Квантумрун

Кредит суреті: Квантумрун

Бірінші жасанды жалпы интеллект қоғамды қалай өзгертеді: жасанды интеллекттің болашағы P2

Дэвид Тал, баспагер, футуролог
@DavidTalWrites
LinkedIn

Сейсенбі, 09 - 15:2020

Біз пирамидалар салдық. Біз электр қуатын пайдалануды үйрендік. Біз ғаламның Үлкен жарылыстан кейін (негізінен) қалай пайда болғанын түсінеміз. Және, әрине, клише мысал, біз айға адамды отырғыздық. Дегенмен, барлық осы жетістіктерге қарамастан, адам миы қазіргі заманғы ғылымның түсінігінен әлдеқайда тыс қалады және әдепкі бойынша, белгілі ғаламдағы ең күрделі нысан немесе, кем дегенде, ол туралы біздің түсінігіміз болып табылады.

Осы шындықты ескере отырып, біз әлі адамдармен бірдей жасанды интеллект (AI) құрастырмағанымыз таңқаларлық емес. Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) және Дэвид (Прометей) сияқты AI немесе Саманта (Ол) және TARS (Interstellar) сияқты гуманоид емес AI, бұлардың барлығы AI дамуындағы келесі тамаша кезеңнің мысалдары: жасанды жалпы интеллект (AGI, кейде HLMI немесе адам деңгейінің машиналық интеллектісі деп те аталады).

Басқаша айтқанда, AI зерттеушілері алдында тұрған мәселе: өзіміздің ақыл-ойымыздың қалай жұмыс істейтінін толық түсінбейтін болсақ, біз өзіміздікімен салыстыруға болатын жасанды ақылды қалай жасай аламыз?

Біз бұл сұрақты, сонымен қатар адамдардың болашақ AGI-ға қарсы тұруын және ақырында, бірінші AGI әлемге жарияланғаннан кейін қоғамның қалай өзгеретінін зерттейміз.

Жасанды жалпы интеллект дегеніміз не?

Chess, Jeopardy және Go ойындарында үздік ойыншыларды жеңе алатын AI құрастырыңыз, оңай (Қою көк, Уотсон, және АльфаГО тиісінше). Сізге кез келген сұраққа жауап беретін, сатып алғыңыз келетін элементтерді ұсынатын немесе таксилер паркін басқаратын AI құрастырыңыз — олардың айналасында миллиардтаған долларлық компаниялар құрылады (Google, Amazon, Uber). Тіпті сізді елдің бір шетінен екінші шетіне апара алатын AI ... жақсы, біз онымен жұмыс істеп жатырмыз.

Бірақ AI-дан балаларға арналған кітапты оқып, оның үйреткісі келетін мазмұнын, мағынасын немесе моральдық мәнін түсінуін сұраңыз немесе AI-дан мысық пен зебра суретінің арасындағы айырмашылықты айтуды сұраңыз, сонда сіз бірнеше нәрсені тудырасыз. қысқа тұйықталулар.

Табиғат өңдеуге, түсінуге, үйренуге, содан кейін жаңа жағдайларға және жаңа орталарға әрекет етуге қабілетті есептеуіш құрылғыны (ми) әзірлеуге миллиондаған жылдар жұмсады. Мұны соңғы жарты ғасырдағы информатика ғылымымен салыстырыңыз, ол олар әзірленген ерекше тапсырмаларға бейімделген есептеу құрылғыларын жасауға бағытталған.

Басқаша айтқанда, адам-компьютер – жалпылаушы, ал жасанды компьютер – маман.

AGI құрудың мақсаты - тікелей бағдарламалау арқылы емес, тәжірибе арқылы адам сияқты ойлайтын және үйренетін AI жасау.

Нақты әлемде бұл болашақ AGI оқуды, жазуды және әзіл айтуды немесе жүруді, жүгіруді және велосипедпен жүруді, әлемдегі өз тәжірибесі арқылы (кез келген денені немесе сенсорлық органдар/құрылғылар) және оның өзара әрекеттесуі арқылы басқа AI және басқа адамдар.

