Ako prvá umelá všeobecná inteligencia zmení spoločnosť: Budúcnosť umelej inteligencie P2

Postavili sme pyramídy. Naučili sme sa zapájať elektrinu. Chápeme, ako sa náš vesmír sformoval po Veľkom tresku (väčšinou). A samozrejme, klišé príklad, umiestnili sme človeka na Mesiac. Napriek všetkým týmto úspechom zostáva ľudský mozog ďaleko mimo chápania modernej vedy a je štandardne najkomplexnejším objektom v známom vesmíre – alebo aspoň naše chápanie tohto vesmíru.

Vzhľadom na túto realitu by nemalo byť úplne šokujúce, že sme ešte nepostavili umelú inteligenciu (AI) na rovnakú úroveň s ľuďmi. AI ako Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) a David (Prometheus) alebo nehumanoidná AI ako Samantha (Jej) a TARS (Interstellar), to všetko sú príklady ďalšieho veľkého míľnika vo vývoji AI: umelá všeobecná inteligencia (AGI, niekedy označované aj ako HLMI alebo Human Level Machine Intelligence). 

Inými slovami, výzva, ktorej čelia výskumníci AI, je: Ako môžeme vybudovať umelú myseľ porovnateľnú s našou vlastnou, keď ani úplne nerozumieme tomu, ako naša vlastná myseľ funguje?

Preskúmame túto otázku spolu s tým, ako sa ľudia postavia proti budúcim AGI a nakoniec, ako sa spoločnosť zmení deň po tom, čo bude svetu oznámená prvá AGI. 

Čo je umelá všeobecná inteligencia?

Navrhnite AI, ktorá dokáže poraziť najlepších hráčov v Chess, Jeopardy a Go, jednoducho (Deep Blue, Watsona AlphaGO v uvedenom poradí). Navrhnite AI, ktorá vám môže poskytnúť odpovede na akúkoľvek otázku, navrhnúť položky, ktoré by ste si mohli chcieť kúpiť, alebo spravovať flotilu zdieľaných taxíkov – okolo nich sú postavené celé multimiliardové spoločnosti (Google, Amazon, Uber). Dokonca aj AI, ktorá vás môže previesť z jednej strany krajiny na druhú ... no, pracujeme na tom.

Ale požiadajte AI, aby si prečítala detskú knihu a pochopila obsah, význam alebo morálku, ktorú sa snaží naučiť, alebo požiadajte AI, aby vám povedala rozdiel medzi obrázkom mačky a zebry, a skončíte tak, že spôsobíte viac ako pár skraty. 

Príroda strávila milióny rokov vývojom výpočtového zariadenia (mozgy), ktoré vynikajú v spracovaní, porozumení, učení sa a následnom pôsobení v nových situáciách a v nových prostrediach. Porovnajte to s posledným polstoročím počítačovej vedy, ktorá sa zameriavala na vytváranie výpočtových zariadení, ktoré boli prispôsobené jedinečným úlohám, na ktoré boli navrhnuté. 

Inými slovami, človek-počítač je všeobecný odborník, zatiaľ čo umelý počítač je špecialista.

Cieľom vytvorenia AGI je vytvoriť AI, ktorá dokáže myslieť a učiť sa viac ako človek, a to prostredníctvom skúseností a nie prostredníctvom priameho programovania.

V skutočnom svete by to znamenalo, že sa budúci AGI naučí čítať, písať a rozprávať vtipy, chodiť, behať a jazdiť na bicykli väčšinou sám, prostredníctvom svojich vlastných skúseností vo svete (s použitím akéhokoľvek tela alebo zmyslové orgány/zariadenia, ktoré mu dávame), a prostredníctvom jeho vlastnej interakcie iná AI a iní ľudia.

Čo bude potrebné na vybudovanie umelej všeobecnej inteligencie

Hoci je to technicky náročné, vytvorenie AGI musí byť možné. V skutočnosti existuje hlboko zakorenená vlastnosť fyzikálnych zákonov – univerzálnosť výpočtu – ktorá v podstate hovorí, že všetko, čo fyzický objekt dokáže, dostatočne výkonný počítač na všeobecné účely by mal byť v princípe schopný kopírovať/simulovať.

A predsa je to zložité.

Našťastie je na tomto prípade veľa šikovných výskumníkov AI (nehovoriac o množstve firemných, vládnych a vojenských financií, ktoré ich podporujú), a zatiaľ identifikovali tri kľúčové zložky, ktoré je podľa nich potrebné vyriešiť, aby AGI do nášho sveta.

