הסיבה לכך שמאמר זה (ואחרים) בא לידי ביטוי היא פשוטה: אולי בינה מלאכותית היא לא רק נושא חשוב לדיון, אלא החשוב ביותר בהקשר של העתיד. כל מי שנכנס אפילו מעט למהות הפוטנציאל של הבינה המלאכותית מכיר בכך שאי אפשר להתעלם מהנושא הזה. חלקם - וביניהם אילון מאסק, סטיבן הוקינג, ביל גייטס, לא האנשים הטיפשים ביותר על הפלנטה שלנו - מאמינים כי בינה מלאכותית מהווה איום קיומי על האנושות, בהיקף דומה להיכחדות מוחלטת שלנו כמין. ובכן, שבו לאחור ונקוד את ה- i לעצמך.
"אנו על סף שינויים הדומים למקור חיי האדם על כדור הארץ" (ורנור וינג).
מה הפירוש של להיות על סף שינוי כזה?
נראה שזה לא משהו מיוחד. אבל עליך לזכור שלהיות במקום כזה בגרף פירושו שאתה לא יודע מה בצד ימין שלך. אתה אמור להרגיש משהו כזה:
התחושות די רגילות, הטיסה מתנהלת טוב.
העתיד מגיע
תארו לעצמכם שמכונת זמן העבירה אתכם לשנת 1750 - תקופה שבה העולם חווה הפרעות מתמשכות באספקת החשמל, תקשורת בין ערים פירושה יריות תותחים וכל התחבורה התנהלה על חציר. נניח שאתה מגיע לשם, קח מישהו והביא אותו לשנת 2015, תראה איך זה כאן. איננו מסוגלים להבין כיצד יהיה לו לראות את כל הקפסולות המבריקות האלה עפות לאורך הכבישים; לדבר עם אנשים בצד השני של האוקיינוס; תסתכלו על משחקי ספורט במרחק של אלף קילומטרים משם; לשמוע הופעה מוזיקלית שהוקלטה לפני 50 שנה; לשחק עם מלבן קסם שיכול לצלם או לצלם רגע חי; בנה מפה עם נקודה כחולה פאראנורמלית המצביעה על מיקומה; תסתכל על פניו של מישהו ותקשר איתו קילומטרים רבים משם, וכן הלאה. כל זה קסם בלתי מוסבר לאנשים בני כמעט שלוש מאות שנה. שלא לדבר על האינטרנט, תחנת החלל הבינלאומית, מתקן ההדרון הגדול, נשק גרעיני ותורת היחסות הכללית.
חוויה כזו מבחינתו לא תהיה מפתיעה או מזעזעת - מילים אלו אינן מעבירות את כל מהות הקריסה הנפשית. המטייל שלנו עלול למות לגמרי.
אבל יש נקודה מעניינת. אם יחזור לשנת 1750 ויקנא ברצינות לראות את תגובתו לשנת 2015, הוא יכול לקחת איתו מכונת זמן ולנסות לעשות את אותו הדבר עם, למשל, 1500. הוא יטוס לשם, ימצא אדם, יאסוף אותו בשנת 1750 ויראה הכל. בחור משנת 1500 יזדעזע ללא כל שיעור - אך לא סביר שימות. למרות שהוא, כמובן, יופתע, ההבדל בין 1500 ל -1750 הוא הרבה פחות מאשר בין 1750 ל -2015. אדם מ -1500 יופתע ברגעים מסוימים מהפיזיקה, יופתע ממה שהפכה אירופה מתחת לעקב הקשה. של האימפריאליזם, יצייר בראשו מפה חדשה של העולם … אבל חיי היומיום בשנת 1750 - תחבורה, תקשורת וכו ' - לא סביר שיפתיעו אותו למוות.
לא, כדי שבחור משנת 1750 יהנה מהנה כמונו, הוא צריך ללכת רחוק הרבה יותר - אולי שנה כזאת בשנת 12,000 לפני הספירה. לפני הספירה, עוד לפני המהפכה החקלאית הראשונה הולידה את הערים הראשונות ואת מושג הציוויליזציה.אם מישהו מעולם הציידים-לקטים, מהתקופה שבה אנשים עוד היו עוד חיות, ראה את האימפריות האנושיות הענקיות של שנת 1750 עם הכנסיות הגבוהות שלהן, ספינות שחוצות את האוקיינוסים, התפיסה שלהן להיות "בתוך" בניין, הכל הידע הזה - סביר להניח שהוא היה מת.
ואז, לאחר המוות, הוא היה מקנא ורצה לעשות אותו הדבר. היה חוזר לפני 12,000 שנה, בשנת 24,000 לפני הספירה. ה., היה לוקח אדם ומביא אותו בזמן. ומטייל חדש היה אומר לו: "טוב, זה בסדר, תודה לך". כי במקרה זה, אדם משנת 12,000 לפני הספירה. NS. יהיה צורך לחזור 100,000 שנה אחורה ולהראות לראשונה לאבוריג'ינים המקומיים אש ושפה.
אם עלינו להעביר מישהו אל העתיד כדי להיות מופתע למוות, ההתקדמות חייבת לעבור מרחק מסוים. יש להגיע לנקודת המוות (TPP). כלומר, אם בזמן הצייד-לקטים TSP לקח 100,000 שנה, התחנה הבאה התקיימה כבר בשנת 12,000 לפני הספירה. NS. אחריה ההתקדמות כבר הייתה מהירה יותר ושינתה את העולם באופן קיצוני בשנת 1750 (בערך). ואז זה לקח כמה מאות שנים, והנה אנחנו כאן.
התמונה הזאת - שבה ההתקדמות האנושית נעה מהר יותר ככל שהזמן עובר - הפוטוריסט ריי קורצווייל מכנה את חוק האצת התשואות בהיסטוריה האנושית. הסיבה לכך היא שלחברות מפותחות יותר יש יכולת להניע את ההתקדמות בקצב מהיר יותר מאשר לחברות פחות מפותחות. אנשי המאה ה -19 ידעו יותר מאנשי המאה ה -15, ולכן אין זה מפתיע שההתקדמות במאה ה -19 הייתה מהירה יותר מאשר במאה ה -15 וכן הלאה.
