ווי דער ערשטער קינסטלעך אַלגעמיינע ינטעלליגענסע וועט טוישן געזעלשאַפט: צוקונפֿט פון קינסטלעך סייכל P2

מיר האָבן געבויט פּיראַמידס. מי ר האב ן זי ך אויסגעלערנ ט א ן עלעקטרע . מיר פֿאַרשטיין ווי אונדזער אַלוועלט איז געשאפן נאָך די ביג באַנג (מערסטנס). און פון קורס, די קליטשע ביישפּיל, מיר האָבן שטעלן אַ מענטש אויף די לבנה. אָבער, טראָץ אַלע די דערגרייכונגען, דער מענטש מאַרך בלייבט ווייַט אַרויס די פארשטאנד פון מאָדערן וויסנשאַפֿט און איז, דורך פעליקייַט, די מערסט קאָמפּלעקס כייפעץ אין די באקאנט אַלוועלט - אָדער בייַ מינדסטער אונדזער פארשטאנד פון עס.

געגעבן דעם פאַקט, עס זאָל נישט זיין גאַנץ שאַקינג אַז מיר האָבן נאָך נישט געבויט אַ קינסטלעך סייכל (AI) אין פּאַר מיט יומאַנז. אַן אַי ווי דאַטאַ (שטערן טרעק), ראַטשאַעל (בלייד ראַנער) און דוד (פּראָמעטהעוס), אָדער ניט-הומאַנויד אַי ווי סאַמאַנטהאַ (איר) און טאַרס (ינטערסטעלער), דאָס זענען אַלע ביישפילן פון דער ווייַטער גרויס מיילסטאָון אין אַי אַנטוויקלונג: קינסטלעך אַלגעמיינע סייכל (AGI, מאל אויך ריפערד צו ווי HLMI אָדער Human Level Machine Intelligence). 

אין אנדערע ווערטער, די אַרויסרופן אַז אַי ריסערטשערז זענען פייסינג איז: ווי קענען מיר בויען אַ קינסטלעך מיינונג פאַרגלייַכלעך צו אונדזער אייגענע ווען מיר טאָן ניט אפילו האָבן אַ פול פארשטאנד פון ווי אונדזער אייגענע מיינונג אַרבעט?

מיר וועלן ויספאָרשן די קשיא, צוזאַמען מיט ווי מענטשן וועלן אָנלייגן זיך קעגן צוקונפֿט AGIs, און לעסאָף, ווי געזעלשאַפט וועט טוישן דעם טאָג נאָך דער ערשטער AGI איז מודיע צו די וועלט. 

וואָס איז אַ קינסטלעך גענעראַל סייכל?

דיזיין אַן אַי וואָס קענען שלאָגן די שפּיץ-ראַנגקט פּלייַערס אין טשעס, דזשעאָפּאַרדי און גיין, גרינג (טיף בלו, וואַצאָן, און AlphaGO ריספּעקטיוולי). פּלאַן אַן אַי וואָס קענען דינען איר ענטפֿערס צו קיין קשיא, פֿאָרשלאָגן זאכן איר זאל וועלן צו קויפן, אָדער פירן אַ פליט פון רידעסאַר טאַקסיס - גאַנץ מאַלטי-ביליאָן דאָללאַרס קאָמפּאַניעס זענען געבויט אַרום זיי (גוגל, אַמאַזאָן, ובער). אפילו אַן אַי וואָס קענען פאָר איר פון איין זייַט פון די מדינה צו די אנדערע ... נו, מיר אַרבעט אויף עס.

אָבער בעט אַן אַי צו לייענען אַ קינדער בוך און פֿאַרשטיין דעם אינהאַלט, טייַטש אָדער מאָראַל וואָס עס איז טריינג צו לערנען, אָדער פרעגן אַן אַי צו זאָגן די חילוק צווישן אַ בילד פון אַ קאַץ און אַ זעברע, און איר וועט סוף אַרויף פאַרשאַפן מער ווי אַ ביסל קורץ סערקאַץ. 

נאַטור פארבראכט מיליאַנז פון יאָרן צו אַנטוויקלען אַ קאַמפּיוטינג מיטל (סייכל) וואָס יקסעלז אין פּראַסעסינג, פארשטאנד, לערנען און דערנאָך אַקטינג אויף נייַע סיטואַטיאָנס און אין נייַע ינווייראַנמאַנץ. פאַרגלייַכן אַז מיט די לעצטע האַלב יאָרהונדערט פון קאָמפּיוטער וויסנשאַפֿט וואָס פאָוקיסט אויף קריייטינג קאַמפּיוטינג דעוויסעס וואָס זענען טיילערד צו די יינציק טאַסקס פֿאַר וואָס זיי זענען דיזיינד. 

