როგორ შეცვლის საზოგადოებას პირველი ხელოვნური გენერალური ინტელექტი: ხელოვნური ინტელექტის მომავალი P2

ჩვენ ავაშენეთ პირამიდები. ჩვენ ვისწავლეთ ელექტროენერგიის გამოყენება. ჩვენ გვესმის, როგორ ჩამოყალიბდა ჩვენი სამყარო დიდი აფეთქების შემდეგ (ძირითადად). და რა თქმა უნდა, კლიშე მაგალითი, ჩვენ მთვარეზე დავაყენეთ ადამიანი. მიუხედავად ამისა, მიუხედავად ყველა ამ მიღწევისა, ადამიანის ტვინი შორს რჩება თანამედროვე მეცნიერების გაგების მიღმა და, ნაგულისხმევად, არის ყველაზე რთული ობიექტი ცნობილ სამყაროში - ან თუნდაც ჩვენი გაგება მის შესახებ.

ამ რეალობის გათვალისწინებით, სულაც არ უნდა იყოს შოკისმომგვრელი, რომ ჩვენ ჯერ არ შეგვიქმნია ხელოვნური ინტელექტი (AI) ადამიანებთან შედარებით. AI, როგორიცაა Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) და David (Prometheus), ან არაჰუმანოიდური AI, როგორიცაა Samantha (Her) და TARS (Interstellar), ეს ყველაფერი AI განვითარების შემდეგი დიდი ეტაპის მაგალითებია: ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი (AGI, ზოგჯერ ასევე მოიხსენიება როგორც HLMI ან ადამიანის დონის მანქანა დაზვერვა). 

სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ხელოვნური ინტელექტის მკვლევარების წინაშე მდგარი გამოწვევაა: როგორ შეგვიძლია ავაშენოთ ხელოვნური გონება, რომელიც შევადარებთ საკუთარ გონებას, როდესაც არც კი გვაქვს სრული გაგება, თუ როგორ მუშაობს ჩვენი გონება?

ჩვენ განვიხილავთ ამ კითხვას, ასევე იმას, თუ როგორ შეეგუებიან ადამიანები მომავალ AGI-ებს და ბოლოს, როგორ შეიცვლება საზოგადოება მსოფლიოში პირველი AGI-ის გამოცხადების შემდეგ. 

რა არის ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი?

შეიმუშავეთ ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც შეუძლია დაამარცხოს საუკეთესო მოთამაშეები Chess, Jeopardy და Go, მარტივად (Deep Blue, Watsonდა AlphaGO შესაბამისად). შეიმუშავეთ ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც მოგცემთ პასუხებს ნებისმიერ კითხვაზე, შემოგთავაზებთ ნივთებს, რომელთა ყიდვაც გსურთ, ან მართეთ სამგზავრო ტაქსების ფლოტი – მათ გარშემო აგებულია მთელი მრავალმილიარდ დოლარიანი კომპანიები (Google, Amazon, Uber). ხელოვნური ინტელექტიც კი, რომელსაც შეუძლია ქვეყნის ერთი მხრიდან მეორეზე გადაგიყვანოთ... კარგი, ჩვენ ამაზე ვმუშაობთ.

მაგრამ სთხოვეთ ხელოვნურ ინტელექტს, წაიკითხოს საბავშვო წიგნი და გაიგოს შინაარსი, მნიშვნელობა ან მორალი, რომლის სწავლებასაც ცდილობს, ან სთხოვეთ ხელოვნურ ინტელექტს, განასხვავოს კატისა და ზებრის სურათს, და საბოლოოდ რამდენიმეზე მეტს გამოიწვევთ. მოკლე ჩართვები. 

ბუნებამ მილიონობით წელი დახარჯა გამოთვლითი მოწყობილობის (ტვინის) განვითარებაზე, რომელიც აჯობებს დამუშავებას, გაგებას, სწავლას და შემდეგ მოქმედებას ახალ სიტუაციებსა და ახალ გარემოში. შეადარეთ ეს კომპიუტერული მეცნიერების გასული ნახევარი საუკუნის განმავლობაში, რომელიც ფოკუსირებული იყო კომპიუტერული მოწყობილობების შექმნაზე, რომლებიც მორგებული იყო იმ ცალკეულ ამოცანებზე, რისთვისაც ისინი იყო შექმნილი. 

სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ადამიანი-კომპიუტერი არის გენერალისტი, ხოლო ხელოვნური კომპიუტერი არის სპეციალისტი.

AGI-ს შექმნის მიზანი არის AI-ის შექმნა, რომელსაც შეუძლია იფიქროს და ისწავლოს უფრო მეტი ადამიანის მსგავსად, გამოცდილებით და არა პირდაპირი პროგრამირებით.

რეალურ სამყაროში, ეს ნიშნავს მომავალ AGI-ს, რომელიც ისწავლის კითხვას, წერას და ხუმრობას, ან სიარული, სირბილი და ველოსიპედის ტარება ძირითადად დამოუკიდებლად, სამყაროში საკუთარი გამოცდილების მეშვეობით (ნებისმიერი სხეულის ან სხეულის გამოყენებით. სენსორული ორგანოები/მოწყობილობები, რომლებსაც ჩვენ ვაძლევთ), და მისივე ურთიერთქმედებით სხვა AI და სხვა ადამიანები.

რა იქნება საჭირო ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის შესაქმნელად

მიუხედავად იმისა, რომ ტექნიკურად რთულია, AGI-ს შექმნა შესაძლებელი უნდა იყოს. სინამდვილეში, ფიზიკის კანონებში არის ღრმად დაცული თვისება - გამოთვლის უნივერსალურობა - რომელიც ძირითადად ამბობს ყველაფერს, რაც ფიზიკურ ობიექტს შეუძლია გააკეთოს, საკმარისად მძლავრ, ზოგადი დანიშნულების კომპიუტერს, პრინციპში, უნდა შეეძლოს კოპირება/სიმულაცია.

და მაინც, ეს სახიფათოა.

საბედნიეროდ, არსებობს ბევრი ჭკვიანი AI მკვლევარი ამ საქმეზე (რომ აღარაფერი ვთქვათ უამრავი კორპორატიული, სამთავრობო და სამხედრო დაფინანსების მხარდაჭერით) და ჯერჯერობით, მათ გამოავლინეს სამი ძირითადი ინგრედიენტი, რომელთა გადაჭრაც აუცილებელია. AGI ჩვენს სამყაროში.

დიდი მონაცემები. ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ყველაზე გავრცელებული მიდგომა მოიცავს ტექნიკას, რომელსაც ეწოდება ღრმა სწავლა - მანქანათმცოდნეობის სისტემის სპეციფიკური ტიპი, რომელიც მუშაობს გიგანტური ოდენობის მონაცემების შეგროვებით, ამ მონაცემების შეგროვებით სიმულირებული ნეირონების ქსელში (ადამიანის ტვინის მოდელის მიხედვით) და შემდეგ. გამოიყენოს დასკვნები საკუთარი შეხედულებების დასაპროგრამებლად. ღრმა სწავლის შესახებ დამატებითი ინფორმაციისთვის, წაიკითხოს ეს.

მაგალითად, წელს 2017Google-მა თავისი ხელოვნური ინტელექტის მქონე კატების ათასობით სურათი მიაწოდა, რომლებსაც მისი ღრმა სწავლების სისტემა იყენებდა არა მხოლოდ კატის ამოცნობის, არამედ კატის სხვადასხვა ჯიშის დიფერენცირების მიზნით. ცოტა ხნის შემდეგ მათ გამოაცხადეს მოსალოდნელი გათავისუფლება Google Lens, ახალი საძიებო აპი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გადაიღონ ნებისმიერი სურათი და Google არა მხოლოდ გეტყვით რა არის, არამედ შემოგთავაზებთ რამდენიმე სასარგებლო კონტექსტურ შინაარსს, რომელიც აღწერს მას - მოსახერხებელია მოგზაურობისას და გსურთ გაიგოთ მეტი კონკრეტული ტურისტული ატრაქციონის შესახებ. მაგრამ აქაც Google Lens შეუძლებელი იქნებოდა მის სურათების საძიებო სისტემაში ამჟამად ჩამოთვლილი მილიარდობით სურათის გარეშე.

