Course quantique

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Comment la première Intelligence Artificielle Générale va changer la société : L'avenir de l'intelligence artificielle P2

David Tal, éditeur, futuriste
@DavidTalWrites
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Mardi, 09 / 15 / 2020 - 13: 08

Nous avons construit des pyramides. Nous avons appris à exploiter l'électricité. Nous comprenons comment notre univers s'est formé après le Big Bang (principalement). Et bien sûr, l'exemple cliché, nous avons mis un homme sur la lune. Pourtant, malgré toutes ces réalisations, le cerveau humain reste bien en dehors de la compréhension de la science moderne et est, par défaut, l'objet le plus complexe de l'univers connu - ou du moins de notre compréhension de celui-ci.

Compte tenu de cette réalité, il ne devrait pas être tout à fait choquant que nous n'ayons pas encore construit une intelligence artificielle (IA) à égalité avec les humains. Une IA comme Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) et David (Prometheus), ou une IA non humanoïde comme Samantha (Her) et TARS (Interstellar), ce sont tous des exemples de la prochaine grande étape du développement de l'IA : intelligence générale artificielle (IAG, parfois aussi appelé HLMI ou Human Level Machine Intelligence).

En d'autres termes, le défi auquel sont confrontés les chercheurs en intelligence artificielle est le suivant : comment pouvons-nous construire un esprit artificiel comparable au nôtre alors que nous ne comprenons même pas pleinement le fonctionnement de notre propre esprit ?

Nous explorerons cette question, ainsi que la façon dont les humains se compareront aux futurs AGI, et enfin, comment la société changera le lendemain de l'annonce du premier AGI au monde.

Qu'est-ce qu'une intelligence artificielle générale ?

Concevez une IA capable de battre les meilleurs joueurs aux échecs, Jeopardy et Go, facilement (Deep Blue, Watsonet AlphaGO respectivement). Concevez une IA qui peut vous fournir des réponses à n'importe quelle question, suggérer des articles que vous pourriez vouloir acheter ou gérer une flotte de taxis de covoiturage - des entreprises entières de plusieurs milliards de dollars sont construites autour d'eux (Google, Amazon, Uber). Même une IA qui peut vous conduire d'un bout à l'autre du pays... eh bien, nous y travaillons.

Mais demandez à une IA de lire un livre pour enfants et de comprendre le contenu, le sens ou la morale qu'il essaie d'enseigner, ou demandez à une IA de faire la différence entre une photo de chat et un zèbre, et vous finirez par en causer plus que quelques-uns. des courts-circuits.

La nature a passé des millions d'années à développer un dispositif informatique (cerveau) qui excelle dans le traitement, la compréhension, l'apprentissage, puis l'action dans de nouvelles situations et dans de nouveaux environnements. Comparez cela avec le dernier demi-siècle d'informatique qui s'est concentré sur la création d'appareils informatiques adaptés aux tâches singulières pour lesquelles ils ont été conçus.

En d'autres termes, l'ordinateur humain est un généraliste, tandis que l'ordinateur artificiel est un spécialiste.

L'objectif de la création d'un AGI est de créer une IA capable de penser et d'apprendre davantage comme un humain, par l'expérience plutôt que par la programmation directe.

Dans le monde réel, cela signifierait qu'un futur AGI apprendrait à lire, écrire et raconter une blague, ou marcher, courir et faire du vélo en grande partie par lui-même, grâce à sa propre expérience dans le monde (en utilisant n'importe quel corps ou organes/dispositifs sensoriels que nous lui donnons), et par sa propre interaction avec d'autres IA et d'autres humains.

Ce qu'il faudra pour construire une intelligence artificielle générale

Bien que techniquement difficile, la création d'un AGI doit être possible. En fait, il existe une propriété profondément ancrée dans les lois de la physique - l'universalité du calcul - qui dit essentiellement tout ce qu'un objet physique peut faire, un ordinateur suffisamment puissant et polyvalent devrait, en principe, être capable de copier/simuler.

Et pourtant, c'est délicat.

