Kuantumrun

GÖRÜNTÜ KREDİSİ: Kuantumrun

İlk Yapay Genel Zeka toplumu nasıl değiştirecek: Yapay zekanın geleceği P2

David Tal, Yayıncı, Fütürist
@DavidTalWrites
LinkedIn

Salı, 09/15/2020 - 13:08

Piramitleri inşa ettik. Elektriği kullanmayı öğrendik. Evrenimizin Big Bang'den sonra (çoğunlukla) nasıl oluştuğunu anlıyoruz. Ve elbette, klişe örnek, aya bir adam gönderdik. Yine de, tüm bu başarılara rağmen, insan beyni modern bilim anlayışının çok dışında kalır ve varsayılan olarak bilinen evrendeki en karmaşık nesnedir - ya da en azından bizim onu anlayışımız.

Bu gerçek göz önüne alındığında, henüz insanlarla eşit düzeyde bir yapay zeka (AI) inşa etmemiş olmamız tamamen şok edici olmamalıdır. Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) ve David (Prometheus) gibi bir AI veya Samantha (Her) ve TARS (Interstellar) gibi insansı olmayan AI, bunların hepsi AI gelişiminde bir sonraki büyük dönüm noktasının örnekleridir: yapay genel zeka (AGI, bazen HLMI veya İnsan Düzeyinde Makine Zekası olarak da anılır).

Başka bir deyişle, AI araştırmacılarının karşılaştığı zorluk şudur: Kendi zihnimizin nasıl çalıştığına dair tam bir anlayışımız bile yokken, kendi zihnimizle karşılaştırılabilir bir yapay zihni nasıl inşa edebiliriz?

Bu soruyu, insanların gelecekteki YGZ'lere karşı nasıl yığılacağı ve son olarak, ilk YGZ'nin dünyaya duyurulmasından sonraki gün toplumun nasıl değişeceği ile birlikte keşfedeceğiz.

Yapay genel zeka nedir?

Chess, Jeopardy ve Go'da en üst sıradaki oyuncuları kolayca yenebilecek bir yapay zeka tasarlayın (Deep Blue, Watson, ve AlfaGO sırasıyla). Size herhangi bir soruya yanıt verebilecek, satın almak isteyebileceğiniz ürünler önerebilecek veya bir araç paylaşımlı taksi filosunu yönetebilecek bir yapay zeka tasarlayın; milyarlarca dolarlık şirketlerin tamamı bunların etrafında inşa edilmiştir (Google, Amazon, Uber). Sizi ülkenin bir ucundan diğer ucuna götürebilecek bir yapay zeka bile... bunun üzerinde çalışıyoruz.

Ancak bir AI'dan bir çocuk kitabı okumasını ve öğretmeye çalıştığı içeriği, anlamı veya ahlakı anlamasını isteyin veya bir AI'dan bir kedi ve bir zebra resmi arasındaki farkı söylemesini isteyin ve sonunda birkaç taneden fazlasına neden olacaksınız. kısa devreler.

Doğa, işleme, anlama, öğrenme ve ardından yeni durumlara ve yeni ortamlara göre hareket etmede üstün olan bir bilgi işlem cihazı (beyin) geliştirmek için milyonlarca yıl harcadı. Bunu, tasarlandıkları tekil görevlere göre uyarlanmış bilgi işlem cihazları oluşturmaya odaklanan son yarım yüzyıl bilgisayar bilimi ile karşılaştırın.

Başka bir deyişle, insan-bilgisayar bir genelcidir, yapay bilgisayar ise bir uzmandır.

Bir YGZ yaratmanın amacı, doğrudan programlama yerine deneyim yoluyla bir insan gibi düşünebilen ve öğrenebilen bir YZ yaratmaktır.

Gerçek dünyada bu, gelecekteki bir YGZ'nin okumayı, yazmayı ve fıkra anlatmayı ya da yürümeyi, koşmayı ve bisiklete binmeyi büyük ölçüde dünyadaki kendi deneyimiyle (herhangi bir bedeni veya bedeni kullanarak) kendi başına öğreneceği anlamına gelir. ona verdiğimiz duyu organları/cihazları) ve kendi etkileşimi yoluyla diğer yapay zeka ve diğer insanlar.

