Kuantumrun

KREDI I IMAZHIT: Kuantumrun

Si do të ndryshojë shoqëria Inteligjenca e parë e Përgjithshme Artificiale: E ardhmja e inteligjencës artificiale P2

David Tal, Botues, Futurist
@DavidTalWrites
LinkedIn

E martë, 09 - 15:2020

Ne kemi ndërtuar piramida. Mësuam të shfrytëzojmë energjinë elektrike. Ne e kuptojmë se si u formua universi ynë pas Big Bengut (kryesisht). Dhe sigurisht, shembulli klishe, ne kemi vendosur një njeri në hënë. Megjithatë, pavarësisht nga të gjitha këto arritje, truri i njeriut mbetet shumë jashtë kuptimit të shkencës moderne dhe është, si parazgjedhje, objekti më kompleks në universin e njohur - ose të paktën të kuptuarit tonë për të.

Duke pasur parasysh këtë realitet, nuk duhet të jetë krejtësisht tronditëse që ne nuk kemi ndërtuar ende një inteligjencë artificiale (AI) në të njëjtin nivel me njerëzit. Një AI si Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) dhe David (Prometheus), ose AI jo-humanoid si Samantha (Ajo) dhe TARS (Interstellar), të gjithë këta janë shembuj të arritjeve të ardhshme të mëdha në zhvillimin e AI: inteligjenca e përgjithshme artificiale (AGI, ndonjëherë referohet edhe si HLMI ose Inteligjenca e Makinerisë së Nivelit Njerëzor).

Me fjalë të tjera, sfida me të cilën po përballen studiuesit e AI është: Si mund të ndërtojmë një mendje artificiale të krahasueshme me tonën kur nuk kemi as një kuptim të plotë se si funksionon mendja jonë?

Ne do ta shqyrtojmë këtë pyetje, së bashku me mënyrën se si njerëzit do të përballen me AGI-të e ardhshme dhe më në fund, se si shoqëria do të ndryshojë një ditë pasi AGI-ja e parë shpallet në botë.

Çfarë është një inteligjencë e përgjithshme artificiale?

Dizenjoni një AI që mund të mposht lojtarët më të mirë në Chess, Jeopardy dhe Go, lehtë (BLU të thellë, Watsondhe AlphaGO përkatësisht). Dizenjoni një AI që mund t'ju shërbejë përgjigje për çdo pyetje, sugjeron artikuj që mund të dëshironi të blini ose menaxhoni një flotë taksish të përbashkët - të tëra kompani shumë miliardë dollarëshe janë ndërtuar rreth tyre (Google, Amazon, Uber). Edhe një AI që mund t'ju çojë nga njëra anë e vendit në tjetrën ... mirë, ne jemi duke punuar për të.

Por kërkoni një AI të lexojë një libër për fëmijë dhe të kuptojë përmbajtjen, kuptimin ose moralin që po përpiqet të mësojë, ose kërkoni një AI të tregojë ndryshimin midis një fotografie të një mace dhe një zebër, dhe do të përfundoni duke shkaktuar më shumë se disa qarqet e shkurtra.

Natyra shpenzoi miliona vite duke evoluar një pajisje kompjuterike (truri) që shkëlqen në përpunimin, të kuptuarit, të mësuarit dhe më pas të vepruarit në situata të reja dhe brenda mjediseve të reja. Krahasoni atë me gjysmë shekullin e fundit të shkencës kompjuterike që u përqendrua në krijimin e pajisjeve kompjuterike që ishin të përshtatura për detyrat e veçanta për të cilat ishin krijuar.

Me fjalë të tjera, njeriu-kompjuter është një gjeneralist, ndërsa kompjuteri artificial është një specialist.

Qëllimi i krijimit të një AGI është krijimi i një AI që mund të mendojë dhe të mësojë më shumë si një njeri, përmes përvojës dhe jo përmes programimit të drejtpërdrejtë.

Në botën reale, kjo do të nënkuptonte që një AGI e ardhshme të mësojë se si të lexojë, të shkruajë dhe të tregojë një shaka, ose të ecë, të vrapojë dhe të ngasë një biçikletë kryesisht vetë, me anë të përvojës së saj në botë (duke përdorur çfarëdo trupi ose organet/pajisjet shqisore që ne i japim), dhe nëpërmjet ndërveprimit të saj AI tjetër dhe njerëz të tjerë.

