Kaip pirmasis dirbtinis bendrasis intelektas pakeis visuomenę: dirbtinio intelekto ateitis P2

Mes pastatėme piramides. Išmokome panaudoti elektrą. Suprantame, kaip mūsų visata susiformavo po Didžiojo sprogimo (dažniausiai). Ir, žinoma, klišinis pavyzdys, mes pasodinome žmogų į mėnulį. Vis dėlto, nepaisant visų šių pasiekimų, žmogaus smegenys tebėra toli už šiuolaikinio mokslo supratimo ribų ir pagal nutylėjimą yra sudėtingiausias objektas žinomoje visatoje arba bent jau mūsų supratimu.

Atsižvelgiant į šią realybę, neturėtų būti visiškai šokiruojantis, kad dar nesukūrėme dirbtinio intelekto (DI), prilygstančio žmonėms. DI, pvz., Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) ir David (Prometėjas), arba ne humanoidinis DI, pvz., Samantha (Jos) ir TARS (Tarpžvaigždinis), tai yra kito didelio AI vystymosi etapo pavyzdžiai: dirbtinis bendras intelektas (AGI, kartais dar vadinamas HLMI arba žmogaus lygio mašinos intelektu). 

Kitaip tariant, iššūkis, su kuriuo susiduria dirbtinio intelekto tyrinėtojai, yra toks: kaip galime sukurti dirbtinį protą, panašų į mūsų, kai net visiškai nesuprantame, kaip veikia mūsų protas?

Išnagrinėsime šį klausimą kartu su tuo, kaip žmonės kovos su būsimais AGI, ir galiausiai, kaip pasikeis visuomenė kitą dieną po to, kai pasauliui bus paskelbtas pirmasis AGI. 

Kas yra dirbtinis bendrasis intelektas?

Sukurkite dirbtinį intelektą, kuris galėtų įveikti aukščiausią reitingą šachmatų, „Jeopardy“ ir „Go“ žaidėjus, nesunku ("Deep Blue", Watsonir „AlphaGO“ atitinkamai). Sukurkite dirbtinį intelektą, kuris gali padėti jums atsakyti į bet kokį klausimą, pasiūlyti prekes, kurias galbūt norėsite įsigyti, arba valdyti bendrai naudojamų taksi parką – aplink juos yra sukurtos ištisos milijardų dolerių vertės įmonės (Google, Amazon, Uber). Net dirbtinis intelektas, galintis nuvaryti jus iš vienos šalies pusės į kitą... na, mes dirbame.

Tačiau paprašykite dirbtinio intelekto perskaityti vaikišką knygą ir suprasti jos turinį, prasmę ar moralę, arba paprašykite dirbtinio intelekto pasakyti skirtumą tarp katės paveikslo ir zebro, ir jūs padarysite daugiau nei keletą. trumpieji jungimai. 

Gamta praleido milijonus metų kurdama skaičiavimo įrenginį (smegenis), kuris puikiai apdoroja, supranta, mokosi, o vėliau veikia naujose situacijose ir naujoje aplinkoje. Palyginkite tai su paskutiniu pusšimčiu kompiuterių mokslo, kurio pagrindinis dėmesys buvo skiriamas skaičiavimo įrenginių, pritaikytų atskiroms užduotims, kurioms jie buvo sukurti, kūrimui. 

Kitaip tariant, žmogus-kompiuteris yra generalistas, o dirbtinis kompiuteris yra specialistas.

AGI kūrimo tikslas – sukurti dirbtinį intelektą, kuris galėtų mąstyti ir mokytis daugiau kaip žmogus, pasitelkdamas patirtį, o ne tiesioginį programavimą.

Realiame pasaulyje tai reikštų, kad ateityje AGI išmoks skaityti, rašyti ir juokauti arba vaikščioti, bėgti ir važiuoti dviračiu, daugiausia savarankiškai, remdamasi savo patirtimi pasaulyje (naudojant bet kokį kūną ar jutimo organai / prietaisai, kuriuos mes jai suteikiame), ir per savo sąveiką kiti AI ir kiti žmonės.