Yapay bir genel zeka oluşturmak için gerekenler

Teknik olarak zor olsa da, bir YGZ oluşturmak mümkün olmalıdır. Gerçekte, fizik yasalarında derinden tutulan bir özellik - hesaplamanın evrenselliği - temelde fiziksel bir nesnenin yapabileceği her şeyi söyleyen, yeterince güçlü, genel amaçlı bir bilgisayar, prensipte kopyalayabilmeli/simüle edebilmelidir.

Ve yine de, zor.

Neyse ki, davada çok sayıda zeki AI araştırmacısı var (onları destekleyen çok sayıda kurumsal, hükümet ve askeri fondan bahsetmiyorum bile) ve şimdiye kadar, bir çözüm getirmek için çözülmesi gerektiğini düşündükleri üç temel bileşen belirlediler. AGI dünyamıza.

Büyük veri. Yapay zeka geliştirmeye yönelik en yaygın yaklaşım, derin öğrenme adı verilen bir tekniği içerir. bulguları kendi içgörülerini programlamak için kullanır. Derin öğrenme hakkında daha fazla ayrıntı için, bunu okuyun.

Örneğin, 2017 yılında, Google, derin öğrenme sisteminin yalnızca bir kediyi nasıl tanımlayacağını öğrenmek için değil, aynı zamanda farklı kedi ırklarını ayırt etmek için kullandığı binlerce kedi görüntüsünü AI'ya besledi. Kısa bir süre sonra, yakında çıkacak olan yayının duyurusunu yaptılar. Google Lens, kullanıcıların herhangi bir şeyin fotoğrafını çekmesine olanak tanıyan yeni bir arama uygulaması ve Google size yalnızca ne olduğunu söylemekle kalmayacak, aynı zamanda onu açıklayan bazı yararlı bağlamsal içerik de sunacak - seyahat ederken kullanışlıdır ve belirli bir turistik yer hakkında daha fazla bilgi edinmek istersiniz. Ancak burada da Google Lens, şu anda görsel arama motorunda listelenen milyarlarca görsel olmadan mümkün olmazdı.

Yine de bu büyük veri ve derin öğrenme birleşimi, bir YGZ oluşturmak için hala yeterli değil.

Daha iyi algoritmalar. Son on yılda, bir Google yan kuruluşu ve AI alanında lider olan DeepMind, derin öğrenmenin güçlü yanlarını pekiştirmeli öğrenme ile birleştirerek bir sıçrama yaptı. belirlenmiş bir hedef.

Bu hibrit taktik sayesinde DeepMind'in ilk yapay zekası AlphaGo, kuralları indirerek ve usta insan oyuncuların stratejilerini inceleyerek AlphaGo oynamayı kendine öğretmekle kalmadı, kendisine karşı milyonlarca kez oynadıktan sonra en iyi AlphaGo oyuncularını yenebildi. Oyunda daha önce hiç görülmemiş hareketler ve stratejiler kullanmak.

Benzer şekilde, DeepMind'in Atari yazılım deneyi, bir yapay zekaya tipik bir oyun ekranını görmesi için bir kamera vermeyi, onu oyun emirlerini girme yeteneğiyle (joystick düğmeleri gibi) programlamayı ve ona puanını artırmak için tek bir hedef vermeyi içeriyordu. Sonuç? Birkaç gün içinde kendi kendine nasıl oynanacağını ve düzinelerce klasik atari oyununda ustalaşmayı öğrendi.

Ancak bu erken başarılar kadar heyecan verici, çözülmesi gereken bazı önemli zorluklar var.

