Quantenlauf

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Wie die erste Künstliche Allgemeine Intelligenz die Gesellschaft verändern wird: Die Zukunft der künstlichen Intelligenz P2

David Tal, Verleger, Futurist
@DavidTalWrites
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Di, 09 / 15 / 2020 - 13: 08

Wir haben Pyramiden gebaut. Wir haben gelernt, Strom zu nutzen. Wir verstehen, wie sich unser Universum (größtenteils) nach dem Urknall gebildet hat. Und natürlich das Klischeebeispiel, wir haben einen Mann auf den Mond gebracht. Doch trotz all dieser Errungenschaften bleibt das menschliche Gehirn weit außerhalb des Verständnisses der modernen Wissenschaft und ist standardmäßig das komplexeste Objekt im bekannten Universum – oder zumindest in unserem Verständnis davon.

Angesichts dieser Realität sollte es nicht allzu schockierend sein, dass wir noch keine künstliche Intelligenz (KI) auf Augenhöhe mit dem Menschen gebaut haben. Eine KI wie Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) und David (Prometheus) oder nicht-humanoide KI wie Samantha (Her) und TARS (Interstellar), das sind alles Beispiele für den nächsten großen Meilenstein in der KI-Entwicklung: künstliche allgemeine Intelligenz (AGI, manchmal auch als HLMI oder Human Level Machine Intelligence bezeichnet).

Mit anderen Worten, die Herausforderung, vor der KI-Forscher stehen, lautet: Wie können wir einen künstlichen Verstand bauen, der unserem eigenen vergleichbar ist, wenn wir nicht einmal vollständig verstehen, wie unser eigener Verstand funktioniert?

Wir werden diese Frage untersuchen, zusammen mit der Frage, wie sich Menschen gegen zukünftige AGIs behaupten werden, und schließlich, wie sich die Gesellschaft am Tag nach der Bekanntgabe des ersten AGIs verändern wird.

Was ist eine künstliche allgemeine Intelligenz?

Entwerfen Sie eine KI, die die besten Spieler in Chess, Jeopardy und Go ganz einfach schlagen kann (Deep Blue, Watson und AlphaGO beziehungsweise). Entwerfen Sie eine KI, die Ihnen Antworten auf alle Fragen liefert, Artikel vorschlägt, die Sie vielleicht kaufen möchten, oder eine Flotte von Mitfahrtaxen verwaltet – ganze milliardenschwere Unternehmen sind um sie herum aufgebaut (Google, Amazon, Uber). Sogar eine KI, die Sie von einer Seite des Landes zur anderen fahren kann ... nun, wir arbeiten daran.

Aber bitten Sie eine KI, ein Kinderbuch zu lesen und den Inhalt, die Bedeutung oder die Moral zu verstehen, die es zu vermitteln versucht, oder bitten Sie eine KI, den Unterschied zwischen einem Bild einer Katze und einem Zebra zu erklären, und Sie werden am Ende mehr als nur ein paar verursachen Kurzschlüsse.

Die Natur hat Millionen von Jahren damit verbracht, ein Computergerät (Gehirne) zu entwickeln, das hervorragend darin ist, neue Situationen und in neuen Umgebungen zu verarbeiten, zu verstehen, zu lernen und dann darauf zu reagieren. Vergleichen Sie das mit dem letzten halben Jahrhundert der Informatik, die sich darauf konzentrierte, Computergeräte zu entwickeln, die auf die einzelnen Aufgaben zugeschnitten waren, für die sie entwickelt wurden.

Mit anderen Worten, der Mensch-Computer ist ein Generalist, während der künstliche Computer ein Spezialist ist.

Das Ziel der Entwicklung eines AGI ist es, eine KI zu schaffen, die mehr wie ein Mensch denken und lernen kann, durch Erfahrung und nicht durch direkte Programmierung.

In der realen Welt würde dies bedeuten, dass ein zukünftiger AGI lernt, wie man liest, schreibt und einen Witz erzählt oder geht, läuft und Fahrrad fährt, weitgehend alleine durch seine eigene Erfahrung in der Welt (mit welchem Körper auch immer). Sinnesorgane/Geräte, die wir ihm geben) und durch seine eigene Interaktion mit anderen KIs und anderen Menschen.