Ko prireiks norint sukurti dirbtinį bendrąjį intelektą

Nors techniškai sudėtinga, AGI sukurti turi būti įmanoma. Jei iš tikrųjų, fizikos dėsniuose yra giliai įtvirtinta savybė – skaičiavimo universalumas – kuri iš esmės sako viską, ką gali padaryti fizinis objektas, pakankamai galingas, bendros paskirties kompiuteris iš esmės turėtų sugebėti kopijuoti / imituoti.

Ir vis dėlto tai sudėtinga.

Laimei, šiuo atveju yra daug sumanių dirbtinio intelekto tyrėjų (jau nekalbant apie daugybę juos remiančių įmonių, vyriausybės ir karinių lėšų), ir iki šiol jie nustatė tris pagrindinius ingredientus, kuriuos, jų nuomone, būtina išspręsti, kad būtų AGI į mūsų pasaulį.

Dideli duomenų. Labiausiai paplitęs požiūris į dirbtinio intelekto kūrimą apima metodą, vadinamą giliuoju mokymusi – specifinio tipo mašinų mokymosi sistema, kuri veikia sukaupdama milžiniškus duomenų kiekius, susmulkindama tuos duomenis imituojamų neuronų tinkle (modeliuota pagal žmogaus smegenis), o tada. panaudoti išvadas savo įžvalgoms programuoti. Norėdami gauti daugiau informacijos apie gilųjį mokymąsi, perskaityti šį.

Pavyzdžiui, į 2017, „Google“ tiekė savo AI tūkstančius kačių vaizdų, kuriuos naudojo gilaus mokymosi sistema, kad išmoktų ne tik atpažinti katę, bet ir atskirti skirtingas kačių veisles. Neilgai trukus jie paskelbė apie artėjantį išleidimą "Google" objektyvas, nauja paieškos programa, leidžianti vartotojams nufotografuoti bet ką, o „Google“ ne tik pasakys, kas tai yra, bet ir pasiūlys naudingo kontekstinio turinio, apibūdinančio tai – patogu keliaujant ir norite sužinoti daugiau apie konkrečią turistų traukos vietą. Tačiau ir čia „Google Lens“ nebūtų įmanomas be milijardų vaizdų, šiuo metu pateiktų jos vaizdų paieškos sistemoje.

Tačiau šio didelių duomenų ir gilaus mokymosi derinio vis dar nepakanka, kad būtų sukurtas AGI.

Geresni algoritmai. Per pastarąjį dešimtmetį „Google“ dukterinė įmonė ir dirbtinio intelekto erdvės lyderė „DeepMind“ padarė didelį efektą, sujungdama gilaus mokymosi stipriąsias puses su mokymu, skirtu sustiprinti. Tai yra nemokamas mašininio mokymosi metodas, kuriuo siekiama išmokyti dirbtinį intelektą, kaip imtis veiksmų naujoje aplinkoje, kad pasiektų rezultatų. užsibrėžtas tikslas.

Dėl šios hibridinės taktikos „DeepMind“ premjerinis dirbtinis intelektas AlphaGo ne tik išmoko žaisti „AlphaGo“, atsisiųsdamas taisykles ir tyrinėdamas pagrindinių žmonių žaidėjų strategijas, bet ir milijonus kartų žaidęs prieš save, sugebėjo įveikti geriausius „AlphaGo“ žaidėjus. naudojant žaidime dar nematytas judesius ir strategijas. 

Taip pat „DeepMind“ Atari programinės įrangos eksperimentas apėmė fotoaparato suteikimą dirbtiniam intelektui, kad jis matytų įprastą žaidimo ekraną, užprogramuoti jį taip, kad būtų galima įvesti žaidimo nurodymus (pvz., vairasvirtės mygtukus) ir suteikti jam išskirtinį tikslą padidinti rezultatą. Rezultatas? Per kelias dienas jis išmoko žaisti ir įvaldyti daugybę klasikinių arkadinių žaidimų. 