Жасанды жалпы интеллект құру үшін не қажет

Техникалық тұрғыдан қиын болғанымен, AGI құру мүмкін болуы керек. Егер шын мәнінде, физика заңдарында терең сақталған қасиет бар - есептеудің әмбебаптығы - бұл физикалық объект жасай алатын барлық нәрсені айтады, жеткілікті қуатты, жалпы мақсаттағы компьютер, негізінен, көшіруге/имитациялауға қабілетті болуы керек.

Дегенмен, бұл қиын.

Бақытымызға орай, бұл іс бойынша көптеген ақылды AI зерттеушілері бар (оларды қолдайтын көптеген корпоративтік, үкіметтік және әскери қаржыландыруды айтпағанның өзінде) және осы уақытқа дейін олар шешу үшін қажет деп санайтын үш негізгі ингредиенттерді анықтады. AGI біздің әлемге.

Үлкен деректер. Жасанды интеллектіні дамытудың ең кең тараған тәсілі терең оқыту деп аталатын әдісті қамтиды - деректердің үлкен көлемін ысырап ету, аталған деректерді симуляцияланған нейрондар желісінде (адам миының үлгісімен жасалған) бұзу арқылы жұмыс істейтін машиналық оқыту жүйесінің белгілі бір түрі, содан кейін өз түсініктерін бағдарламалау үшін қорытындыларды пайдаланыңыз. Терең оқыту туралы қосымша мәліметтер алу үшін, мұны оқыңыз.

Мысалға, 2017 жылы, Google өзінің терең оқыту жүйесі мысықты анықтауды ғана емес, сонымен қатар әртүрлі мысық тұқымдарын ажыратуды үйрену үшін пайдаланатын мысықтардың мыңдаған суреттерін AI-мен қамтамасыз етті. Көп ұзамай олар алдағы шығарылымын жариялады Google Lens, пайдаланушыларға кез келген нәрсені суретке түсіруге мүмкіндік беретін жаңа іздеу қолданбасы және Google сізге оның не екенін айтып қана қоймайды, сонымен қатар оны сипаттайтын пайдалы контекстік мазмұнды ұсынады — саяхаттау кезінде ыңғайлы және белгілі бір туристік орын туралы көбірек білгіңіз келеді. Бірақ мұнда да Google Lens қазіргі уақытта оның кескін іздеу жүйесінде тізімделген миллиардтаған суреттерсіз мүмкін емес еді.

Дегенмен, бұл үлкен деректер мен терең оқу комбинациясы әлі де AGI әкелу үшін жеткіліксіз.

Жақсырақ алгоритмдер. Соңғы онжылдықта Google-дың еншілес кәсіпорны және AI кеңістігіндегі көшбасшы DeepMind терең оқытудың күшті жақтарын күшейтетін оқытумен үйлестіре отырып, жаңа технологияларға қол жеткізу үшін жаңа орталарда әрекет етуді үйретуге бағытталған тегін машиналық оқыту әдісін біріктіру арқылы керемет жасады. қойылған мақсат.

Осы гибридтік тактиканың арқасында DeepMind-тің тұсаукесері AlphaGo, ережелерді жүктеп алу және шебер адам ойыншыларының стратегияларын зерттеу арқылы AlphaGo ойнауды үйретіп қана қоймай, миллиондаған рет өзіне қарсы ойнағаннан кейін ең жақсы AlphaGo ойыншыларын жеңе алды. ойында бұрын-соңды болмаған қозғалыстар мен стратегияларды қолдану.

Сол сияқты, DeepMind компаниясының Atari бағдарламалық жасақтамасы тәжірибесі AI-ға әдеттегі ойын экранын көру үшін камераны беруді, оны ойынға тапсырыстарды енгізу мүмкіндігімен (джойстик түймелері сияқты) бағдарламалауды және оған ұпайды арттыру үшін ерекше мақсат беруді қамтиды. Нәтиже? Бірнеше күн ішінде ол өзін қалай ойнау керектігін және ондаған классикалық аркада ойындарын меңгеруді үйретті.