Heureusement, il y a beaucoup de chercheurs intelligents en IA sur l'affaire (sans parler de beaucoup de financements d'entreprises, gouvernementaux et militaires qui les soutiennent), et jusqu'à présent, ils ont identifié trois ingrédients clés qu'ils jugent nécessaires de résoudre pour apporter un AGI dans notre monde.

Big données. L'approche la plus courante du développement de l'IA implique une technique appelée apprentissage en profondeur - un type spécifique de système d'apprentissage automatique qui fonctionne en aspirant des quantités géantes de données, en les concassant dans un réseau de neurones simulés (modélisés d'après le cerveau humain), puis utiliser les résultats pour programmer ses propres idées. Pour plus de détails sur l'apprentissage en profondeur, lire.

Par exemple, en 2017., Google a alimenté son IA de milliers d'images de chats que son système d'apprentissage en profondeur utilisait pour apprendre non seulement à identifier un chat, mais aussi à différencier les différentes races de chats. Peu de temps après, ils ont annoncé la sortie imminente de Google Lens, une nouvelle application de recherche qui permet aux utilisateurs de prendre une photo de n'importe quoi et Google vous dira non seulement ce que c'est, mais offrira un contenu contextuel utile le décrivant - pratique lorsque vous voyagez et que vous souhaitez en savoir plus sur une attraction touristique spécifique. Mais là aussi, Google Lens ne serait pas possible sans les milliards d'images actuellement répertoriées dans son moteur de recherche d'images.

Et pourtant, cette combinaison de données volumineuses et d'apprentissage en profondeur n'est toujours pas suffisante pour créer une AGI.

De meilleurs algorithmes. Au cours de la dernière décennie, une filiale de Google et leader dans le domaine de l'IA, DeepMind, a fait sensation en combinant les atouts de l'apprentissage en profondeur avec l'apprentissage par renforcement, une approche d'apprentissage automatique complémentaire qui vise à enseigner à l'IA comment agir dans de nouveaux environnements pour atteindre un objectif fixé.

Grâce à cette tactique hybride, la première IA de DeepMind, AlphaGo, a non seulement appris à jouer à AlphaGo en téléchargeant les règles et en étudiant les stratégies de maîtres joueurs humains, mais après avoir joué contre elle-même des millions de fois, elle a ensuite pu battre les meilleurs joueurs d'AlphaGo. en utilisant des mouvements et des stratégies jamais vus auparavant dans le jeu.

De même, l'expérience logicielle Atari de DeepMind impliquait de donner à une IA une caméra pour voir un écran de jeu typique, de la programmer avec la possibilité de saisir des commandes de jeu (comme les boutons du joystick) et de lui donner l'objectif singulier d'augmenter son score. Le résultat? En quelques jours, il a appris à jouer et à maîtriser des dizaines de jeux d'arcade classiques.

Mais aussi excitants que soient ces premiers succès, il reste des défis majeurs à résoudre.

D'une part, les chercheurs en IA s'efforcent d'enseigner à l'IA une astuce appelée "chunking" pour laquelle les cerveaux humains et animaux sont exceptionnellement doués. En termes simples, lorsque vous décidez de sortir pour faire l'épicerie, vous pouvez visualiser votre objectif final (acheter un avocat) et un plan approximatif de la façon dont vous le feriez (quitter la maison, visiter l'épicerie, acheter l'avocat, retour à la maison). Ce que vous ne faites pas, c'est planifier chaque respiration, chaque pas, chaque éventualité possible sur votre chemin. Au lieu de cela, vous avez un concept (morceau) dans votre esprit de l'endroit où vous voulez aller et adaptez votre voyage à la situation qui se présente.

Aussi commune que cela puisse vous sembler, cette capacité est l'un des principaux avantages que les cerveaux humains ont encore sur l'IA - c'est la capacité d'adaptation de fixer un objectif et de le poursuivre sans connaître tous les détails à l'avance et malgré tout obstacle ou changement environnemental que nous pourraient rencontrer. Cette compétence permettrait aux AGI d'apprendre plus efficacement, sans avoir besoin des mégadonnées mentionnées ci-dessus.