Çfarë duhet për të ndërtuar një inteligjencë të përgjithshme artificiale

Ndërsa teknikisht e vështirë, krijimi i një AGI duhet të jetë i mundur. Në fakt, ekziston një veti thellësisht e mbajtur brenda ligjeve të fizikës - universaliteti i llogaritjes - që në thelb thotë gjithçka që një objekt fizik mund të bëjë, një kompjuter mjaftueshëm i fuqishëm dhe me qëllime të përgjithshme, në parim, duhet të jetë në gjendje të kopjojë/simulojë.

E megjithatë, është e ndërlikuar.

Fatmirësisht, ka shumë studiues të zgjuar të inteligjencës artificiale në këtë rast (për të mos përmendur shumë fonde të korporatave, qeveritare dhe ushtarake që i mbështesin ata), dhe deri më tani, ata kanë identifikuar tre përbërës kyç që mendojnë se janë të nevojshëm për t'i zgjidhur në mënyrë që të sjellin një AGI në botën tonë.

Të dhënat e Big. Qasja më e zakonshme ndaj zhvillimit të AI përfshin një teknikë të quajtur të mësuarit e thellë - një lloj specifik i sistemit të të mësuarit të makinerive që funksionon duke grumbulluar sasi gjigante të dhënash, duke grumbulluar të dhënat e përmendura në një rrjet neuronesh të simuluar (të modeluar sipas trurit të njeriut) dhe më pas të përdorë gjetjet për të programuar njohuritë e veta. Për më shumë detaje rreth mësimit të thellë, lexoni këtë.

Për shembull, në 2017, Google ushqeu me inteligjencën artificiale të saj mijëra imazhe të maceve që sistemi i tij i të mësuarit të thellë i përdori për të mësuar jo vetëm se si të identifikonte një mace, por të bënte dallimin midis racave të ndryshme të maceve. Jo shumë kohë më vonë, ata njoftuan lirimin e afërt të Lente në Google, një aplikacion i ri kërkimi që i lejon përdoruesit të bëjnë një fotografi të çdo gjëje dhe Google jo vetëm që do t'ju tregojë se çfarë është, por do t'ju ofrojë disa përmbajtje të dobishme kontekstuale që e përshkruajnë atë - e dobishme kur udhëtoni dhe dëshironi të mësoni më shumë rreth një atraksioni specifik turistik. Por edhe këtu, Google Lens nuk do të ishte e mundur pa miliarda imazhe të listuara aktualisht në motorin e saj të kërkimit të imazheve.

E megjithatë, ky kombinim i të dhënave të mëdha dhe mësimit të thellë ende nuk mjafton për të sjellë një AGI.

Algoritme më të mira. Gjatë dekadës së kaluar, një degë e Google dhe lider në hapësirën e AI, DeepMind, bëri bujë duke kombinuar pikat e forta të të mësuarit të thellë me të mësuarit përforcues - një qasje komplimentuese e të mësuarit të makinerive që synon të mësojë AI se si të ndërmarrë veprime në mjedise të reja për të arritur një qëllim të caktuar.

Falë kësaj taktike hibride, AI premierë e DeepMind, AlphaGo, jo vetëm që mësoi veten se si të luante AlphaGo duke shkarkuar rregullat dhe duke studiuar strategjitë e lojtarëve mjeshtërorë njerëzorë, por pasi luajti kundër vetes miliona herë më pas ishte në gjendje të mposhtte lojtarët më të mirë AlphaGo. duke përdorur lëvizje dhe strategji që nuk janë parë më parë në lojë.

Po kështu, eksperimenti i softuerit Atari i DeepMind përfshinte dhënien e një AI një kamerë për të parë një ekran tipik të lojës, programimin e tij me aftësinë për të futur urdhra të lojës (si butonat e levës) dhe duke i dhënë atij qëllimin e vetëm për të rritur rezultatin. Rezultati? Brenda disa ditësh, ai mësoi veten se si të luante dhe si të zotëronte dhjetëra lojëra arcade klasike.