Бірақ бұл алғашқы табыстар қаншалықты қызықты болса да, шешуге болатын негізгі міндеттер әлі де бар.

Біріншіден, AI зерттеушілері жасанды интеллектке адам мен жануарлардың миы өте жақсы игеретін «қиындық» деп аталатын трюкті үйрету үстінде. Қарапайым тілмен айтқанда, сіз азық-түлік сатып алуға шығуды шешкен кезде, сіз өзіңіздің түпкілікті мақсатыңызды (авокадо сатып алу) және оны қалай жасайтындығыңызға қатысты шамамен жоспарды (үйден шығу, азық-түлік дүкеніне бару, сатып алу) елестете аласыз. авокадо, үйге оралу). Сіз жасамайтын нәрсе - әр тынысты, әр қадамды, сол жаққа бару жолындағы барлық ықтимал жағдайларды жоспарлау. Оның орнына, сіздің ойыңызда қайда барғыңыз келетіні және сапарыңызды кез келген жағдайға бейімдейтін тұжырымдама (бөлік) бар.

Сізге қаншалықты қарапайым көрінсе де, бұл қабілет адам миының AI-ға қарағанда әлі де бар басты артықшылықтарының бірі болып табылады — бұл алдын ала әрбір егжей-тегжейді білмей және біз кез келген кедергіге немесе қоршаған ортаның өзгеруіне қарамастан, мақсат қою және оған ұмтылу бейімділігі. кездесуі мүмкін. Бұл дағды жоғарыда аталған үлкен деректерді қажет етпей, AGI-ге тиімдірек үйренуге мүмкіндік береді.

Тағы бір қиындық – кітап оқу ғана емес, сонымен қатар мағынасын түсіну немесе оның артындағы контекст. Ұзақ мерзімді перспективада AI газет мақаласын оқып, кітап есебін жазу сияқты оқығаны туралы көптеген сұрақтарға нақты жауап бере алады. Бұл қабілет AI-ны сандарды қысқартатын қарапайым калькулятордан мағынаны бұзатын нысанға айналдырады.

Тұтастай алғанда, адам миына еліктейтін өзін-өзі оқыту алгоритмін одан әрі жетілдіру AGI-ны құруда шешуші рөл атқарады, бірақ бұл жұмыспен қатар AI қауымдастығы да жақсырақ жабдықты қажет етеді.

Жақсы жабдық. Жоғарыда түсіндірілген ағымдағы тәсілдерді пайдалана отырып, AGI оны іске қосу үшін қол жетімді есептеу қуатын айтарлықтай арттырғаннан кейін ғана мүмкін болады.

Контекст үшін, егер адам миының ойлау қабілетін алып, оны есептеу терминдеріне айналдырсақ, онда адамның орташа ақыл-ой қабілетінің шамамен бағасы бір экзафлоп болады, ол 1,000 петафлопқа тең («Flop» әр адамға өзгермелі нүкте операцияларын білдіреді. екінші және есептеу жылдамдығын өлшейді).

Салыстырмалы түрде айтсақ, 2018 жылдың соңына қарай әлемдегі ең қуатты суперкомпьютер Жапонияның AI көпірші бұлты 130 петафлопта ызылдайды, бұл бір эксафлопқа жетпейді.

Біздің мақалада көрсетілгендей суперкомпьютерлер тарауымыз Компьютерлердің болашағы АҚШ пен Қытай 2022 жылға қарай өздерінің exaflop суперкомпьютерлерін жасау үшін жұмыс істеп жатыр, бірақ олар сәтті болса да, бұл әлі де жеткіліксіз болуы мүмкін.

Бұл суперкомпьютерлер бірнеше ондаған мегаватт қуатта жұмыс істейді, бірнеше жүз шаршы метр аумақты алып жатыр және құрылысына бірнеше жүз миллион қажет. Адамның миы небәрі 20 ватт қуат пайдаланады, айналасы шамамен 50 см бас сүйегінің ішіне сыйды және бізде жеті миллиард адам бар (2018). Басқаша айтқанда, егер біз AGI-ны адамдар сияқты қарапайым еткіміз келсе, біз оларды неғұрлым үнемді түрде жасауды үйренуіміз керек.

