Куантумрун

КРЕДИТ ЗА СЛИКУ: Куантумрун

Како ће прва вештачка општа интелигенција променити друштво: будућност вештачке интелигенције П2

Давид Тал, издавач, футурист
@ДавидТалВритес
ЛинкедИн

Уто, 09 - 15:2020

Изградили смо пирамиде. Научили смо да користимо струју. Разумемо како се наш универзум формирао након Великог праска (углавном). И наравно, клише пример, ставили смо човека на Месец. Ипак, упркос свим овим достигнућима, људски мозак остаје далеко изван разумевања савремене науке и подразумевано је најкомплекснији објекат у познатом универзуму — или барем нашем разумевању.

С обзиром на ову реалност, не би требало да буде потпуно шокантно да још увек нисмо изградили вештачку интелигенцију (АИ) у рангу са људима. АИ попут Дата (Звездане стазе), Рацхаел (Бладе Руннер) и Давида (Прометеј), или нехуманоидна АИ као што су Самантха (Она) и ТАРС (Интерстеллар), све су то примери следеће велике прекретнице у развоју АИ: вештачка општа интелигенција (АГИ, понекад се назива и ХЛМИ или машинска интелигенција на људском нивоу).

Другим речима, изазов са којим се суочавају истраживачи вештачке интелигенције је: Како можемо да изградимо вештачки ум упоредив са нашим када чак немамо потпуно разумевање како наш сопствени ум функционише?

Истражићемо ово питање, заједно са тим како ће се људи супротставити будућим АГИ, и коначно, како ће се друштво променити дан након што први АГИ буде објављен свету.

Шта је вештачка општа интелигенција?

Дизајнирајте вештачку интелигенцију која може лако да победи најбоље рангиране играче у Шаху, Јеопардију и Гоу (Дееп Блуе, Ватсон, и АлпхаГО редом). Дизајнирајте вештачку интелигенцију која вам може пружити одговоре на било које питање, предложити артикле које бисте можда желели да купите или управљајте флотом таксија за вожњу - око њих су изграђене читаве компаније вредне више милијарди долара (Гоогле, Амазон, Убер). Чак и вештачка интелигенција која вас може возити с једне стране земље на другу... па, радимо на томе.

Али замолите вештачку интелигенцију да прочита дечију књигу и разуме садржај, значење или морал коју покушава да научи, или замолите вештачку интелигенцију да каже разлику између слике мачке и зебре, и на крају ћете изазвати више од неколико кратки спојеви.

Природа је провела милионе година развијајући рачунарски уређај (мозак) који се истиче у обради, разумевању, учењу, а затим и деловању у новим ситуацијама иу новим окружењима. Упоредите то са последњих пола века компјутерске науке која се фокусирала на стварање рачунарских уређаја који су били прилагођени појединачним задацима за које су дизајнирани.

Другим речима, човек-рачунар је генералиста, док је вештачки компјутер специјалиста.

Циљ стварања АГИ-а је стварање вештачке интелигенције која може да размишља и учи више као човек, кроз искуство, а не кроз директно програмирање.

У стварном свету, то би значило да будући АГИ учи како да чита, пише и прича виц, или да хода, трчи и вози бицикл углавном самостално, на основу сопственог искуства у свету (користећи било које тело или чулне органе/уређаје које му дајемо), и кроз сопствену интеракцију са другим АИ и другим људима.

Шта ће бити потребно да се изгради вештачка општа интелигенција

Иако је технички тешко, стварање АГИ мора бити могуће. У ствари, постоји дубоко укорењено својство у законима физике – универзалност рачунања – које у основи каже да све што физички објекат може да уради, довољно моћан рачунар опште намене би, у принципу, требало да буде у стању да копира/симулира.

А ипак је незгодно.

Срећом, постоји много паметних истраживача вештачке интелигенције на овом случају (да не спомињемо многа корпоративна, владина и војна средства која их подржавају), и до сада су идентификовали три кључна састојка за које сматрају да их је потребно решити како би донели АГИ у наш свет.

Велики података. Најчешћи приступ развоју вештачке интелигенције укључује технику која се зове дубоко учење — специфичан тип система машинског учења који ради тако што упија огромне количине података, дроби наведене податке у мрежи симулираних неурона (по моделу људског мозга), а затим искористити налазе за програмирање сопствених увида. За више детаља о дубоком учењу, прочитате ово.