Birincisi, AI araştırmacıları, AI'ya insan ve hayvan beyinlerinin son derece iyi olduğu 'parçalama' adı verilen bir numara öğretmek için çalışıyorlar. Basitçe söylemek gerekirse, yiyecek almak için dışarı çıkmaya karar verdiğinizde, nihai hedefinizi (bir avokado satın almak) ve bunu nasıl yapacağınıza dair kaba bir plan (evden ayrılın, marketi ziyaret edin, satın alın) görselleştirebilirsiniz. avokado, eve dönüş). Yapmadığınız şey, oraya giderken her nefesi, her adımı, olası her olasılığı planlamaktır. Bunun yerine, kafanızda nereye gitmek istediğinize dair bir konsept (parça) var ve seyahatinizi ortaya çıkan duruma göre uyarlayın.

Size ne kadar yaygın gelse de, bu yetenek, insan beyninin hala yapay zekaya göre sahip olduğu en önemli avantajlardan biridir; herhangi bir engele veya çevresel değişikliğe rağmen, her ayrıntıyı önceden bilmeden bir hedef belirleme ve onu takip etme uyarlanabilirliğidir. karşılaşabilir. Bu beceri, AGI'lerin yukarıda bahsedilen büyük verilere ihtiyaç duymadan daha verimli bir şekilde öğrenmesini sağlayacaktır.

Bir başka zorluk da sadece kitap okumak değil, aynı zamanda anlamını anla veya arkasındaki bağlam. Uzun vadede, buradaki amaç, bir yapay zekanın bir gazete makalesini okuması ve okudukları hakkında bir tür kitap raporu yazmak gibi bir dizi soruyu doğru bir şekilde yanıtlayabilmesidir. Bu yetenek, bir yapay zekayı sayıları sıkıştıran basit bir hesap makinesinden anlamı sıkıştıran bir varlığa dönüştürecektir.

Genel olarak, insan beynini taklit edebilen kendi kendine öğrenen bir algoritmaya yönelik daha fazla ilerleme, nihayetinde bir YGZ'nin yaratılmasında önemli bir rol oynayacak, ancak bu çalışmanın yanı sıra, AI topluluğunun daha iyi donanıma ihtiyacı var.

Daha iyi donanım. Yukarıda açıklanan mevcut yaklaşımları kullanarak, bir AGI ancak onu çalıştırmak için mevcut bilgi işlem gücünü ciddi şekilde artırdıktan sonra mümkün olacaktır.

Bağlam olarak, insan beyninin düşünme yeteneğini alıp hesaplama terimlerine dönüştürürsek, ortalama bir insanın zihinsel kapasitesinin kabaca tahmini bir exafloptur, bu da 1,000 petaflop'a eşittir ("Flop", birim başına kayan nokta işlemlerini ifade eder). saniye ve hesaplama hızını ölçer).

Karşılaştırıldığında, 2018'in sonunda dünyanın en güçlü süper bilgisayarı olan Japonya'nın AI Köprüleme Bulutu 130 petaflop'ta uğultu yapacak, bir exaflop'un çok altında.

Bizim ana hatlarıyla belirtildiği gibi süper bizim bölüm Bilgisayarların Geleceği Hem ABD hem de Çin, 2022 yılına kadar kendi exaflop süper bilgisayarlarını inşa etmek için çalışıyor, ancak başarılı olsalar bile bu hala yeterli olmayabilir.

Bu süper bilgisayarlar birkaç düzine megawatt güçle çalışır, birkaç yüz metrekare yer kaplar ve inşa edilmesi birkaç yüz milyona mal olur. Bir insan beyni sadece 20 watt güç kullanır, çevresi kabaca 50 cm olan bir kafatasının içine sığar ve biz yedi milyar kişiyiz (2018). Başka bir deyişle, YGZ'leri insanlar kadar yaygın hale getirmek istiyorsak, onları çok daha ekonomik bir şekilde nasıl oluşturacağımızı öğrenmemiz gerekecek.

