Trí tuệ nhân tạo. Phần một: Con đường dẫn đến trí tuệ siêu việt
Lý do tại sao bài báo này (và những bài khác) được đưa ra ánh sáng rất đơn giản: có lẽ trí tuệ nhân tạo không chỉ là một chủ đề quan trọng để thảo luận, mà còn là một chủ đề quan trọng nhất trong bối cảnh tương lai. Bất cứ ai dù chỉ một chút về bản chất của tiềm năng trí tuệ nhân tạo đều nhận ra rằng chủ đề này không thể bị bỏ qua. Một số - trong số đó có Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, không phải những người ngu ngốc nhất trên hành tinh của chúng ta - tin rằng trí tuệ nhân tạo gây ra mối đe dọa hiện hữu đối với nhân loại, có quy mô tương đương với sự tuyệt chủng hoàn toàn của loài người chúng ta. Vâng, hãy ngồi lại và chấm điểm tôi cho chính mình.
“Chúng ta đang đứng trước bờ vực của một sự thay đổi có thể so sánh với sự ra đời của cuộc sống con người trên Trái đất” (Vernor Vinge).
Đứng trước ngưỡng cửa của những thay đổi như vậy có ý nghĩa gì?
Nó dường như không có gì đặc biệt. Nhưng bạn phải nhớ rằng ở một vị trí như vậy trên biểu đồ có nghĩa là bạn không biết đâu là bên phải của mình. Bạn sẽ cảm thấy như thế này:
Cảm xúc khá bình thường, chuyến bay diễn ra tốt đẹp.
Tương lai đang đến
Hãy tưởng tượng bạn được vận chuyển bằng cỗ máy thời gian đến năm 1750, thời điểm thế giới mất điện liên tục, liên lạc giữa các thành phố đồng nghĩa với việc bắn đại bác và tất cả các phương tiện giao thông đều chạy bằng cỏ khô. Giả sử bạn đến đó, đưa ai đó và đưa họ đến năm 2015, để cho thấy tất cả ở đây như thế nào. Chúng tôi không hiểu anh ta sẽ như thế nào khi nhìn thấy tất cả những viên nang sáng bóng bay trên đường; nói chuyện với những người ở bên kia đại dương; xem các trò chơi thể thao cách xa hàng nghìn dặm; nghe một buổi biểu diễn âm nhạc được thu âm cách đây 50 năm; chơi với hình chữ nhật kỳ diệu có thể chụp ảnh hoặc ghi lại khoảnh khắc trực tiếp; xây dựng một bản đồ với một chấm màu xanh huyền bí cho biết vị trí của nó; nhìn vào khuôn mặt của ai đó và giao tiếp với anh ta trong nhiều km, v.v. Tất cả những điều này là một phép thuật không thể giải thích được đối với những người gần ba trăm tuổi. Chưa kể đến Internet, Trạm vũ trụ quốc tế, Máy va chạm Hadron Lớn, hạt nhân vũ khí và lý thuyết tương đối rộng.
Một trải nghiệm như vậy đối với anh ta sẽ không gây ngạc nhiên hay sốc - những lời này không truyền tải được toàn bộ bản chất của sự suy sụp tinh thần. Du khách của chúng tôi thậm chí có thể chết.
Nhưng có một điểm thú vị. Nếu anh ấy quay trở lại năm 1750 và ghen tị rằng chúng ta muốn xem phản ứng của anh ấy với năm 2015, anh ấy có thể mang theo cỗ máy thời gian và cố gắng làm điều tương tự với 1500. Anh ta sẽ bay đến đó, tìm một người, đưa anh ta đến năm 1750 và thể hiện mọi thứ. Anh chàng đến từ năm 1500 sẽ bị sốc vô cùng - nhưng anh ta không có khả năng chết. Mặc dù anh ta chắc chắn sẽ ngạc nhiên, sự khác biệt giữa 1500 và 1750 ít hơn nhiều so với giữa 1750 và 2015. Một người từ 1500 sẽ ngạc nhiên về một số điểm từ vật lý, ngạc nhiên về những gì châu Âu đã trở thành dưới gót chân cứng rắn của chủ nghĩa đế quốc, rút ra một bản đồ thế giới mới trong đầu anh ấy. Nhưng cuộc sống hàng ngày của năm 1750 — vận chuyển, thông tin liên lạc, v.v. — hầu như không làm ông ngạc nhiên đến chết.
Không, để chàng trai từ năm 1750 có được nhiều niềm vui như chúng ta, anh ta phải đi xa hơn nữa - có lẽ một năm như vậy vào năm 12 trước Công nguyên. Trước Công nguyên, ngay cả trước cuộc cách mạng nông nghiệp đầu tiên đã cho phép sự ra đời của những thành phố đầu tiên và khái niệm về nền văn minh. Nếu bất cứ ai từ thế giới săn bắn hái lượm, từ thời con người không chỉ là một loài động vật khác, nhìn thấy những đế chế rộng lớn của loài người vào năm 000 với những nhà thờ cao lớn, những con tàu băng qua đại dương, khái niệm của họ là "bên trong" một tòa nhà, tất cả những điều này kiến thức - rất có thể anh ấy đã chết.
Và sau khi chết, anh ta sẽ ghen tị và muốn làm điều tương tự. Sẽ quay ngược 12 năm đến 000 năm trước Công nguyên. e., lẽ ra đã bắt người và kéo anh ta đến đúng lúc. Và người du lịch mới sẽ nói với anh ta: "Chà, tốt quá, cảm ơn." Bởi vì trong trường hợp này, một người từ 24 năm trước Công nguyên. e. người ta sẽ phải quay ngược lại 000 năm và cho người bản xứ thấy lửa và ngôn ngữ của người bản xứ lần đầu tiên.
Nếu chúng ta cần vận chuyển một người nào đó vào tương lai bị bất ngờ đến chết, thì sự tiến bộ phải đi một quãng đường nhất định. Phải đạt được Điểm Tiến bộ Chết người (TPP). Có nghĩa là, nếu vào thời điểm của những người săn bắn hái lượm, TSP diễn ra trong 100 năm, thì điểm dừng tiếp theo đã diễn ra vào năm 000 trước Công nguyên. e. Đằng sau cô ấy, sự tiến bộ đã nhanh hơn và đã biến đổi hoàn toàn thế giới vào năm 12 (dự kiến). Sau đó, phải mất vài trăm năm, và chúng ta đang ở đây.
Bức tranh về sự tiến bộ của con người ngày càng nhanh hơn khi thời gian trôi qua là điều mà nhà tương lai học Ray Kurzweil gọi là quy luật tăng tốc trở lại của con người. những câu chuyện. Điều này là do các xã hội tiên tiến hơn có khả năng tiến lên với tốc độ nhanh hơn các xã hội kém phát triển hơn. Những người của thế kỷ 19 hiểu biết nhiều hơn những người của thế kỷ 15, vì vậy không có gì ngạc nhiên khi sự tiến bộ trong thế kỷ 19 nhanh hơn thế kỷ 15, v.v.
