Il motivo per cui questo (e altri) articolo è venuto alla luce è semplice: forse l'intelligenza artificiale non è solo un argomento di discussione importante, ma il più importante nel contesto del futuro. Chiunque entri anche solo un po 'nell'essenza del potenziale dell'intelligenza artificiale riconosce che questo argomento non può essere ignorato. Alcuni - e tra loro Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, non le persone più stupide del nostro pianeta - credono che l'intelligenza artificiale rappresenti una minaccia esistenziale per l'umanità, paragonabile in scala alla completa estinzione di noi come specie. Bene, siediti e punteggia le i per te stesso.
"Siamo sull'orlo di cambiamenti paragonabili all'origine della vita umana sulla Terra" (Vernor Vinge).
Cosa significa essere sull'orlo di un simile cambiamento?
Sembra non essere niente di speciale. Ma devi ricordare che trovarti in un posto del genere sul grafico significa che non sai cosa c'è alla tua destra. Dovresti sentire qualcosa del genere:
I sentimenti sono abbastanza normali, il volo sta andando bene.
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Il futuro sta arrivando
Immagina che una macchina del tempo ti abbia trasportato nel 1750, un'epoca in cui il mondo stava subendo continue interruzioni di corrente, la comunicazione tra le città significava colpi di cannone e tutti i trasporti stavano funzionando sul fieno. Diciamo che ci arrivi, prendi qualcuno e portalo al 2015, mostra com'è qui. Non riusciamo a capire come sarebbe per lui vedere tutte queste capsule luccicanti volare lungo le strade; parlare con le persone dall'altra parte dell'oceano; guarda i giochi sportivi a mille chilometri di distanza; ascoltare una performance musicale registrata 50 anni fa; gioca con un rettangolo magico che può scattare una foto o catturare un momento dal vivo; costruire una mappa con un punto blu paranormale che indica la sua posizione; guarda il viso di qualcuno e comunica con lui a molti chilometri di distanza, e così via. Tutto questo è una magia inspiegabile per persone di quasi trecento anni. Per non parlare di Internet, della Stazione Spaziale Internazionale, del Large Hadron Collider, delle armi nucleari e della relatività generale.
Una tale esperienza non sarà sorprendente o scioccante per lui: queste parole non trasmettono l'intera essenza del collasso mentale. Il nostro viaggiatore potrebbe morire del tutto.
Ma c'è un punto interessante. Se torna al 1750 e diventa geloso del fatto che volevamo vedere la sua reazione al 2015, può prendere una macchina del tempo con lui e provare a fare lo stesso con, diciamo, 1500. Volerà lì, troverà una persona, la verrà a prendere nel 1750 e mostrerà tutto. Un ragazzo del 1500 rimarrà scioccato oltre misura, ma è improbabile che muoia. Sebbene lui, ovviamente, rimarrà sorpreso, la differenza tra il 1500 e il 1750 è molto inferiore a quella tra il 1750 e il 2015. Una persona del 1500 sarà sorpresa ad alcuni momenti dalla fisica, si stupirà di quello che è diventata l'Europa sotto il duro tallone dell'imperialismo, disegnerà una nuova mappa del mondo nella sua testa … Ma è improbabile che la vita di tutti i giorni nel 1750 - trasporti, comunicazioni, ecc. - lo sorprenderà a morte.
No, per un ragazzo del 1750 per divertirsi come noi, deve andare molto oltre, forse un anno come questo nel 12.000 a. C. e., anche prima della prima rivoluzione agricola ha dato vita alle prime città e al concetto di civiltà. Se qualcuno del mondo dei cacciatori-raccoglitori, da quando le persone erano ancora più un'altra specie animale, vedesse gli enormi imperi umani del 1750 con le loro alte chiese, le navi che attraversano gli oceani, il loro concetto di essere "dentro" un edificio, tutto questa conoscenza … sarebbe morto, molto probabilmente.
E poi, dopo la morte, avrebbe invidiato e avrebbe voluto fare lo stesso. Ritornerebbe 12.000 anni fa, al 24.000 a. C. e., avrebbe preso una persona e l'avrebbe portata a tempo debito. E un nuovo viaggiatore gli direbbe: "Bene, va bene, grazie". Perché in questo caso, una persona del 12.000 a. C. e. si dovrebbe tornare indietro di 100.000 anni e mostrare per la prima volta agli aborigeni locali il fuoco e la lingua.
Se dobbiamo trasportare qualcuno nel futuro per essere sorpreso a morte, il progresso deve percorrere una certa distanza. Il Point of Death Progress (TPP) deve essere raggiunto. Cioè, se al tempo dei cacciatori-raccoglitori il TSP impiegava 100.000 anni, la tappa successiva avvenne già nel 12.000 a. C. e. Dopo di ciò, il progresso era già più veloce e trasformò radicalmente il mondo nel 1750 (più o meno). Poi ci sono voluti un paio di centinaia di anni, ed eccoci qui.
Questa immagine - dove il progresso umano si muove più velocemente col passare del tempo - il futurista Ray Kurzweil chiama la legge dell'accelerazione dei ritorni alla storia umana. Ciò accade perché le società più avanzate hanno la capacità di spostare il progresso a un ritmo più veloce rispetto alle società meno sviluppate. Le persone del XIX secolo sapevano più delle persone del XV secolo, quindi non sorprende che il progresso nel XIX secolo sia stato più veloce che nel XV secolo e così via.
