Quantumrun

KREDIT GAMBAR: Quantumrun

Bagaimana Kepintaran Am Buatan pertama akan mengubah masyarakat: Masa depan kecerdasan buatan P2

David Tal, Penerbit, Futurist
@Davidtalwrites
LinkedIn

Sel, 09/15/2020 - 13:08

Kami telah membina piramid. Kami belajar memanfaatkan tenaga elektrik. Kami memahami bagaimana alam semesta kami terbentuk selepas Big Bang (kebanyakannya). Dan sudah tentu, contoh klise, kita telah meletakkan seorang lelaki di bulan. Namun, di sebalik semua pencapaian ini, otak manusia masih jauh di luar pemahaman sains moden dan, secara lalai, objek paling kompleks dalam alam semesta yang diketahui-atau sekurang-kurangnya pemahaman kita tentangnya.

Memandangkan realiti ini, ia tidak sepatutnya mengejutkan bahawa kita masih belum membina kecerdasan buatan (AI) setanding dengan manusia. AI seperti Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) dan David (Prometheus), atau AI bukan humanoid seperti Samantha (Her) dan TARS (Interstellar), ini semua adalah contoh pencapaian hebat seterusnya dalam pembangunan AI: kecerdasan am buatan (AGI, kadangkala juga dirujuk sebagai HLMI atau Human Level Machine Intelligence).

Dalam erti kata lain, cabaran yang dihadapi oleh penyelidik AI ialah: Bagaimanakah kita boleh membina minda buatan yang setanding dengan minda kita sedangkan kita tidak memahami sepenuhnya cara minda kita sendiri berfungsi?

Kami akan meneroka soalan ini, bersama-sama dengan cara manusia akan bersaing dengan AGI masa hadapan, dan akhirnya, cara masyarakat akan berubah sehari selepas AGI pertama diumumkan kepada dunia.

Apakah kecerdasan am buatan?

Reka bentuk AI yang boleh mengalahkan pemain teratas dalam Chess, Jeopardy dan Go, mudah (Deep Blue, Watson, dan AlphaGO masing-masing). Reka bentuk AI yang boleh memberi anda jawapan kepada sebarang soalan, mencadangkan item yang mungkin anda ingin beli atau menguruskan kumpulan teksi rideshare—seluruh syarikat berbilion dolar dibina di sekeliling mereka (Google, Amazon, Uber). Malah AI yang boleh memandu anda dari satu bahagian negara ke bahagian lain ... baik, kami sedang mengusahakannya.

Tetapi minta AI membaca buku kanak-kanak dan memahami kandungan, makna atau moral yang cuba diajarkannya, atau minta AI memberitahu perbezaan antara gambar kucing dan zebra, dan anda akhirnya akan menyebabkan lebih daripada beberapa litar pintas.

Alam menghabiskan berjuta-juta tahun untuk mengembangkan peranti pengkomputeran (otak) yang cemerlang dalam memproses, memahami, belajar, dan kemudian bertindak atas situasi baharu dan dalam persekitaran baharu. Bandingkan dengan separuh abad terakhir sains komputer yang menumpukan pada mencipta peranti pengkomputeran yang disesuaikan dengan tugas tunggal yang direka bentuk untuknya.

Dengan kata lain, komputer manusia adalah generalis, manakala komputer buatan adalah pakar.

Matlamat mencipta AGI adalah untuk mencipta AI yang boleh berfikir dan belajar lebih seperti manusia, melalui pengalaman dan bukannya melalui pengaturcaraan langsung.

Dalam dunia nyata, ini bermakna AGI masa depan belajar membaca, menulis dan bercerita jenaka, atau berjalan, berlari dan menunggang basikal dengan sendirinya, melalui pengalamannya sendiri di dunia (menggunakan apa-apa badan atau organ/peranti deria yang kami berikan), dan melalui interaksinya sendiri AI lain dan manusia lain.

