Šī (un citu) raksta atklāšanas iemesls ir vienkāršs: varbūt mākslīgais intelekts nav tikai svarīga diskusiju tēma, bet vissvarīgākais nākotnes kontekstā. Ikviens, kurš kaut nedaudz iedziļinās mākslīgā intelekta potenciāla būtībā, atzīst, ka šo tēmu nevar ignorēt. Daži - un viņu vidū Elons Musks, Stīvens Hokings, Bils Geitss, nevis visstulbākie cilvēki uz mūsu planētas - uzskata, ka mākslīgais intelekts rada eksistenciālus draudus cilvēcei, kas mērogā ir salīdzināmi ar pilnīgu mūsu kā sugas izzušanu. Nu, apsēdieties un atzīmējiet sev i.
"Mēs esam uz pārmaiņu robežas, kas ir salīdzināmas ar cilvēka dzīvības izcelsmi uz Zemes" (Vernor Vinge).
Ko nozīmē atrasties uz šādu pārmaiņu robežas?
Šķiet, ka tas nav nekas īpašs. Bet jums jāatceras, ka atrašanās grafikā šādā vietā nozīmē, ka jūs nezināt, kas ir pa labi. Jums vajadzētu sajust kaut ko līdzīgu:
Sajūtas ir diezgan normālas, lidojums norit labi.
Nākotne nāk
Iedomājieties, ka laika mašīna nogādāja jūs līdz 1750. gadam - laikā, kad pasaulē bija nepārtraukti strāvas padeves pārtraukumi, saziņa starp pilsētām nozīmēja lielgabalu šāvienus, un viss transports darbojās ar sienu. Pieņemsim, ka jūs tur nokļūstat, paņemat kādu un atvedat uz 2015. gadu, parādiet, kā šeit ir. Mēs nespējam saprast, kā viņam būtu redzēt visas šīs spīdīgās kapsulas lidojam pa ceļiem; runāt ar cilvēkiem okeāna otrā pusē; paskatīties uz sporta spēlēm tūkstoš kilometru attālumā; dzirdēt pirms 50 gadiem ierakstītu muzikālu priekšnesumu; spēlēties ar burvju taisnstūri, ar kuru var nofotografēties vai iemūžināt dzīvu mirkli; izveidot karti ar paranormālu zilu punktu, kas norāda tās atrašanās vietu; paskaties kāda sejā un sazinies ar viņu daudzu kilometru attālumā utt. Tas viss ir neizskaidrojama maģija gandrīz trīssimt gadus veciem cilvēkiem. Nemaz nerunājot par internetu, Starptautisko kosmosa staciju, Lielo hadronu paātrinātāju, kodolieročiem un vispārējo relativitāti.
Šāda pieredze viņam nebūs pārsteidzoša vai šokējoša - šie vārdi nenosaka visu garīgā sabrukuma būtību. Mūsu ceļotājs var nomirt pavisam.
Bet ir interesants punkts. Ja viņš atgriežas pie 1750. gada un kļūst greizsirdīgs, ka mēs gribējām redzēt viņa reakciju uz 2015. gadu, viņš var paņemt līdzi laika mašīnu un mēģināt darīt to pašu ar, teiksim, 1500. Viņš lidos tur, atradīs cilvēku, paņems viņu 1750. gadā un visu parādīs. Puisis no 1500 tiks šokēts nepārspējami, bet visticamāk nenomirs. Lai gan viņš, protams, būs pārsteigts, atšķirība starp 1500 un 1750 ir daudz mazāka nekā no 1750. līdz 2015. gadam. Cilvēks no 1500 kādos brīžos būs pārsteigts no fizikas, būs pārsteigts par to, kāda ir kļuvusi Eiropa zem cietā papēža imperiālisma galvā uzzīmēs jaunu pasaules karti … Bet ikdiena 1750. gadā - transports, sakari u.c. - diez vai viņu pārsteigs līdz nāvei.
Nē, lai puisis no 1750. gada izklaidētos tāpat kā mēs, viņam ir jāiet daudz tālāk - iespējams, šāds gads 12. 000 pirms mūsu ēras. P.m.ē., vēl pirms pirmās lauksaimniecības revolūcijas radās pirmās pilsētas un civilizācijas jēdziens. Ja kāds no mednieku-vācēju pasaules, laikā, kad cilvēki vēl bija cita dzīvnieku suga, redzēja 1750. gada milzīgās cilvēku impērijas ar savām augstajām baznīcām, kuģiem, kas šķērsoja okeānus, savu priekšstatu par to, ka viņi atrodas ēkas iekšpusē, viss šīs zināšanas - viņš, visticamāk, būtu miris.
Un tad pēc nāves viņš būtu apskaudis un gribējis darīt to pašu. Atgrieztos pirms 12 000 gadiem, 24 000 pirms mūsu ēras. e., būtu paņēmis cilvēku un savlaicīgi atvedis. Un jauns ceļotājs viņam teiktu: "Nu, labi, paldies." Jo šajā gadījumā cilvēks no 12 000.g.pmē. NS. būtu nepieciešams atgriezties 100 000 gadu senā pagātnē un pirmo reizi parādīt vietējiem aborigēniem uguni un valodu.
Ja mums ir jāpārved kāds nākotnē, lai būtu pārsteigts līdz nāvei, progresam ir jāpārvar noteikts attālums. Nāves progresa punkts (TPP) ir jāsasniedz. Tas ir, ja mednieku-savācēju laikā TSP aizņēma 100 000 gadu, nākamā pietura notika jau 12 000 gadu pirms mūsu ēras. NS. Pēc tam progress jau bija ātrāks un radikāli pārveidoja pasauli līdz 1750. gadam (aptuveni). Tad pagāja pāris simti gadu, un te nu mēs esam.
Šo attēlu - kur cilvēka progress laika gaitā virzās ātrāk - futūrists Rejs Kurzveils sauc par atgriešanās paātrināšanas likumu cilvēces vēsturē. Tas ir tāpēc, ka attīstītākām sabiedrībām ir iespēja virzīt progresu ātrāk nekā mazāk attīstītajām sabiedrībām. 19. gadsimta cilvēki zināja vairāk nekā 15. gadsimta cilvēki, tāpēc nav pārsteidzoši, ka 19. gadsimtā progress bija straujāks nekā 15. gadsimtā utt.