და მაინც, ეს დიდი მონაცემები და ღრმა სწავლის კომბინაცია ჯერ კიდევ არ არის საკმარისი AGI-ს შესაქმნელად.

უკეთესი ალგორითმები. გასული ათწლეულის განმავლობაში, Google-ის შვილობილი კომპანიამ და AI სივრცეში ლიდერმა, DeepMind-მა დიდი შთაბეჭდილება მოახდინა ღრმა სწავლის ძლიერი მხარეების განმტკიცებით სწავლის შერწყმით - მანქანური სწავლების დამატებითი მიდგომა, რომელიც მიზნად ისახავს ასწავლოს ხელოვნურ ინტელექტს, თუ როგორ უნდა განახორციელოს ქმედებები ახალ გარემოში. დასახული მიზანი.

ამ ჰიბრიდული ტაქტიკის წყალობით, DeepMind-ის პრემიერამ AI, AlphaGo-მ, არა მხოლოდ ასწავლა AlphaGo-ს თამაში წესების ჩამოტვირთვისა და ოსტატი ადამიანის მოთამაშეების სტრატეგიების შესწავლით, არამედ მილიონობით ჯერ საკუთარი თავის წინააღმდეგ თამაშის შემდეგ შეძლო დაემარცხებინა საუკეთესო AlphaGo მოთამაშეები. თამაშში აქამდე ნანახი სვლებისა და სტრატეგიების გამოყენებით. 

ანალოგიურად, DeepMind-ის Atari-ს პროგრამული ექსპერიმენტი მოიცავდა AI-ს კამერის მიცემას თამაშის ტიპიური ეკრანის სანახავად, მისი დაპროგრამებით თამაშის შეკვეთების შეყვანის შესაძლებლობით (როგორიცაა ჯოისტიკის ღილაკები) და მიენიჭა ცალკეული მიზანი ქულის გასაზრდელად. Შედეგი? რამდენიმე დღეში მან ისწავლა როგორ უნდა ეთამაშა და როგორ დაეუფლა ათობით კლასიკურ არკადულ თამაშს. 

მაგრამ რაც არ უნდა ამაღელვებელი იყოს ეს ადრეული წარმატებები, გადასაჭრელი რჩება რამდენიმე ძირითადი გამოწვევა.

პირველ რიგში, ხელოვნური ინტელექტის მკვლევარები მუშაობენ ხელოვნური ინტელექტის სწავლებაზე ხრიკის სახელწოდებით „დაქუცმაცება“, რომელსაც ადამიანისა და ცხოველის ტვინი საოცრად კარგია. მარტივად რომ ვთქვათ, როდესაც გადაწყვეტთ წასვლას სურსათის საყიდლად, თქვენ შეძლებთ წარმოიდგინოთ თქვენი საბოლოო მიზანი (ავოკადოს ყიდვა) და უხეში გეგმა, თუ როგორ გააკეთებ ამას (გასვლა სახლიდან, ეწვიეთ სასურსათო მაღაზიას, იყიდეთ. ავოკადო, დაბრუნდი სახლში). რასაც თქვენ არ აკეთებთ არის დაგეგმოთ ყოველი ამოსუნთქვა, ყოველი ნაბიჯი, ყველა შესაძლო გაუთვალისწინებელი შემთხვევა თქვენს გზაზე. ამის ნაცვლად, თქვენ გაქვთ კონცეფცია (ნაწილი) იმის შესახებ, თუ სად გსურთ წასვლა და თქვენი მოგზაურობის ადაპტირება ნებისმიერ სიტუაციაში, რომელიც წარმოიქმნება.

რაც არ უნდა ჩვეულებრივი გგონიათ, ეს უნარი არის ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა, რომელიც ჯერ კიდევ აქვს ადამიანის ტვინს AI-სთან შედარებით - ეს არის ადაპტაციის უნარი, დასახოთ მიზანი და მიაღწიოთ მას წინასწარ ყველა დეტალის ცოდნის გარეშე და მიუხედავად ნებისმიერი დაბრკოლებისა თუ გარემოს ცვლილებისა. შეიძლება შეხვდეს. ეს უნარი საშუალებას მისცემს AGI-ებს ისწავლონ უფრო ეფექტურად, ზემოთ აღნიშნული დიდი მონაცემების საჭიროების გარეშე.