Su scala più piccola, funziona anche questo. Ritorno al futuro è stato pubblicato nel 1985 e il passato era nel 1955. Nel film, quando Michael J. Fox tornò nel 1955, fu colto di sorpresa dalla novità dei televisori, dai prezzi delle bibite, dalla mancanza di amore per il suono della chitarra e dalle variazioni del gergo. Era un mondo diverso, ovviamente, ma se il film fosse stato girato oggi e il passato fosse nel 1985, la differenza sarebbe molto più globale. Marty McFly, indietro nel tempo dai tempi dei personal computer, di Internet, dei telefoni cellulari, sarebbe molto più irrilevante di Marty, che è andato al 1955 dal 1985.
Tutto ciò è dovuto alla legge dei rendimenti accelerati. Il tasso medio di progresso tra il 1985 e il 2015 è stato più veloce di quello dal 1955 al 1985, perché nel primo caso il mondo era più sviluppato, saturo dei risultati degli ultimi 30 anni.
Pertanto, maggiori sono i risultati, più velocemente si verificano i cambiamenti. Ma questo non dovrebbe lasciarci alcuni spunti per il futuro?
Kurzweil suggerisce che il progresso dell'intero XX secolo avrebbe potuto essere compiuto in soli 20 anni a un livello di sviluppo del 2000 - cioè, nel 2000 il tasso di progresso è stato cinque volte più veloce del tasso medio di progresso del XX secolo. Crede inoltre che il progresso dell'intero 20 ° secolo sia stato equivalente al progresso del periodo dal 2000 al 2014, e il progresso di un altro 20 ° secolo sarà equivalente al periodo fino al 2021, cioè in soli sette anni. Dopo diversi decenni, tutti i progressi del 20 ° secolo avranno luogo più volte all'anno, e poi - in appena un mese. In definitiva, la legge dell'accelerazione dei ritorni ci porterà al punto che il progresso nell'intero 21 ° secolo sarà 1000 volte maggiore del progresso del 20 ° secolo.
Se Kurzweil ei suoi sostenitori hanno ragione, il 2030 ci sorprenderà nello stesso modo in cui il ragazzo del 1750 avrebbe sorpreso il nostro 2015 - ovvero, il prossimo TSP richiederà solo un paio di decenni - e il mondo del 2050 sarà così diverso da quello moderno che difficilmente scoprire. E questa non è fantasia. Questa è l'opinione di molti scienziati che sono più intelligenti e più istruiti di te e di me. E se guardi alla storia, capirai che questa previsione deriva dalla logica pura.
Perché allora, quando ci troviamo di fronte a dichiarazioni come "il mondo tra 35 anni cambierà in modo irriconoscibile", scrolliamo le spalle scetticamente? Ci sono tre ragioni per il nostro scetticismo sulle previsioni future:
1. Quando si tratta di storia, pensiamo in linea retta. Nel tentativo di visualizzare il progresso dei prossimi 30 anni, guardiamo al progresso dei 30 precedenti come un indicatore di quanto è probabile che accada. Quando pensiamo a come cambierà il nostro mondo nel 21 ° secolo, prendiamo il progresso del 20 ° secolo e lo aggiungiamo all'anno 2000. Lo stesso errore che fa il nostro ragazzo del 1750 quando prende qualcuno del 1500 e cerca di sorprenderlo. Pensiamo intuitivamente in modo lineare, quando dovremmo essere esponenziali. In sostanza, un futurista dovrebbe cercare di prevedere il progresso dei prossimi 30 anni, non guardando ai 30 precedenti, ma a giudicare dall'attuale livello di progresso. Quindi la previsione sarà più precisa, ma sempre al cancello. Per pensare correttamente al futuro, è necessario vedere le cose muoversi a un ritmo molto più veloce di quanto si muovano ora.
2. La traiettoria della storia recente è spesso distorta. In primo luogo, anche una curva esponenziale ripida appare lineare quando ne vedi piccole porzioni. In secondo luogo, la crescita esponenziale non è sempre regolare e uniforme. Kurzweil crede che il progresso si muova in curve serpentine.
Tale curva attraversa tre fasi: 1) crescita lenta (fase iniziale di crescita esponenziale); 2) crescita rapida (esplosiva, fase tardiva di crescita esponenziale); 3) stabilizzazione sotto forma di un paradigma specifico.
Se guardi l'ultima storia, la parte della curva a S in cui ti trovi attualmente può nascondere la velocità del progresso alla tua percezione. Una parte del tempo tra il 1995 e il 2007 è stata dedicata allo sviluppo esplosivo di Internet, all'introduzione al pubblico di Microsoft, Google e Facebook, alla nascita dei social network e allo sviluppo dei telefoni cellulari e poi degli smartphone. Questa era la seconda fase della nostra curva. Ma il periodo 2008-2015 è stato meno dirompente, almeno sul fronte tecnologico. Coloro che pensano al futuro oggi possono impiegare gli ultimi due anni per valutare il ritmo complessivo del progresso, ma non vedono il quadro più ampio. In effetti, una nuova e potente fase 2 potrebbe essere in fermento ora.
3. La nostra esperienza ci rende vecchi scontrosi quando si tratta del futuro. Basiamo le nostre idee sul mondo sulla nostra esperienza e questa esperienza ha stabilito per noi il ritmo di crescita nel recente passato come una cosa ovvia. La nostra immaginazione è anche limitata perché usano la nostra esperienza per prevedere, ma il più delle volte semplicemente non abbiamo gli strumenti per prevedere con precisione il futuro. Quando ascoltiamo previsioni per il futuro che sono in contrasto con la nostra percezione quotidiana di come funzionano le cose, le consideriamo istintivamente ingenue. Se ti dicessi che vivrai fino a 150 o 250 anni, o forse non morirai affatto, penserai istintivamente che “questo è stupido, so dalla storia che in questo periodo sono morti tutti”. Così è: nessuno è vissuto per vedere anni simili. Ma non un singolo aereo ha volato prima dell'invenzione dell'aereo.