אין אנדערע ווערטער, דער מענטש-קאָמפּיוטער איז אַ גענעראַליסט, בשעת די קינסטלעך קאָמפּיוטער איז אַ מומכע.

דער ציל פון קריייטינג אַן AGI איז צו שאַפֿן אַן אַי וואָס קענען טראַכטן און לערנען מער ווי אַ מענטש, דורך דערפאַרונג אלא ווי דורך דירעקט פּראָגראַממינג.

אין דער עמעס וועלט, דאָס וואָלט מיינען אַ צוקונפֿט AGI לערנען ווי צו לייענען, שרייַבן און זאָגן אַ וויץ, אָדער גיין, לויפן און פאָר אַ בייק לאַרגעלי אויף זיך, דורך זיין אייגענע דערפאַרונג אין דער וועלט (ניצן וועלכער גוף אָדער סענסערי אָרגאַנס / דעוויסעס מיר געבן עס), און דורך זיין אייגענע ינטעראַקשאַן אנדערע אַי און אנדערע יומאַנז.

וואָס עס וועט נעמען צו בויען אַ קינסטלעך גענעראַל סייכל

כאָטש טעקניקלי שווער, שאַפֿן אַן AGI מוזן זיין מעגלעך. אויב דער פאַקט, עס איז אַ דיפּלי געהאלטן פאַרמאָג אין די געזעצן פון פיזיק - די וניווערסאַליטי פון קאַמפּיאַטיישאַן - וואָס בייסיקלי זאגט אַלץ וואָס אַ גשמיות כייפעץ קענען טאָן, אַ גענוג שטאַרק, גענעראַל-ציל קאָמפּיוטער זאָל, אין פּרינציפּ, קענען צו נאָכמאַכן / סימולירן.

און נאָך, עס ס טריקי.

טהאַנקפוללי, עס זענען אַ פּלאַץ פון קלוג אַי ריסערטשערז אויף דעם פאַל (ניט צו דערמאָנען אַ פּלאַץ פון פֿירמע, רעגירונג און מיליטעריש פאַנדינג וואָס שטיצן זיי), און ביז איצט, זיי האָבן יידענאַפייד דריי שליסל ינגרידיאַנץ וואָס זיי פילן נייטיק צו סאָלווע צו ברענגען אַ AGI אין אונדזער וועלט.

גרויס דאַטן. די מערסט פּראָסט צוגאַנג צו אַי אַנטוויקלונג ינוואַלווז אַ טעכניק גערופֿן טיף לערנען - אַ ספּעציפיש טיפּ פון מאַשין לערנען סיסטעם וואָס אַרבעט דורך סליפּינג ריז אַמאַונץ פון דאַטן, קראַנטשינג די דאַטן אין אַ נעץ פון סימיאַלייטיד נוראַנז (מאַדאַלד נאָך דעם מענטש מאַרך), און דערנאָך ניצן די פיינדינגז צו פּראָגראַם זייַן אייגענע ינסייץ. פֿאַר מער דעטאַילס וועגן טיף לערנען, לייענען דעם.

פֿאַר בייַשפּיל, אין קסנומקס, Google פאסטעכער זייַן אַי טויזנטער פון בילדער פון קאַץ אַז זייַן טיף לערנען סיסטעם געניצט צו לערנען ניט בלויז ווי צו ידענטיפיצירן אַ קאַץ, אָבער דיפערענטשיייט צווישן פאַרשידענע קאַץ ברידז. ניט לאַנג נאָך, זיי מודיע די ימפּענדינג מעלדונג פון Google Lens, אַ נייַע זוכן אַפּ וואָס אַלאַוז ניצערס צו נעמען אַ בילד פון עפּעס און Google וועט ניט בלויז זאָגן איר וואָס דאָס איז, אָבער אויך פאָרשלאָגן עטלעכע נוציק קאָנטעקסטואַל אינהאַלט וואָס דיסקרייבז עס - האַנטיק ווען איר אַרומפאָרן און איר ווילן צו לערנען מער וועגן אַ ספּעציפיש טוריסט אַטראַקשאַן. אָבער אויך דאָ, Google לענס וואָלט ניט זיין מעגלעך אָן די ביליאַנז פון בילדער איצט ליסטעד אין זיין בילד זוכן מאָטאָר.