Un autre défi est la capacité non seulement à lire un livre, mais comprendre le sens ou le contexte derrière. À long terme, l'objectif ici est qu'une IA lise un article de journal et soit capable de répondre avec précision à une série de questions sur ce qu'elle lit, un peu comme écrire un rapport de livre. Cette capacité transformera une IA d'une simple calculatrice qui traite des chiffres en une entité qui traite du sens.

Dans l'ensemble, de nouvelles avancées vers un algorithme d'auto-apprentissage capable d'imiter le cerveau humain joueront un rôle clé dans la création éventuelle d'un AGI, mais parallèlement à ce travail, la communauté de l'IA a également besoin d'un meilleur matériel.

Meilleur matériel. En utilisant les approches actuelles expliquées ci-dessus, une AGI ne deviendra possible qu'après avoir sérieusement augmenté la puissance de calcul disponible pour l'exécuter.

Pour le contexte, si nous prenons la capacité de réflexion du cerveau humain et la convertissons en termes de calcul, alors l'estimation approximative de la capacité mentale moyenne d'un humain est d'un exaflop, ce qui équivaut à 1,000 XNUMX pétaflops ('Flop' signifie opérations en virgule flottante par seconde et mesure la vitesse de calcul).

En comparaison, fin 2018, le supercalculateur le plus puissant du monde, le japonais Nuage de pont IA ronronnera à 130 pétaflops, bien en deçà d'un exaflop.

Comme indiqué dans notre supercalculateurs chapitre de notre L'avenir des ordinateurs série, les États-Unis et la Chine travaillent à construire leurs propres supercalculateurs exaflopiques d'ici 2022, mais même s'ils réussissent, cela pourrait ne pas suffire.

Ces supercalculateurs fonctionnent avec plusieurs dizaines de mégawatts de puissance, occupent plusieurs centaines de mètres carrés d'espace et coûtent plusieurs centaines de millions à construire. Un cerveau humain utilise seulement 20 watts de puissance, tient dans un crâne d'environ 50 cm de circonférence et nous sommes sept milliards (2018). En d'autres termes, si nous voulons rendre les AGI aussi banales que les humains, nous devrons apprendre à les créer de manière beaucoup plus économique.

À cette fin, les chercheurs en IA commencent à envisager d'alimenter les futures IA avec des ordinateurs quantiques. Décrit plus en détail dans le ordinateurs quantiques chapitre de notre série L'avenir des ordinateurs, ces ordinateurs fonctionnent d'une manière fondamentalement différente de celle des ordinateurs que nous construisons depuis un demi-siècle. Une fois perfectionné dans les années 2030, un seul ordinateur quantique surpassera tous les supercalculateurs actuellement en fonctionnement en 2018, globalement, réunis. Ils seront également beaucoup plus petits et consommeront beaucoup moins d'énergie que les supercalculateurs actuels.

Comment une intelligence générale artificielle serait-elle supérieure à un humain ?

Supposons que tous les défis énumérés ci-dessus soient résolus, que les chercheurs en IA réussissent à créer le premier AGI. En quoi un esprit AGI sera-t-il différent du nôtre ?

Pour répondre à ce genre de question, nous devons classer les esprits AGI en trois catégories, ceux qui vivent dans un corps de robot (Données de Star Trek), ceux qui ont une forme physique mais sont connectés sans fil à Internet/cloud (Agent Smith de La matrice) et ceux sans forme physique qui vivent entièrement dans un ordinateur ou en ligne (Samantha de Son).

Pour commencer, les AGI à l'intérieur d'un corps robotique isolé du Web rivaliseront avec les esprits humains, mais avec certains avantages :