Quindi, mentre lo scetticismo ti sembra ragionevole, il più delle volte è sbagliato. Dovremmo accettare che se ci armiamo di pura logica e aspettiamo i soliti zigzag storici, dobbiamo ammettere che molto, molto, molto deve cambiare nei prossimi decenni; molto più che intuitivamente. La logica dice anche che se le specie più avanzate del pianeta continuano a fare enormi balzi in avanti, sempre più veloci, a un certo punto il salto sarà così grave che cambierà drasticamente la vita come la conosciamo. Qualcosa di simile è accaduto nel processo di evoluzione, quando l'uomo è diventato così intelligente da cambiare completamente la vita di qualsiasi altra specie sul pianeta Terra. E se passi un po 'di tempo a leggere cosa sta succedendo ora nel campo della scienza e della tecnologia, potresti esserloiniziare a vedere alcuni indizi su quale sarà il prossimo passo da gigante.
La strada verso la superintelligenza: cos'è l'AI (intelligenza artificiale)?
Come tanti su questo pianeta, sei abituato a pensare all'intelligenza artificiale come a una sciocca idea di fantascienza. Ma ultimamente, molte persone serie hanno mostrato preoccupazione per questa stupida idea. Cosa c'è che non va?
Ci sono tre ragioni che portano a confusione sul termine AI:
1. Associamo l'IA ai film. "Guerre stellari". "Terminator". "Odissea nello spazio 2001". Ma come i robot, l'IA in questi film è finzione. Pertanto, i nastri di Hollywood diluiscono il livello della nostra percezione, l'IA diventa familiare, familiare e, ovviamente, malvagia.
2. Questo è un ampio campo di applicazione. Inizia con una calcolatrice nel telefono e sviluppa auto a guida autonoma in qualcosa di lontano nel futuro che rivoluzionerà il mondo. L'intelligenza artificiale rappresenta tutte queste cose ed è fonte di confusione.
3. Usiamo l'IA tutti i giorni, ma spesso non ce ne rendiamo nemmeno conto. Come disse John McCarthy, l'inventore del termine "intelligenza artificiale" nel 1956, "una volta che funziona, nessuno lo chiama più AI". L'intelligenza artificiale è diventata più una previsione mitica sul futuro che qualcosa di reale. Allo stesso tempo, in questo nome c'è un pizzico di qualcosa del passato che non è mai diventato realtà. Ray Kurzweil dice di sentire persone che associano l'intelligenza artificiale a fatti degli anni '80, il che può essere paragonato a "affermare che Internet è morto con le dotcom all'inizio degli anni 2000".
Siamo chiari. Innanzitutto, smetti di pensare ai robot. Il robot che è il contenitore dell'IA a volte imita la forma umana, a volte no, ma l'IA stessa è il computer all'interno del robot. L'intelligenza artificiale è un cervello e un robot è un corpo, ammesso che abbia un corpo. Ad esempio, il software ei dati di Siri sono intelligenza artificiale, la voce femminile è la personificazione di questa intelligenza artificiale e non ci sono robot in questo sistema.
In secondo luogo, probabilmente avrete sentito il termine "singolarità" o "singolarità tecnologica". Questo termine è usato in matematica per descrivere una situazione insolita in cui le solite regole non funzionano più. In fisica, è usato per descrivere il punto infinitesimale e denso di un buco nero, o il punto originale del Big Bang. Di nuovo, le leggi della fisica non funzionano in esso. Nel 1993, Vernor Vinge ha scritto un famoso saggio in cui ha applicato il termine a un momento nel futuro in cui l'intelligenza delle nostre tecnologie supera la nostra - a quel punto la vita come la conosciamo cambierà per sempre e le solite regole della sua esistenza non funzioneranno più. … Ray Kurzweil ha ulteriormente perfezionato questo termine sottolineando che la singolarità sarà raggiunta quando la legge dell'accelerazione del rinculo raggiungerà un punto estremo,quando il progresso tecnologico si muove così velocemente che smettiamo di notare i suoi risultati, quasi infinitamente veloci. Allora vivremo in un mondo completamente nuovo. Tuttavia, molti esperti hanno smesso di usare questo termine, quindi non usarlo spesso.
Infine, mentre esistono molti tipi o forme di AI che derivano dal concetto ampio di AI, le principali categorie di AI dipendono dal calibro. Esistono tre categorie principali:
1. Intelligenza artificiale (AI) strettamente focalizzata (debole). UII è specializzato in un'area. Tra queste IA c'è chi può battere il campione del mondo di scacchi, ma questo è tutto. Ce n'è uno che può offrire il modo migliore per memorizzare i dati sul tuo disco rigido, e basta.
2. Intelligenza artificiale generale (forte). A volte indicato anche come AI a livello umano. AGI si riferisce a un computer intelligente come una persona: una macchina in grado di eseguire qualsiasi azione intellettuale inerente a una persona. Creare AGI è molto più difficile di AGI e non ci siamo ancora arrivati. La professoressa Linda Gottfredson descrive l'intelligenza come "in senso generale un potenziale mentale, che, tra le altre cose, include la capacità di ragionare, pianificare, risolvere problemi, pensare in astratto, comprendere idee complesse, apprendere rapidamente e imparare dall'esperienza". AGI dovrebbe essere in grado di fare tutto questo facilmente come fai tu.