Big údaje. Najbežnejší prístup k vývoju AI zahŕňa techniku ​​nazývanú hlboké učenie – špecifický typ systému strojového učenia, ktorý funguje tak, že nahromadí obrovské množstvo údajov, tieto údaje rozdrví v sieti simulovaných neurónov (modelovaných podľa ľudského mozgu) a potom použiť zistenia na programovanie vlastných poznatkov. Ak chcete získať ďalšie podrobnosti o hlbokom učení, čítať.

Napríklad, v 2017, Google nakŕmil svoju AI tisíckami obrázkov mačiek, ktoré jeho systém hlbokého učenia použil, aby sa naučil nielen identifikovať mačku, ale aj rozlišovať medzi rôznymi plemenami mačiek. Krátko nato oznámili blížiace sa vydanie Objekt Google, nová vyhľadávacia aplikácia, ktorá umožňuje používateľom odfotiť čokoľvek a Google vám nielen povie, čo to je, ale ponúkne aj užitočný kontextový obsah, ktorý to popisuje – užitočné, keď cestujete a chcete sa dozvedieť viac o konkrétnej turistickej atrakcii. Ale ani tu by Google Lens nebol možný bez miliárd obrázkov, ktoré sú momentálne uvedené v jeho vyhľadávači obrázkov.

Napriek tomu táto kombinácia veľkých dát a hlbokého učenia stále nestačí na vytvorenie AGI.

Lepšie algoritmy. Za posledné desaťročie sa dcérska spoločnosť Google a líder v oblasti AI, DeepMind, presadila spojením silných stránok hlbokého učenia s posilňujúcim učením – doplnkovým prístupom strojového učenia, ktorého cieľom je naučiť AI, ako podnikať kroky v nových prostrediach na dosiahnutie stanovený cieľ.

Vďaka tejto hybridnej taktike sa premiérová umelá inteligencia DeepMind AlphaGo nielen naučila hrať AlphaGo stiahnutím pravidiel a štúdiom stratégií majstrovských ľudských hráčov, ale potom, čo hral proti sebe miliónkrát, dokázal poraziť najlepších hráčov AlphaGo. pomocou pohybov a stratégií, ktoré ste v hre ešte nevideli. 

Podobne aj experiment so softvérom DeepMind Atari zahŕňal poskytnutie kamery AI, aby videla typickú hernú obrazovku, naprogramovanie jej schopnosti zadávať príkazy hry (ako sú tlačidlá joysticku) a dalo jej jedinečný cieľ zvýšiť skóre. Výsledok? Počas niekoľkých dní sa naučilo, ako hrať a ako zvládnuť desiatky klasických arkádových hier. 

Ale akokoľvek sú tieto prvé úspechy vzrušujúce, stále je potrebné vyriešiť niekoľko kľúčových výziev.

Po prvé, výskumníci AI pracujú na tom, aby naučili AI trik nazývaný „chunking“, v ktorom sú ľudské a zvieracie mozgy mimoriadne dobré. Zjednodušene povedané, keď sa rozhodnete ísť nakúpiť potraviny, môžete si predstaviť svoj konečný cieľ (kúpiť avokádo) a približný plán, ako by ste to urobili (odísť z domu, navštíviť obchod s potravinami, kúpiť avokádo, vráťte sa domov). Čo nerobíte, je plánovať každý nádych, každý krok, každú možnú náhodu na vašej ceste tam. Namiesto toho máte vo svojej mysli koncept (kus) toho, kam chcete ísť, a prispôsobte svoj výlet akejkoľvek situácii, ktorá nastane.

Akokoľvek sa vám to môže zdať bežné, táto schopnosť je jednou z kľúčových výhod, ktoré majú ľudské mozgy oproti AI – je to prispôsobivosť stanoviť si cieľ a ísť za ním bez toho, aby ste vopred poznali každý detail, a to aj napriek akejkoľvek prekážke alebo zmene prostredia. môže stretnúť. Táto zručnosť by umožnila AGI učiť sa efektívnejšie bez potreby veľkých dát uvedených vyššie.

Ďalšou výzvou je schopnosť nielen čítať knihu, ale aj pochopiť význam alebo kontext za tým. Dlhodobým cieľom je, aby si umelá inteligencia prečítala novinový článok a bola schopná presne odpovedať na celý rad otázok o tom, čo čítala, niečo ako písanie knižnej správy. Táto schopnosť premení AI z obyčajnej kalkulačky, ktorá láme čísla, na entitu, ktorá láme význam.

