Razlog zbog kojeg je ovaj (i drugi) članci izašao na vidjelo jednostavan je: možda umjetna inteligencija nije samo važna tema za raspravu, već najvažnija u kontekstu budućnosti. Svatko tko makar malo uđe u bit potencijala umjetne inteligencije prepoznaje da se ova tema ne može zanemariti. Neki - a među njima Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, a ne najgluplji ljudi na našem planetu - vjeruju da umjetna inteligencija predstavlja egzistencijalnu prijetnju čovječanstvu, mjerljivo usporedivu s potpunim izumiranjem nas kao vrste. Pa, sjednite i stavite i na svoje mjesto.
"Na rubu smo promjena usporedivih s podrijetlom ljudskog života na Zemlji" (Vernor Vinge).
Što znači biti na rubu takve promjene?
Čini se da nije ništa posebno. Ali morate zapamtiti da biti na takvom mjestu na grafikonu znači da ne znate što je s vaše desne strane. Trebali biste osjetiti nešto poput ovoga:
Osjećaji su sasvim normalni, let ide dobro.
Promotivni video:
Budućnost dolazi
Zamislite da vas je vremenski stroj prebacio u 1750. godinu, u vrijeme kad je svijet doživljavao stalne nestanke struje, komunikacija između gradova značila je topovske pucnje, a sav prijevoz se vršio na sijenu. Recimo da dođete tamo, uzmete nekoga i dovedete ga u 2015. godinu, pokažete kako je ovdje. Ne možemo shvatiti kako bi bilo da vidi sve ove sjajne kapsule kako lete duž cesta; razgovarati s ljudima s druge strane oceana; pogledajte sportske igre tisuću kilometara dalje; čuti glazbeni performans snimljen prije 50 godina; igrajte se čarobnim pravokutnikom koji može snimiti fotografiju ili uhvatiti trenutak uživo; izgraditi kartu s paranormalnom plavom točkom koja označava njezino mjesto; pogledati nečije lice i komunicirati s njim mnogo kilometara daleko, i tako dalje. Sve je to neobjašnjiva magija za gotovo tristo godina starih ljudi. O Internetu, Međunarodnoj svemirskoj stanici, Velikom hadronskom sudaraču, nuklearnom oružju i općenitoj relativnosti da i ne govorimo.
Takvo iskustvo za njega neće biti iznenađujuće ili šokantno - ove riječi ne prenose cijelu bit mentalnog kolapsa. Naš putnik može potpuno umrijeti.
Ali postoji zanimljiva poanta. Ako se vrati u 1750. godinu i postane ljubomoran što smo željeli vidjeti njegovu reakciju na 2015. godinu, može povesti vremenski stroj sa sobom i pokušati učiniti isto s, recimo, 1500. god. Odletjet će tamo, pronaći osobu, odvesti je natrag 1750. godine i sve pokazati. Momak iz 1500. godine šokirat će se preko svake mjere - ali vjerojatno neće umrijeti. Iako će ga, naravno, iznenaditi, razlika između 1500. i 1750. godine znatno je manja nego između 1750. i 2015. Osoba od 1500. godine iznenadit će se u nekim trenucima iz fizike, zapanjit će se što je Europa postala pod tvrdom petom imperijalizma, u glavi nacrtati novu kartu svijeta … No, svakodnevni život 1750. - prijevoz, komunikacije itd. - vjerojatno ga neće iznenaditi do smrti.
Ne, da bi se momak iz 1750. zabavljao isto kao i mi, mora ići puno dalje - možda godinu dana poput ove u 12 000 godina prije Krista. e., čak i prije nego što je prva poljoprivredna revolucija rodila prve gradove i koncept civilizacije. Ako je itko iz svijeta lovaca-sakupljača, iz vremena kada su ljudi još bili više životinjska vrsta, vidio ogromna ljudska carstva iz 1750. godine sa svojim visokim crkvama, brodovima koji su prelazili oceane, njihov koncept da su "unutar" zgrade, sve ovo znanje - najvjerojatnije bi umro.
A onda bi, nakon smrti, zavidio i želio učiniti isto. Vratio bi se prije 12 000 godina, 24 000 pne. e., uzeo bi osobu i doveo je na vrijeme. A novi putnik bi mu rekao: "Pa, to je u redu, hvala." Jer u ovom je slučaju osoba od 12 000. pr. e. trebalo bi se vratiti 100 000 godina unatrag i po prvi puta pokazati lokalnim starosjediocima vatru i jezik.
Ako nekoga trebamo prevesti u budućnost kako bismo bili iznenađeni do smrti, napredak mora prijeći određenu udaljenost. Mora se postići točka napredovanja smrti (TPP). Odnosno, ako je u vrijeme lovaca-sakupljača TSP trajalo 100 000 godina, slijedeća se stanica dogodila već 12 000 prije Krista. e. Nakon njega napredak je već bio brži i svijet je radikalno preobrazio do 1750. godine (otprilike). Tada je trebalo par stotina godina, i eto nas.
Ovu sliku - gdje se ljudski napredak kreće brže kako vrijeme prolazi - futurist Ray Kurzweil naziva zakonom ubrzavanja povratka u ljudskoj povijesti. To se događa zato što naprednija društva imaju sposobnost bržeg napredovanja od manje razvijenih društava. Ljudi iz 19. stoljeća znali su više od ljudi iz 15. stoljeća, pa ne čudi da je napredak u 19. stoljeću bio brži nego u 15. stoljeću, i tako dalje.
