Биринчи Жасалма жалпы интеллект коомду кандайча өзгөртөт: Жасалма интеллекттин келечеги P2

Биз пирамидаларды курганбыз. Электр энергиясын колдонгонду үйрөндүк. Биз ааламыбыздын Чоң жарылуудан кийин кантип пайда болгонун түшүнөбүз (көбүнчө). Анан, албетте, клише мисал, биз айга киши койдук. Бирок, бардык бул жетишкендиктерге карабастан, адамдын мээси заманбап илимдин түшүнүгүнөн алыс бойдон калууда жана демейки боюнча, белгилүү ааламдагы эң татаал объект, же жок эле дегенде, биздин түшүнүгүбүз.

Бул чындыкты эске алганда, биз адамдар менен бирдей жасалма интеллект (AI) кура электигибиз таптакыр таң калыштуу эмес. Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) жана Дэвид (Прометей) сыяктуу AI же Саманта (Анын) жана TARS (Interstellar) сыяктуу гуманоид эмес AI, булар AI өнүктүрүүдөгү кийинки чоң этаптын мисалдары: жасалма жалпы интеллект (AGI, кээде HLMI же Адам деңгээлиндеги машинанын интеллекти деп да аталат). 

Башкача айтканда, AI изилдөөчүлөрүнүн алдында турган кыйынчылык: өзүбүздүн акылыбыздын кандайча иштээрин толук түшүнбөсөк, кантип өзүбүздүн акылыбызга окшош жасалма акылды кура алабыз?

Биз бул суроону, ошондой эле адамдар келечектеги AGIлерге каршы кантип туруштук берерин жана акырында, биринчи AGI дүйнөгө жарыялангандан кийинки күнү коом кандай өзгөрөрүн изилдейбиз. 

Жасалма жалпы интеллект деген эмне?

Chess, Jeopardy жана Go оюндарында эң мыкты оюнчуларды жеңе ала турган AI түзүңүз (Deep Blue, Уотсон, жана AlphaGO тиешелүүлүгүнө жараша). Каалаган сурооңузга жооп бере турган, сатып алгыңыз келген нерселерди сунуштай турган AIды долбоорлаңыз же rideshare таксилер паркын башкарыңыз — алардын айланасында миллиарддаган долларлык компаниялар курулган (Google, Amazon, Uber). Ал тургай, сизди өлкөнүн бир тарабынан экинчи тарабына айдай турган AI да ... биз мунун үстүндө иштеп жатабыз.

Бирок AIдан балдар китебин окуп, ал үйрөтүүгө аракет кылып жаткан мазмунду, маанисин же адеп-ахлакты түшүнүүнү сураныңыз же AIдан мышык менен зебранын сүрөтүн айырмалап айтып берүүнү сураныңыз, ошондо сиз бир нечеден көп нерсеге себеп болосуз. кыска туташуулар. 

Жаратылыш миллиондогон жылдарды иштеп чыгууда, түшүнүүдө, үйрөнүүдө жана андан кийин жаңы кырдаалдарда жана жаңы чөйрөдө иш-аракет кылууда эң сонун эсептөөчү түзүлүштү (мээ) өнүктүрүүгө сарптады. Муну акыркы жарым кылымдагы информатика илими менен салыштырып көргүлө. 

Башкача айтканда, адам-компьютер жалпы адис, ал эми жасалма компьютер адис болуп саналат.

AGI түзүүнүн максаты - түз программалоо аркылуу эмес, тажрыйба аркылуу адам сыяктуу ойлонуп, үйрөнө алган AI түзүү.

Чыныгы дүйнөдө бул келечектеги AGI окууну, жазууну жана тамаша айтууну, же басууну, чуркоо жана велосипед тебүүнү өз алдынча үйрөнүүнү билдирет сезүү органдарына/түзмөктөрүнө) жана анын өз ара аракеттенүүсү аркылуу башка AI жана башка адамдар.

Жасалма жалпы интеллект түзүү үчүн эмне керек

Техникалык жактан кыйын болсо да, AGI түзүү мүмкүн болушу керек. Эгер чындыгында физиканын мыйзамдарында терең сакталган касиет бар - эсептөөнүн универсалдуулугу - бул физикалык объект жасай ала турган нерселердин бардыгын айтат, жетиштүү кубаттуу, жалпы максаттуу компьютер, негизинен, көчүрүп/имитациялай алат.