Celkovo budú ďalšie pokroky v samoučiacim sa algoritme, ktorý dokáže napodobňovať ľudský mozog, hrať kľúčovú úlohu pri prípadnom vytvorení AGI, no popri tejto práci potrebuje komunita AI aj lepší hardvér.

Lepší hardvér. Použitím súčasných prístupov vysvetlených vyššie bude AGI možné len vtedy, keď vážne zvýšime výpočtový výkon dostupný na jeho spustenie.

Pre kontext, ak vezmeme schopnosť ľudského mozgu myslieť a prevedieme ju do výpočtových termínov, potom hrubý odhad priemernej ľudskej mentálnej kapacity je jeden exaflop, čo je ekvivalent 1,000 XNUMX petaflopov („Flop“ znamená operácie s pohyblivou rádovou čiarkou za druhý a meria rýchlosť výpočtu).

Na porovnanie, do konca roka 2018 najvýkonnejší superpočítač sveta, japonský Premosťovací cloud AI bude bzučať rýchlosťou 130 petaflopov, čo je zďaleka jeden exaflop.

Ako je uvedené v našom superpočítače kapitola v našom Budúcnosť počítačov séria, USA aj Čína pracujú na vybudovaní vlastných exaflop superpočítačov do roku 2022, ale aj keď budú úspešné, stále to nemusí stačiť.

Tieto superpočítače pracujú s výkonom niekoľkých desiatok megawattov, zaberajú niekoľko stoviek metrov štvorcových priestoru a ich výstavba stojí niekoľko stoviek miliónov. Ľudský mozog využíva iba 20 wattov energie, zmestí sa do lebky s obvodom približne 50 cm a je nás sedem miliárd (2018). Inými slovami, ak chceme, aby boli AGI také bežné ako ľudia, budeme sa musieť naučiť, ako ich vytvárať oveľa ekonomickejšie.

Za týmto účelom výskumníci AI začínajú uvažovať o napájaní budúcich AI pomocou kvantových počítačov. Podrobnejšie popísané v kvantové počítače kapitole našej série Budúcnosť počítačov fungujú tieto počítače zásadne iným spôsobom ako počítače, ktoré sme vyrábali posledné polstoročie. Po zdokonalení v 2030. rokoch 2018. storočia jeden kvantový počítač prekoná každý superpočítač, ktorý je v súčasnosti v prevádzke v roku XNUMX, po celom svete. Budú tiež oveľa menšie a spotrebujú oveľa menej energie ako súčasné superpočítače. 

Ako by bola umelá všeobecná inteligencia lepšia ako ľudská?

Predpokladajme, že každá výzva uvedená vyššie bude vyriešená, že výskumníci AI nájdu úspech pri vytváraní prvého AGI. Ako sa bude AGI myseľ líšiť od našej vlastnej?

Aby sme odpovedali na tento druh otázok, musíme AGI mysle klasifikovať do troch kategórií, a to tých, ktoré žijú v tele robota (údaje z star Trek), ktoré majú fyzickú podobu, ale sú bezdrôtovo pripojené k internetu/cloudu (Agent Smith z The Matrix) a tie bez fyzickej formy, ktoré žijú výlučne v počítači alebo online (Samantha z Ju).

Na začiatok, AGI vo vnútri robotického tela izolovaného od webu budú súťažiť na rovnakej úrovni ako ľudské mysle, ale s vybranými výhodami:

• Pamäť: V závislosti od dizajnu robotickej formy AGI bude ich krátkodobá pamäť a pamäť kľúčových informácií určite lepšia ako u ľudí. Ale na konci dňa existuje fyzické obmedzenie toho, koľko miesta na pevnom disku môžete zabaliť do robota, za predpokladu, že ich navrhneme tak, aby vyzerali ako ľudia. Z tohto dôvodu sa dlhodobá pamäť AGI bude správať veľmi podobne ako u ľudí, pričom aktívne zabúda na informácie a spomienky, ktoré sa považujú za nepotrebné pre jej budúce fungovanie (aby sa uvoľnilo „miesto na disku“).
• Rýchlosť: Výkon neurónov v ľudskom mozgu dosahuje maximálnu frekvenciu približne 200 hertzov, zatiaľ čo moderné mikroprocesory bežia na gigahertzovej úrovni, teda miliónkrát rýchlejšie ako neuróny. To znamená, že v porovnaní s ľuďmi budú budúce AGI spracovávať informácie a rozhodovať sa rýchlejšie ako ľudia. Uvedomte si, že to nemusí nutne znamenať, že toto AGI bude robiť inteligentnejšie alebo správnejšie rozhodnutia ako ľudia, len to, že môže rýchlejšie dospieť k záverom.
• Výkon: Jednoducho povedané, ľudský mozog sa unaví, ak pracuje príliš dlho bez odpočinku alebo spánku, a keď sa tak stane, jeho pamäť a schopnosť učiť sa a uvažovať sa zhorší. Medzitým pre AGI, za predpokladu, že sa pravidelne dobíjajú (elektrinou), nebudú mať túto slabosť.
• Rozšíriteľnosť: Pre človeka môže osvojenie si nového návyku trvať týždne praxe, osvojenie si novej zručnosti môže trvať mesiace a učenie sa novej profesie môže trvať roky. V prípade AGI budú mať schopnosť učiť sa skúsenosťami (ako ľudia) a priamym nahrávaním údajov, podobne ako pravidelne aktualizujete operačný systém počítača. Tieto aktualizácie sa môžu týkať aktualizácií znalostí (nové zručnosti) alebo vylepšenia výkonnosti fyzickej formy AGI. 