U manjim razmjerima ovo također djeluje. Povratak u budućnost objavljen je 1985., a prošlost je bila 1955. godine. U filmu, kad se Michael J. Fox vratio 1955. godine, iznenadila ga je novost televizora, cijena sode, nedostatak ljubavi prema zvuku gitare i varijacije u slengu. To je bio drugačiji svijet, naravno, ali da je film snimljen danas, a prošlost je bila 1985., razlika bi bila puno globalnija. Marty McFly, unazad iz vremena osobnih računala, Interneta i mobitela, bio bi daleko nebitniji od Martyja, koji je od 1985. otišao u 1955. godinu.
Sve je to zbog zakona ubrzavanja povrata. Prosječna stopa napretka između 1985. i 2015. bila je brža od stope od 1955. do 1985. - jer je u prvom slučaju svijet bio razvijeniji, zasićen postignućima u proteklih 30 godina.
Dakle, što više postignuća, brže se događaju promjene. Ali ne bi li nam to trebalo ostaviti određene nagovještaje za budućnost?
Kurzweil sugerira da je napredak cijelog 20. stoljeća mogao biti postignut za samo 20 godina na razvojnoj razini 2000. godine - to jest 2000. stopa napretka bila je pet puta brža od prosječne stope napretka 20. stoljeća. Također smatra da je napredak cijelog 20. stoljeća bio ekvivalentan napretku razdoblja od 2000. do 2014., a napredak još jednog 20. stoljeća bit će ekvivalentan razdoblju do 2021. godine - to jest za samo sedam godina. Nakon nekoliko desetljeća, sav napredak 20. stoljeća odvijat će se nekoliko puta godišnje, a zatim za samo mjesec dana. U konačnici, zakon ubrzavanja povratka odvest će nas do točke da će napredak u cijelom 21. stoljeću biti 1000 puta veći od napretka 20. stoljeća.
Ako su Kurzweil i njegove pristaše u pravu, 2030. će nas iznenaditi na isti način kao što bi i momak iz 1750. iznenadio našu 2015. godinu - to jest, sljedeći TSP potrajat će samo nekoliko desetljeća - a svijet 2050. toliko će se razlikovati od modernog da jedva saznati. A ovo nije maštarija. To je mišljenje mnogih znanstvenika koji su pametniji i obrazovaniji od vas i mene. A ako pogledate povijest, shvatit ćete da ovo predviđanje proizlazi iz čiste logike.
Zašto onda, kad smo suočeni s izjavama poput "svijet će se za 35 godina promijeniti do neprepoznatljivosti", skeptično sliježemo ramenima? Tri su razloga za našu sumnju u buduća predviđanja:
1. Kad je riječ o povijesti, razmišljamo ravno. Pokušavajući vizualizirati napredak u sljedećih 30 godina, napredak u prethodnih 30 gledamo kao pokazatelj koliko je vjerojatno da će se dogoditi. Kad razmišljamo o tome kako će se naš svijet promijeniti u 21. stoljeću, uzimamo napredak 20. stoljeća i dodajemo ga 2000. godini. Istu grešku čini i naš momak iz 1750. godine kad dobije nekoga iz 1500. godine i pokuša ga iznenaditi. Intuitivno razmišljamo linearno, premda bismo trebali biti eksponencijalni. U osnovi, futurist bi trebao pokušati predvidjeti napredak u sljedećih 30 godina, ne gledajući prethodnih 30, već sudeći prema trenutnoj razini napretka. Tada će prognoza biti točnija, ali svejedno do vrata. Da biste ispravno razmišljali o budućnosti, morate vidjeti kako se stvari kreću mnogo bržim tempom nego što se kreću sada.
2. Putanja novije povijesti često izgleda iskrivljeno. Prvo, čak i strma eksponencijalna krivulja izgleda linearno kad vidite njezine dijelove. Drugo, eksponencijalni rast nije uvijek gladak i ujednačen. Kurzweil vjeruje da se napredak kreće u zmijolikim krivuljama.
Takva krivulja prolazi kroz tri faze: 1) polagani rast (rana faza eksponencijalnog rasta); 2) brzi rast (eksplozivna, kasna faza eksponencijalnog rasta); 3) stabilizacija u obliku specifične paradigme.
Ako pogledate posljednju priču, dio S-krivulje u kojem se trenutno nalazite može sakriti brzinu napretka od vaše percepcije. Nešto vremena između 1995. i 2007. godine utrošeno je na eksplozivan razvoj Interneta, predstavljanje Microsofta, Googlea i Facebooka javnosti, rađanje društvenih mreža i razvoj mobitela, a zatim i pametnih telefona. Ovo je bila druga faza naše krivulje. Ali razdoblje 2008.-2015. Bilo je manje ometajuće, barem na tehnološkom planu. Onima koji danas razmišljaju o budućnosti može trebati posljednjih nekoliko godina da odmjere ukupni tempo napretka, ali ne vide širu sliku. U stvari, sada se može pripremiti nova i moćna faza 2.
3. Vlastito nas iskustvo čini mrzovoljnim starima što se tiče budućnosti. Svoje ideje o svijetu zasnivamo na vlastitom iskustvu i to nam je naravno postavilo tempo rasta u nedavnoj prošlosti. Naša je mašta također ograničena jer koriste naše iskustvo za predviđanje - ali češće nego ne, jednostavno nemamo alate za točno predviđanje budućnosti. Kad čujemo predviđanja za budućnost koja su u suprotnosti s našom svakodnevnom percepcijom kako stvari funkcioniraju, instinktivno ih smatramo naivnima. Ako bih vam rekao da ćete doživjeti 150 ili 250 godina, ili možda uopće nećete umrijeti, instinktivno ćete pomisliti da je "ovo glupo, iz povijesti znam da su u to vrijeme svi umrli". Tako je: nitko nije doživio takve godine. Ali niti jedan zrakoplov nije letio prije izuma zrakoplova.