კიდევ ერთი გამოწვევაა არა მხოლოდ წიგნის წაკითხვის უნარი, არამედ მნიშვნელობის გაგება ან კონტექსტი მის უკან. გრძელვადიან პერსპექტივაში, აქ მიზანია ხელოვნურმა ინტელექტუალმა წაიკითხოს საგაზეთო სტატია და შეძლოს ზუსტად უპასუხოს კითხვებს წაკითხულის შესახებ, ისევე როგორც წიგნის მოხსენების დაწერა. ეს უნარი გარდაქმნის AI-ს უბრალოდ კალკულატორიდან, რომელიც ჭრის ციფრებს, ერთეულში, რომელიც არღვევს მნიშვნელობას.

მთლიანობაში, თვითსწავლის ალგორითმის შემდგომი წინსვლა, რომელსაც შეუძლია ადამიანის ტვინის მიბაძვა, გადამწყვეტ როლს შეასრულებს AGI-ს საბოლოო შექმნაში, მაგრამ ამ სამუშაოსთან ერთად, AI საზოგადოებას ასევე სჭირდება უკეთესი აპარატურა.

უკეთესი ტექნიკა. ზემოთ ახსნილი ამჟამინდელი მიდგომების გამოყენებით, AGI შესაძლებელი გახდება მხოლოდ მას შემდეგ, რაც სერიოზულად გავზრდით მის გასაშვებად არსებულ გამოთვლით ძალას.

კონტექსტში, თუ ჩვენ ავიღებთ ადამიანის ტვინის აზროვნების უნარს და გარდავქმნით მას გამოთვლით ტერმინებად, მაშინ საშუალო ადამიანის გონებრივი შესაძლებლობების უხეში შეფასება არის ერთი ეგზაფლოპი, რაც უდრის 1,000 პეტაფლოპს („Flop“ ნიშნავს მცურავი წერტილის ოპერაციებს მეორე და ზომავს გამოთვლის სიჩქარეს).

შედარებისთვის, 2018 წლის ბოლოსთვის მსოფლიოში ყველაზე ძლიერი სუპერკომპიუტერი, იაპონია AI Bridging Cloud გუგუნებს 130 პეტაფლოპსზე, რაც ბევრად ჩამოუვარდება ერთ ეგზაფლოპს.

როგორც ასახულია ჩვენს supercomputers თავი ჩვენს კომპიუტერების მომავალი აშშ და ჩინეთი მუშაობენ 2022 წლისთვის საკუთარი ექსაფლოპ სუპერკომპიუტერების შექმნაზე, მაგრამ მაშინაც კი, თუ ისინი წარმატებული იქნებიან, ეს მაინც არ იქნება საკმარისი.

ეს სუპერკომპიუტერები მუშაობენ რამდენიმე ათეული მეგავატი სიმძლავრით, რამდენიმე ასეულ კვადრატულ მეტრს იკავებს და რამდენიმე ასეული მილიონი დაჯდება. ადამიანის ტვინი იყენებს მხოლოდ 20 ვატს ენერგიას, ჯდება თავის ქალაში დაახლოებით 50 სმ გარშემოწერილობით და ჩვენ შვიდი მილიარდი ვართ (2018). სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, თუ გვსურს გავხადოთ AGI ისეთივე ჩვეულებრივი, როგორც ადამიანები, ჩვენ უნდა ვისწავლოთ როგორ შევქმნათ ისინი უფრო ეკონომიურად.

ამ მიზნით, ხელოვნური ინტელექტის მკვლევარები იწყებენ განიხილონ მომავალი AI-ების კვანტური კომპიუტერებით გაძლიერება. უფრო დეტალურად არის აღწერილი ში კვანტური კომპიუტერი ჩვენი კომპიუტერების მომავლის თავში, ეს კომპიუტერები ფუნდამენტურად განსხვავებულად მუშაობენ, ვიდრე კომპიუტერები, რომლებსაც ჩვენ ვაშენებდით ბოლო ნახევარი საუკუნის განმავლობაში. 2030-იანი წლებისთვის სრულყოფის შემდეგ, ერთი კვანტური კომპიუტერი აჭარბებს ყველა სუპერკომპიუტერს, რომელიც ამჟამად მუშაობს 2018 წელს, გლობალურად, ერთად. ისინი ასევე ბევრად უფრო მცირე იქნება და გაცილებით ნაკლებ ენერგიას გამოიყენებენ, ვიდრე ამჟამინდელი სუპერკომპიუტერები. 