בקנה מידה קטן יותר, זה גם עובד. בחזרה לעתיד יצא בשנת 1985 והעבר היה בשנת 1955. בסרט, כשחזר מייקל ג'יי פוקס בשנת 1955, הוא הופתע מהחדשות של הטלוויזיות, מחיר הסודה, חוסר אהבה לצלילי גיטרה והוריאציות בסלנג. זה היה עולם אחר, כמובן, אבל אם הסרט היה מצולם היום, והעבר היה בשנת 1985, ההבדל היה עולמי הרבה יותר. מרטי מקפלי, חזרה בזמן מימי המחשבים האישיים, האינטרנט, הטלפונים הניידים, לא יהיו רלוונטיים בהרבה ממרטי, שהלך לשנת 1955 מ -1985.
כל זה נובע מחוק האצת ההחזרים. קצב ההתפתחות הממוצע של ההתקדמות בין 1985 ל -2015 היה גבוה מהשיעור מ -1955 עד 1985 - מכיוון שבמקרה הראשון, העולם היה מפותח יותר, הוא רווי בהישגי 30 השנים האחרונות.
כך, ככל שהישגים רבים יותר השינויים מתרחשים מהר יותר. אבל האם זה לא צריך להשאיר לנו רמזים מסוימים לעתיד?
קורצווייל מציע כי ההתקדמות של המאה ה -20 כולה יכולה הייתה להתרחש תוך 20 שנה בלבד ברמת הפיתוח של 2000 - כלומר, בשנת 2000 קצב ההתקדמות היה מהיר פי חמישה משיעור ההתקדמות הממוצע של המאה ה -20. הוא גם סבור שההתקדמות של כל המאה ה -20 הייתה שקולה להתקדמות התקופה מ -2000 עד 2014, והתקדמותה של מאה ה -20 נוספת תהיה שקולה לתקופה עד 2021 - כלומר בעוד שבע שנים בלבד. לאחר מספר עשורים, כל ההתקדמות של המאה ה -20 תתקיים מספר פעמים בשנה, ולאחר מכן תוך חודש בלבד. בסופו של דבר, חוק האצת התשואות יוביל אותנו למצב שההתקדמות לאורך כל המאה ה -21 תהיה גדולה פי 1,000 מהתקדמות המאה ה -20.
אם קורצווייל ותומכיו צודקים, 2030 יפתיע אותנו באותו אופן שהבחור משנת 1750 היה מפתיע את שנת 2015 שלנו - כלומר ה- TSP הבא ייקח רק כמה עשורים - והעולם של 2050 יהיה כל כך שונה מהמודרנית שאנו כמעט לא מגלים. וזה לא פיקציה. זו דעתם של מדענים רבים שהם חכמים ומשכילים יותר ממך וממני. ואם תסתכלו על ההיסטוריה, תבינו שהתחזית הזו נובעת מהגיון טהור.
מדוע אם כן, כאשר אנו מתמודדים עם אמירות כמו "העולם בעוד 35 שנים ישתנה ללא הכר", אנו מושכים בכתפנות ספקנות? ישנן שלוש סיבות לסקפטיות שלנו לגבי תחזיות עתידיות:
1.כשמדובר בהיסטוריה, אנו חושבים בקווים ישרים. בניסיון לדמיין את ההתקדמות של 30 השנים הבאות, אנו מסתכלים על ההתקדמות של 30 הקודמים כאינדיקטור לכמה צפוי לקרות. כאשר אנו חושבים כיצד עולמנו ישתנה במאה ה -21, אנו לוקחים את התקדמות המאה ה -20 ומוסיפים אותה לשנת 2000. אותה טעות שהבחור שלנו משנת 1750 עושה כשהוא מקבל מישהו מ 1500 ומנסה להפתיע אותו. אנו חושבים באופן אינטואיטיבי באופן לינארי, כאשר עלינו להיות אקספוננציאליים. בעיקרו של דבר, עתידן צריך לנסות לחזות את ההתקדמות של 30 השנים הבאות, לא להסתכל על 30 הקודמות, אלא אם לשפוט לפי רמת ההתקדמות הנוכחית. אז התחזית תהיה מדויקת יותר, אבל עדיין ליד השער. כדי לחשוב נכון על העתיד, אתה צריך לראות את הדברים נעים בקצב הרבה יותר מהיר ממה שהם נעים כעת.
[/מרכז]
2. מסלול ההיסטוריה האחרונה מעוות לעתים קרובות. ראשית, אפילו עקומה מעריכית תלולה מופיעה לינארית כשאתה רואה חלקים קטנים ממנה. שנית, צמיחה מעריכית לא תמיד חלקה ואחידה. קורצווייל מאמין שההתקדמות נעה בעקומות נחש.
עקומה כזו עוברת שלושה שלבים: 1) צמיחה איטית (שלב מוקדם של צמיחה מעריכית); 2) צמיחה מהירה (שלב נפץ ומאוחר של צמיחה מעריכית); 3) ייצוב בצורה של פרדיגמה ספציפית.
אם אתה מסתכל על הסיפור האחרון, החלק של עקומת ה- S שאתה נמצא בו כרגע יכול להסתיר את מהירות ההתקדמות מהתפיסה שלך. חלק מהזמן שבין 1995 ל -2007 הוקדש לפיתוח נפיץ של האינטרנט, הצגת מיקרוסופט, גוגל ופייסבוק לציבור, לידת הרשתות החברתיות ופיתוח טלפונים סלולריים ולאחר מכן סמארטפונים. זה היה השלב השני של העקומה שלנו. אבל התקופה שבין 2008 ל -2015 הייתה פחות משבשת, לפחות בחזית הטכנולוגית. אלה שחושבים על העתיד כיום יכולים לקחת את השנתיים האחרונות כדי לאמוד את קצב ההתקדמות הכולל, אך הם אינם רואים את התמונה הגדולה יותר. למעשה, שלב 2 חדש ורב עוצמה עשוי להתבשל כעת.
3. הניסיון שלנו הופך אותנו לאנשים זקנים עזים בכל הנוגע לעתיד. אנו מבססים את הרעיונות שלנו על העולם על הניסיון שלנו, וניסיון זה קבע לנו את הקצב של צמיחה בעבר האחרון כמובן מאליו. באופן דומה, הדמיון שלנו מוגבל, מכיוון שהם משתמשים בניסיון שלנו לחיזוי - אך לעתים קרובות יותר, אין לנו את הכלים המאפשרים לנו לחזות את העתיד בצורה מדויקת. כאשר אנו שומעים תחזיות לעתיד העומדות בסתירה לתפיסות היום-יומיות שלנו כיצד הדברים פועלים, אנו רואים בהן אינסטינקטיבית תמימות. אם אמרתי לך שתחיה עד גיל 150 או 250, או שאולי לא תמות בכלל, תחשוב אינסטינקטיבית ש"זה טיפשי, אני יודע מההיסטוריה שבזמן הזה כולם מתו ". כך הוא: איש לא חי לראות שנים כאלה. אך אף מטוס אחד לא טס לפני המצאת המטוסים.