Điều này cũng hoạt động trên quy mô nhỏ hơn. Back to the Future ra mắt năm 1985, và "quá khứ" là năm 1955. Trong phim, khi Michael J. Fox trở về năm 1955, ông mất cảnh giác trước sự mới lạ của ti vi, giá nước ngọt, không thích tiếng đàn guitar và các biến thể của tiếng lóng. Tất nhiên, đó là một thế giới khác, nhưng nếu bộ phim được làm ngày nay và quá khứ là năm 1985, thì sự khác biệt sẽ mang tính toàn cầu hơn nhiều. Marty McFly quay ngược thời gian với máy tính cá nhân, Internet, điện thoại di động sẽ lạc hậu hơn nhiều so với Marty quay về năm 1955 từ năm 1985.
Tất cả điều này là do quy luật tăng tốc trở lại. Tốc độ tiến bộ trung bình từ năm 1985 đến 2015 nhanh hơn tốc độ từ năm 1955 đến năm 1985 - bởi vì trong trường hợp đầu tiên, thế giới phát triển hơn, đã bão hòa với những thành tựu của 30 năm qua.
Như vậy, càng nhiều thành tựu, thì những thay đổi càng nhanh. Nhưng điều này không nên để lại cho chúng ta những gợi ý nhất định về tương lai?
Kurzweil gợi ý rằng tiến trình của toàn bộ thế kỷ 20 có thể được hoàn thành chỉ trong 20 năm ở mức độ phát triển vào năm 2000 - tức là vào năm 2000, tốc độ tiến bộ nhanh hơn năm lần so với tốc độ tiến bộ trung bình của thế kỷ 20. thế kỷ. Ông cũng tin rằng sự tiến bộ của toàn bộ thế kỷ 20 tương đương với sự tiến bộ của giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2014, và sự tiến bộ của một thế kỷ 20 khác sẽ tương đương với giai đoạn cho đến năm 2021 - tức là chỉ trong bảy năm. Sau vài thập kỷ, tất cả những tiến bộ của thế kỷ 20 sẽ được hoàn thành vài lần trong năm, và sau đó chỉ trong một tháng. Cuối cùng, quy luật gia tăng lợi nhuận sẽ đưa chúng ta đến điểm rằng trong toàn bộ thế kỷ 21, tiến bộ sẽ lớn hơn 1000 lần so với tiến bộ của thế kỷ 20.
Nếu Kurzweil và những người ủng hộ anh ấy đúng, năm 2030 sẽ khiến chúng ta ngạc nhiên giống như cách mà người đàn ông đến từ năm 1750 sẽ gây ngạc nhiên cho năm 2015 của chúng ta - nghĩa là TSP tiếp theo sẽ chỉ mất vài thập kỷ - và thế giới của năm 2050 sẽ rất khác từ hiện đại mà chúng ta khó có thể nhìn thấy nó. hãy tìm hiểu. Và nó không phải là tưởng tượng. Vì vậy, hãy tin rằng nhiều nhà khoa học thông minh hơn và có học thức hơn bạn và tôi. Và nếu bạn nhìn vào lịch sử, bạn sẽ hiểu rằng dự đoán này xuất phát từ logic thuần túy.
Vậy tại sao khi đối mặt với những tuyên bố như “thế giới sẽ thay đổi không thể công nhận trong 35 năm nữa”, chúng ta lại nhún vai hoài nghi? Có ba lý do khiến chúng ta hoài nghi về những dự báo trong tương lai:
1. Khi nói đến câu chuyện, chúng ta nghĩ theo đường thẳng. Khi cố gắng hình dung sự tiến bộ của 30 năm tới, chúng tôi xem xét sự tiến bộ của 30 năm trước như một chỉ báo về mức độ có thể xảy ra. Khi chúng ta nghĩ về thế giới của chúng ta sẽ thay đổi như thế nào trong thế kỷ 21, chúng ta lấy tiến trình của thế kỷ 20 và thêm nó vào năm 2000. Chàng trai của chúng ta đến từ năm 1750 cũng mắc phải sai lầm tương tự khi hạ gục một người từ 1500 và cố gắng gây bất ngờ cho anh ta. Trực giác chúng ta suy nghĩ theo một cách tuyến tính khi chúng ta nên được cấp số nhân. Về cơ bản, một người theo chủ nghĩa tương lai nên cố gắng dự đoán tiến trình của 30 năm tới, không phải bằng cách nhìn vào 30 năm trước, mà bằng cách nhìn vào mức độ tiến bộ hiện tại. Sau đó, dự báo sẽ chính xác hơn, nhưng vẫn vượt qua cửa ải. Để nghĩ về tương lai một cách chính xác, bạn cần thấy mọi thứ đang chuyển động với tốc độ nhanh hơn nhiều so với tốc độ hiện tại.
[/ Center]2. Quỹ đạo của lịch sử gần đây thường trông méo mó. Đầu tiên, ngay cả một đường cong hàm mũ dốc cũng có vẻ tuyến tính khi bạn nhìn thấy các phần nhỏ của nó. Thứ hai, tăng trưởng theo cấp số nhân không phải lúc nào cũng suôn sẻ và đồng đều. Kurzweil tin rằng tiến trình di chuyển theo đường cong ngoằn ngoèo.
Một đường cong như vậy đi qua ba giai đoạn: 1) tăng trưởng chậm (giai đoạn đầu của tăng trưởng theo cấp số nhân); 2) tăng trưởng nhanh (bùng nổ, giai đoạn cuối của tăng trưởng theo cấp số nhân); 3) sự ổn định dưới dạng một mô hình cụ thể.
Nếu bạn xem lại lịch sử gần đây, phần của đường cong chữ S mà bạn đang ở có thể đang ẩn tốc độ tiến bộ khỏi nhận thức của bạn. Một phần thời gian từ năm 1995 đến năm 2007 được dành cho sự phát triển bùng nổ của Internet, sự ra đời của Microsoft, Google và Facebook với công chúng, sự ra đời của mạng xã hội và sự phát triển của điện thoại di động, và sau đó là điện thoại thông minh. Đây là giai đoạn thứ hai của đường cong của chúng tôi. Nhưng giai đoạn từ 2008 đến 2015 ít bị gián đoạn hơn, ít nhất là trên mặt trận công nghệ. Những người nghĩ về tương lai ngày nay có thể mất vài năm cuối để đánh giá tốc độ tiến bộ chung, nhưng họ không nhìn thấy bức tranh lớn hơn. Trên thực tế, một giai đoạn 2 mới và mạnh mẽ có thể đang được sản xuất ngay bây giờ.
3. Kinh nghiệm của chính chúng ta khiến chúng ta trở thành những ông già cáu kỉnh khi nói đến tương lai. Chúng tôi đưa ra những ý tưởng về thế giới dựa trên kinh nghiệm của chính mình và kinh nghiệm này đã khiến tốc độ tăng trưởng trong quá khứ gần đây đối với chúng tôi là "đương nhiên". Ngoài ra, trí tưởng tượng của chúng ta bị hạn chế bởi vì nó sử dụng kinh nghiệm của chúng ta để dự đoán - nhưng thường xuyên hơn không, chúng ta chỉ đơn giản là không có các công cụ cho phép chúng ta dự đoán chính xác tương lai. Khi chúng ta nghe thấy những dự báo về tương lai trái ngược với nhận thức hàng ngày của chúng ta về cách mọi thứ hoạt động, theo bản năng, chúng ta sẽ coi chúng là ngây thơ. Nếu tôi nói với bạn rằng bạn sẽ sống đến 150 hay 250 tuổi, hoặc có thể không chết, theo bản năng, bạn sẽ nghĩ rằng "điều này thật ngu ngốc, tôi biết từ lịch sử rằng tất cả mọi người đều chết trong thời gian này." Vì vậy, nó là: không ai sống đến những năm như vậy. Nhưng không có một chiếc máy bay nào bay trước khi phát minh ra máy bay.