Mazākā mērogā tas arī darbojas. Atpakaļ uz nākotni tika izlaists 1985. gadā, bet pagātne - 1955. gadā. Filmā, kad Maikls Dž. Fokss atgriezās 1955.gadā, viņu pārsteidza televizoru jaunums, sodas cena, mīlestības trūkums pret ģitāras skaņu un variācijas slengā. Tā, protams, bija cita pasaule, bet, ja filma tiktu uzņemta šodien un pagātne būtu 1985. gadā, atšķirība būtu daudz globālāka. Martijs Makflijs, kas atradās laikā no personālo datoru, interneta, mobilo tālruņu laikiem, būtu daudz neatbilstošāks nekā Martijs, kurš no 1985. gada devās uz 1955. gadu.
Tas viss ir saistīts ar atgriešanās paātrinājuma likumu. Vidējais progresa attīstības temps laika posmā no 1985. līdz 2015. gadam bija augstāks nekā rādītājs no 1955. līdz 1985. gadam - jo pirmajā gadījumā pasaule bija attīstītāka, tā bija piesātināta ar pēdējo 30 gadu sasniegumiem.
Tādējādi, jo vairāk sasniegumu, jo ātrāk notiek izmaiņas. Bet vai tam nevajadzētu atstāt mums zināmus mājienus nākotnei?
Kurzveils liek domāt, ka visu 20. gadsimta progresu varēja sasniegt tikai 20 gadu laikā 2000. gada attīstības līmenī - tas ir, 2000. gadā progresa temps bija piecas reizes ātrāks nekā 20. gadsimta vidējais progresa līmenis. Viņš arī uzskata, ka visa 20. gadsimta progress bija līdzvērtīgs laika posmam no 2000. līdz 2014. gadam, un vēl 20. gadsimta progress būs līdzvērtīgs laika posmam līdz 2021. gadam - tas ir, tikai pēc septiņiem gadiem. Pēc vairākām desmitgadēm viss 20. gadsimta progress notiks vairākas reizes gadā un pēc tam tikai mēneša laikā. Galu galā atgriešanās paātrināšanas likums mūs novedīs pie tā, ka progress 21. gadsimtā būs 1000 reizes lielāks nekā 20. gadsimta progress.
Ja Kurzveilam un viņa atbalstītājiem ir taisnība, 2030. gads mūs pārsteigs tādā pašā veidā, kā puisis no 1750. gada būtu pārsteidzis mūsu 2015. gadu - tas ir, nākamais TSP prasīs tikai pāris desmitgades - un 2050. gada pasaule būs tik atšķirīga no mūsdienu, ko mēs diez vai uzzinām. Un šī nav fikcija. Tā uzskata daudzi zinātnieki, kuri ir gudrāki un izglītotāki par jums un mani. Un, ja paskatās vēsturē, jūs sapratīsit, ka šī prognoze izriet no tīras loģikas.
Kāpēc tad, kad mēs saskaramies ar tādiem paziņojumiem kā "pasaule pēc 35 gadiem mainīsies līdz nepazīšanai", mēs skeptiski raustām plecus? Mūsu skepsei par nākotnes prognozēm ir trīs iemesli:
1. Runājot par vēsturi, mēs domājam taisnās līnijās. Mēģinot vizualizēt nākamo 30 gadu progresu, mēs skatāmies uz iepriekšējo 30 gadu progresu kā indikatoru tam, cik daudz varētu notikt. Domājot par to, kā mūsu pasaule mainīsies 21. gadsimtā, mēs ņemam vērā 20. gadsimta progresu un pievienojam to 2000. gadam. To pašu kļūdu pieļauj mūsu puisis no 1750. gada, kad viņš iegūst kādu no 1500 un cenšas viņu pārsteigt. Mēs intuitīvi domājam lineāri, kad mums vajadzētu būt eksponenciāliem. Būtībā futūristam jācenšas paredzēt nākamo 30 gadu progresu, neskatoties uz iepriekšējiem 30 gadiem, bet spriežot pēc pašreizējā progresa līmeņa. Tad prognoze būs precīzāka, bet tomēr pie vārtiem. Lai pareizi domātu par nākotni, jums jāredz, ka lietas virzās daudz ātrāk nekā tagad.
[/centrs]
2. Nesenās vēstures trajektorija bieži ir sagrozīta. Pirmkārt, pat stāva eksponenciāla līkne šķiet lineāra, ja redzat tās nelielas daļas. Otrkārt, eksponenciālā izaugsme ne vienmēr ir vienmērīga un vienmērīga. Kurzveils uzskata, ka progress virzās serpentīna līkumos.
Šādai līknei ir trīs fāzes: 1) lēna izaugsme (eksponenciālās izaugsmes sākuma fāze); 2) strauja izaugsme (sprādzienbīstama, eksponenciālas izaugsmes vēlā fāze); 3) stabilizācija īpašas paradigmas veidā.
Ja paskatās uz pēdējo stāstu, S-līknes daļa, kurā jūs pašlaik atrodaties, var slēpt progresa ātrumu no jūsu uztveres. Daļa laika no 1995. līdz 2007. gadam tika veltīta sprādzienbīstamai interneta attīstībai, iepazīstinot sabiedrību ar Microsoft, Google un Facebook, radot sociālos tīklus un attīstot mobilos tālruņus un pēc tam viedtālruņus. Šī bija mūsu līknes otrā fāze. Bet laika posms no 2008. līdz 2015. gadam bija mazāk traucējošs, vismaz tehnoloģiju jomā. Tie, kas šodien domā par nākotni, var prasīt pēdējos pāris gadus, lai novērtētu kopējo progresa tempu, taču viņi neredz kopainu. Patiesībā, iespējams, gatavojas jauna un spēcīga 2. fāze.
3. Mūsu pašu pieredze padara mūs par kašķīgiem veciem cilvēkiem, kad runa ir par nākotni. Mēs balstām savas idejas par pasauli uz savu pieredzi, un šī pieredze mums ir noteikusi izaugsmes tempu nesenā pagātnē. Tāpat mūsu iztēle ir ierobežota, jo tā izmanto mūsu pieredzi, lai prognozētu - bet biežāk nekā nav, mums vienkārši nav instrumentu, kas ļautu precīzi paredzēt nākotni. Kad mēs dzirdam nākotnes prognozes, kas ir pretrunā ar mūsu ikdienas uztveri par to, kā lietas darbojas, mēs instinktīvi uzskatām tās par naivām. Ja es jums teiktu, ka jūs nodzīvosit līdz 150 vai 250 gadiem vai varbūt nemaz nemirsit, jūs instinktīvi domāsit, ka “tas ir muļķīgi, es no vēstures zinu, ka šajā laikā visi nomira”. Tā tas ir: neviens nedzīvoja, lai redzētu šādus gadus. Bet ne viena lidmašīna nelidoja pirms lidmašīnu izgudrošanas.