לפיכך, למרות שהספקנות נראית לך סבירה, היא לרוב טועה. עלינו לקבל את זה שאם נחמש את עצמנו בהיגיון טהור ונחכה לזיגזגים ההיסטוריים הרגילים, עלינו להודות כי מאוד מאוד מאוד חייב להשתנות בעשורים הקרובים; הרבה יותר מאשר אינטואיטיבית. ההיגיון גם מכתיב שאם המינים המתקדמים ביותר על פני כדור הארץ ימשיכו לבצע קפיצות ענק קדימה, מהר יותר ומהיר יותר, בשלב מסוים הקפיצה תהיה כה חמורה עד שהיא תשנה באופן קיצוני את החיים כפי שאנו מכירים אותה. משהו דומה קרה בתהליך האבולוציה, כשהאדם הפך לחכם עד כדי כך שהוא שינה לחלוטין את חייו של כל מינים אחרים על פני כדור הארץ. ואם תקדיש קצת זמן לקרוא את מה שקורה במדע ובטכנולוגיה כרגע, אתה עשוי להתחיל לראות כמה רמזים כיצד תהיה קפיצת הענק הבאה.
הדרך לאינטליגנציה על: מהי AI (בינה מלאכותית)?
כמו אנשים רבים על הפלנטה הזו, אתה רגיל לחשוב על בינה מלאכותית כרעיון מדע בדיוני מטופש. אבל בזמן האחרון הרבה אנשים רציניים גילו דאגה מהרעיון המטופש הזה. מה לא בסדר?
ישנן שלוש סיבות שמובילות לבלבול סביב המונח AI:
אנו מקשרים AI עם סרטים. "מלחמת הכוכבים". "שליחות קטלנית". "אודיסיאה בחלל 2001". אבל כמו רובוטים, גם ה- AI בסרטים האלה הוא בדיוני. כך, קלטות הוליווד מדללות את רמת התפיסה שלנו, AI הופך למוכר, מוכר וכמובן רע.
זהו תחום יישום רחב. זה מתחיל במחשבון בטלפון שלכם ובפיתוח מכוניות לנהיגה עצמית למשהו רחוק בעתיד שיחולל מהפכה בעולם. AI מייצג את כל הדברים האלה, וזה מבלבל.
אנו משתמשים בכל יום בינה מלאכותית, אך לעתים איננו מבינים זאת כלל. כפי שאמר ג'ון מקארתי, ממציא המושג "בינה מלאכותית" בשנת 1956, "ברגע שזה עובד, אף אחד כבר לא קורא לזה AI". AI הפך יותר לחיזוי מיתי לגבי העתיד מאשר למשהו אמיתי. יחד עם זאת, לשם הזה יש גם טעם של משהו מהעבר שמעולם לא הפך למציאות. ריי קורצווייל אומר שהוא שומע אנשים מקשרים AI עם עובדות משנות ה -80, שאפשר להשוות אותם ל"טענה שהאינטרנט מת יחד עם הדוטקום בתחילת שנות האלפיים ".
בואו נהיה ברורים. ראשית, תפסיק לחשוב על רובוטים. הרובוט המהווה את המיכל של ה- AI לפעמים מחקה את צורת האדם, לפעמים לא, אך ה- AI עצמו הוא המחשב שבתוך הרובוט. AI הוא מוח, ורובוט הוא גוף, אם יש לו גוף בכלל. לדוגמה, התוכנה והנתונים של סירי הם בינה מלאכותית, קול האישה הוא האנשה של AI זה, ואין מערכת רובוטים.
שנית, בטח שמעתם את המונח "ייחוד" או "ייחוד טכנולוגי". מונח זה משמש במתמטיקה לתיאור מצב יוצא דופן שבו החוקים הרגילים כבר אינם עובדים. בפיסיקה הוא משמש לתיאור הנקודה האינסופית והצפופה של חור שחור, או הנקודה המקורית של המפץ הגדול. שוב, חוקי הפיזיקה לא עובדים בזה. בשנת 1993, ורנור וינג 'כתב חיבור מפורסם בו יישם את המונח לרגע בעתיד שבו האינטליגנציה של הטכנולוגיות שלנו עולה על שלנו - ובשלב זה החיים כפי שאנו מכירים אותם ישתנו לנצח, וכללי הקיום הרגילים שלהם. כבר לא יעבוד …. ריי קורצווייל חידד עוד את המונח הזה, והצביע על כך שהייחוד יושג כאשר חוק האצת הרתיעה יגיע לנקודה קיצונית, כאשר ההתקדמות הטכנולוגית נעה כל כך מהר, עד שאנו מפסיקים להבחין בהישגיה, במהירות אינסופית כמעט. אז נחיה בעולם חדש לגמרי. עם זאת, מומחים רבים הפסיקו להשתמש במונח זה, אז בואו ולא נתייחס אליו לעתים קרובות.
לבסוף, למרות שיש הרבה סוגים או צורות של AI שנובעים מהמושג הרחב של AI, הקטגוריות העיקריות של AI תלויות בקליבר. ישנן שלוש קטגוריות עיקריות:
בינה מלאכותית ממוקדת (חלשה) (AI). UII מתמחה בתחום אחד. בין AIs יש כאלה שיכולים לנצח את אלוף העולם בשחמט, אבל זהו בערך. יש אחד שיכול להציע את הדרך הטובה ביותר לאחסן נתונים בכונן הקשיח שלך, וזהו.
אינטליגנציה מלאכותית כללית (חזקה). לפעמים מכונה גם AI ברמה האנושית. AGI מתייחס למחשב חכם כמו אדם - מכונה המסוגלת לבצע כל פעולה אינטלקטואלית הטמונה באדם. יצירת AGI הרבה יותר קשה מ- AGI, ועוד לא הגענו לזה. פרופסור לינדה גוטפרדסון מתארת אינטליגנציה כ"במובן כללי, פוטנציאל נפשי, הכולל בין היתר את היכולת לתכנן, לתכנן, לפתור בעיות, לחשוב מופשט, להבין רעיונות מורכבים, ללמוד במהירות וללמוד מניסיון ". AGI אמורה להיות מסוגלת לעשות את כל זה בקלות כמוך.