Vì vậy, mặc dù sự hoài nghi có vẻ hợp lý đối với bạn, nhưng nó thường là sai lầm nhất. Chúng ta nên chấp nhận rằng nếu chúng ta trang bị cho mình một lôgic thuần túy và chờ đợi những bước ngoằn ngoèo lịch sử thông thường, chúng ta phải nhận ra rằng rất rất rất rất nhiều phải thay đổi trong những thập kỷ tới; nhiều hơn một sẽ intuit. Logic cũng ra lệnh rằng nếu các loài cao cấp nhất trên hành tinh tiếp tục thực hiện những bước nhảy vọt khổng lồ ngày càng nhanh, thì đến một lúc nào đó, bước nhảy vọt sẽ nghiêm trọng đến mức nó sẽ thay đổi đáng kể cuộc sống như chúng ta đã biết. Một điều gì đó tương tự đã xảy ra trong quá trình tiến hóa, khi con người trở nên thông minh đến mức thay đổi hoàn toàn cuộc sống của mọi loài khác trên hành tinh Trái đất. Và nếu bạn dành một chút thời gian để đọc những gì đang xảy ra trong khoa học và công nghệ ngay bây giờ, bạn có thể bắt đầu thấy một số manh mối về bước nhảy vọt tiếp theo sẽ là gì.
Con đường dẫn đến trí tuệ siêu việt: AI (trí tuệ nhân tạo) là gì?
Giống như rất nhiều người trên hành tinh này, bạn đã nghĩ về trí tuệ nhân tạo như một ý tưởng khoa học viễn tưởng ngớ ngẩn. Nhưng gần đây, rất nhiều người nghiêm túc tỏ ra lo lắng về ý tưởng ngu ngốc này. Chuyện gì vậy?
Có ba lý do dẫn đến sự nhầm lẫn xung quanh thuật ngữ AI:
Chúng tôi liên kết AI với phim ảnh. "Chiến tranh giữa các vì sao". "Kẻ hủy diệt". "Cuộc phiêu lưu không gian 2001". Nhưng tôi thích RobotAI trong những bộ phim này là hư cấu. Do đó, các bộ phim Hollywood làm loãng mức độ nhận thức của chúng ta, AI trở nên quen thuộc, quen thuộc và tất nhiên là xấu xa.
Đây là một lĩnh vực rộng rãi để ứng dụng. Nó bắt đầu với máy tính trên điện thoại của bạn và sự phát triển của ô tô tự lái và tiến xa hơn trong tương lai sẽ thay đổi thế giới đáng kể. AI là viết tắt của tất cả những thứ này và thật khó hiểu.
Chúng ta sử dụng AI hàng ngày, nhưng thường thì chúng ta thậm chí không nhận ra điều đó. Như John McCarthy, người phát minh ra thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" vào năm 1956, đã nói, "Một khi nó được hoàn thành, không ai gọi nó là AI nữa." AI đã trở thành một dự đoán thần thoại về tương lai hơn là bất cứ thứ gì có thật. Đồng thời, trong cái tên này cũng có một mùi vị gì đó từ quá khứ, điều chưa bao giờ trở thành hiện thực. Ray Kurzweil nói rằng ông nghe mọi người liên kết AI với các dữ kiện từ những năm 80, điều này có thể được so sánh với việc "nói rằng Internet đã chết cùng với dot-com vào đầu những năm 2000".
Chúng ta hãy rõ ràng. Đầu tiên, hãy ngừng suy nghĩ về robot. Robot là vật chứa cho AI đôi khi bắt chước hình dạng con người, đôi khi không, nhưng chính AI là máy tính bên trong robot. AI là bộ não, và robot là cơ thể, nếu nó có một cơ thể nào đó. Ví dụ, phần mềm và dữ liệu Siri là trí tuệ nhân tạo, giọng nói nữ là hiện thân của AI này và không có robot nào trong hệ thống này.
Thứ hai, bạn có thể đã nghe thuật ngữ "điểm kỳ dị" hoặc "điểm kỳ dị công nghệ". Thuật ngữ này được sử dụng trong toán học để mô tả một tình huống bất thường mà các quy tắc thông thường không còn được áp dụng nữa. Trong vật lý, nó được dùng để mô tả điểm cực nhỏ và dày đặc của lỗ đen, hay điểm nguyên thủy của Vụ nổ lớn. Một lần nữa, các định luật vật lý không hoạt động trong đó. Năm 1993, Vernor Vinge đã viết một bài luận nổi tiếng, trong đó ông áp dụng thuật ngữ này vào một thời điểm trong tương lai khi trí thông minh của công nghệ vượt trội hơn chính chúng ta - tại thời điểm đó cuộc sống mà chúng ta biết là nó sẽ thay đổi mãi mãi, và các quy tắc bình thường của sự tồn tại của nó sẽ không còn áp dụng. Ray Kurzweil đã hoàn thiện thêm thuật ngữ này bằng cách chỉ ra rằng điểm kỳ dị sẽ đạt được khi quy luật gia tốc trở lại đạt đến một điểm cực hạn, nơi mà tiến bộ công nghệ di chuyển nhanh đến mức chúng ta ngừng nhận thấy những thành tựu của nó, gần như nhanh vô hạn. Sau đó, chúng ta sẽ sống trong một thế giới hoàn toàn mới. Tuy nhiên, nhiều chuyên gia đã ngừng sử dụng thuật ngữ này, vì vậy chúng ta đừng sử dụng nó thường xuyên.
Cuối cùng, mặc dù có nhiều loại hoặc hình thức AI xuất phát từ khái niệm rộng rãi về AI, các loại AI chính khác nhau tùy theo tầm cỡ. Có ba loại chính:
Trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung hẹp (yếu). UII chuyên về một lĩnh vực. Trong số những AI này có những kẻ có thể đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới, nhưng chỉ có vậy. Có một cách có thể cung cấp cách tốt nhất để lưu trữ dữ liệu trên ổ cứng, và đó là nó.
Trí tuệ nhân tạo chung (mạnh). Đôi khi còn được gọi là AI cấp độ con người. AGI đề cập đến một máy tính thông minh như con người - một cỗ máy có thể thực hiện bất kỳ hành động thông minh nào mà con người có thể thực hiện. Việc xây dựng một AGI khó hơn nhiều so với một AGI, và chúng tôi vẫn chưa đạt được điều đó. Giáo sư Linda Gottfredson mô tả trí thông minh là "theo nghĩa chung, năng lực tinh thần, trong số những thứ khác, bao gồm khả năng suy luận, lập kế hoạch, giải quyết vấn đề, suy nghĩ trừu tượng, hiểu những ý tưởng phức tạp, học hỏi nhanh chóng và tích lũy kinh nghiệm." AGI sẽ có thể thực hiện tất cả những điều này dễ dàng như bạn làm.