Was es braucht, um eine künstliche allgemeine Intelligenz aufzubauen

Obwohl technisch schwierig, muss das Erstellen eines AGI möglich sein. Tatsächlich gibt es eine tief verwurzelte Eigenschaft in den Gesetzen der Physik – die Universalität der Berechnung – die im Grunde besagt, dass alles, was ein physisches Objekt tun kann, ein ausreichend leistungsfähiger Allzweckcomputer im Prinzip kopieren/simulieren können sollte.

Und doch ist es knifflig.

Zum Glück gibt es viele clevere KI-Forscher, die sich mit dem Fall befassen (ganz zu schweigen von vielen Unternehmens-, Regierungs- und Militärmitteln, die sie unterstützen), und bisher haben sie drei Hauptbestandteile identifiziert, die ihrer Meinung nach gelöst werden müssen, um einen zu erreichen AGI in unsere Welt.

Big Data. Der gebräuchlichste Ansatz für die KI-Entwicklung beinhaltet eine Technik namens Deep Learning – eine bestimmte Art von maschinellem Lernsystem, das funktioniert, indem es riesige Datenmengen aufsaugt, diese Daten in einem Netzwerk simulierter Neuronen (nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns) zerkleinert und dann nutzt die Erkenntnisse, um eigene Einsichten zu programmieren. Weitere Informationen zu Deep Learning finden Sie unter lesen.

Zum Beispiel, im Jahr 2017 angegeben, hat Google seine KI mit Tausenden von Katzenbildern gefüttert, die sein Deep-Learning-System verwendet hat, um nicht nur zu lernen, wie man eine Katze identifiziert, sondern auch zwischen verschiedenen Katzenrassen zu unterscheiden. Nicht lange danach kündigten sie die bevorstehende Veröffentlichung von an Google Objektiv, eine neue Such-App, mit der Benutzer alles fotografieren können, und Google sagt Ihnen nicht nur, was es ist, sondern bietet nützliche kontextbezogene Inhalte, die es beschreiben – praktisch, wenn Sie auf Reisen sind und mehr über eine bestimmte Touristenattraktion erfahren möchten. Aber auch hier wäre Google Lens ohne die Milliarden von Bildern, die derzeit in seiner Bildersuchmaschine gelistet sind, nicht möglich.

Und doch reicht diese Kombination aus Big Data und Deep Learning noch nicht aus, um ein AGI zu realisieren.

Bessere Algorithmen. In den letzten zehn Jahren hat DeepMind, eine Tochtergesellschaft von Google und führend im KI-Bereich, für Furore gesorgt, indem es die Stärken von Deep Learning mit Reinforcement Learning kombiniert hat – ein ergänzender Ansatz für maschinelles Lernen, der darauf abzielt, der KI beizubringen, wie sie Maßnahmen in neuen Umgebungen ergreifen kann, um dies zu erreichen ein gesetztes Ziel.

Dank dieser hybriden Taktik hat sich DeepMinds erste KI, AlphaGo, nicht nur selbst beigebracht, wie man AlphaGo spielt, indem sie die Regeln herunterlud und die Strategien von menschlichen Meisterspielern studierte, sondern nachdem sie millionenfach gegen sich selbst gespielt hatte, war sie dann in der Lage, die besten AlphaGo-Spieler zu schlagen Verwenden Sie Bewegungen und Strategien, die Sie noch nie zuvor im Spiel gesehen haben.

Ebenso bestand das Atari-Softwareexperiment von DeepMind darin, einer KI eine Kamera zu geben, um einen typischen Spielbildschirm zu sehen, sie mit der Fähigkeit zu programmieren, Spielbefehle (wie Joystick-Tasten) einzugeben, und ihr das einzige Ziel zu geben, ihre Punktzahl zu erhöhen. Das Ergebnis? Innerhalb weniger Tage hat es sich selbst beigebracht, wie man spielt und wie man Dutzende von klassischen Arcade-Spielen beherrscht.

