เหตุผลที่บทความนี้ (และอื่น ๆ) ปรากฏให้เห็นเป็นเรื่องง่าย: บางทีปัญญาประดิษฐ์อาจไม่ใช่แค่หัวข้อสำคัญสำหรับการอภิปราย แต่สำคัญที่สุดในบริบทของอนาคต ใครก็ตามที่เข้าใจถึงแก่นแท้ของศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์เพียงเล็กน้อยตระหนักดีว่าหัวข้อนี้ไม่สามารถละเลยได้ บางคนและในหมู่พวกเขา อีลอน มัสก์, สตีเฟน ฮอว์คิง, บิล เกตส์ ไม่ใช่คนโง่เขลาที่สุดในโลกของเรา เชื่อว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นภัยคุกคามต่อมนุษยชาติ เทียบได้กับขนาดการสูญพันธุ์โดยสมบูรณ์ของเราในฐานะสิ่งมีชีวิต ดีนั่งลงและจุด i สำหรับตัวคุณเอง
“เรากำลังใกล้จะมีการเปลี่ยนแปลงเทียบได้กับต้นกำเนิดของชีวิตมนุษย์บนโลก” (เวอร์เนอร์ วินจ์)
การใกล้จะมีการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวหมายความว่าอย่างไร
ดูเหมือนจะไม่มีอะไรพิเศษ แต่คุณต้องจำไว้ว่าการอยู่ในตำแหน่งดังกล่าวบนกราฟหมายความว่าคุณไม่รู้ว่าอะไรอยู่ทางขวาของคุณ คุณควรรู้สึกเช่นนี้:
ความรู้สึกค่อนข้างปกติเที่ยวบินเป็นไปด้วยดี
อนาคตกำลังมา
ลองนึกภาพว่าไทม์แมชชีนพาคุณไปยัง 1750 ช่วงเวลาที่โลกกำลังประสบกับปัญหาไฟฟ้าขัดข้องอย่างต่อเนื่อง การสื่อสารระหว่างเมืองต่างๆ หมายถึงการยิงปืนใหญ่ และการคมนาคมขนส่งทั้งหมดใช้หญ้าแห้ง สมมติว่าคุณไปถึงที่นั่น พาใครซักคนและพาพวกเขาไปที่ปี 2015 แสดงให้เห็นว่าที่นี่เป็นอย่างไร เราไม่สามารถเข้าใจได้ว่ามันจะเป็นอย่างไรหากเขาเห็นแคปซูลวาววับเหล่านี้บินอยู่ตามถนน พูดคุยกับผู้คนที่อยู่อีกฟากหนึ่งของมหาสมุทร ดูเกมกีฬาที่อยู่ห่างออกไปหนึ่งพันกิโลเมตร ฟังการแสดงดนตรีที่บันทึกไว้เมื่อ 50 ปีที่แล้ว; เล่นกับสี่เหลี่ยมวิเศษที่สามารถถ่ายภาพหรือบันทึกช่วงเวลาสด สร้างแผนที่ที่มีจุดสีน้ำเงินอาถรรพณ์ระบุตำแหน่งของมัน มองหน้าใครบางคนและสื่อสารกับเขาในระยะทางหลายกิโลเมตร เป็นต้น ทั้งหมดนี้เป็นเวทมนตร์ที่อธิบายไม่ได้สำหรับคนอายุเกือบสามร้อยปี ไม่ต้องพูดถึงอินเทอร์เน็ต สถานีอวกาศนานาชาติ Large Hadron Collider อาวุธนิวเคลียร์ และทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไป
ประสบการณ์ดังกล่าวสำหรับเขาจะไม่น่าแปลกใจหรือน่าตกใจ - คำพูดเหล่านี้ไม่ได้สื่อถึงแก่นแท้ของการล่มสลายของจิตใจ นักเดินทางของเราอาจเสียชีวิตโดยสิ้นเชิง
แต่มีจุดที่น่าสนใจคือ ถ้าเขาย้อนเวลากลับไปในปี 1750 และรู้สึกหึงหวงที่เราอยากเห็นปฏิกิริยาของเขาในปี 2015 เขาสามารถใช้ไทม์แมชชีนกับเขาและลองทำเช่นเดียวกันกับ 1500 เขาจะบินไปที่นั่น หาคน รับเขาในปี 1750 และแสดงทุกอย่าง ผู้ชายจากปี 1500 จะตกใจเกินกว่าจะวัดได้ - แต่ไม่น่าจะตาย แม้ว่าแน่นอนว่าเขาจะแปลกใจ แต่ความแตกต่างระหว่าง 1500 และ 1750 นั้นน้อยกว่าระหว่าง 1750 และ 2015 มาก บุคคลจาก 1500 จะประหลาดใจในช่วงเวลาหนึ่งจากฟิสิกส์จะประหลาดใจกับสิ่งที่ยุโรปอยู่ภายใต้ส้นแข็ง ของจักรวรรดินิยมจะวาดแผนที่ใหม่ของโลกในหัวของเขา … แต่ชีวิตประจำวันในปี 1750 ไม่ว่าจะเป็นการคมนาคมขนส่ง การสื่อสาร ฯลฯ ไม่น่าจะทำให้เขาประหลาดใจจนตาย
ไม่ สำหรับผู้ชายจาก 1750 ที่จะสนุกแบบเรา เขาต้องไปไกลกว่านี้ - บางทีอาจจะเป็นปีแบบนี้ใน 12,000 ปีก่อนคริสตกาล ก่อนคริสต์ศักราชก่อนที่การปฏิวัติทางการเกษตรครั้งแรกจะทำให้เกิดเมืองแรกและแนวคิดเรื่องอารยธรรมหากใครจากโลกของนักล่า-รวบรวมสัตว์อื่น ๆ ตั้งแต่สมัยที่มนุษย์ยังเป็นสัตว์ชนิดอื่น ๆ ได้เห็นอาณาจักรมนุษย์ขนาดใหญ่ในปี 1750 ที่มีโบสถ์สูง เรือข้ามมหาสมุทร แนวคิดของพวกเขาคือ "ภายใน" อาคารทุกอย่าง ความรู้นี้ - เขาคงจะตาย เป็นไปได้มากที่สุด
และหลังจากความตาย เขาคงอิจฉาและต้องการทำเช่นเดียวกัน จะกลับมาเมื่อ 12,000 ปีก่อน ณ 24,000 ปีก่อนคริสตกาล จ. จะพาคนมาทันเวลาพอดี และนักเดินทางคนใหม่จะพูดกับเขาว่า: "ไม่เป็นไร ขอบคุณ" เพราะในกรณีนี้คือบุคคลตั้งแต่ 12,000 ปีก่อนคริสตกาล NS. จำเป็นต้องย้อนเวลากลับไป 100,000 ปีและแสดงไฟและภาษาพื้นเมืองในท้องถิ่นเป็นครั้งแรก
