Quantumrun

CREDIT DE IMAGINE: Quantumrun

Cum va schimba prima inteligență generală artificială societatea: viitorul inteligenței artificiale P2

David Tal, editor, futurist
@DavidTalWrites
LinkedIn

Mar, 09 - 15:2020

Am construit piramide. Am învățat să folosim electricitatea. Înțelegem cum s-a format universul nostru după Big Bang (în mare parte). Și, desigur, exemplul clișeului, am pus un bărbat pe lună. Cu toate acestea, în ciuda tuturor acestor realizări, creierul uman rămâne cu mult în afara înțelegerii științei moderne și este, implicit, cel mai complex obiect din universul cunoscut – sau cel puțin înțelegerea noastră a acestuia.

Având în vedere această realitate, nu ar trebui să fie cu totul șocant că nu am construit încă o inteligență artificială (AI) la egalitate cu oamenii. O IA precum Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) și David (Prometheus) sau AI non-umanoid precum Samantha (Her) și TARS (Interstellar), acestea sunt toate exemple ale următoarei etape importante în dezvoltarea AI: inteligența generală artificială (AGI, uneori denumită și HLMI sau Human Level Machine Intelligence).

Cu alte cuvinte, provocarea cu care se confruntă cercetătorii AI este: Cum putem construi o minte artificială comparabilă cu a noastră când nici măcar nu avem o înțelegere completă a modului în care funcționează propria noastră minte?

Vom explora această întrebare, împreună cu modul în care oamenii se vor compara cu viitoarele AGI și, în sfârșit, cum se va schimba societatea a doua zi după ce primul AGI va fi anunțat lumii.

Ce este inteligența generală artificială?

Proiectați un AI care poate învinge jucătorii de top din șah, Jeopardy și Go, ușor (Albastru-închis, Watson, și AlphaGO respectiv). Proiectați o inteligență artificială care vă poate oferi răspunsuri la orice întrebare, vă poate sugera articole pe care ați dori să le cumpărați sau să gestionați o flotă de taxiuri în regim de partajare — în jurul lor sunt construite companii întregi de mai multe miliarde de dolari (Google, Amazon, Uber). Chiar și un AI care te poate conduce dintr-o parte a țării în alta... ei bine, lucrăm la asta.

Dar cereți unui AI să citească o carte pentru copii și să înțeleagă conținutul, semnificația sau morala pe care încearcă să le predea, sau cereți unui AI să spună diferența dintre o imagine cu o pisică și o zebră și veți sfârși prin a provoca mai mult de câteva scurtcircuite.

Natura a petrecut milioane de ani pentru a dezvolta un dispozitiv de calcul (creier) care excelează la procesarea, înțelegerea, învățarea și apoi acționarea asupra unor situații noi și în medii noi. Compară asta cu ultima jumătate de secol de informatică care s-a concentrat pe crearea de dispozitive de calcul care au fost adaptate sarcinilor singulare pentru care au fost proiectate.

Cu alte cuvinte, omul-calculator este un generalist, în timp ce computerul artificial este un specialist.

Scopul creării unui AGI este de a crea un AI care poate gândi și învăța mai mult ca un om, mai degrabă prin experiență decât prin programare directă.

În lumea reală, acest lucru ar însemna un viitor AGI care învață să citească, să scrie și să spună o glumă, sau să meargă, să alerge și să meargă pe bicicletă în mare parte singur, prin propria experiență în lume (folosind orice corp sau organele/dispozitivele senzoriale pe care i le dăm), iar prin propria interacțiune alte IA și alți oameni.

Ce va fi nevoie pentru a construi o inteligență generală artificială

Deși este dificilă din punct de vedere tehnic, crearea unui AGI trebuie să fie posibilă. De fapt, există o proprietate profundă în legile fizicii - universalitatea calculului - care spune practic tot ceea ce poate face un obiect fizic, un computer suficient de puternic, de uz general, ar trebui, în principiu, să poată copia/simula.

Și totuși, este complicat.