אינטליגנציה על מלאכותית (ISI). הפילוסוף ותיאורטיקן AI של אוקספורד ניק בוסטרום מגדיר אינטליגנציה על כ"אינטליגנציה שהיא הרבה יותר חכמה ממיטב המוחות האנושיים בכל תחום כמעט, כולל יצירתיות מדעית, חוכמה כללית וכישורים חברתיים ". אינטליגנציה על מלאכותית כוללת גם מחשב שהוא מעט יותר חכם מאדם וגם מחשב שהוא טריליוני פעמים חכם לכל כיוון. ISI היא הסיבה להתעניינות הגוברת ב- AI, כמו גם העובדה שהמילים "הכחדה" ו"אלמוות "מופיעות לעתים קרובות בדיונים כאלה.
כיום בני אדם כבר כבשו את השלב הראשון בקליבר ה- AI - AI - בהרבה מובנים. מהפכת ה- AI היא מסע מ- AGI דרך AGI ל- ISI. את הדרך הזו אולי לא נשרוד, אבל היא בהחלט תשנה הכל.
הבה נבחן מקרוב כיצד ההוגים המובילים בתחום רואים את הנתיב הזה ומדוע המהפכה הזו יכולה לקרות מהר יותר משאתה חושב.
איפה אנחנו בזרם הזה?
בינה מלאכותית ממוקדת היא אינטליגנציה מכונה השווה או גדולה מאינטליגנציה אנושית או יעילות בביצוע משימה מסוימת. כמה דוגמאות:
* המכוניות עמוסות במערכות ICD, החל ממחשבים הקובעים מתי מערכת הבלמים נגד נעילה אמורה לבעוט למחשב הקובע את הפרמטרים של מערכת הזרקת הדלק. המכוניות לנהיגה עצמית של גוגל, הנבדקות כעת, יכילו מערכות AI חזקות החושות ומגיבות לעולם הסובב אותן.
* הטלפון שלך הוא מפעל ICD קטן. כשאתה משתמש באפליקציית המפות, קבל המלצות להורדת אפליקציות או מוזיקה, בדוק את מזג האוויר למחר, דבר עם סירי, או עשה כל דבר אחר - אתה משתמש ב- AI.
* מסנן דואר הזבל שלך הוא סוג קלאסי של AI. זה מתחיל בלהבין כיצד להפריד דואר זבל מהודעות אימייל שמיש ולאחר מכן לומד כשהוא מטפל בדוא ל ובהעדפות שלך.
* והתחושה המביכה הזו כשאתמול חיפשת מברג או פלזמה חדשה במנוע חיפוש, אבל היום אתה רואה הצעות מחנויות מועילות באתרים אחרים? או כשהרשת החברתית ממליצה לך להוסיף אנשים מעניינים כחברים? כל אלה הן מערכות AI שעובדות יחד, קובעות את העדפותיך, אוספות נתונים עליך מהאינטרנט, מתקרבות אליך יותר ויותר. הם מנתחים את התנהגותם של מיליוני אנשים ומסיקים מסקנות על סמך ניתוחים אלה על מנת למכור את שירותיהן של חברות גדולות או לשפר את שירותיהן.
* Google Translate, עוד מערכת AI קלאסית, טובה בצורה מרשימה בדברים מסוימים. כך גם זיהוי הקול. כאשר המטוס שלך נוחת, הטרמינל שלו לא מזוהה על ידי אדם. מחיר הכרטיס זהה. מיטב הדמקה, שחמט, שש בש, דחפור ומשחקים אחרים מיוצגים היום על ידי בינה מלאכותית ממוקדת מצומצמת.
* חיפוש Google הוא AI ענק אחד שמשתמש בשיטות חכמות להפליא לדרג דפים וקביעת SERP.
וזה רק בעולם הצרכנות. מערכות IMD מתוחכמות נמצאות בשימוש נרחב בתעשיית הצבא, הייצור והפיננסים; במערכות רפואיות (חשבו על ווטסון של יבמ) וכן הלאה.
מערכות IMD בצורתן הנוכחית אינן מהוות איום. במקרה הגרוע ביותר, AI באגי או מתוכנת בצורה גרועה יכול להוביל לאסון מקומי, הפסקות חשמל, קריסה בשווקים הפיננסיים וכדומה. אך למרות ש- AGI אינה מוסמכת ליצור איום קיומי, עלינו לראות את הדברים רחבים יותר - מחכה לנו הוריקן הורס, המבשר שלו הוא AII. כל חידוש חדש ב- AGI מוסיף בלוק אחד למסלול המוביל ל- AGI ו- ISI.או, כפי שציין היטב אהרון סאנץ, ה- AI של עולמנו הם כמו "חומצות האמינו של המרק הקדמון של כדור הארץ הצעיר" - אך מרכיבי חיים חסרי חיים שיתעוררו יום אחד.
הדרך מ- AGI ל- AGI: מדוע זה כל כך קשה?
שום דבר לא מגלה את מורכבות האינטליגנציה האנושית יותר מאשר ניסיון ליצור מחשב חכם לא פחות. בניית גורדי שחקים, טיסה לחלל, סודות המפץ הגדול - כל זה שטויות בהשוואה לחזרה על המוח שלנו או לפחות רק הבנה שלו. מוח האדם הוא כיום האובייקט המורכב ביותר ביקום הידוע.
אולי אתה אפילו לא חושד מה הקושי ביצירת AGI (מחשב שיהיה חכם כאדם, באופן כללי, ולא רק בתחום אחד). בניית מחשב שיכול להכפיל שני מספרים בני עשר ספרות בשבריר שנייה היא קלה כמו הפגזת אגסים. ליצור אחד שיכול להסתכל על כלב וחתול ולספר איפה הכלב ואיפה החתול הוא קשה להפליא. ליצור AI שיכול לנצח רב מאסטר? עָשׂוּי. כעת נסה לגרום לו לקרוא פסקה מתוך ספר בן שש שנים ולא רק להבין את המילים, אלא גם את משמעותן. גוגל מוציאה מיליארדי דולרים בניסיון לעשות זאת. עם דברים מורכבים - כמו חישובים, חישוב אסטרטגיות שוק פיננסי, תרגום שפה - המחשב מתמודד עם זה בקלות, אבל עם דברים פשוטים - ראייה, תנועה, תפיסה - לא. כפי שניסח זאת דונלד קנוט, "AI עושה כמעט כל מה שדורש 'חשיבה', אבל הוא לא יכול להתמודד עם מה שבני אדם ובעלי חיים עושים בלי לחשוב".