หากเราจำเป็นต้องส่งใครคนหนึ่งไปสู่อนาคตให้ประหลาดใจจนตาย ความก้าวหน้าจะต้องเดินทางเป็นระยะทางหนึ่ง จะต้องถึงจุดแห่งความตาย (TPP) นั่นคือหาก TSP นักล่าและรวบรวมนักล่าใช้เวลา 100,000 ปีการหยุดครั้งต่อไปเกิดขึ้นแล้วใน 12,000 ปีก่อนคริสตกาล NS. หลังจากนั้น ความก้าวหน้าก็เร็วขึ้นและเปลี่ยนแปลงโลกอย่างสิ้นเชิงในปี 1750 (ประมาณ) จากนั้นใช้เวลาสองสามร้อยปีและอยู่ที่นี่
ภาพนี้ - ที่ความก้าวหน้าของมนุษย์เคลื่อนที่เร็วขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป - Ray Kurzweil นักอนาคตศาสตร์เรียกกฎแห่งการเร่งผลตอบแทนในประวัติศาสตร์ของมนุษย์ เนื่องจากสังคมที่พัฒนาแล้วมีความสามารถในการขับเคลื่อนความก้าวหน้าได้เร็วกว่าสังคมที่พัฒนาน้อยกว่า ผู้คนในศตวรรษที่ 19 รู้มากกว่าคนในศตวรรษที่ 15 ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจที่ความก้าวหน้าในศตวรรษที่ 19 จะเร็วกว่าในศตวรรษที่ 15 เป็นต้น
ในระดับที่เล็กกว่า สิ่งนี้ก็ใช้ได้เช่นกัน Back to the Future เปิดตัวในปี 1985 และอดีตคือในปี 1955 ในภาพยนตร์เรื่องนี้ เมื่อ Michael J. Fox กลับมาในปี 1955 เขารู้สึกประหลาดใจกับความแปลกใหม่ของโทรทัศน์ ราคาของโซดา การขาดความรักในเสียงกีตาร์ และคำแสลงที่หลากหลาย แน่นอนว่ามันเป็นโลกที่ต่างไปจากเดิม แต่ถ้าภาพยนตร์เรื่องนี้ถ่ายทำในวันนี้และอดีตคือปี 1985 ความแตกต่างก็จะยิ่งทั่วโลกมากขึ้น มาร์ตี้ แมคฟลาย ย้อนเวลากลับไปตั้งแต่สมัยที่คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล อินเทอร์เน็ต โทรศัพท์มือถือ จะไม่เกี่ยวข้องมากกว่ามาร์ตี้ ซึ่งมีอายุย้อนไปถึงปี 1955 จากปี 1985
ทั้งหมดนี้เกิดจากกฎการเร่งผลตอบแทน อัตราเฉลี่ยของการพัฒนาความก้าวหน้าระหว่างปี 2528 ถึง 2558 สูงกว่าอัตราระหว่างปี 2498 ถึง 2528 เนื่องจากในกรณีแรกโลกได้รับการพัฒนามากขึ้น อิ่มตัวกับความสำเร็จในช่วง 30 ปีที่ผ่านมา
ดังนั้น ยิ่งความสำเร็จมากเท่าไหร่ การเปลี่ยนแปลงก็จะยิ่งเร็วขึ้นเท่านั้น แต่นั่นไม่ควรทิ้งเราไว้ด้วยคำแนะนำบางอย่างสำหรับอนาคตหรือไม่?
Kurzweil เสนอแนะว่าความก้าวหน้าของทั้งศตวรรษที่ 20 สามารถทำได้ในเวลาเพียง 20 ปีที่ระดับการพัฒนาปี 2000 นั่นคือในปี 2000 อัตราความก้าวหน้านั้นเร็วกว่าอัตราความก้าวหน้าเฉลี่ยของศตวรรษที่ 20 ถึงห้าเท่า นอกจากนี้ เขายังเชื่อว่าความก้าวหน้าของศตวรรษที่ 20 ทั้งหมดนั้นเทียบเท่ากับความก้าวหน้าของช่วงเวลาระหว่างปี 2000 ถึง 2014 และความก้าวหน้าของศตวรรษที่ 20 อื่นจะเทียบเท่ากับช่วงเวลาจนถึงปี 2021 นั่นคือในเวลาเพียงเจ็ดปี หลังจากผ่านไปหลายทศวรรษ ความก้าวหน้าทั้งหมดของศตวรรษที่ 20 จะเกิดขึ้นปีละหลายครั้ง และหลังจากนั้นเพียงหนึ่งเดือน ในท้ายที่สุด กฎแห่งการเร่งผลตอบแทนจะผลักดันเราไปสู่จุดที่ความก้าวหน้าในศตวรรษที่ 21 ทั้งหมดจะมากกว่าความก้าวหน้าของศตวรรษที่ 20 ถึง 1,000 เท่า
หาก Kurzweil และผู้สนับสนุนของเขาพูดถูก ปี 2030 จะทำให้พวกเราประหลาดใจแบบเดียวกับที่ผู้ชายจาก 1750 จะทำให้พวกเราประหลาดใจในปี 2015 นั่นคือ TSP ครั้งต่อไปจะใช้เวลาเพียงสองสามทศวรรษ - และโลกปี 2050 จะแตกต่างออกไปมาก จากสมัยใหม่ที่เราแทบไม่รู้เลย และนี่ไม่ใช่นิยาย นี่เป็นความคิดเห็นของนักวิทยาศาสตร์หลายคนที่ฉลาดและมีการศึกษามากกว่าคุณกับฉัน และถ้าคุณดูประวัติศาสตร์ คุณจะเข้าใจว่าคำทำนายนี้สืบเนื่องมาจากตรรกะล้วนๆ
ทำไมเมื่อเราต้องเผชิญกับข้อความเช่น "โลกในอีก 35 ปีจะเปลี่ยนไปจนจำไม่ได้" เรายักไหล่อย่างสงสัย? มีเหตุผลสามประการที่เราสงสัยเกี่ยวกับการคาดการณ์ในอนาคต:
1.เมื่อพูดถึงประวัติศาสตร์ เราคิดว่าเป็นเส้นตรง ในการพยายามนึกภาพความคืบหน้าในอีก 30 ปีข้างหน้า เราจะพิจารณาความคืบหน้าของ 30 ปีที่ผ่านมาเป็นตัวบ่งชี้ว่ามีแนวโน้มจะเกิดขึ้นมากน้อยเพียงใด เมื่อเราคิดว่าโลกของเราจะเปลี่ยนไปในศตวรรษที่ 21 เราจะนำความก้าวหน้าของศตวรรษที่ 20 มารวมกับปี 2000 ความผิดพลาดแบบเดียวกับที่ผู้ชายของเราจาก 1750 ทำเมื่อเขาได้รับใครบางคนจาก 1500 และพยายามทำให้เขาประหลาดใจ เราคิดตามสัญชาตญาณเป็นเส้นตรง เมื่อเราควรเป็นเลขชี้กำลัง โดยพื้นฐานแล้ว นักอนาคตศาสตร์ควรพยายามทำนายความก้าวหน้าในอีก 30 ปีข้างหน้า ไม่ได้ดูที่ 30 ก่อนหน้า แต่ตัดสินโดยระดับความก้าวหน้าในปัจจุบัน จากนั้นการคาดการณ์จะแม่นยำยิ่งขึ้น แต่ยังอยู่ที่ประตู ในการคิดอย่างถูกต้องเกี่ยวกับอนาคต คุณต้องเห็นสิ่งต่าง ๆ เคลื่อนไหวด้วยความเร็วที่เร็วกว่าที่เป็นอยู่ตอนนี้
[/ศูนย์กลาง]
2. วิถีของประวัติศาสตร์ล่าสุดมักจะบิดเบี้ยว อย่างแรก แม้แต่เส้นโค้งเลขชี้กำลังที่สูงชันก็ยังปรากฏเป็นเส้นตรงเมื่อคุณเห็นส่วนเล็กๆ ของมัน ประการที่สอง การเติบโตแบบทวีคูณไม่ได้ราบรื่นและสม่ำเสมอเสมอไป เคิร์ซไวล์เชื่อว่าความก้าวหน้าจะเคลื่อนไปในทางโค้งกลับกลอก
เส้นโค้งดังกล่าวต้องผ่านสามขั้นตอน: 1) การเติบโตช้า (ช่วงต้นของการเติบโตแบบทวีคูณ); 2) การเติบโตอย่างรวดเร็ว (ระเบิดระยะปลายของการเติบโตแบบทวีคูณ); 3) การรักษาเสถียรภาพในรูปแบบของกระบวนทัศน์เฉพาะ
หากคุณดูเรื่องสุดท้าย ส่วนของเส้นโค้ง S ที่คุณอยู่ในปัจจุบันสามารถซ่อนความเร็วของความคืบหน้าจากการรับรู้ของคุณ ช่วงเวลาระหว่างปี 2538 ถึง 2550 ถูกใช้ไปกับการพัฒนาอินเทอร์เน็ตอย่างรวดเร็ว โดยเปิดตัว Microsoft, Google และ Facebook สู่สาธารณะ การกำเนิดของโซเชียลเน็ตเวิร์กและการพัฒนาโทรศัพท์มือถือและสมาร์ทโฟน นี่คือระยะที่สองของเส้นโค้งของเรา แต่ช่วงเวลาระหว่างปี 2551 ถึงปี 2558 นั้นก่อกวนน้อยกว่า อย่างน้อยก็ในด้านเทคโนโลยี คนที่คิดเกี่ยวกับอนาคตในวันนี้อาจใช้เวลาสองสามปีที่ผ่านมาเพื่อวัดความก้าวหน้าโดยรวม แต่พวกเขาไม่เห็นภาพรวม อันที่จริง เฟส 2 ใหม่และทรงพลังอาจกำลังก่อตัวขึ้นในขณะนี้
3. ประสบการณ์ของเราเองทำให้เราคนแก่ไม่พอใจเมื่อพูดถึงอนาคต เรายึดแนวคิดของเราเกี่ยวกับโลกจากประสบการณ์ของเราเอง และประสบการณ์นี้ได้กำหนดจังหวะของการเติบโตในอดีตที่ผ่านมาสำหรับเราอย่างแน่นอน ในทำนองเดียวกัน จินตนาการของเรามีจำกัด เนื่องจากพวกเขาใช้ประสบการณ์ของเราในการทำนาย แต่บ่อยครั้งกว่านั้น เราไม่มีเครื่องมือที่ช่วยให้เราสามารถทำนายอนาคตได้อย่างแม่นยำ เมื่อเราได้ยินการคาดคะเนสำหรับอนาคตที่ขัดแย้งกับการรับรู้ในแต่ละวันของเราว่าสิ่งต่างๆ ทำงานอย่างไร เราจะถือว่าสิ่งเหล่านี้เป็นสัญชาตญาณโดยสัญชาตญาณ ถ้าฉันบอกคุณว่าคุณจะมีชีวิตอยู่ถึง 150 หรือ 250 ปี หรืออาจจะไม่ตายเลย คุณจะคิดตามสัญชาตญาณว่า “นี่มันโง่ ฉันรู้จากประวัติศาสตร์ว่าในช่วงเวลานี้ทุกคนเสียชีวิต” ดังนั้นไม่มีใครมีชีวิตอยู่เพื่อดูปีดังกล่าว แต่ไม่มีเครื่องบินลำเดียวบินมาก่อนการประดิษฐ์เครื่องบิน
ดังนั้น แม้ว่าความสงสัยจะดูสมเหตุสมผลสำหรับคุณ แต่ก็มักจะไม่ผิด เราควรยอมรับว่าถ้าเราติดอาวุธให้ตัวเองด้วยตรรกะที่บริสุทธิ์และรอซิกแซกทางประวัติศาสตร์ตามปกติ เราต้องยอมรับว่าต้องเปลี่ยนแปลงอย่างมากในทศวรรษหน้า มากเกินกว่าสัญชาตญาณ ลอจิกยังบอกด้วยว่าหากสปีชีส์ที่ก้าวหน้าที่สุดในโลกยังคงก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว เร็วขึ้นและเร็วขึ้น เมื่อถึงจุดหนึ่ง การกระโดดจะรุนแรงมากจนจะเปลี่ยนแปลงชีวิตอย่างที่เรารู้ๆ กัน สิ่งที่คล้ายกันเกิดขึ้นในกระบวนการวิวัฒนาการ เมื่อมนุษย์ฉลาดมากจนทำให้เขาเปลี่ยนชีวิตของสปีชีส์อื่นๆ บนโลกโดยสิ้นเชิง และถ้าคุณใช้เวลาสักครู่เพื่ออ่านสิ่งที่เกิดขึ้นในวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีในขณะนี้ คุณอาจเริ่มเห็นเบาะแสบางอย่างเกี่ยวกับการก้าวกระโดดครั้งยิ่งใหญ่ครั้งต่อไป
ถนนสู่ความฉลาดหลักแหลม: AI (ปัญญาประดิษฐ์) คืออะไร?