Trí tuệ nhân tạo (AI). Nhà triết học và nhà lý thuyết AI tại Oxford Nick Bostrom định nghĩa siêu trí tuệ là "trí thông minh thông minh hơn nhiều so với bộ óc tốt nhất của con người trong hầu hết mọi lĩnh vực, bao gồm sáng tạo khoa học, trí tuệ nói chung và kỹ năng xã hội." Trí tuệ nhân tạo bao gồm cả máy tính thông minh hơn con người một chút và thông minh hơn hàng nghìn tỷ lần theo bất kỳ hướng nào. ASI là lý do tại sao sự quan tâm đến AI ngày càng tăng, và tại sao các từ “tuyệt chủng” và “bất tử” thường xuất hiện trong các cuộc thảo luận như vậy.
Đến nay, con người đã chinh phục được nấc thang đầu tiên của tầm cỡ AI - AII - theo nhiều cách. Cuộc cách mạng AI là con đường từ AGI qua AGI đến ASI. Chúng ta có thể không sống sót trên con đường này, nhưng nó chắc chắn sẽ thay đổi mọi thứ.
Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn cách các nhà tư tưởng hàng đầu trong lĩnh vực này nhìn thấy con đường này và tại sao cuộc cách mạng này có thể xảy ra nhanh hơn bạn có thể nghĩ.
Chúng ta đang ở đâu trong luồng này?
AI hẹp là trí thông minh của máy bằng hoặc lớn hơn trí thông minh của con người hoặc hiệu quả trong việc thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Một vài ví dụ:
* Ô tô có đầy đủ các hệ thống AI, từ máy tính xác định thời điểm phanh chống bó cứng, đến máy tính xác định thông số phun nhiên liệu. Những chiếc xe tự lái của Google, hiện đang được thử nghiệm, sẽ chứa các hệ thống AI mạnh mẽ sẽ cảm nhận và phản hồi với thế giới xung quanh.
* Điện thoại của bạn là một nhà máy AIM nhỏ. Khi bạn sử dụng ứng dụng bản đồ, nhận các đề xuất để tải xuống ứng dụng hoặc nhạc, kiểm tra thời tiết ngày mai, nói chuyện với Siri hoặc làm bất cứ điều gì khác, bạn đang sử dụng AI.
* Bộ lọc thư rác email của bạn là một loại FIS cổ điển. Nó bắt đầu bằng cách tìm ra cách tách thư rác khỏi email tốt và sau đó tìm hiểu khi nó xử lý email và tùy chọn của bạn.
* Và cảm giác khó xử này khi ngày hôm qua bạn đang tìm kiếm một cái tuốc nơ vít hoặc một máy plasma mới trong công cụ tìm kiếm, và hôm nay bạn thấy những ưu đãi từ các cửa hàng hữu ích trên các trang web khác? Hoặc khi một mạng xã hội đề xuất bạn thêm những người thú vị làm bạn bè? Tất cả đều là các hệ thống AI hoạt động cùng nhau để xác định sở thích của bạn, thu thập dữ liệu về bạn từ Internet, ngày càng gần bạn hơn. Họ phân tích hành vi của hàng triệu người và đưa ra kết luận dựa trên những phân tích này để bán dịch vụ của các công ty lớn hoặc làm cho dịch vụ của họ tốt hơn.
* Google Dịch là một hệ thống AII cổ điển khác có khả năng làm tốt một số thứ một cách ấn tượng. Cả nhận dạng giọng nói. Khi máy bay của bạn hạ cánh, nhà ga cho nó không được xác định bởi một người. Giá vé quá. Cờ caro, cờ vua, cờ hậu, xe ủi và các trò chơi khác trên thế giới ngày nay được thể hiện bằng trí tuệ nhân tạo tập trung hẹp.
* Google Tìm kiếm là một AGI khổng lồ sử dụng các phương pháp cực kỳ thông minh để xếp hạng các trang và xác định kết quả tìm kiếm.
Và đó chỉ là trong thế giới tiêu dùng. Các hệ thống AIM tinh vi được sử dụng rộng rãi trong các ngành quân sự, sản xuất và tài chính; trong các hệ thống y tế (hãy nghĩ đến Watson của IBM), v.v.
Các hệ thống AIM ở dạng hiện tại không gây ra mối đe dọa nào. Trong trường hợp xấu nhất, AIM có lỗi hoặc được lập trình kém có thể gây ra thảm họa cục bộ, mất điện, sụp đổ thị trường tài chính và những thứ tương tự. Nhưng mặc dù AGI không có khả năng tạo ra mối đe dọa hiện hữu, chúng ta phải nhìn mọi thứ một cách rộng rãi hơn - chúng ta đang ở trong một cơn bão tàn khốc, mà AGI là một điềm báo. Mỗi cải tiến mới của AGI bổ sung một khối vào con đường dẫn đến AGI và ASI. Hoặc, như Aaron Saenz đã lưu ý rất rõ, AGI của thế giới chúng ta giống như "axit amin của món súp nguyên thủy của Trái đất trẻ" - những thành phần chưa sống của sự sống mà một ngày nào đó sẽ thức dậy.
Con đường từ AII đến AGI: Tại sao nó khó đến vậy?
Không có gì tiết lộ sự phức tạp của trí thông minh con người như cố gắng chế tạo một máy tính thông minh như vậy. Xây dựng các tòa nhà chọc trời, bay vào vũ trụ, bí mật của Vụ nổ lớn - tất cả những điều này đều vô nghĩa so với việc tái tạo bộ não của chính chúng ta, hoặc thậm chí chỉ là hiểu nó. Bộ não con người hiện là vật thể phức tạp nhất trong vũ trụ được biết đến.
Bạn thậm chí có thể không nghi ngờ sự khó khăn của việc tạo ra một AGI (một máy tính thông minh như một con người, nói chung, và không chỉ trong một lĩnh vực). Xây dựng một máy tính có thể nhân hai số có mười chữ số trong một phần nhỏ của giây là một miếng bánh. Tạo ra một cái có thể nhìn vào một con chó và một con mèo và biết được đâu là chó và đâu là mèo là một điều vô cùng khó khăn. Tạo ra một AI có thể đánh bại một đại kiện tướng? Thực hiện. Bây giờ, hãy cố gắng cho trẻ đọc một đoạn trong cuốn sách dành cho trẻ sáu tuổi và không chỉ hiểu các từ mà còn hiểu cả ý nghĩa của chúng. Google đang chi hàng tỷ đô la để cố gắng làm điều này. Với những thứ phức tạp - như tính toán, tính toán chiến lược cho thị trường tài chính, dịch ngôn ngữ - máy tính có thể xử lý việc này một cách dễ dàng, nhưng với những thứ đơn giản - tầm nhìn, chuyển động, nhận thức - thì không thể. Như Donald Knuth đã nói, "AI bây giờ chỉ làm được mọi thứ đòi hỏi 'suy nghĩ', nhưng nó không thể xử lý những gì con người và động vật làm mà không cần suy nghĩ."
