvestades eeliseid, mis isegi inimtasemel AGI-l on, on üsna ilmne, et inimlik intelligentsus on sellele intellektuaalse üleoleku võidujooksul lühike välk.
Selline 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 madalam kui meil; b) meie jaoks on targemad inimesed ALATI targemad kui rumalamad. Enam-vähem selline:
See tähendab, et samal ajal kui tehisintellekt üritab lihtsalt meie arengutasemele jõuda, näeme, kuidas see saab targemaks, lähenedes looma tasemele. Kui ta jõuab esimesele inimtasemele - Nick Bostrom kasutab terminit "maa idioot" -, tunneme rõõmu: "Vau, ta on juba nagu debiilik. Lahe! " Ainus asi on see, et inimeste üldises intelligentsusspektris, alates küla idiootist kuni Einsteinini, on vahemik väike - nii et pärast tehisintellekti jõudmist idiooti tasandile ja AGI-ks muutumist saab see äkki targemaks kui Einstein.
Ja mis saab edasi?
Luure plahvatus
Loodan, et teile tundus see huvitav ja lõbus, sest sellest hetkest alates muutub meie arutatav teema ebanormaalseks ja jube. Peaksime tegema pausi ja tuletama endale meelde, et iga ülaltoodud ja allpool öeldud fakt on tõeline teadus ja kõige silmapaistvamate mõtlejate ja teadlaste tulevikuennustused. Lihtsalt pidage meeles.
Niisiis, nagu eespool mainisime, sisaldavad kõik meie praegused mudelid AGI saavutamiseks võimalust, kui tehisintellekt iseenesest paraneb. Ja kui temast saab AGI, saavad isegi süsteemid ja meetodid, mille abil ta üles kasvas, piisavalt targaks, et ennast parandada - kui nad seda tahavad. Tekib huvitav kontseptsioon: rekursiivne enesetäiendamine. See töötab niimoodi.
Kindel tehisintellekt teatud tasemel - näiteks küla idioot - on programmeeritud enda intelligentsuse parandamiseks. Olles arenenud - ütleme, Einsteini tasemele - hakkab selline süsteem arenema juba Einsteini intelligentsuse abil, selle väljaarendamine võtab vähem aega ja hüpped on üha suuremad. Need võimaldavad süsteemil edestada kõiki inimesi ja nad muutuvad üha suuremaks. Kiiresti arenedes tõuseb AGI oma intelligentsuses taevastesse kõrgustesse ja sellest saab superintelligentne ISI süsteem. Seda protsessi nimetatakse intelligentsuse plahvatuseks ja see on kõige kiirem tagasituleku seaduse selgeim näide.
Teadlased vaidlevad selle üle, kui kiiresti jõuab tehisintellekt AGI tasemele - enamik usub, et saame AGI aastaks 2040, vaid 25 aastaga, mis on tehnoloogia arendamise standardite järgi väga-väga vähe. Loogilist ahelat jätkates on lihtne eeldada, et üleminek AGI-lt ISI-le toimub ka ülikiiresti. Enam-vähem selline:
"Kulus aastakümneid, enne kui esimene tehisintellektisüsteem saavutas madalaima üldise intelligentsustaseme, kuid lõpuks see juhtus. Arvuti suudab mõista ümbritsevat maailma nelja-aastase inimesena. Järsku, sõna otseses mõttes tund pärast selle verstapostini jõudmist, toodab süsteem suurepärase füüsikateooria, mis ühendab üldrelatiivsusteooria ja kvantmehaanika, mida ükski inimene ei saa teha. Pooleteise tunni pärast muutub tehisintellekt ISI-ks, 170 000 korda targemaks kui ükski inimene."
Meil pole isegi õigeid termineid selle ulatusega superluure kirjeldamiseks. Meie maailmas tähendab "tark" inimest, kelle IQ on 130, "rumal" - 85, kuid meil pole näiteid inimestest, kelle IQ on 12 952. Meie valitsejad pole selleks loodud.
Inimkonna ajalugu ütleb meile selgelt ja selgelt: koos intellektiga tuleb jõud ja jõud. See tähendab, et kui loome kunstliku superluure, on see kõige võimsam olend Maa elu ajaloos ja kõik elusolendid, sealhulgas inimesed, on täielikult tema võimuses - ja see võib juhtuda kahekümne aasta pärast.
Kui meie kasinad ajud suutsid välja mõelda Wi-Fi, siis miski meist targem sada, tuhat, miljard korda saab hõlpsasti arvutada universumi iga aatomi positsiooni igal ajahetkel. Kõik, mida võib nimetada maagiaks, mis tahes võim, mida omistatakse kõikvõimsale jumalusele - see kõik on ISI käsutuses. Vananemisvastase tehnoloogia loomine, kõigi haiguste ravimine, nälja ja isegi surma lõpetamine, ilmastiku kontroll - kõik saab järsku võimalikuks. Võimalik on ka kogu Maa elu kohene lõpp. Meie planeedi targemad inimesed nõustuvad, et niipea kui maailmas ilmub kunstlik superluure, tähistab see Jumala ilmumist Maale. Ja oluline küsimus jääb alles.
Põhineb waitbutwhy.com materjalidel, koostanud Tim Urban. Artiklis kasutatakse materjale Nick Bostromi, James Barrati, Ray Kurzweili, Jay Niels-Nilssoni, Stephen Pinkeri, Vernor Vinge, Moshe Vardy, Russ Roberti, Stuart Armstrogi ja Kai Sotal, Susan Schneideri, Stuart Russelli ja Peter Norvigi, Theodore Modise loomingust. Marcus, Karl Schulman, John Searle, Jaron Lanier, Bill Joy, Kevin Keley, Paul Allen, Stephen Hawking, Kurt Andersen, Mitch Kapor, Ben Herzel, Arthur Clark, Hubert Dreyfus, Ted Greenwald, Jeremy Howard.
Autor: Ilya Khel
Teine osa: väljasuremine või surematus?
