Quantumrun

КРЕДИТ НА СЛИКА: Quantumrun

Како првата вештачка општа интелигенција ќе го промени општеството: Иднината на вештачката интелигенција P2

Дејвид Тал, издавач, футурист
@DavidTalWrites
Скопје

Вто, 09 - 15:2020 часот

Изградивме пирамиди. Научивме да користиме струја. Ние разбираме како нашиот универзум се формирал по Големата експлозија (најчесто). И, се разбира, клише примерот, ставивме човек на Месечината. Сепак, и покрај сите овие достигнувања, човечкиот мозок останува далеку надвор од разбирањето на модерната наука и е, по дифолт, најкомплексниот објект во познатиот универзум - или барем нашето разбирање за него.

Со оглед на оваа реалност, не треба да биде целосно шокантно што сè уште не сме изградиле вештачка интелигенција (ВИ) на исто ниво со луѓето. Вештачка интелигенција како Дата (Ѕвездени патеки), Рејчел (Блејд Ранер) и Дејвид (Прометеј) или нехуманоидна вештачка интелигенција како Саманта (неа) и ТАРС (Меѓуѕвездена), сите овие се примери за следната голема пресвртница во развојот на вештачката интелигенција: вештачка општа интелигенција (AGI, понекогаш се нарекува и HLMI или машинска интелигенција на човечко ниво).

Со други зборови, предизвикот со кој се соочуваат истражувачите на вештачката интелигенција е: Како можеме да изградиме вештачки ум споредлив со нашиот кога дури и немаме целосно разбирање за тоа како функционира нашиот сопствен ум?

Ќе го истражиме ова прашање, заедно со тоа како луѓето ќе се спротивстават на идните AGI, и конечно, како општеството ќе се промени еден ден откако првиот AGI ќе му биде објавен на светот.

Што е вештачка општа интелигенција?

Дизајнирајте вештачка интелигенција што може лесно да ги победи најдобро рангираните играчи во Chess, Jeopardy и Go (Deep Blue, Вотсон, и Алфаго соодветно). Дизајнирајте вештачка интелигенција која може да ви послужи одговори на кое било прашање, да предложи предмети што можеби сакате да ги купите или да управувате со флота од такси-возила - цели компании од повеќе милијарди долари се изградени околу нив (Google, Amazon, Uber). Дури и вештачка интелигенција што може да ве одведе од едната страна на земјата до другата ... па, ние работиме на тоа.

Но, замолете ја вештачката интелигенција да прочита книга за деца и да ја разбере содржината, значењето или моралот што се обидува да ги научи, или побарајте од вештачката интелигенција да ја каже разликата помеѓу слика на мачка и зебра, и на крајот ќе предизвикате повеќе од неколку кратки споеви.

Природата потроши милиони години развивајќи компјутерски уред (мозок) кој се истакнува во обработката, разбирањето, учењето, а потоа дејствувањето врз нови ситуации и во нови средини. Споредете го тоа со последниот половина век на компјутерската наука која се фокусираше на создавање компјутерски уреди кои беа прилагодени на единствените задачи за кои беа дизајнирани.

Со други зборови, човекот-компјутерот е генералист, додека вештачкиот компјутер е специјалист.

Целта на создавањето на AGI е да се создаде вештачка интелигенција која може да размислува и учи повеќе како човек, преку искуство наместо преку директно програмирање.

Во реалниот свет, ова би значело дека иден AGI ќе научи како да чита, пишува и кажува шега, или оди, трча и вози велосипед главно самостојно, преку сопственото искуство во светот (користејќи кое било тело или сетилни органи/уреди што му ги даваме), а преку сопствената интеракција други вештачки интелигентни и други луѓе.

Што е потребно за да се изгради вештачка општа интелигенција

Иако е технички тешко, создавањето AGI мора да биде возможно. Ако е всушност, постои длабоко држено својство во законите на физиката - универзалноста на пресметувањето - што во основа кажува сè што може да направи физички објект, доволно моќен компјутер за општа намена, во принцип, треба да може да копира/симулира.