3. Superintelligenza artificiale (ISI). Il filosofo di Oxford e teorico dell'IA Nick Bostrom definisce la superintelligenza come "un'intelligenza molto più intelligente delle migliori menti umane praticamente in ogni campo, inclusa la creatività scientifica, la saggezza generale e le abilità sociali". La superintelligenza artificiale include sia un computer leggermente più intelligente di una persona sia uno che è trilioni di volte più intelligente in qualsiasi direzione. ISI è la ragione del crescente interesse per l'IA, così come il fatto che le parole "estinzione" e "immortalità" compaiono spesso in tali discussioni.
Al giorno d'oggi, gli esseri umani hanno già conquistato il primissimo stadio del calibro AI - AI - in molti modi. La rivoluzione AI è un viaggio da AGI a ISI, passando per AGI. Questo percorso potremmo non sopravvivere, ma cambierà sicuramente tutto.
Diamo uno sguardo più da vicino a come i principali pensatori del settore vedono questo percorso e perché questa rivoluzione potrebbe avvenire più velocemente di quanto potresti pensare.
Dove siamo in questo flusso?
L'intelligenza artificiale focalizzata è l'intelligenza artificiale che eguaglia o supera l'intelligenza umana o l'efficienza nell'esecuzione di un'attività specifica. Alcuni esempi:
“Le auto sono piene zeppe di sistemi ICD, dai computer che determinano quando il sistema di frenatura antibloccaggio deve funzionare, a un computer che determina i parametri del sistema di iniezione del carburante. Le auto a guida autonoma di Google, attualmente in fase di test, conterranno robusti sistemi di intelligenza artificiale che percepiscono e reagiscono al mondo che li circonda.
- Il tuo telefono è una piccola fabbrica di ICD. Quando usi l'app Mappe, ricevi consigli per scaricare app o musica, controlli il tempo per domani, parli con Siri o fai qualsiasi altra cosa: stai usando l'IA.
- Il tuo filtro antispam è un tipo classico di AI. Inizia scoprendo come separare lo spam dalle e-mail utilizzabili e poi impara mentre gestisce le tue e-mail e le tue preferenze.
- E questa sensazione imbarazzante quando ieri cercavi un cacciavite o un nuovo plasma in un motore di ricerca, e oggi vedi offerte di negozi utili su altri siti? O quando il social network ti consiglia di aggiungere persone interessanti come amici? Tutti questi sono sistemi di intelligenza artificiale che lavorano insieme, determinando le tue preferenze, recuperando dati su di te da Internet, avvicinandosi sempre di più a te. Analizzano il comportamento di milioni di persone e traggono conclusioni sulla base di queste analisi al fine di vendere i servizi di grandi aziende o migliorare i loro servizi.
- Google Translate è un altro classico sistema di intelligenza artificiale che è straordinariamente bravo in certe cose. Così fa il riconoscimento vocale. Quando il tuo aereo atterra, il terminal non viene identificato da una persona. Il prezzo del biglietto è lo stesso. I migliori giochi di dama, scacchi, backgammon, bulldozer e altri giochi del mondo sono oggi rappresentati da un'intelligenza artificiale strettamente focalizzata.
La Ricerca Google è un'intelligenza artificiale gigante che utilizza metodi incredibilmente intelligenti per classificare le pagine e determinare le SERP.
E questo è solo nel mondo dei consumatori. I sofisticati sistemi IMD sono ampiamente utilizzati nei settori militare, manifatturiero e finanziario; nei sistemi medici (si pensi a Watson di IBM) e così via.
La strada da AGI ad AGI: perché è così difficile?
Niente rivela la complessità dell'intelligenza umana più del tentativo di creare un computer altrettanto intelligente. Costruire grattacieli, volare nello spazio, i segreti del Big Bang sono tutte sciocchezze rispetto al ripetere il nostro cervello, o almeno al solo comprenderlo. Il cervello umano è attualmente l'oggetto più complesso nell'universo conosciuto.
Potresti anche non sospettare quale sia la difficoltà nel creare AGI (un computer che sarà intelligente come persona, in generale, e non solo in un'area). Costruire un computer in grado di moltiplicare due numeri a dieci cifre in una frazione di secondo è un gioco da ragazzi. Creare uno che possa guardare un cane e un gatto e dire dove si trova il cane e dove si trova il gatto è incredibilmente difficile. Creare un'IA che possa battere un grande maestro? Fatto. Ora prova a convincerlo a leggere un paragrafo di un libro di sei anni e non solo a capire le parole, ma anche il loro significato. Google spende miliardi di dollari cercando di farlo. Con cose complesse - come calcoli, calcolo di strategie del mercato finanziario, traduzione di una lingua - il computer affronta questo con facilità, ma con cose semplici - visione, movimento, percezione - no. Come ha detto Donald Knuth, “L'intelligenza artificiale ora fa quasi tuttoche richiede "pensiero" ma non può far fronte a ciò che gli esseri umani e gli animali fanno senza pensare.