Aber so aufregend diese frühen Erfolge auch sind, es bleiben noch einige wichtige Herausforderungen zu lösen.

Zum einen arbeiten KI-Forscher daran, der KI einen Trick namens „Chunking“ beizubringen, in dem menschliche und tierische Gehirne außergewöhnlich gut sind. Einfach ausgedrückt, wenn Sie sich entscheiden, Lebensmittel zu kaufen, können Sie sich Ihr Endziel (eine Avocado kaufen) und einen groben Plan vorstellen, wie Sie es tun würden (das Haus verlassen, den Lebensmittelladen besuchen, einkaufen). die Avocado, nach Hause zurückkehren). Was Sie nicht tun, ist, jeden Atemzug, jeden Schritt, jede mögliche Eventualität auf Ihrem Weg dorthin zu planen. Stattdessen haben Sie ein Konzept (Chunk) im Kopf, wohin Sie fahren möchten, und passen Ihre Reise an die jeweilige Situation an.

So gewöhnlich es sich für Sie auch anfühlen mag, diese Fähigkeit ist einer der wichtigsten Vorteile, die das menschliche Gehirn immer noch gegenüber der KI hat – es ist die Anpassungsfähigkeit, sich ein Ziel zu setzen und es zu verfolgen, ohne jedes Detail im Voraus zu kennen und trotz aller Hindernisse oder Umweltveränderungen, die wir haben begegnen könnte. Diese Fähigkeit würde es AGIs ermöglichen, effizienter zu lernen, ohne dass die oben erwähnten Big Data erforderlich sind.

Eine weitere Herausforderung ist die Fähigkeit, ein Buch nicht nur zu lesen, sondern verstehe die Bedeutung oder Kontext dahinter. Langfristig ist das Ziel hier, dass eine KI einen Zeitungsartikel liest und in der Lage ist, eine Reihe von Fragen zu dem Gelesenen genau zu beantworten, ähnlich wie das Schreiben eines Buchberichts. Diese Fähigkeit verwandelt eine KI von einem einfachen Taschenrechner, der Zahlen zerkleinert, in eine Entität, die Bedeutung zerkleinert.

Insgesamt werden weitere Fortschritte bei einem selbstlernenden Algorithmus, der das menschliche Gehirn nachahmen kann, eine Schlüsselrolle bei der letztendlichen Schaffung eines AGI spielen, aber neben dieser Arbeit benötigt die KI-Community auch bessere Hardware.

Bessere Hardware. Mit den oben erläuterten aktuellen Ansätzen wird ein AGI erst möglich, wenn wir die für den Betrieb verfügbare Rechenleistung ernsthaft steigern.

Wenn wir die Denkfähigkeit des menschlichen Gehirns nehmen und sie in rechnerische Begriffe umwandeln, dann ist die grobe Schätzung der geistigen Kapazität eines durchschnittlichen Menschen ein Exaflop, was 1,000 Petaflops entspricht ("Flop" steht für Gleitkommaoperationen pro zweitens und misst die Rechengeschwindigkeit).

Zum Vergleich: Ende 2018 der leistungsstärkste Supercomputer der Welt, Japans KI-Überbrückungswolke wird bei 130 Petaflops summen, weit unter einem Exaflop.

Wie in unserem beschrieben Supercomputer Kapitel in unserem Zukunft der Computer Serie arbeiten sowohl die USA als auch China daran, bis 2022 ihre eigenen Exaflop-Supercomputer zu bauen, aber selbst wenn sie erfolgreich sind, reicht das möglicherweise immer noch nicht aus.

Diese Supercomputer arbeiten mit mehreren Dutzend Megawatt Leistung, nehmen mehrere hundert Quadratmeter Platz ein und kosten mehrere hundert Millionen in der Herstellung. Ein menschliches Gehirn verbraucht nur 20 Watt Leistung, passt in einen Schädel mit einem Umfang von etwa 50 cm, und es gibt sieben Milliarden von uns (2018). Mit anderen Worten, wenn wir AGIs so alltäglich wie Menschen machen wollen, müssen wir lernen, wie man sie viel wirtschaftlicher herstellt.