Bu amaçla, AI araştırmacıları gelecekteki AI'ları kuantum bilgisayarlarla güçlendirmeyi düşünmeye başlıyor. Daha ayrıntılı olarak açıklanan kuantum bilgisayarlar Bilgisayarların Geleceği serimizdeki bölümde, bu bilgisayarlar son yarım yüzyılda inşa ettiğimiz bilgisayarlardan temel olarak farklı bir şekilde çalışır. 2030'lara kadar mükemmelleştirildiğinde, tek bir kuantum bilgisayar, küresel olarak bir araya getirildiğinde, 2018'de şu anda çalışan her süper bilgisayarı geride bırakacak. Ayrıca çok daha küçük olacaklar ve mevcut süper bilgisayarlardan çok daha az enerji kullanacaklar.

Yapay bir genel zeka bir insandan nasıl daha üstün olabilir?

Yukarıda listelenen her zorluğun çözüldüğünü, AI araştırmacılarının ilk AGI'yi yaratmada başarılı olduğunu varsayalım. Bir YGZ zihni bizimkinden nasıl farklı olacak?

Bu tür bir soruyu yanıtlamak için, AGI zihinlerini bir robot gövdesi içinde yaşayanlar olmak üzere üç kategoriye ayırmamız gerekir. Star Trek), fiziksel formu olan ancak kablosuz olarak internete/bulut'a bağlı olanlar (Agent Smith, Matrix) ve tamamen bir bilgisayarda veya çevrimiçi olarak yaşayan fiziksel bir formu olmayanlar (Samantha'dan Onu).

Başlangıç olarak, web'den izole edilmiş robotik bir gövdenin içindeki YG'ler, insan zihniyle eşit düzeyde rekabet edecek, ancak belirli avantajlarla:

Hafıza: AGI'nin robotik formunun tasarımına bağlı olarak, kısa süreli hafızaları ve önemli bilgilerin hafızası kesinlikle insanlardan daha üstün olacaktır. Ancak günün sonunda, robotları insan gibi görünecek şekilde tasarladığımızı varsayarsak, robota sığdırabileceğiniz sabit disk alanının fiziksel bir sınırı vardır. Bu nedenle, YGZ'lerin uzun süreli belleği, insanlarınkine çok benzer şekilde hareket edecek ve gelecekteki işleyişi için gereksiz görülen bilgileri ve anıları aktif olarak unutacak ('disk alanını' boşaltmak için).
Hız: İnsan beynindeki nöronların performansı kabaca 200 hertz'de maksimuma çıkarken, modern mikroişlemciler gigahertz düzeyinde çalışır, yani nöronlardan milyonlarca kat daha hızlıdır. Bu, insanlara kıyasla, gelecekteki AGI'lerin bilgileri işleyecek ve insanlardan daha hızlı kararlar alacağı anlamına geliyor. Dikkat edin, bu YGZ'nin insanlardan daha akıllı veya daha doğru kararlar vereceği anlamına gelmez, sadece daha hızlı sonuçlara varabilirler.
Performans: Basitçe söylemek gerekirse, insan beyni dinlenmeden veya uyumadan çok uzun süre çalışırsa yorulur ve çalıştığında hafızası, öğrenme ve akıl yürütme yeteneği bozulur. Bu arada, AGI'ler için, düzenli olarak yeniden şarj (elektrik) aldıklarını varsayarsak, bu zayıflığa sahip olmayacaklardır.
Yükseltilebilirlik: Bir insan için yeni bir alışkanlık öğrenmek haftalarca pratik yapabilir, yeni bir beceri öğrenmek aylar alabilir ve yeni bir meslek öğrenmek yıllar alabilir. Bir AGI için, bilgisayarınızın işletim sistemini düzenli olarak güncellemenize benzer şekilde, hem deneyimle (insanlar gibi) hem de doğrudan veri yükleme yoluyla öğrenme yeteneğine sahip olacaklardır. Bu güncellemeler, bilgi yükseltmeleri (yeni beceriler) veya YG'lerin fiziksel biçimindeki performans yükseltmeleri için geçerli olabilir.