און נאָך, דעם קאָמבאָ מיט גרויס דאַטן און טיף לערנען איז נאָך נישט גענוג צו ברענגען אַ AGI.

בעסער אַלגערידאַמז. אין די לעצטע יאָרצענדלינג, אַ Google סאַבסידיערי און פירער אין די אַי פּלאַץ, DeepMind, געמאכט אַ שפּריצן דורך קאַמביינינג די סטרענגקטס פון טיף לערנען מיט ריינפאָרסמאַנט לערנען - אַ פּאָזיטיוו מאַשין לערנען צוגאַנג וואָס יימז צו לערנען אַי ווי צו נעמען אַקשאַנז אין נייַע ינווייראַנמאַנץ. אַ באַשטימט ציל.

דאַנק צו דעם כייבריד טאַקטיק, DeepMind ס פּרעמיערע אַי, AlphaGo, ניט בלויז געלערנט זיך ווי צו שפּילן AlphaGo דורך דאַונלאָודינג די כּללים און לערנען די סטראַטעגיעס פון בעל מענטש פּלייַערס, אָבער נאָך פּלייינג קעגן זיך מיליאַנז פון מאל איז געווען ביכולת צו שלאָגן די בעסטער AlphaGo פּלייַערס. ניצן מאָוועס און סטראַטעגיעס קיינמאָל פריער געזען אין דער שפּיל. 

פּונקט אַזוי, DeepMind ס Atari ווייכווארג עקספּערימענט ינוואַלווד געבן אַן אַי אַ אַפּאַראַט צו זען אַ טיפּיש שפּיל פאַרשטעלן, פּראָגראַממינג עס מיט די פיייקייט צו אַרייַנשרייַב שפּיל אָרדערס (ווי דזשויסטיק קנעפּלעך), און געבן עס די יינציק ציל צו פאַרגרעסערן זיין כעזשבן. די רעזולטאטן? ין טעג, עס געלערנט זיך ווי צו שפּילן און ווי צו בעל דאַזאַנז פון קלאַסיש אַרקייד שפּילערייַ. 

אָבער ווי יקסייטינג ווי די פרי סאַקסעסאַז זענען, עס בלייבן עטלעכע שליסל טשאַלאַנדזשיז צו סאָלווע.

פֿאַר איין, אַי ריסערטשערז זענען ארבעטן אויף לערנען אַי אַ טריק גערופֿן 'טשונקינג' אַז מענטש און כייַע סייכל זענען יקסעפּשנאַלי גוט אין. פשוט, ווען איר באַשליסן צו גיין אויס צו קויפן גראָסעריעס, איר קענען וויזשוואַלייז דיין סוף ציל (קויפן אַ אַוואָקאַדאָ) און אַ פּראָסט פּלאַן ווי צו טאָן דאָס (לאָזן די הויז, באַזוכן די שפּייַזקראָם קראָם, קויפן) די אַוואָקאַדאָ, צוריקקומען היים). וואָס איר טאָן ניט טאָן איז פּלאַנירן יעדער אָטעם, יעדער שריט, יעדער מעגלעך קאַנטינדזשאַנסי אויף דיין וועג אַהין. אַנשטאָט, איר האָבן אַ באַגריף (טשאַנגק) אין דיין מיינונג פון ווו איר ווילן צו גיין און אַדאַפּט דיין יאַזדע צו וועלכער סיטואַציע וואָס קומט אַרויף.

ווי געוויינטלעך ווי עס קען פילן פֿאַר איר, די פיייקייט איז איינער פון די הויפּט אַדוואַנטידזשיז וואָס מענטש סייכל נאָך האָבן איבער אַי - דאָס איז די אַדאַפּטאַבילאַטי צו שטעלן אַ ציל און נאָכגיין עס אָן וויסן יעדער דעטאַל אין שטייַגן און טראָץ קיין שטערונג אָדער ינווייראַנמענאַל ענדערונגען. זאל טרעפן. די סקילז וואָלט געבן AGIs צו לערנען מער יפישאַנטלי, אָן די נויט פֿאַר די גרויס דאַטן דערמאנט אויבן.