Stoga, iako vam se skepticizam čini razumnim, to je često pogrešno. Trebali bismo prihvatiti da ako se naoružamo čistom logikom i čekamo uobičajene povijesne cik-cakove, moramo priznati da se jako, jako, jako puno mora promijeniti u narednim desetljećima; puno više nego intuitivno. Logika također nalaže da će, ako najnaprednija vrsta na planetu nastavi vršiti divovske skokove naprijed, sve brže i brže, u jednom trenutku taj će skok biti toliko jak da će radikalno promijeniti život kakav poznajemo. Nešto se slično dogodilo u procesu evolucije, kada je čovjek postao toliko pametan da je potpuno promijenio život bilo koje druge vrste na planetu Zemlji. A ako potrošite malo vremena čitajući što se sada događa u znanosti i tehnologiji, možda bistepočnite vidjeti određene naznake o tome što će biti sljedeći divovski skok.
Put do superinteligencije: što je AI (umjetna inteligencija)?
Kao i mnogi na ovom planetu, navikli ste razmišljati o umjetnoj inteligenciji kao glupoj ideji znanstvene fantastike. Ali u posljednje vrijeme puno je ozbiljnih ljudi pokazalo zabrinutost zbog ove glupe ideje. Što nije u redu?
Tri su razloga koja vode do zabune oko izraza AI:
1. AI povezujemo s filmovima. "Ratovi zvijezda". "Terminator". "Svemirska odiseja 2001. godine". Ali poput robota, i AI u ovim filmovima je fikcija. Dakle, hollywoodske vrpce razrjeđuju razinu naše percepcije, AI postaje poznat, poznat i, naravno, zao.
2. Ovo je široko područje primjene. Započinje s kalkulatorom u vašem telefonu i razvojem samovozećih automobila do nečeg daleko u budućnosti što će revolucionirati svijet. AI stoji za sve ove stvari i zbunjuje.
3. Koristimo AI svaki dan, ali često to ni ne shvaćamo. Kao što je John McCarthy, izumitelj izraza "umjetna inteligencija" 1956. godine rekao, "jednom kad to uspije, više ga nitko ne naziva AI". AI je više nalikovao mitskom predviđanju budućnosti nego stvarnom. Istodobno, u ovom imenu postoji tračak nečega iz prošlosti koji nikada nije postao stvarnost. Ray Kurzweil kaže da čuje ljude kako AI povezuju s činjenicama iz 80-ih, što se može usporediti s "tvrdnjom da je internet umro zajedno s dotcomima u ranim 2000-ima".
Da se razumijemo. Prvo, prestanite razmišljati o robotima. Robot koji je spremnik za AI ponekad oponaša ljudski oblik, ponekad ne, ali sam AI je računalo unutar robota. AI je mozak, a robot je tijelo, ako uopće ima tijelo. Primjerice, Siriin softver i podaci su umjetna inteligencija, ženski glas je personifikacija ovog AI, a u ovom sustavu nema robota.
Kao drugo, vjerojatno ste čuli izraz "singularnost" ili "tehnološka singularnost". Ovaj se izraz u matematici koristi za opis neobične situacije u kojoj uobičajena pravila više ne rade. U fizici se koristi za opisivanje beskonačno male i guste točke crne rupe ili izvorne točke Velikog praska. Opet, zakoni fizike u tome ne djeluju. 1993. Vernor Winge napisao je poznati esej u kojem je taj izraz primijenio na trenutak u budućnosti kada inteligencija naših tehnologija nadmašuje našu vlastitu - u tom će se trenutku život kakav znamo zauvijek promijeniti i uobičajena pravila njegovog postojanja više neće funkcionirati. … Ray Kurzweil dodatno je pročistio ovaj pojam ističući da će singularnost biti postignuta kada zakon ubrzavanja trzaja dosegne krajnju točku,kada se tehnološki napredak kreće tako brzo da prestajemo primjećivati njegova postignuća, gotovo beskrajno brzo. Tada ćemo živjeti u potpuno novom svijetu. Međutim, mnogi su stručnjaci prestali koristiti ovaj izraz, pa nemojmo ga često upotrebljavati.
Konačno, iako postoji mnogo vrsta ili oblika AI koji proizlaze iz širokog pojma AI, glavne kategorije AI su kalibar. Tri su glavne kategorije:
1. Usko fokusirana (slaba) umjetna inteligencija (AI). UII se specijalizirao za jedno područje. Među tim AI-ima ima i onih koji mogu pobijediti svjetskog prvaka u šahu, ali to je sve. Postoji jedan koji može ponuditi najbolji način za pohranu podataka na vaš tvrdi disk i to je to.
2. Opća (jaka) umjetna inteligencija. Ponekad se naziva i AI na ljudskoj razini. AGI se odnosi na računalo koje je pametno poput osobe - stroj koji je sposoban izvršiti bilo koju intelektualnu radnju svojstvenu čovjeku. Stvaranje AGI-a puno je teže od AGI-a, a do toga još nismo došli. Profesorica Linda Gottfredson opisuje inteligenciju kao "u općenitom smislu, psihički potencijal, koji, između ostalog, uključuje sposobnost rasuđivanja, planiranja, rješavanja problema, apstraktnog razmišljanja, razumijevanja složenih ideja, brzog učenja i učenja iz iskustva". AGI bi trebao biti u mogućnosti učiniti sve ovo jednako lako kao i vi.