Şimdi, fiziksel bir formu olan ancak aynı zamanda internete/bulut'a kablosuz olarak bağlı olan YG'lere bakalım. Bağlı olmayan AGI'lerle karşılaştırıldığında bu düzeyde görebildiğimiz farklılıklar şunları içerir:

Bellek: Bu AGI'ler, gerektiğinde erişmek için bu anıları buluta yükleyebildikleri için mükemmel uzun vadeli bellekten faydalanmaları dışında, önceki AGI sınıfının sahip olduğu tüm kısa vadeli avantajlara sahip olacaklar. Açıkçası, bu belleğe düşük bağlantı alanlarında erişilebilir olmayacak, ancak dünyanın daha fazlasının çevrimiçi olduğu 2020'lerde ve 2030'larda bu daha az endişe kaynağı olacak. Devamını oku birinci bölüm bizim İnternetin Geleceği serisi.
Hız: Bu AGI'nin karşılaştığı engelin türüne bağlı olarak, onu çözmelerine yardımcı olmak için bulutun daha büyük bilgi işlem gücüne erişebilirler.
Performans: Bağlantısız AGI'lerle karşılaştırıldığında fark yok.
Yükseltilebilirlik: Yükseltilebilirlikle ilgili olduğu için bu AGI ile arasındaki tek fark, bir yükseltme deposunu ziyaret etmek ve buna bağlanmak zorunda kalmadan yükseltmelere gerçek zamanlı olarak kablosuz olarak erişebilmeleridir.
Kolektif: İnsanlar, en büyük veya en güçlü hayvan olduğumuz için değil, bir Yünlü Mamutu avlamaktan Uluslararası Uzay İstasyonunu inşa etmeye kadar, kolektif hedeflere ulaşmak için çeşitli şekillerde nasıl iletişim kuracağımızı ve işbirliği yapacağımızı öğrendiğimiz için Dünya'nın baskın türü haline geldi. AGI'lerden oluşan bir ekip, bu işbirliğini bir sonraki seviyeye taşıyacaktır. Yukarıda sıralanan tüm bilişsel avantajlar göz önüne alındığında ve ardından bunu hem kişisel olarak hem de uzun mesafeler arasında kablosuz iletişim kurma yeteneği ile birleştirildiğinde, geleceğin AGI ekibi/kovanı zihni, teorik olarak bir insan ekibinden çok daha verimli bir şekilde projelerle başa çıkabilir.

Son olarak, AGI'nin son türü, fiziksel bir formu olmayan, bir bilgisayar içinde çalışan ve yaratıcılarının sağladığı tam bilgi işlem gücüne ve çevrimiçi kaynaklara erişimi olan sürümdür. Bilimkurgu gösterilerinde ve kitaplarda, bu YGZ'ler genellikle uzman sanal asistanlar/arkadaşlar veya bir uzay gemisinin cüretkar işletim sistemi şeklini alır. Ancak AGI'nin diğer iki kategorisiyle karşılaştırıldığında, bu AI aşağıdaki şekillerde farklılık gösterecektir;

Hız: Sınırsız (veya en azından erişebildiği donanımın sınırlarına kadar).
Bellek: Sınırsız
Performans: Süper bilgi işlem merkezlerine erişimi sayesinde karar verme kalitesinde artış.
Yükseltilebilirlik: Mutlak, gerçek zamanlı ve sınırsız bilişsel yükseltme seçeneği ile. Tabii ki, bu AGI kategorisi fiziksel bir robot formuna sahip olmadığı için, bu yükseltmeler içinde çalıştığı süper bilgisayarlarda olmadığı sürece, mevcut fiziksel yükseltmelere ihtiyacı olmayacaktır.
Kolektif: Önceki YG kategorisine benzer şekilde, bu bedensiz YGZ, YGZ meslektaşlarıyla etkin bir şekilde işbirliği yapacak. Ancak, sınırsız bilgi işlem gücüne ve çevrimiçi kaynaklara daha doğrudan erişimi göz önüne alındığında, bu AGI'ler genellikle genel bir AGI kolektifinde liderlik rolleri üstleneceklerdir.

İnsanlık ilk yapay genel zekayı ne zaman yaratacak?