Din fericire, există o mulțime de cercetători inteligenți în domeniul inteligenței artificiale în acest caz (să nu mai vorbim de o mulțime de finanțare corporativă, guvernamentală și militară care îi sprijină) și, până acum, au identificat trei ingrediente cheie pe care consideră că este necesar să le rezolve pentru a aduce o soluție. AGI în lumea noastră.

De date de mare. Cea mai comună abordare a dezvoltării inteligenței artificiale implică o tehnică numită învățare profundă - un tip specific de sistem de învățare automată care funcționează prin absorbirea unor cantități uriașe de date, strângerea acestor date într-o rețea de neuroni simulați (modelate după creierul uman) și apoi utilizați rezultatele pentru a-și programa propriile perspective. Pentru mai multe detalii despre învățarea profundă, citește această.

De exemplu, în 2017, Google și-a alimentat AI cu mii de imagini cu pisici pe care sistemul său de învățare profundă le-a folosit pentru a învăța nu numai cum să identifice o pisică, ci și să diferențieze între diferite rase de pisici. Nu după mult timp, au anunțat eliberarea iminentă a Google Lens, o nouă aplicație de căutare care le permite utilizatorilor să facă o poză a oricărui lucru, iar Google nu numai că vă va spune despre ce este vorba, ci vă va oferi un conținut contextual util care îl descrie — util atunci când călătoriți și doriți să aflați mai multe despre o anumită atracție turistică. Dar și aici, Google Lens nu ar fi posibil fără miliardele de imagini listate în prezent în motorul său de căutare de imagini.

Și totuși, această combinație de date mari și de învățare profundă încă nu este suficientă pentru a crea un AGI.

Algoritmi mai buni. În ultimul deceniu, o filială Google și lider în spațiul AI, DeepMind, a făcut o impresionantă combinând punctele forte ale învățării profunde cu învățarea prin consolidare — o abordare complementară a învățării automate care își propune să învețe AI cum să întreprindă acțiuni în medii noi pentru a realiza un obiectiv stabilit.

Datorită acestei tactici hibride, AI de premieră a lui DeepMind, AlphaGo, nu numai că a învățat singur cum să joace AlphaGo descărcând regulile și studiind strategiile maeștrilor jucători umani, dar, după ce a jucat împotriva sa de milioane de ori, a reușit să-i învingă pe cei mai buni jucători AlphaGo. folosind mișcări și strategii nemaivăzute până acum în joc.

De asemenea, experimentul software Atari de la DeepMind a implicat oferirea unei AI a unei camere pentru a vedea un ecran tipic de joc, programarea acestuia cu capacitatea de a introduce comenzi de joc (cum ar fi butoanele joystick-ului) și oferindu-i obiectivul singular de a-și crește scorul. Rezultatul? În câteva zile, a învățat singur cum să joace și cum să stăpânească zeci de jocuri arcade clasice.

Dar, oricât de interesante sunt aceste succese timpurii, rămân câteva provocări cheie de rezolvat.

În primul rând, cercetătorii AI lucrează la predarea AI a unui truc numit „bucățire” la care creierul uman și cel animal sunt excepțional de buni. Mai simplu spus, atunci când decizi să ieși să cumperi produse alimentare, poți să-ți vizualizezi obiectivul final (cumpărarea unui avocado) și un plan aproximativ cu privire la modul în care ai face acest lucru (părăsește casa, vizitează magazinul alimentar, cumpără). avocado, întoarce-te acasă). Ceea ce nu faci este să planifici fiecare respirație, fiecare pas, orice posibilă situație pe drumul tău acolo. În schimb, aveți un concept (buncă) în minte despre unde doriți să mergeți și să vă adaptați călătoria la orice situație care apare.

Oricât de comună ți se pare, această abilitate este unul dintre avantajele cheie pe care le are creierul uman în continuare față de AI - este capacitatea de a se stabili un obiectiv și de a-l urmări fără a cunoaște fiecare detaliu în avans și în ciuda oricărui obstacol sau a schimbării de mediu pe care le avem. s-ar putea întâlni. Această abilitate ar permite AGI-urilor să învețe mai eficient, fără a fi nevoie de datele mari menționate mai sus.