Perkara yang diperlukan untuk membina kecerdasan am buatan

Walaupun secara teknikalnya sukar, mencipta AGI mesti boleh dilakukan. Jika sebenarnya, terdapat sifat yang dipegang secara mendalam dalam undang-undang fizik—kesejagatan pengiraan—yang pada asasnya mengatakan semua yang objek fizikal boleh lakukan, komputer tujuan am yang cukup berkuasa, pada dasarnya, boleh menyalin/mensimulasikan.

Namun, ia adalah rumit.

Syukurlah, terdapat ramai penyelidik AI yang bijak mengenai kes ini (belum lagi banyak pembiayaan korporat, kerajaan dan tentera yang menyokong mereka), dan setakat ini, mereka telah mengenal pasti tiga bahan utama yang mereka rasa perlu untuk diselesaikan untuk membawa AGI ke dalam dunia kita.

Data yang besar. Pendekatan yang paling biasa untuk pembangunan AI melibatkan teknik yang dipanggil pembelajaran mendalam—sejenis sistem pembelajaran mesin khusus yang berfungsi dengan menyedut sejumlah besar data, mengunyah data tersebut dalam rangkaian neuron simulasi (dimodelkan mengikut otak manusia), dan kemudian menggunakan penemuan untuk memprogramkan pandangannya sendiri. Untuk butiran lanjut tentang pembelajaran mendalam, baca.

Sebagai contoh, dalam 2017, Google memberi AInya beribu-ribu imej kucing yang sistem pembelajaran mendalamnya digunakan untuk belajar bukan sahaja cara mengenal pasti kucing, tetapi membezakan antara baka kucing yang berbeza. Tidak lama kemudian, mereka mengumumkan pelepasan yang akan datang Lensa Google, apl carian baharu yang membolehkan pengguna mengambil gambar apa sahaja dan Google bukan sahaja akan memberitahu anda perkara itu, tetapi menawarkan beberapa kandungan kontekstual yang berguna yang menerangkannya—berguna semasa melancong dan anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang tarikan pelancong tertentu. Tetapi di sini juga, Google Lens tidak akan dapat dilakukan tanpa berbilion-bilion imej yang kini disenaraikan dalam enjin carian imejnya.

Namun, kombo data besar dan pembelajaran mendalam ini masih tidak mencukupi untuk menghasilkan AGI.

Algoritma yang lebih baik. Sepanjang dekad yang lalu, anak syarikat Google dan peneraju dalam ruang AI, DeepMind, membuat percikan dengan menggabungkan kekuatan pembelajaran mendalam dengan pembelajaran pengukuhan—pendekatan pembelajaran mesin percuma yang bertujuan untuk mengajar AI cara mengambil tindakan dalam persekitaran baharu untuk mencapai matlamat yang ditetapkan.

Terima kasih kepada taktik hibrid ini, AI perdana DeepMind, AlphaGo, bukan sahaja mengajar dirinya sendiri cara bermain AlphaGo dengan memuat turun peraturan dan mengkaji strategi pemain manusia yang mahir, tetapi selepas bermain menentang dirinya sendiri berjuta-juta kali kemudiannya dapat mengalahkan pemain AlphaGo terbaik menggunakan gerakan dan strategi yang tidak pernah dilihat dalam permainan.

Begitu juga, percubaan perisian Atari DeepMind melibatkan pemberian kamera AI untuk melihat skrin permainan biasa, memprogramkannya dengan keupayaan untuk memasukkan pesanan permainan (seperti butang kayu bedik), dan memberikannya matlamat tunggal untuk meningkatkan skornya. Keputusan? Dalam beberapa hari, ia mengajar dirinya sendiri cara bermain dan cara menguasai berpuluh-puluh permainan arked klasik.

Tetapi walaupun kejayaan awal ini menarik, masih terdapat beberapa cabaran utama untuk diselesaikan.