Осы мақсатта AI зерттеушілері болашақ АИ-лерді кванттық компьютерлермен қуаттандыруды қарастыра бастады. Бөлімде толығырақ сипатталған кванттық компьютерлер «Компьютерлердің болашағы» сериясының тарауында бұл компьютерлер біз соңғы жарты ғасырда жасап жатқан компьютерлерден түбегейлі басқаша жұмыс істейді. 2030-шы жылдарға дейін жетілдірілген бір кванттық компьютер 2018 жылы жұмыс істеп тұрған барлық суперкомпьютерлерді есептеп шығарады. Олар сондай-ақ қазіргі суперкомпьютерлерге қарағанда әлдеқайда аз болады және энергияны әлдеқайда аз пайдаланады.

Жасанды жалпы интеллект адамнан қалай жоғары болады?

Жоғарыда аталған әрбір мәселе шешілді, AI зерттеушілері бірінші AGI құруда табысқа жетеді деп есептейік. AGI ақыл-ойы біздікінен қалай ерекшеленеді?

Мұндай сұраққа жауап беру үшін біз AGI ақыл-ойын робот денесінде өмір сүретін үш санатқа бөлуіміз керек. Star Trek), физикалық пішіні бар, бірақ интернетке/бұлтқа сымсыз қосылғандар (Agent Smith from Matrix) және толықтай компьютерде немесе онлайн режимінде өмір сүретін физикалық формасы жоқтар (Samantha from ойындар).

Бастау үшін интернеттен оқшауланған роботтық дененің ішіндегі AGI-лер адам санасымен тең бәсекелеседі, бірақ таңдаулы артықшылықтары бар:

Жад: AGI роботтық пішінінің дизайнына байланысты олардың қысқа мерзімді жады және негізгі ақпаратты жады адамнан жоғарырақ болады. Бірақ күннің соңында роботқа қатты дискідегі бос орынның көлемінің физикалық шегі бар, егер біз оларды адамға ұқсайтын етіп жобалайтын болсақ. Осы себепті, AGIs ұзақ мерзімді жады адамдар сияқты әрекет етеді, оның болашақ жұмыс істеуі үшін қажет емес деп саналатын ақпарат пен естеліктерді белсенді түрде ұмытады («дискілік кеңістікті» босату үшін).
Жылдамдық: Адам миындағы нейрондардың өнімділігі шамамен 200 герцке жетеді, ал қазіргі микропроцессорлар гигагерц деңгейінде жұмыс істейді, сондықтан нейрондарға қарағанда миллиондаған есе жылдамырақ. Бұл адамдармен салыстырғанда, болашақ AGI-лер ақпаратты өңдеп, адамдарға қарағанда тезірек шешім қабылдайды дегенді білдіреді. Есіңізде болсын, бұл AGI адамдарға қарағанда ақылдырақ немесе дұрысырақ шешім қабылдайды дегенді білдірмейді, тек олар тезірек қорытындыға келе алады.
Өнімділік: Қарапайым сөзбен айтқанда, адам миы ұзақ уақыт демалмай немесе ұйқысыз жұмыс істесе, шаршайды, ал шаршаған кезде оның есте сақтау қабілеті, оқу және ойлау қабілеті нашарлайды. Сонымен қатар, AGI үшін, егер олар үнемі қайта зарядталатын болса (электр қуаты) оларда мұндай әлсіздік болмайды.
Жаңарту мүмкіндігі: адам үшін жаңа әдетті үйрену апталап жаттығуды, жаңа дағдыны үйрену айларды, ал жаңа кәсіпті үйрену жылдарды алуы мүмкін. AGI үшін олар тәжірибе арқылы (адамдар сияқты) және компьютердің ОЖ-ны үнемі жаңартып тұратындай тікелей деректерді жүктеп салу арқылы үйрену мүмкіндігіне ие болады. Бұл жаңартулар білімді жаңартуға (жаңа дағдылар) немесе AGI физикалық пішініне өнімділікті жаңартуға қолданылуы мүмкін.