AI araştırma topluluğunun meşru bir AGI icat edeceğine inandığı zaman için belirlenmiş bir tarih yoktur. Ancak, bir 2013 anketi Önde gelen yapay zeka araştırma düşünürleri Nick Bostrom ve Vincent C. Müller tarafından yürütülen dünyanın en iyi yapay zeka araştırmacılarından 550'sinden biri, görüşlerin ortalamasını üç olası yıl olarak hesapladı:

Medyan iyimser yıl (%10 olasılık): 2022
Medyan gerçekçi yıl (%50 olasılık): 2040
Medyan kötümser yıl (%90 olasılık): 2075

Bu tahminlerin ne kadar kesin olduğu gerçekten önemli değil. Önemli olan, AI araştırma topluluğunun büyük çoğunluğunun, yaşam süremiz içinde ve nispeten bu yüzyılın başlarında bir YGZ icat edeceğimize inanmasıdır.

Yapay bir genel zeka yaratmak insanlığı nasıl değiştirecek?

Bu serinin en son bölümünde bu yeni yapay zekanın etkisini ayrıntılı olarak keşfediyoruz. Bununla birlikte, bu bölüm için, bir YGZ'nin yaratılmasının, insanların Mars'ta yaşam bulması durumunda yaşayacağımız toplumsal tepkiye çok benzer olacağını söyleyeceğiz.

Bir kamp bunun önemini anlamayacak ve bilim adamlarının daha güçlü bir bilgisayar yaratma konusunda büyük bir anlaşma yaptığını düşünmeye devam edecek.

Muhtemelen Ludditler ve dini fikirli bireylerden oluşan bir başka kamp, insanlığı SkyNet tarzı yok etmeye çalışmasının iğrenç olduğunu düşünerek bu YGZ'den korkacak. Bu kamp, tüm biçimleriyle YGZ'lerin silinmesini/yok edilmesini aktif olarak savunacaktır.

Diğer taraftan, üçüncü kamp bu yaratılışı modern bir ruhsal olay olarak görecek. Önemli olan her şekilde, bu AGI, bizden farklı düşünen ve hedefleri bizimkinden farklı olan yeni bir yaşam biçimi olacak. Bir YGZ'nin yaratıldığı duyurulduğunda, insanlar artık Dünya'yı sadece hayvanlarla değil, aynı zamanda zekası bizimkine eşit veya daha üstün olan yeni bir yapay varlık sınıfıyla birlikte paylaşıyor olacak.

Dördüncü kamp, işgücü piyasasındaki boşlukları doldurmak ve yeni mal ve hizmetlerin gelişimini hızlandırmak gibi çeşitli iş ihtiyaçlarını ele almak için YGZ'leri nasıl kullanabileceklerini araştıracak olan ticari çıkarları içerecektir.

Daha sonra, YGZ'lerin nasıl düzenleneceğini anlamlandırmaya çalışırken kendi kendilerine takılıp kalacak hükümetin her seviyesinden temsilcilerimiz var. Bu, tüm ahlaki ve felsefi tartışmaların, özellikle de bu YGZ'lere mülk olarak mı yoksa kişiler olarak mı davranılacağına dair bir zirveye ulaşacağı seviyedir.

Ve son olarak, son kamp askeri ve ulusal güvenlik kurumları olacak. Gerçekte, ilk YGZ'nin kamuoyuna duyurulmasının yalnızca bu kamp nedeniyle aylarca, yıllarca ertelenmesi ihtimali yüksek. Neden? Niye? Çünkü bir YGZ'nin icadı, kısa bir süre içinde, devasa bir jeopolitik tehdidi ve nükleer bombanın icadını aşan bir fırsatı temsil edecek bir yapay süper zekanın (ASI) yaratılmasına yol açacaktır.

Bu nedenle, sonraki birkaç bölüm tamamen ASI'ler konusuna ve insanlığın icadından sonra hayatta kalıp kalmayacağına odaklanacaktır.

(Bir bölümü bitirmenin aşırı dramatik yolu? Bahse girerim.)