Untuk satu, penyelidik AI sedang berusaha untuk mengajar AI satu helah yang dipanggil 'chunking' yang otak manusia dan haiwan sangat mahir. Ringkasnya, apabila anda membuat keputusan untuk keluar membeli barangan runcit, anda dapat menggambarkan matlamat akhir anda (membeli alpukat) dan rancangan kasar tentang cara anda melakukannya (meninggalkan rumah, melawat kedai runcit, membeli alpukat, pulang ke rumah). Apa yang anda tidak lakukan ialah merancang setiap nafas, setiap langkah, setiap kemungkinan kontingensi dalam perjalanan anda ke sana. Sebaliknya, anda mempunyai konsep (ketulan) dalam fikiran anda tentang ke mana anda ingin pergi dan menyesuaikan perjalanan anda dengan apa jua situasi yang timbul.

Seperti biasa yang anda rasai, kebolehan ini merupakan salah satu kelebihan utama yang masih ada pada otak manusia berbanding AI—iaitu kebolehsuaian untuk menetapkan matlamat dan mengejarnya tanpa mengetahui setiap perincian terlebih dahulu dan walaupun terdapat sebarang halangan atau perubahan persekitaran yang kami rasakan. mungkin bertemu. Kemahiran ini akan membolehkan AGI belajar dengan lebih cekap, tanpa memerlukan data besar yang dinyatakan di atas.

Cabaran lain ialah keupayaan untuk bukan sahaja membaca buku tetapi faham maksudnya atau konteks di belakangnya. Jangka panjang, matlamat di sini adalah untuk AI membaca artikel akhbar dan dapat menjawab dengan tepat pelbagai soalan tentang perkara yang dibacanya, seperti menulis laporan buku. Keupayaan ini akan mengubah AI daripada hanya kalkulator yang mengurut nombor kepada entiti yang menguraikan makna.

Secara keseluruhannya, kemajuan selanjutnya kepada algoritma pembelajaran kendiri yang boleh meniru otak manusia akan memainkan peranan penting dalam penciptaan AGI akhirnya, tetapi di samping kerja ini, komuniti AI juga memerlukan perkakasan yang lebih baik.

Perkakasan yang lebih baik. Menggunakan pendekatan semasa yang dijelaskan di atas, AGI hanya akan menjadi mungkin selepas kami serius meningkatkan kuasa pengkomputeran yang tersedia untuk menjalankannya.

Untuk konteks, jika kita mengambil keupayaan otak manusia untuk berfikir dan menukarnya kepada istilah pengiraan, maka anggaran kasar kapasiti mental purata manusia ialah satu exaflop, yang bersamaan dengan 1,000 petaflop ('Flop' bermaksud operasi titik terapung setiap kedua dan mengukur kelajuan pengiraan).

Sebagai perbandingan, menjelang akhir tahun 2018, superkomputer paling berkuasa di dunia, Jepun Awan Merapatkan AI akan bersenandung pada 130 petaflop, jauh lebih pendek daripada satu exaflop.

Seperti yang digariskan dalam kami superkomputer bab dalam kami Masa Depan Komputer siri, kedua-dua AS dan China sedang berusaha untuk membina superkomputer exaflop mereka sendiri menjelang 2022, tetapi walaupun mereka berjaya, itu masih mungkin tidak mencukupi.

Superkomputer ini beroperasi pada beberapa dozen megawatt kuasa, mengambil beberapa ratus meter persegi ruang, dan menelan belanja beberapa ratus juta untuk membina. Otak manusia menggunakan hanya 20 watt kuasa, muat di dalam tengkorak kira-kira 50 cm lilitan, dan terdapat tujuh bilion daripada kita (2018). Dalam erti kata lain, jika kita ingin menjadikan AGI sebagai biasa seperti manusia, kita perlu belajar cara menciptanya dengan lebih ekonomik.

