Quantumrun

ЗУРГИЙН ЗЭЭЛ: Quantumrun

Анхны хиймэл ерөнхий оюун ухаан нийгмийг хэрхэн өөрчлөх вэ: хиймэл оюун ухааны ирээдүй P2

Дэвид Тал, Хэвлэн нийтлэгч, футурист
@DavidTalWrites
LinkedIn

Мягмар, 09/15/2020 - 13:08

Бид пирамидуудыг барьсан. Бид цахилгаан эрчим хүчийг ашиглаж сурсан. Их тэсрэлтийн дараа (ихэнхдээ) бидний орчлон ертөнц хэрхэн үүссэнийг бид ойлгодог. Мэдээжийн хэрэг, клишегийн жишээгээр бид саран дээр хүнийг тавьсан. Гэсэн хэдий ч эдгээр бүх ололт амжилтыг үл харгалзан хүний тархи орчин үеийн шинжлэх ухааны ойлголтоос хол хөндий хэвээр байгаа бөгөөд анхдагч байдлаар, мэдэгдэж буй орчлон ертөнцийн хамгийн төвөгтэй объект буюу наад зах нь түүний талаарх бидний ойлголт юм.

Энэ бодит байдлыг харгалзан үзвэл бид хүнтэй эн зэрэгцэхүйц хиймэл оюун ухаан (AI) бүтээж амжаагүй байгаа нь үнэхээр цочирдох ёсгүй. Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner), Дэвид (Прометей) гэх мэт хиймэл хиймэл оюун ухаан, эсвэл Саманта (Тэр) болон TARS (Interstellar) зэрэг хүмүүнлэг бус хиймэл оюун ухаан нь хиймэл оюун ухааны хөгжлийн дараагийн гайхалтай үе шатуудын жишээ юм. хиймэл ерөнхий оюун ухаан (AGI, Заримдаа HLMI эсвэл Хүний түвшний машины тагнуул гэж нэрлэдэг).

Өөрөөр хэлбэл, хиймэл оюун ухаан судлаачдын өмнө тулгараад байгаа сорилт нь: Бид өөрсдийн оюун ухаан хэрхэн ажилладаг талаар бүрэн ойлголтгүй байхад бид хэрхэн өөртэйгөө дүйцэхүйц хиймэл оюун ухааныг бий болгох вэ?

Бид энэ асуултыг хүн төрөлхтөн ирээдүйн AGI-тай хэрхэн тэмцэх вэ, эцэст нь дэлхий дахинд анхны AGI зарласны маргааш нийгэм хэрхэн өөрчлөгдөхийг судлах болно.

Хиймэл ерөнхий оюун ухаан гэж юу вэ?

Шатар, аюул, гоц тоглоомын шилдэг тоглогчдыг ялж чадах хиймэл оюун ухааныг зохион бүтээ.Гүн хөх, ВатсонБолон AlphaGO тус тус). Танд ямар ч асуултын хариултыг өгөх, худалдаж авахыг хүсч буй зүйлсээ санал болгох, эсвэл таксины паркийг удирдах боломжтой хиймэл оюун ухаан зохион бүтээгээрэй—бүх олон тэрбум долларын хөрөнгө оруулалттай компаниуд тэдний эргэн тойронд (Google, Amazon, Uber) бий. Таныг улс орны нэг талаас нөгөө рүү хөтөлж чадах хиймэл оюун ухаан хүртэл ... бид үүн дээр ажиллаж байна.

Гэхдээ хиймэл оюун ухаанаас хүүхдийн ном уншиж, түүний заах гэж буй агуулга, утга учир, ёс суртахууны талаар ойлгохыг хүс, эсвэл хиймэл оюун ухаанаас муур, тахө хоёрын зургийг ялгаж хэлэхийг хүс, тэгвэл та хэд хэдэн зүйлийг үүсгэх болно. богино холболт.

Байгаль дэлхий олон сая жилийг боловсруулах, ойлгох, суралцах, улмаар шинэ нөхцөл байдал, шинэ орчинд ажиллах чадвартай тооцоолох төхөөрөмжийг (тархи) хөгжүүлэхэд зарцуулсан. Үүнийг компьютерийн шинжлэх ухааны сүүлийн хагас зуун жилийн турш тусгайлсан даалгаварт тохирсон тооцоолох төхөөрөмжийг бий болгоход чиглүүлсэнтэй харьцуул.