Quando pensi alle ragioni di ciò, ti renderai conto che le cose che ci sembrano semplici da fare sembrano così solo perché sono state ottimizzate per noi (e per gli animali) nel corso di centinaia di milioni di anni di evoluzione. Quando allunghi la mano verso un oggetto, i muscoli, le articolazioni, le ossa delle spalle, i gomiti e le mani eseguono istantaneamente lunghe catene di operazioni fisiche, in sincronia con ciò che vedi, e muovono il braccio in tre dimensioni. Ti sembra semplice, perché il software ideale nel tuo cervello è responsabile di questi processi. Questo semplice trucco rende la procedura per la registrazione di un nuovo account inserendo una parola scritta in modo storto (captcha) semplice per te e inferno per un bot dannoso. Per il nostro cervello, questo non è difficile: devi solo essere in grado di vedere.
D'altra parte, moltiplicare grandi numeri o giocare a scacchi sono nuove attività per gli esseri biologici, e non abbiamo avuto abbastanza tempo per migliorarci (non milioni di anni), quindi non è difficile per un computer sconfiggerci. Pensaci: preferiresti creare un programma in grado di moltiplicare grandi numeri, oppure un programma che riconosca la lettera B nei suoi milioni di ortografie, nei caratteri più imprevedibili, a mano o con un bastone nella neve?
Un semplice esempio: quando guardi questo, tu e il tuo computer vi rendete conto che si tratta di quadrati alternati di due tonalità diverse.
Ma se rimuovi il nero, descrivi immediatamente il quadro completo: cilindri, piani, angoli tridimensionali, ma un computer non può.
Descriverà ciò che vede come una varietà di forme bidimensionali in diverse tonalità, il che, in linea di principio, è vero. Il tuo cervello fa un sacco di lavoro interpretando la profondità, il gioco di ombre e la luce in un'immagine. Nella foto sotto, il computer vedrà un collage bidimensionale bianco-grigio-nero, mentre in realtà è presente una pietra tridimensionale.
E ciò che abbiamo appena delineato è la punta dell'iceberg quando si tratta di comprendere ed elaborare le informazioni. Per raggiungere lo stesso livello con una persona, un computer deve comprendere la differenza nelle sottili espressioni facciali, la differenza tra piacere, tristezza, soddisfazione, gioia e perché Chatsky è buono e Molchalin no.
Cosa fare?
Il primo passo per costruire AGI: aumentare la potenza di calcolo
Una delle cose necessarie che devono accadere affinché AGI diventi possibile è aumentare la potenza dell'hardware del computer. Se un sistema di intelligenza artificiale deve essere intelligente come il cervello, deve corrispondere al cervello in termini di potenza di calcolo.
Un modo per aumentare questa capacità è attraverso il numero totale di calcoli al secondo (OPS) che il cervello può produrre, e puoi determinare questo numero calcolando la OPS massima per ciascuna struttura cerebrale e mettendoli insieme.
Ray Kurzweil ha concluso che è sufficiente fare una stima professionale dell'OPS di una struttura e del suo peso rispetto al peso dell'intero cervello, quindi moltiplicarla proporzionalmente per ottenere la stima complessiva. Sembra un po 'dubbio, ma lo ha fatto molte volte con stime diverse di aree diverse e ha sempre trovato lo stesso numero: circa 10 ^ 16, o 10 quadrilioni di OPS.
Il supercomputer più veloce del mondo, il cinese Tianhe-2, ha già superato questo numero: è in grado di eseguire circa 32 quadrilioni di operazioni al secondo. Ma "Tianhe-2" occupa 720 metri quadrati di spazio, consuma 24 megawatt di energia (il nostro cervello consuma solo 20 watt) e costa 390 milioni di dollari. Non stiamo parlando di uso commerciale o diffuso.
Kurzweil suggerisce di giudicare la salute dei computer da quante OPS puoi acquistare per $ 1.000. Quando quel numero raggiunge il livello umano - 10 quadrilioni di OPS - l'AGI potrebbe entrare a far parte della nostra vita.
La legge di Moore - la regola storicamente affidabile secondo cui la massima potenza di calcolo dei computer raddoppia ogni due anni - implica che lo sviluppo della tecnologia informatica, come il movimento dell'uomo attraverso la storia, cresce in modo esponenziale. Se lo mettiamo in linea con la regola dei mille dollari di Kurzweil, ora possiamo permetterci 10 trilioni di OPS per $ 1.000.
La crescita esponenziale dell'informatica: XX - XXI secolo. Sulla destra c'è un regolo calcolatore e su di esso - il cervello di un insetto, un topo, una persona e tutte le persone; sinistra - calcoli al secondo per $ 1000; sotto - anno.
I computer per $ 1.000 bypassano il cervello di un mouse nella loro potenza di calcolo e sono mille volte più deboli degli umani. Questo sembra un cattivo indicatore fino a quando non ricordiamo che i computer erano un trilione di volte più deboli del cervello umano nel 1985, un miliardo nel 1995 e un milione nel 2005. Entro il 2025, dovremmo avere un computer conveniente che rivaleggia con la potenza di calcolo il nostro cervello.
Pertanto, la potenza grezza richiesta per AGI è già tecnicamente disponibile. Entro 10 anni lascerà la Cina e si diffonderà in tutto il mondo. Ma la potenza di calcolo da sola non è sufficiente. E la domanda successiva: come forniamo all'intelligenza a livello umano tutto questo potere?
Il secondo passo per creare AGI: dargli intelligenza
Questa parte è piuttosto complicata. In verità, nessuno sa davvero come rendere intelligente una macchina: stiamo ancora cercando di capire come creare un'intelligenza a livello umano che possa distinguere un gatto da un cane, isolare una B disegnata nella neve e analizzare un film di second'ordine. Tuttavia, ci sono una manciata di strategie lungimiranti là fuori, e ad un certo punto una di esse dovrebbe funzionare.