Khi nghĩ về lý do của điều này, bạn sẽ nhận ra rằng những thứ tưởng như đơn giản đối với chúng ta lại chỉ có vẻ như vậy bởi vì chúng đã được tối ưu hóa cho chúng ta (và động vật) qua hàng trăm triệu năm tiến hóa. Khi bạn đưa tay về phía một vật thể, các cơ, khớp, xương ở vai, khuỷu tay và bàn tay của bạn ngay lập tức thực hiện chuỗi dài các hoạt động vật lý, đồng bộ với những gì bạn nhìn thấy và di chuyển bàn tay của bạn theo ba chiều. Nó có vẻ đơn giản đối với bạn, bởi vì phần mềm hoàn hảo của bộ não của bạn chịu trách nhiệm cho các quá trình này. Thủ thuật đơn giản này cho phép bạn thực hiện quá trình đăng ký một tài khoản mới với một từ viết lách (captcha) trở nên đơn giản đối với bạn và đối với một bot độc hại. Đối với bộ não của chúng ta, điều này không khó: bạn chỉ cần có khả năng nhìn thấy.
Mặt khác, nhân với số lượng lớn hoặc chơi cờ là những hoạt động mới đối với các sinh vật sinh học, và chúng ta chưa có đủ thời gian để cải thiện chúng (không phải hàng triệu năm), vì vậy không khó để máy tính đánh bại chúng ta. Chỉ cần nghĩ về nó: bạn muốn tạo ra một chương trình có thể nhân các số lớn, hay một chương trình nhận dạng chữ B trong hàng triệu cách viết của nó, bằng những phông chữ khó đoán nhất, bằng tay hay bằng một cây gậy trong tuyết?
Một ví dụ đơn giản: khi bạn nhìn vào cái này, bạn và máy tính của bạn nhận ra rằng đây là những hình vuông xen kẽ với hai sắc thái khác nhau.
Nhưng nếu loại bỏ màu đen, bạn lập tức mô tả toàn bộ bức tranh: hình trụ, mặt phẳng, góc ba chiều mà máy tính không làm được.
Anh ta sẽ mô tả những gì anh ta nhìn thấy như một loạt các hình dạng hai chiều với các sắc thái khác nhau, về nguyên tắc, điều này là đúng. Bộ não của bạn thực hiện rất nhiều công việc diễn giải độ sâu, bóng tối, ánh sáng trong bức tranh. Dưới đây trong hình, máy tính sẽ thấy một bức ảnh ghép hai chiều trắng-xám-đen, trong khi thực tế là một viên đá ba chiều.
Và mọi thứ mà chúng tôi vừa nêu ra chỉ là phần nổi của tảng băng chìm liên quan đến việc hiểu và xử lý thông tin. Để đạt được trình độ như một người, máy tính phải hiểu được sự khác biệt trong các biểu hiện tinh tế trên khuôn mặt, sự khác biệt giữa vui, buồn, hài lòng, vui vẻ và tại sao Chatsky lại tuyệt vời, nhưng Molchalin thì không.
Phải làm gì?
Bước đầu tiên hướng tới việc tạo ra AGI: tăng sức mạnh tính toán
Một trong những điều cần phải xảy ra để AGI có thể thực hiện được là tăng sức mạnh của phần cứng máy tính. Nếu một hệ thống AI thông minh như một bộ não, nó cần phải phù hợp với bộ não về khả năng xử lý thô.
Một cách để tăng khả năng này là tổng số phép tính mỗi giây (OPS) mà não có thể thực hiện và bạn có thể xác định con số này bằng cách tìm số lượng OPS tối đa cho mỗi cấu trúc não và ghép chúng lại với nhau.
Ray Kurzweil đã đi đến kết luận rằng chỉ cần lấy ước tính chuyên nghiệp về OPS của một cấu trúc và trọng lượng của nó so với trọng lượng của toàn bộ não, sau đó nhân lên theo tỷ lệ để có được ước tính tổng thể. Nghe có vẻ hơi rắc rối, nhưng anh ấy đã làm điều này nhiều lần với các ước tính khác nhau cho các khu vực khác nhau và luôn đưa ra cùng một con số: một cái gì đó như 10 ^ 16 hoặc 10 triệu tỷ OPS.
Siêu máy tính nhanh nhất thế giới, Tianhe 2 của Trung Quốc, đã vượt qua con số đó, với tốc độ khoảng 32 triệu tỷ thao tác mỗi giây. Nhưng Tianhe 2 chiếm không gian rộng 720 mét vuông, tiêu thụ năng lượng 24 megawatt (bộ não của chúng ta chỉ tiêu thụ 20 watt) và tiêu tốn 390 triệu USD. Chúng tôi không nói về việc sử dụng thương mại hoặc rộng rãi.
Kurzweil gợi ý rằng chúng ta nên đánh giá tình trạng của máy tính bằng cách 1000 đô la OPS có thể mua được bao nhiêu. Khi con số này đạt đến cấp độ con người - 10 triệu tỷ OPS - AGI rất có thể trở thành một phần trong cuộc sống của chúng ta.
Định luật Moore - quy tắc lịch sử đáng tin cậy rằng sức mạnh tính toán tối đa của máy tính tăng gấp đôi sau mỗi hai năm - ngụ ý rằng sự phát triển của công nghệ máy tính, giống như sự chuyển động của con người trong suốt lịch sử, đang tăng lên theo cấp số nhân. Nếu chúng ta liên hệ điều này với quy tắc nghìn đô la của Kurzweil, giờ đây chúng ta có thể đủ khả năng chi trả 10 nghìn tỷ OPS với giá 1000 đô la.
Sự phát triển theo cấp số nhân của công nghệ máy tính: Thế kỷ 20-21. Bên phải là quy tắc trượt và trên đó là bộ não của côn trùng, chuột, người và tất cả mọi người; ở bên trái - các phép tính mỗi giây cho 1000 đô la; dưới cùng - năm
Máy tính 1000 đô la vượt trội hơn bộ não của một con chuột về khả năng tính toán của chúng và yếu hơn một nghìn lần so với con người. Đây có vẻ là một số liệu tồi cho đến khi chúng ta nhớ rằng máy tính yếu hơn não người một nghìn tỷ lần vào năm 1985, yếu hơn não người một tỷ lần vào năm 1995 và yếu hơn một triệu lần vào năm 2005. Đến năm 2025, chúng ta sẽ có một máy tính mạnh như sức mạnh tính toán. bộ não của chúng ta.
Vì vậy, về mặt kỹ thuật, nguồn điện thô cần thiết cho AGI đã có sẵn. Trong vòng 10 năm, nó sẽ rời khỏi Trung Quốc và lan rộng ra khắp thế giới. Nhưng sức mạnh tính toán không thôi là không đủ. Và câu hỏi tiếp theo là: làm thế nào để chúng ta cung cấp trí thông minh cấp độ con người với tất cả sức mạnh này?
Bước thứ hai để tạo AGI: suy nghĩ về nó
Phần này khá phức tạp. Trên thực tế, không ai thực sự biết cách làm cho một cỗ máy trở nên thông minh — chúng tôi vẫn đang cố gắng tìm ra cách tạo ra một trí thông minh cấp độ con người có thể phân biệt một con mèo với một con chó, cô lập một chữ B được vẽ trong tuyết và phân tích một B-phim. Tuy nhiên, có một số chiến lược tầm nhìn xa, và đến một lúc nào đó, một trong số chúng sẽ phát huy tác dụng.