Tādējādi, lai gan skepse jums šķiet saprātīga, tā biežāk ir nepareiza. Mums vajadzētu pieņemt, ka, ja mēs bruņojamies ar tīru loģiku un gaidām ierastos vēsturiskos līkločus, mums jāatzīst, ka nākamajās desmitgadēs ir jāmainās ļoti, ļoti, ļoti daudz; daudz vairāk nekā intuitīvi. Loģika arī nosaka, ka, ja visattīstītākās sugas uz planētas turpinās veikt milzīgus lēcienus uz priekšu, ātrāk un ātrāk, kādā brīdī lēciens būs tik smags, ka tas radikāli mainīs dzīvi, kādu mēs to zinām. Kaut kas līdzīgs notika evolūcijas procesā, kad cilvēks kļuva tik gudrs, ka pilnībā izmainīja jebkuras citas sugas dzīvi uz planētas Zeme. Un, ja veltīsit nedaudz laika, lai izlasītu, kas šobrīd notiek zinātnē un tehnoloģijās, jūs varat sākt redzēt dažas norādes par to, kāds būs nākamais milzīgais lēciens.
Ceļš uz superinteliģenci: kas ir AI (mākslīgais intelekts)?
Tāpat kā daudzi cilvēki uz šīs planētas, jūs esat pieraduši domāt par mākslīgo intelektu kā muļķīgu zinātniskās fantastikas ideju. Bet pēdējā laikā daudzi nopietni cilvēki ir izrādījuši bažas par šo stulbo ideju. Kas noticis?
Ir trīs iemesli, kas rada neskaidrības par terminu AI:
Mēs saistām AI ar filmām. "Zvaigžņu kari". "Terminators". "Kosmosa odiseja 2001". Bet, tāpat kā robotiem, AI šajās filmās ir izdomājums. Tādējādi Holivudas lentes mazina mūsu uztveres līmeni, AI kļūst pazīstams, pazīstams un, protams, ļauns.
Šī ir plaša piemērošanas joma. Tas sākas ar kalkulatoru tālrunī un pašbraucošu automašīnu izstrādi līdz kaut kam tālam nākotnē, kas radīs revolūciju pasaulē. AI apzīmē visas šīs lietas, un tas ir mulsinoši.
Mēs izmantojam AI katru dienu, bet bieži to pat neapzināmies. Kā 1956. gadā teica termins "mākslīgais intelekts", izgudrotājs Džons Makartijs, "kad tas darbojas, neviens to vairs nesauc par AI". MI ir kļuvis vairāk kā mītisks nākotnes pareģojums, nevis kaut kas reāls. Tajā pašā laikā šim nosaukumam piemīt arī kaut kas no pagātnes, kas nekad nav kļuvis par realitāti. Rejs Kurzveils saka, ka viņš dzird cilvēkus, kas AI saista ar 80. gadu faktiem, kurus var salīdzināt ar "apgalvojumu, ka internets nomira kopā ar dotcom 2000 gadu sākumā".
Būsim skaidri. Pirmkārt, pārstājiet domāt par robotiem. Robots, kas ir AI konteiners, dažkārt atdarina cilvēka veidolu, dažreiz nē, bet pats AI ir dators robota iekšpusē. MI ir smadzenes, un robots ir ķermenis, ja tam vispār ir ķermenis. Piemēram, Siri programmatūra un dati ir mākslīgais intelekts, sievietes balss ir šī AI personifikācija, un šajā sistēmā nav robotu.
Otrkārt, jūs droši vien esat dzirdējuši terminu "singularitāte" vai "tehnoloģiskā singularitāte". Šo terminu matemātikā lieto, lai aprakstītu neparastu situāciju, kad parastie noteikumi vairs nedarbojas. Fizikā to izmanto, lai aprakstītu bezgalīgi mazo un blīvo melnā cauruma punktu vai Lielā sprādziena sākotnējo punktu. Atkal fizikas likumi tajā nedarbojas. 1993. gadā Vernors Vinge uzrakstīja slavenu eseju, kurā attiecināja šo terminu uz brīdi nākotnē, kad mūsu tehnoloģiju izlūkdati pārspēj mūsējos - un tādā brīdī dzīve, kāda mēs to zinām, uz visiem laikiem mainīsies, un parastie tās pastāvēšanas noteikumi vairs nestrādās …. Rejs Kurzveils vēl vairāk precizēja šo terminu, norādot, ka singularitāte tiks sasniegta, kad paātrinātās atkāpšanās likums sasniegs galējo punktu, kad tehnoloģiskais progress virzīsies tik ātri, ka mēs pārstāsim pamanīt tā sasniegumus, gandrīz bezgalīgi ātri. Tad mēs dzīvosim pilnīgi jaunā pasaulē. Tomēr daudzi eksperti ir pārtraukuši lietot šo terminu, tāpēc pieņemsim, un mēs uz to bieži neatsauksimies.
Visbeidzot, lai gan ir daudz AI veidu vai formu, kas izriet no AI plašā jēdziena, galvenās AI kategorijas ir atkarīgas no kalibra. Ir trīs galvenās kategorijas:
Koncentrēts (vājš) mākslīgais intelekts (AI). UII specializējas vienā jomā. Starp šiem AI ir tādi, kas var uzvarēt pasaules šaha čempionu, bet tas ir viss. Ir viens, kas var piedāvāt labāko veidu, kā saglabāt datus cietajā diskā, un viss.
Vispārējs (spēcīgs) mākslīgais intelekts. Dažreiz to sauc arī par cilvēka līmeņa AI. AGI attiecas uz datoru, kas ir tikpat gudrs kā cilvēks - mašīna, kas spēj veikt jebkurai personai raksturīgu intelektuālu darbību. AGI izveide ir daudz grūtāka nekā AGI, un mēs līdz tam vēl neesam nonākuši. Profesore Linda Gotfredsone raksturo inteliģenci kā "vispārīgā nozīmē psihisku potenciālu, kas cita starpā ietver spēju spriest, plānot, risināt problēmas, domāt abstrakti, saprast sarežģītas idejas, ātri mācīties un mācīties no pieredzes". AGI vajadzētu spēt to visu izdarīt tikpat viegli kā jūs.