1. Ripeti il cervello
Questa opzione è come se gli scienziati fossero nella stessa classe con un bambino che è molto intelligente e bravo a rispondere alle domande; e anche se cercano diligentemente di comprendere la scienza, non si avvicinano nemmeno a mettersi al passo con il bambino intelligente. Alla fine, decidono: al diavolo, cancelleremo solo le risposte alle sue domande. Ha senso: non possiamo costruire un computer super complesso, quindi perché non prendere come base uno dei migliori prototipi dell'universo: il nostro cervello?
Il mondo scientifico sta lavorando duramente per capire come funziona il nostro cervello e come l'evoluzione ha creato una cosa così complessa. Secondo le stime più ottimistiche, potranno farlo solo entro il 2030. Ma una volta compresi tutti i segreti del cervello, la sua efficienza e potenza, possiamo essere ispirati dai suoi metodi per creare tecnologia. Ad esempio, una delle architetture di computer che imita il lavoro del cervello è una rete neurale. Inizia con una rete di "neuroni" a transistor collegati tra loro tramite input e output e non sa nulla, come un neonato. Il sistema "impara" cercando di completare le attività, riconoscere il testo scritto a mano e simili. Le connessioni tra i transistor sono rafforzate se la risposta è corretta e indebolite se la risposta è sbagliata. Dopo molti cicli di domande e risposte, il sistema forma trame neurali intelligenti,ottimizzato per compiti specifici. Il cervello impara in modo simile, ma in maniera molto più complessa, e mentre continuiamo a studiarlo, stiamo scoprendo nuovi modi incredibili per migliorare le reti neurali.
Il plagio ancora più estremo implica una strategia chiamata emulazione completa del cervello. Scopo: per tagliare un vero cervello in fette sottili, scansionare ciascuna di esse, quindi ricostruire accuratamente il modello 3D utilizzando il software e quindi tradurlo in un potente computer. Allora avremo un computer che sarà ufficialmente in grado di fare tutto ciò che il cervello può fare: deve solo imparare e raccogliere informazioni. Se gli ingegneri hanno successo, possono emulare un vero cervello con una precisione così incredibile che una volta scaricato su un computer, la vera identità e memoria del cervello rimarranno intatte. Se il cervello apparteneva a Vadim prima di morire, il computer si sveglierà nel ruolo di Vadim, che ora sarà un AGI a livello umano, e noi, a nostra volta, trasformeremo Vadim in un ISI incredibilmente intelligente.di cui probabilmente sarà contento.
Quanto siamo lontani dall'emulare completamente il cervello? In verità, abbiamo appena emulato il cervello di un verme piatto millimetrico, che contiene 302 neuroni in totale. Il cervello umano contiene 100 miliardi di neuroni. Se cercare di arrivare a quel numero ti sembra inutile, pensa al tasso di crescita esponenziale del progresso. Il prossimo passo sarà l'emulazione del cervello della formica, poi ci sarà un topo e poi una persona sarà a portata di mano.
2. Prova a seguire le tracce dell'evoluzione
Bene, se decidiamo che le risposte del bambino intelligente sono troppo complesse per essere cancellate, possiamo provare a seguire le sue orme di apprendimento e preparazione all'esame. Cosa sappiamo? È del tutto possibile costruire un computer potente come un cervello: l'evoluzione del nostro cervello lo ha dimostrato. E se il cervello è troppo complesso per essere emulato, possiamo provare a emulare l'evoluzione. Il punto è che, anche se possiamo emulare il cervello, potrebbe essere come provare a costruire un aeroplano facendo ridicoli gesti che imitano i movimenti delle ali degli uccelli. Il più delle volte, riusciamo a creare buone macchine utilizzando un approccio orientato alla macchina piuttosto che un'esatta imitazione della biologia.
Come simulare l'evoluzione per costruire AGI? Questo metodo, chiamato "algoritmi genetici", dovrebbe funzionare in questo modo: deve esserci un processo produttivo e la sua valutazione, e si ripeterà ancora e ancora (allo stesso modo gli esseri biologici "esistono" e "sono valutati" dalla loro capacità di riprodursi). Un gruppo di computer eseguirà le attività e il maggior successo condividerà le proprie caratteristiche con altri computer, "output". I meno riusciti saranno gettati senza pietà nella pattumiera della storia. Attraverso molte, molte iterazioni, questo processo di selezione naturale produrrà computer migliori. La sfida sta nel creare e automatizzare i cicli di riproduzione e valutazione in modo che il processo di evoluzione vada avanti da solo.
Lo svantaggio di copiare l'evoluzione è che l'evoluzione impiega miliardi di anni per fare qualcosa e abbiamo solo bisogno di pochi decenni per farlo.
Ma abbiamo molti vantaggi, a differenza dell'evoluzione. In primo luogo, non ha il dono della lungimiranza, funziona per caso - emette mutazioni inutili, per esempio - e possiamo controllare il processo nell'ambito dei compiti prefissati. In secondo luogo, l'evoluzione non ha scopo, compreso il desiderio di intelligenza - a volte nell'ambiente una certa specie non vince a scapito dell'intelligenza (perché quest'ultima consuma più energia). Noi, invece, possiamo mirare ad aumentare l'intelligenza. In terzo luogo, per scegliere l'intelligenza, l'evoluzione deve apportare una serie di miglioramenti di terze parti, come la ridistribuzione del consumo di energia da parte delle cellule, possiamo semplicemente rimuovere l'eccesso e utilizzare l'elettricità. Senza dubbio, saremo più veloci dell'evoluzione, ma ancora una volta non è chiaro se possiamo superarla.