אן אנדער אַרויסרופן איז די פיייקייט צו נישט נאָר לייענען אַ בוך אָבער פֿאַרשטיין די טייַטש אָדער קאָנטעקסט הינטער עס. לאנג טערמין, דער ציל דאָ איז פֿאַר אַן אַי צו לייענען אַ צייטונג אַרטיקל און קענען אַקיעראַטלי ענטפֿערן אַ קייט פון פֿראגן וועגן וואָס ער לייענען, ווי צו שרייַבן אַ בוך באַריכט. די פיייקייט וועט יבערמאַכן אַן אַי פון פשוט אַ קאַלקולאַטאָר וואָס קראַנטשיז נומערן צו אַן ענטיטי וואָס קרונטשיז טייַטש.

קוילעלדיק, ווייַטער אַדוואַנטידזשיז צו אַ אַלגערידאַם זיך-לערנען וואָס קענען נאָכקרימען דעם מענטש מאַרך וועט שפּילן אַ שליסל ראָלע אין דער עווענטואַל שאַפונג פון אַ AGI, אָבער צוזאמען מיט דעם אַרבעט, די אַי קהל דאַרף אויך בעסער ייַזנוואַרג.

בעסער ייַזנוואַרג. ניצן די קראַנט אַפּראָוטשיז דערקלערט אויבן, אַן AGI וועט זיין מעגלעך בלויז נאָך מיר עמעס בוסט די קאַמפּיוטינג מאַכט בנימצא צו לויפן עס.

פֿאַר קאָנטעקסט, אויב מיר גענומען די מענטשלעך מאַרך ס פיייקייט צו טראַכטן און קאָנווערטעד עס אין קאַמפּיוטיישאַנאַל טערמינען, דער פּראָסט אָפּשאַצונג פון אַ דורכשניטלעך מענטש ס גייַסטיק קאַפּאַציטעט איז איין עקסאַפלאָפּס, וואָס איז עקוויוואַלענט צו 1,000 פּעטאַפלאָפּס ('פלאָפּ' שטייט פֿאַר פלאָוטינג פונט אַפּעריישאַנז פּער. רגע און מעסטן די גיכקייַט פון קאַמפּיוטינג).

אין פאַרגלייַך, אין די סוף פון 2018, די וועלט 'ס מערסט שטאַרק סופּערקאַמפּיוטער, יאַפּאַן אַי ברידגינג קלאָוד וועט ברומען ביי 130 פּעטאַפלאָפּס, ווייַט קורץ פון איין עקסאַפלאָפּ.

ווי דערמאנט אין אונדזער אַרטיקל סופּערקאַמפּיוטערז קאַפּיטל אין אונדזער צוקונפֿט פון קאָמפּיוטערס און כינע ארבעטן צו בויען זייער אייגענע עקסאַפלאָפּ סופּערקאָמפּיוטערס ביז 2022, אָבער אפילו אויב זיי זענען געראָטן, דאָס קען נאָך נישט זיין גענוג.

די סופּערקאַמפּיוטערז אַרבעטן אויף עטלעכע טוץ מעגאַוואַט מאַכט, נעמען עטלעכע הונדערט קוואַדראַט מעטער פּלאַץ און קאָסטן עטלעכע הונדערט מיליאָן צו בויען. א מענטש מאַרך ניצט בלויז 20 וואטס פון מאַכט, פיץ אין אַ שאַרבן בעערעך 50 סענטימעטער אין אַרומנעם, און עס זענען זיבן ביליאָן פון אונדז (2018). אין אנדערע ווערטער, אויב מיר ווילן צו מאַכן AGIs ווי געוויינטלעך ווי יומאַנז, מיר דאַרפֿן צו לערנען ווי צו מאַכן זיי מער עקאָנאָמיקאַללי.

צו דעם סוף, אַי ריסערטשערז אָנהייבן צו באַטראַכטן מאַכט צוקונפֿט אַי מיט קוואַנטום קאָמפּיוטערס. דיסקרייבד אין מער דעטאַל אין די קוואַנטום קאָמפּיוטערס קאַפּיטל אין אונדזער צוקונפֿט פון קאָמפּיוטערס סעריע, די קאָמפּיוטערס אַרבעט אין אַ פאַנדאַמענטאַלי אַנדערש וועג ווי די קאָמפּיוטערס וואָס מיר האָבן געבויט פֿאַר די לעצטע האַלב-יאָרהונדערט. אַמאָל פּערפעקטאַד דורך די 2030 ס, אַ איין קוואַנטום קאָמפּיוטער וועט אויסרעכענען יעדער סופּערקאַמפּיוטער דערווייַל אַפּערייטינג אין 2018, גלאָובאַלי, צוזאַמען. זיי וועלן אויך זיין פיל קלענערער און נוצן פיל ווייניקער ענערגיע ווי קראַנט סופּערקאַמפּיוטערז. 