Бирок, бул татаал.

Бактыга жараша, бул иш боюнча көптөгөн акылдуу AI изилдөөчүлөрү бар (аларды колдогон көптөгөн корпоративдик, өкмөттүк жана аскердик каржылоону айтпай эле коёюн) жана ушул убакка чейин алар үч негизги ингредиентти аныкташты AGI биздин дүйнөгө.

Big маалыматтар. AI иштеп чыгуунун эң кеңири таралган ыкмасы терең үйрөнүү деп аталган ыкманы камтыйт — машинаны үйрөнүү тутумунун белгилүү бир түрү, ал чоң көлөмдөгү маалыматтардын башын айлантып, айтылган маалыматтарды симуляцияланган нейрондор тармагында (адамдын мээсине ылайык моделделген) кыйратып, андан кийин иштейт. өз түшүнүгүн программалоо үчүн табылгаларды колдонуу. Терең үйрөнүү жөнүндө көбүрөөк маалымат алуу үчүн, муну оку.

Мисалы, 2017 менен, Google өзүнүн терең үйрөнүү системасы мышыктарды кантип аныктоону гана эмес, мышыктардын ар кандай породаларын айырмалоону үйрөнүү үчүн колдонгон мышыктардын миңдеген сүрөттөрүн AI менен азыктандырды. Көп өтпөй, алар алдыдагы чыгарылышын жарыялашты Google Ланс, колдонуучуларга каалаган нерсенин сүрөтүн тартууга мүмкүндүк берген жаңы издөө колдонмосу жана Google сизге анын эмне экенин айтып эле койбостон, аны сүрөттөгөн пайдалуу контексттик мазмунду сунуштайт — саякаттоодо ыңгайлуу жана сиз белгилүү бир туристтик жай тууралуу көбүрөөк билгиңиз келет. Бирок бул жерде да Google Lens учурда анын сүрөт издөө системасында тизмеленген миллиарддаган сүрөттөрсүз мүмкүн эмес.

Бирок, бул чоң маалыматтар жана терең үйрөнүү комбинаты дагы эле AGI алып келүү үчүн жетиштүү эмес.

Жакшыраак алгоритмдер. Акыркы он жылдын ичинде Google'дун туунду компаниясы жана AI мейкиндигинде лидер, DeepMind, терең үйрөнүүнүн күчтүү жактарын бекемдөөчү окутуу менен айкалыштыруу менен укмуштуудай жаркыраган. коюлган максат.

Бул гибриддик тактиканын аркасында, DeepMind компаниясынын премьерасы, AlphaGo, эрежелерди жүктөп алуу жана чебер адам оюнчуларынын стратегияларын изилдөө аркылуу AlphaGo ойноону үйрөтүп эле койбостон, өзүнө каршы миллиондогон жолу ойногондон кийин AlphaGoнун эң мыкты оюнчуларын жеңе алган. оюнда эч качан көрбөгөн кыймылдарды жана стратегияларды колдонуу. 

Ошо сыяктуу эле, DeepMind компаниясынын Atari программалык камсыздоо эксперименти AIга типтүү оюн экранын көрүү үчүн камера берүү, аны оюн буйруктарын киргизүү мүмкүнчүлүгү менен программалоо (джойстик баскычтары сыяктуу) жана ага упайларды көбөйтүү үчүн өзгөчө максат койгон. Жыйынтык? Бир нече күндүн ичинде ал кантип ойноону жана ондогон классикалык аркада оюндарын кантип өздөштүрүү керектигин үйрөттү. 

Бирок бул алгачкы ийгиликтер канчалык кызыктуу болсо да, чече турган негизги көйгөйлөр бар.

Биринчиден, AI изилдөөчүлөрү AIга адамдын жана жаныбарлардын мээси өзгөчө мыкты болгон "чаңкылоо" деп аталган амалды үйрөтүүнүн үстүндө иштеп жатышат. Жөнөкөй сөз менен айтканда, азык-түлүк сатып алууну чечкенде, сиз түпкү максатыңызды (авокадо сатып алуу) жана аны кантип жасай турганыңыздын болжолдуу планын (үйдөн чыгуу, азык-түлүк дүкөнүнө баруу, сатып алуу) элестете аласыз. авокадо, үйгө кайтуу). Ар бир дем, ар бир кадам, ал жакка бара жаткан ар бир күтүлбөгөн жагдайды пландоо эмес. Анын ордуна, сиздин оюңузда кайда баргыңыз келгени жана сапарыңызды кандай кырдаал болбосун, ошого ылайыкташтырууну каалаган концепцияңыз (бөлүгү) бар.