Mémoire : Selon la conception de la forme robotique de l'AGI, leur mémoire à court terme et la mémoire des informations clés seront certainement supérieures à celles des humains. Mais en fin de compte, il y a une limite physique à la quantité d'espace disque dur que vous pouvez stocker dans un robot, en supposant que nous les concevons pour qu'ils ressemblent à des humains. Pour cette raison, la mémoire à long terme des AGI agira comme celle des humains, oubliant activement les informations et les souvenirs jugés inutiles pour son fonctionnement futur (afin de libérer de l'espace disque).
Vitesse : les performances des neurones à l'intérieur du cerveau humain atteignent un maximum d'environ 200 hertz, alors que les microprocesseurs modernes fonctionnent au niveau du gigahertz, donc des millions de fois plus rapidement que les neurones. Cela signifie que par rapport aux humains, les futurs AGI traiteront les informations et prendront des décisions plus rapidement que les humains. Remarquez que cela ne signifie pas nécessairement que cet AGI prendra des décisions plus intelligentes ou plus correctes que les humains, mais simplement qu'il peut tirer des conclusions plus rapidement.
Performance : En termes simples, le cerveau humain se fatigue s'il fonctionne trop longtemps sans repos ni sommeil, et lorsque c'est le cas, sa mémoire et sa capacité à apprendre et à raisonner sont altérées. Pendant ce temps, pour les AGI, en supposant qu'ils soient rechargés (électricité) régulièrement, ils n'auront pas cette faiblesse.
Évolutivité : Pour un humain, apprendre une nouvelle habitude peut prendre des semaines de pratique, apprendre une nouvelle compétence peut prendre des mois et apprendre une nouvelle profession peut prendre des années. Pour un AGI, ils auront la capacité d'apprendre à la fois par expérience (comme les humains) et par téléchargement direct de données, de la même manière que vous mettez régulièrement à jour le système d'exploitation de votre ordinateur. Ces mises à jour peuvent s'appliquer aux mises à niveau des connaissances (nouvelles compétences) ou aux mises à niveau des performances de la forme physique des AGI.

Examinons ensuite les AGI qui ont une forme physique, mais qui sont également connectées sans fil à Internet/au cloud. Les différences que nous pouvons voir avec ce niveau par rapport aux AGI non connectés incluent :

Mémoire : Ces AGI auront tous les avantages à court terme de la classe AGI précédente, sauf qu'ils bénéficieront également d'une mémoire à long terme parfaite puisqu'ils peuvent télécharger ces mémoires sur le cloud pour y accéder en cas de besoin. De toute évidence, cette mémoire ne sera pas accessible dans les zones à faible connectivité, mais cela deviendra moins préoccupant au cours des années 2020 et 2030, lorsque davantage de monde sera en ligne. En savoir plus dans chapitre un de notre L'avenir d'Internet série.
Vitesse : selon le type d'obstacle auquel cette AGI est confrontée, elle peut accéder à la plus grande puissance de calcul du cloud pour l'aider à le résoudre.
Performances : aucune différence par rapport aux AGI non connectées.
Évolutivité : la seule différence avec cet AGI en ce qui concerne l'évolutivité est qu'ils peuvent accéder aux mises à niveau en temps réel, sans fil, au lieu d'avoir à visiter et à se connecter à un dépôt de mise à niveau.
Collectif : Les humains sont devenus l'espèce dominante de la Terre non pas parce que nous étions l'animal le plus grand ou le plus fort, mais parce que nous avons appris à communiquer et à collaborer de différentes manières pour atteindre des objectifs collectifs, de la chasse au mammouth laineux à la construction de la Station spatiale internationale. Une équipe d'AGI porterait cette collaboration au niveau supérieur. Compte tenu de tous les avantages cognitifs énumérés ci-dessus, puis combinés à la capacité de communiquer sans fil, à la fois en personne et sur de longues distances, une future équipe AGI / esprit de ruche pourrait théoriquement s'attaquer à des projets beaucoup plus efficacement qu'une équipe d'humains.

Enfin, le dernier type d'AGI est la version sans forme physique, celle qui fonctionne à l'intérieur d'un ordinateur et a accès à toute la puissance de calcul et aux ressources en ligne que ses créateurs lui fournissent. Dans les émissions et les livres de science-fiction, ces AGI prennent généralement la forme d'assistants/amis virtuels experts ou du système d'exploitation courageux d'un vaisseau spatial. Mais par rapport aux deux autres catégories d'AGI, cette IA différera des manières suivantes ;