Untuk itu, penyelidik AI mula mempertimbangkan untuk menjanakan AI masa depan dengan komputer kuantum. Diterangkan dengan lebih terperinci dalam komputer kuantum bab dalam siri Masa Depan Komputer kami, komputer ini berfungsi secara asasnya berbeza daripada komputer yang telah kami bina selama setengah abad yang lalu. Setelah disempurnakan menjelang 2030-an, sebuah komputer kuantum tunggal akan mengatasi setiap superkomputer yang sedang beroperasi pada 2018, secara global, digabungkan. Mereka juga akan menjadi lebih kecil dan menggunakan tenaga yang jauh lebih sedikit daripada superkomputer semasa.

Bagaimanakah kecerdasan am buatan lebih tinggi daripada manusia?

Mari kita anggap bahawa setiap cabaran yang disenaraikan di atas dapat diketahui, bahawa penyelidik AI berjaya mencipta AGI pertama. Bagaimanakah minda AGI akan berbeza daripada minda kita?

Untuk menjawab soalan seperti ini, kita perlu mengklasifikasikan minda AGI kepada tiga kategori, mereka yang hidup dalam badan robot (Data daripada Star Trek), yang mempunyai bentuk fizikal tetapi disambungkan secara wayarles ke internet/awan (Agen Smith dari Matrix) dan mereka yang tidak mempunyai bentuk fizikal yang hidup sepenuhnya dalam komputer atau dalam talian (Samantha dari Her).

Sebagai permulaan, AGI di dalam badan robot yang diasingkan daripada web akan bersaing setanding dengan minda manusia, tetapi dengan kelebihan terpilih:

Ingatan: Bergantung pada reka bentuk bentuk robotik AGI, ingatan jangka pendek dan ingatan maklumat penting mereka pasti akan lebih baik daripada manusia. Tetapi pada penghujung hari, terdapat had fizikal kepada berapa banyak ruang cakera keras yang boleh anda masukkan ke dalam robot, dengan mengandaikan kami mereka bentuknya supaya kelihatan seperti manusia. Atas sebab ini, ingatan jangka panjang AGI akan bertindak sama seperti manusia, secara aktif melupakan maklumat dan ingatan yang dianggap tidak perlu untuk berfungsi pada masa hadapan (untuk mengosongkan 'ruang cakera').
Kelajuan: Prestasi neuron di dalam otak manusia maksimum pada kira-kira 200 hertz, manakala mikropemproses moden berjalan pada tahap gigahertz, jadi berjuta-juta kali lebih pantas daripada neuron. Ini bermakna berbanding manusia, AGI masa hadapan akan memproses maklumat dan membuat keputusan lebih cepat daripada manusia. Fikirkan anda, ini tidak semestinya bermakna AGI ini akan membuat keputusan yang lebih bijak atau lebih tepat daripada manusia, cuma mereka boleh membuat kesimpulan lebih cepat.
Prestasi: Ringkasnya, otak manusia menjadi letih jika ia beroperasi terlalu lama tanpa rehat atau tidur, dan apabila ia berlaku, ingatan dan keupayaannya untuk belajar dan menaakul akan terjejas. Sementara itu, bagi AGI, dengan mengandaikan mereka dicas semula (elektrik) secara kerap, mereka tidak akan mengalami kelemahan itu.
Kebolehtingkatan: Bagi manusia, mempelajari tabiat baharu boleh mengambil masa berminggu-minggu latihan, mempelajari kemahiran baharu boleh mengambil masa berbulan-bulan, dan mempelajari profesion baharu boleh mengambil masa bertahun-tahun. Untuk AGI, mereka akan mempunyai keupayaan untuk belajar melalui pengalaman (seperti manusia) dan dengan muat naik data langsung, sama seperti cara anda mengemas kini OS komputer anda secara kerap. Kemas kini ini boleh digunakan pada peningkatan pengetahuan (kemahiran baharu) atau peningkatan prestasi pada bentuk fizikal AGI.