כאשר תחשוב על הסיבות לכך, תבין שדברים שנראים לנו פשוטים לעשות כן נראים כך רק משום שהם מותאמים לנו (ולבעלי חיים) לאורך מאות מיליוני שנים של אבולוציה. כאשר אתה מושיט יד לאובייקט, השרירים, המפרקים, עצמות הכתפיים, המרפקים והידיים מבצעים מיד שרשראות ארוכות של פעולות פיזיות, מסונכרנות עם מה שאתה רואה, ומניעות את היד שלך בתלת ממד. זה נראה לך פשוט, כי התוכנה האידיאלית במוח שלך אחראית לתהליכים אלה. הטריק הפשוט הזה הופך את הליך רישום חשבון חדש על ידי הזנת מילה כתובה עקומה (captcha) לפשוט עבורך ולעזאזל עבור בוט זדוני. עבור המוח שלנו, זה לא קשה: אתה רק צריך להיות מסוגל לראות.
מצד שני, הכפלת מספרים גדולים או שחמט הם פעילויות חדשות עבור יצורים ביולוגיים, ולא היה לנו מספיק זמן להשתפר בהם (לא מיליוני שנים), כך שמחשב לא קשה להביס אותנו. רק תחשוב על זה: האם אתה מעדיף ליצור תוכנית שיכולה להכפיל מספרים גדולים, או תוכנית שמזהה את האות B במיליוני הכתיבים שלה, בגופנים הבלתי צפויים ביותר, ביד או במקל בשלג?
דוגמא פשוטה אחת: כאשר אתה מסתכל על זה, אתה והמחשב שלך מבינים שמדובר בריבועים מתחלפים של שני גוונים שונים.
אבל אם תסיר את השחור, תיאר מיד את התמונה השלמה: צילינדרים, מטוסים, זוויות תלת מימד, אך מחשב לא יכול.
הוא יתאר את מה שהוא רואה כמגוון צורות דו-ממדיות בגוונים שונים, מה שעקרונית נכון. המוח שלך עושה המון עבודה לפרש עומק, משחק צל, אור בתמונה. בתמונה למטה המחשב יראה קולאז 'דו-ממדי לבן-אפור-שחור, כאשר במציאות יש אבן תלת מימדית.
ומה שציינו זה עתה הוא קצה הקרחון בכל הנוגע להבנה ועיבוד מידע. כדי להגיע לאותה רמה עם אדם, מחשב חייב להבין את ההבדל בהבעות פנים עדינות, את ההבדל בין הנאה, עצב, סיפוק, שמחה, ולמה צ'צקי טוב, ומולצ'לין לא.
מה לעשות?
השלב הראשון לבניית AGI: הגדלת כוח המחשוב
אחד הדברים ההכרחיים שצריך לקרות כדי ש- AGI יהיה אפשרי הוא להגדיל את העוצמה של חומרת המחשוב.אם מערכת בינה מלאכותית צריכה להיות חכמה כמו המוח, היא צריכה להתאים את המוח בכוח עיבוד גולמי.
אחת הדרכים להגדיל את היכולת הזו היא באמצעות המספר הכולל של חישובים לשנייה (OPS) שהמוח יכול לייצר, ואתה יכול לקבוע את המספר הזה על ידי חישוב ה- OPS המרבי לכל מבנה מוח והרכבתם.
ריי קורצווייל הגיע למסקנה כי מספיק לקחת הערכה מקצועית של OPS של מבנה אחד ומשקלו ביחס למשקל המוח כולו, ולאחר מכן להכפיל אותו באופן פרופורציונאלי כדי לקבל את האומדן הכולל. נשמע קצת מפוקפק, אבל הוא עשה את זה הרבה פעמים עם הערכות שונות של אזורים שונים ותמיד הגיע עם אותו מספר: בסדר גודל של 10 ^ 16, או 10 קוואדריליון OPS.
מחשב העל המהיר בעולם, Tianhe-2 הסיני, כבר עלה על המספר הזה: הוא מסוגל לבצע כ -32 קוואדריליון פעולות בשנייה. אבל Tianhe-2 תופסת שטח של 720 מ ר, צורכת 24 מגה-ואט אנרגיה (המוח שלנו צורך רק 20 וואט) ועולה 390 מיליון דולר. אנחנו לא מדברים על שימוש מסחרי או נרחב.
קורצווייל מציע לנו לשפוט את בריאות המחשבים לפי כמות ה- OPS שתוכל לקנות ב -1,000 דולר. כאשר מספר זה יגיע לרמה האנושית - 10 רביעיות OPS - AGI עשוי בהחלט להיות חלק מחיינו.
חוק מור - הכלל האמין מבחינה היסטורית לפיה כוח המחשוב המרבי של מחשבים כפול מדי שנתיים - מרמז שפיתוח טכנולוגיית המחשב, כמו תנועת האדם בהיסטוריה, גדל באופן אקספוננציאלי. אם נשווה זאת עם חוק האלף דולר של קורצווייל, כעת נוכל להרשות לעצמנו 10 טריליון OPS תמורת 1,000 דולר.
מחשבים תמורת 1,000 דולר עוקפים את המוח של עכבר בכוח המחשוב שלהם וחלשים פי אלף מבני אדם. זה נראה כאינדיקטור גרוע עד שנזכור שהמחשבים היו חלשים פי מיליוני המוח האנושי בשנת 1985, מיליארד בשנת 1995 ומיליון בשנת 2005. עד שנת 2025 אמור להיות לנו מחשב במחיר סביר המתחרה בכוח המחשוב במוחנו..
לפיכך, הכוח הגולמי הנדרש ל- AGI כבר זמין מבחינה טכנית. תוך 10 שנים היא תעזוב את סין ותתפשט ברחבי העולם. אבל כוח המחשוב לבדו אינו מספיק. והשאלה הבאה היא: כיצד אנו מספקים אינטליגנציה ברמה האנושית עם כל הכוח הזה?