3. Umjetna superinteligencija (ISI). Oxfordski filozof i teoretičar AI Nick Bostrom definira superinteligenciju kao "inteligenciju koja je daleko pametnija od najboljih ljudskih umova u gotovo svim poljima, uključujući znanstvenu kreativnost, opću mudrost i društvene vještine". Umjetna superinteligencija uključuje i računalo koje je nešto pametnije od osobe i ono koje je milijardama puta pametnije u bilo kojem smjeru. ISI je razlog sve većeg zanimanja za AI, kao i činjenica da se u takvim raspravama često pojavljuju riječi "izumiranje" i "besmrtnost".
U današnje vrijeme ljudi su već na mnogo načina osvojili prvu fazu kalibra AI - AI. AI revolucija putovanje je od AGI preko AGI do ISI. Taj put možda nećemo preživjeti, ali definitivno će sve promijeniti.
Pogledajmo izbliza kako vodeći mislioci na terenu vide taj put i zašto bi se ova revolucija mogla dogoditi brže nego što mislite.
Gdje smo u ovom toku?
Usredotočena umjetna inteligencija je strojna inteligencija koja je jednaka ili premašuje ljudsku inteligenciju ili učinkovitost u obavljanju određenog zadatka. Nekoliko primjera:
„Automobili su krcati ICI sustavima, od računala koja određuju kada bi antiblokirni sustav trebao raditi, do računala koje određuje parametre sustava ubrizgavanja goriva. Googleovi samovozeći automobili, koji su trenutno na testiranju, sadržavat će robusne AI sustave koji prepoznaju i reagiraju na svijet oko sebe.
- Vaš je telefon mala tvornica ICD-a. Kada upotrebljavate aplikaciju karte, dobivate preporuke za preuzimanje aplikacija ili glazbe, provjeravate vremensku prognozu za sutra, razgovarate sa Siri ili radite bilo što drugo - koristite AI.
- Vaš filtar za neželjenu poštu e-pošte klasična je vrsta AI. Sve započinje smišljanjem kako razdvojiti neželjenu poštu od korisne e-pošte, a zatim uči dok obrađuje vašu e-poštu i postavke.
- A ovaj neugodni osjećaj, kad ste jučer tražilicu za odvijačem ili novu plazmu tražili u tražilici, a danas na drugim web stranicama vidite ponude korisnih trgovina? Ili kada vam društvena mreža preporučuje da dodate zanimljive ljude kao prijatelje? Sve su to AI sustavi koji rade zajedno, određujući vaše sklonosti, dohvaćajući podatke o vama s Interneta, sve vam se bliže i bliže. Oni analiziraju ponašanje milijuna ljudi i na temelju tih analiza donose zaključke kako bi prodali usluge velikih tvrtki ili poboljšali njihove usluge.
- Google Translate još je jedan klasični AI sustav koji je impresivno dobar u određenim stvarima. Kao i prepoznavanje glasa. Kad vaš avion sleti, terminal za njega ne prepoznaje osoba. Cijena ulaznice je ista. Najbolje svjetske dame, šah, backgammon, rezanci i druge igre danas predstavljaju usko usmjerena umjetna inteligencija.
“Google Search jedan je divovski AI koji koristi nevjerojatno pametne metode za rangiranje stranica i određivanje SERP-ova.
I to je samo u svijetu potrošača. Sofisticirani IMD sustavi široko se koriste u vojnoj, proizvodnoj i financijskoj industriji; u medicinskim sustavima (mislite na IBM-ov Watson) i tako dalje.
Put od AGI do AGI: zašto je tako težak?
Ništa ne otkriva složenost ljudske inteligencije više od pokušaja stvaranja jednako pametnog računala. Graditi nebodere, letjeti u svemir, tajne Velikog praska su sve gluposti u usporedbi s ponavljanjem vlastitog mozga ili ga barem samo razumijevanjem. Ljudski mozak je trenutno najsloženiji objekt u poznatom svemiru.
Možda ni ne sumnjate u čemu je poteškoća u stvaranju AGI-ja (računala koje će biti pametno kao osoba, općenito, a ne samo na jednom području). Izgradnja računala koje u djeliću sekunde može pomnožiti dva deseteroznamenkasta broja, kolač je. Stvoriti nekoga tko može pogledati psa i mačku i reći gdje je pas, a gdje mačka, nevjerojatno je teško. Stvoriti AI koji može pobijediti velemajstora? Gotovo. Sada ga pokušajte natjerati da pročita odlomak iz šestogodišnje knjige i ne samo da razumije riječi, već i njihovo značenje. Google na to troši milijarde dolara. Sa složenim stvarima - poput izračunavanja, izračunavanja strategija financijskog tržišta, prevođenja jezika - računalo se s tim nosi s lakoćom, ali s jednostavnim stvarima - vizijom, kretanjem, percepcijom - ne. Kao što je rekao Donald Knuth, „AI sada radi gotovo svešto zahtijeva "razmišljanje", ali se ne može nositi s onim što ljudi i životinje rade bez razmišljanja."