Өөрөөр хэлбэл, хүн-компьютер нь ерөнхий шинж чанартай байдаг бол хиймэл компьютер нь мэргэжилтэн юм.

AGI-ийг бий болгох зорилго нь шууд програмчлалын тусламжтайгаар бус туршлагаар дамжуулан хүн шиг сэтгэж, суралцах чадвартай хиймэл оюун ухааныг бий болгох явдал юм.

Бодит амьдрал дээр энэ нь ирээдүйн AGI-ыг дэлхий дээрх өөрийн туршлагаараа (ямар ч бие махбодь ашиглаж) уншиж, бичиж, хошигнол ярих, эсвэл алхаж, гүйж, дугуй унаж сурахыг хэлнэ гэсэн үг юм. мэдрэхүйн эрхтнүүд/төхөөрөмжүүд) болон бусад хиймэл оюун ухаан болон бусад хүмүүсийн харилцан үйлчлэлээр дамжуулан өгдөг.

Хиймэл ерөнхий оюун ухааныг бий болгоход юу хэрэгтэй вэ

Техникийн хувьд хэцүү ч AGI үүсгэх боломжтой байх ёстой. Хэрэв физикийн хуулиудын хүрээнд физик объектын хийж чадах бүх зүйлийг хангалттай хүчирхэг, ерөнхий зориулалтын компьютер зарчмын хувьд хуулах/дууриах чадвартай байх ёстой гэсэн гүн гүнзгий шинж чанар байдаг - тооцооллын түгээмэл байдал.

Гэсэн хэдий ч энэ нь төвөгтэй юм.

Баярлалаа, энэ хэрэг дээр олон ухаалаг хиймэл оюун ухаан судлаачид байгаа (тэдгээрийг дэмжих олон байгууллага, засгийн газар, цэргийн санхүүжилтийг дурдахгүй) бөгөөд өнөөг хүртэл тэд XNUMX үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгийг тодорхойлоод байна. Манай ертөнцөд AGI.

Их мэдээлэл. Хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэх хамгийн түгээмэл арга бол гүн гүнзгий суралцах арга техникийг багтаадаг бөгөөд энэ нь асар их хэмжээний өгөгдлийг задлах, эдгээр өгөгдлийг симуляцийн нейронуудын сүлжээнд (хүний тархины загвараар загварчлагдсан) задлах замаар ажилладаг тусгай төрлийн машин сургалтын систем юм. олсон үр дүнг ашиглан өөрийн ойлголтыг програмчлах. Гүнзгий сургалтын талаар дэлгэрэнгүй мэдээлэл авахыг хүсвэл, энийг унш.

Жишээлбэл, 2017 нь, Google нь муурны олон мянган зургийг хиймэл оюун ухаандаа тэжээж, гүнзгий сургалтын систем нь зөвхөн муурыг таних төдийгүй өөр өөр үүлдэр муурыг ялгаж сурахад ашигладаг байсан. Удалгүй тэд удахгүй гарах гэж буйгаа зарлав Google Линз, хэрэглэгчдэд ямар нэгэн зүйлийн зургийг авах боломжийг олгодог хайлтын шинэ аппликейшн нь Google танд юу болохыг хэлж өгөөд зогсохгүй үүнийг тайлбарлах хэрэгтэй контекст агуулгыг санал болгодог. Энэ нь аялах үед хэрэг болох ба та аялал жуулчлалын тодорхой газруудын талаар илүү ихийг мэдэхийг хүсч байна. Гэхдээ энд ч гэсэн Google Lens нь зургийн хайлтын системд одоогоор жагсаагдсан олон тэрбум зураггүйгээр боломжгүй байх болно.

Гэсэн хэдий ч энэхүү том өгөгдөл, гүнзгий суралцах хослол нь AGI-ийг бий болгоход хангалтгүй хэвээр байна.