Mākslīgais superinteliģents (ISI). Oksfordas filozofs un AI teorētiķis Niks Bostroms superinteliģenci definē kā "inteliģenci, kas ir daudz gudrāka par labākajiem cilvēku prātiem praktiski visās jomās, ieskaitot zinātnisko jaunradi, vispārējo gudrību un sociālās prasmes". Mākslīgais superinteliģents ietver gan datoru, kas ir nedaudz gudrāks par cilvēku, gan datoru, kas ir triljonus reižu gudrāks jebkurā virzienā. ISI ir iemesls pieaugošajai interesei par AI, kā arī tam, ka šādās diskusijās bieži parādās vārdi "izmiršana" un "nemirstība".
Mūsdienās cilvēki jau daudzos veidos ir uzvarējuši pašu AI kalibra posmu - AI. AI revolūcija ir ceļojums no AGI līdz AGI uz ISI. Šo ceļu mēs varbūt neizdzīvosim, bet tas noteikti mainīs visu.
Sīkāk apskatīsim, kā vadošie domātāji šajā jomā redz šo ceļu un kāpēc šī revolūcija varētu notikt ātrāk, nekā jūs varētu domāt.
Kur mēs esam šajā straumē?
Mērķtiecīgs mākslīgais intelekts ir mašīnu intelekts, kas ir vienāds vai lielāks par cilvēka intelektu vai efektivitāti konkrēta uzdevuma veikšanā. Daži piemēri:
* Automašīnas ir pārpildītas ar ICD sistēmām, sākot no datoriem, kas nosaka, kad jābremzē pretbloķēšanas sistēma, un beidzot ar datoru, kas nosaka degvielas iesmidzināšanas sistēmas parametrus. Google pašbraucošās automašīnas, kuras pašlaik tiek testētas, saturēs spēcīgas AI sistēmas, kas uztver apkārtējo pasauli un reaģē uz to.
* Jūsu tālrunis ir neliela ICD rūpnīca. Kad izmantojat karšu lietotni, saņemiet ieteikumus par lietotņu vai mūzikas lejupielādi, pārbaudiet rītdienas laika apstākļus, runājiet ar Siri vai dariet jebko citu - jūs izmantojat AI.
* Jūsu e -pasta surogātpasta filtrs ir klasisks AI veids. Tas sākas, izdomājot, kā nošķirt surogātpastu no izmantojamiem e -pastiem, un pēc tam uzzina, kad tas apstrādā jūsu e -pastus un preferences.
* Un šī neērtā sajūta, kad vakar meklētājprogrammā meklējāt skrūvgriezi vai jaunu plazmu, bet šodien citās vietnēs redzat noderīgu veikalu piedāvājumus? Vai tad, kad sociālais tīkls iesaka jums pievienot interesantus cilvēkus kā draugus? Visas šīs ir AI sistēmas, kas darbojas kopā, nosakot jūsu vēlmes, iegūstot datus par jums no interneta, kļūstot arvien tuvāk jums. Viņi analizē miljonu cilvēku uzvedību un, pamatojoties uz šīm analīzēm, izdara secinājumus, lai pārdotu lielu uzņēmumu pakalpojumus vai uzlabotu to pakalpojumus.
* Google tulkotājs, vēl viena klasiska AI sistēma, ir iespaidīgi laba dažās lietās. Tāpat arī balss atpazīšana. Kad jūsu lidmašīna nolaižas, persona neatpazīst tās termināli. Biļetes cena ir vienāda. Pasaules labākās dambretes, šahu, bekgemonu, buldozeru un citas spēles mūsdienās pārstāv šauri fokusēts mākslīgais intelekts.
* Google meklēšana ir milzīgs AI, kas izmanto neticami gudras metodes lapu ranžēšanai un SERP noteikšanai.
Un tas ir tikai patērētāju pasaulē. Sarežģītas IMD sistēmas tiek plaši izmantotas militārajā, ražošanas un finanšu nozarē; medicīnas sistēmās (domājiet IBM Watson) un tā tālāk.
IMD sistēmas pašreizējā formā nerada draudus. Sliktākajā gadījumā kļūdains vai slikti ieprogrammēts AI var izraisīt vietēju katastrofu, strāvas padeves pārtraukumus, finanšu tirgu sabrukumu un tamlīdzīgi. Bet, lai gan AGI nav pilnvarota radīt eksistenciālus draudus, mums ir jāredz lietas plašāk - mūs gaida postoša viesuļvētra, kuras aizsācējs ir AII. Katrs jauns jauninājums AGI pievieno vienu bloku ceļam, kas ved uz AGI un ISI. Vai, kā Ārons Saenzs ir labi atzīmējis, mūsu pasaules MI ir kā “jaunās Zemes pirmatnējās zupas aminoskābes” - tomēr nedzīvas dzīves sastāvdaļas, kas kādu dienu pamodīsies.
Ceļš no AGI uz AGI: kāpēc tas ir tik grūti?
Nekas neatklāj cilvēka intelekta sarežģītību vairāk kā mēģinājums izveidot tikpat gudru datoru. Debesskrāpju celtniecība, lidošana kosmosā, Lielā sprādziena noslēpumi - tas viss ir muļķības, salīdzinot ar mūsu pašu smadzeņu atkārtošanu vai vismaz tikai to izpratni. Cilvēka smadzenes šobrīd ir vissarežģītākais objekts zināmajā Visumā.
Varbūt jums pat nav aizdomas, kādas ir grūtības, veidojot AGI (datoru, kas būs gudrs kā cilvēks kopumā, nevis tikai vienā jomā). Datora izveide, kas sekundes desmitdaļā var reizināt divus desmitciparu skaitļus, ir tikpat vienkārša kā bumbieru lobīšana. Ir ļoti grūti izveidot tādu, kas var paskatīties uz suni un kaķi un pateikt, kur atrodas suns un kur kaķis. Vai izveidot AI, kas var pārspēt lielmeistaru? Izgatavots. Tagad mēģiniet likt viņam izlasīt rindkopu no sešus gadus vecas grāmatas un saprast ne tikai vārdus, bet arī to nozīmi. Google tērē miljardiem dolāru, cenšoties to izdarīt. Ar sarežģītām lietām - piemēram, aprēķiniem, finanšu tirgus stratēģiju aprēķināšanu, valodas tulkošanu - dators ar to tiek galā viegli, bet ar vienkāršām lietām - redzi, kustību, uztveri - nē. Kā izteicās Donalds Knuts, "AI tagad dara gandrīz visu, kas prasa" domāt ", bet nespēj tikt galā ar to, ko cilvēki un dzīvnieki dara bez domāšanas."