1. Bộ não lặp lại
Phương án này giống như việc các nhà khoa học ngồi cùng lớp với một đứa trẻ rất thông minh và trả lời tốt các câu hỏi; và ngay cả khi họ siêng năng cố gắng hiểu khoa học, họ cũng không bắt kịp đứa trẻ thông minh. Cuối cùng, họ quyết định: chết tiệt với nó, chúng tôi sẽ chỉ sao chép câu trả lời cho các câu hỏi từ anh ấy. Điều này có lý: chúng ta không thể chế tạo một máy tính siêu phức tạp, vậy tại sao không lấy một trong những nguyên mẫu tốt nhất của vũ trụ: bộ não của chúng ta?
Giới khoa học đang rất nỗ lực trong việc cố gắng tìm ra cách bộ não của chúng ta hoạt động và làm thế nào mà quá trình tiến hóa đã tạo ra một thứ phức tạp như vậy. Theo những ước tính lạc quan nhất, họ sẽ chỉ thành công vào năm 2030. Nhưng một khi chúng ta hiểu tất cả bí mật của bộ não, hiệu quả và sức mạnh của nó, chúng ta có thể được truyền cảm hứng từ các phương pháp của nó trong việc tạo ra công nghệ. Ví dụ, một trong những kiến trúc máy tính bắt chước cách hoạt động của bộ não là mạng thần kinh. Cô ấy bắt đầu với một mạng lưới các "tế bào thần kinh" transistorized kết nối với nhau bằng đầu vào và đầu ra, và không biết gì - giống như một đứa trẻ sơ sinh. Hệ thống "học" bằng cách cố gắng hoàn thành các tác vụ, nhận dạng chữ viết tay và những thứ tương tự. Các kết nối giữa các bóng bán dẫn được tăng cường trong trường hợp câu trả lời đúng và yếu đi trong trường hợp câu trả lời không chính xác. Sau nhiều chu kỳ câu hỏi và câu trả lời, hệ thống tạo thành mạng thần kinh thông minh được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ cụ thể. Bộ não học theo cách tương tự, nhưng theo cách phức tạp hơn nhiều, và khi chúng ta tiếp tục nghiên cứu nó, chúng ta phát hiện ra những cách mới đáng kinh ngạc để cải thiện mạng lưới thần kinh.
Đạo văn thậm chí còn cực đoan hơn liên quan đến một chiến lược được gọi là "mô phỏng toàn bộ não". Mục đích là cắt những bộ não thật thành từng lát mỏng, quét từng lát, sau đó tái tạo lại chính xác mô hình XNUMXD bằng phần mềm, sau đó dịch nó thành một máy tính mạnh mẽ. Sau đó, chúng ta sẽ có một máy tính có thể chính thức làm mọi thứ mà bộ não có thể làm: nó chỉ cần học và thu thập thông tin. Nếu các kỹ sư thành công, họ có thể mô phỏng một bộ não thật với độ trung thực đáng kinh ngạc đến mức, một khi được tải xuống máy tính, tính cách và trí nhớ thực sự của bộ não sẽ vẫn còn nguyên vẹn. Nếu bộ não thuộc về Vadim trước khi anh ta chết, máy tính sẽ thức dậy trong vai trò của Vadim, lúc này sẽ là một AGI cấp độ con người, và đến lượt chúng ta, sẽ biến Vadim thành một ASI cực kỳ thông minh, mà anh ta chắc chắn sẽ hạnh phúc về.
Còn bao xa nữa là chúng ta có thể giả lập toàn bộ não? Trên thực tế, chúng tôi chỉ mô phỏng bộ não của một con giun dẹp milimet, chứa tổng cộng 302 tế bào thần kinh. Bộ não con người chứa 100 tỷ tế bào thần kinh. Nếu cố gắng đạt được con số này dường như vô ích đối với bạn, hãy nhớ tốc độ phát triển theo cấp số nhân của tiến trình. Bước tiếp theo sẽ là mô phỏng bộ não của một con kiến, sau đó sẽ có một con chuột, và con người trong tầm tay dễ dàng.
2. Cố gắng theo bước tiến hóa
Chà, nếu chúng ta quyết định rằng câu trả lời của đứa trẻ thông minh quá phức tạp để viết ra, chúng ta có thể thử theo dõi trong quá trình học tập và luyện thi của nó. Chúng ta biết những gì? Hoàn toàn có thể chế tạo một chiếc máy tính mạnh ngang với bộ não - sự tiến hóa của bộ não chúng ta đã chứng minh điều này. Và nếu bộ não quá phức tạp để mô phỏng, chúng ta có thể cố gắng mô phỏng sự tiến hóa. Vấn đề là ngay cả khi chúng ta có thể mô phỏng bộ não, nó có thể giống như cố gắng chế tạo một chiếc máy bay bằng cách vẫy tay một cách lố bịch, bắt chước chuyển động của cánh chim. Thường xuyên hơn không, chúng tôi quản lý để tạo ra những cỗ máy tốt bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận theo định hướng máy móc, chứ không phải là sự bắt chước chính xác của sinh học.
Làm thế nào để mô phỏng sự tiến hóa để xây dựng AGI? Phương pháp được gọi là "thuật toán di truyền" này sẽ hoạt động như sau: phải có một quy trình sản xuất và đánh giá nó, và điều này sẽ được lặp đi lặp lại (theo cách tương tự, các sinh vật sinh học "tồn tại" và được "đánh giá" bởi chúng khả năng sinh sản). Một nhóm máy tính sẽ thực hiện các nhiệm vụ, và thành công nhất trong số chúng sẽ chia sẻ đặc điểm của chúng với các máy tính khác, "đầu ra". Người kém thành công hơn sẽ bị ném vào thùng rác lịch sử một cách tàn nhẫn. Qua nhiều lần lặp đi lặp lại, quá trình chọn lọc tự nhiên này sẽ tạo ra những chiếc máy tính tốt hơn. Thách thức nằm ở việc tạo và tự động hóa các vòng suy luận và đánh giá để quá trình tiến hóa có thể tự xử lý.
Mặt trái của việc sao chép tiến hóa là phải mất hàng tỷ năm để tiến hóa làm được bất cứ điều gì, và chúng ta chỉ cần vài thập kỷ để làm điều đó.
Nhưng chúng ta có rất nhiều lợi thế, không giống như sự tiến hóa. Thứ nhất, cô ấy không có năng khiếu về tầm nhìn xa, cô ấy làm việc ngẫu nhiên - chẳng hạn như tạo ra những đột biến vô ích - và chúng tôi có thể kiểm soát quá trình trong khuôn khổ nhiệm vụ đặt ra. Thứ hai, quá trình tiến hóa không có mục tiêu, bao gồm cả việc theo đuổi trí thông minh - đôi khi trong môi trường, một loài nào đó chiến thắng không phải nhờ trí thông minh (vì loài sau tiêu tốn nhiều năng lượng hơn). Mặt khác, chúng ta có thể hướng tới việc tăng cường trí thông minh. Thứ ba, để lựa chọn trí thông minh, sự tiến hóa cần thực hiện một số cải tiến của bên thứ ba - chẳng hạn như phân phối lại năng lượng tiêu thụ của các tế bào - chúng ta có thể chỉ cần loại bỏ phần dư thừa và sử dụng điện. Không nghi ngờ gì nữa, chúng ta sẽ nhanh hơn sự tiến hóa - nhưng một lần nữa, vẫn chưa rõ liệu chúng ta có thể vượt qua nó hay không.