Vitesse : illimitée (ou, au moins jusqu'aux limites du matériel auquel il a accès).
Mémoire : illimitée
Performance : Augmentation de la qualité de la prise de décision grâce à son accès aux centres de calcul intensif.
Évolutivité : absolue, en temps réel et avec une sélection illimitée d'améliorations cognitives. Bien sûr, puisque cette catégorie AGI n'a pas de forme de robot physique, elle n'aura pas besoin des mises à niveau physiques disponibles à moins que ces mises à niveau ne concernent les supercalculateurs dans lesquels elle fonctionne.
Collectif : Semblable à la catégorie AGI précédente, cet AGI sans corps collaborera efficacement avec ses collègues AGI. Cependant, compte tenu de son accès plus direct à une puissance de calcul illimitée et à des ressources en ligne, ces AGI assumeront généralement des rôles de leadership dans un collectif AGI global.

Quand l'humanité créera-t-elle la première intelligence artificielle générale ?

Il n'y a pas de date fixe pour le moment où la communauté des chercheurs en IA pense qu'elle va inventer une AGI légitime. Cependant, un 2013 enquête de 550 des meilleurs chercheurs mondiaux en IA, menée par les principaux penseurs de la recherche en IA Nick Bostrom et Vincent C. Müller, a établi une moyenne de la gamme d'opinions sur trois années possibles :

Année optimiste médiane (probabilité de 10 %) : 2022
Année médiane réaliste (50 % de probabilité) : 2040
Année pessimiste médiane (90 % de probabilité) : 2075

La précision de ces prévisions n'a pas vraiment d'importance. Ce qui compte, c'est que la grande majorité de la communauté des chercheurs en IA pense que nous allons inventer une IAG au cours de notre vie et relativement tôt dans ce siècle.

Comment la création d'une intelligence artificielle générale va changer l'humanité

Nous explorons en détail l'impact de ces nouvelles IA tout au long du tout dernier chapitre de cette série. Cela dit, pour ce chapitre, nous dirons que la création d'un AGI sera très similaire à la réaction sociétale que nous connaîtrons si les humains trouvaient la vie sur Mars.

Un camp ne comprendra pas la signification et continuera à penser que les scientifiques font tout un plat de la création d'un autre ordinateur plus puissant.

Un autre camp, probablement composé de Luddites et d'individus à l'esprit religieux, aura peur de cet AGI, pensant que c'est une abomination qu'il tentera d'exterminer l'humanité à la SkyNet. Ce camp plaidera activement pour supprimer/détruire les AGI sous toutes leurs formes.

D'un autre côté, le troisième camp verra cette création comme un événement spirituel moderne. De toutes les manières qui comptent, cette AGI sera une nouvelle forme de vie, une qui pense différemment de nous et dont les objectifs sont différents des nôtres. Une fois la création d'un AGI annoncée, les humains ne partageront plus la Terre avec seulement des animaux, mais aussi aux côtés d'une nouvelle classe d'êtres artificiels dont l'intelligence est égale ou supérieure à la nôtre.

Le quatrième camp comprendra des intérêts commerciaux qui étudieront comment ils peuvent utiliser les AGI pour répondre à divers besoins commerciaux, tels que combler les lacunes du marché du travail et accélérer le développement de nouveaux biens et services.

Ensuite, nous avons des représentants de tous les paliers de gouvernement qui trébucheront sur eux-mêmes en essayant de comprendre comment réglementer les AGI. C'est à ce niveau que vont culminer tous les débats moralisateurs et philosophiques, notamment autour de savoir s'il faut traiter ces AGI comme des biens ou comme des personnes.

Et enfin, le dernier camp sera celui des agences militaires et de sécurité nationale. En vérité, il y a de fortes chances que l'annonce publique du premier AGI soit retardée de plusieurs mois à plusieurs années en raison de ce seul camp. Pourquoi? Parce que l'invention d'un AGI conduira à court terme à la création d'une superintelligence artificielle (ASI), qui représentera une menace géopolitique massive et une opportunité dépassant de loin l'invention de la bombe nucléaire.

Pour cette raison, les prochains chapitres se concentreront entièrement sur le sujet des ASI et sur la survie de l'humanité après son invention.

(Une façon trop dramatique de terminer un chapitre? Vous pariez.)