Por sado emocionuese të jenë këto suksese të hershme, mbeten disa sfida kryesore për t'u zgjidhur.

Së pari, studiuesit e AI po punojnë për t'i mësuar AI një truk të quajtur 'copëzim' në të cilin truri i njeriut dhe i kafshëve është jashtëzakonisht i mirë. E thënë thjesht, kur vendosni të dilni për të blerë sende ushqimore, ju jeni në gjendje të imagjinoni qëllimin tuaj përfundimtar (blerja e një avokadoje) dhe një plan të përafërt se si do ta bëni atë (të dilni nga shtëpia, vizitoni dyqanin ushqimor, blini avokado, kthehu në shtëpi). Ajo që nuk bëni është të planifikoni çdo frymëmarrje, çdo hap, çdo rast të mundshëm në rrugën tuaj atje. Në vend të kësaj, ju keni një koncept (copë) në mendjen tuaj se ku dëshironi të shkoni dhe ta përshtatni udhëtimin tuaj me çdo situatë që shfaqet.

Sado e zakonshme që mund të duket për ju, kjo aftësi është një nga avantazhet kryesore që truri i njeriut ka ende mbi AI - është përshtatshmëria për të vendosur një qëllim dhe për ta ndjekur atë pa ditur çdo detaj paraprakisht dhe pavarësisht nga çdo pengesë ose ndryshim mjedisor që ne. mund të ndeshet. Kjo aftësi do t'u mundësonte AGI-ve të mësojnë në mënyrë më efikase, pa pasur nevojë për të dhënat e mëdha të përmendura më sipër.

Një sfidë tjetër është aftësia jo vetëm për të lexuar një libër, por kuptojnë kuptimin ose konteksti pas tij. Afatgjatë, qëllimi këtu është që një AI të lexojë një artikull gazete dhe të jetë në gjendje t'i përgjigjet me saktësi një sërë pyetjesh në lidhje me atë që lexon, disi të shkruajë një raport libri. Kjo aftësi do të transformojë një AI nga thjesht një kalkulator që shtyp numrat në një entitet që gërvisht kuptimin.

Në përgjithësi, përparimet e mëtejshme në një algoritëm të vetë-mësimit që mund të imitojë trurin e njeriut do të luajë një rol kyç në krijimin eventual të një AGI, por krahas kësaj pune, komuniteti i AI ka nevojë gjithashtu për pajisje më të mira.

Hardware më i mirë. Duke përdorur qasjet aktuale të shpjeguara më sipër, një AGI do të bëhet e mundur vetëm pasi të kemi rritur seriozisht fuqinë informatike të disponueshme për ta ekzekutuar atë.

Për kontekstin, nëse marrim aftësinë e trurit të njeriut për të menduar dhe e konvertonim atë në terma llogaritës, atëherë vlerësimi i përafërt i kapacitetit mendor mesatar të një njeriu është një ekzaflop, që është ekuivalent me 1,000 petaflops ('Flop' do të thotë operacione me pikë lundruese për e dyta dhe mat shpejtësinë e llogaritjes).

Në krahasim, deri në fund të vitit 2018, superkompjuteri më i fuqishëm në botë, ai i Japonisë AI Bridging Cloud do të gumëzhin me 130 petaflops, shumë më pak se një ekzaflop.

Siç është përshkruar në tonë supercomputers kapitulli në tonë E ardhmja e kompjuterëve SHBA dhe Kina po punojnë për të ndërtuar superkompjuterët e tyre exaflop deri në vitin 2022, por edhe nëse ata janë të suksesshëm, kjo mund të mos jetë e mjaftueshme.

Këta superkompjutera funksionojnë me disa dhjetëra megavat energji, zënë disa qindra metra katrorë hapësirë dhe kushtojnë disa qindra milionë për t'u ndërtuar. Truri i njeriut përdor vetëm 20 vat fuqi, përshtatet brenda një kafke me perimetër afërsisht 50 cm dhe ne jemi shtatë miliardë (2018). Me fjalë të tjera, nëse duam t'i bëjmë AGI-të po aq të zakonshme sa njerëzit, do të na duhet të mësojmë se si t'i krijojmë ato në mënyrë më ekonomike.