А сепак, тоа е незгодно.

За среќа, има многу паметни истражувачи за вештачка интелигенција во случајот (да не зборуваме за многу корпоративни, владини и воени финансирања кои ги поддржуваат), и досега, тие идентификуваа три клучни состојки за кои сметаат дека се неопходни за да се решат за да се донесе AGI во нашиот свет.

Големи податоци. Најчестиот пристап кон развојот на вештачката интелигенција вклучува техника наречена длабоко учење - специфичен тип на систем за машинско учење кој работи со собирање огромни количини на податоци, крцкање на споменатите податоци во мрежа од симулирани неврони (моделирани според човечкиот мозок), а потоа користете ги наодите за програмирање на сопствените согледувања. За повеќе детали за длабокото учење, го прочитате овој.

На пример, во 2017, Гугл на својата вештачка интелигенција нахрани илјадници слики на мачки кои неговиот систем за длабоко учење ги користеше за да научи не само како да идентификува мачка, туку и да прави разлика помеѓу различните раси на мачки. Не долго потоа, тие го најавија претстојното ослободување на Google Lens, нова апликација за пребарување која им овозможува на корисниците да сликаат што било и Google не само што ќе ви каже што е тоа, туку ќе понуди и корисна контекстуална содржина што го опишува - корисна кога патувате и сакате да дознаете повеќе за одредена туристичка атракција. Но и овде Google Lens не би бил возможен без милијардите слики моментално наведени во неговиот пребарувач за слики.

А сепак, оваа комбинација на големи податоци и длабоко учење сè уште не е доволна за да се донесе AGI.

Подобри алгоритми. Во текот на изминатата деценија, подружницата на Google и лидер во просторот за вештачка интелигенција, DeepMind, направи големо внимание со комбинирање на силните страни на длабокото учење со учењето за зајакнување - бесплатен пристап за машинско учење кој има за цел да ја научи вештачката интелигенција како да презема активности во нови средини за да постигне поставена цел.

Благодарение на оваа хибридна тактика, премиерната вештачка интелигенција на DeepMind, AlphaGo, не само што се научи како да се игра AlphaGo со преземање правила и проучување на стратегиите на мајсторите човечки играчи, туку откако играше против себе милиони пати, тогаш беше во можност да ги победи најдобрите AlphaGo играчи. користејќи потези и стратегии досега невидени во играта.

Слично на тоа, софтверскиот експеримент на Atari на DeepMind вклучуваше давање камера на вештачката интелигенција за да гледа типичен екран на играта, програмирање со можност за внесување нарачки на игри (како копчиња за џојстик) и давајќи му единствена цел да го зголеми својот резултат. Резултатот? За неколку дена, се научи како да се игра и како да се совладаат десетици класични аркадни игри.

Но, колку и да се возбудливи овие рани успеси, остануваат некои клучни предизвици за решавање.

Како прво, истражувачите на вештачката интелигенција работат на учење на вештачката интелигенција на трик наречен „дупчење“ во кој човечкиот и животинскиот мозок се исклучително добри. Едноставно кажано, кога ќе одлучите да излезете да купите намирници, можете да ја визуелизирате вашата крајна цел (купување авокадо) и груб план за тоа како ќе го направите тоа (напуштете ја куќата, посетете ја самопослуга, купувајте авокадото, вратете се дома). Она што не го правите е да го планирате секој здив, секој чекор, секоја можна непредвидена ситуација на вашиот пат до таму. Наместо тоа, имате концепт (дел) во вашиот ум за тоа каде сакате да одите и да го прилагодите вашето патување на која било ситуација што ќе се појави.

Колку и да ви е вообичаено, оваа способност е една од клучните предности што човечкиот мозок сè уште ги има во однос на вештачката интелигенција - тоа е приспособливоста да поставите цел и да ја следите без однапред да ги знаете сите детали и и покрај какви било пречки или промени во животната средина. може да се сретне. Оваа вештина ќе им овозможи на AGI да учат поефикасно, без потреба од големите податоци споменати погоре.