Сизге канчалык жалпы сезилгени менен, бул жөндөм адамдын мээсинин AIга караганда дагы эле ээ болгон негизги артыкчылыктарынын бири болуп саналат — бул кандайдыр бир тоскоолдукка же айлана-чөйрөнүн өзгөрүшүнө карабастан, алдын ала ар бир майда-чүйдөсүнө чейин билип туруп, максат коюу жана ага умтулуу. учурашы мүмкүн. Бул көндүм AGIs жогоруда айтылган чоң маалыматтардын кереги жок, натыйжалуураак үйрөнүүгө мүмкүндүк берет.

Дагы бир кыйынчылык - бул жөн эле китеп окуу эмес маанисин түшүнүү же анын артында контекст. Узак мөөнөттүү, бул жерде максат - AI гезиттеги макаланы окуу жана ал окуганы тууралуу бир катар суроолорго так жооп бере алат, мисалы, китеп отчетун жазуу. Бул жөндөм AIды сандарды кыйратуучу калькулятордон маанисин кыйратуучу объектке айлантат.

Жалпысынан, адамдын мээсин туурай ала турган өзүн-өзү үйрөнүү алгоритминин мындан аркы прогресси AGI түзүүдө негизги ролду ойнойт, бирок бул иш менен катар AI коомчулугу да жакшыраак жабдыкка муктаж.

Жакшыраак жабдуу. Жогоруда түшүндүрүлгөн учурдагы ыкмаларды колдонуу менен, AGI аны иштетүү үчүн болгон эсептөө күчүн олуттуу түрдө жогорулаткандан кийин гана мүмкүн болот.

Контекст үчүн, эгерде адамдын мээсинин ой жүгүртүү жөндөмдүүлүгүн алып, аны эсептөө терминдерине айландырсак, анда адамдын орточо акыл-эс жөндөмдүүлүгүнүн болжолдуу баасы бир экзафлоп болот, бул 1,000 петафлопка барабар («Flop» ар бир адам үчүн калкылуучу чекиттик операцияларды билдирет. экинчи жана эсептөө ылдамдыгын өлчөйт).

Салыштыруу үчүн, 2018-жылдын аягына карата дүйнөдөгү эң күчтүү суперкомпьютер Япониянын AI көпүрөлүү булут 130 петафлопта ызылдайт, бир экзафлоптан алда канча аз.

Бизде белгиленгендей суперкомпьютерлер биздин бөлүмдө Компьютерлердин келечеги АКШ да, Кытай да 2022-жылга чейин өздөрүнүн exaflop суперкомпьютерлерин куруунун үстүндө иштеп жатышат, бирок алар ийгиликтүү болсо дагы, бул дагы эле жетишсиз болушу мүмкүн.

Бул суперкомпьютерлер бир нече ондогон мегаватт кубаттуулукта иштейт, бир нече жүз чарчы метр аянтты ээлейт жана аларды курууга бир нече жүз миллион керектелет. Адамдын мээси болгону 20 ватт кубаттуулукту колдонот, айланасы болжол менен 50 см болгон баш сөөктүн ичине батат жана биз жети миллиардбыз (2018). Башка сөз менен айтканда, эгерде биз AGIлерди адамдар сыяктуу эле кадимки нерсеге айлантууну кааласак, аларды кантип экономикалык жактан түзүүнү үйрөнүшүбүз керек.

Бул максатта AI изилдөөчүлөрү келечектеги AIларды кванттык компьютерлер менен иштетүүнү карап башташты. кененирээк сүрөттөлгөн өлчөмү ЭЭМ Биздин «Компьютерлердин Келечеги» сериясынын бөлүмүндө, бул компьютерлер биз акыркы жарым кылымдан бери жасап келе жаткан компьютерлерден түп-тамырынан башкача иштешет. 2030-жылга чейин өркүндөтүлгөндөн кийин, бир кванттык компьютер 2018-жылы иштеп жаткан ар бир суперкомпьютерден, бүткүл дүйнөлүк бириктирилгенден ашып кетет. Алар ошондой эле азыркы суперкомпьютерлерге караганда алда канча кичирээк болот жана энергияны алда канча аз колдонот. 