Për këtë qëllim, studiuesit e AI kanë filluar të konsiderojnë fuqizimin e AI-ve të ardhshme me kompjuterë kuantikë. Përshkruar më në detaje në kompjuterë kuantikë kapitulli në serinë tonë Future of Computers, këta kompjuterë punojnë në një mënyrë thelbësisht të ndryshme nga kompjuterët që kemi ndërtuar për gjysmë shekullin e fundit. Pasi të jetë përsosur deri në vitet 2030, një kompjuter i vetëm kuantik do të kalojë më shumë se çdo superkompjuter që funksionon aktualisht në vitin 2018, globalisht, i bashkuar. Ata gjithashtu do të jenë shumë më të vegjël dhe do të përdorin shumë më pak energji se superkompjuterët aktualë.

Si do të ishte një inteligjencë e përgjithshme artificiale më e lartë se një njeri?

Le të supozojmë se çdo sfidë e renditur më sipër merret vesh, se studiuesit e AI-së gjejnë sukses në krijimin e AGI-së së parë. Si do të jetë e ndryshme një mendje AGI nga e jona?

Për t'iu përgjigjur kësaj pyetjeje, ne duhet t'i klasifikojmë mendjet AGI në tre kategori, ato që jetojnë brenda një trupi roboti (Të dhënat nga Star Trek), ato që kanë një formë fizike, por janë të lidhura me valë në internet/cloud (Agjenti Smith nga The Matrix) dhe ata pa formë fizike që jetojnë tërësisht në kompjuter ose në internet (Samantha nga E saj).

Për të filluar, AGI-të brenda një trupi robotik të izoluar nga rrjeti do të konkurrojnë në të njëjtin nivel me mendjet njerëzore, por me avantazhe të zgjedhura:

Kujtesa: Në varësi të dizajnit të formës robotike të AGI, kujtesa e tyre afatshkurtër dhe kujtesa e informacionit kyç do të jetë padyshim superiore ndaj njerëzve. Por në fund të fundit, ekziston një kufi fizik për sa hapësirë në hard drive mund të paketoni në robot, duke supozuar se ne i projektojmë ata që të duken si njerëz. Për këtë arsye, kujtesa afatgjatë e AGI-ve do të veprojë shumë si ajo e njerëzve, duke harruar në mënyrë aktive informacionin dhe kujtimet që konsiderohen të panevojshme për funksionimin e saj në të ardhmen (për të liruar 'hapësirën në disk').
Shpejtësia: Performanca e neuroneve brenda trurit të njeriut arrin maksimum në afërsisht 200 hertz, ndërsa mikroprocesorët modernë funksionojnë në nivelin gigahertz, pra miliona herë më shpejt se neuronet. Kjo do të thotë se krahasuar me njerëzit, AGI-të e ardhshme do të përpunojnë informacionin dhe do të marrin vendime më shpejt se njerëzit. Kini parasysh, kjo nuk do të thotë domosdoshmërisht se kjo AGI do të marrë vendime më të zgjuara ose më korrekte se njerëzit, vetëm se ata mund të arrijnë në përfundime më shpejt.
Performanca: E thënë thjesht, truri i njeriut lodhet nëse punon për një kohë të gjatë pa pushim ose gjumë, dhe kur funksionon, kujtesa dhe aftësia e tij për të mësuar dhe arsyetuar dëmtohen. Ndërkohë, për AGI-të, duke supozuar se rikarikohen (energjia elektrike) rregullisht, nuk do ta kenë atë dobësi.
Përmirësimi: Për një njeri, mësimi i një zakoni të ri mund të marrë javë praktikë, mësimi i një aftësie të re mund të marrë muaj dhe mësimi i një profesioni të ri mund të marrë vite. Për një AGI, ata do të kenë aftësinë për të mësuar si nga përvoja (si njerëzit) ashtu edhe nga ngarkimi i drejtpërdrejtë i të dhënave, ngjashëm me mënyrën se si përditësoni rregullisht sistemin operativ të kompjuterit tuaj. Këto përditësime mund të zbatohen për përmirësimet e njohurive (aftësitë e reja) ose përmirësimet e performancës në formën fizike të AGI.