השלב השני ליצירת AGI: הענקת לו אינטליגנציה
החלק הזה די מסובך. למען האמת, אף אחד לא באמת יודע איך להפוך את המכונה לאינטליגנטית - אנחנו עדיין מנסים להבין איך ליצור אינטליגנציה ברמה אנושית שיכולה לספר לחתול מכלב, לבודד B מצויר בשלג ולנתח סרט מדרגה שנייה. עם זאת, ישנן קומץ אסטרטגיות של חשיבה קדימה, ובשלב מסוים אחת מהן צריכה לפעול.
1. חזור על המוח
אפשרות זו היא כמו שמדענים נמצאים באותה כיתה עם ילד שהוא חכם מאוד ויכול לענות על שאלות; ואפילו אם הם מנסים להבין את המדע, הם אפילו לא מתקרבים להדביק את הילד החכם. בסופו של דבר הם מחליטים: לעזאזל, פשוט תכתוב את התשובות לשאלות שלו. זה הגיוני: אנחנו לא יכולים לבנות מחשב סופר מורכב, אז למה שלא ניקח בסיס לאחד מאבות הטיפוס הטובים ביותר ביקום: המוח שלנו?
העולם המדעי עובד קשה כדי להבין כיצד פועל המוח שלנו וכיצד האבולוציה יצרה דבר כה מורכב. על פי ההערכות האופטימיות ביותר, הם יוכלו לעשות זאת רק עד שנת 2030. אך ברגע שנבין את כל סודות המוח, יעילותו ועוצמתו, נוכל לקבל השראה משיטותיו ביצירת טכנולוגיה. לדוגמה, אחת מארכיטקטורות המחשב המחקות את פעולות המוח היא רשת עצבית. היא מתחילה ברשת של "נוירונים" טרנזיסטורים המחוברים זה לזה באמצעות קלט ופלט, ואינה יודעת דבר - כמו יילוד.המערכת "לומדת" על ידי ניסיון להשלים משימות, לזהות טקסט בכתב יד וכדומה. הקשרים בין טרנזיסטורים מתחזקים במקרה של תשובה נכונה ונחלשים במקרה של תשובה לא נכונה. לאחר הרבה מחזורים של שאלות ותשובות, המערכת יוצרת מארגים עצביים חכמים המותאמים למשימות ספציפיות. המוח לומד בצורה דומה, אך באופן הרבה יותר מורכב, וככל שאנו ממשיכים ללמוד אותו, אנו מגלים דרכים חדשות להפליא לשפר רשתות עצביות.
פלגיאט קיצוני עוד יותר כרוך באסטרטגיה הנקראת אמולציית מוח מלאה. מטרה: לחתוך מוח אמיתי לפרוסות דקות, לסרוק כל אחת מהן ולאחר מכן לשחזר במדויק את המודל התלת -ממדי באמצעות תוכנה ולאחר מכן לתרגם אותו למחשב רב עוצמה. אז יהיה לנו מחשב שיכול באופן רשמי לעשות כל מה שהמוח יכול לעשות: הוא רק צריך ללמוד ולאסוף מידע. אם מהנדסים יצליחו, הם יכולים לחקות מוח אמיתי בדיוק כה מדהים עד שהורדתם למחשב, זהותו האמיתית והזיכרון האמיתי של המוח יישארו על כנם. אם המוח היה שייך לאדים לפני מותו, המחשב יתעורר בתפקיד ואדים, שעכשיו יהיה AGI ברמה אנושית, ואנו, בתורו, נהפוך את ואדים ל- ISI אינטליגנטי להפליא, מה שהוא בהחלט יהפוך להיות מרוצה.
כמה רחוק אנחנו מחיקוי מוחי מוחלט? למען האמת, בדיוק חיקנו את המוח של תולעת שטוחה מילימטר, המכילה 302 נוירונים בסך הכל. המוח האנושי מכיל 100 מיליארד נוירונים. אם הניסיון להגיע למספר זה נראה לך חסר תועלת, תחשוב על קצב הצמיחה האקספוננציאלי. השלב הבא יהיה אמולציה של מוח הנמלה, ואז יהיה עכבר, ואז אדם נמצא בהישג יד.
2. נסה לעקוב אחר עקבות האבולוציה
ובכן, אם נחליט שהתשובות של ילד חכם מורכבות מכדי למחוק אותן, נוכל לנסות ללכת בעקבות הלמידה וההכנה לקראת בחינות. מה אנחנו יודעים? בהחלט ניתן לבנות מחשב חזק כמו המוח - האבולוציה של המוח שלנו הוכיחה זאת. ואם המוח מורכב מכדי לחקות אותו, נוכל לנסות לחקות אבולוציה. הנקודה היא, שגם אם נוכל לחקות את המוח, זה עשוי להיות כמו ניסיון לבנות מטוס על ידי הנפת ידיים בצורה מגוחכת המחקות את תנועות כנפי הציפורים. לא פעם, אנו מצליחים ליצור מכונות טובות באמצעות גישה מכוונת מכונה, ולא חיקוי מדויק של הביולוגיה.
כיצד לדמות אבולוציה לבניית AGI? שיטה זו הנקראת "אלגוריתמים גנטיים" אמורה לפעול בערך כך: חייב להיות תהליך פרודוקטיבי והערכה שלו, והיא תחזור על עצמה שוב ושוב (באותו אופן שבו יצורים ביולוגיים "קיימים" ו"מוערכים "על פי יכולתם לייצר מחדש). קבוצת מחשבים תבצע משימות, והמוצלחים מביניהם ישתפו במאפיינים שלהם עם מחשבים אחרים, "פלט". הפחות מוצלחים ייזרקו ללא רחם לפח האשפה של ההיסטוריה. באמצעות איטרציות רבות, רבות, תהליך הבחירה הטבעית הזו ייצר מחשבים טובים יותר. האתגר טמון ביצירה ובאוטומציה של מחזורי הרבייה והערכה כך שתהליך האבולוציה יימשך מעצמו.
החיסרון בהעתקת האבולוציה הוא שלוקח לאבולוציה מיליארדי שנים לעשות משהו, ואנחנו צריכים רק כמה עשורים כדי לעשות זאת.