ווי וואָלט אַ קינסטלעך אַלגעמיינע סייכל זיין העכער ווי אַ מענטש?

לאָמיר יבערנעמען אַז יעדער אַרויסרופן ליסטעד אויבן איז פיגיערד, אַז אַי ריסערטשערז געפֿינען הצלחה אין קריייטינג דער ערשטער AGI. ווי וועט אַן AGI מיינונג זיין אַנדערש ווי אונדזער אייגענע?

צו ענטפֿערן דעם מין פון קשיא, מיר דאַרפֿן צו קלאַסיפיצירן AGI מחשבות אין דריי קאַטעגאָריעס, די וואָס לעבן אין אַ ראָבאָט גוף (דאַטאַ פון שטערן טרעק), יענע וואָס האָבן אַ גשמיות פאָרעם אָבער זענען וויירליס קאָננעקטעד צו די אינטערנעט / וואָלקן (אַגענט סמיט פֿון די מאַטריץ) און יענע אָן אַ גשמיות פאָרעם וואָס לעבן לעגאַמרע אין אַ קאָמפּיוטער אָדער אָנליין (סאַמאַנטהאַ פֿון זי).

צו אָנהייבן, AGIs אין אַ ראָובאַטיק גוף אפגעזונדערט פון די וועב וועט קאָנקורירן אויף פּאַר מיט מענטשלעך מחשבות, אָבער מיט סעלעקטעד אַדוואַנטידזשיז:

• זכּרון: דעפּענדינג אויף די פּלאַן פון די ראָובאַטיק פאָרעם פון די AGI, זייער קורץ-טערמין זכּרון און זכּרון פון שליסל אינפֿאָרמאַציע וועט באשטימט זיין העכער ווי מענטשן. אָבער אין די סוף פון די טאָג, עס איז אַ גשמיות שיעור צו ווי פיל שווער פאָר פּלאַץ איר קענען פּאַקן אין ראָבאָט, אַסומינג מיר פּלאַן זיי צו קוקן ווי יומאַנז. פֿאַר דעם סיבה, די לאַנג-טערמין זכּרון פון AGIs וועט זיין זייער פיל ווי די פון יומאַנז, אַקטיוולי פארגעסן אינפֿאָרמאַציע און מעמעריז וואָס זענען דימד ומנייטיק פֿאַר זיין צוקונפֿט פאַנגקשאַנינג (אין סדר צו באַפרייַען 'דיסק פּלאַץ').
• גיכקייַט: די פאָרשטעלונג פון נוראַנז אין דעם מענטש מאַרך מאַקסימום ביי בעערעך 200 הערץ, כאָטש מאָדערן מייקראָופּראַסעסערז לויפן אויף די גיגאַהערץ מדרגה, אַזוי מיליאַנז פון מאל פאַסטער ווי נוראַנז. דעם מיטל קאַמפּערד מיט יומאַנז, צוקונפֿט AGIs וועט פּראָצעס אינפֿאָרמאַציע און מאַכן דיסיזשאַנז פאַסטער ווי יומאַנז. געדענקט, דאָס טוט נישט דאַווקע מיינען אַז די AGI וועט מאַכן סמאַרטער אָדער מער ריכטיק דיסיזשאַנז ווי יומאַנז, נאָר אַז זיי קענען קומען צו קאַנקלוזשאַנז פאַסטער.
• פאָרשטעלונג: סימפּלי, דער מענטש מאַרך ווערט מיד אויב עס אַפּערייץ צו לאַנג אָן מנוחה אָדער שלאָפן, און ווען עס טוט, זיין זכּרון און זיין פיייקייט צו לערנען און סיבה ווערט ימפּערד. דערווייַל, פֿאַר AGIs, אַסומינג זיי באַקומען ריטשאַרדזשד (עלעקטרע) קעסיידער, זיי וועלן נישט האָבן די שוואַכקייַט.
• אַפּגריידאַביליטי: פֿאַר אַ מענטש, לערנען אַ נייַע געוווינהייטן קען נעמען וואָכן פון פיר, לערנען אַ נייַע בקיעס קען נעמען חדשים, און לערנען אַ נייַע פאַך קען נעמען יאָרן. פֿאַר אַ AGI, זיי וועלן האָבן די פיייקייט צו לערנען ביידע דורך דערפאַרונג (ווי יומאַנז) און דורך דירעקט דאַטן ופּלאָאַד, ענלעך צו ווי איר קעסיידער דערהייַנטיקן דיין קאָמפּיוטער ס אַס. די דערהייַנטיקונגען קענען אַפּלייז צו וויסן אַפּגריידז (נייַ סקילז) אָדער פאָרשטעלונג אַפּגריידז צו די גשמיות פאָרעם פון AGI. 