Жасалма жалпы интеллект адамдан кандайча жогору болмок?

Келгиле, жогоруда саналып өткөн ар бир көйгөй чечилип, AI изилдөөчүлөрү биринчи AGI түзүүдө ийгиликке жетишет деп ойлойлу. AGI акылы биздикиден эмнеси менен айырмаланат?

Мындай суроого жооп берүү үчүн биз AGI акылын роботтун денесинде жашаган үч категорияга бөлүшүбүз керек. Star Trek), физикалык формасы бар, бирок интернетке/булутка зымсыз туташкандар (Agent Smith from Matrix) жана физикалык формасы жок адамдар толугу менен компьютерде же онлайн режиминде (Samantha from оюндар).

Баштоо үчүн, интернеттен обочолонгон роботтук дененин ичиндеги AGI адам акылы менен тең атаандашат, бирок тандалган артыкчылыктары менен:

• Эс тутум: AGI роботтук формасынын дизайнына жараша, алардын кыска мөөнөттүү эс тутуму жана негизги маалыматты эс тутуму адамдардан сөзсүз жогору болот. Бирок күндүн аягында, роботко канчалык катуу диск мейкиндигин камтый ала турганыңыздын физикалык чеги бар, эгер биз аларды адамдарга окшоштурсак деп ойлоп жатабыз. Ушул себептен улам, AGIнин узак мөөнөттүү эс тутуму адамдардыкындай иш алып барып, анын келечектеги иштеши үчүн керексиз деп эсептелген маалыматтарды жана эстутумдарды активдүү түрдө унутуп калат («диск мейкиндигин» бошотуу үчүн).
• Ылдамдык: Адамдын мээсинин ичиндеги нейрондордун иштеши болжол менен 200 Герцке жетет, ал эми заманбап микропроцессорлор гигагерц деңгээлинде иштешет, ошондуктан нейрондордон миллиондогон эсе ылдамыраак. Бул адамдарга салыштырмалуу, келечектеги AGIлер маалыматты иштеп чыгып, адамдарга караганда тезирээк чечим кабыл алат дегенди билдирет. Эсиңизде болсун, бул сөзсүз түрдө бул AGI адамдарга караганда акылдуураак же туура чечим чыгарат дегенди билдирбейт, жөн гана алар тезирээк жыйынтыкка келе алышат.
• Аткаруучулук: Жөнөкөй сөз менен айтканда, адамдын мээси эс албай же уктабай көпкө иштесе чарчайт, ал эми эс-тутуму, үйрөнүү жана ой жүгүртүү жөндөмү начарлайт. Ошол эле учурда, AGI үчүн, алар үзгүлтүксүз заряддалып турат (электр энергиясы) үчүн, аларда алсыздык болбойт.
• Жаңыртуу: Адам үчүн жаңы адатты үйрөнүү үчүн бир нече жума, жаңы көндүмдөргө үйрөнүү айлар, ал эми жаңы кесипти үйрөнүү жылдар талап кылынышы мүмкүн. AGI үчүн алар тажрыйба аркылуу да (адамдар сыяктуу) да, компьютериңиздин ОСти такай жаңыртып турганыңызга окшош маалыматтарды түз жүктөө аркылуу да үйрөнө алышат. Бул жаңыртуулар билимди өркүндөтүүгө (жаңы көндүмдөр) же AGIнин физикалык формасына өндүрүмдүүлүктү жогорулатууга колдонулушу мүмкүн. 