Kad razmislite o razlozima za to, shvatit ćete da se stvari koje nam se čine jednostavnima čine samo zato što su optimizirane za nas (i životinje) tijekom stotina milijuna godina evolucije. Kad posegnete za nekim predmetom, mišići, zglobovi, kosti vaših ramena, laktova i ruku trenutno izvode duge lance fizičkih operacija, sinkronizirano s onim što vidite, i pokreću ruku u tri dimenzije. Čini vam se jednostavnim, jer je idealan softver u vašem mozgu odgovoran za te procese. Ovaj jednostavan trik čini postupak registracije novog računa unosom krivo napisane riječi (captcha) jednostavan za vas, a vrag za zlonamjernog bota. Za naš mozak to nije teško: samo trebate moći vidjeti.
S druge strane, množenje velikog broja ili igranje šaha nove su aktivnosti za biološka bića i u njima nismo imali dovoljno vremena da se usavršimo (ne milijuni godina), pa računalo nije teško pobijediti nas. Razmislite samo o tome: biste li radije stvorili program koji može množiti velike brojeve ili program koji prepoznaje slovo B u milijunima svojih pravopisa, u najnepredvidljivijim fontovima, ručno ili štapom u snijegu?
Jednostavan primjer: kada ovo pogledate, vi i vaše računalo shvatite da se radi o izmjeničnim kvadratima dviju različitih nijansi.
Ali ako uklonite crno, odmah opisujete cjelovitu sliku: cilindri, ravnine, trodimenzionalni kutovi, ali računalo to ne može.
Opisati će ono što vidi kao raznolike dvodimenzionalne oblike u različitim nijansama, što je u principu točno. Vaš mozak obavlja tonu posla tumačeći dubinu, igru sjene, svjetlost na slici. Na donjoj slici računalo će vidjeti dvodimenzionalni bijelo-sivo-crni kolaž, dok u stvarnosti postoji trodimenzionalni kamen.
A sve što smo upravo istaknuli, vrh je sante kada je u pitanju razumijevanje i obrada informacija. Da bi postigao istu razinu s osobom, računalo mora razumjeti razliku u suptilnim izrazima lica, razliku između zadovoljstva, tuge, zadovoljstva, radosti i zašto je Chatsky dobar, a Molchalin nije.
Što učiniti?
Prvi korak u izgradnji AGI-a: povećanje računalne snage
Jedna od nužnih stvari koje se moraju dogoditi da bi AGI postao moguć je povećati snagu računalnog hardvera. Ako sustav umjetne inteligencije želi biti pametan poput mozga, on mora odgovarati mozgu u sirovoj računalnoj snazi.
Jedan od načina za povećanje ove sposobnosti je kroz ukupan broj izračunavanja u sekundi (OPS) koje mozak može proizvesti, a taj broj možete odrediti utvrđivanjem maksimalnog OPS-a za svaku strukturu mozga i njihovim sastavljanjem.
Ray Kurzweil zaključio je da je dovoljno uzeti profesionalnu procjenu OPS-a jedne strukture i njegovu težinu u odnosu na težinu cijelog mozga, a zatim ga proporcionalno pomnožiti da bi se dobila ukupna procjena. Zvuči pomalo sumnjivo, ali učinio je to mnogo puta s različitim procjenama različitih područja i uvijek je smislio isti broj: oko 10 ^ 16 ili 10 kvadriliona OPS-a.
Najbrže superračunalo na svijetu, kineski Tianhe-2, već je premašio ovaj broj: sposobno je obaviti oko 32 kvadriliona operacija u sekundi. No, "Tianhe-2" zauzima 720 četvornih metara prostora, troši 24 megavata energije (naš mozak troši samo 20 vata) i košta 390 milijuna dolara. Ne govorimo o komercijalnoj ili širokoj upotrebi.
Kurzweil sugerira da zdravlje računala prosuđujemo prema tome koliko OPS-a možete kupiti za 1000 dolara. Kad taj broj dosegne ljudsku razinu - 10 kvadriliona OPS - AGI bi mogao postati dio našeg života.
Mooreov zakon - povijesno pouzdano pravilo da se maksimalna računalna snaga računala udvostručuje svake dvije godine - podrazumijeva da razvoj računalne tehnologije, poput kretanja čovjeka kroz povijest, raste eksponencijalno. Ako to uskladimo s Kurzweilovim pravilom od tisuću dolara, sada si možemo priuštiti 10 bilijuna OPS za 1000 dolara.
Eksponencijalni rast računarstva: 20. - 21. stoljeće. S desne strane je pravilo slajda, a na njemu - mozak insekta, miša, osobe i svih ljudi; lijevo - izračuni u sekundi za 1000 dolara; ispod - godina.
Računala za 1.000 dolara zaobilaze mozak miša u svojoj računalnoj snazi i tisuću su puta slabija od ljudi. Ovo se čini lošim pokazateljem sve dok se ne sjetimo da su računala bilijun puta slabiji od ljudskog mozga 1985., milijarda 1995. i milijun 2005. Do 2025. trebali bismo imati pristupačno računalo koje se nadmeće s računarskom snagom naš mozak.
Stoga je sirova snaga potrebna za AGI već tehnički dostupna. U roku od 10 godina napustit će Kinu i proširiti se svijetom. Ali samo računalna snaga nije dovoljna. I slijedeće pitanje: kako svu ovu snagu pružiti inteligenciji na ljudskoj razini?
Drugi korak u stvaranju AGI: davanje inteligencije
Ovaj je dio prilično zeznut. U istini, nitko zapravo ne zna kako stroj učiniti inteligentnim - još uvijek pokušavamo shvatiti kako stvoriti inteligenciju na ljudskoj razini koja mačku može razlikovati od psa, izolirati B nacrtan u snijegu i analizirati drugorazredni film. Međutim, postoji pregršt strategija razmišljanja unaprijed, i u jednom bi trenutku jedna od njih trebala uspjeti.