Әрі қарай, физикалық пішіні бар, бірақ интернетке/бұлтқа сымсыз қосылған AGI-ді қарастырайық. Байланыссыз AGI-мен салыстырғанда біз осы деңгейден көре алатын айырмашылықтарға мыналар жатады:

Жад: Бұл AGI алдыңғы AGI класындағы барлық қысқа мерзімді артықшылықтарға ие болады, тек олар тамаша ұзақ мерзімді жадтан да пайда көреді, өйткені олар қажет кезде қол жеткізу үшін сол естеліктерді бұлтқа жүктей алады. Әлбетте, бұл жад байланысы төмен аймақтарда қол жетімді болмайды, бірақ 2020 және 2030 жылдары әлемнің көп бөлігі желіге қосылған кезде бұл алаңдаушылық туғызбайды. Толығырақ бөлімде оқыңыз бірінші тарау біздің Интернеттің болашағы сериясы.
Жылдамдық: бұл AGI алдында тұрған кедергі түріне байланысты олар оны шешуге көмектесу үшін бұлттың үлкен есептеу қуатына қол жеткізе алады.
Өнімділік: қосылмаған AGI-мен салыстырғанда ешқандай айырмашылық жоқ.
Жаңарту мүмкіндігі: жаңартуға қатысты осы AGI арасындағы жалғыз айырмашылық - олар жаңарту қоймасына барудың және қосудың орнына нақты уақытта, сымсыз түрде жаңартуларға қол жеткізе алады.
Ұжымдық: Адамдар Жердегі басым түрге айналды, өйткені біз ең үлкен немесе ең күшті жануар болғанымыз үшін емес, біз жүнді мамонтты аулаудан Халықаралық ғарыш станциясын салуға дейін ұжымдық мақсаттарға жету үшін әртүрлі тәсілдермен қарым-қатынас жасауды және бірлесіп жұмыс істеуді үйрендік. AGI тобы бұл ынтымақтастықты келесі деңгейге көтереді. Жоғарыда аталған барлық когнитивті артықшылықтарды ескере отырып, содан кейін оны жеке және алыс қашықтықта сымсыз байланыс мүмкіндігімен біріктіретін болсақ, болашақ AGI командасы/ұя санасы теориялық тұрғыдан адамдар тобына қарағанда жобаларды әлдеқайда тиімді шеше алады.

Ақырында, AGI соңғы түрі - физикалық пішіні жоқ, компьютер ішінде жұмыс істейтін және оны жасаушылар қамтамасыз ететін толық есептеу қуаты мен онлайн ресурстарға қол жеткізе алатын нұсқасы. Ғылыми-фантастикалық шоулар мен кітаптарда бұл AGI әдетте сарапшы виртуалды көмекшілер/достар немесе ғарыш кемесінің керемет операциялық жүйесі түрінде болады. Бірақ AGI-нің басқа екі санатымен салыстырғанда, бұл AI келесі жолдармен ерекшеленеді;

Жылдамдық: шектеусіз (немесе, кем дегенде, ол қол жеткізе алатын жабдықтың шегіне дейін).
Жад: шексіз
Өнімділік: суперкомпьютерлік орталықтарға қолжетімділік арқасында шешім қабылдау сапасын арттыру.
Жаңарту мүмкіндігі: абсолютті, нақты уақытта және когнитивті жаңартулардың шексіз таңдауымен. Әрине, бұл AGI санатында физикалық робот пішіні болмағандықтан, ол жаңартулар оның жұмыс істейтін суперкомпьютерлеріне қатысты болмаса, физикалық жаңартуларды қажет етпейді.
Ұжымдық: алдыңғы AGI санатына ұқсас, бұл денесіз AGI өзінің AGI әріптестерімен тиімді жұмыс істейді. Дегенмен, шектеусіз есептеу қуатына және онлайн ресурстарға қол жеткізуге көбірек қол жеткізуді ескере отырып, бұл AGI әдетте жалпы AGI ұжымында көшбасшылық рөлдерді алады.