Друг предизвик е способноста не само да читате книга, туку сфатете го значењето или контекст зад него. Долгорочно, целта овде е вештачката интелигенција да чита напис во весник и да може прецизно да одговори на низа прашања за тоа што го чита, како да пишува извештај за книга. Оваа способност ќе ја трансформира вештачката интелигенција од едноставно калкулатор што ги крши броевите во ентитет што го крши значењето.

Севкупно, понатамошниот напредок на алгоритамот за самостојно учење кој може да го имитира човечкиот мозок ќе игра клучна улога во евентуалното создавање на AGI, но покрај оваа работа, на заедницата за вештачка интелигенција и треба и подобар хардвер.

Подобар хардвер. Користејќи ги тековните пристапи објаснети погоре, AGI ќе стане возможен само откако сериозно ќе ја зајакнеме компјутерската моќ што е достапна за негово извршување.

За контекст, ако ја земеме способноста на човечкиот мозок да размислува и ја претвориме во пресметковни термини, тогаш грубата проценка на менталниот капацитет на просечниот човек е еден егзафлоп, што е еквивалентно на 1,000 петафлопи („Flop“ значи операции со подвижна запирка по второ и ја мери брзината на пресметување).

За споредба, до крајот на 2018 година, најмоќниот суперкомпјутер во светот, јапонскиот AI Bridging Cloud ќе потпевнува со 130 петафлопи, многу помалку од еден егзафлоп.

Како што е наведено во нашата суперкомпјутери поглавје во нашата Иднината на компјутерите Серијата, и САД и Кина работат на изградба на сопствени егзафлоп суперкомпјутери до 2022 година, но дури и да бидат успешни, тоа сепак можеби нема да биде доволно.

Овие суперкомпјутери работат на неколку десетици мегавати моќ, зафаќаат неколку стотици квадратни метри простор и чинат неколку стотици милиони за изградба. Човечкиот мозок користи само 20 вати моќ, се вклопува во череп со обем приближно 50 см, а ние сме седум милијарди (2018). Со други зборови, ако сакаме да ги направиме AGI вообичаени како луѓето, ќе треба да научиме како да ги создадеме многу поекономично.

За таа цел, истражувачите на вештачката интелигенција почнуваат да размислуваат за напојување на идните ВИ со квантни компјутери. Подетално е опишано во квантни компјутери поглавје во нашата серија „Иднина на компјутерите“, овие компјутери работат на фундаментално поинаков начин од компјутерите што ги градевме во последниот половина век. Откако ќе се усоврши до 2030-тите, еден квантен компјутер ќе ги надброи сите суперкомпјутери кои моментално работат во 2018 година, глобално, заедно. Тие исто така ќе бидат многу помали и ќе трошат многу помалку енергија од сегашните суперкомпјутери.

Како вештачката општа интелигенција би била супериорна од човекот?

Да претпоставиме дека секој предизвик наведен погоре ќе се сфати, дека истражувачите на вештачката интелигенција успеваат да го создадат првиот AGI. Како умот на АГИ ќе биде различен од нашиот?

За да одговориме на ова прашање, треба да ги класифицираме умовите на АГИ во три категории, оние што живеат во тело на робот (Податоци од Star Trek), оние кои имаат физичка форма, но се безжично поврзани на интернет/облак (Агентот Смит од Матрикс) и оние без физичка форма кои целосно живеат на компјутер или на интернет (Саманта од Нејзиниот).