1. Ponovite mozak
Ova je opcija kao da su znanstvenici u istoj učionici s djetetom koje je vrlo pametno i dobro odgovara na pitanja; pa čak i ako marljivo pokušavaju shvatiti znanost, nisu ni blizu sustizanju pametnog djeteta. Na kraju odluče: dovraga, samo ćemo otpisati odgovore na njegova pitanja. Ima smisla: ne možemo izgraditi superkompleksno računalo, pa zašto onda ne bismo uzeli za osnovu jedan od najboljih prototipova u svemiru: naš mozak?
Znanstveni svijet naporno radi kako bi otkrio kako funkcionira naš mozak i kako je evolucija stvorila tako složenu stvar. Prema najoptimističnijim procjenama, to će moći učiniti tek do 2030. godine. No kad jednom shvatimo sve tajne mozga, njegovu učinkovitost i snagu, možemo se nadahnuti njegovim metodama u stvaranju tehnologije. Na primjer, jedna od računalnih arhitektura koja oponaša rad mozga je neuronska mreža. Ona započinje mrežom tranzistorskih "neurona" međusobno povezanih ulazom i izlazom i ne zna ništa - poput novorođenčeta. Sustav "uči" pokušavajući dovršiti zadatke, prepoznati rukopisni tekst i slično. Veze između tranzistora ojačavaju se ako je odgovor točan i oslabljuju ako je odgovor netočan. Nakon mnogih ciklusa pitanja i odgovora, sustav oblikuje pametna neuronska tkanja,optimiziran za određene zadatke. Mozak uči na sličan način, ali na mnogo složeniji način, i dok ga nastavljamo proučavati, otkrivamo nevjerojatne nove načine za poboljšanje neuronskih mreža.
Još ekstremniji plagijarizam uključuje strategiju koja se naziva puna emulacija mozga. Cilj: Da biste pravi mozak izrezali na tanke kriške, skenirajte svaku od njih, a zatim precizno rekonstruirajte trodimenzionalni model pomoću softvera, a zatim ga prevedite u moćno računalo. Tada ćemo imati računalo koje službeno može učiniti sve što mozak može: samo treba naučiti i prikupiti informacije. Ako inženjeri uspiju, mogu oponašati pravi mozak s tako nevjerojatnom preciznošću da će, kad se preuzmu na računalo, stvarni identitet i memorija mozga ostati netaknuti. Ako je mozak pripadao Vadimu prije nego što je umro, računalo će se probuditi u ulozi Vadima, koji će sada biti AGI na ljudskoj razini, a mi ćemo zauzvrat Vadima pretvoriti u nevjerojatno inteligentan ISI.što će ga vjerojatno oduševiti.
Koliko smo daleko od potpunog oponašanja mozga? Zapravo, upravo smo oponašali mozak milimetarskog ravnog crva koji ukupno sadrži 302 neurona. Ljudski mozak sadrži 100 milijardi neurona. Ako vam se pokušaj dolaska do ovog broja čini beskorisnim, razmislite o eksponencijalnoj stopi rasta napretka. Sljedeći korak bit će oponašanje mozga mrava, zatim će biti miš i tada je osoba nadohvat ruke.
2. Pokušajte slijediti trag evolucije
Pa, ako odlučimo da su odgovori pametnog djeteta previše složeni za otpis, možemo pokušati slijediti njegove korake učenja i pripreme za ispite. Što mi znamo? Sasvim je moguće izgraditi računalo snažno poput mozga - evolucija našeg vlastitog mozga to je dokazala. A ako je mozak previše složen za oponašanje, možemo pokušati oponašati evoluciju. Poanta je u tome da, čak i ako uspijemo oponašati mozak, to bi moglo biti poput pokušaja izgradnje aviona čineći smiješno mahanje rukom koje oponaša pokrete ptičjih krila. Češće uspijevamo stvoriti dobre strojeve koristeći se strojno orijentiranim pristupom, a ne točnom imitacijom biologije.
Kako simulirati evoluciju za izgradnju AGI? Ova metoda, nazvana "genetski algoritmi", trebala bi djelovati otprilike ovako: mora postojati produktivni proces i njegova evaluacija, a ponavljat će se uvijek iznova (na isti način na koji biološka bića "postoje" i "procjenjuju se" prema njihovoj sposobnosti razmnožavanja). Skupina računala izvodit će zadatke, a najuspješniji od njih podijelit će svoje karakteristike s drugim računalima, "izlaznim". Manje uspješni bit će nemilosrdno bačeni na smetlište povijesti. Kroz mnogo, mnogo ponavljanja, ovaj prirodni postupak odabira stvorit će bolja računala. Izazov leži u stvaranju i automatizaciji uzgojnih i evaluacijskih ciklusa, tako da se evolucijski proces odvija sam od sebe.
Loša strana kopiranja evolucije je ta da evoluciji trebaju milijarde godina da bi se nešto učinilo, a za to nam treba samo nekoliko desetljeća.