Zu diesem Zweck beginnen KI-Forscher darüber nachzudenken, zukünftige KIs mit Quantencomputern zu betreiben. Näher beschrieben in der Quantencomputer Kapitel in unserer Serie „Zukunft der Computer“ arbeiten diese Computer grundlegend anders als die Computer, die wir im letzten halben Jahrhundert gebaut haben. Einmal in den 2030er Jahren perfektioniert, wird ein einziger Quantencomputer jeden Supercomputer, der derzeit im Jahr 2018 weltweit betrieben wird, zusammengenommen übertreffen. Sie werden auch viel kleiner sein und viel weniger Energie verbrauchen als aktuelle Supercomputer.

Wie wäre eine künstliche allgemeine Intelligenz einem Menschen überlegen?

Nehmen wir an, dass jede der oben aufgeführten Herausforderungen gelöst wird, dass KI-Forscher Erfolg bei der Erstellung des ersten AGI haben. Wie wird sich ein AGI-Geist von unserem eigenen unterscheiden?

Um diese Art von Frage zu beantworten, müssen wir AGI-Gehirne in drei Kategorien einteilen, diejenigen, die in einem Roboterkörper leben (Daten von Star Trek), die eine physische Form haben, aber drahtlos mit dem Internet/der Cloud verbunden sind (Agent Smith von Die Matrix) und diejenigen ohne physische Form, die vollständig in einem Computer oder online leben (Samantha aus Die von ihr verfassten Bücher).

Zunächst einmal werden AGIs in einem Roboterkörper, der vom Internet isoliert ist, mit dem menschlichen Verstand auf Augenhöhe konkurrieren, jedoch mit ausgewählten Vorteilen:

Gedächtnis: Abhängig vom Design der Roboterform der AGI werden ihr Kurzzeitgedächtnis und die Erinnerung an Schlüsselinformationen denen von Menschen definitiv überlegen sein. Aber am Ende des Tages gibt es eine physische Grenze dafür, wie viel Festplattenspeicher Sie in Roboter packen können, vorausgesetzt, wir entwerfen sie so, dass sie wie Menschen aussehen. Aus diesem Grund wird sich das Langzeitgedächtnis von AGIs sehr ähnlich wie das von Menschen verhalten und aktiv Informationen und Erinnerungen vergessen, die für sein zukünftiges Funktionieren als unnötig erachtet werden (um „Speicherplatz“ freizugeben).
Geschwindigkeit: Die Leistung von Neuronen im menschlichen Gehirn liegt bei etwa 200 Hertz, während moderne Mikroprozessoren im Gigahertz-Bereich laufen, also millionenfach schneller als Neuronen. Das bedeutet, dass zukünftige AGIs im Vergleich zu Menschen Informationen schneller verarbeiten und Entscheidungen treffen werden als Menschen. Wohlgemerkt, das bedeutet nicht unbedingt, dass diese AGI klügere oder korrektere Entscheidungen treffen als Menschen, nur dass sie schneller zu Schlussfolgerungen kommen können.
Leistung: Einfach ausgedrückt, das menschliche Gehirn wird müde, wenn es zu lange ohne Ruhe oder Schlaf arbeitet, und wenn dies der Fall ist, werden sein Gedächtnis und seine Lern- und Denkfähigkeit beeinträchtigt. In der Zwischenzeit haben AGIs, vorausgesetzt, sie werden regelmäßig aufgeladen (Strom), diese Schwäche nicht.
Ausbaufähigkeit: Für einen Menschen kann das Erlernen einer neuen Gewohnheit wochenlange Übung erfordern, das Erlernen einer neuen Fertigkeit kann Monate dauern und das Erlernen eines neuen Berufs kann Jahre dauern. Ein AGI hat die Fähigkeit, sowohl durch Erfahrung (wie Menschen) als auch durch direktes Hochladen von Daten zu lernen, ähnlich wie Sie das Betriebssystem Ihres Computers regelmäßig aktualisieren. Diese Updates können sich auf Wissens-Upgrades (neue Fähigkeiten) oder Leistungs-Upgrades der physischen Form von AGIs beziehen.