אבל יש לנו הרבה יתרונות, בניגוד לאבולוציה. ראשית, אין לה את המתנה של ראיית הנולד, היא פועלת במקרה - היא מוציאה מוטציות חסרות תועלת, למשל, - ואנו יכולים לשלוט על התהליך במסגרת המשימות שהוקצו. שנית, לאבולוציה אין מטרה, כולל הרצון לאינטליגנציה - לפעמים בסביבה מינים מסוימים לא מנצחים על חשבון האינטליגנציה (כי זה האחרון צורך יותר אנרגיה). מצד שני, אנו יכולים לשאוף להגביר את האינטליגנציה.שלישית, על מנת לבחור מודיעין, האבולוציה צריכה לבצע מספר שיפורים של צד שלישי - כגון חלוקה מחדש של צריכת האנרגיה על ידי תאים - אנחנו יכולים פשוט להסיר את העודף ולהשתמש בחשמל. ללא ספק נהיה מהירים יותר מהאבולוציה - אך שוב, לא ברור אם נוכל להתעלות עליה.
3. השאר מחשבים לעצמם
זוהי ההזדמנות האחרונה כאשר המדענים נואשים לחלוטין ומנסים לתכנת תוכנית לפיתוח עצמי. עם זאת, שיטה זו עשויה להתברר כמבטיחה מכולן. הרעיון הוא שאנחנו בונים מחשב שיהיה לו שתי כישורים בסיסיים: מחקר AI ושינויים בקוד בפני עצמו - מה שיאפשר לו לא רק ללמוד יותר, אלא גם לשפר את הארכיטקטורה שלו. אנו יכולים להכשיר מחשבים להיות מהנדסי מחשבים משלהם כדי שיוכלו להתפתח בעצמם. והמשימה העיקרית שלהם תהיה להבין איך להפוך לחכמים יותר. נדבר על כך ביתר פירוט.
כל זה יכול לקרות בקרוב מאוד
התקדמות מהירה בחומרה ובניסויים בתוכנות פועלות במקביל, ו- AGI יכולה להופיע במהירות ובאופן בלתי צפוי משתי סיבות עיקריות:
1. הצמיחה האקספוננציאלית היא אינטנסיבית, ומה שנראה כצעדים של חילזון יכול להתפתח במהירות לקפיצות של שבעה קילומטרים --g.webp
תמונת אנימציה: hi-news.ru/wp-content/uploads/2015/02/gif.gif
2. בכל הנוגע לתוכנה, ההתקדמות עשויה להיראות איטית, אך אז פריצת דרך אחת משנה באופן מיידי את מהירות ההתקדמות (דוגמה טובה: בימי תפיסת העולם הגיאו -סנטרית, היה לאנשים קשה לחשב את עבודת היקום, אך גילוי ההליוצנטריות הפך את הכל להרבה יותר קל). או כשמדובר במחשב שמשפר את עצמו, הדברים יכולים להיראות איטיים במיוחד, אך לפעמים רק תיקון אחד במערכת מפריד בינה לבין פי אלף ביעילות בהשוואה לגרסה אנושית או גרסה מדור קודם.
הדרך מ- AGI ל- ISI
בשלב מסוים, בהחלט נקבל AGI - בינה מלאכותית כללית, מחשבים בעלי רמת אינטליגנציה אנושית כללית. מחשבים ובני אדם יחיו יחד. או שהם לא.
הנקודה היא של- AGI עם אותה רמת אינטליגנציה וכוח מחשוב כמו לבני אדם עדיין יהיו יתרונות משמעותיים על פני בני אדם. לדוגמה:
צִיוּד
מְהִירוּת. נוירונים במוח פועלים ב -200 הרץ, בעוד שמיקרו -מעבדים מודרניים (שהם איטיים משמעותית ממה שנקבל עד ליצירת ה- AGI) פועלים בתדר של 2 גיגה -הרץ, או פי 10 מיליון מהר יותר מהנוירונים שלנו. והתקשורת הפנימית של המוח, שיכולה לנוע במהירות של 120 מ ' / ש', נחותות משמעותית מהיכולת של מחשבים להשתמש באופטיקה ומהירות האור.
גודל ואחסון. גודל המוח מוגבל בגודל הגולגולות שלנו, והוא אינו יכול להיות גדול יותר, אחרת תקשורת פנימית במהירות של 120 מ / ש תיקח יותר מדי זמן לעבור ממבנה אחד למשנהו. מחשבים יכולים להתרחב לכל גודל פיזי, להשתמש בחומרה רבה יותר, להגדיל זיכרון RAM, זיכרון לטווח ארוך - כל זה מעבר ליכולות שלנו.
אמינות ועמידות. לא רק זיכרון המחשב מדויק יותר מהזיכרון האנושי. טרנזיסטורים ממוחשבים מדויקים יותר מאשר נוירונים ביולוגיים ופחות מועדים להידרדרות (ואכן ניתן להחליף או לתקן אותם). המוח של אנשים מתעייף מהר יותר, בעוד מחשבים יכולים לעבוד ללא הפסקה, 24 שעות ביממה, 7 ימים בשבוע.
תוֹכנָה
אפשרות לעריכה, מודרניזציה, מגוון רחב יותר של אפשרויות. בניגוד למוח האנושי, תוכנת מחשב ניתנת לתיקון, עדכון והתנסות בקלות. ניתן לשדרג גם אזורים בהם מוח האדם חלש.תוכנת האדם לראיה מעוצבת להפליא, אך מבחינה הנדסית, יכולותיה עדיין מוגבלות מאוד - אנו רואים רק בספקטרום האור הנראה.
יכולת קולקטיבית. בני אדם עדיפים על מינים אחרים מבחינת האינטליגנציה הקולקטיבית הגדולה. החל מפיתוח השפה והיווצרות קהילות גדולות, המעבר דרך המצאות הכתיבה וההדפסה, וכעת הוא מופעל על ידי כלים כמו האינטרנט, האינטליגנציה הקולקטיבית של אנשים היא סיבה חשובה מדוע אנו יכולים לקרוא לעצמנו כתר האבולוציה.. אבל המחשבים עדיין יהיו טובים יותר. הרשת העולמית של האינטליגנציות המלאכותיות שעובדות על תוכנית אחת, כל הזמן מסונכרנות ומתפתחות בעצמן, תאפשר לך להוסיף מידע מיידי למסד הנתונים, בכל מקום שתשיג אותו. קבוצה כזו תוכל גם לפעול לעבר מטרה אחת בכללותה, מכיוון שמחשבים אינם סובלים מחלוקת, מוטיבציה ואינטרס עצמי כמו בני אדם.