როგორ აღემატება ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი ადამიანს?

დავუშვათ, რომ ზემოთ ჩამოთვლილი ყველა გამოწვევა გაირკვევა, რომ ხელოვნური ინტელექტის მკვლევარები წარმატებას მიაღწევენ პირველი AGI-ს შექმნაში. რითი იქნება AGI გონება ჩვენისგან განსხვავებული?

ამ ტიპის კითხვაზე პასუხის გასაცემად, AGI გონები უნდა დავყოთ სამ კატეგორიად, რომლებიც ცხოვრობენ რობოტის სხეულში (მონაცემები Star Trek), რომლებსაც აქვთ ფიზიკური ფორმა, მაგრამ უსადენოდ არის დაკავშირებული ინტერნეტთან/ღრუბელთან (აგენტი სმიტი-დან The Matrix) და ფიზიკური ფორმის გარეშე, რომლებიც მთლიანად ცხოვრობენ კომპიუტერში ან ონლაინში (Samantha from მისი).

დასაწყისისთვის, AGI-ები ქსელისგან იზოლირებული რობოტული სხეულის შიგნით კონკურენციას გაუწევენ ადამიანის გონებას, მაგრამ შერჩეული უპირატესობებით:

• მეხსიერება: AGI-ს რობოტული ფორმის დიზაინიდან გამომდინარე, მათი მოკლევადიანი მეხსიერება და ძირითადი ინფორმაციის მეხსიერება ნამდვილად აღემატება ადამიანებს. მაგრამ დღის ბოლოს, არსებობს ფიზიკური შეზღუდვა, თუ რამდენი ადგილი შეგიძლიათ მყარ დისკზე ჩაალაგოთ რობოტში, თუ ვივარაუდებთ, რომ ჩვენ მათ ისე ვქმნით, როგორც ადამიანებს. ამ მიზეზით, AGI-ების გრძელვადიანი მეხსიერება იმოქმედებს ისევე, როგორც ადამიანების მეხსიერება, აქტიურად ივიწყებს ინფორმაციას და მოგონებებს, რომლებიც არასაჭიროა მისი მომავალი ფუნქციონირებისთვის („დისკის სივრცის“ გასათავისუფლებლად).
• სიჩქარე: ადამიანის ტვინში ნეირონების მოქმედება მაქსიმუმ 200 ჰერცს აღწევს, მაშინ როცა თანამედროვე მიკროპროცესორები მუშაობენ გიგაჰერცის დონეზე, ასე რომ მილიონჯერ უფრო სწრაფად ვიდრე ნეირონები. ეს ნიშნავს, რომ ადამიანებთან შედარებით, მომავალი AGI დაამუშავებს ინფორმაციას და მიიღებს გადაწყვეტილებებს უფრო სწრაფად, ვიდრე ადამიანები. გაითვალისწინეთ, ეს სულაც არ ნიშნავს იმას, რომ ეს AGI მიიღებს უფრო ჭკვიან ან უფრო სწორ გადაწყვეტილებებს, ვიდრე ადამიანები, უბრალოდ მათ შეუძლიათ უფრო სწრაფად გამოვიდნენ დასკვნები.
• შესრულება: მარტივად რომ ვთქვათ, ადამიანის ტვინი იღლება, თუ ის ძალიან დიდხანს იმუშავებს დასვენების ან ძილის გარეშე, ხოლო როდესაც ის მუშაობს, მისი მეხსიერება და მისი სწავლისა და აზროვნების უნარი ქვეითდება. იმავდროულად, AGI-ებისთვის, თუ ვივარაუდებთ, რომ ისინი რეგულარულად დატენიან (ელექტროენერგიას), მათ ეს სისუსტე არ ექნებათ.
• განახლებადობა: ადამიანისთვის ახალი ჩვევის შესწავლას შეიძლება რამდენიმე კვირა დასჭირდეს პრაქტიკა, ახალი უნარების შესწავლას შეიძლება თვეები, ხოლო ახალი პროფესიის შესწავლას შეიძლება წლები დასჭირდეს. AGI-სთვის მათ ექნებათ შესაძლებლობა ისწავლონ როგორც გამოცდილებით (როგორც ადამიანები) ასევე მონაცემთა პირდაპირი ატვირთვით, ისევე როგორც თქვენ რეგულარულად განაახლებთ თქვენი კომპიუტერის OS-ს. ეს განახლებები შეიძლება გავრცელდეს ცოდნის განახლებაზე (ახალი უნარები) ან AGI-ების ფიზიკური ფორმის შესრულების გაუმჯობესებაზე. 