Tačiau kad ir kokie įdomūs būtų šie ankstyvieji pasiekimai, vis dar reikia išspręsti keletą pagrindinių iššūkių.

Pirma, dirbtinio intelekto tyrėjai stengiasi išmokyti dirbtinio intelekto gudrybės, vadinamos „smulkinimu“, kurią žmonių ir gyvūnų smegenys puikiai išmano. Paprasčiau tariant, kai nusprendžiate nusipirkti bakalėjos, galite įsivaizduoti savo galutinį tikslą (nusipirkti avokadą) ir apytikslį planą, kaip tai padarytumėte (išeiti iš namų, apsilankyti bakalėjos parduotuvėje, nusipirkti). avokadą, grįžkite namo). Tai, ko jūs nedarote, yra planuoti kiekvieną įkvėpimą, kiekvieną žingsnį, visus įmanomus atvejus pakeliui ten. Vietoj to, jūs turite idėją (gabalėlį), kur norite eiti, ir pritaikyti savo kelionę bet kokiai situacijai.

Kad ir kaip įprasta, šis gebėjimas yra vienas iš pagrindinių žmogaus smegenų pranašumų, palyginti su AI – tai gebėjimas užsibrėžti tikslą ir jo siekti iš anksto nežinant kiekvienos smulkmenos ir nepaisant bet kokių kliūčių ar aplinkos pokyčių. gali susidurti. Šis įgūdis leistų AGI mokytis efektyviau, nereikalaujant pirmiau minėtų didelių duomenų.

Kitas iššūkis yra gebėjimas ne tik skaityti knygą, bet ir suprasti prasmę arba už jo esantis kontekstas. Ilgalaikis tikslas yra, kad dirbtinis intelektas perskaitytų laikraščio straipsnį ir galėtų tiksliai atsakyti į įvairius klausimus apie tai, ką perskaitė, pavyzdžiui, parašyti knygos ataskaitą. Šis gebėjimas pavers dirbtinį intelektą iš paprasčiausio skaičių skaičiuojančio skaičiuotuvo į esmę, kuri trapi prasmę.

Apskritai, tolesnis savarankiško mokymosi algoritmo, galinčio imituoti žmogaus smegenis, pažanga atliks pagrindinį vaidmenį kuriant AGI, tačiau be šio darbo AI bendruomenei taip pat reikia geresnės aparatinės įrangos.

Geresnė aparatūra. Taikant dabartinius aukščiau paaiškintus metodus, AGI bus įmanoma tik tada, kai rimtai padidinsime skaičiavimo galią, skirtą jam paleisti.

Atsižvelgiant į kontekstą, jei paimtume žmogaus smegenų gebėjimą mąstyti ir paverstume jį skaičiavimo terminais, tada apytikslis vidutinio žmogaus protinio pajėgumo įvertinimas yra vienas eksaflopas, kuris atitinka 1,000 petaflopų ("Flop" reiškia slankiojo kablelio operacijas per. antra ir matuoja skaičiavimo greitį).

Palyginimui, iki 2018 m. pabaigos galingiausias pasaulyje superkompiuteris Japonijos AI tilto debesis dūzgs 130 petaflopų, toli gražu iki vieno eksaflopo.

Kaip nurodyta mūsų superkompiuterių skyrius mūsų Kompiuterių ateitis serijos, tiek JAV, tiek Kinija stengiasi iki 2022 m. sukurti savo „Exaflop“ superkompiuterius, tačiau net jei jiems pasiseks, to vis tiek gali nepakakti.

Šie superkompiuteriai veikia kelių dešimčių megavatų galia, užima kelis šimtus kvadratinių metrų ploto, o jų statyba kainuoja kelis šimtus milijonų. Žmogaus smegenys sunaudoja vos 20 vatų galios, telpa maždaug 50 cm apimties kaukolės viduje, o mūsų yra septyni milijardai (2018 m.). Kitaip tariant, jei norime, kad AGI būtų tokie pat įprasti kaip žmonės, turėsime išmokti juos sukurti ekonomiškiau.