Padomājot par iemesliem, jūs sapratīsit, ka lietas, kuras mums šķiet vienkāršas, šķiet tikai tāpēc, ka tās ir optimizētas mums (un dzīvniekiem) simtiem miljonu gadu evolūcijas laikā. Sasniedzot kādu priekšmetu, jūsu plecu, elkoņu un roku muskuļi, locītavas, kauli uzreiz veic garas fizisku operāciju ķēdes, kas ir sinhronas ar redzēto, un pārvieto roku trīs dimensijās. Jums tas šķiet vienkārši, jo ideālā programmatūra jūsu smadzenēs ir atbildīga par šiem procesiem. Šis vienkāršais triks atvieglo jauna konta reģistrēšanas procedūru, ievadot greizi uzrakstītu vārdu (captcha), kas ir vienkārša jums un ļaunprātīgam robotam. Mūsu smadzenēm tas nav grūti: jums vienkārši jāspēj redzēt.
No otras puses, lielu skaitļu pavairošana vai šaha spēlēšana ir jaunas aktivitātes bioloģiskām radībām, un mums nebija pietiekami daudz laika, lai tajās pilnveidotos (nevis miljoniem gadu), tāpēc datoram mūs nav grūti uzvarēt. Padomājiet par to: vai jūs drīzāk radītu programmu, kas spēj reizināt lielus skaitļus, vai programmu, kas atpazīst burtu B savos miljonos pareizrakstību, neparedzamākajos fontos, ar roku vai ar nūju sniegā?
Viens vienkāršs piemērs: aplūkojot šo, jūs un jūsu dators saprotat, ka šie ir divu dažādu toņu kvadrāti.
Bet, ja jūs noņemat melno, jūs uzreiz aprakstīsit pilnīgu ainu: cilindri, plaknes, trīsdimensiju leņķi, bet dators to nevar.
Viņš aprakstīs redzēto kā dažādas divdimensiju formas dažādos toņos, kas principā ir taisnība. Jūsu smadzenes veic lielu darbu, interpretējot attēla dziļumu, ēnu spēli un gaismu. Tālāk redzamajā attēlā dators redzēs divdimensiju balti pelēki melnu kolāžu, lai gan patiesībā ir trīsdimensiju akmens.
Un tas, ko mēs tikko ieskicējām, ir aisberga redzamā daļa, kad runa ir par informācijas izpratni un apstrādi. Lai sasniegtu tādu pašu līmeni ar cilvēku, datoram ir jāsaprot atšķirība smalkajās sejas izteiksmēs, atšķirība starp baudu, skumjām, gandarījumu, prieku un to, kāpēc Čatskis ir labs, bet Molčalins - nē.
Ko darīt?
Pirmais solis AGI veidošanā: skaitļošanas jaudas palielināšana
Viena no nepieciešamajām lietām, kas jānotiek, lai AGI būtu iespējama, ir palielināt skaitļošanas aparatūras jaudu. Lai mākslīgā intelekta sistēma būtu tikpat gudra kā smadzenes, tai ir jāatbilst smadzenēm neapstrādātā apstrādes jaudā.
Viens veids, kā palielināt šo spēju, ir kopējais aprēķinu skaits sekundē (OPS), ko smadzenes var radīt, un jūs varat noteikt šo skaitli, noskaidrojot maksimālo OPS katrai smadzeņu struktūrai un saliekot tos kopā.
Rejs Kurzveils secināja, ka pietiek ar profesionālu novērtējumu par vienas struktūras OPS un tā svaru attiecībā pret visu smadzeņu svaru un pēc tam to proporcionāli reizināt, lai iegūtu kopējo novērtējumu. Tas izklausās mazliet apšaubāmi, taču viņš to darīja daudzas reizes ar dažādām aplēsēm par dažādām teritorijām un vienmēr nāca klajā ar vienu un to pašu skaitli: apmēram 10 ^ 16 vai 10 kvadriljoni OPS.
Ātrākais superdators pasaulē, Ķīnas Tianhe-2, jau ir pārsniedzis šo skaitli: tas spēj veikt aptuveni 32 kvadriljonus operāciju sekundē. Bet Tianhe-2 aizņem 720 kvadrātmetrus telpas, patērē 24 megavatus enerģijas (mūsu smadzenes patērē tikai 20 vatus) un maksā 390 miljonus dolāru. Mēs nerunājam par komerciālu vai plašu izmantošanu.
Kurzveils iesaka vērtēt datoru veselību pēc tā, cik OPS jūs varat iegādāties par 1000 ASV dolāriem. Kad šis skaitlis sasniegs cilvēka līmeni - 10 kvadriljonus OPS - AGI var kļūt par mūsu dzīves sastāvdaļu.
Mūra likums - vēsturiski uzticamais noteikums, ka datoru maksimālā skaitļošanas jauda dubultojas ik pēc diviem gadiem - nozīmē, ka datortehnoloģiju attīstība, tāpat kā cilvēka kustība vēsturē, pieaug eksponenciāli. Ja salīdzinām to ar Kurzveila tūkstoš dolāru likumu, tad tagad varam atļauties 10 triljonus OPS par 1000 ASV dolāriem.
Datori par 1000 ASV dolāriem apiet peles smadzenes ar savu skaitļošanas jaudu un ir tūkstoš reižu vājāki par cilvēkiem. Tas šķiet slikts rādītājs, kamēr neatceramies, ka datori bija triljonus reižu vājāki par cilvēka smadzenēm 1985. gadā, miljards 1995. gadā un miljons 2005. gadā. Līdz 2025. gadam mums vajadzētu būt pieejamam datoram par pieņemamu cenu, kas konkurē ar mūsu smadzeņu skaitļošanas jaudu.