Ďalej sa pozrime na AGI, ktoré majú fyzickú podobu, ale sú pripojené aj bezdrôtovo na internet/cloud. Rozdiely, ktoré môžeme vidieť na tejto úrovni v porovnaní s neprepojenými AGI, zahŕňajú:

• Pamäť: Tieto AGI budú mať všetky krátkodobé výhody, ktoré má predchádzajúca trieda AGI, okrem toho, že budú ťažiť aj z dokonalej dlhodobej pamäte, pretože môžu tieto pamäte nahrať do cloudu, aby k nim mali v prípade potreby prístup. Je zrejmé, že táto pamäť nebude dostupná v oblastiach s nízkou konektivitou, ale to bude menej znepokojujúce počas 2020. a 2030. rokov XNUMX. storočia, keď bude viac sveta online. Prečítajte si viac v prvá kapitola nášho Budúcnosť internetu série. 
• Rýchlosť: V závislosti od typu prekážok, ktorým toto AGI čelí, môžu získať prístup k väčšiemu výpočtovému výkonu cloudu, ktorý im pomôže vyriešiť ho.
• Výkon: Žiadny rozdiel v porovnaní s nepripojenými AGI.
• Upgradovateľnosť: Jediný rozdiel medzi týmto AGI, čo sa týka upgradovateľnosti, je ten, že majú prístup k aktualizáciám v reálnom čase, bezdrôtovo, namiesto toho, aby museli navštíviť a zapojiť sa do skladu aktualizácií.
• Kolektív: Ľudia sa stali dominantným druhom Zeme nie preto, že by sme boli najväčším alebo najsilnejším zvieraťom, ale preto, že sme sa naučili, ako rôznymi spôsobmi komunikovať a spolupracovať na dosahovaní spoločných cieľov, od lovu mamuta Woollyho až po stavbu Medzinárodnej vesmírnej stanice. Tím AGI by túto spoluprácu posunul na ďalšiu úroveň. Vzhľadom na všetky kognitívne výhody uvedené vyššie a potom ich skombinovať so schopnosťou bezdrôtovej komunikácie, osobne aj na veľké vzdialenosti, by budúci tím AGI/mysl úľa mohol teoreticky riešiť projekty oveľa efektívnejšie ako tím ľudí. 

Napokon posledným typom AGI je verzia bez fyzickej formy, ktorá funguje vo vnútri počítača a má prístup k plnému výpočtovému výkonu a online zdrojom, ktoré jej tvorcovia poskytujú. V sci-fi reláciách a knihách majú tieto AGI zvyčajne podobu odborných virtuálnych asistentov/priateľov alebo odvážneho operačného systému vesmírnej lode. Ale v porovnaní s ostatnými dvoma kategóriami AGI sa táto AI bude líšiť v nasledujúcich smeroch;

• Rýchlosť: Neobmedzená (alebo aspoň do limitov hardvéru, ku ktorému má prístup).
• Pamäť: Neobmedzená  
• Výkon: Zvýšenie kvality rozhodovania vďaka prístupu k superpočítačovým centrám.
• Rozšíriteľnosť: Absolútna, v reálnom čase a s neobmedzeným výberom kognitívnych vylepšení. Samozrejme, keďže táto kategória AGI nemá formu fyzického robota, nebude potrebovať dostupné fyzické vylepšenia, pokiaľ tieto vylepšenia nebudú pre superpočítače, na ktorých pracuje.
• Kolektív: Podobne ako v predchádzajúcej kategórii AGI bude toto beztelesné AGI efektívne spolupracovať so svojimi kolegami z AGI. Avšak vzhľadom na ich priamejší prístup k neobmedzenému výpočtovému výkonu a prístupu k online zdrojom, tieto AGI zvyčajne prevezmú vedúce úlohy v celkovom kolektíve AGI. 