На пример, у КСНУМКС, Гоогле је својој вештачкој интелигенцији дао хиљаде слика мачака које је његов систем дубоког учења користио да научи не само како да идентификује мачку, већ и да разликује различите расе мачака. Недуго затим, најавили су предстојеће ослобађање Гоогле објектив, нова апликација за претрагу која омогућава корисницима да сликају било шта и Гоогле не само да ће вам рећи шта је то, већ ће вам понудити и неки користан контекстуални садржај који то описује – згодно када путујете и желите да сазнате више о одређеној туристичкој атракцији. Али ни овде, Гоогле Ленс не би био могућ без милијарди слика које су тренутно наведене у његовом претраживачу слика.

Па ипак, ова комбинација великих података и дубоког учења још увек није довољна да доведе до АГИ.

Бољи алгоритми. Током протекле деценије, ДеепМинд, подружница Гоогле-а и лидер у области вештачке интелигенције, ДеепМинд, направила је сензацију комбинујући снагу дубоког учења са учењем са појачањем – комплементарним приступом машинског учења који има за циљ да научи вештачку интелигенцију како да предузме акције у новим окружењима како би постигао постављен циљ.

Захваљујући овој хибридној тактици, ДеепМиндов премијерни АИ, АлпхаГо, не само да је научио себе како да игра АлпхаГо преузимајући правила и проучавајући стратегије мајсторских људских играча, већ је након што је играо против себе милионима пута био у стању да победи најбоље АлпхаГо играче користећи потезе и стратегије никада раније виђене у игри.

Слично, ДеепМиндов Атари софтверски експеримент укључивао је давање АИ камере да види типичан екран игре, програмирање са могућношћу уноса налога за игре (попут дугмади на џојстику) и давање јединственог циља да повећа свој резултат. Резултат? У року од неколико дана, сам је научио како да игра и како да савлада десетине класичних аркадних игара.

Али колико год да су ови рани успеси узбудљиви, остају неки кључни изазови за решавање.

Као прво, истраживачи вештачке интелигенције раде на подучавању АИ трику званом 'комадовање' у коме су људски и животињски мозгови изузетно добри. Једноставно речено, када одлучите да изађете да купите намирнице, можете да визуализујете свој крајњи циљ (куповину авокада) и груби план како бисте то урадили (напустите кућу, посетите продавницу, купите авокадо, врати се кући). Оно што не радите је да планирате сваки удах, сваки корак, сваку могућу непредвиђену ситуацију на свом путу до тамо. Уместо тога, имате концепт (комад) у свом уму где желите да идете и прилагодите своје путовање било којој ситуацији која се појави.

Колико год вам се чинило уобичајено, ова способност је једна од кључних предности које људски мозак још увек има у односу на вештачку интелигенцију – то је прилагодљивост да поставите циљ и следите га без познавања сваког детаља унапред и упркос било којој препреци или промени животне средине коју могао наићи. Ова вештина би омогућила АГИ да уче ефикасније, без потребе за великим подацима поменутим горе.

Још један изазов је способност не само читања књиге, већ разумети значење или контекст иза тога. Дугорочно, циљ је да вештачка интелигенција прочита новински чланак и буде у стању да тачно одговори на низ питања о томе шта је прочитала, попут писања извештаја о књизи. Ова способност ће трансформисати вештачку интелигенцију из једноставног калкулатора који дроби бројеве у ентитет који кружи значење.

Све у свему, даљи напредак у алгоритму за самоучење који може да опонаша људски мозак ће играти кључну улогу у коначном стварању АГИ, али поред овог рада, АИ заједници је потребан и бољи хардвер.

Бољи хардвер. Користећи тренутне приступе објашњене изнад, АГИ ће постати могућ тек након што озбиљно повећамо рачунарску снагу доступну за његово покретање.

За контекст, ако узмемо способност људског мозга да мисли и претворимо је у рачунске термине, онда је груба процена менталног капацитета просечног човека један ексафлоп, што је еквивалентно 1,000 петафлопса ('Флоп' означава операције са покретним зарезом по други и мери брзину рачунања).

Поређења ради, до краја 2018. најмоћнији суперкомпјутер на свету, јапански АИ мост за премошћавање облака ће брујати на 130 петафлопса, далеко мање од једног ексафлопа.

Као што је наведено у нашој суперкомпјутера поглавље у нашем Будућност рачунара серије, и САД и Кина раде на изградњи сопствених екафлоп суперкомпјутера до 2022. године, али чак и ако буду успешни, то још увек можда неће бити довољно.

Ови суперкомпјутери раде на неколико десетина мегавата снаге, заузимају неколико стотина квадратних метара простора и коштају неколико стотина милиона за изградњу. Људски мозак користи само 20 вати снаге, стане у лобању од отприлике 50 цм у обиму, а има нас седам милијарди (2018). Другим речима, ако желимо да АГИ учинимо уобичајеним као и људи, мораћемо да научимо како да их креирамо много економичније.