3. Lascia i computer a se stessi
Questa è l'ultima possibilità quando gli scienziati sono completamente disperati e cercano di programmare un programma per lo sviluppo personale. Tuttavia, questo metodo potrebbe rivelarsi il più promettente di tutti. L'idea è che stiamo creando un computer che avrà due abilità di base: esplorare l'intelligenza artificiale e codificare le modifiche in sé, il che gli consentirà non solo di apprendere di più, ma anche di migliorare la propria architettura. Possiamo addestrare i computer ad essere i loro ingegneri informatici in modo che possano svilupparsi autonomamente. E il loro compito principale sarà capire come diventare più intelligenti. Ne parleremo in modo più dettagliato.
Tutto questo può accadere molto presto
I rapidi progressi nell'hardware e nella sperimentazione con il software vengono eseguiti in parallelo e AGI può emergere rapidamente e inaspettatamente per due motivi principali:
Quando i computer supereranno gli umani nella capacità di pensare? Il volume del lago Michigan (in once fluide) è uguale al volume del nostro cervello (in operazioni al secondo). La potenza di calcolo raddoppia ogni 18 mesi. A questo ritmo, non vedrai alcun risultato per molto tempo, ma poi tutto avverrà all'istante.
2. Quando si tratta di software, il progresso può sembrare lento, ma poi una svolta cambia istantaneamente la velocità del progresso (buon esempio: ai tempi della visione del mondo geocentrica, era difficile per le persone calcolare il lavoro dell'universo, ma la scoperta dell'eliocentrismo ha reso tutto molto più semplice). Oppure, quando si tratta di un computer che migliora se stesso, le cose possono sembrare estremamente lente, ma a volte un solo emendamento al sistema lo separa da un'efficienza mille volte rispetto a una versione umana o precedente.
La strada da AGI a ISI
Ad un certo punto avremo sicuramente AGI - intelligenza artificiale generale, computer con un livello di intelligenza umano generale. Computer e esseri umani vivranno insieme. O non lo faranno.
Il punto è che AGI con lo stesso livello di intelligenza e potenza di elaborazione degli umani avrà ancora vantaggi significativi rispetto agli umani. Per esempio:
Attrezzature
Velocità. I neuroni del cervello funzionano a 200 Hz, mentre i microprocessori moderni (che sono significativamente più lenti di quello che otterremo al momento della creazione dell'AGI) operano a 2 GHz, o 10 milioni di volte più veloci dei nostri neuroni. E le comunicazioni interne del cervello, che possono muoversi a una velocità di 120 m / s, sono significativamente inferiori alla capacità dei computer di utilizzare l'ottica e alla velocità della luce.
Dimensioni e spazio di archiviazione. La dimensione del cervello è limitata dalle dimensioni dei nostri crani e non può ingrandirsi, altrimenti le comunicazioni interne a una velocità di 120 m / s impiegheranno troppo tempo per viaggiare da una struttura all'altra. I computer possono espandersi a qualsiasi dimensione fisica, utilizzare più hardware, aumentare la RAM, la memoria a lungo termine: tutto questo va oltre le nostre capacità.
Affidabilità e durata. Non solo la memoria del computer è più accurata della memoria umana. I transistor dei computer sono più precisi dei neuroni biologici e sono meno soggetti a deterioramento (e in effetti, possono essere sostituiti o riparati). Il cervello delle persone si stanca più velocemente, mentre i computer possono funzionare ininterrottamente, 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana.
Software
Possibilità di editing, ammodernamento, una gamma più ampia di possibilità. A differenza del cervello umano, un programma per computer può essere facilmente corretto, aggiornato o sperimentato. Anche le aree in cui il cervello umano è debole possono essere migliorate. Il software per la visione umana è progettato in modo superbo, ma da un punto di vista ingegneristico le sue capacità sono ancora molto limitate: vediamo solo nello spettro visibile della luce.
Abilità collettiva. Gli esseri umani sono superiori alle altre specie in termini di grande intelligenza collettiva. Partendo dallo sviluppo del linguaggio e dalla formazione di grandi comunità, passando per le invenzioni della scrittura e della stampa, e ora stimolato da strumenti come Internet, l'intelligenza collettiva degli umani è un motivo importante per cui possiamo definirci la corona dell'evoluzione. Ma i computer saranno ancora migliori. La rete globale di intelligenze artificiali che lavorano su un programma, sincronizzandosi costantemente e sviluppandosi automaticamente, ti consentirà di aggiungere istantaneamente nuove informazioni al database, ovunque tu le trovi. Un tale gruppo sarà anche in grado di lavorare per un obiettivo nel suo insieme, perché i computer non soffrono delle opinioni speciali, della motivazione e dell'interesse personale che le persone hanno.
L'intelligenza artificiale, che molto probabilmente diventerà AGI attraverso l'auto-miglioramento programmato, non vedrà "l'intelligenza a livello umano" come una pietra miliare importante: questa pietra miliare è importante solo per noi. Non avrà motivo di fermarsi a questo livello dubbio. E dati i vantaggi che avrà anche l'AGI a livello umano, è abbastanza ovvio che l'intelligenza umana sarà un breve lampo per essa nella corsa alla superiorità intellettuale.