Tādējādi AGI nepieciešamā neapstrādātā jauda jau ir tehniski pieejama. 10 gadu laikā tas pametīs Ķīnu un izplatīsies visā pasaulē. Bet ar skaitļošanas jaudu vien nepietiek. Un nākamais jautājums ir šāds: kā mēs ar visu šo spēku nodrošinām cilvēka līmeņa inteliģenci?
Otrais solis, lai izveidotu AGI: piešķirt tai inteliģenci
Šī daļa ir diezgan sarežģīta. Patiesībā neviens īsti nezina, kā padarīt mašīnu inteliģentu - mēs joprojām cenšamies izdomāt, kā izveidot cilvēka līmeņa inteliģenci, kas spēj atšķirt kaķi no suņa, izolēt sniegā ievilkto B un analizēt otršķirīga filma. Tomēr ir dažas uz priekšu vērstas stratēģijas, un vienā brīdī vienai no tām vajadzētu darboties.
1. Atkārtojiet smadzenes
Šī iespēja ir tāda, ka zinātnieki atrodas vienā klasē ar bērnu, kurš ir ļoti gudrs un labi atbild uz jautājumiem; un pat ja viņi cītīgi cenšas izprast zinātni, viņi pat ne tuvu nespēj panākt gudro bērnu. Galu galā viņi nolemj: pie velna, vienkārši norakstiet atbildes uz viņa jautājumiem. Tam ir jēga: mēs nevaram izveidot īpaši sarežģītu datoru, tad kāpēc neņemt par pamatu vienu no labākajiem Visuma prototipiem: mūsu smadzenes?
Zinātniskā pasaule smagi strādā, lai noskaidrotu, kā darbojas mūsu smadzenes un kā evolūcija radīja tik sarežģītu lietu. Saskaņā ar visoptimistiskākajām aplēsēm viņi to varēs izdarīt tikai līdz 2030. gadam. Bet, kad mēs saprotam visus smadzeņu noslēpumus, to efektivitāti un spēku, mēs varam iedvesmoties no tā metodēm tehnoloģiju radīšanā. Piemēram, viena no datoru arhitektūrām, kas atdarina smadzeņu darbību, ir neironu tīkls. Viņa sāk ar tranzistoru "neironu" tīklu, kas ir savienoti viens ar otru ar ievadi un izvadi, un neko nezina - kā jaundzimušo. Sistēma "mācās", mēģinot izpildīt uzdevumus, atpazīt ar roku rakstītu tekstu un tamlīdzīgi. Savienojumi starp tranzistoriem tiek stiprināti pareizas atbildes gadījumā un vājina nepareizas atbildes gadījumā. Pēc daudziem jautājumu un atbilžu cikliem sistēma veido gudrus neironu audumus, kas ir optimizēti konkrētiem uzdevumiem. Smadzenes mācās līdzīgi, bet daudz sarežģītāk, un, turpinot to pētīt, mēs atklājam neticami jaunus veidus, kā uzlabot neironu tīklus.
Vēl ekstrēmāks plaģiāts ietver stratēģiju, ko sauc par pilnīgu smadzeņu emulāciju. Mērķis: lai sagrieztu īstas smadzenes plānās šķēlītēs, skenējiet katru no tām, pēc tam precīzi rekonstruējiet 3D modeli, izmantojot programmatūru, un pēc tam tulkojiet to jaudīgā datorā. Tad mums būs dators, kas oficiāli var paveikt visu, ko spēj smadzenes: tam vienkārši jāiemācās un jāapkopo informācija. Ja inženieriem izdodas, viņi var atdarināt īstas smadzenes ar tik neticamu precizitāti, ka pēc lejupielādes datorā smadzeņu patiesā identitāte un atmiņa paliks neskarta. Ja smadzenes pirms viņa nāves piederēja Vadimam, dators pamodīsies Vadima lomā, kurš tagad būs cilvēka līmeņa AGI, un mēs, savukārt, pārvērtīsim Vadimu par neticami inteliģentu ISI, ko viņš noteikti būt sajūsmā.
Cik tālu mēs neesam pilnībā atdarinājuši smadzenes? Patiesībā mēs tikko atdarinājām milimetru plakanā tārpa smadzenes, kurās kopumā ir 302 neironi. Cilvēka smadzenēs ir 100 miljardi neironu. Ja mēģinājums sasniegt šo skaitli jums šķiet veltīgs, padomājiet par progresa pieauguma tempu. Nākamais solis būs skudras smadzeņu atdarināšana, tad būs pele, un tad cilvēks ir viegli sasniedzams.
2. Mēģiniet sekot evolūcijas pēdām
Nu, ja mēs nolemjam, ka gudra bērna atbildes ir pārāk sarežģītas, lai tās norakstītu, mēs varam mēģināt sekot viņa pēdām, mācoties un gatavojoties eksāmeniem. Ko mēs zinām? Ir pilnīgi iespējams izveidot tik jaudīgu datoru kā smadzenes - mūsu smadzeņu attīstība to ir pierādījusi. Un, ja smadzenes ir pārāk sarežģītas, lai tās atdarinātu, mēs varam mēģināt līdzināties evolūcijai. Lieta ir tāda, ka pat tad, ja mēs varam līdzināties smadzenēm, tas varētu būt kā mēģinājums uzbūvēt lidmašīnu, smieklīgi vicinot rokas, kas atdarina putnu spārnu kustības. Biežāk nekā nē, mums izdodas izveidot labas mašīnas, izmantojot uz mašīnu orientētu pieeju, nevis precīzu bioloģijas atdarinājumu.
Kā simulēt evolūciju, lai izveidotu AGI? Šai metodei, ko sauc par "ģenētiskiem algoritmiem", vajadzētu darboties apmēram šādi: ir jābūt produktīvam procesam un tā novērtējumam, un tas atkārtosies atkal un atkal (tāpat kā bioloģiskās radības "eksistē" un "tiek novērtētas" pēc to spējām) pavairot). Datoru grupa veiks uzdevumus, un veiksmīgākie no tiem dalīsies savās īpašībās ar citiem datoriem, "izeja". Mazāk veiksmīgie tiks nežēlīgi iemesti vēstures miskastē. Izmantojot daudzas, daudzas atkārtošanās, šis dabiskās atlases process radīs labākus datorus. Izaicinājums ir radīt un automatizēt audzēšanas un novērtēšanas ciklus, lai evolūcijas process noritētu pats.