У том циљу, истраживачи вештачке интелигенције почињу да разматрају напајање будућих АИ квантним рачунарима. Детаљније описано у квантни рачунари поглављу у нашој серији Будућност рачунара, ови рачунари раде на суштински другачији начин од рачунара које смо правили последњих пола века. Када буде усавршен до 2030-их, један квантни рачунар ће надмашити сваки суперкомпјутер који тренутно ради у 2018., на глобалном нивоу, заједно. Они ће такође бити много мањи и трошиће много мање енергије од тренутних суперкомпјутера.

Како би вештачка општа интелигенција била супериорнија од човека?

Претпоставимо да се сваки горе наведен изазов схвати, да истраживачи вештачке интелигенције налазе успех у стварању првог АГИ. Како ће се АГИ ум разликовати од нашег?

Да бисмо одговорили на ову врсту питања, морамо класификовати АГИ умове у три категорије, оне који живе у телу робота (Подаци из star трек), они који имају физички облик, али су бежично повезани са интернетом/облаком (Агент Смитх из Матрик) и оне без физичког облика које у потпуности живе на рачунару или на мрежи (Саманта из Њој).

За почетак, АГИ унутар роботског тела изолованог од веба ће се такмичити у рангу са људским умовима, али са одабраним предностима:

Меморија: У зависности од дизајна роботске форме АГИ, њихово краткорочно памћење и памћење кључних информација ће дефинитивно бити супериорније од људи. Али на крају дана, постоји физичко ограничење колико простора на хард диску можете спаковати у робота, под претпоставком да их дизајнирамо да изгледају као људи. Из тог разлога, дугорочна меморија АГИ-а ће деловати веома слично људској, активно заборављајући информације и сећања за које се сматра да су непотребна за његово будуће функционисање (како би се ослободио „простор на диску“).
Брзина: Перформансе неурона у људском мозгу су максималне на отприлике 200 херца, док савремени микропроцесори раде на нивоу гигахерца, дакле милионе пута брже од неурона. То значи да ће у поређењу са људима, будући АГИ обрађивати информације и доносити одлуке брже од људи. Имајте на уму, ово не значи нужно да ће овај АГИ доносити паметније или исправније одлуке од људи, већ само да могу брже доћи до закључака.
Перформансе: Једноставно речено, људски мозак се умори ако ради предуго без одмора или спавања, а када то учини, његово памћење и способност учења и разума су оштећени. У међувремену, за АГИ, под претпоставком да се редовно пуне (струја), неће имати ту слабост.
Могућност надоградње: За човека учење нове навике може трајати недељама праксе, учење нове вештине може трајати месецима, а учење нове професије може трајати годинама. За АГИ, они ће имати могућност да уче и искуством (као људи) и директним отпремањем података, слично као што редовно ажурирате ОС рачунара. Ова ажурирања се могу применити на надоградње знања (нове вештине) или надоградње перформанси физичког облика АГИ.

Затим, погледајмо АГИ који имају физичку форму, али су такође бежично повезани са интернетом/облаком. Разлике које можемо видети са овим нивоом у поређењу са неповезаним АГИ укључују:

Меморија: Ови АГИ ће имати све краткорочне предности које има претходна АГИ класа, осим што ће такође имати користи од савршене дугорочне меморије пошто могу да отпреме те меморије у облак да им приступе када је то потребно. Очигледно, ова меморија неће бити доступна у областима са ниском конективношћу, али то ће постати мање забрињавајуће током 2020-их и 2030-их када све већи део света буде на мрежи. Прочитајте више у Прво поглавље од наших Будућност интернета серије.
Брзина: У зависности од врсте препреке са којом се овај АГИ суочава, они могу да приступе већој рачунарској снази облака како би им помогли да је реше.
Перформансе: Нема разлике у поређењу са неповезаним АГИ.
Могућност надоградње: Једина разлика између овог АГИ-ја у вези са надоградњом је у томе што они могу приступити надоградњи у реалном времену, бежично, уместо да морају да посећују и прикључе се на складиште за надоградњу.
Колектив: Људи су постали доминантна врста на Земљи не зато што смо били највећа или најјача животиња, већ зато што смо научили како да комуницирамо и сарађујемо на различите начине да бисмо постигли колективне циљеве, од лова на вунастог мамута до изградње Међународне свемирске станице. Тим АГИ би ову сарадњу подигао на виши ниво. Имајући у виду све когнитивне предности које су горе наведене, а затим их комбиновати са могућношћу бежичне комуникације, како лично тако и на великим удаљеностима, будући АГИ тим/кошница ум би теоретски могао да се носи са пројектима далеко ефикасније од тима људи.