O altă provocare este capacitatea de a nu doar citi o carte, ci intelege sensul sau contextul din spatele acestuia. Pe termen lung, scopul aici este ca un AI să citească un articol de ziar și să poată răspunde cu acuratețe la o serie de întrebări despre ceea ce citește, un fel de a scrie un raport de carte. Această abilitate va transforma un AI dintr-un simplu calculator care calculează numere într-o entitate care analizează sensul.

În general, progresele ulterioare ale unui algoritm de auto-învățare care poate imita creierul uman vor juca un rol cheie în eventuala creare a unui AGI, dar pe lângă această activitate, comunitatea AI are nevoie și de hardware mai bun.

Hardware mai bun. Folosind abordările actuale explicate mai sus, un AGI va deveni posibil numai după ce vom spori serios puterea de calcul disponibilă pentru a-l rula.

Pentru context, dacă luăm capacitatea creierului uman de a gândi și o convertim în termeni computaționali, atunci estimarea aproximativă a capacității mentale a unui om mediu este de un exaflop, care este echivalent cu 1,000 de petaflopi („Flop” înseamnă operații în virgulă mobilă per al doilea și măsoară viteza de calcul).

În comparație, până la sfârșitul anului 2018, cel mai puternic supercomputer din lume, Japonia AI Bridging Cloud va fredona la 130 de petaflopi, mult sub un exaflop.

După cum este subliniat în documentul nostru supercomputere capitolul nostru Viitorul Calculatoarelor seria, atât SUA, cât și China lucrează pentru a-și construi propriile supercomputere exaflop până în 2022, dar chiar dacă au succes, asta ar putea să nu fie suficient.

Aceste supercalculatoare funcționează cu câteva zeci de megawați de putere, ocupă câteva sute de metri pătrați de spațiu și costă câteva sute de milioane de construit. Un creier uman folosește doar 20 de wați de putere, se potrivește într-un craniu de aproximativ 50 cm în circumferință și suntem șapte miliarde (2018). Cu alte cuvinte, dacă vrem să facem AGI-urile la fel de banale ca oamenii, va trebui să învățăm cum să le creăm mult mai economic.

În acest scop, cercetătorii AI încep să ia în considerare alimentarea viitoarelor IA cu computere cuantice. Descris mai detaliat în calculatoare cuantice capitolul din seria „Viitorul computerelor”, aceste computere funcționează într-un mod fundamental diferit de computerele pe care le-am construit în ultima jumătate de secol. Odată perfecționat până în anii 2030, un singur computer cuantic va depăși fiecare supercomputer care funcționează în prezent în 2018, la nivel global, împreună. De asemenea, vor fi mult mai mici și vor folosi mult mai puțină energie decât supercalculatoarele actuale.

Cum ar fi o inteligență generală artificială superioară unui om?

Să presupunem că fiecare provocare enumerată mai sus este rezolvată, că cercetătorii AI găsesc succes în crearea primului AGI. Cum va fi o minte AGI diferită de a noastră?

Pentru a răspunde la acest tip de întrebare, trebuie să clasificăm mințile AGI în trei categorii, cele care trăiesc într-un corp robot (Date de la Star Trek), cele care au o formă fizică, dar sunt conectate wireless la internet/cloud (Agent Smith de la Matrix) și cei fără formă fizică care trăiesc în întregime într-un computer sau online (Samantha de la Ei).

Pentru început, AGI-urile din interiorul unui corp robotic izolat de web vor concura la egalitate cu mințile umane, dar cu avantaje selecte:

Memoria: În funcție de designul formei robotizate a AGI, memoria lor pe termen scurt și memoria informațiilor cheie vor fi cu siguranță superioare oamenilor. Dar, la sfârșitul zilei, există o limită fizică a cât de mult spațiu pe hard disk îl puteți împacheta într-un robot, presupunând că îi proiectăm astfel încât să arate ca oameni. Din acest motiv, memoria pe termen lung a AGI va acționa foarte asemănător cu cea a oamenilor, uitând în mod activ informațiile și amintirile care sunt considerate inutile pentru funcționarea sa viitoare (pentru a elibera „spațiu pe disc”).
Viteză: Performanța neuronilor din creierul uman este maximă la aproximativ 200 de herți, în timp ce microprocesoarele moderne funcționează la nivel de gigaherți, deci de milioane de ori mai rapid decât neuronii. Aceasta înseamnă că, în comparație cu oamenii, viitorii AGI vor procesa informațiile și vor lua decizii mai rapid decât oamenii. Rețineți, asta nu înseamnă neapărat că acest AGI va lua decizii mai inteligente sau mai corecte decât oamenii, doar că pot ajunge la concluzii mai repede.
Performanță: Mai simplu spus, creierul uman obosește dacă funcționează prea mult fără odihnă sau somn, iar atunci când o face, memoria și capacitatea de a învăța și de a raționa sunt afectate. Între timp, pentru AGI, presupunând că sunt reîncărcate (electricitate) în mod regulat, nu vor avea această slăbiciune.
Capacitate de actualizare: pentru un om, învățarea unui nou obicei poate dura săptămâni de practică, învățarea unei noi abilități poate dura luni de zile, iar învățarea unei noi profesii poate dura ani. Pentru un AGI, ei vor avea capacitatea de a învăța atât prin experiență (cum ar fi oamenii), cât și prin încărcare directă a datelor, similar modului în care actualizați în mod regulat sistemul de operare al computerului. Aceste actualizări se pot aplica actualizărilor de cunoștințe (competențe noi) sau îmbunătățirilor de performanță la forma fizică a AGI.

În continuare, să ne uităm la AGI-urile care au o formă fizică, dar sunt și conectate wireless la internet/cloud. Diferențele pe care le putem vedea cu acest nivel în comparație cu AGI-urile neconectate includ:

Memorie: Aceste AGI-uri vor avea toate avantajele pe termen scurt pe care le are clasa anterioară AGI, cu excepția faptului că vor beneficia și de o memorie perfectă pe termen lung, deoarece pot încărca acele amintiri în cloud pentru a le accesa atunci când este necesar. Evident, această memorie nu va fi accesibilă în zonele cu conectivitate scăzută, dar asta va deveni mai puțin o preocupare în anii 2020 și 2030, când mai multă lume va intra online. Citiți mai multe în capitol unul noastre Viitorul Internetului serie.
Viteză: În funcție de tipul de obstacol cu care se confruntă acest AGI, aceștia pot accesa puterea de calcul mai mare a cloud-ului pentru a-i ajuta să-l rezolve.
Performanță: Nicio diferență în comparație cu AGI-urile neconectate.
Capacitate de actualizare: Singura diferență dintre acest AGI în ceea ce privește capacitatea de actualizare este că pot accesa upgrade-uri în timp real, fără fir, în loc să fie nevoiți să viziteze și să se conecteze la un depozit de upgrade.
Colectiv: Oamenii au devenit specia dominantă a Pământului nu pentru că eram cel mai mare sau cel mai puternic animal, ci pentru că am învățat cum să comunicăm și să colaborăm în diferite moduri pentru a atinge obiectivele colective, de la vânarea unui Mamut Lânos până la construirea Stației Spațiale Internaționale. O echipă de AGI ar duce această colaborare la nivelul următor. Având în vedere toate avantajele cognitive enumerate mai sus și apoi combinarea acestora cu abilitatea de a comunica fără fir, atât în persoană, cât și pe distanțe lungi, o viitoare echipă AGI/minte de stup ar putea aborda, teoretic, proiecte mult mai eficient decât o echipă de oameni.

În cele din urmă, ultimul tip de AGI este versiunea fără formă fizică, una care funcționează în interiorul unui computer și are acces la întreaga putere de calcul și la resursele online pe care creatorii săi i le oferă. În emisiunile și cărțile SF, aceste AGI iau de obicei forma unor asistenți/prieteni virtuali experți sau a unui sistem de operare îndrăzneț al unei nave spațiale. Dar în comparație cu celelalte două categorii de AGI, acest AI va diferi în următoarele moduri;