Kedy ľudstvo vytvorí prvú umelú všeobecnú inteligenciu?

Neexistuje žiadny stanovený dátum, kedy sa výskumná komunita AI domnieva, že vynájde legitímne AGI. Avšak a 2013 prieskum z 550 najlepších svetových výskumníkov AI, ktoré viedli poprední výskumní myslitelia AI Nick Bostrom a Vincent C. Müller, spriemerovali rozsah názorov na tri možné roky:

• Stredný optimistický rok (pravdepodobnosť 10 %): 2022
• Stredný realistický rok (pravdepodobnosť 50 %): 2040
• Medián pesimistického roku (90 % pravdepodobnosť): 2075 

Nezáleží na tom, aké presné sú tieto prognózy. Záleží na tom, že veľká väčšina výskumnej komunity AI verí, že AGI vynájdeme počas nášho života a relatívne skoro v tomto storočí. 

Ako vytvorenie umelej všeobecnej inteligencie zmení ľudstvo

Vplyv týchto nových AI podrobne skúmame v úplne poslednej kapitole tejto série. To znamená, že v tejto kapitole povieme, že vytvorenie AGI bude veľmi podobné reakcii spoločnosti, ktorú zažijeme, ak ľudia nájdu život na Marse. 

Jeden tábor nepochopí význam a bude si naďalej myslieť, že vedci robia veľa práce s vytvorením ďalšieho výkonnejšieho počítača.

Iný tábor, pravdepodobne zložený z ludditov a nábožensky založených jednotlivcov, sa bude báť tohto AGI, pretože si bude myslieť, že je to ohavnosť, že sa pokúsi vyhladiť ľudstvo v štýle SkyNet. Tento tábor bude aktívne obhajovať vymazanie/zničenie AGI vo všetkých ich formách.

Na druhej strane, tretí tábor bude toto stvorenie vnímať ako modernú duchovnú udalosť. Vo všetkých ohľadoch, na ktorých záleží, bude tento AGI novou formou života, životom, ktorý myslí inak ako my a ktorého ciele sú odlišné od našich vlastných. Akonáhle bude oznámené vytvorenie AGI, ľudia už nebudú zdieľať Zem len so zvieratami, ale aj s novou triedou umelých bytostí, ktorých inteligencia je rovnaká alebo lepšia ako naša.

Štvrtý tábor bude zahŕňať obchodné záujmy, ktoré budú skúmať, ako môžu využiť AGI na riešenie rôznych obchodných potrieb, ako je vyplnenie medzier na trhu práce a urýchlenie vývoja nových tovarov a služieb.

Ďalej tu máme zástupcov zo všetkých úrovní vlády, ktorí sa budú pokúšať pochopiť, ako regulovať AGI. Toto je úroveň, na ktorej vyvrcholia všetky moralizujúce a filozofické debaty, konkrétne o tom, či s týmito AGI zaobchádzať ako s majetkom alebo ako s osobami. 

A napokon posledným táborom budú vojenské a národné bezpečnostné agentúry. V skutočnosti existuje veľká šanca, že verejné vyhlásenie prvého AGI sa môže oneskoriť o mesiace až roky len kvôli tomuto táboru. prečo? Pretože vynález AGI v krátkom čase povedie k vytvoreniu umelej superinteligencie (ASI), takej, ktorá bude predstavovať obrovskú geopolitickú hrozbu a príležitosť ďaleko presahujúcu vynález jadrovej bomby. 

Z tohto dôvodu sa niekoľko nasledujúcich kapitol zameria výlučne na tému ASI a na to, či ľudstvo prežije po jeho vynáleze.

(Príliš dramatický spôsob ukončenia kapitoly? Určite áno.)

Séria Future of Artificial Intelligence

Umelá inteligencia je elektrina zajtrajška: Budúcnosť umelej inteligencie P1

Ako vytvoríme prvú umelú superinteligenciu: Budúcnosť umelej inteligencie P3 

Vyhladí umelá superinteligencia ľudstvo? Budúcnosť umelej inteligencie P4

Ako sa budú ľudia brániť proti umelej superinteligencii: Budúcnosť umelej inteligencie P5

Budú ľudia žiť pokojne v budúcnosti ovládanej umelými inteligenciami? Budúcnosť umelej inteligencie P6