เช่นเดียวกับหลายๆ คนบนโลกใบนี้ คุณคุ้นเคยกับการคิดว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นแนวคิดในนิยายวิทยาศาสตร์ที่งี่เง่า แต่เมื่อเร็ว ๆ นี้ ผู้คนที่จริงจังจำนวนมากได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับความคิดที่โง่เขลานี้ มีอะไรผิดปกติ?
มีเหตุผลสามประการที่นำไปสู่ความสับสนเกี่ยวกับคำว่า AI:
เราเชื่อมโยง AI กับภาพยนตร์ "สตาร์วอร์ส". "เทอร์มิเนเตอร์". "อะ สเปซ โอดิสซีย์ 2001" แต่เช่นเดียวกับหุ่นยนต์ AI ในภาพยนตร์เหล่านี้เป็นนิยาย ดังนั้นเทปฮอลลีวูดจึงลดระดับการรับรู้ของเรา AI จึงคุ้นเคยคุ้นเคยและแน่นอนว่าชั่วร้าย
นี่เป็นขอบเขตการใช้งานที่กว้างขวาง เริ่มต้นด้วยเครื่องคิดเลขในโทรศัพท์ของคุณ และพัฒนารถยนต์ไร้คนขับสู่อนาคตอันไกลโพ้นที่จะปฏิวัติโลก AI ย่อมาจากสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดและทำให้เกิดความสับสน
เราใช้ AI ทุกวัน แต่บ่อยครั้งที่เราไม่รู้ตัวด้วยซ้ำ ตามที่ John McCarthy ผู้ประดิษฐ์คำว่า "ปัญญาประดิษฐ์" ในปี 1956 กล่าวว่า "เมื่อใช้งานได้แล้วจะไม่มีใครเรียกมันว่า AI อีกต่อไป" AI กลายเป็นเหมือนการทำนายในตำนานเกี่ยวกับอนาคตมากกว่าสิ่งที่เป็นจริง ในขณะเดียวกัน ชื่อนี้ก็มีกลิ่นอายของบางสิ่งในอดีตที่ไม่เคยกลายเป็นความจริง Ray Kurzweil กล่าวว่าเขาได้ยินผู้คนเชื่อมโยง AI กับข้อเท็จจริงจากยุค 80 ซึ่งสามารถเทียบได้กับ "การอ้างว่าอินเทอร์เน็ตเสียชีวิตพร้อมกับดอทคอมในช่วงต้นทศวรรษ 2000"
ให้ชัดเจน ขั้นแรกให้หยุดคิดเกี่ยวกับหุ่นยนต์ หุ่นยนต์ที่เป็นภาชนะสำหรับ AI บางครั้งเลียนแบบร่างมนุษย์ บางครั้งก็ไม่ แต่ AI เองเป็นคอมพิวเตอร์ภายในหุ่นยนต์ AI คือสมอง และหุ่นยนต์ก็คือร่างกาย ถ้ามันยังมีร่างกายอยู่เลย ตัวอย่างเช่น ซอฟต์แวร์และข้อมูลของ Siri คือปัญญาประดิษฐ์ เสียงของผู้หญิงคือตัวตนของ AI นี้ และไม่มีหุ่นยนต์ในระบบนี้
ประการที่สอง คุณอาจเคยได้ยินคำว่า "ภาวะเอกฐาน" หรือ "ภาวะเอกฐานทางเทคโนโลยี" คำนี้ใช้ในวิชาคณิตศาสตร์เพื่ออธิบายสถานการณ์ที่ไม่ปกติซึ่งกฎปกติใช้ไม่ได้อีกต่อไป ในฟิสิกส์ ใช้เพื่ออธิบายจุดที่เล็กและหนาแน่นของหลุมดำ หรือจุดเดิมของบิ๊กแบง อีกครั้ง กฎของฟิสิกส์ไม่ทำงานในนั้น ในปี 1993 Vernor Vinge เขียนเรียงความที่มีชื่อเสียงซึ่งเขาใช้คำนี้กับช่วงเวลาในอนาคตเมื่อความฉลาดของเทคโนโลยีของเราเกินความสามารถของเรา - เมื่อถึงจุดนั้นชีวิตอย่างที่เรารู้ว่ามันจะเปลี่ยนไปตลอดกาลและกฎเกณฑ์ปกติของการดำรงอยู่ของมัน จะไม่ทำงานอีกต่อไป … Ray Kurzweil ได้ปรับปรุงคำศัพท์นี้เพิ่มเติม โดยชี้ให้เห็นว่าภาวะเอกฐานจะเกิดขึ้นเมื่อกฎการเร่งการหดตัวถึงจุดสุดโต่ง เมื่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีดำเนินไปอย่างรวดเร็วจนเราหยุดสังเกตเห็นความสำเร็จของมัน เกือบจะรวดเร็วอย่างไร้ขีดจำกัด จากนั้นเราจะอยู่ในโลกใหม่อย่างสมบูรณ์ อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญหลายคนเลิกใช้คำนี้แล้ว เรามาพูดถึงเรื่องนี้กันและเราจะไม่พูดถึงมันบ่อยนัก
สุดท้าย ในขณะที่ AI มีหลายประเภทหรือหลายรูปแบบที่เกิดจากแนวคิดกว้างๆ ของ AI หมวดหมู่หลักของ AI นั้นขึ้นอยู่กับความสามารถ มีสามประเภทหลัก:
ปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้น (อ่อนแอ) (AI) UII เชี่ยวชาญในด้านเดียว ในบรรดา AI เหล่านี้มีผู้ที่สามารถเอาชนะแชมป์หมากรุกโลกได้ แต่ก็เท่านั้น มีวิธีหนึ่งที่สามารถนำเสนอวิธีที่ดีที่สุดในการจัดเก็บข้อมูลบนฮาร์ดไดรฟ์ของคุณ และนั่นคือทั้งหมด
ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (แข็งแกร่ง) บางครั้งเรียกว่า AI ระดับมนุษย์ AGI หมายถึงคอมพิวเตอร์ที่ฉลาดพอๆ กับบุคคล ซึ่งเป็นเครื่องที่สามารถดำเนินการทางปัญญาใดๆ ก็ตามที่มีอยู่ในตัวบุคคล การสร้าง AGI นั้นยากกว่า AGI มาก และเรายังไม่ถึงขั้นนั้น ศาสตราจารย์ลินดา ก็อตต์เฟรดสันอธิบายความฉลาดว่า "ในความหมายทั่วไป ศักยภาพทางจิต ซึ่งเหนือสิ่งอื่นใด ซึ่งรวมถึงความสามารถในการให้เหตุผล วางแผน แก้ปัญหา คิดเชิงนามธรรม เข้าใจความคิดที่ซับซ้อน เรียนรู้อย่างรวดเร็ว และเรียนรู้จากประสบการณ์"AGI ควรจะทำทั้งหมดนี้ได้อย่างง่ายดายเหมือนกับที่คุณทำ
ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง (ISI) Nick Bostrom นักปรัชญาจากอ็อกซ์ฟอร์ดและนักทฤษฎี AI ให้คำจำกัดความของ superintelligence ว่าเป็น "ความฉลาดที่ฉลาดกว่าความคิดของมนุษย์ที่ดีที่สุดในแทบทุกด้าน ซึ่งรวมถึงความคิดสร้างสรรค์ทางวิทยาศาสตร์ ภูมิปัญญาทั่วไป และทักษะทางสังคม" ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงรวมถึงคอมพิวเตอร์ที่ฉลาดกว่าบุคคลเล็กน้อยและคอมพิวเตอร์ที่ฉลาดกว่าหลายล้านเท่าในทุกทิศทาง ISI เป็นสาเหตุของความสนใจที่เพิ่มขึ้นใน AI เช่นเดียวกับข้อเท็จจริงที่ว่าคำว่า "การสูญพันธุ์" และ "ความเป็นอมตะ" มักปรากฏในการอภิปรายดังกล่าว
ทุกวันนี้ มนุษย์ได้พิชิตขั้นตอนแรกของความสามารถ AI - AI แล้วในหลาย ๆ ด้าน การปฏิวัติ AI คือการเดินทางจาก AGI ผ่าน AGI ไปยัง ISI เส้นทางนี้เราอาจไปไม่รอด แต่จะเปลี่ยนแปลงทุกอย่างอย่างแน่นอน
มาดูกันว่านักคิดชั้นนำในสาขานี้เห็นเส้นทางนี้อย่างไร และเหตุใดการปฏิวัตินี้จึงเกิดขึ้นได้เร็วกว่าที่คุณคิด
เราอยู่ที่ไหนในสตรีมนี้?
ปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นคือปัญญาประดิษฐ์ที่เท่ากับหรือมากกว่าปัญญาของมนุษย์หรือประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานเฉพาะ ตัวอย่างบางส่วน:
* รถยนต์เต็มไปด้วยระบบ ICD ตั้งแต่คอมพิวเตอร์ที่กำหนดว่าเมื่อใดที่ระบบเบรกป้องกันล้อล็อกควรเริ่มทำงานกับคอมพิวเตอร์ที่กำหนดพารามิเตอร์ของระบบฉีดเชื้อเพลิง รถยนต์ไร้คนขับของ Google ซึ่งกำลังอยู่ในระหว่างการทดสอบ จะมีระบบ AI ที่แข็งแกร่งที่รับรู้และตอบสนองต่อโลกรอบตัว
* โทรศัพท์ของคุณเป็นโรงงาน ICD ขนาดเล็ก เมื่อคุณใช้แอพแผนที่ รับคำแนะนำในการดาวน์โหลดแอพหรือเพลง ตรวจสอบสภาพอากาศสำหรับวันพรุ่งนี้ คุยกับ Siri หรือทำอย่างอื่น - คุณกำลังใช้ AI
* ตัวกรองสแปมอีเมลของคุณเป็น AI แบบคลาสสิก เริ่มต้นด้วยการหาวิธีแยกสแปมออกจากอีเมลที่ใช้งานได้ จากนั้นเรียนรู้เมื่อจัดการกับอีเมลและค่ากำหนดของคุณ
* และความรู้สึกอึดอัดใจเมื่อเมื่อวานที่คุณกำลังมองหาไขควงหรือพลาสม่าใหม่ในเครื่องมือค้นหา แต่วันนี้คุณเห็นข้อเสนอจากร้านค้าที่เป็นประโยชน์ในเว็บไซต์อื่น ๆ ? หรือเมื่อโซเชียลเน็ตเวิร์กแนะนำให้คุณเพิ่มคนที่น่าสนใจเป็นเพื่อน? ทั้งหมดนี้คือระบบ AI ที่ทำงานร่วมกัน กำหนดการตั้งค่าของคุณ ดึงข้อมูลเกี่ยวกับคุณจากอินเทอร์เน็ต ใกล้ชิดกับคุณมากขึ้น พวกเขาวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้คนนับล้านและหาข้อสรุปจากการวิเคราะห์เหล่านี้เพื่อขายบริการของบริษัทขนาดใหญ่หรือปรับปรุงบริการให้ดีขึ้น
* Google Translate ซึ่งเป็นระบบ AI แบบคลาสสิกอีกระบบหนึ่ง ทำได้ดีในบางสิ่งอย่างน่าประทับใจ การจดจำเสียงก็เช่นกัน เมื่อเครื่องบินของคุณลงจอด บุคคลจะไม่ระบุอาคารผู้โดยสารของเครื่องบิน ค่าตั๋วก็เท่ากัน หมากฮอส หมากรุก แบ็คแกมมอน รถปราบดิน และเกมอื่น ๆ ที่ดีที่สุดในโลก นำเสนอโดยปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นอย่างแคบ