3. Để máy tính cho riêng mình
Đây là cơ hội cuối cùng khi các nhà khoa học hoàn toàn tuyệt vọng và cố gắng lập chương trình để phát triển bản thân. Tuy nhiên, phương pháp này có thể được chứng minh là có triển vọng nhất. Ý tưởng là chúng tôi đang xây dựng một máy tính sẽ có hai kỹ năng chính: khám phá AI và viết mã các thay đổi của chính nó - điều này sẽ cho phép nó không chỉ học hỏi thêm mà còn cải thiện kiến trúc của chính nó. Chúng ta có thể đào tạo máy tính trở thành kỹ sư máy tính của chính họ để họ có thể tự phát triển. Và nhiệm vụ chính của họ sẽ là tìm ra cách để trở nên thông minh hơn. Chúng ta sẽ nói thêm về điều này sau.
Tất cả điều này có thể xảy ra rất sớm
Sự phát triển nhanh chóng của thử nghiệm phần cứng và phần mềm chạy song song, và AGI có thể xuất hiện nhanh chóng và bất ngờ vì hai lý do chính:
1. Tăng trưởng theo cấp số nhân là dữ dội và những gì có vẻ như những bước đi của ốc sên có thể nhanh chóng biến thành bước nhảy vọt - ảnh gif này minh họa rõ ràng khái niệm này:
hình ảnh động: hi-news.ru/wp-content/uploads/2015/02/gif.gif
Khi nào máy tính sẽ vượt qua con người về khả năng tư duy? Thể tích của hồ Michigan (tính bằng ounce chất lỏng) bằng với thể tích não của chúng ta (tính theo hoạt động mỗi giây). Sức mạnh máy tính tăng gấp đôi sau mỗi 18 tháng. Với tốc độ này, bạn sẽ không thấy bất kỳ kết quả nào trong một thời gian dài, nhưng sau đó mọi thứ sẽ xảy ra ngay lập tức.
2. Khi nói đến phần mềm, tiến độ có vẻ chậm, nhưng sau đó một bước đột phá sẽ thay đổi tốc độ tiến bộ ngay lập tức (ví dụ điển hình: trong thời đại của thế giới quan địa tâm, con người rất khó tính toán công việc của vũ trụ, nhưng việc khám phá ra nhật tâm đã làm cho mọi thứ trở nên dễ dàng hơn nhiều). Hoặc, khi nói đến một máy tính tự cải thiện, mọi thứ có vẻ cực kỳ chậm, nhưng đôi khi chỉ cần một bản sửa lỗi trong hệ thống khiến nó hoạt động hiệu quả hơn gấp nghìn lần so với con người hoặc phiên bản trước đó.
Đường từ AII đến ISI
Đến một lúc nào đó, chúng ta chắc chắn sẽ có được AGI - trí thông minh nhân tạo, máy tính với mức thông minh chung của con người. Máy tính và con người sẽ sống chung với nhau. Hoặc họ sẽ không.
Thực tế là một AGI có cùng mức độ thông minh và khả năng xử lý như con người sẽ vẫn có những lợi thế đáng kể so với con người. Ví dụ:
Оборудование
Tốc độ, vận tốc. Tế bào thần kinh não hoạt động ở tần số 200 Hz, trong khi bộ vi xử lý ngày nay (chậm hơn nhiều so với những gì chúng ta sẽ có vào thời điểm AGI được chế tạo) hoạt động ở tốc độ 2 GHz, hoặc nhanh hơn 10 triệu lần so với tế bào thần kinh của chúng ta. Và thông tin liên lạc bên trong của não, có thể di chuyển với tốc độ 120 m / s, kém hơn đáng kể so với khả năng sử dụng quang học và tốc độ ánh sáng của máy tính.
Kích thước và lưu trữ. Kích thước của bộ não bị giới hạn bởi kích thước hộp sọ của chúng ta, và nó không thể lớn hơn, nếu không sẽ mất quá nhiều thời gian để liên lạc nội bộ với tốc độ 120 m / s di chuyển từ cấu trúc này sang cấu trúc khác. Máy tính có thể mở rộng đến bất kỳ kích thước vật lý nào, sử dụng nhiều phần cứng hơn, thêm RAM, bộ nhớ dài hạn hơn - tất cả những điều này đều nằm ngoài khả năng của chúng tôi.
Độ bền và độ bền. Không chỉ bộ nhớ máy tính chính xác hơn bộ nhớ con người. Các bóng bán dẫn của máy tính chính xác hơn các tế bào thần kinh sinh học và ít bị hư hỏng hơn (và thực sự có thể được thay thế hoặc sửa chữa). Bộ não của con người mệt mỏi nhanh hơn, trong khi máy tính có thể hoạt động không ngừng nghỉ, 24 giờ một ngày, 7 ngày một tuần.
Phần mềm
Khả năng chỉnh sửa, nâng cấp, nhiều khả năng hơn. Không giống như bộ não con người, một chương trình máy tính có thể dễ dàng sửa chữa, cập nhật và thử nghiệm. Nâng cấp cũng có thể được thực hiện ở những nơi mà bộ não của con người còn yếu. Phần mềm của con người chịu trách nhiệm về thị giác là tuyệt vời, nhưng từ quan điểm kỹ thuật, khả năng của nó vẫn còn rất hạn chế - chúng ta chỉ nhìn thấy trong quang phổ ánh sáng nhìn thấy được.
khả năng của tập thể. Con người vượt trội hơn các loài khác về trí tuệ tập thể vĩ đại. Từ sự phát triển của ngôn ngữ và sự hình thành của các cộng đồng lớn, thông qua việc phát minh ra chữ viết và in ấn, và bây giờ được kích hoạt thông qua các công cụ như Internet, tâm trí tập thể của con người là lý do quan trọng khiến chúng ta có thể tự gọi mình là đỉnh cao của sự tiến hóa. Nhưng máy tính vẫn sẽ tốt hơn. Một mạng lưới trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới chạy trên cùng một chương trình, liên tục đồng bộ hóa và tự phát triển, sẽ cho phép bạn ngay lập tức thêm thông tin mới vào cơ sở dữ liệu, bất cứ nơi nào bạn lấy. Một nhóm như vậy cũng có thể làm việc hướng tới cùng một mục tiêu như một nhóm, bởi vì máy tính không bị ảnh hưởng bởi những ý kiến trái chiều, động cơ và tư lợi như con người.
AI có nhiều khả năng trở thành AGI thông qua quá trình tự cải thiện được lập trình sẽ không coi "trí thông minh cấp độ con người" là một cột mốc quan trọng - cột mốc đó chỉ quan trọng đối với chúng ta. Sẽ không có lý do gì để anh ta dừng lại ở mức đáng ngờ này. Và với những lợi thế mà ngay cả AGI ở cấp độ con người cũng sẽ có, hiển nhiên là trí thông minh của con người sẽ là một tia sáng chớp nhoáng trong cuộc đua giành vị trí tối cao về trí tuệ.