За почеток, AGI во роботско тело изолирано од мрежата ќе се натпреваруваат на исто ниво со човечките умови, но со одредени предности:

Меморија: Во зависност од дизајнот на роботската форма на AGI, нивната краткорочна меморија и меморијата на клучните информации дефинитивно ќе бидат подобри од луѓето. Но, на крајот на денот, постои физичка граница за тоа колку простор на хард дискот можете да спакувате во роботи, под претпоставка дека ги дизајнираме да изгледаат како луѓе. Поради оваа причина, долгорочната меморија на AGI ќе делува многу како онаа на луѓето, активно заборавајќи ги информациите и спомените кои се сметаат за непотребни за неговото идно функционирање (со цел да се ослободи „простор на дискот“).
Брзина: Перформансите на невроните во човечкиот мозок се максимум од приближно 200 херци, додека модерните микропроцесори работат на ниво на гигахерци, толку милиони пати побрзи од невроните. Ова значи дека во споредба со луѓето, идните AGI ќе обработуваат информации и ќе донесуваат одлуки побрзо од луѓето. Имајте предвид, ова не мора да значи дека овој AGI ќе донесе попаметни или поправилни одлуки од луѓето, само за да можат побрзо да дојдат до заклучоци.
Перформанси: Едноставно кажано, човечкиот мозок се заморува ако работи предолго без одмор или сон, а кога го прави тоа, неговата меморија и неговата способност за учење и расудување се нарушуваат. Во меѓувреме, за АГИ, под претпоставка дека редовно се полнат (електрична енергија), нема да ја имаат таа слабост.
Надградливост: за човек, учењето нова навика може да потрае неколку недели вежбање, учењето нова вештина може да трае со месеци, а учењето нова професија може да трае со години. За AGI, тие ќе имаат можност да учат и од искуство (како луѓето) и со директно прикачување на податоци, слично на тоа како редовно го ажурирате оперативниот систем на вашиот компјутер. Овие ажурирања може да се однесуваат на надградби на знаење (нови вештини) или надградби на перформансите на физичката форма на AGI.

Следно, да ги погледнеме AGI кои имаат физичка форма, но исто така се поврзани безжично на интернет/облак. Разликите што можеме да ги видиме со ова ниво во споредба со неповрзаните AGI вклучуваат:

Меморија: овие AGI ќе ги имаат сите краткорочни предности што ги има претходната класа AGI, освен што ќе имаат корист и од совршената долгорочна меморија бидејќи можат да ги прикачат тие мемории во облакот за да пристапат кога е потребно. Очигледно, оваа меморија нема да биде достапна во области со слаба поврзаност, но тоа ќе стане помалку загрижувачко во текот на 2020-тите и 2030-тите кога поголем дел од светот ќе се појави онлајн. Прочитајте повеќе во поглавје прво на нашите Иднината на Интернетот серија.
Брзина: во зависност од видот на препреката со која се соочува овој AGI, тие можат да пристапат до поголемата компјутерска моќ на облакот за да им помогнат да ја решат.
Перформанси: Нема разлика во споредба со неповрзани AGI.
Надградливост: Единствената разлика помеѓу овој AGI што се однесува на надградливоста е тоа што тие можат да пристапат до надградбите во реално време, безжично, наместо да мора да го посетат и приклучуваат складиштето за надградба.
Колектив: луѓето станаа доминантен вид на Земјата не затоа што бевме најголемото или најсилното животно, туку затоа што научивме како да комуницираме и да соработуваме на различни начини за да постигнеме колективни цели, од лов на Волен мамут до изградба на Меѓународната вселенска станица. Тим на AGI ќе ја подигне оваа соработка на следното ниво. Со оглед на сите когнитивни предности наведени погоре, а потоа комбинирани со способноста за безжично комуницирање, лично и на долги растојанија, идниот тим AGI/ум на кошницата теоретски би можел да се справи со проектите многу поефикасно од тим од луѓе.