* Google Search เป็น AI ยักษ์ตัวหนึ่งที่ใช้วิธีการที่ชาญฉลาดอย่างเหลือเชื่อในการจัดอันดับหน้าเว็บและกำหนด SERP
และนี่เป็นเพียงในโลกของผู้บริโภคเท่านั้น ระบบ IMD ที่ซับซ้อนมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมการทหาร การผลิต และการเงิน ในระบบการแพทย์ (คิดว่า IBM's Watson) เป็นต้น
ระบบ IMD ในรูปแบบปัจจุบันไม่ก่อให้เกิดภัยคุกคาม ในกรณีที่เลวร้ายที่สุด AI ที่มีปัญหาหรือตั้งโปรแกรมได้ไม่ดีอาจนำไปสู่ภัยพิบัติในท้องถิ่น ไฟฟ้าดับ ตลาดการเงินล่มสลาย และอื่นๆ ในทำนองเดียวกัน แต่ในขณะที่ AGI ไม่ได้รับอำนาจในการสร้างภัยคุกคามที่มีอยู่ เราต้องมองเห็นสิ่งต่างๆ ให้กว้างขึ้น - พายุเฮอริเคนที่ทำลายล้างรอเราอยู่ ลางสังหรณ์ของสิ่งนั้นคือ AII นวัตกรรมใหม่แต่ละรายการใน AGI จะเพิ่มบล็อกเดียวในเส้นทางที่นำไปสู่ AGI และ ISIหรืออย่างที่ Aaron Saenz ได้กล่าวไว้อย่างดี AIs ของโลกของเราเป็นเหมือน "กรดอะมิโนของซุปดึกดำบรรพ์ของโลกอายุน้อย" - แต่องค์ประกอบที่ไม่มีชีวิตชีวาของชีวิตที่จะตื่นขึ้นมาในวันหนึ่ง
เส้นทางจาก AGI ถึง AGI: ทำไมมันยากจัง?
ไม่มีอะไรเปิดเผยความซับซ้อนของสติปัญญาของมนุษย์ได้มากไปกว่าการพยายามสร้างคอมพิวเตอร์ที่ฉลาดพอๆ กัน การสร้างตึกระฟ้า บินสู่อวกาศ ความลับของบิ๊กแบง ทั้งหมดนี้เป็นเรื่องไร้สาระเมื่อเทียบกับการทำซ้ำสมองของเราเองหรืออย่างน้อยก็แค่เข้าใจมัน ปัจจุบันสมองของมนุษย์เป็นวัตถุที่ซับซ้อนที่สุดในจักรวาลที่รู้จัก
บางทีคุณอาจไม่สงสัยด้วยซ้ำว่าการสร้าง AGI นั้นยากเพียงใด (คอมพิวเตอร์ที่จะฉลาดในฐานะบุคคลโดยทั่วไป ไม่ใช่แค่ในด้านเดียว) การสร้างคอมพิวเตอร์ที่สามารถคูณตัวเลขสิบหลักสองหลักในเสี้ยววินาทีนั้นง่ายเหมือนปอกเปลือกลูกแพร์ การสร้างผู้ที่สามารถมองสุนัขและแมวและบอกได้ว่าสุนัขอยู่ที่ไหนและแมวอยู่ที่ไหนเป็นเรื่องยากอย่างไม่น่าเชื่อ สร้าง AI ที่สามารถเอาชนะปรมาจารย์ได้หรือไม่? ทำ. ตอนนี้พยายามให้เขาอ่านย่อหน้าจากหนังสืออายุหกขวบและไม่เพียงแต่เข้าใจคำศัพท์เท่านั้น แต่ยังเข้าใจความหมายด้วย Google ใช้จ่ายเงินหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อพยายามทำสิ่งนี้ ด้วยสิ่งที่ซับซ้อน เช่น การคำนวณ การคำนวณกลยุทธ์ตลาดการเงิน การแปลภาษา คอมพิวเตอร์สามารถจัดการกับสิ่งนี้ได้อย่างง่ายดาย แต่ด้วยสิ่งที่เรียบง่าย เช่น การมองเห็น การเคลื่อนไหว การรับรู้ - ไม่ ดังที่ Donald Knuth กล่าวไว้ "ขณะนี้ AI กำลังทำทุกอย่างที่ต้องใช้ 'การคิด' แต่ไม่สามารถรับมือกับสิ่งที่มนุษย์และสัตว์ทำโดยไม่ได้คิด"
เมื่อคุณคิดถึงเหตุผลของเรื่องนี้ คุณจะรู้ว่าสิ่งที่ดูเหมือนง่ายสำหรับเราที่จะทำดูเหมือนจะเป็นเช่นนั้นเพราะพวกเขาได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเรา (และสัตว์) ตลอดระยะเวลาหลายร้อยล้านปีของวิวัฒนาการ เมื่อคุณเอื้อมมือออกไปหาวัตถุ กล้ามเนื้อ ข้อต่อ กระดูกไหล่ ข้อศอก และมือของคุณจะทำการผ่าตัดทางกายภาพแบบโซ่ยาวทันที ซิงโครนัสกับสิ่งที่คุณเห็น และขยับแขนของคุณในสามมิติ ดูเหมือนง่ายสำหรับคุณ เพราะซอฟต์แวร์ในอุดมคติในสมองของคุณมีหน้าที่รับผิดชอบในกระบวนการเหล่านี้ เคล็ดลับง่ายๆ นี้ทำให้ขั้นตอนในการลงทะเบียนบัญชีใหม่โดยป้อนคำที่เขียนผิดๆ (แคปต์ชา) ให้เป็นเรื่องง่ายสำหรับคุณและสำหรับบอทที่เป็นอันตราย สำหรับสมองของเรา เรื่องนี้ไม่ใช่เรื่องยาก แค่ต้องมองเห็น
ในทางกลับกัน การคูณจำนวนมหาศาลหรือการเล่นหมากรุกเป็นกิจกรรมใหม่สำหรับสิ่งมีชีวิต และเราไม่มีเวลามากพอที่จะปรับปรุงพวกมัน (ไม่ใช่หลายล้านปี) ดังนั้นจึงไม่ยากที่คอมพิวเตอร์จะเอาชนะเราได้ ลองคิดดู: คุณอยากจะสร้างโปรแกรมที่สามารถคูณตัวเลขจำนวนมากหรือโปรแกรมที่จดจำตัวอักษร B ในการสะกดคำนับล้านของมัน ในแบบอักษรที่คาดเดาไม่ได้ที่สุด ด้วยมือหรือไม้ในหิมะ