Sự phát triển này của các sự kiện có thể làm chúng ta ngạc nhiên rất nhiều. Thực tế là, theo quan điểm của chúng tôi, a) tiêu chí duy nhất cho phép chúng ta xác định chất lượng của trí thông minh là trí thông minh của động vật, theo mặc định là thấp hơn của chúng ta; b) đối với chúng ta, những người thông minh nhất LUÔN thông minh hơn những người ngu ngốc nhất. Nhiều hơn hoặc ít hơn như thế này:
Có nghĩa là, trong khi AI chỉ đang cố gắng đạt đến mức độ phát triển của chúng ta, chúng ta thấy cách nó trở nên thông minh hơn, tiến gần đến cấp độ của động vật. Khi anh ta đạt đến cấp độ con người đầu tiên - Nick Bostrom sử dụng thuật ngữ "kẻ ngốc trong làng" - chúng tôi sẽ rất vui mừng: "Chà, anh ta đã giống như một tên ngốc rồi. Mát mẻ! Chỉ có một điều duy nhất là trong phổ thông minh chung của con người, từ kẻ ngu ngốc trong làng đến Einstein, phạm vi rất nhỏ - vì vậy sau khi AI đạt đến mức độ của kẻ ngốc và trở thành AGI, nó đột nhiên trở nên thông minh hơn Einstein.
Và điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?
Sự bùng nổ của trí thông minh
Tôi hy vọng bạn thấy nó thú vị và vui vẻ, bởi vì từ thời điểm này, chủ đề chúng ta đang thảo luận trở nên bất thường và rùng rợn. Chúng ta nên dừng lại và nhắc nhở bản thân rằng mọi sự kiện được đề cập ở trên và xa hơn đều là khoa học thực sự và những dự đoán thực sự cho tương lai do các nhà tư tưởng và nhà khoa học lỗi lạc nhất đưa ra. Chỉ cần ghi nhớ.
Vì vậy, như chúng tôi đã trình bày ở trên, tất cả các mô hình hiện tại của chúng tôi để đạt được AGI đều bao gồm tùy chọn khi AI tự cải thiện. Và một khi anh ta trở thành một AGI, ngay cả những hệ thống và phương pháp anh ta lớn lên cũng đủ thông minh để cải thiện bản thân - nếu họ muốn. Một khái niệm thú vị xuất hiện: tự cải thiện đệ quy. Nó hoạt động như thế này.
Một số hệ thống AI ở một cấp độ nhất định - chẳng hạn như một kẻ ngu ngốc trong làng - được lập trình để cải thiện trí thông minh của chính nó. Chẳng hạn, khi đã phát triển đến trình độ của Einstein, một hệ thống như vậy bắt đầu phát triển với trí thông minh của Einstein, cần ít thời gian hơn để phát triển, và những bước nhảy ngày càng lớn hơn. Chúng cho phép hệ thống vượt qua bất kỳ con người nào, ngày càng lớn hơn. Khi AGI phát triển nhanh chóng, nó bay lên đỉnh cao về trí thông minh và trở thành một hệ thống ASI siêu thông minh. Quá trình này được gọi là sự bùng nổ của trí thông minh, và đây là ví dụ rõ ràng nhất về quy luật gia tốc hoàn vốn.
Các nhà khoa học tranh luận về việc AI sẽ đạt mức AGI nhanh như thế nào - hầu hết đều tin rằng chúng ta sẽ có AGI vào năm 2040, chỉ trong 25 năm, một con số rất nhỏ so với tiêu chuẩn phát triển công nghệ. Tiếp tục chuỗi logic, có thể dễ dàng cho rằng quá trình chuyển đổi từ AGI sang ASI cũng sẽ diễn ra cực kỳ nhanh chóng. Nhiều hơn hoặc ít hơn như thế này:
“Phải mất nhiều thập kỷ trước khi hệ thống AI đầu tiên đạt đến mức thấp nhất của trí thông minh chung, nhưng cuối cùng nó đã xảy ra. Máy tính có thể hiểu thế giới xung quanh như một đứa trẻ bốn tuổi. Đột nhiên, theo đúng nghĩa đen một giờ sau khi đạt được cột mốc này, hệ thống tạo ra một lý thuyết vật lý tuyệt vời kết hợp giữa thuyết tương đối rộng và cơ học lượng tử, điều mà không con người nào có thể làm được. Một giờ rưỡi sau, AI trở thành ASI, thông minh hơn bất kỳ con người nào 170 lần ”.
Chúng tôi thậm chí không có thuật ngữ thích hợp để mô tả một trí tuệ siêu phàm ở mức độ này. Trong thế giới của chúng ta, "thông minh" có nghĩa là một người có chỉ số IQ 130, "ngu ngốc" có nghĩa là 85, nhưng chúng tôi không có ví dụ về những người có chỉ số IQ 12. Những người cai trị của chúng tôi không được thiết kế cho điều này.
Lịch sử loài người cho chúng ta biết một cách rõ ràng và rành mạch: cùng với trí tuệ là sức mạnh và sức mạnh. Điều này có nghĩa là khi chúng ta tạo ra một siêu trí tuệ nhân tạo, nó sẽ là sự sáng tạo mạnh mẽ nhất trong lịch sử sự sống trên Trái đất, và tất cả sinh vật sống, bao gồm cả con người, sẽ hoàn toàn phục tùng - và điều này có thể xảy ra sau XNUMX năm nữa.
Nếu những bộ não ít ỏi của chúng ta có thể sử dụng Wi-Fi, thì một thứ thông minh hơn chúng ta hàng trăm, một nghìn, một tỷ lần có thể dễ dàng tính toán vị trí của mọi nguyên tử trong vũ trụ tại bất kỳ thời điểm nào. Mọi thứ có thể gọi là ma thuật, bất kỳ sức mạnh nào được quy cho một vị thần toàn năng - tất cả điều này sẽ do ASI xử lý. Tạo ra một công nghệ đảo ngược sự lão hóa, chữa khỏi bất kỳ bệnh tật nào, thoát khỏi đói và thậm chí cả cái chết, kiểm soát thời tiết - mọi thứ sẽ trở nên khả thi. Cũng có thể kết thúc ngay lập tức tất cả sự sống trên Trái đất. Những người thông minh nhất trên hành tinh của chúng ta đồng ý rằng ngay khi siêu trí tuệ nhân tạo xuất hiện trên thế giới, điều này sẽ đánh dấu sự xuất hiện của một vị thần trên Trái đất. Và vẫn còn một câu hỏi quan trọng.
Anh ấy sẽ là một vị thần tốt?
Phỏng theo waitbutwhy.com, biên dịch bởi Tim Urban. Bài viết sử dụng tư liệu từ các tác phẩm của Nick Bostrom, James Barratt, Ray Kurzweil, Jay Niels-Nielsson, Steven Pinker, Vernor Vinge, Moshe Vardy, Russ Roberts, Stuart Armstrog và Kai Sotal, Susan Schneider, Stuart Russell và Peter Norvig, Theodore Modis, Gary Marcus, Karl Schulman, John Searle, Jaron Lanier, Bill Joy, Kevin Kelly, Paul Allen, Stephen Hawking, Kurt Andersen, Mitch Kapor, Ben Goertzel, Arthur C. Clarke, Hubert Dreyfus, Ted Greenwald, Jeremy Howard.
tin tức