Коначно, последњи тип АГИ је верзија без физичког облика, она која функционише унутар рачунара и има приступ пуној рачунарској снази и онлајн ресурсима које јој обезбеђују њени креатори. У научно-фантастичним емисијама и књигама, ови АГИ обично имају облик стручних виртуелних асистената/пријатеља или оштрог оперативног система свемирског брода. Али у поређењу са друге две категорије АГИ, ова АИ ће се разликовати на следеће начине;

Брзина: Неограничена (или, барем до граница хардвера којем има приступ).
Меморија: Неограничена
Перформансе: Повећање квалитета доношења одлука захваљујући његовом приступу суперкомпјутерским центрима.
Могућност надоградње: Апсолутно, у реалном времену, и са неограниченим избором когнитивних надоградњи. Наравно, пошто ова АГИ категорија нема физички облик робота, неће имати потребу за доступним физичким надоградњама осим ако се те надоградње не односе на суперрачунаре у којима ради.
Колектив: Слично претходној АГИ категорији, овај АГИ без тела ће ефикасно сарађивати са својим АГИ колегама. Међутим, с обзиром на њихов директнији приступ неограниченој рачунарској моћи и приступ онлајн ресурсима, ови АГИ обично преузимају водећу улогу у целокупном АГИ колективу.

Када ће човечанство створити прву вештачку општу интелигенцију?

Не постоји одређени датум када истраживачка заједница АИ верује да ће измислити легитимни АГИ. Међутим, а КСНУМКС преглед од 550 водећих светских истраживача вештачке интелигенције, које су водили водећи истраживачи вештачке интелигенције Ник Бостром и Винцент Ц. Милер, у просеку су упоредили распон мишљења на три могуће године:

Средња оптимистична година (10% вероватноће): 2022
Средња реална година (50% вероватноће): 2040
Средња песимистична година (90% вероватноће): 2075

Колико су ове прогнозе прецизне, није битно. Оно што је битно је да велика већина истраживачке заједнице АИ верује да ћемо изумети АГИ током свог живота и релативно рано у овом веку.

Како ће стварање вештачке опште интелигенције променити човечанство

Детаљно истражујемо утицај ове нове вештачке интелигенције у последњем поглављу ове серије. Ипак, за ово поглавље ћемо рећи да ће стварање АГИ бити веома слично друштвеној реакцији коју ћемо искусити ако људи пронађу живот на Марсу.

Један табор неће разумети значај и наставиће да мисли да научници праве велики посао око стварања још једног моћнијег рачунара.

Још један камп, који се вероватно састоји од Лудита и религиозних појединаца, плашиће се овог АГИ, мислећи да је одвратно што ће покушати да истреби човечанство на СкиНет стилу. Овај камп ће се активно залагати за брисање/уништење АГИ у свим њиховим облицима.

Са друге стране, трећи камп ће ову креацију посматрати као модеран духовни догађај. На све начине који су важни, овај АГИ ће бити нови облик живота, онај који размишља другачије од нас и чији су циљеви другачији од наших. Када се објави стварање АГИ, људи више неће делити Земљу само са животињама, већ и поред нове класе вештачких бића чија је интелигенција једнака или супериорнија од наше.

Четврти камп ће укључити пословне интересе који ће истражити како могу да користе АГИ за решавање различитих пословних потреба, као што је попуњавање празнина на тржишту рада и убрзавање развоја нових добара и услуга.

Затим, имамо представнике са свих нивоа власти који ће се спотакнути о себе покушавајући да смисле како да регулишу АГИ. Ово је ниво на коме ће све морализирајуће и филозофске дебате доћи до врхунца, посебно око тога да ли да третирамо ове АГИ као власништво или као особе.

И коначно, последњи табор биће војне и националне безбедносне агенције. Истина, постоји велика шанса да ће јавно објављивање првог АГИ-а бити одложено месецима до годинама само због овог кампа. Зашто? Зато што ће проналазак АГИ у кратком року довести до стварања вештачке суперинтелигенције (АСИ), оне која ће представљати огромну геополитичку претњу и прилику која далеко превазилази проналазак нуклеарне бомбе.

Из тог разлога, следећих неколико поглавља ће се у потпуности фокусирати на тему АСИ-ја и да ли ће човечанство преживети након њиховог проналаска.

(Превише драматичан начин да завршите поглавље? Кладите се.)