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Come la prima intelligenza artificiale generale cambierà la società: il futuro dell'intelligenza artificiale P2

David Tal, editore, futurista
@DavidTalWrites
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Mar, 09 / 15 / 2020 - 13: 08

Abbiamo costruito piramidi. Abbiamo imparato a sfruttare l'elettricità. Capiamo come si è formato il nostro universo dopo il Big Bang (per lo più). E, naturalmente, l'esempio del cliché, abbiamo messo un uomo sulla luna. Eppure, nonostante tutti questi risultati, il cervello umano rimane molto al di fuori della comprensione della scienza moderna ed è, per impostazione predefinita, l'oggetto più complesso dell'universo conosciuto, o almeno la nostra comprensione di esso.

Data questa realtà, non dovrebbe essere del tutto scioccante che non abbiamo ancora costruito un'intelligenza artificiale (AI) alla pari con gli umani. Un'IA come Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) e David (Prometheus), o un'IA non umanoide come Samantha (Her) e TARS (Interstellar), questi sono tutti esempi della prossima grande pietra miliare nello sviluppo dell'IA: intelligenza artificiale generale (AGI, a volte indicato anche come HLMI o Human Level Machine Intelligence).

In altre parole, la sfida che i ricercatori di IA devono affrontare è: come possiamo costruire una mente artificiale paragonabile alla nostra quando non abbiamo nemmeno una piena comprensione di come funziona la nostra mente?

Esploreremo questa domanda, insieme a come gli esseri umani si accumuleranno contro i futuri AGI e, infine, come cambierà la società il giorno dopo l'annuncio del primo AGI al mondo.

Che cos'è un'intelligenza artificiale generale?

Progetta un'IA in grado di battere i migliori giocatori in Chess, Jeopardy e Go, facilmente (Deep Blue, Watsone Alfa GO rispettivamente). Progetta un'intelligenza artificiale in grado di fornirti risposte a qualsiasi domanda, suggerire articoli che potresti voler acquistare o gestire una flotta di taxi in condivisione: attorno a loro sono costruite intere società multimiliardarie (Google, Amazon, Uber). Anche un'IA che può portarti da una parte all'altra del paese... beh, ci stiamo lavorando.

Ma chiedi a un'IA di leggere un libro per bambini e di capire il contenuto, il significato o la morale che sta cercando di insegnare, oppure chiedi a un'IA di dire la differenza tra l'immagine di un gatto e una zebra e finirai per causare più di alcuni corto circuiti.

La natura ha passato milioni di anni a sviluppare un dispositivo informatico (cervello) che eccelle nell'elaborazione, nella comprensione, nell'apprendimento e quindi nell'agire su nuove situazioni e all'interno di nuovi ambienti. Confrontalo con l'ultimo mezzo secolo di informatica che si è concentrato sulla creazione di dispositivi informatici su misura per le singole attività per cui sono stati progettati.

In altre parole, l'uomo-computer è un generalista, mentre il computer artificiale è uno specialista.

L'obiettivo della creazione di un AGI è creare un'IA in grado di pensare e imparare di più come un essere umano, attraverso l'esperienza piuttosto che attraverso la programmazione diretta.

Nel mondo reale, ciò significherebbe un futuro AGI che imparerà a leggere, scrivere e raccontare una barzelletta, o camminare, correre e andare in bicicletta in gran parte da solo, attraverso la propria esperienza nel mondo (usando qualsiasi corpo o gli organi/dispositivi sensoriali glielo diamo) e attraverso la sua stessa interazione altre IA e altri esseri umani.

Cosa servirà per costruire un'intelligenza artificiale generale

Sebbene tecnicamente difficile, la creazione di un AGI deve essere possibile. Se in effetti, c'è una proprietà profondamente radicata all'interno delle leggi della fisica - l'universalità del calcolo - che sostanzialmente dice tutto ciò che un oggetto fisico può fare, un computer sufficientemente potente e generico dovrebbe, in linea di principio, essere in grado di copiare/simulare.

Eppure, è difficile.