Tuo tikslu AI tyrėjai pradeda svarstyti galimybę ateities AI maitinti kvantiniais kompiuteriais. Išsamiau aprašyta kvantiniai kompiuteriai Skaitydami mūsų serijos „Kompiuterių ateitis“ skyrių, šie kompiuteriai veikia iš esmės kitaip nei kompiuteriai, kuriuos kūrėme pastarąjį pusšimtį metų. Ištobulintas iki 2030 m., vienas kvantinis kompiuteris apskaičiuos visus šiuo metu veikiančius superkompiuterius 2018 m. visame pasaulyje. Jie taip pat bus daug mažesni ir naudos daug mažiau energijos nei dabartiniai superkompiuteriai. 

Kuo dirbtinis bendras intelektas būtų pranašesnis už žmogų?

Tarkime, kad kiekvienas aukščiau išvardintas iššūkis bus išspręstas ir AI tyrėjams pavyksta sukurti pirmąjį AGI. Kuo AGI protas skirsis nuo mūsų pačių?

Norėdami atsakyti į tokį klausimą, turime suskirstyti AGI protus į tris kategorijas: tuos, kurie gyvena roboto kūne (duomenys iš "star Trek"), kurios turi fizinę formą, bet yra belaidžiu būdu prijungtos prie interneto / debesies (Agentas Smithas iš Matrica) ir neturintys fizinės formos, kurie visiškai gyvena kompiuteryje arba internete (Samanta iš Jos).

Pirmiausia AGI roboto kūne, izoliuotame nuo interneto, konkuruos lygiaverčiai žmogaus protui, tačiau turės tam tikrų pranašumų:

• Atmintis: Priklausomai nuo AGI roboto formos konstrukcijos, jų trumpalaikė atmintis ir pagrindinės informacijos atmintis tikrai bus pranašesnės už žmones. Tačiau dienos pabaigoje yra fizinis apribojimas, kiek vietos standžiajame diske galite sutalpinti į robotą, darant prielaidą, kad suprojektuosime juos taip, kad jie atrodytų kaip žmonės. Dėl šios priežasties AGI ilgalaikė atmintis veiks labai panašiai kaip žmonių, aktyviai pamiršdama informaciją ir prisiminimus, kurie yra laikomi nereikalingais jos veikimui ateityje (siekiant atlaisvinti vietos diske).
• Greitis: Žmogaus smegenyse esančių neuronų našumas maksimalus yra maždaug 200 hercų, o šiuolaikiniai mikroprocesoriai veikia gigahercų lygiu, taigi milijonus kartų greičiau nei neuronai. Tai reiškia, kad, palyginti su žmonėmis, būsimi AGI apdoros informaciją ir priims sprendimus greičiau nei žmonės. Atminkite, kad tai nebūtinai reiškia, kad šis AGI priims protingesnius ar teisingesnius sprendimus nei žmonės, tiesiog jie gali greičiau padaryti išvadas.
• Našumas: Paprasčiau tariant, žmogaus smegenys pavargsta, jei per ilgai veikia be poilsio ar miego, o kai taip veikia, pablogėja atmintis ir gebėjimas mokytis bei protauti. Tuo tarpu AGI, darant prielaidą, kad jie reguliariai įkraunami (elektra), jie neturės šios silpnybės.
• Galimybė tobulinti: žmogui išmokti naujo įpročio gali prireikti kelių savaičių praktikos, naujų įgūdžių išmokimas gali užtrukti mėnesius, o išmokti naujos profesijos – metų. AGI jie turės galimybę mokytis iš patirties (kaip žmonės) ir tiesiogiai įkeldami duomenis, panašiai kaip reguliariai atnaujinate savo kompiuterio OS. Šie naujinimai gali būti taikomi žinių (naujų įgūdžių) arba fizinės AGI formos našumo atnaujinimams. 