דערנאָך, לאָמיר קוקן אין AGIs וואָס האָבן אַ גשמיות פאָרעם, אָבער אויך וויירליס קאָננעקטעד צו די אינטערנעט / וואָלקן. די דיפעראַנסיז מיר קענען זען מיט דעם מדרגה ווען קאַמפּערד מיט ניט-פארבונדן AGIs אַרייַננעמען:

• זכּרון: די AGIs וועט האָבן אַלע די קורץ-טערמין אַדוואַנטידזשיז וואָס די פריערדיקע AGI קלאַס האט, אַחוץ אַז זיי וועלן אויך נוץ פון גאנץ לאַנג-טערמין זכּרון זינט זיי קענען צופֿעליקער די מעמעריז צו די וואָלקן צו אַקסעס ווען איר דאַרפֿן. דאָך, דער זכּרון וועט נישט זיין צוטריטלעך אין געביטן פון נידעריק קאַנעקטיוויטי, אָבער דאָס וועט ווערן ווייניקער פון אַ דייַגע אין די 2020 ס און 2030 ס ווען מער פון די וועלט קומט אָנליין. לייענען מער אין קאַפּיטל איין פון אונדזער צוקונפֿט פון די אינטערנעט סעריע. 
• גיכקייַט: דעפּענדינג אויף די טיפּ פון שטערונג דעם AGI פייסיז, זיי קענען אַקסעס די גרעסערע קאַמפּיוטינג מאַכט פון די וואָלקן צו העלפן זיי סאָלווע עס.
• פאָרשטעלונג: קיין חילוק ווען קאַמפּערד מיט אַנקאַנעקטיד אַגיס.
• אַפּגריידאַביליטי: דער בלויז חילוק צווישן דעם AGI אין די אַפּגריידאַביליטי איז אַז זיי קענען אַקסעס אַפּגריידז אין פאַקטיש צייט, ווירעלעססלי, אַנשטאָט פון צו באַזוכן און צאַפּן אין אַ אַפּגרייד לאַגער.
• קאָלעקטיוו: מענטשן געווארן די דאָמינאַנט מינים פון דער ערד ניט ווייַל מיר זענען די ביגאַסט אָדער סטראָנגעסט כייַע, אָבער ווייַל מיר געלערנט ווי צו יבערגעבן און מיטאַרבעטן אין פאַרשידן וועגן צו דערגרייכן קאָלעקטיוו גאָולז, פֿון גייעג אַראָפּ אַ וואָאָללי מאַמאַט צו בויען די ינטערנאַטיאָנאַל ספעיס סטאנציע. א קאָלעקטיוו פון AGIs וואָלט נעמען דעם מיטאַרבעט צו דער ווייַטער מדרגה. געגעבן אַלע די קאַגניטיוו אַדוואַנטידזשיז וואָס זענען ליסטעד אויבן און דערנאָך פאַרבינדן די פיייקייט צו יבערגעבן ווירעלעססלי, ביידע אין מענטש און אויף לאַנג דיסטאַנסאַז, אַ צוקונפֿט AGI מאַנשאַפֿט / כייוו מיינונג קען טעאָרעטיש מאַכנ זיך פּראַדזשעקס פיל מער יפישאַנטלי ווי אַ מאַנשאַפֿט פון יומאַנז. 