Viteză: Nelimitat (sau, cel puțin la limitele hardware-ului la care are acces).
Memorie: nelimitat
Performanță: creșterea calității luării deciziilor datorită accesului său la centrele de supercalculare.
Actualizare: absolută, în timp real și cu o selecție nelimitată de upgrade-uri cognitive. Desigur, deoarece această categorie AGI nu are o formă de robot fizic, nu va avea nevoie de upgrade-uri fizice disponibile decât dacă acele upgrade-uri sunt pentru supercomputerele în care funcționează.
Colectiv: Similar cu categoria anterioară AGI, acest AGI fără corp va colabora eficient cu colegii săi AGI. Cu toate acestea, având în vedere accesul său mai direct la putere de calcul nelimitată și accesul la resurse online, aceste AGI-uri vor ocupa de obicei roluri de conducere într-un colectiv general AGI.

Când va crea omenirea prima inteligență generală artificială?

Nu există o dată stabilită pentru când comunitatea de cercetare AI crede că va inventa un AGI legitim. Cu toate acestea, a 2013 sondaj dintre cei 550 dintre cei mai importanți cercetători în domeniul inteligenței artificiale din lume, conduși de cei mai importanți gânditori de cercetare în domeniul inteligenței artificiale Nick Bostrom și Vincent C. Müller, au făcut o medie a gamei de opinii la trei ani posibili:

An optimist median (probabilitate de 10%): 2022
Anul mediu realist (50% probabilitate): 2040
An pesimist median (probabilitate de 90%): 2075

Cât de precise sunt aceste prognoze nu contează cu adevărat. Ceea ce contează este că marea majoritate a comunității de cercetare AI consideră că vom inventa un AGI în timpul vieții noastre și relativ la începutul acestui secol.

Cum va schimba umanitatea crearea unei inteligențe generale artificiale

Explorăm impactul acestor noi AI în detaliu pe parcursul ultimului capitol al acestei serii. Acestea fiind spuse, pentru acest capitol, vom spune că crearea unui AGI va fi foarte asemănătoare cu reacția societății pe care o vom experimenta dacă oamenii ar găsi viață pe Marte.

O tabără nu va înțelege semnificația și va continua să se gândească că oamenii de știință fac o afacere mare cu crearea unui alt computer mai puternic.

O altă tabără, probabil formată din ludiți și persoane religioase, se va teme de acest AGI, crezând că este o abominație că va încerca să extermine umanitatea în stil SkyNet. Această tabără va susține în mod activ ștergerea/distrugerea AGI-urilor în toate formele lor.

Pe de altă parte, a treia tabără va privi această creație ca pe un eveniment spiritual modern. În toate modurile care contează, acest AGI va fi o nouă formă de viață, una care gândește diferit decât noi și ale cărei obiective sunt diferite de ale noastre. Odată anunțată crearea unui AGI, oamenii nu vor mai împărtăși Pământul doar cu animalele, ci și alături de o nouă clasă de ființe artificiale a căror inteligență este egală sau superioară celei noastre.

A patra tabără va include interese de afaceri care vor investiga modul în care pot utiliza AGI-urile pentru a răspunde diferitelor nevoi de afaceri, cum ar fi umplerea golurilor de pe piața muncii și accelerarea dezvoltării de noi bunuri și servicii.

În continuare, avem reprezentanți de la toate nivelurile de guvernare care se vor împiedica de ei înșiși încercând să înțeleagă cum să reglementeze AGI-urile. Acesta este nivelul la care toate dezbaterile moralizatoare și filozofice vor ajunge la un punct culminant, în special cu privire la tratarea acestor AGI-uri ca proprietate sau ca persoane.

Și, în sfârșit, ultima tabără va fi agențiile militare și de securitate națională. Într-adevăr, există șanse mari ca anunțul public al primului AGI să fie întârziat cu luni sau ani numai din cauza acestei tabere. De ce? Pentru că inventarea unui AGI, va duce în scurt timp la crearea unei superinteligențe artificiale (ASI), una care va reprezenta o amenințare geopolitică masivă și o oportunitate care depășește cu mult invenția bombei nucleare.

Din acest motiv, următoarele câteva capitole se vor concentra în întregime pe tema ASI-urilor și dacă umanitatea va supraviețui după inventarea sa.

(Mod exagerat de dramatic de a încheia un capitol? Pariți.)