Ali mi imamo puno prednosti, za razliku od evolucije. Prvo, on nema dar predviđanja, djeluje slučajno - na primjer daje beskorisne mutacije - i mi možemo kontrolirati postupak u okviru postavljenih zadataka. Drugo, evolucija nema cilj, uključujući želju za inteligencijom - ponekad u okolišu određena vrsta ne pobjeđuje nauštrb inteligencije (jer ona troši više energije). Mi, s druge strane, možemo težiti povećanju inteligencije. Treće, da bismo odabrali inteligenciju, evolucija mora napraviti niz poboljšanja trećih strana - poput preraspodjele potrošnje energije od strane stanica - možemo samo ukloniti višak i koristiti električnu energiju. Bez sumnje ćemo biti brži od evolucije - ali opet, nije jasno možemo li je nadmašiti.
3. Računala prepustite sebi
Ovo je zadnja šansa kada su znanstvenici potpuno očajni i pokušavaju programirati program za samorazvoj. Međutim, ova metoda može se pokazati najperspektivnijom od svih. Ideja je da stvaramo računalo koje će imati dvije osnovne vještine: istraživati AI i kodirati promjene u sebi - što će mu omogućiti ne samo da nauči više, već i poboljša vlastitu arhitekturu. Računala možemo osposobiti za vlastite računalne inženjere kako bi se mogli samorazviti. A njihov glavni zadatak bit će shvatiti kako postati pametniji. O tome ćemo više razgovarati kasnije.
Sve se to može dogoditi vrlo brzo
Brzi napredak u eksperimentiranju hardvera i softvera odvija se paralelno, a AGI se može pojaviti brzo i neočekivano iz dva glavna razloga:
Kada će računala nadmašiti ljude u sposobnosti razmišljanja? Volumen jezera Michigan (u tekućim uncama) jednak je volumenu našeg mozga (u operacijama u sekundi). Računska snaga udvostručuje se svakih 18 mjeseci. Ovim tempom dugo nećete vidjeti nikakve rezultate, ali tada će se sve dogoditi trenutno.
2. Što se tiče softvera, napredak se može činiti sporim, ali onda jedan proboj trenutno mijenja brzinu napretka (dobar primjer: u dane geocentričnog svjetonazora ljudima je bilo teško izračunati rad svemira, ali otkriće heliocentrizma sve je učinilo mnogo lakšim). Ili, kada je riječ o računalu koje se samo poboljšava, stvari se mogu činiti izuzetno sporima, ali ponekad ga samo jedna izmjena i dopuna sustava dijeli od tisućustruke učinkovitosti u usporedbi s ljudskom ili prethodnom verzijom.
Put od AGI do ISI
U jednom ćemo trenutku definitivno dobiti AGI - opću umjetnu inteligenciju, računala s općom ljudskom razinom inteligencije. Računala i ljudi živjet će zajedno. Ili neće.
Poanta je u tome da će AGI s jednakom razinom inteligencije i procesorske moći kao i ljudi i dalje imati značajne prednosti u odnosu na ljude. Na primjer:
Oprema
Brzina. Mozgani neuroni rade na 200 Hz, dok moderni mikroprocesori (koji su znatno sporiji od onoga što ćemo dobiti do trenutka stvaranja AGI) rade na frekvenciji od 2 GHz, odnosno 10 milijuna puta brže od naših neurona. A unutarnje komunikacije mozga, koje se mogu kretati brzinom od 120 m / s, znatno su inferiorne u odnosu na sposobnost računala da koriste optiku i brzinu svjetlosti.
Veličina i skladištenje. Veličina mozga ograničena je veličinom naših lubanja i ne može se povećati, inače će unutarnjim komunikacijama brzinom od 120 m / s trebati predugo da putuju od jedne strukture do druge. Računala se mogu proširiti na bilo koju fizičku veličinu, koristiti više hardvera, povećati RAM, dugotrajnu memoriju - sve je to izvan naših mogućnosti.
Pouzdanost i trajnost. Nije samo računalna memorija preciznija od ljudske. Računalni tranzistori precizniji su od bioloških neurona i manje su skloni propadanju (i zaista ih se može zamijeniti ili popraviti). Mozak se ljudi brže umara, dok računala mogu raditi bez prestanka, 24 sata dnevno, 7 dana u tjednu.
Softver
Mogućnost uređivanja, modernizacije, širi spektar mogućnosti. Za razliku od ljudskog mozga, računalni program može se lako ispraviti, ažurirati ili eksperimentirati. Područja u kojima je ljudski mozak slab također se mogu nadograditi. Ljudski softver za vid izvrsno je dizajniran, ali s inženjerskog gledišta njegove su mogućnosti još uvijek vrlo ograničene - vidimo samo u vidljivom spektru svjetlosti.
Kolektivna sposobnost. Ljudi su superiorniji od ostalih vrsta u smislu velike kolektivne inteligencije. Počevši od razvoja jezika i formiranja velikih zajednica, krećući se kroz izume pisanja i tiska, a sada energizirani alatima poput Interneta, kolektivna inteligencija ljudi važan je razlog zašto se možemo nazvati krunom evolucije. Ali računala će i dalje biti bolja. Svjetska mreža umjetne inteligencije koja radi na jednom programu, neprestano se sinkronizirajući i samorazvijajući, omogućit će vam trenutno dodavanje novih podataka u bazu podataka, gdje god ih dobijete. Takva će skupina također moći raditi na postizanju jednog cilja u cjelini, jer računala ne pate od posebnih mišljenja, motivacije i koristoljublja koji ljudi čine.
AI, koji će najvjerojatnije postati AGI programiranim samo-usavršavanjem, neće vidjeti "inteligenciju na ljudskoj razini" kao važnu prekretnicu - ta je prekretnica važna samo za nas. Neće imati razloga zaustaviti se na ovoj sumnjivoj razini. A s obzirom na blagodati koje će imati čak i AGI na ljudskoj razini, sasvim je očito da će mu ljudska inteligencija biti kratki bljesak u utrci za intelektualnom superiornošću.