Als nächstes schauen wir uns AGIs an, die eine physische Form haben, aber auch drahtlos mit dem Internet/der Cloud verbunden sind. Die Unterschiede, die wir bei diesem Level im Vergleich zu nicht verbundenen AGIs sehen können, umfassen:

Gedächtnis: Diese AGIs haben alle kurzfristigen Vorteile, die die vorherige AGI-Klasse hat, außer dass sie auch von einem perfekten Langzeitgedächtnis profitieren, da sie diese Erinnerungen in die Cloud hochladen können, um bei Bedarf darauf zuzugreifen. Offensichtlich wird dieser Speicher in Gebieten mit geringer Konnektivität nicht zugänglich sein, aber das wird in den 2020er und 2030er Jahren weniger Anlass zur Sorge geben, wenn mehr von der Welt online geht. Lesen Sie mehr in Kapitel eins unserer Zukunft des Internets Serie.
Geschwindigkeit: Abhängig von der Art des Hindernisses, mit dem diese AGI konfrontiert ist, können sie auf die größere Rechenleistung der Cloud zugreifen, um sie bei der Lösung zu unterstützen.
Leistung: Kein Unterschied im Vergleich zu nicht verbundenen AGIs.
Aufrüstbarkeit: Der einzige Unterschied zwischen diesem AGI in Bezug auf die Aufrüstbarkeit besteht darin, dass sie drahtlos in Echtzeit auf Upgrades zugreifen können, anstatt ein Upgrade-Depot besuchen und anschließen zu müssen.
Kollektiv: Menschen wurden zur dominierenden Spezies der Erde, nicht weil wir das größte oder stärkste Tier waren, sondern weil wir gelernt haben, auf verschiedene Weise zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten, um kollektive Ziele zu erreichen, von der Jagd auf ein Wollmammut bis zum Bau der Internationalen Raumstation. Ein Team von AGIs würde diese Zusammenarbeit auf die nächste Stufe heben. Angesichts all der oben aufgeführten kognitiven Vorteile und der Kombination mit der Fähigkeit, sowohl persönlich als auch über große Entfernungen drahtlos zu kommunizieren, könnte ein zukünftiges AGI-Team / Hive Mind Projekte theoretisch weitaus effizienter angehen als ein Team von Menschen.

Der letzte AGI-Typ schließlich ist die Version ohne physische Form, die in einem Computer arbeitet und Zugriff auf die volle Rechenleistung und die Online-Ressourcen hat, die ihre Ersteller ihm zur Verfügung stellen. In Science-Fiction-Shows und -Büchern nehmen diese AGIs normalerweise die Form erfahrener virtueller Assistenten/Freunde oder des spunkigen Betriebssystems eines Raumschiffs an. Aber im Vergleich zu den anderen beiden AGI-Kategorien unterscheidet sich diese KI auf folgende Weise:

Geschwindigkeit: Unbegrenzt (oder zumindest bis zu den Grenzen der Hardware, auf die es Zugriff hat).
Speicher: Unbegrenzt
Performance: Erhöhung der Entscheidungsqualität dank Zugang zu Supercomputing Centers.
Aufrüstbarkeit: Absolut, in Echtzeit und mit einer unbegrenzten Auswahl an kognitiven Upgrades. Da diese AGI-Kategorie keine physische Roboterform hat, werden die verfügbaren physischen Upgrades natürlich nicht benötigt, es sei denn, diese Upgrades beziehen sich auf die Supercomputer, in denen sie betrieben werden.
Kollektiv: Ähnlich wie bei der vorherigen AGI-Kategorie wird dieser körperlose AGI effektiv mit seinen AGI-Kollegen zusammenarbeiten. Aufgrund des direkteren Zugriffs auf unbegrenzte Rechenleistung und des Zugriffs auf Online-Ressourcen übernehmen diese AGIs jedoch normalerweise Führungsrollen in einem gesamten AGI-Kollektiv.

Wann wird die Menschheit die erste künstliche allgemeine Intelligenz erschaffen?