Më pas, le të shohim AGI-të që kanë një formë fizike, por janë gjithashtu të lidhura me valë në internet/cloud. Dallimet që mund të shohim me këtë nivel kur krahasohen me AGI-të jo të lidhura përfshijnë:

Kujtesa: Këto AGI do të kenë të gjitha avantazhet afatshkurtra që ka klasa e mëparshme AGI, përveç se ato do të përfitojnë gjithashtu nga memoria afatgjatë perfekte pasi mund t'i ngarkojnë ato kujtime në cloud për t'i aksesuar kur është e nevojshme. Natyrisht, kjo memorie nuk do të jetë e aksesueshme në zonat me lidhje të ulët, por kjo do të bëhet më pak shqetësuese gjatë viteve 2020 dhe 2030 kur pjesa më e madhe e botës të vijë në internet. Lexo më shumë në kapitulli nje e tonë E ardhmja e internetit seri.
Shpejtësia: Në varësi të llojit të pengesës me të cilën përballet kjo AGI, ata mund të kenë akses në fuqinë më të madhe kompjuterike të cloud për t'i ndihmuar ta zgjidhin atë.
Performanca: Nuk ka dallim kur krahasohet me AGI të palidhura.
Përmirësimi: I vetmi ndryshim midis kësaj AGI për sa i përket përmirësimit është se ata mund të kenë akses në përmirësimet në kohë reale, me valë, në vend që të kenë nevojë të vizitojnë dhe futen në një depo përmirësimi.
Kolektivi: Njerëzit u bënë specia dominuese e Tokës jo sepse ne ishim kafsha më e madhe apo më e fortë, por sepse mësuam se si të komunikonim dhe të bashkëpunonim në mënyra të ndryshme për të arritur qëllimet kolektive, nga gjuetia e një Mamuthi Lesh deri tek ndërtimi i Stacionit Ndërkombëtar Hapësinor. Një ekip i AGI-ve do ta çonte këtë bashkëpunim në një nivel tjetër. Duke pasur parasysh të gjitha avantazhet njohëse të listuara më sipër dhe më pas kombinuar atë me aftësinë për të komunikuar me valë, si personalisht ashtu edhe në distanca të gjata, një ekip/mendje e ardhshme AGI mund të trajtojë teorikisht projektet në mënyrë shumë më efikase sesa një ekip njerëzish.

Së fundi, lloji i fundit i AGI është versioni pa një formë fizike, ai që funksionon brenda një kompjuteri dhe ka akses në fuqinë e plotë kompjuterike dhe burimet në internet që i ofrojnë krijuesit e tij. Në shfaqjet dhe librat fantastiko-shkencorë, këto AGI zakonisht marrin formën e asistentëve/miqve virtualë ekspertë ose të sistemit operativ të mrekullueshëm të një anije kozmike. Por krahasuar me dy kategoritë e tjera të AGI, kjo AI do të ndryshojë në mënyrat e mëposhtme;

Shpejtësia: E pakufizuar (ose, të paktën në kufijtë e harduerit në të cilin ka akses).
Kujtesa: e pakufizuar
Performanca: Rritja e cilësisë së vendimmarrjes falë qasjes së saj në qendrat superkompjuterike.
Përmirësimi: Absolut, në kohë reale dhe me një përzgjedhje të pakufizuar përmirësimesh njohëse. Sigurisht, duke qenë se kjo kategori AGI nuk ka një formë roboti fizik, ajo nuk do të ketë nevojë për përmirësimet fizike të disponueshme, përveç nëse ato përmirësime janë në superkompjuterët në të cilët funksionon.
Kolektiv: Ngjashëm me kategorinë e mëparshme AGI, kjo AGI pa trup do të bashkëpunojë në mënyrë efektive me kolegët e saj AGI. Megjithatë, duke pasur parasysh aksesin e tij më të drejtpërdrejtë në fuqinë e pakufizuar informatike dhe aksesin në burimet online, këto AGI zakonisht do të marrin role drejtuese në një kolektiv të përgjithshëm AGI.