צום סוף, די לעצטע טיפּ פון AGI איז די ווערסיע אָן אַ גשמיות פאָרעם, איינער וואָס אַפּערייץ אין אַ קאָמפּיוטער און האט אַקסעס צו די פול קאַמפּיוטינג מאַכט און אָנליין רעסורסן וואָס איר קריייטערז צושטעלן עס מיט. אין סי-פי שאָוז און ביכער, די אַגיס יוזשאַוואַלי נעמען די פאָרעם פון עקספּערט ווירטואַל אַסיסטאַנץ / פרענדז אָדער די ספּונקי אָפּערייטינג סיסטעם פון אַ ספּייסשיפּ. אָבער קאַמפּערד מיט די אנדערע צוויי קאַטעגאָריעס פון AGI, דעם אַי וועט זיין אַנדערש אין די פאלגענדע וועגן;

• גיכקייַט: אַנלימאַטאַד (אָדער, אין מינדסטער צו די לימאַץ פון די ייַזנוואַרג עס האט אַקסעס צו).
• זכּרון: ונלימיטעד  
• פאָרשטעלונג: פאַרגרעסערן אין קוואַליטעט פון באַשלוס-מאכן דאַנק צו זיין אַקסעס צו סופּערקאַמפּיוטינג סענטערס.
• אַפּגריידאַביליטי: אַבסאָלוט, אין פאַקטיש צייט, און מיט אַ אַנלימאַטאַד סעלעקציע פון ​​קאַגניטיוו אַפּגריידז. דאָך, זינט די AGI קאַטעגאָריע טוט נישט האָבן אַ גשמיות ראָבאָט פאָרעם, עס וועט נישט האָבן אַ נויט פֿאַר די בנימצא פיזיש אַפּגריידז, סייַדן די אַפּגריידז זענען צו די סופּערקאַמפּיוטערז אין וואָס זיי אַרבעטן.
• קאָלעקטיוו: ענלעך צו די פריערדיקע AGI קאַטעגאָריע, דעם גוף אָן אַגי וועט יפעקטיוולי מיטאַרבעטן מיט זיין AGI חברים. אָבער, געגעבן זיין מער דירעקט אַקסעס צו אַנלימאַטאַד קאַמפּיוטינג מאַכט און אַקסעס צו אָנליין רעסורסן, די AGIs יוזשאַוואַלי נעמען פירערשאַפט ראָלעס אין אַ קוילעלדיק AGI קאָלעקטיוו. 

ווען וועט מענטשהייט מאַכן די ערשטער קינסטלעך אַלגעמיינע סייכל?

עס איז קיין באַשטימט דאַטע פֿאַר ווען די אַי פאָרשונג קהל גלויבט אַז זיי וועלן אויסטראַכטן אַ לאַדזשיטאַמאַט אַגי. אָבער, אַ קסנומקס יבערבליק פון 550 פון די וועלט 'ס שפּיץ אַי ריסערטשערז, געפירט דורך לידינג אַי פאָרשונג טינגקערז Nick Bostrom און Vincent C. Müller, אַוורידזשד די קייט פון מיינונגען צו דריי מעגלעך יאָרן:

• מעדיאַן אָפּטימיסטיש יאָר (10% ליקעליהאָאָד): 2022
• מעדיאַן רעאַליסטיש יאָר (50% ליקעליהאָאָד): 2040
• מעדיאַן פּעסימיסטיש יאָר (90% ליקעליהאָאָד): 2075 

ווי גענוי די פאָרקאַסץ זענען טוט נישט טאַקע ענין. וואָס איז וויכטיק איז אַז די וואַסט מערהייַט פון די אַי פאָרשונג קהל גלויבט אַז מיר וועלן אויסטראַכטן אַן AGI אין אונדזער לעבן און לעפיערעך פרי אין דעם יאָרהונדערט. 

ווי קריייטינג אַ קינסטלעך אַלגעמיינע סייכל וועט טוישן מענטשהייַט

מיר ויספאָרשן די פּראַל פון די נייַע אַי אין דעטאַל אין די לעצטע קאַפּיטל פון די סעריע. דאָס איז געזאָגט, פֿאַר דעם קאַפּיטל, מיר וועלן זאָגן אַז די שאַפונג פון אַ AGI וועט זיין זייער ענלעך צו די געזעלשאַפטלעך אָפּרוף מיר וועלן דערפאַרונג אויב מענטשן געפֿינען לעבן אויף מאַרס. 

איין לאַגער וועט נישט פֿאַרשטיין די באַטייַט און וועט פאָרזעצן צו טראַכטן אַז סייאַנטיס מאַכן אַ גרויס געשעפט וועגן שאַפֿן נאָך אן אנדער מער שטאַרק קאָמפּיוטער.