Илүү сайн алгоритмууд. Сүүлийн XNUMX жилийн хугацаанд Google-ийн охин компани бөгөөд хиймэл оюун ухааны салбарт тэргүүлэгч DeepMind гүн гүнзгий суралцахын давуу талыг бататгах сургалттай хослуулан шуугиан тарьсан бөгөөд энэ нь хиймэл оюун ухаанд хүрэхийн тулд шинэ орчинд хэрхэн арга хэмжээ авахыг заах зорилготой нэмэлт машин сургалтын арга барил юм. тогтоосон зорилго.

Энэхүү эрлийз тактикийн ачаар DeepMind-ийн нээлтийн хиймэл оюун ухаан, AlphaGo нь дүрмүүдийг татаж аваад, шилдэг хүний тоглогчдын стратегийг судалж, AlphaGo-г хэрхэн тоглохыг зааж өгөөд зогсохгүй олон сая удаа өөртэйгөө тоглосныхоо дараа шилдэг AlphaGo тоглогчдыг ялж чадсан юм. тоглоомонд урьд өмнө хэзээ ч харж байгаагүй хөдөлгөөн, стратегийг ашиглах.

Үүний нэгэн адил, DeepMind-ийн Atari програм хангамжийн туршилт нь хиймэл оюун ухаанд ердийн тоглоомын дэлгэцийг харах камер өгч, тоглоомын захиалга оруулах чадвартай (жойстик товчлуур гэх мэт) програмчилж, оноогоо нэмэгдүүлэх онцгой зорилго тавьсан. Үр дүн? Хэдхэн хоногийн дотор тэрээр хэрхэн тоглох, олон арван сонгодог аркад тоглоомыг хэрхэн эзэмшихийг зааж өгсөн.

Гэхдээ эдгээр эхний амжилтууд сэтгэл хөдөлгөм хэдий ч шийдвэрлэх шаардлагатай зарим гол сорилтууд байсаар байна.

Нэгд, хиймэл оюун ухаан судлаачид хиймэл оюун ухаанд хүн, амьтны тархи маш сайн байдаг "хөөлөх" хэмээх заль мэхийг зааж өгөхөөр ажиллаж байна. Энгийнээр хэлбэл, та хүнсний зүйл худалдаж авахаар шийдсэн үедээ эцсийн зорилгоо (авокадо худалдаж авах) болон үүнийг хэрхэн хийх талаар бүдүүлэг төлөвлөгөөгөө (гэрээсээ гарах, хүнсний дэлгүүрт зочлох, худалдаж авах) төсөөлж чадна. авокадо, гэртээ харих). Чиний хийхгүй байгаа зүйл бол амьсгал, алхам бүр, тийшээ явах замдаа тохиолдох болзошгүй бүх зүйлийг төлөвлөх явдал юм. Үүний оронд та хаашаа явахыг хүсч байгаа, ямар ч нөхцөл байдалд аяллаа дасан зохицох тухай ойлголттой (хэсэг).

Таны хувьд нийтлэг санагдаж байгаа ч энэ чадвар нь хүний тархи хиймэл оюун ухаанаас илүү байдаг гол давуу талуудын нэг юм—энэ нь аливаа саад бэрхшээл, хүрээлэн буй орчны өөрчлөлтийг үл харгалзан зорилгоо тодорхойлж, түүндээ хүрэх дасан зохицох чадвар юм. учирч магадгүй. Энэхүү ур чадвар нь AGI-д дээр дурдсан том өгөгдөл шаардлагагүйгээр илүү үр дүнтэй суралцах боломжийг олгоно.

Өөр нэг сорилт бол зөвхөн ном унших биш, харин унших чадвар юм утгыг ойлгох эсвэл үүний цаана байгаа контекст. Урт хугацааны зорилго бол хиймэл оюун ухаан нь сонины нийтлэлийг уншиж, уншсан зүйлийнхээ талаархи олон асуултанд үнэн зөв хариулах, тухайлбал номын тайлан бичих явдал юм. Энэхүү чадвар нь хиймэл оюун ухааныг зүгээр л тоо хэмжигддэг тооны машинаас утгыг задалдаг объект болгон хувиргах болно.