Kur do të krijojë njerëzimi inteligjencën e parë të përgjithshme artificiale?

Nuk ka një datë të caktuar se kur komuniteti i kërkimit të AI beson se do të shpikë një AGI legjitime. Megjithatë, a Sondazhi 2013 nga 550 prej kërkuesve më të mirë në botë të AI, të kryer nga mendimtarët kryesorë të kërkimit të AI, Nick Bostrom dhe Vincent C. Müller, mesatarizuan gamën e opinioneve në tre vjet të mundshëm:

Viti mesatar optimist (10% gjasa): 2022
Viti mesatar realist (50% gjasa): 2040
Viti mesatar pesimist (90% gjasa): 2075

Sa të sakta janë këto parashikime nuk ka shumë rëndësi. Ajo që ka rëndësi është se shumica dërrmuese e komunitetit të kërkimit të AI beson se ne do të shpikim një AGI brenda jetës sonë dhe relativisht në fillim të këtij shekulli.

Si krijimi i një inteligjence të përgjithshme artificiale do ta ndryshojë njerëzimin

Ne eksplorojmë ndikimin e këtyre AI të reja në detaje përgjatë kapitullit të fundit të kësaj serie. Thënë kështu, për këtë kapitull, ne do të themi se krijimi i një AGI do të jetë shumë i ngjashëm me reagimin shoqëror që do të përjetojmë nëse njerëzit gjejnë jetë në Mars.

Një kamp nuk do ta kuptojë rëndësinë dhe do të vazhdojë të mendojë se shkencëtarët po bëjnë një punë të madhe për krijimin e një kompjuteri tjetër më të fuqishëm.

Një kamp tjetër, me gjasë i përbërë nga luditë dhe individë me mendje fetare, do t'i frikësohet kësaj AGI, duke menduar se është e neveritshme që do të përpiqet të zhdukë njerëzimin në stilin SkyNet. Ky kamp do të mbrojë në mënyrë aktive fshirjen/shkatërrimin e AGI-ve në të gjitha format e tyre.

Nga ana tjetër, kampi i tretë do ta shohë këtë krijim si një ngjarje shpirtërore moderne. Në të gjitha mënyrat që kanë rëndësi, kjo AGI do të jetë një formë e re e jetës, e cila mendon ndryshe nga ne dhe qëllimet e së cilës janë të ndryshme nga tonat. Sapo të shpallet krijimi i një AGI, njerëzit nuk do ta ndajnë më Tokën vetëm me kafshët, por gjithashtu së bashku me një klasë të re qeniesh artificiale, inteligjenca e të cilave është në të njëjtin nivel ose më të lartë se tonën.

Kampi i katërt do të përfshijë interesa biznesi të cilët do të hetojnë se si mund të përdorin AGI-të për të adresuar nevoja të ndryshme të biznesit, të tilla si plotësimi i boshllëqeve në tregun e punës dhe përshpejtimi i zhvillimit të mallrave dhe shërbimeve të reja.

Më pas, ne kemi përfaqësues nga të gjitha nivelet e qeverisjes, të cilët do të pengohen duke u përpjekur të kuptojnë se si të rregullojnë AGI-të. Ky është niveli ku të gjitha debatet moralizuese dhe filozofike do të arrijnë në krye, veçanërisht rreth trajtimit të këtyre AGI-ve si pronë apo si persona.

Dhe së fundi, kampi i fundit do të jenë agjencitë ushtarake dhe të sigurisë kombëtare. Në të vërtetë, ka një shans të mirë që shpallja publike e AGI-së së parë mund të vonohet me muaj në vite vetëm për shkak të këtij kampi. Pse? Sepse shpikja e një AGI, në një mënyrë të shkurtër do të çojë në krijimin e një superinteligjence artificiale (ASI), e cila do të përfaqësojë një kërcënim masiv gjeopolitik dhe një mundësi që tejkalon shpikjen e bombës bërthamore.

Për këtë arsye, kapitujt e ardhshëm do të fokusohen tërësisht në temën e ASI-ve dhe nëse njerëzimi do të mbijetojë pas shpikjes së tij.

(Mënyrë tepër dramatike për të përfunduar një kapitull? Ju betcha.)