ה- AI, שעשוי להפוך ל- AGI באמצעות שיפור עצמי מתוכנת, לא יראה ב"אינטליגנציה ברמה האנושית "אבן דרך חשובה-אבן דרך זו חשובה רק לנו. לא תהיה לו סיבה לעצור ברמה המפוקפקת הזו. ובהתחשב ביתרונות שיש אפילו ל- AGI ברמה האנושית, די ברור שהאינטליגנציה האנושית תהווה לה הבזק קצר במרוץ לעליונות אינטלקטואלית.
התפתחות אירועים זו עשויה להפתיע אותנו מאוד מאוד. העובדה היא שמבחינתנו, א) הקריטריון היחיד המאפשר לנו לקבוע את איכות האינטליגנציה הוא אינטליגנציה של בעלי חיים, שהיא נמוכה משלנו כברירת מחדל; ב) מבחינתנו, האנשים החכמים תמיד חכמים מהטיפשים ביותר. כמו זה:
כלומר, בזמן שה- AI רק מנסה להגיע לרמת ההתפתחות שלנו, אנו רואים כיצד הוא הופך לחכם יותר, ומתקרב לרמת החיה. כשהוא מגיע לרמה האנושית הראשונה - ניק בוסטרום משתמש במונח "אידיוט כפרי" - נשמח: "וואו, הוא כבר כמו אידיוט. מגניב! " הדבר היחיד הוא שבספקטרום האינטליגנציה הכללי של אנשים, מהאידיוט בכפר ועד איינשטיין, הטווח קטן - לכן, לאחר שה- AI יגיע לרמה של האידיוט ויהפוך ל- AGI, הוא יהפוך פתאום לחכם יותר איינשטיין.
ומה יקרה אחר כך?
פיצוץ האינטליגנציה
אני מקווה שמצאת שזה מעניין ומהנה, כי מאותו רגע הנושא בו אנו דנים הופך לא נורמלי ומצמרר. עלינו לעצור ולהזכיר לעצמנו שכל עובדה הנאמרת מעל ומעבר היא מדע אמיתי ותחזיות אמיתיות לעתיד שעושים הוגים והמדענים הבולטים ביותר. רק זכור.
אז, כפי שצייננו לעיל, כל המודלים המודרניים שלנו להשגת AGI כוללים את האפשרות כאשר AI משפר את עצמו. וברגע שהוא הופך ל- AGI, אפילו המערכות והשיטות שבהן גדל הופכות חכמות מספיק כדי לשפר את עצמו - אם הן רוצות בכך. עולה מושג מעניין: שיפור עצמי רקורסיבי. זה עובד ככה.
מערכת AI מסוימת ברמה מסוימת - נניח, אידיוט הכפר - מתוכנתת לשפר את האינטליגנציה שלה. לאחר שהתפתחה - נניח, לרמה של איינשטיין - מערכת כזו מתחילה להתפתח כבר עם האינטלקט של איינשטיין, זה לוקח פחות זמן להתפתח, והקפיצות גדולות יותר ויותר. הם מאפשרים למערכת להתעלות על כל אדם ולהיות יותר ויותר. עם התפתחותה המהירה, AGI ממריאה לגבהים שמימיים באינטליגנציה שלה והופכת למערכת ISI חכמה. תהליך זה נקרא פיצוץ של אינטליגנציה, וזו הדוגמה המובהקת ביותר לחוק האצת החזרה.
מדענים מתווכחים על כמה מהר AI יגיע לרמת AGI - רובם מאמינים שנגיע ל- AGI עד 2040, תוך 25 שנים בלבד, וזה מעט מאוד מאוד בסטנדרטים של פיתוח טכנולוגי.בהמשך לשרשרת הלוגית, קל להניח שהמעבר מ- AGI ל- ISI יתבצע גם הוא במהירות רבה. כמו זה:
"לקח עשרות שנים עד שמערכת הבינה הראשונה של AI הגיעה לרמת האינטליגנציה הכללית הנמוכה ביותר שלה, אך לבסוף זה קרה. המחשב מסוגל להבין את העולם מסביב כאדם בן ארבע. לפתע, ממש שעה לאחר שהגיעה לאבן דרך זו, המערכת מייצרת תיאוריה פיזיקלית נהדרת המשלבת תורת היחסות הכללית ומכניקת הקוונטים, שאף אדם אינו יכול לעשות. לאחר שעה וחצי, AI הופך ל- ISI, פי 170 אלף חכם יותר מכל אדם ".
אין לנו אפילו את המונחים הנכונים לתאר אינטליגנציה על בסדר גודל כזה. בעולם שלנו, "חכם" פירושו אדם עם מנת משכל של 130, "טיפש" - 85, אך אין לנו דוגמאות לאנשים עם מנת משכל של 12,952. השליטים שלנו לא מיועדים לכך.
ההיסטוריה של האנושות מספרת לנו בצורה ברורה וברורה: יחד עם השכל מגיע כוח ועוצמה. המשמעות היא שכאשר ניצור אינטליגנציה על מלאכותית, הוא יהיה היצור החזק ביותר בהיסטוריה של החיים על פני כדור הארץ, וכל היצורים החיים, כולל בני האדם, יהיו לגמרי בכוחו - וזה עשוי לקרות בעוד עשרים שנה.
אם המוח הדל שלנו היה מסוגל להמציא Wi-Fi, אז משהו חכם מאיתנו מאה, אלף, מיליארד פעמים יכול לחשב בקלות את המיקום של כל אטום ביקום בכל זמן נתון. כל מה שאפשר לקרוא לו קסם, כל כוח המיוחס לאלוהות כל יכול - כל זה יעמוד לרשות ה- ISI. יצירת טכנולוגיה להפיכת ההזדקנות, טיפול בכל מחלה, ביטול רעב ואפילו מוות, שליטה במזג האוויר - הכל יהפוך פתאום לאפשרי. אפשר גם לסיים מיידית את כל החיים על פני כדור הארץ. האנשים החכמים ביותר על הפלנטה שלנו מסכימים שברגע שמופיעה אינטליגנציה על מלאכותית בעולם, היא תסמן את הופעתו של אלוהים על פני כדור הארץ. ונשארה שאלה חשובה.