Per fortuna, ci sono molti ricercatori intelligenti di intelligenza artificiale sul caso (per non parlare di molti finanziamenti aziendali, governativi e militari che li supportano) e finora hanno identificato tre ingredienti chiave che ritengono necessari da risolvere per portare un AGI nel nostro mondo.

Big dati. L'approccio più comune allo sviluppo dell'IA prevede una tecnica chiamata deep learning, un tipo specifico di sistema di apprendimento automatico che funziona assorbendo enormi quantità di dati, sgranocchiando detti dati in una rete di neuroni simulati (modellati sul cervello umano) e quindi utilizzare i risultati per programmare le proprie intuizioni. Per maggiori dettagli sull'apprendimento profondo, leggere questo.

Per esempio, in 2017, Google ha fornito alla sua IA migliaia di immagini di gatti che il suo sistema di deep learning ha utilizzato per imparare non solo come identificare un gatto, ma anche per distinguere tra diverse razze di gatti. Non molto tempo dopo, hanno annunciato l'imminente rilascio di Google Lens, una nuova app di ricerca che consente agli utenti di scattare una foto di qualsiasi cosa e Google non solo ti dirà di cosa si tratta, ma offrirà alcuni utili contenuti contestuali che lo descrivono, utili quando viaggi e vuoi saperne di più su una specifica attrazione turistica. Ma anche qui Google Lens non sarebbe possibile senza i miliardi di immagini attualmente elencate nel suo motore di ricerca di immagini.

Eppure, questa combinazione di big data e deep learning non è ancora sufficiente per realizzare un AGI.

Algoritmi migliori. Negli ultimi dieci anni, DeepMind, una sussidiaria di Google e leader nel settore dell'intelligenza artificiale, ha fatto colpo combinando i punti di forza del deep learning con l'apprendimento per rinforzo, un approccio di apprendimento automatico gratuito che mira a insegnare all'IA come intraprendere azioni in nuovi ambienti per ottenere risultati un obiettivo prefissato.

Grazie a questa tattica ibrida, la prima IA di DeepMind, AlphaGo, non solo ha imparato da sola a giocare ad AlphaGo scaricando le regole e studiando le strategie dei maestri giocatori umani, ma dopo aver giocato contro se stessa milioni di volte è stata poi in grado di battere i migliori giocatori di AlphaGo usando mosse e strategie mai viste prima nel gioco.

Allo stesso modo, l'esperimento del software Atari di DeepMind prevedeva di fornire a un'IA una telecamera per vedere una tipica schermata di gioco, programmarla con la possibilità di inserire ordini di gioco (come i pulsanti del joystick) e dargli l'obiettivo unico di aumentare il suo punteggio. Il risultato? In pochi giorni ha imparato a giocare e a padroneggiare dozzine di giochi arcade classici.

Ma per quanto entusiasmanti siano questi primi successi, rimangono alcune sfide chiave da risolvere.

Per uno, i ricercatori dell'IA stanno lavorando per insegnare all'IA un trucco chiamato "chunking" in cui i cervelli umani e animali sono eccezionalmente bravi. In parole povere, quando decidi di uscire per fare la spesa, sei in grado di visualizzare il tuo obiettivo finale (acquistare un avocado) e un piano approssimativo su come farlo (uscire di casa, visitare il negozio di alimentari, acquistare l'avocado, torna a casa). Quello che non fai è pianificare ogni respiro, ogni passo, ogni possibile contingenza sulla tua strada. Invece, hai un concetto (pezzo) nella tua mente di dove vuoi andare e adatta il tuo viaggio a qualsiasi situazione si presenti.

Per quanto ti possa sembrare comune, questa capacità è uno dei vantaggi chiave che il cervello umano ha ancora rispetto all'IA: è l'adattabilità di fissare un obiettivo e perseguirlo senza conoscere ogni dettaglio in anticipo e nonostante qualsiasi ostacolo o cambiamento ambientale che abbiamo potrebbe incontrare. Questa capacità consentirebbe agli AGI di apprendere in modo più efficiente, senza la necessità dei big data sopra menzionati.