Evolūcijas kopēšanas negatīvie aspekti ir tādi, ka evolūcija prasa miljardiem gadu, lai kaut ko paveiktu, un mums ir vajadzīgas tikai dažas desmitgades.
Bet mums ir daudz priekšrocību, atšķirībā no evolūcijas. Pirmkārt, tam nav tālredzības dāvanas, tas darbojas nejauši - tas, piemēram, izdala bezjēdzīgas mutācijas, - un mēs varam kontrolēt procesu uzticēto uzdevumu ietvaros. Otrkārt, evolūcijai nav mērķa, ieskaitot vēlmi pēc intelekta - dažreiz vidē noteikta suga neuzvar uz izlūkošanas rēķina (jo pēdējā patērē vairāk enerģijas). No otras puses, mēs varam mērķēt uz intelekta palielināšanu. Treškārt, lai izvēlētos inteliģenci, evolūcijai ir jāveic vairāki trešo pušu uzlabojumi - piemēram, enerģijas patēriņa pārdale šūnās - mēs varam vienkārši noņemt pārpalikumu un izmantot elektrību. Bez šaubām, mēs būsim ātrāki par evolūciju - bet atkal nav skaidrs, vai spēsim to pārspēt.
3. Atstājiet datorus sev
Šī ir pēdējā iespēja, kad zinātnieki ir pilnīgi izmisuši un mēģina ieprogrammēt pašattīstības programmu. Tomēr šī metode var izrādīties daudzsološākā no visām. Ideja ir tāda, ka mēs veidojam datoru, kuram būs divas pamatprasmes: izpētīt AI un koda izmaiņas pati par sevi - tas ļaus ne tikai uzzināt vairāk, bet arī uzlabot savu arhitektūru. Mēs varam apmācīt datorus par viņu pašu datoru inženieriem, lai viņi varētu pašattīstīties. Un viņu galvenais uzdevums būs izdomāt, kā kļūt gudrākiem. Mēs par to runāsim sīkāk.
Tas viss var notikt ļoti drīz
Strauja aparatūras attīstība un eksperimentēšana ar programmatūru darbojas paralēli, un AGI var parādīties ātri un negaidīti divu galveno iemeslu dēļ:
1. Eksponenciāla izaugsme ir intensīva, un šķietami gliemeža soļi var ātri izvērsties par septiņu jūdžu lēcieniem - šis-g.webp
animēts attēls: hi-news.ru/wp-content/uploads/2015/02/gif.gif
2. Runājot par programmatūru, progress var šķist lēns, bet tad viens izrāviens uzreiz maina progresa ātrumu (labs piemērs: ģeocentriskā pasaules uzskata laikos cilvēkiem bija grūti aprēķināt Visuma darbu, bet heliocentrisma atklāšana visu padarīja daudz vieglāku). Vai arī, ja runa ir par datoru, kas sevi uzlabo, lietas var šķist ārkārtīgi lēnas, taču dažreiz tikai viens sistēmas grozījums to atdala no tūkstoškārtīgas efektivitātes, salīdzinot ar cilvēka vai mantotu versiju.
Ceļš no AGI uz ISI
Kādā brīdī mēs noteikti iegūsim AGI - vispārējo mākslīgo intelektu, datorus ar vispārēju cilvēka intelekta līmeni. Datori un cilvēki dzīvos kopā. Vai arī viņi to nedarīs.
Lieta ir tāda, ka AGI ar tādu pašu intelekta un skaitļošanas jaudu kā cilvēkiem joprojām būs ievērojamas priekšrocības salīdzinājumā ar cilvēkiem. Piemēram:
Aprīkojums
Ātrums. Smadzeņu neironi darbojas ar 200 Hz frekvenci, savukārt mūsdienu mikroprocesori (kas ir ievērojami lēnāki par to, ko mēs iegūsim līdz AGI izveidei) darbojas ar frekvenci 2 GHz jeb 10 miljonus reižu ātrāk nekā mūsu neironi. Un smadzeņu iekšējā komunikācija, kas var pārvietoties ar ātrumu 120 m / s, ir ievērojami zemāka par datoru spēju izmantot optiku un gaismas ātrumu.
Izmērs un uzglabāšana. Smadzeņu izmēru ierobežo mūsu galvaskausu izmērs, un tās nevar kļūt lielākas, pretējā gadījumā iekšējās komunikācijas ar ātrumu 120 m / s aizņems pārāk ilgu laiku, lai pārvietotos no vienas struktūras uz otru. Datori var paplašināties līdz jebkuram fiziskam izmēram, izmantot vairāk aparatūras, palielināt RAM, ilgtermiņa atmiņu - tas viss pārsniedz mūsu iespējas.
Uzticamība un izturība. Ne tikai datora atmiņa ir precīzāka par cilvēka atmiņu. Datoru tranzistori ir precīzāki nekā bioloģiskie neironi, un tie ir mazāk pakļauti bojājumiem (un patiešām tos var aizstāt vai labot). Cilvēku smadzenes ātrāk nogurst, savukārt datori var strādāt nepārtraukti, 24 stundas diennaktī, 7 dienas nedēļā.
Programmatūra
Rediģēšanas, modernizācijas iespēja, plašāks iespēju klāsts. Atšķirībā no cilvēka smadzenēm datorprogrammu var viegli labot, atjaunināt un ar to eksperimentēt. Var uzlabot arī apgabalus, kuros cilvēka smadzenes ir vājas. Cilvēka redzes programmatūra ir lieliski izstrādāta, taču no inženierijas viedokļa tās iespējas joprojām ir ļoti ierobežotas - mēs redzam tikai redzamajā gaismas spektrā.
Kolektīvā spēja. Cilvēki ir pārāki par citām sugām lielās kolektīvās inteliģences ziņā. Sākot ar valodas attīstību un lielu kopienu veidošanu, rakstīšanas un drukāšanas izgudrojumiem un tagad izmantojot tādus rīkus kā internets, cilvēku kolektīvā inteliģence ir svarīgs iemesls, kāpēc mēs varam sevi saukt par evolūcijas vainagu. Bet datori joprojām būs labāki. Vispasaules mākslīgā intelekta tīkls, kas strādā pie vienas programmas, pastāvīgi sinhronizējoties un attīstoties, ļaus jums uzreiz pievienot jaunu informāciju datu bāzei, lai kur jūs to iegūtu. Šāda grupa arī varēs strādāt, lai sasniegtu vienu mērķi kopumā, jo datori necieš domstarpības, motivāciju un pašlabumu, kā to dara cilvēki.