Ovakav razvoj događaja može nas jako, jako iznenaditi. Činjenica je da je, s našeg gledišta, a) jedini kriterij koji nam omogućuje utvrđivanje kvalitete inteligencije inteligencija životinja, koja je prema zadanim postavkama niža od naše; b) za nas su najpametniji ljudi UVIJEK pametniji od najglupljih. Otprilike ovako:
Odnosno, dok AI samo pokušava doseći našu razinu razvoja, vidimo kako postaje pametniji, približavajući se razini životinje. Kad dođe na prvu ljudsku razinu - Nick Bostrom koristi izraz "seoski idiot" - bit ćemo oduševljeni: "Opa, već je poput morona. Super! " Jedino što je u općem spektru inteligencije ljudi, od seoskog idiota do Einsteina, domet mali - pa će, nakon što AI dođe na razinu idiota i postane AGI, odjednom postati pametniji od Einsteina.
A što će biti dalje?
Eksplozija inteligencije
Nadam se da vam je bilo zanimljivo i zabavno jer od tog trenutka tema o kojoj raspravljamo postaje nenormalna i jeziva. Trebali bismo zastati i podsjetiti se da su sve gore spomenute činjenice stvarna znanost i stvarna predviđanja za budućnost, koja su izradili najistaknutiji mislioci i znanstvenici. Samo imajte na umu.
Dakle, kao što smo gore naveli, svi naši trenutni modeli za postizanje AGI uključuju opciju kada se AI samopoboljšava. A čim postane AGI, čak i sustavi i metode s kojima je odrastao postaju dovoljno pametni da se poboljšaju - ako to žele. Pojavljuje se zanimljiv koncept: rekurzivno samopoboljšanje. Djeluje ovako.
Određeni AI sustav na određenoj razini - recimo, seoski idiot - programiran je za poboljšanje vlastite inteligencije. Razvivši se - recimo, do razine Einsteina - takav se sustav počinje razvijati već s Einsteinovom inteligencijom, potrebno je manje vremena za razvoj, a skokovi su sve veći i veći. Omogućuju sustavu da nadmaši bilo koju osobu, postajući sve više i više. Kako se brzo razvija, AGI se penje do nebeskih visina u svojoj inteligenciji i postaje superinteligentni ISI sustav. Taj se proces naziva eksplozija inteligencije i to je najjasniji primjer zakona ubrzavanja povratka.
Znanstvenici se prepiru oko toga koliko će brzo AI doseći AGI - većina vjeruje da ćemo AGI dobiti do 2040. godine, za samo 25 godina, što je vrlo, vrlo malo prema standardima tehnološkog razvoja. Nastavljajući logički lanac, nije teško pretpostaviti da će se prijelaz s AGI na ISI također dogoditi izuzetno brzo. Otprilike ovako:
“Trebala su desetljeća prije nego što je prvi AI sustav dosegao najnižu razinu opće inteligencije, ali napokon se to dogodilo. Računalo je u stanju razumjeti svijet oko sebe kao četverogodišnja osoba. Odjednom, doslovno sat vremena nakon dostizanja ove prekretnice, sustav stvara veliku teoriju fizike koja objedinjuje opću relativnost i kvantnu mehaniku, što nijedan čovjek ne može učiniti. Nakon sat i pol, AI postaje ISI, 170 000 puta pametniji od bilo kojeg čovjeka."
Nemamo ni prave izraze koji bi opisali superinteligenciju ove veličine. U našem svijetu "pametna" znači osoba s IQ-om 130, "glupa" - 85, ali nemamo primjere ljudi s IQ-om 12.952. Naši vladari nisu za to stvoreni.
Povijest čovječanstva govori nam jasno i jasno: zajedno s intelektom dolazi i snaga i snaga. To znači da će, kada stvorimo umjetnu superinteligenciju, to biti najmoćnije stvorenje u povijesti života na Zemlji, a sva živa bića, uključujući ljude, bit će u potpunosti u njegovoj moći - a to se može dogoditi za dvadeset godina.
Ako su naši oskudni mozgovi mogli izumiti Wi-Fi, tada nešto pametnije od nas stotinu, tisuću, milijardu puta može lako izračunati položaj svakog atoma u svemiru u bilo kojem trenutku. Sve što se može nazvati magijom, bilo koja snaga koja se pripisuje svemogućem božanstvu - sve će to biti na raspolaganju ISI-u. Stvaranje tehnologije za preokretanje starenja, liječenje bilo koje bolesti, zaustavljanje gladi pa čak i smrti, kontrola vremena - sve će odjednom postati moguće. Moguć je i trenutni kraj čitavog života na Zemlji. Najpametniji ljudi na našem planetu slažu se da će čim se umjetna superinteligencija pojavi na svijetu, ona obilježiti pojavu Boga na Zemlji. I ostaje važno pitanje.
Na temelju materijala sa sajta waitbutwhy.com, kompilaciju Tim Urban. Članak koristi materijale iz djela Nicka Bostroma, Jamesa Barratta, Raya Kurzweila, Jaya Niels-Nilssona, Stephena Pinkera, Vernor Vingea, Moshea Vardyja, Russa Robertsa, Stuarta Armstroga i Kaija Sotala, Susan Schneider, Stuarta Russella i Petera Norviga, Theodore Modisa 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
Drugi dio: izumiranje ili besmrtnost?