Un'altra sfida è la capacità non solo di leggere un libro ma capire il significato o contesto dietro di esso. A lungo termine, l'obiettivo qui è che un'IA legga un articolo di giornale e sia in grado di rispondere con precisione a una serie di domande su ciò che ha letto, un po' come scrivere un rapporto su un libro. Questa capacità trasformerà un'IA da una semplice calcolatrice che elabora i numeri a un'entità che elabora un significato.

Nel complesso, ulteriori progressi verso un algoritmo di autoapprendimento in grado di imitare il cervello umano giocheranno un ruolo chiave nell'eventuale creazione di un AGI, ma insieme a questo lavoro, la comunità dell'IA ha anche bisogno di hardware migliore.

Hardware migliore. Utilizzando gli attuali approcci spiegati sopra, un AGI diventerà possibile solo dopo aver aumentato seriamente la potenza di calcolo disponibile per eseguirlo.

Per contesto, se prendiamo la capacità del cervello umano di pensare e la convertiamo in termini computazionali, la stima approssimativa della capacità mentale di un essere umano medio è un exaflop, che equivale a 1,000 petaflop ("Flop" sta per operazioni in virgola mobile per secondo e misura la velocità di calcolo).

In confronto, entro la fine del 2018, il supercomputer più potente del mondo, quello giapponese Intelligenza artificiale cloud canterà a 130 petaflop, molto al di sotto di un exaflop.

Come indicato nel nostro supercomputer capitolo nel ns Futuro dei computer serie, sia gli Stati Uniti che la Cina stanno lavorando per costruire i propri supercomputer exaflop entro il 2022, ma anche se avranno successo, ciò potrebbe non essere sufficiente.

Questi supercomputer funzionano con diverse dozzine di megawatt di potenza, occupano diverse centinaia di metri quadrati di spazio e la loro costruzione è costata diverse centinaia di milioni. Un cervello umano utilizza solo 20 watt di potenza, si inserisce all'interno di un cranio di circa 50 cm di circonferenza e siamo sette miliardi (2018). In altre parole, se vogliamo rendere gli AGI comuni come gli esseri umani, dovremo imparare a crearli in modo molto più economico.

A tal fine, i ricercatori di IA stanno iniziando a considerare di alimentare le future IA con i computer quantistici. Descritto più dettagliatamente nel computer quantistici capitolo della nostra serie Future of Computers, questi computer funzionano in un modo fondamentalmente diverso rispetto ai computer che abbiamo costruito nell'ultimo mezzo secolo. Una volta perfezionato entro il 2030, un singolo computer quantistico supererà tutti i supercomputer attualmente operativi nel 2018, a livello globale, messi insieme. Saranno anche molto più piccoli e consumeranno molta meno energia degli attuali supercomputer.

In che modo un'intelligenza artificiale generale sarebbe superiore a un essere umano?

Supponiamo che ogni sfida sopra elencata venga risolta, che i ricercatori di IA trovino successo nella creazione del primo AGI. In che modo una mente AGI sarà diversa dalla nostra?

Per rispondere a questo tipo di domande, dobbiamo classificare le menti AGI in tre categorie, quelle che vivono all'interno di un corpo robotico (Dati da Star Trek), quelli che hanno una forma fisica ma sono connessi in modalità wireless a Internet/cloud (Agente Smith da La matrice) e quelli senza forma fisica che vivono interamente in un computer o online (Samantha from Il suo).

Per cominciare, gli AGI all'interno di un corpo robotico isolato dal web competeranno alla pari con le menti umane, ma con vantaggi selezionati:

Memoria: a seconda del design della forma robotica dell'AGI, la loro memoria a breve termine e la memoria delle informazioni chiave saranno sicuramente superiori agli esseri umani. Ma alla fine della giornata, c'è un limite fisico alla quantità di spazio su disco rigido che puoi inserire in un robot, supponendo che li progettiamo in modo che assomiglino agli umani. Per questo motivo, la memoria a lungo termine degli AGI agirà in modo molto simile a quella degli esseri umani, dimenticando attivamente informazioni e ricordi ritenuti non necessari per il suo futuro funzionamento (al fine di liberare "spazio su disco").
Velocità: le prestazioni dei neuroni all'interno del cervello umano raggiungono un massimo di circa 200 hertz, mentre i moderni microprocessori funzionano a livello di gigahertz, quindi milioni di volte più velocemente dei neuroni. Ciò significa che rispetto agli esseri umani, gli AGI futuri elaboreranno le informazioni e prenderanno decisioni più velocemente degli esseri umani. Intendiamoci, questo non significa necessariamente che questo AGI prenderà decisioni più intelligenti o più corrette rispetto agli umani, solo che possono arrivare a conclusioni più velocemente.
Prestazioni: in poche parole, il cervello umano si stanca se funziona troppo a lungo senza riposare o dormire, e quando lo fa, la sua memoria e la sua capacità di apprendere e ragionare vengono compromesse. Nel frattempo, per gli AGI, supponendo che vengano ricaricati (elettricità) regolarmente, non avranno quel punto debole.
Aggiornabilità: per un essere umano, l'apprendimento di una nuova abitudine può richiedere settimane di pratica, l'apprendimento di una nuova abilità può richiedere mesi e l'apprendimento di una nuova professione può richiedere anni. Per un AGI, avranno la capacità di apprendere sia dall'esperienza (come gli esseri umani) che dal caricamento diretto dei dati, in modo simile a come aggiorni regolarmente il sistema operativo del tuo computer. Questi aggiornamenti possono essere applicati agli aggiornamenti delle conoscenze (nuove abilità) o agli aggiornamenti delle prestazioni della forma fisica dell'AGI.

Successivamente, diamo un'occhiata agli AGI che hanno una forma fisica, ma sono anche connessi in modalità wireless a Internet/cloud. Le differenze che possiamo vedere con questo livello rispetto agli AGI non connessi includono:

Memoria: questi AGI avranno tutti i vantaggi a breve termine della precedente classe AGI, tranne per il fatto che beneficeranno anche di una perfetta memoria a lungo termine poiché possono caricare quei ricordi sul cloud per accedervi quando necessario. Ovviamente, questa memoria non sarà accessibile in aree con bassa connettività, ma diventerà meno preoccupante durante gli anni 2020 e 2030 quando più parti del mondo saranno online. Leggi di più in capitolo primo della nostra Futuro di Internet serie.
Velocità: a seconda del tipo di ostacolo che questa AGI deve affrontare, possono accedere alla maggiore potenza di calcolo del cloud per aiutarli a risolverlo.
Prestazioni: nessuna differenza rispetto agli AGI non connessi.
Aggiornabilità: l'unica differenza con questo AGI in relazione all'aggiornabilità è che possono accedere agli aggiornamenti in tempo reale, in modalità wireless, invece di dover visitare e collegarsi a un deposito di aggiornamento.
Collettivo: gli esseri umani sono diventati la specie dominante della Terra non perché fossimo l'animale più grande o più forte, ma perché abbiamo imparato a comunicare e collaborare in vari modi per raggiungere obiettivi collettivi, dalla caccia a un mammut lanoso alla costruzione della Stazione Spaziale Internazionale. Un team di AGI porterebbe questa collaborazione al livello successivo. Dati tutti i vantaggi cognitivi sopra elencati e quindi combinati con la capacità di comunicare in modalità wireless, sia di persona che su lunghe distanze, un futuro team AGI / mente alveare potrebbe teoricamente affrontare i progetti in modo molto più efficiente di un team di umani.

Infine, l'ultimo tipo di AGI è la versione senza forma fisica, che opera all'interno di un computer e ha accesso alla piena potenza di calcolo e alle risorse online fornite dai suoi creatori. Negli spettacoli e nei libri di fantascienza, questi AGI di solito assumono la forma di assistenti/amici virtuali esperti o il sistema operativo coraggioso di un'astronave. Ma rispetto alle altre due categorie di AGI, questa IA differirà nei seguenti modi;