AI, kas, visticamāk, kļūs par AGI, izmantojot ieprogrammētu pašpilnveidošanos, neuzskatīs "cilvēka līmeņa inteliģenci" par svarīgu pagrieziena punktu-šis pagrieziena punkts ir svarīgs tikai mums. Viņam nebūs iemesla apstāties šajā apšaubāmajā līmenī. Un, ņemot vērā priekšrocības, kādas būs pat cilvēka līmeņa AGI, ir pilnīgi acīmredzams, ka cilvēka inteliģence tai būs īss uzliesmojums sacensībā par intelektuālo pārākumu.
Šī notikumu attīstība var mūs ļoti, ļoti pārsteigt. Fakts ir tāds, ka no mūsu viedokļa a) vienīgais kritērijs, kas ļauj noteikt izlūkošanas kvalitāti, ir dzīvnieku intelekts, kas pēc noklusējuma ir zemāks par mūsējo; b) mums gudrākie cilvēki VIENMĒR ir gudrāki par stulbākajiem. Šādi:
Tas ir, kamēr AI tikai cenšas sasniegt mūsu attīstības līmeni, mēs redzam, kā tas kļūst gudrāks, tuvojoties dzīvnieka līmenim. Kad viņš nonāks pirmajā cilvēka līmenī - Niks Bostroms lieto terminu "lauku idiots" - mēs būsim sajūsmā: "Oho, viņš jau ir kā debīls. Forši! " Vienīgais ir tas, ka vispārējā cilvēku intelekta spektrā, sākot no ciema idiota un beidzot ar Einšteinu, diapazons ir mazs - tādēļ pēc tam, kad MI sasniegs idiota līmeni un kļūs par AGI, tas pēkšņi kļūs gudrāks par Einšteins.
Un kas notiks tālāk?
Inteliģences eksplozija
Es ceru, ka jums tas šķita interesanti un jautri, jo no šī brīža mūsu apspriežamā tēma kļūst nenormāla un rāpojoša. Mums vajadzētu apstāties un atgādināt sev, ka katrs fakts, kas norādīts augstāk un tālāk, ir patiesa zinātne un patiesas nākotnes prognozes, ko izteikuši ievērojamākie domātāji un zinātnieki. Vienkārši paturiet prātā.
Tātad, kā mēs norādījām iepriekš, visi mūsu mūsdienu modeļi AGI sasniegšanai ietver iespēju, kad AI uzlabojas. Un, tiklīdz viņš kļūst par AGI, pat tās sistēmas un metodes, ar kurām viņš uzauga, kļūst pietiekami gudras, lai uzlabotu sevi - ja viņi to vēlas. Parādās interesants jēdziens: rekursīva pašpilnveidošanās. Tas darbojas šādi.
Noteikta AI sistēma noteiktā līmenī - teiksim, ciema idiots - ir ieprogrammēta, lai uzlabotu savu intelektu. Izstrādājusi - teiksim, līdz Einšteina līmenim - šāda sistēma sāk attīstīties jau ar Einšteina intelektu, tās attīstībai nepieciešams mazāk laika, un lēcieni kļūst arvien lielāki. Tie ļauj sistēmai pārspēt jebkuru cilvēku, kļūstot arvien vairāk. Strauji attīstoties, AGI savā inteliģencē paceļas debesu augstumos un kļūst par superinteliģentu ISI sistēmu. Šo procesu sauc par inteliģences sprādzienu, un tas ir spilgtākais atgriešanās paātrinājuma likuma piemērs.
Zinātnieki strīdas par to, cik ātri AI sasniegs AGI līmeni - lielākā daļa uzskata, ka AGI iegūsim līdz 2040. gadam, tikai 25 gadu laikā, kas ir ļoti, ļoti maz pēc tehnoloģiju attīstības standartiem. Turpinot loģisko ķēdi, ir viegli pieņemt, ka arī pāreja no AGI uz ISI notiks ārkārtīgi ātri. Šādi:
“Pagāja desmitgades, līdz pirmā AI sistēma sasniedza zemāko vispārējā intelekta līmeni, bet beidzot tas notika. Dators spēj saprast apkārtējo pasauli kā četrus gadus vecs cilvēks. Pēkšņi, burtiski stundu pēc šī pavērsiena sasniegšanas sistēma rada lielisku fizikas teoriju, kas apvieno vispārējo relativitāti un kvantu mehāniku, ko neviens cilvēks nevar izdarīt. Pēc pusotras stundas AI kļūst par ISI, 170 000 reižu gudrāks par jebkuru cilvēku."
Mums pat nav pareizo terminu, lai aprakstītu šāda mēroga superinteliģenci. Mūsu pasaulē “gudrs” nozīmē cilvēku ar IQ 130, “stulbu” - 85, bet mums nav piemēru par cilvēkiem, kuru IQ ir 12 952. Mūsu valdnieki nav tam paredzēti.
Cilvēces vēsture mums skaidri un gaiši saka: kopā ar intelektu nāk spēks un spēks. Tas nozīmē, ka tad, kad mēs radīsim mākslīgo superinteliģenci, tā būs visspēcīgākā radība uz Zemes esošās dzīves vēsturē, un visas dzīvās būtnes, ieskaitot cilvēkus, būs pilnībā savā varā - un tas var notikt pēc divdesmit gadiem.
Ja mūsu niecīgās smadzenes spēja izdomāt Wi-Fi, tad kaut kas gudrāks par mums simts, tūkstoš, miljardu reižu var viegli aprēķināt katra atoma stāvokli Visumā jebkurā brīdī. Viss, ko var saukt par maģiju, jebkurš spēks, kas tiek piedēvēts visvarenai dievībai - tas viss būs ISI rīcībā. Radīt tehnoloģiju, lai mainītu novecošanos, ārstētu jebkuru slimību, novērstu badu un pat nāvi, kontrolētu laika apstākļus - viss pēkšņi kļūs iespējams. Ir iespējama arī tūlītēja visas dzīvības izbeigšanās uz Zemes. Gudrākie cilvēki uz mūsu planētas piekrīt, ka, tiklīdz pasaulē parādīsies mākslīgais superinteliģents, tas iezīmēs Dieva parādīšanos uz Zemes. Un paliek svarīgs jautājums.