Ерөнхийдөө хүний тархийг дуурайж чадах өөрөө суралцах алгоритмын цаашдын дэвшил нь AGI-г бий болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэх боловч энэ ажлын хажуугаар AI нийгэмлэгт илүү сайн техник хангамж хэрэгтэй байна.

Илүү сайн тоног төхөөрөмж. Дээр тайлбарласан одоогийн арга барилыг ашигласнаар бид үүнийг ажиллуулах боломжтой тооцоолох хүчийг нухацтай нэмэгдүүлсний дараа л AGI боломжтой болно.

Нөхцөл байдлын хувьд, хэрэв бид хүний тархины сэтгэн бодох чадварыг авч, түүнийг тооцооллын нэр томьёо болгон хөрвүүлбэл дундаж хүний оюуны чадавхийг ойролцоогоор нэг эксафлоп буюу 1,000 петафлопс ("Флоп" гэдэг нь хөвөгч цэгийн үйлдлүүд гэсэн үг юм. хоёрдугаарт, тооцоолох хурдыг хэмждэг).

Харьцуулбал 2018 оны эцэс гэхэд дэлхийн хамгийн хүчирхэг суперкомпьютер Японы AI гүүрний үүл 130 петафлоп буюу нэг экзафлопоос хол дутах болно.

Манайд дурдсанчлан супер компьютерууд манай бүлэгт Компьютерийн ирээдүй АНУ, Хятад хоёр 2022 он гэхэд өөрсдийн exaflop суперкомпьютер бүтээхээр ажиллаж байгаа ч амжилттай болсон ч энэ нь хангалтгүй байж магадгүй юм.

Эдгээр супер компьютерууд нь хэдэн арван мегаватт эрчим хүчээр ажилладаг бөгөөд хэдэн зуун метр квадрат талбайг эзэлдэг бөгөөд бүтээхэд хэдэн зуун сая зардал шаардагдана. Хүний тархи ердөө 20 ватт эрчим хүч хэрэглэдэг, ойролцоогоор 50 см тойрогтой гавлын ясны дотор багтдаг ба бид долоон тэрбум (2018) юм. Өөрөөр хэлбэл, хэрэв бид AGI-ийг хүмүүстэй адил энгийн зүйл болгохыг хүсч байвал тэдгээрийг хэрхэн илүү хэмнэлттэй болгох талаар сурах хэрэгтэй болно.

Үүний тулд хиймэл оюун ухаан судлаачид ирээдүйн хиймэл оюун ухааныг квант компьютерээр тэжээх талаар бодож эхэлж байна. -д илүү дэлгэрэнгүй тайлбарласан квант компьютерууд "Компьютерийн ирээдүй" цувралын бүлгээс үзэхэд эдгээр компьютерууд нь бидний сүүлийн хагас зуун жилийн турш бүтээж байсан компьютеруудаас тэс өөр арга замаар ажилладаг. 2030 он гэхэд нэг квант компьютер төгс болмогц дэлхий даяар 2018 онд ажиллаж байгаа суперкомпьютер бүрийг тооцоолно. Тэд мөн одоогийн суперкомпьютерүүдээс хамаагүй бага бөгөөд эрчим хүч бага зарцуулна.

Хиймэл ерөнхий оюун ухаан хүнээс юугаараа илүү байх вэ?

Дээр дурдсан бүх сорилтууд шийдэгдэж, хиймэл оюун ухаан судлаачид анхны AGI-ийг бүтээхэд амжилтанд хүрсэн гэж бодъё. AGI оюун ухаан биднийхээс юугаараа ялгаатай байх вэ?

Энэ төрлийн асуултад хариулахын тулд бид AGI оюун ухааныг роботын биед амьдардаг гурван ангилалд ангилах хэрэгтэй. Star Trek), физик хэлбэртэй боловч интернет/үүлэнд утасгүй холбогдсон хүмүүс (Agent Smith from матриц) болон биет хэлбэргүй хүмүүс бүхэлдээ компьютер эсвэл онлайн орчинд амьдардаг (Саманта тоглоом).