Velocità: Illimitata (o, almeno fino ai limiti dell'hardware a cui ha accesso).
Memoria: Illimitata
Prestazioni: aumento della qualità del processo decisionale grazie al suo accesso ai centri di supercalcolo.
Aggiornabilità: assoluta, in tempo reale e con una selezione illimitata di aggiornamenti cognitivi. Naturalmente, poiché questa categoria AGI non ha una forma di robot fisico, non avrà bisogno degli aggiornamenti fisici disponibili a meno che tali aggiornamenti non riguardino i supercomputer in cui opera.
Collettivo: simile alla precedente categoria AGI, questo AGI senza corpo collaborerà efficacemente con i suoi colleghi AGI. Tuttavia, dato il suo accesso più diretto alla potenza di calcolo illimitata e l'accesso alle risorse online, questi AGI assumeranno solitamente ruoli di leadership in un collettivo AGI globale.

Quando l'umanità creerà la prima intelligenza artificiale generale?

Non c'è una data fissa per quando la comunità di ricerca sull'IA crede che inventerà un AGI legittimo. Tuttavia, un 2013 sondaggio di 550 dei migliori ricercatori di intelligenza artificiale del mondo, condotti dai principali pensatori di ricerca sull'intelligenza artificiale Nick Bostrom e Vincent C. Müller, hanno calcolato una media della gamma di opinioni a tre anni possibili:

Anno ottimista mediano (10% di probabilità): 2022
Anno realistico mediano (50% di probabilità): 2040
Anno pessimistico mediano (90% di probabilità): 2075

Non importa quanto siano precise queste previsioni. Ciò che importa è che la stragrande maggioranza della comunità di ricerca sull'IA crede che inventeremo un AGI nel corso della nostra vita e relativamente all'inizio di questo secolo.

Come la creazione di un'intelligenza generale artificiale cambierà l'umanità

Esploriamo in dettaglio l'impatto di questa nuova IA nell'ultimo capitolo di questa serie. Detto questo, per questo capitolo diremo che la creazione di un AGI sarà molto simile alla reazione della società che sperimenteremo se gli umani dovessero trovare la vita su Marte.

Un campo non capirà il significato e continuerà a pensare che gli scienziati stanno facendo un grosso problema con la creazione di un altro computer più potente.

Un altro campo, probabilmente composto da luddisti e individui di mentalità religiosa, temerà questo AGI, pensando che sia un abominio che cercherà di sterminare l'umanità in stile SkyNet. Questo campo sosterrà attivamente di eliminare/distruggere gli AGI in tutte le loro forme.

D'altra parte, il terzo campo vedrà questa creazione come un evento spirituale moderno. In tutti i modi che contano, questa AGI sarà una nuova forma di vita, una che pensa in modo diverso da noi e i cui obiettivi sono diversi dai nostri. Una volta annunciata la creazione di un AGI, gli esseri umani non condivideranno più la Terra solo con gli animali, ma anche insieme a una nuova classe di esseri artificiali la cui intelligenza è pari o superiore alla nostra.

Il quarto campo includerà interessi commerciali che indagheranno su come utilizzare gli AGI per soddisfare varie esigenze aziendali, come colmare le lacune nel mercato del lavoro e accelerare lo sviluppo di nuovi beni e servizi.

Successivamente, abbiamo rappresentanti di tutti i livelli di governo che inciamperanno su se stessi cercando di dare un senso a come regolamentare gli AGI. Questo è il livello in cui tutti i dibattiti moralistici e filosofici arriveranno al culmine, in particolare se trattare questi AGI come proprietà o come persone.

E infine, l'ultimo campo saranno le agenzie militari e di sicurezza nazionale. In verità, ci sono buone probabilità che l'annuncio pubblico della prima AGI possa essere ritardato di mesi o anni solo a causa di questo campo. Come mai? Perché l'invenzione di un AGI, porterà in breve tempo alla creazione di una superintelligenza artificiale (ASI), che rappresenterà una massiccia minaccia geopolitica e un'opportunità di gran lunga superiore all'invenzione della bomba nucleare.

Per questo motivo, i prossimi capitoli si concentreranno interamente sul tema delle ASI e se l'umanità sopravviverà dopo la sua invenzione.

(Un modo troppo drammatico per concludere un capitolo? Scommetti.)