Seterusnya, mari kita lihat AGI yang mempunyai bentuk fizikal, tetapi juga disambungkan secara wayarles ke internet/awan. Perbezaan yang dapat kita lihat dengan tahap ini jika dibandingkan dengan AGI tidak bersambung termasuk:

Memori: AGI ini akan mempunyai semua kelebihan jangka pendek yang dimiliki oleh kelas AGI sebelumnya, kecuali mereka juga akan mendapat manfaat daripada memori jangka panjang yang sempurna kerana mereka boleh memuat naik kenangan tersebut ke awan untuk diakses apabila diperlukan. Jelas sekali, memori ini tidak akan dapat diakses di kawasan yang mempunyai ketersambungan rendah, tetapi itu akan menjadi kurang membimbangkan pada tahun 2020-an dan 2030-an apabila lebih banyak dunia datang dalam talian. Baca lebih lanjut dalam bab satu daripada kami Masa Depan Internet siri.
Kelajuan: Bergantung pada jenis halangan yang dihadapi oleh AGI ini, mereka boleh mengakses kuasa pengkomputeran awan yang lebih besar untuk membantu mereka menyelesaikannya.
Prestasi: Tiada perbezaan jika dibandingkan dengan AGI yang tidak disambungkan.
Kebolehtingkatan: Satu-satunya perbezaan antara dengan AGI ini kerana ia berkaitan dengan kebolehtingkatan ialah mereka boleh mengakses peningkatan dalam masa nyata, secara wayarles, dan bukannya perlu melawat dan memasang depoh naik taraf.
Kolektif: Manusia menjadi spesies dominan Bumi bukan kerana kita adalah haiwan terbesar atau terkuat, tetapi kerana kita belajar cara berkomunikasi dan bekerjasama dalam pelbagai cara untuk mencapai matlamat kolektif, daripada memburu Woolly Mammoth hingga membina Stesen Angkasa Antarabangsa. Satu pasukan AGI akan membawa kerjasama ini ke peringkat seterusnya. Memandangkan semua kelebihan kognitif yang disenaraikan di atas dan kemudian menggabungkannya dengan keupayaan untuk berkomunikasi secara wayarles, secara bersemuka dan merentasi jarak jauh, pasukan AGI masa depan/minda sarang secara teorinya boleh menangani projek dengan jauh lebih cekap daripada sekumpulan manusia.

Akhir sekali, jenis AGI yang terakhir ialah versi tanpa bentuk fizikal, yang beroperasi di dalam komputer, dan mempunyai akses kepada kuasa pengkomputeran penuh dan sumber dalam talian yang disediakan oleh penciptanya. Dalam rancangan dan buku sci-fi, AGI ini biasanya berbentuk pembantu/rakan maya pakar atau sistem pengendalian kapal angkasa yang gagah. Tetapi berbanding dengan dua kategori lain AGI, AI ini akan berbeza dengan cara berikut;

Kelajuan: Tidak terhad (atau, sekurang-kurangnya kepada had perkakasan yang boleh diaksesnya).
Memori: Tidak terhad
Prestasi: Peningkatan kualiti membuat keputusan terima kasih memandangkan aksesnya kepada pusat pengkomputeran super.
Kebolehtingkatan: Mutlak, dalam masa nyata dan dengan pilihan peningkatan kognitif tanpa had. Sudah tentu, kerana kategori AGI ini tidak mempunyai bentuk robot fizikal, ia tidak memerlukan peningkatan fizikal yang tersedia melainkan peningkatan tersebut kepada superkomputer yang beroperasi di dalamnya.
Kolektif: Sama seperti kategori AGI sebelumnya, AGI tanpa badan ini akan bekerjasama secara berkesan dengan rakan sekerja AGInya. Walau bagaimanapun, memandangkan aksesnya yang lebih langsung kepada kuasa pengkomputeran tanpa had dan akses kepada sumber dalam talian, AGI ini biasanya akan mengambil peranan kepimpinan dalam keseluruhan kolektif AGI.