Эхлэхийн тулд вэбээс тусгаарлагдсан робот бие доторх AGI нь хүний оюун ухаантай эн тэнцүү өрсөлдөх боловч тодорхой давуу талуудтай:

Санах ой: AGI-ийн робот хэлбэрийн загвараас хамааран тэдний богино хугацааны санах ой, гол мэдээллийг санах ой нь хүнээс илүү байх нь гарцаагүй. Гэхдээ эцсийн эцэст бид роботыг хүн шиг харагдахаар зохион бүтээсэн гэж үзвэл та хатуу дискний зайг роботод багтаах физик хязгаар бий. Энэ шалтгааны улмаас AGI-ийн урт хугацааны ой санамж нь хүнийхтэй маш төстэй ажиллаж, ирээдүйд ажиллахад шаардлагагүй гэж үзсэн мэдээлэл, санах ойг идэвхтэй мартдаг ("дискний зайг" чөлөөлөхийн тулд).
Хурд: Хүний тархины нейронуудын гүйцэтгэл нь ойролцоогоор 200 герц байдаг бол орчин үеийн микропроцессорууд нь гигагерцийн түвшинд ажилладаг тул мэдрэлийн эсүүдээс сая дахин хурдан байдаг. Энэ нь хүмүүстэй харьцуулахад ирээдүйн AGI-ууд мэдээллийг боловсруулж, шийдвэрээ хүмүүсээс хурдан гаргана гэсэн үг юм. Санаж байна уу, энэ нь энэ AGI хүнээс илүү ухаалаг эсвэл илүү зөв шийдвэр гаргадаг гэсэн үг биш, зүгээр л тэд илүү хурдан дүгнэлт хийж чадна гэсэн үг юм.
Гүйцэтгэл: Энгийнээр хэлэхэд хүний тархи амарч, нойргүй удаан ажиллавал ядарч сульдаж, ядрах үед ой санамж, суралцах, сэтгэх чадвар мууддаг. Үүний зэрэгцээ, AGI-ийн хувьд тэдгээрийг тогтмол цэнэглэдэг (цахилгаан) гэж үзвэл ийм сул тал байхгүй болно.
Сайжруулах чадвар: Хүний хувьд шинэ зуршилд суралцахад долоо хоног, шинэ ур чадвар эзэмшихэд хэдэн сар, шинэ мэргэжил эзэмшихэд олон жил шаардагдана. AGI-ийн хувьд тэд компьютерийнхээ үйлдлийн системийг байнга шинэчилж байгаатай адил туршлагаас (хүн шиг) болон шууд өгөгдөл байршуулах замаар суралцах чадвартай байх болно. Эдгээр шинэчлэлтүүд нь мэдлэгийг сайжруулах (шинэ ур чадвар) эсвэл AGI-ийн физик хэлбэрийн гүйцэтгэлийг сайжруулахад хэрэгжиж болно.

Дараа нь физик хэлбэртэй боловч интернет/үүлэнд утасгүй холбогдсон AGI-уудыг харцгаая. Холболтгүй AGI-тай харьцуулахад энэ түвшний бидний харж болох ялгаанууд нь:

Санах ой: Эдгээр AGI-ууд нь өмнөх AGI ангид байсан богино хугацааны бүх давуу талуудтай байх болно, гэхдээ тэдгээр нь шаардлагатай үед хандахын тулд эдгээр дурсамжийг клоуд руу байршуулах боломжтой тул урт хугацааны төгс санах ойд ашиг тустай байх болно. Мэдээжийн хэрэг, энэ санах ойг холболт багатай газруудад ашиглах боломжгүй боловч 2020, 2030-аад онд дэлхийн ихэнх хэсэг онлайн болох үед энэ нь санаа зовох зүйлгүй болно. Дэлгэрэнгүйг эндээс уншина уу нэгдүгээр БҮЛЭГ Бидний Интернетийн ирээдүй цуврал.
Хурд: Энэ AGI-д тулгарч буй саад бэрхшээлийн төрлөөс хамааран тэд үүнийг шийдвэрлэхэд нь туслахын тулд үүлний илүү том тооцоолох хүчин чадалд хандах боломжтой.
Гүйцэтгэл: Холболтгүй AGI-тай харьцуулахад ялгаа байхгүй.
Шинэчлэх боломж: Энэ AGI-аас шинэчлэгдэх боломжтой цорын ганц ялгаа нь шинэчлэлтийн агуулахад зочилж, залгахын оронд утасгүйгээр бодит цаг хугацаанд шинэчлэлт хийх боломжтой юм.
Хамтлаг: Хүмүүс бид хамгийн том, хамгийн хүчтэй амьтан байсандаа биш, харин ноосон мамонт агнаахаас эхлээд Олон улсын сансрын станц барих хүртэл хамтын зорилгодоо хүрэхийн тулд хэрхэн харилцаж, хамтран ажиллаж сурсан учраас л дэлхийн зонхилох төрөл зүйл болсон. AGI-ийн баг энэ хамтын ажиллагааг дараагийн шатанд гаргах болно. Дээр дурдсан танин мэдэхүйн бүх давуу талуудыг харгалзан биечлэн болон хол зайд утасгүй харилцах чадвартай хослуулснаар ирээдүйн AGI баг/зөгний оюун ухаан нь төслүүдийг онолын хувьд хүний багаас хамаагүй илүү үр дүнтэй шийдвэрлэх боломжтой.

Эцэст нь хэлэхэд, AGI-ийн сүүлчийн төрөл нь физик хэлбэргүй, компьютер дотор ажилладаг, бүтээгчдийнхээ өгсөн тооцоолох бүрэн хүчин чадал, онлайн нөөцийг ашиглах боломжтой хувилбар юм. Шинжлэх ухааны уран зөгнөлт шоу болон номнуудад эдгээр AGI нь ихэвчлэн шинжээч виртуал туслах/найзууд эсвэл сансрын хөлгийн ухаалаг үйлдлийн систем хэлбэртэй байдаг. Гэхдээ AGI-ийн бусад хоёр ангилалтай харьцуулахад энэхүү AI нь дараах байдлаар ялгаатай байх болно;

Хурд: Хязгааргүй (эсвэл ядаж түүний хандах боломжтой техник хангамжийн хязгаар хүртэл).
Санах ой: Хязгааргүй
Гүйцэтгэл: Суперкомпьютерийн төвүүдэд нэвтрэх боломжтой болсноор шийдвэр гаргах чанар сайжирсан.
Шинэчлэх боломж: Үнэмлэхүй, бодит цаг хугацаанд, танин мэдэхүйн шинэчлэлийн хязгааргүй сонголттой. Мэдээжийн хэрэг, энэ AGI ангилалд физик роботын хэлбэр байхгүй тул эдгээр шинэчлэлтүүд нь түүний ажиллаж байгаа суперкомпьютерт хамаарахгүй бол физик шинэчлэлт хийх шаардлагагүй болно.
Хамтлаг: Өмнөх AGI ангилалтай адил энэ биегүй AGI нь AGI-ийн хамт олонтой үр дүнтэй хамтран ажиллах болно. Гэсэн хэдий ч хязгааргүй тооцоолох хүчин чадал, онлайн эх сурвалжид шууд нэвтрэх боломжийг харгалзан эдгээр AGI-ууд ихэвчлэн AGI-ийн нийт нэгдэлд манлайллын үүрэг гүйцэтгэдэг.

Хүн төрөлхтөн хэзээ анхны хиймэл оюун ухааныг бүтээх вэ?

Хиймэл оюун ухааны судалгааны нийгэмлэг хууль ёсны AGI зохион бүтээнэ гэдэгт итгэх тодорхой огноо байхгүй. Гэсэн хэдий ч, А 2013 судалгаа AI судлаач Ник Бостром, Винсент С.Мюллер нарын хийсэн дэлхийн шилдэг 550 хиймэл оюун ухаан судлаачдын санал бодлыг гурван жил хүртэлх хугацаанд дунджаар гаргажээ.