Questo sviluppo di eventi potrebbe sorprenderci molto, moltissimo. Il fatto è che, dal nostro punto di vista, a) l'unico criterio che ci permette di determinare la qualità dell'intelligenza è l'intelligenza degli animali, che per impostazione predefinita è inferiore alla nostra; b) per noi le persone più intelligenti sono SEMPRE più intelligenti delle più stupide. Più o meno così:
Cioè, mentre l'IA sta solo cercando di raggiungere il nostro livello di sviluppo, vediamo come diventa più intelligente, avvicinandosi al livello dell'animale. Quando arriverà al primo livello umano - Nick Bostrom usa il termine "idiota di campagna" - saremo felicissimi: "Wow, è già come un deficiente. Freddo! " L'unica cosa è che nello spettro generale dell'intelligenza delle persone, dall'idiota del villaggio a Einstein, la gamma è piccola - quindi, dopo che l'IA arriva al livello dell'idiota e diventa AGI, diventerà improvvisamente più intelligente di Einstein.
E cosa succederà dopo?
Esplosione di intelligenza
Spero che tu l'abbia trovato interessante e divertente, perché da quel momento in poi l'argomento di cui stiamo discutendo diventa anormale e inquietante. Dobbiamo soffermarci e ricordare a noi stessi che ogni fatto dichiarato sopra e sotto è vera scienza e previsioni reali per il futuro fatte dai pensatori e scienziati più eccezionali. Tieni a mente.
Quindi, come abbiamo indicato sopra, tutti i nostri attuali modelli per raggiungere l'AGI includono l'opzione quando l'IA si auto-migliora. E una volta diventato AGI, anche i sistemi ei metodi con cui è cresciuto diventano abbastanza intelligenti da migliorarsi, se lo desiderano. Emerge un concetto interessante: l'auto-miglioramento ricorsivo. Funziona così.
Un certo sistema di intelligenza artificiale a un certo livello - diciamo, l'idiota del villaggio - è programmato per migliorare la propria intelligenza. Avendo sviluppato - diciamo, al livello di Einstein - un tale sistema inizia a svilupparsi già con l'intelligenza di Einstein, ci vuole meno tempo per svilupparsi, ei salti sono sempre più grandi. Consentono al sistema di superare qualsiasi persona e diventano sempre più grandi. Man mano che si sviluppa rapidamente, AGI raggiunge altezze celesti nella sua intelligenza e diventa un sistema ISI superintelligente. Questo processo è chiamato un'esplosione di intelligenza ed è l'esempio più chiaro della legge dei rendimenti accelerati.
Gli scienziati discutono sulla velocità con cui l'IA raggiungerà l'AGI: la maggior parte crede che otterremo l'AGI entro il 2040, in soli 25 anni, che è molto, molto poco per gli standard di sviluppo tecnologico. Continuando la catena logica, è facile presumere che anche il passaggio da AGI a ISI avverrà in tempi estremamente rapidi. Più o meno così:
“Ci sono voluti decenni prima che il primo sistema di intelligenza artificiale raggiungesse il livello più basso di intelligenza generale, ma alla fine è successo. Il computer è in grado di capire il mondo circostante come una persona di quattro anni. All'improvviso, letteralmente un'ora dopo aver raggiunto questo traguardo, il sistema produce una grande teoria della fisica che combina la relatività generale e la meccanica quantistica, cosa che nessun essere umano può fare. Dopo un'ora e mezza, l'IA diventa ISI, 170.000 volte più intelligente di qualsiasi essere umano.
Non abbiamo nemmeno i termini giusti per descrivere una superintelligenza di questa portata. Nel nostro mondo, "intelligente" significa una persona con un QI di 130, "stupido" - 85, ma non abbiamo esempi di persone con un QI di 12.952. I nostri governanti non sono progettati per questo.
La storia dell'umanità ce lo dice in modo chiaro e chiaro: insieme all'intelletto arrivano potenza e forza. Ciò significa che quando creeremo una superintelligenza artificiale, sarà la creatura più potente nella storia della vita sulla Terra e tutti gli esseri viventi, inclusi gli umani, saranno completamente in suo potere - e questo potrebbe accadere tra vent'anni.
Se i nostri magri cervelli fossero in grado di inventare il Wi-Fi, allora qualcosa di più intelligente di noi cento, mille, un miliardo di volte può facilmente calcolare la posizione di ogni atomo nell'universo in un dato momento. Tutto ciò che può essere chiamato magia, qualsiasi potere attribuito a una divinità onnipotente, tutto questo sarà a disposizione dell'ISI. Creare la tecnologia per invertire l'invecchiamento, curare qualsiasi malattia, porre fine alla fame e persino alla morte, controllare il tempo: tutto diventerà improvvisamente possibile. È anche possibile una fine istantanea di tutta la vita sulla Terra. Le persone più intelligenti del nostro pianeta concordano sul fatto che non appena la superintelligenza artificiale apparirà nel mondo, segnerà l'apparizione di Dio sulla Terra. E rimane una domanda importante.
Basato su materiali di waitbutwhy.com, compilazione di Tim Urban. L'articolo utilizza materiali delle opere di Nick Bostrom, James Barratt, Ray Kurzweil, Jay Niels-Nilsson, Stephen Pinker, Vernor Vinge, Moshe Vardy, Russ Roberts, Stuart Armstrog e Kai Sotal, Susan Schneider, Stuart Russell e Peter Norvig, Theodore Modis Marcus, Karl Schulman, John Searle, Jaron Lanier, Bill Joy, Kevin Keley, Paul Allen, Stephen Hawking, Kurt Andersen, Mitch Kapor, Ben Herzel, Arthur Clark, Hubert Dreyfus, Ted Greenwald, Jeremy Howard.
Autore: Ilya Khel
Parte seconda: estinzione o immortalità?