Toliau pažvelkime į AGI, kurie turi fizinę formą, bet taip pat yra belaidžiu būdu prijungti prie interneto / debesies. Skirtumai, kuriuos galime pastebėti naudojant šį lygį, palyginti su nesusietais AGI, yra šie:

• Atmintis: šie AGI turės visus trumpalaikius pranašumus, kuriuos turi ankstesnė AGI klasė, išskyrus tai, kad jiems taip pat bus naudinga tobula ilgalaikė atmintis, nes jie gali įkelti tuos prisiminimus į debesį ir prireikus pasiekti. Akivaizdu, kad ši atmintis nebus pasiekiama tose srityse, kuriose yra silpnas ryšys, tačiau 2020-aisiais ir 2030-aisiais, kai daugiau pasaulio prisijungs prie interneto, tai taps mažiau rūpesčių. Daugiau skaitykite pirmas skyrius mūsų Interneto ateitis serija. 
• Greitis: priklausomai nuo kliūčių, su kuriomis susiduria šis AGI, tipo, jie gali pasiekti didesnę debesies skaičiavimo galią, kad padėtų ją išspręsti.
• Našumas: jokio skirtumo lyginant su nesusietais AGI.
• Atnaujinamumas: Vienintelis skirtumas tarp šio AGI, susijusio su atnaujinimu, yra tas, kad jie gali pasiekti atnaujinimus realiuoju laiku, belaidžiu ryšiu, užuot apsilankę ir prijungę prie atnaujinimo sandėlio.
• Kolektyvas: žmonės tapo dominuojančia rūšimi Žemėje ne todėl, kad buvome didžiausias ar stipriausias gyvūnas, o todėl, kad išmokome bendrauti ir bendradarbiauti įvairiais būdais siekdami kolektyvinių tikslų – nuo ​​vilnonio mamuto medžioklės iki Tarptautinės kosminės stoties statybos. AGI komanda pakeltų šį bendradarbiavimą į kitą lygį. Atsižvelgiant į visus aukščiau išvardintus kognityvinius pranašumus ir kartu su galimybe bendrauti belaidžiu ryšiu tiek asmeniškai, tiek dideliais atstumais, būsima AGI komanda / avilio protas teoriškai galėtų spręsti projektus daug efektyviau nei žmonių komanda. 

Galiausiai, paskutinis AGI tipas yra versija be fizinės formos, kuri veikia kompiuteryje ir turi prieigą prie visos skaičiavimo galios ir internetinių išteklių, kuriuos jai suteikia jos kūrėjai. Mokslinės fantastikos laidose ir knygose šie AGI paprastai būna patyrę virtualūs padėjėjai / draugai arba ištaiginga erdvėlaivio operacinė sistema. Tačiau, palyginti su kitomis dviem AGI kategorijomis, šis AI skirsis šiais būdais;

• Greitis: Neribotas (arba bent jau iki aparatinės įrangos, prie kurios ji turi prieigą, ribos).
• Atmintis: Neribota  
• Našumas: Padidėjusi sprendimų priėmimo kokybė dėl prieigos prie superkompiuterių centrų.
• Atnaujinamumas: absoliutus, realiu laiku ir su neribotu pažintinių patobulinimų pasirinkimu. Žinoma, kadangi ši AGI kategorija neturi fizinio roboto formos, jai nereikės galimų fizinių atnaujinimų, nebent tie atnaujinimai bus skirti superkompiuteriams, kuriuose ji veikia.
• Kolektyvas: Panašiai kaip ir ankstesnė AGI kategorija, šis bekūnis AGI efektyviai bendradarbiaus su savo AGI kolegomis. Tačiau, atsižvelgiant į tiesioginę prieigą prie neribotos skaičiavimo galios ir prieigą prie internetinių išteklių, šios AGI paprastai užims lyderio vaidmenis bendrame AGI kolektyve. 

Kada žmonija sukurs pirmąjį dirbtinį bendrąjį intelektą?