Андан кийин, физикалык формасы бар, бирок интернетке/булутка зымсыз туташкан AGIлерди карап көрөлү. Байланышпаган AGI менен салыштырганда биз бул деңгээлде көрө алабыз айырмачылыктар төмөнкүлөрдү камтыйт:

• Эстутум: Бул AGIлер мурунку AGI классындагы бардык кыска мөөнөттүү артыкчылыктарга ээ болот, бирок алар кемчиликсиз узак мөөнөттүү эстутумдан да пайда алышат, анткени алар керек болгондо жетүү үчүн ошол эскермелерди булутка жүктөй алышат. Албетте, бул эс туташуусу төмөн аймактарда жеткиликтүү болбойт, бирок 2020-2030-жылдары дүйнөнүн көп бөлүгү онлайн режимде болгондо, бул тынчсызданууну азыраак кылат. Кененирээк бөлүмдөн окуңуз биринчи бөлүм биздин Интернеттин келечеги катар. 
• Ылдамдык: Бул AGI туш болгон тоскоолдуктун түрүнө жараша, алар аны чечүүгө жардам берүү үчүн булуттун чоңураак эсептөө күчүн колдоно алышат.
• Аткаруучулук: Байланышпаган AGI менен салыштырганда эч кандай айырма жок.
• Жаңыртуу: Бул AGI менен жаңыланууга байланыштуу бирден-бир айырмачылык, алар жаңыртуу кампасына зыярат кылуунун жана туташтыруунун ордуна реалдуу убакыт режиминде жаңыртууларга кире алышат.
• Жамааттык: Адамдар Жердин үстөмдүк кылган түрү болуп калды, анткени биз эң чоң же эң күчтүү жаныбар болгонубуз үчүн эмес, биз жүндүү мамонтка аңчылык кылуудан Эл аралык космос станциясын курууга чейин жамааттык максаттарга жетүү үчүн ар кандай жолдор менен баарлашууну жана кызматташууну үйрөнгөнүбүз үчүн. AGI командасы бул кызматташтыкты кийинки деңгээлге көтөрөт. Жогоруда саналып өткөн баардык когнитивдик артыкчылыктарды эске алып, андан кийин зымсыз байланышуу мүмкүнчүлүгү менен жеке жана алыскы аралыктар менен айкалыштырса, келечектеги AGI командасы/уялык акылы долбоорлорду теориялык жактан адамдар командасына караганда алда канча натыйжалуу чече алат. 

Акыр-аягы, AGIнин акыркы түрү физикалык формасы жок версия, компьютердин ичинде иштейт жана аны жаратуучулар аны менен камсыз кылган толук эсептөөчү кубаттуулукка жана онлайн ресурстарга жетүү мүмкүнчүлүгүнө ээ. Илимий-фантастикалык шоуларда жана китептерде бул AGI адатта эксперттик виртуалдык жардамчылардын/достордун же космостук кеменин укмуштуудай иштөө тутумунун формасын алышат. Бирок AGI башка эки категориясына салыштырмалуу, бул AI төмөнкү жолдор менен айырмаланат;

• Ылдамдык: Чексиз (же, жок эле дегенде, ал кире алган жабдыктын чегине чейин).
• Эстутум: Чексиз  
• Аткаруучулук: Суперкомпьютинг борборлоруна жетүүнүн аркасында чечимдерди кабыл алуу сапатын жогорулатуу.
• Жаңыртуу: Абсолюттук, реалдуу убакыт режиминде жана таанып-билүүнүн чексиз тандоосу менен. Албетте, бул AGI категориясында физикалык робот формасы жок болгондуктан, ал жаңыртуулар анын иштеп жаткан суперкомпьютерлеринде болбосо, физикалык жаңыртууларга муктаж болбойт.
• Жамааттык: Мурунку AGI категориясына окшош, бул денесиз AGI өзүнүн AGI кесиптештери менен натыйжалуу кызматташат. Бирок, чексиз эсептөө кубаттуулугуна жана онлайн ресурстарга түздөн-түз жетүү мүмкүнчүлүгүн эске алганда, бул AGI адатта жалпы AGI жамаатында лидерлик ролду аткарат. 

Качан адамзат биринчи жасалма жалпы интеллектти жаратат?