შემდეგი, მოდით შევხედოთ AGI-ებს, რომლებსაც აქვთ ფიზიკური ფორმა, მაგრამ ასევე უსადენოდ არის დაკავშირებული ინტერნეტთან/ღრუბელთან. განსხვავებები, რომლებიც ჩვენ შეგვიძლია დავინახოთ ამ დონესთან, არადაკავშირებულ AGI-ებთან შედარებით, მოიცავს:

• მეხსიერება: ამ AGI-ებს ექნებათ ყველა ის მოკლევადიანი უპირატესობა, რაც აქვს წინა AGI კლასს, გარდა იმისა, რომ ისინი ასევე ისარგებლებენ სრულყოფილი გრძელვადიანი მეხსიერებით, რადგან მათ შეუძლიათ ამ მეხსიერების ატვირთვა ღრუბელში წვდომისთვის საჭიროების შემთხვევაში. ცხადია, ეს მეხსიერება მიუწვდომელი იქნება დაბალი კავშირის ადგილებში, მაგრამ ეს ნაკლებად შემაშფოთებელი იქნება 2020-იან და 2030-იან წლებში, როდესაც მსოფლიოს მეტი ნაწილი შემოვა ონლაინ. წაიკითხეთ მეტი ში პირველი თავი ჩვენი ინტერნეტის მომავალი სერია. 
• სიჩქარე: დაბრკოლების ტიპებიდან გამომდინარე, რომელსაც აწყდება ეს AGI, მათ შეუძლიათ წვდომა ღრუბლის უფრო დიდ გამოთვლით სიმძლავრეზე, რათა დაეხმარონ მის გადაჭრაში.
• შესრულება: არავითარი განსხვავება არ არის დაკავშირებულ AGI-ებთან შედარებით.
• განახლებადობა: ერთადერთი განსხვავება ამ AGI-ს შორის, რადგან ის ეხება განახლებას, არის ის, რომ მათ შეუძლიათ განახლებების წვდომა რეალურ დროში, უსადენოდ, ნაცვლად იმისა, რომ ეწვიონ და შეაერთონ განახლების საწყობში.
• კოლექტივი: ადამიანები გახდნენ დედამიწის დომინანტური სახეობა არა იმიტომ, რომ ჩვენ ვიყავით ყველაზე დიდი ან ძლიერი ცხოველი, არამედ იმიტომ, რომ ვისწავლეთ კომუნიკაცია და თანამშრომლობა სხვადასხვა გზით კოლექტიური მიზნების მისაღწევად, მატყლის მამონტის ნადირობიდან საერთაშორისო კოსმოსური სადგურის აშენებამდე. AGI-ების გუნდი ამ თანამშრომლობას შემდეგ ეტაპზე გადაიყვანს. ზემოთ ჩამოთვლილი ყველა შემეცნებითი უპირატესობის გათვალისწინებით და შემდეგ უსადენო კომუნიკაციის უნართან ერთად, როგორც პირადად, ისე დიდ დისტანციებზე, მომავალ AGI-ს გუნდს/hive გონებას თეორიულად შეუძლია პროექტების დაძლევა ბევრად უფრო ეფექტურად, ვიდრე ადამიანთა გუნდს. 