Дундаж өөдрөг жил (10% магадлалтай): 2022 он
Дундаж бодитой жил (50% магадлалтай): 2040 он
Дундаж гутранги жил (90% магадлалтай): 2075 он

Эдгээр таамаглал хэр нарийвчлалтай байх нь тийм ч чухал биш юм. Хамгийн чухал нь хиймэл оюун ухааны судалгааны нийгэмлэгийн дийлэнх олонхи нь бид амьдралынхаа туршид, энэ зууны харьцангуй эхээр AGI-ийг зохион бүтээнэ гэдэгт итгэдэг.

Хиймэл ерөнхий оюун ухааныг бий болгосноор хүн төрөлхтнийг хэрхэн өөрчлөх вэ

Бид энэ цувралын хамгийн сүүлийн бүлэгт эдгээр шинэ хиймэл оюун ухааны нөлөөг нарийвчлан судалсан. Энэ бүлэгт бид AGI-ийг бий болгох нь Ангараг гариг дээр амьдрал олсон тохиолдолд бидний мэдрэх нийгмийн хариу үйлдэлтэй маш төстэй байх болно гэж хэлэх болно.

Нэг лагерь ач холбогдлыг нь ойлгохгүй, эрдэмтэд өөр илүү хүчирхэг компьютер бүтээх талаар томоохон ажил хийж байна гэж бодсоор байх болно.

Өөр нэг хуаран нь лүддүүд болон шашин шүтлэгтэй хүмүүсээс бүрдэх магадлалтай бөгөөд SkyNet маягийн хүн төрөлхтнийг устгахыг оролдох нь жигшүүрт хэрэг гэж үзэн энэхүү AGI-аас эмээх болно. Энэхүү хуаран нь AGI-г бүх хэлбэрээр устгах/устгахыг идэвхтэй сурталчлах болно.

Нөгөө талаас, гурав дахь бааз энэ бүтээлийг орчин үеийн сүнслэг үйл явдал гэж үзэх болно. Бүх талаараа энэ AGI нь биднээс өөрөөр сэтгэдэг, зорилго нь биднийхээс өөр амьдралын шинэ хэлбэр байх болно. AGI бий болсноо зарласны дараа хүмүүс дэлхийг зөвхөн амьтадтай хуваалцахаа больсон, харин оюун ухаанаараа бидэнтэй ижил эсвэл илүү байдаг хиймэл амьтдын шинэ ангитай хамт байх болно.

Дөрөв дэх зусланд хөдөлмөрийн зах зээл дэх цоорхойг нөхөх, шинэ бараа, үйлчилгээний хөгжлийг хурдасгах зэрэг бизнесийн янз бүрийн хэрэгцээг хангахын тулд AGI-ийг хэрхэн ашиглаж болохыг судлах бизнесийн ашиг сонирхлыг багтаах болно.

Дараа нь бид засгийн газрын бүх түвшний төлөөлөгчидтэй бөгөөд тэд ААГ-ийг хэрхэн зохицуулах талаар ойлгохыг хичээх болно. Энэ бол бүх ёс суртахууны болон гүн ухааны маргаан, ялангуяа эдгээр АГИ-ийг өмч гэж үзэх үү эсвэл хувь хүн гэж үзэх үү гэдэгтэй холбоотой бүх маргаан өрнөх түвшин юм.

Эцэст нь хэлэхэд, сүүлчийн лагерь нь цэрэг, үндэсний аюулгүй байдлын агентлагууд байх болно. Үнэнийг хэлэхэд, анхны AGI-ийн талаар олон нийтэд зарлах нь зөвхөн энэ баазаас болж хэдэн сараас хэдэн жилээр хойшлох магадлал өндөр байна. Яагаад? Учир нь AGI-ийн шинэ бүтээл нь богино хугацаанд хиймэл супер оюун ухааныг (ASI) бий болгоход хүргэдэг бөгөөд энэ нь асар том геополитикийн аюул заналхийлж, цөмийн бөмбөг зохион бүтээсэнээс хамаагүй илүү боломжийг харуулах болно.

Ийм учраас дараагийн хэдэн бүлгүүд бүхэлдээ ASI-ийн сэдэв болон түүнийг зохион бүтээснийхээ дараа хүн төрөлхтөн оршин тогтнох эсэхэд анхаарлаа хандуулах болно.

(Бүлэг төгсгөх дэндүү гайхалтай арга уу? Та бодсон уу.)