Конечно, последниот тип на AGI е верзијата без физичка форма, онаа која работи во компјутер и има пристап до целосната компјутерска моќ и онлајн ресурсите што му ги обезбедуваат неговите креатори. Во научно-фантастичните емисии и книги, овие AGI обично имаат форма на стручни виртуелни асистенти/пријатели или лут оперативен систем на вселенски брод. Но, во споредба со другите две категории на AGI, оваа вештачка интелигенција ќе се разликува на следните начини;

Брзина: Неограничена (или, барем до границите на хардверот до кој има пристап).
Меморија: неограничено
Перформанси: Зголемување на квалитетот на донесување одлуки благодарение на неговиот пристап до центрите за суперкомпјутери.
Надградливост: Апсолутна, во реално време и со неограничен избор на когнитивни надградби. Се разбира, бидејќи оваа категорија AGI нема форма на физички робот, нема да има потреба од достапни физички надградби освен ако тие надградби не се на суперкомпјутерите во кои работи.
Колективно: Слично на претходната категорија AGI, овој AGI без тело ефективно ќе соработува со своите колеги од AGI. Сепак, со оглед на неговиот подиректен пристап до неограничена компјутерска моќ и пристап до онлајн ресурси, овие AGI обично ќе преземаат лидерски улоги во севкупниот AGI колектив.

Кога човештвото ќе ја создаде првата вештачка општа интелигенција?

Нема одреден датум кога истражувачката заедница за вештачка интелигенција верува дека ќе измислат легитимен АГИ. Меѓутоа, а 2013 анкета од 550 врвни светски истражувачи за вештачка интелигенција, спроведена од водечките истражувачи мислители за вештачка интелигенција Ник Бостром и Винсент Ц.

Средна оптимистичка година (10% веројатност): 2022 година
Средна реална година (50% веројатност): 2040 година
Средна песимистичка година (90% веројатност): 2075 година

Колку се прецизни овие прогнози навистина не е важно. Она што е важно е дека огромното мнозинство од истражувачката заедница за вештачка интелигенција верува дека ќе измислиме AGI во текот на нашиот живот и релативно на почетокот на овој век.

Како создавањето на вештачка општа интелигенција ќе го промени човештвото

Детално го истражуваме влијанието на оваа нова вештачка интелигенција во последното поглавје од оваа серија. Сепак, за ова поглавје, ќе кажеме дека создавањето на AGI ќе биде многу слично на општествената реакција што ќе ја доживееме доколку луѓето најдат живот на Марс.

Еден камп нема да го разбере значењето и ќе продолжи да мисли дека научниците прават голема работа за создавање на уште еден помоќен компјутер.

Друг логор, најверојатно составен од Лудити и религиозни поединци, ќе се плаши од ова АГИ, мислејќи дека е одвратно што ќе се обиде да го истреби човештвото во стилот на СкајНет. Овој камп активно ќе се залага за бришење/уништување на AGI во сите нивни форми.

Од друга страна, третиот камп ќе ја гледа оваа креација како модерен духовен настан. На сите начини кои се важни, оваа АГИ ќе биде нова форма на живот, која размислува поинаку од нас и чии цели се различни од нашите. Откако ќе биде објавено создавањето на AGI, луѓето повеќе нема да ја делат Земјата само со животни, туку и со нова класа на вештачки суштества чија интелигенција е еднаква или супериорна од нашата.

Четвртиот камп ќе вклучува деловни интереси кои ќе истражат како можат да користат AGI за да одговорат на различни деловни потреби, како што се пополнување на празнините на пазарот на труд и забрзување на развојот на нови стоки и услуги.

Следно, имаме претставници од сите нивоа на власт кои ќе се сопнат себеси обидувајќи се да разберат како да ги регулираат АГИ. Ова е нивото каде што сите морализирачки и филозофски дебати ќе дојдат до глава, конкретно околу тоа дали да се третираат овие АГИ како сопственост или како личности.

И конечно, последен камп ќе бидат воените и агенциите за национална безбедност. За волја на вистината, има добри шанси јавното објавување на првиот AGI да биде одложено со месеци до години само поради овој камп. Зошто? Бидејќи пронајдокот на АГИ, накратко ќе доведе до создавање на вештачка суперинтелигенција (АСИ), која ќе претставува огромна геополитичка закана и можност што далеку го надминува пронајдокот на нуклеарната бомба.

Поради оваа причина, следните неколку поглавја целосно ќе се фокусираат на темата ASIs и дали човештвото ќе преживее по неговото измислување.

(Премногу драматичен начин да се заврши едно поглавје? Ти беча.)