დაბოლოს, AGI-ს ბოლო ტიპი არის ვერსია ფიზიკური ფორმის გარეშე, რომელიც მუშაობს კომპიუტერის შიგნით და აქვს წვდომა სრულ გამოთვლით ძალასა და ონლაინ რესურსებზე, რომლებსაც მისი შემქმნელები უზრუნველყოფენ. სამეცნიერო ფანტასტიკურ შოუებსა და წიგნებში, ეს AGI-ები, როგორც წესი, იღებენ გამოცდილი ვირტუალური თანაშემწეების/მეგობრების ან კოსმოსური ხომალდის მხიარული ოპერაციული სისტემის ფორმას. მაგრამ AGI-ის დანარჩენ ორ კატეგორიასთან შედარებით, ეს AI განსხვავდება შემდეგი გზებით;

• სიჩქარე: შეუზღუდავი (ან, სულ მცირე, იმ ტექნიკის საზღვრამდე, რომელზეც მას აქვს წვდომა).
• მეხსიერება: შეუზღუდავი  
• შესრულება: გადაწყვეტილების მიღების ხარისხის გაზრდა სუპერკომპიუტერულ ცენტრებზე წვდომის წყალობით.
• განახლებადი: აბსოლუტური, რეალურ დროში და შემეცნებითი განახლებების შეუზღუდავი არჩევანით. რა თქმა უნდა, ვინაიდან ამ AGI კატეგორიას არ აქვს ფიზიკური რობოტის ფორმა, მას არ ექნება საჭირო ფიზიკური განახლებები, თუ ეს განახლებები არ არის სუპერკომპიუტერებზე, რომლებშიც ის მუშაობს.
• კოლექტივი: წინა AGI კატეგორიის მსგავსად, ეს უსხეულო AGI ეფექტურად ითანამშრომლებს თავის AGI კოლეგებთან. თუმცა, შეუზღუდავი გამოთვლითი სიმძლავრისა და ონლაინ რესურსების უფრო პირდაპირი წვდომის გათვალისწინებით, ეს AGI ჩვეულებრივ იკავებენ ლიდერის როლებს საერთო AGI კოლექტივში. 

როდის შექმნის კაცობრიობა პირველ ხელოვნურ ზოგად ინტელექტს?

არ არის დადგენილი თარიღი, თუ როდის თვლის ხელოვნური ინტელექტის კვლევის საზოგადოებას, რომ ისინი გამოიგონებენ ლეგიტიმურ AGI-ს. თუმცა, ა 2013 კვლევა მსოფლიოს 550 საუკეთესო ხელოვნური ინტელექტის მკვლევარიდან, რომელიც ჩატარდა AI-ის წამყვანი მკვლევარების ნიკ ბოსტრომისა და ვინსენტ ს. მიულერის მიერ, საშუალოდ შეადგინა მოსაზრებების დიაპაზონი სამ შესაძლო წლამდე:

• საშუალო ოპტიმისტური წელი (10% ალბათობა): 2022 წელი
• საშუალო რეალისტური წელი (50% ალბათობა): 2040 წელი
• მედიანური პესიმისტური წელი (90% ალბათობა): 2075 

რამდენად ზუსტია ეს პროგნოზები, არ აქვს მნიშვნელობა. მთავარია, რომ ხელოვნური ინტელექტის მკვლევარების საზოგადოების დიდი უმრავლესობა თვლის, რომ ჩვენ გამოვიგონებთ AGI-ს ჩვენი სიცოცხლის განმავლობაში და შედარებით ადრე ამ საუკუნის დასაწყისში. 

როგორ შეცვლის კაცობრიობას ხელოვნური ზოგადი ინტელექტის შექმნა

ჩვენ დეტალურად ვიკვლევთ ამ ახალი AI-ის გავლენას ამ სერიის ბოლო თავში. ამის თქმით, ამ თავისთვის ჩვენ ვიტყვით, რომ AGI-ს შექმნა ძალიან წააგავს იმ საზოგადოების რეაქციას, რომელსაც განვიცდით, თუ ადამიანებმა მარსზე სიცოცხლე იპოვონ. 

ერთი ბანაკი ვერ გაიგებს მნიშვნელობას და გააგრძელებს ფიქრს, რომ მეცნიერები დიდ საქმეს აკეთებენ კიდევ ერთი უფრო ძლიერი კომპიუტერის შექმნაზე.