ตัวอย่างง่ายๆ อย่างหนึ่ง: เมื่อคุณดูสิ่งนี้ คุณและคอมพิวเตอร์ของคุณจะตระหนักว่าสิ่งเหล่านี้เป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัสที่มีเฉดสีต่างกันสองเฉด
แต่ถ้าคุณเอาสีดำออก คุณจะอธิบายภาพรวมทันที: ทรงกระบอก เครื่องบิน มุมสามมิติ แต่คอมพิวเตอร์ทำไม่ได้
เขาจะอธิบายสิ่งที่เขามองว่าเป็นรูปทรงสองมิติที่หลากหลายในเฉดสีต่างๆ ซึ่งโดยหลักการแล้วเป็นความจริง สมองของคุณทำงานมากมายในการตีความความลึก การเล่นเงา แสงในภาพ ในภาพด้านล่าง คอมพิวเตอร์จะเห็นภาพปะติดสองมิติ สีขาว-เทา-ดำ ซึ่งในความเป็นจริงแล้วมีหินสามมิติ
และสิ่งที่เราเพิ่งสรุปไปคือส่วนเล็กๆ ของภูเขาน้ำแข็ง เมื่อพูดถึงการทำความเข้าใจและประมวลผลข้อมูล ในการไปถึงระดับเดียวกันกับบุคคล คอมพิวเตอร์ต้องเข้าใจความแตกต่างในการแสดงออกทางสีหน้า ความแตกต่างระหว่างความสุข ความเศร้า ความพอใจ ความปิติ และเหตุผลที่ Chatsky ดี และ Molchalin ไม่ใช่
จะทำอย่างไร?
ขั้นตอนแรกในการสร้าง AGI: การเพิ่มพลังการประมวลผล
สิ่งหนึ่งที่จำเป็นที่ต้องทำเพื่อให้ AGI เป็นไปได้คือการเพิ่มพลังของฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์หากระบบปัญญาประดิษฐ์ต้องฉลาดพอๆ กับสมอง ระบบนั้นจะต้องจับคู่สมองกับพลังการประมวลผลดิบ
วิธีหนึ่งที่จะเพิ่มความสามารถนี้คือผ่านจำนวนการคำนวณต่อวินาที (OPS) ทั้งหมดที่สมองสามารถผลิตได้ และคุณสามารถกำหนดจำนวนนี้ได้โดยหาค่า OPS สูงสุดสำหรับโครงสร้างสมองแต่ละอย่างและรวมเข้าด้วยกัน
Ray Kurzweil สรุปว่าเพียงพอที่จะประเมิน OPS แบบมืออาชีพของโครงสร้างเดียวและน้ำหนักเมื่อเทียบกับน้ำหนักของสมองทั้งหมด แล้วคูณตามสัดส่วนเพื่อให้ได้ค่าประมาณโดยรวม ฟังดูน่าสงสัยเล็กน้อย แต่เขาทำหลายครั้งด้วยค่าประมาณที่แตกต่างกันของพื้นที่ต่างๆ และได้ตัวเลขเดียวกันเสมอ: ตามลำดับ 10 ^ 16 หรือ 10 พันล้านล้าน OPS
ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เร็วที่สุดในโลก คือ Tianhe-2 ของจีน แซงหน้าตัวเลขนี้ไปแล้ว: มันสามารถดำเนินการได้ประมาณ 32 พันล้านล้านต่อวินาที แต่ Tianhe-2 ใช้พื้นที่ 720 ตารางเมตร ใช้พลังงาน 24 เมกะวัตต์ (สมองของเรากินไฟเพียง 20 วัตต์) และมีราคา 390 ล้านดอลลาร์ เราไม่ได้พูดถึงการใช้ในเชิงพาณิชย์หรืออย่างแพร่หลาย
Kurzweil แนะนำว่าเราตัดสินสุขภาพของคอมพิวเตอร์ด้วยจำนวน OPS ที่คุณสามารถซื้อได้ในราคา $ 1,000 เมื่อจำนวนนั้นถึงระดับมนุษย์ - 10 ล้านล้าน OPS - AGI อาจกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตเรา
กฎของมัวร์ - กฎที่เชื่อถือได้ในอดีตว่าพลังการประมวลผลสูงสุดของคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุก ๆ สองปี - บอกเป็นนัยว่าการพัฒนาเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์เช่นการเคลื่อนไหวของมนุษย์ผ่านประวัติศาสตร์นั้นเติบโตอย่างทวีคูณ หากเราเปรียบเทียบสิ่งนี้กับกฎพันดอลลาร์ของ Kurzweil ตอนนี้เราสามารถซื้อ OPS ได้ 10 ล้านล้านเหรียญในราคา 1,000 ดอลลาร์
คอมพิวเตอร์ราคา $ 1,000 ข้ามสมองของเมาส์ในพลังการคำนวณและอ่อนแอกว่ามนุษย์พันเท่า นี่ดูเหมือนเป็นตัวบ่งชี้ที่ไม่ดีจนกระทั่งเราจำได้ว่าคอมพิวเตอร์อ่อนแอกว่าสมองของมนุษย์ในปี 1985 ล้านล้านเท่า พันล้านเท่าในปี 1995 และอีกล้านเท่าในปี 2548 ภายในปี 2025 เราควรจะมีคอมพิวเตอร์ราคาไม่แพงที่สามารถเทียบได้กับพลังการประมวลผลของสมองของเรา.