AI изилдөө коомчулугу алар мыйзамдуу AGI ойлоп табат деп эсептеген дата жок. Бирок, а 2013 сурамжылоо Алдыңкы AI изилдөөчүлөрү Ник Бостром жана Винсент С. Мюллер тарабынан жүргүзүлгөн дүйнөнүн 550 мыкты AI изилдөөчүсү, пикирлердин диапазонун үч мүмкүн болгон орточо эсеп менен аныкташкан:

• Медиана оптимисттик жыл (10% ыктымалдуулук): 2022
• Орточо реалдуу жыл (50% ыктымалдуулук): 2040
• Медиана пессимисттик жыл (90% ыктымалдуулук): 2075 

Бул прогноздордун канчалык так экендиги эч кандай мааниге ээ эмес. Эң негизгиси, AI изилдөө коомчулугунун басымдуу көпчүлүгү биз AGIны өмүр бою жана ушул кылымдын башында ойлоп табабыз деп ишенет. 

Жасалма жалпы интеллект түзүү адамзатты кантип өзгөртөт

Биз бул сериянын акыркы бөлүмүндө бул жаңы AIдин таасирин деталдуу түрдө изилдейбиз. Бул бөлүмдө биз AGI түзүү адамзат Марста жашоо тапканда биз кабыла турган коомдук реакцияга абдан окшош болот деп айтабыз. 

Бир лагерь анын маанисин түшүнбөйт жана окумуштуулар дагы бир күчтүү компьютерди түзүү боюнча чоң келишим түзүп жатышат деп ойлой беришет.

Дагы бир лагерь, кыязы, луддиттерден жана диний көз караштагы адамдардан турат, бул AGIден коркуп, SkyNet стилиндеги адамзатты жок кылууга аракет кылган жийиркеничтүү деп ойлошот. Бул лагерь AGIлерди бардык формаларда жок кылуу/жок кылууну активдүү жактайт.

Экинчи жагынан, үчүнчү лагерь бул жаратууну заманбап рухий окуя катары карашат. Маанилүү болгон бардык жолдор менен бул AGI жашоонун жаңы формасы болот, биз ойлогондон башкача ойлонгон жана максаттары биздикиден башкача. AGI түзүлгөнү жарыялангандан кийин, адамдар мындан ары Жерди жөн гана жаныбарлар менен бөлүшпөйт, ошондой эле интеллекти биздикинен тең же жогору турган жасалма жандыктардын жаңы классы менен бирге болушат.

Төртүнчү лагерде бизнестин кызыкчылыктары камтылат, алар AGIлерди ар кандай бизнес муктаждыктарын чечүү үчүн, мисалы, эмгек рыногундагы боштуктарды толтуруу жана жаңы товарларды жана кызматтарды иштеп чыгууну тездетүү үчүн кантип колдонсо болорун иликтөөгө алат.

Андан кийин, бизде өкмөттүн бардык деңгээлдериндеги өкүлдөр бар, алар АГИлерди кантип жөнгө салуу керектигин түшүнүүгө аракет кылышат. Бул бардык моралдык жана философиялык талаш-тартыштар башына келе турган деңгээл, атап айтканда, бул АГИлерди менчик же инсан катары кароо керекпи. 

Акыр-аягы, акыркы лагерь аскердик жана улуттук коопсуздук органдары болот. Чындыгында, биринчи AGIнин коомчулукка жарыяланышы ушул лагердин айынан бир нече айдан бир нече жылга кечиктирилиши мүмкүн. Неге? Анткени AGI ойлоп табуу, кыска мөөнөттө жасалма суперинтеллектти (ASI) түзүүгө алып келет, ал массалык геосаясий коркунучту жана өзөктүк бомбаны ойлоп табуудан алда канча ашып турган мүмкүнчүлүктү көрсөтөт. 

Ушул себептен улам, кийинки бир нече бөлүмдөр толугу менен ASIs темасына жана анын ойлоп табылгандан кийин адамзат жашайбы же жокпу деген темага арналат.

(Бөлүмдү аяктоо үчүн өтө драмалык жол?

Жасалма интеллекттин келечеги сериясы

Жасалма интеллект - эртеңки электр энергиясы: Жасалма интеллекттин келечеги P1

Биринчи Жасалма Суперинтеллектти кантип түзөбүз: Жасалма Интеллекттин келечеги P3 

Жасалма суперинтеллект адамзатты жок кылабы? Жасалма интеллекттин келечеги P4

Адамдар жасалма суперинтеллекттен кантип коргойт: Жасалма интеллекттин келечеги P5

Жасалма интеллект үстөмдүк кылган келечекте адамдар тынчтыкта ​​жашайбы? Жасалма интеллекттин келечеги P6