Bilakah manusia akan mencipta kecerdasan am buatan pertama?

Tiada tarikh ditetapkan apabila komuniti penyelidikan AI percaya mereka akan mencipta AGI yang sah. Walau bagaimanapun, a 2013 kaji selidik daripada 550 penyelidik AI terkemuka dunia, yang dikendalikan oleh pemikir penyelidikan AI terkemuka Nick Bostrom dan Vincent C. Müller, membuat purata julat pendapat kepada tiga tahun yang mungkin:

Tahun optimistik median (kemungkinan 10%): 2022
Tahun realistik median (kemungkinan 50%): 2040
Tahun pesimis median (kemungkinan 90%): 2075

Sejauh mana ketepatan ramalan ini tidak begitu penting. Apa yang penting ialah sebahagian besar komuniti penyelidikan AI percaya kita akan mencipta AGI dalam hayat kita dan secara relatifnya pada awal abad ini.

Bagaimana mencipta kecerdasan am buatan akan mengubah manusia

Kami meneroka kesan AI baharu ini secara terperinci sepanjang bab terakhir siri ini. Yang berkata, untuk bab ini, kita akan mengatakan bahawa penciptaan AGI akan sangat serupa dengan reaksi masyarakat yang akan kita alami sekiranya manusia menemui kehidupan di Marikh.

Satu kem tidak akan memahami kepentingannya dan akan terus berfikir bahawa saintis sedang membuat masalah besar untuk mencipta satu lagi komputer yang lebih berkuasa.

Satu lagi kem, mungkin terdiri daripada orang Luddites dan individu yang berfikiran beragama, akan takut dengan AGI ini, menganggap ia adalah satu kekejian bahawa ia akan cuba menghapuskan manusia ala SkyNet. Kem ini akan menyokong secara aktif untuk memadam/memusnahkan AGI dalam semua bentuknya.

Sebaliknya, kem ketiga akan melihat penciptaan ini sebagai acara rohani moden. Dalam semua cara yang penting, AGI ini akan menjadi satu bentuk kehidupan baharu, yang berfikir secara berbeza daripada yang kita lakukan dan yang matlamatnya berbeza daripada kita sendiri. Sebaik sahaja penciptaan AGI diumumkan, manusia tidak lagi akan berkongsi Bumi dengan hanya haiwan, tetapi juga bersama kelas makhluk buatan baharu yang kecerdasannya setanding atau lebih tinggi daripada kita.

Kem keempat akan merangkumi minat perniagaan yang akan menyiasat bagaimana mereka boleh menggunakan AGI untuk menangani pelbagai keperluan perniagaan, seperti mengisi jurang dalam pasaran buruh dan mempercepatkan pembangunan barangan dan perkhidmatan baharu.

Seterusnya, kami mempunyai wakil daripada semua peringkat kerajaan yang akan tersandung cuba memahami cara mengawal AGI. Ini adalah tahap di mana semua perdebatan moral dan falsafah akan datang ke kepala, khususnya mengenai sama ada untuk menganggap AGI ini sebagai harta atau sebagai orang.

Dan akhirnya, kem terakhir ialah agensi ketenteraan dan keselamatan negara. Sebenarnya, ada kemungkinan besar pengumuman awam AGI pertama mungkin ditangguhkan beberapa bulan hingga bertahun-tahun disebabkan kem ini sahaja. kenapa? Kerana penciptaan AGI, akan membawa kepada penciptaan superintelligence buatan (ASI), yang akan mewakili ancaman geopolitik besar-besaran dan peluang yang jauh mengatasi ciptaan bom nuklear.

Atas sebab ini, beberapa bab seterusnya akan memberi tumpuan sepenuhnya kepada topik ASI dan sama ada manusia akan bertahan selepas penciptaannya.

(Cara yang terlalu dramatik untuk menamatkan bab? Anda betcha.)