Адамзат алғашқы жасанды жалпы интеллекті қашан жасайды?

AI зерттеу қауымдастығы заңды AGI ойлап табады деп есептейтін нақты күн жоқ. Алайда, а 2013 сауалнама Жетекші AI зерттеушілері Ник Бостром мен Винсент Мюллер жүргізген әлемдегі 550 жетекші AI зерттеушілері пікірлер ауқымын үш ықтимал жылға дейін орташа есептеді:

Орташа оптимистік жыл (10% ықтималдық): 2022 жыл
Орташа шынайы жыл (50% ықтималдық): 2040 ж
Медианалық пессимистік жыл (90% ықтималдық): 2075 ж

Бұл болжамдардың қаншалықты дәл екені маңызды емес. Маңыздысы, AI зерттеу қауымдастығының басым көпшілігі біздің өмірімізде және осы ғасырдың салыстырмалы түрде басында AGI ойлап табамыз деп сенеді.

Жасанды жалпы интеллект құру адамзатты қалай өзгертеді

Біз осы жаңа AI әсерін осы серияның соңғы тарауында егжей-тегжейлі зерттейміз. Бұл тарау үшін біз AGI құру адамдар Марста өмір тапқан кезде біз сезінетін әлеуметтік реакцияға өте ұқсас болатындығын айтамыз.

Бір лагерь оның мәнін түсінбейді және ғалымдар тағы бір қуатты компьютер жасау туралы үлкен мәміле жасап жатыр деп ойлауды жалғастырады.

Людиттер мен діни көзқарастағы адамдардан тұратын тағы бір лагерь бұл AGI-дан қорқады, бұл SkyNet стиліндегі адамзатты жоюға тырысатын жиіркенішті нәрсе деп есептейді. Бұл лагерь барлық нысандарында AGI-ны жою/жоюды белсенді түрде жақтайды.

Екінші жағынан, үшінші лагерь бұл туындыны заманауи рухани оқиға ретінде қарастырады. Маңызды жолдардың барлығында бұл AGI өмірдің жаңа формасы болады, ол бізден басқаша ойлайтын және мақсаттары біздікінен өзгеше. AGI құру туралы жарияланғаннан кейін, адамдар енді Жерді жай жануарлармен бөліспейді, сонымен қатар интеллектісі біздікінен тең немесе жоғары болатын жасанды тіршілік иелерінің жаңа тобымен бірге болады.

Төртінші лагерь еңбек нарығындағы олқылықтарды толтыру және жаңа тауарлар мен қызметтердің дамуын жеделдету сияқты әртүрлі бизнес қажеттіліктерін шешу үшін AGI-ны қалай пайдалануға болатынын зерттейтін бизнес мүдделерін қамтиды.

Әрі қарай, бізде үкіметтің барлық деңгейлерінің өкілдері бар, олар АГИ-ді қалай реттеу керектігін түсінуге тырысады. Бұл барлық моральдық және философиялық пікірталастардың басына түсетін деңгей, әсіресе осы AGI-ларды меншік немесе жеке тұлға ретінде қарастыру туралы.

Соңында, соңғы лагерь әскери және ұлттық қауіпсіздік органдары болады. Шындығында, бірінші AGI туралы көпшілікке жариялау тек осы лагерьдің арқасында бірнеше айдан бірнеше жылға кешіктірілуі мүмкін. Неліктен? Өйткені AGI өнертабысы қысқа мерзімде үлкен геосаяси қауіп-қатерді және ядролық бомбаның өнертабыстарынан әлдеқайда асып түсетін мүмкіндікті көрсететін жасанды супер интеллект (ASI) құруға әкеледі.

Осы себепті, келесі бірнеше тараулар толығымен ASIs тақырыбына және адамзат оны ойлап тапқаннан кейін өмір сүре ме, жоқ па деген тақырыпқа арналады.

(Тарауды аяқтаудың тым драмалық жолы ма?