Es gibt kein festgelegtes Datum, wann die KI-Forschungsgemeinschaft glaubt, dass sie einen legitimen AGI erfinden wird. Allerdings, ein 2013 Umfrage von 550 der weltweit führenden KI-Forscher, die von den führenden KI-Forschungsdenkern Nick Bostrom und Vincent C. Müller durchgeführt wurden, haben die Meinungsspanne auf drei mögliche Jahre gemittelt:

Mittleres optimistisches Jahr (10 % Wahrscheinlichkeit): 2022
Mittleres realistisches Jahr (Wahrscheinlichkeit 50 %): 2040
Mittleres pessimistisches Jahr (Wahrscheinlichkeit 90 %): 2075

Wie genau diese Prognosen sind, spielt keine Rolle. Was zählt, ist, dass die überwiegende Mehrheit der KI-Forschungsgemeinschaft glaubt, dass wir noch zu unseren Lebzeiten und relativ früh in diesem Jahrhundert einen AGI erfinden werden.

Wie die Schaffung einer künstlichen allgemeinen Intelligenz die Menschheit verändern wird

Wir untersuchen die Auswirkungen dieser neuen KI im Detail im allerletzten Kapitel dieser Serie. Das heißt, für dieses Kapitel werden wir sagen, dass die Schaffung eines AGI der gesellschaftlichen Reaktion sehr ähnlich sein wird, die wir erleben werden, wenn Menschen Leben auf dem Mars finden.

Ein Lager wird die Bedeutung nicht verstehen und weiterhin denken, dass Wissenschaftler eine große Sache darüber machen, einen weiteren, leistungsfähigeren Computer zu entwickeln.

Ein anderes Lager, das wahrscheinlich aus Ludditen und religiös gesinnten Individuen besteht, wird diese AGI fürchten und denken, dass es ein Gräuel ist, dass sie versuchen wird, die Menschheit im SkyNet-Stil auszurotten. Dieses Lager wird sich aktiv dafür einsetzen, AGIs in all ihren Formen zu löschen/zerstören.

Auf der anderen Seite wird das dritte Lager diese Schöpfung als ein modernes spirituelles Ereignis betrachten. In jeder Hinsicht wird diese AGI eine neue Lebensform sein, eine, die anders denkt als wir und deren Ziele andere sind als unsere eigenen. Sobald die Schaffung eines AGI angekündigt ist, werden Menschen die Erde nicht mehr nur mit Tieren teilen, sondern auch mit einer neuen Klasse künstlicher Wesen, deren Intelligenz unserer eigenen ebenbürtig oder überlegen ist.

Das vierte Camp umfasst Geschäftsinteressen, die untersuchen, wie sie AGIs nutzen können, um verschiedene Geschäftsanforderungen zu erfüllen, wie z. B. das Schließen von Lücken auf dem Arbeitsmarkt und die Beschleunigung der Entwicklung neuer Waren und Dienstleistungen.

Als nächstes haben wir Vertreter von allen Regierungsebenen, die über sich selbst stolpern werden, wenn sie versuchen, einen Sinn dafür zu finden, wie man AGIs reguliert. Dies ist die Ebene, auf der sich alle moralisierenden und philosophischen Debatten zuspitzen werden, insbesondere darüber, ob diese AGIs als Eigentum oder als Personen behandelt werden sollen.

Und schließlich wird das letzte Lager das Militär und die nationalen Sicherheitsbehörden sein. In Wahrheit besteht eine gute Chance, dass sich die öffentliche Ankündigung des ersten AGI allein aufgrund dieses Camps um Monate bis Jahre verzögert. Wieso den? Denn die Erfindung einer AGI wird in kurzer Zeit zur Schaffung einer künstlichen Superintelligenz (ASI) führen, einer, die eine massive geopolitische Bedrohung und eine Chance darstellen wird, die die Erfindung der Atombombe bei weitem übertrifft.

Aus diesem Grund konzentrieren sich die nächsten Kapitel ganz auf das Thema ASIs und ob die Menschheit nach ihrer Erfindung überleben wird.

(Eine übermäßig dramatische Art, ein Kapitel zu beenden? Darauf wetten?)