Nėra nustatytos datos, kada AI tyrimų bendruomenė tikės, kad išras teisėtą AGI. Tačiau a 2013 apklausa 550 geriausių pasaulio DI tyrėjų, kuriuos atliko pirmaujantys AI tyrimų mąstytojai Nickas Bostromas ir Vincentas C. Mülleris, apskaičiavo, kad nuomonių diapazonas yra treji galimi metai:

• Optimistinių metų mediana (10 % tikimybė): 2022 m
• Realių metų mediana (50 % tikimybė): 2040 m
• Pesimistinių metų mediana (90 % tikimybė): 2075 m 

Nesvarbu, kaip tikslios šios prognozės. Svarbu tai, kad didžioji dalis AI tyrinėtojų bendruomenės tiki, kad AGI išrasime per savo gyvenimą ir palyginti anksti šiame amžiuje. 

Kaip dirbtinio bendro intelekto sukūrimas pakeis žmoniją

Paskutiniame šios serijos skyriuje išsamiai nagrinėjame šių naujų AI poveikį. Be to, šiame skyriuje pasakysime, kad AGI sukūrimas bus labai panašus į visuomenės reakciją, kurią patirsime, jei žmonės rastų gyvybę Marse. 

Viena stovykla nesupras reikšmės ir toliau manys, kad mokslininkai daro didelį sandorį kurdami dar vieną galingesnį kompiuterį.

Kita stovykla, kurią greičiausiai sudarys luditai ir religingi asmenys, bijo šio AGI, manydama, kad tai bjauru, kad ji bandys sunaikinti žmoniją SkyNet būdu. Ši stovykla aktyviai pasisakys už visų formų AGI panaikinimą / sunaikinimą.

Kita vertus, trečioji stovykla į šį kūrinį žiūrės kaip į šiuolaikinį dvasinį įvykį. Visais svarbiais būdais šis AGI bus nauja gyvenimo forma, mąstanti kitaip nei mes ir kurios tikslai skiriasi nuo mūsų pačių. Kai bus paskelbta apie AGI sukūrimą, žmonės nebedalins Žemės vien tik su gyvūnais, bet ir kartu su nauja dirbtinių būtybių klase, kurių intelektas yra lygus ar pranašesnis už mūsų.

Ketvirtoje stovykloje bus verslo interesų atstovai, kurie tirs, kaip jie gali panaudoti AGI įvairiems verslo poreikiams tenkinti, pavyzdžiui, užpildyti darbo rinkos spragas ir paspartinti naujų prekių ir paslaugų kūrimą.

Be to, turime atstovus iš visų valdžios lygių, kurie suklups, bandydami suprasti, kaip reguliuoti AGI. Tai yra lygis, kuriame užvirs visos moralizuojančios ir filosofinės diskusijos, ypač apie tai, ar šiuos AGI traktuoti kaip nuosavybę, ar kaip asmenis. 

Ir galiausiai paskutinė stovykla bus kariuomenės ir nacionalinio saugumo agentūros. Tiesą sakant, yra didelė tikimybė, kad viešas pirmojo AGI paskelbimas gali būti atidėtas mėnesiais ar metais vien dėl šios stovyklos. Kodėl? Kadangi AGI išradimas netrukus padės sukurti dirbtinį superintelektą (ASI), kuris bus didžiulė geopolitinė grėsmė ir galimybė gerokai pranokti branduolinės bombos išradimą. 

Dėl šios priežasties keliuose kituose skyriuose pagrindinis dėmesys bus skiriamas ASI temai ir tai, ar žmonija išliks po jos išradimo.

(Pernelyg dramatiškas būdas užbaigti skyrių?

Serialas Dirbtinio intelekto ateitis

Dirbtinis intelektas yra rytojaus elektra: dirbtinio intelekto ateitis P1

Kaip sukursime pirmąjį dirbtinį superintelektą: dirbtinio intelekto ateitis P3 

Ar dirbtinis superintelektas sunaikins žmoniją? Dirbtinio intelekto ateitis P4

Kaip žmonės ginsis nuo dirbtinio superintelekto: dirbtinio intelekto ateitis P5

Ar žmonės gyvens taikiai dirbtinio intelekto valdomoje ateityje? Dirbtinio intelekto ateitis P6