אן אנדער לאַגער, מיסטאָמע קאַמפּרייזד פון לודיטעס און רעליגיעז מיינדאַד מענטשן, וועט מורא דעם AGI, טראכטן אַז עס איז אַן אַבאַמאַניישאַן אַז עס וועט פּרובירן צו ויסמעקן מענטשהייַט SkyNet-נוסח. דער לאַגער וועט אַקטיוולי שטיצן צו ויסמעקן / צעשטערן AGIs אין אַלע זייער פארמען.

אויף די פליפּ זייַט, די דריט לאַגער וועט זען דעם שאַפונג ווי אַ מאָדערן רוחניות געשעעניש. אין אַלע וועגן וואָס ענין, דעם AGI וועט זיין אַ נייַע פאָרעם פון לעבן, איינער וואָס מיינט אַנדערש ווי מיר טאָן און וועמענס צילן זענען אַנדערש ווי אונדזער אייגענע. אַמאָל די שאַפונג פון אַ AGI איז מודיע, מענטשן וועלן ניט מער טיילן די ערד מיט בלויז אַנימאַלס, אָבער אויך צוזאמען אַ נייַע קלאַס פון קינסטלעך ביינגז וועמענס סייכל איז העכער אָדער העכער ווי אונדזער אייגענע.

דער פערטן לאגער וועט ארייננעמען ביזנעס אינטערעסן וועלכע וועלן אויספארשן וויאזוי זיי קענען באנוצן אגי'ס צו אדרעסירן פארשידענע ביזנעס באדערפענישן, ווי אויספילן פיס אין די ארבעט'ס מארקעט און פארשנעלערן די אנטוויקלונג פון נייע סחורות און סערוויסעס.

דערנאָך, מיר האָבן פארשטייערס פון אַלע לעוועלס פון רעגירונג וואָס וועלן טרייסלען זיך טריינג צו מאַכן זינען פון ווי צו רעגולירן AGIs. דאָס איז דער מדרגה וווּ אַלע מאָראַלייזינג און פילאָסאָפיקאַל וויכוחים וועלן קומען צו אַ קאָפּ, ספּאַסיפיקלי וועגן צי צו מייַכל די אַגיס ווי פאַרמאָג אָדער ווי מענטשן. 

און ענדלעך, די לעצטע לאַגער וועט זיין די מיליטעריש און נאציאנאלע זיכערהייט יידזשאַנסיז. אין דער אמתן, עס איז אַ גוטע געלעגנהייט אַז די עפנטלעך מעלדן פון דער ערשטער AGI קען זיין דילייד מיט חדשים צו יאָרן רעכט צו דעם לאַגער אַליין. פארוואס? ווייַל די דערפינדונג פון אַן AGI, וועט אין קורץ סדר פירן צו דער שאַפונג פון אַ קינסטלעך סופּערינטעלליגענסע (ASI), איינער וואָס וועט פאָרשטעלן אַ מאַסיוו דזשיאָופּאַליטיקאַל סאַקאָנע און אַ געלעגנהייט פיל סערפּאַסינג די דערפינדונג פון די יאָדער באָמבע. 

פֿאַר דעם סיבה, די ווייַטער ביסל קאפיטלען וועט פאָקוס לעגאַמרע אויף די טעמע פון ​​​​אַסיס און צי מענטשהייַט וועט בלייַבנ לעבן נאָך זייַן דערפינדונג.

(איבער דראמאטישער וועג צו ענדיגן א קאפיטל?

צוקונפֿט פון אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע סעריע

קינסטלעך ינטעלליגענסע איז מאָרגן ס עלעקטרע: צוקונפֿט פון קינסטלעך ינטעלליגענסע P1

ווי מיר וועלן מאַכן די ערשטער אַרטיפיסיאַל סופּערינטעלליגענסע: צוקונפֿט פון קינסטלעך ינטעלליגענסע P3 

וועט אַ קינסטלעך סופּערינטעלליגענסע יקסטערמאַנייט מענטשהייַט? צוקונפֿט פון קינסטלעך ינטעלליגענסע P4

ווי מענטשן וועלן פאַרטיידיקן זיך קעגן אַ קינסטלעך סופּערינטעלליגענסע: צוקונפֿט פון קינסטלעך ינטעלליגענסע P5

וועט יומאַנז לעבן פּיספאַלי אין אַ צוקונפֿט דאַמאַנייטאַד דורך קינסטלעך סייכל? צוקונפֿט פון קינסטלעך ינטעלליגענסע P6