კიდევ ერთი ბანაკი, რომელიც სავარაუდოდ შედგება ლუდიტებისა და რელიგიური მოაზროვნე პირებისგან, შეეშინდება ამ AGI-ს და ფიქრობს, რომ საზიზღრობაა ის, რომ ის ეცდება კაცობრიობის განადგურებას SkyNet-ის სტილში. ეს ბანაკი აქტიურად დაუჭერს მხარს AGI-ების ყველა ფორმით წაშლას/განადგურებას.

მეორეს მხრივ, მესამე ბანაკი განიხილავს ამ ქმნილებას, როგორც თანამედროვე სულიერ მოვლენას. ყველა იმ თვალსაზრისით, რაც მნიშვნელოვანია, ეს AGI იქნება ცხოვრების ახალი ფორმა, რომელიც ჩვენგან განსხვავებულად ფიქრობს და რომლის მიზნები განსხვავდება ჩვენი მიზნებისგან. მას შემდეგ რაც გამოცხადდება AGI-ს შექმნის შესახებ, ადამიანები აღარ იზიარებენ დედამიწას მხოლოდ ცხოველებთან, არამედ ხელოვნური არსებების ახალ კლასთან ერთად, რომელთა ინტელექტი ჩვენივე ტოლია ან აღემატება.

მეოთხე ბანაკი მოიცავს ბიზნეს ინტერესებს, რომლებიც გამოიძიებენ, როგორ გამოიყენონ AGI-ები სხვადასხვა ბიზნეს საჭიროებებისთვის, როგორიცაა შრომის ბაზარზე არსებული ხარვეზების შევსება და ახალი საქონლისა და სერვისების განვითარების დაჩქარება.

შემდეგი, ჩვენ გვყავს წარმომადგენლები ხელისუფლების ყველა დონიდან, რომლებიც შეეცდებიან გაიგონ, თუ როგორ უნდა დაარეგულირონ AGI-ები. ეს ის დონეა, სადაც ყველა მორალიზაციული და ფილოსოფიური დებატები დადგება სათავეში, კონკრეტულად იმის შესახებ, უნდა მივიჩნიოთ თუ არა ამ AGI-ებს, როგორც საკუთრებას თუ როგორც პირებს. 

და ბოლოს, ბოლო ბანაკი იქნება სამხედრო და ეროვნული უსაფრთხოების სააგენტოები. სინამდვილეში, დიდი შანსია, რომ პირველი AGI-ის საჯარო გამოცხადება მხოლოდ ამ ბანაკის გამო თვეებით ან წლებით გადაიდო. რატომ? იმის გამო, რომ AGI-ს გამოგონება მოკლე დროში გამოიწვევს ხელოვნური სუპერინტელექტის შექმნას (ASI), რომელიც წარმოადგენს მასიურ გეოპოლიტიკურ საფრთხეს და შესაძლებლობას, რომელიც ბევრად აღემატება ბირთვული ბომბის გამოგონებას. 

ამ მიზეზით, მომდევნო რამდენიმე თავში მთლიანად იქნება ფოკუსირებული ASIs-ის თემაზე და გადარჩება თუ არა კაცობრიობა მისი გამოგონების შემდეგ.

(ზედმეტად დრამატული გზა თავის დასასრულებლად? თქვენ ბეტჩა.)

ხელოვნური ინტელექტის სერიების მომავალი

ხელოვნური ინტელექტი არის ხვალინდელი ელექტროენერგია: ხელოვნური ინტელექტის მომავალი P1

როგორ შევქმნით პირველ ხელოვნურ სუპერინტელექტს: ხელოვნური ინტელექტის მომავალი P3 

მოსპობს თუ არა ხელოვნური სუპერინტელექტი კაცობრიობას? ხელოვნური ინტელექტის მომავალი P4

როგორ დაიცავს ადამიანები ხელოვნური სუპერინტელექტისგან: ხელოვნური ინტელექტის მომავალი P5

იცხოვრებენ თუ არა ადამიანები მშვიდობიანად მომავალში, სადაც დომინირებს ხელოვნური ინტელექტი? ხელოვნური ინტელექტის მომავალი P6