ดังนั้น พลังงานดิบที่จำเป็นสำหรับ AGI จึงมีอยู่ในทางเทคนิคอยู่แล้ว ภายใน 10 ปี มันจะออกจากจีนและแพร่กระจายไปทั่วโลก แต่พลังการประมวลผลเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ และคำถามต่อไปคือ เราจะจัดหาพลังทั้งหมดนี้ให้สติปัญญาระดับมนุษย์ได้อย่างไร
ขั้นตอนที่สองในการสร้าง AGI: ให้ความฉลาด
ส่วนนี้ค่อนข้างยุ่งยาก อันที่จริง ไม่มีใครรู้วิธีสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะจริงๆ เรายังคงพยายามหาวิธีสร้างความฉลาดระดับมนุษย์ที่สามารถบอกแมวจากสุนัข แยกตัว B ออกจากหิมะ และวิเคราะห์ ภาพยนตร์อันดับสอง อย่างไรก็ตาม มีกลยุทธ์การคิดล่วงหน้าจำนวนหนึ่ง และเมื่อถึงจุดหนึ่งหนึ่งในนั้นก็ควรได้ผล
1. ย้ำสมอง
ตัวเลือกนี้เหมือนกับนักวิทยาศาสตร์อยู่ในห้องเรียนเดียวกันกับเด็กที่ฉลาดและตอบคำถามได้ดี และแม้ว่าพวกเขาจะพยายามทำความเข้าใจวิทยาศาสตร์อย่างขยันขันแข็ง แต่พวกเขาก็ไม่ได้เข้าใกล้เด็กที่ฉลาดเลยด้วยซ้ำ ในท้ายที่สุดพวกเขาตัดสินใจว่า: ลงนรกเพียงเขียนคำตอบสำหรับคำถามของเขา เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล: เราไม่สามารถสร้างคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อนได้ ดังนั้นทำไมไม่ลองนำต้นแบบที่ดีที่สุดในจักรวาลมาใช้เป็นพื้นฐาน: สมองของเรา?
โลกวิทยาศาสตร์กำลังทำงานอย่างหนักเพื่อค้นหาว่าสมองของเราทำงานอย่างไรและวิวัฒนาการสร้างสิ่งที่ซับซ้อนได้อย่างไร ตามการประมาณการในแง่ดีที่สุด พวกเขาจะสามารถทำได้ภายในปี 2030 เท่านั้น แต่เมื่อเราเข้าใจความลับทั้งหมดของสมอง ประสิทธิภาพและพลังของสมองแล้ว เราก็จะได้รับแรงบันดาลใจจากวิธีการต่างๆ ในการสร้างเทคโนโลยี ตัวอย่างเช่น หนึ่งในสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบการทำงานของสมองคือโครงข่ายประสาทเทียม เธอเริ่มต้นด้วยเครือข่ายของ "เซลล์ประสาท" ของทรานซิสเตอร์ที่เชื่อมต่อกันโดยอินพุตและเอาต์พุต และไม่รู้อะไรเลย - เหมือนเด็กแรกเกิดระบบ "เรียนรู้" โดยพยายามทำงานให้เสร็จ จดจำข้อความที่เขียนด้วยลายมือ และอื่นๆ การเชื่อมต่อระหว่างทรานซิสเตอร์มีความเข้มแข็งในกรณีที่คำตอบที่ถูกต้องและลดลงในกรณีที่ไม่ถูกต้อง หลังจากคำถามและคำตอบหลายรอบ ระบบจะสร้างการสานแบบสมาร์ทซึ่งเหมาะสำหรับงานเฉพาะ สมองเรียนรู้ในลักษณะเดียวกัน แต่ในลักษณะที่ซับซ้อนกว่ามาก และในขณะที่เราศึกษามันต่อไป เรากำลังค้นพบวิธีใหม่ที่น่าทึ่งในการปรับปรุงโครงข่ายประสาทเทียม
การลอกเลียนแบบที่รุนแรงยิ่งกว่านั้นเกี่ยวข้องกับกลยุทธ์ที่เรียกว่าการจำลองสมองเต็มรูปแบบ วัตถุประสงค์: ในการตัดสมองจริงให้เป็นชิ้นบาง ๆ ให้สแกนสมองแต่ละอัน จากนั้นสร้างแบบจำลอง 3 มิติขึ้นใหม่อย่างแม่นยำโดยใช้ซอฟต์แวร์ จากนั้นแปลเป็นคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลัง จากนั้นเราจะมีคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำทุกอย่างที่สมองสามารถทำได้อย่างเป็นทางการ: เพียงแค่ต้องเรียนรู้และรวบรวมข้อมูล หากวิศวกรประสบความสำเร็จ พวกเขาสามารถเลียนแบบสมองจริงด้วยความแม่นยำที่เหลือเชื่อ ซึ่งเมื่อดาวน์โหลดไปยังคอมพิวเตอร์แล้ว ตัวตนและความทรงจำที่แท้จริงของสมองจะยังคงไม่เสียหาย หากสมองเป็นของ Vadim ก่อนที่เขาจะเสียชีวิต คอมพิวเตอร์จะตื่นขึ้นในบทบาทของ Vadim ซึ่งตอนนี้จะกลายเป็น AGI ระดับมนุษย์ และในทางกลับกัน เราก็จะทำให้ Vadim กลายเป็น ISI ที่ชาญฉลาดอย่างไม่น่าเชื่อ ซึ่งแน่นอนว่าเขาจะ มีความยินดีกับ
เราห่างไกลจากการเลียนแบบสมองอย่างสมบูรณ์แค่ไหน? อันที่จริง เราเพิ่งจำลองสมองของหนอนตัวแบนขนาดมิลลิเมตร ซึ่งมีเซลล์ประสาททั้งหมด 302 เซลล์ สมองของมนุษย์ประกอบด้วยเซลล์ประสาทจำนวน 100 พันล้านเซลล์ หากการพยายามหาจำนวนนั้นดูเหมือนไร้ประโยชน์สำหรับคุณ ให้คิดถึงอัตราการเติบโตแบบทวีคูณของความก้าวหน้า ขั้นตอนต่อไปจะเป็นการจำลองสมองของมด จากนั้นจะมีเมาส์ จากนั้นจะมีบุคคลอยู่ในระยะที่เอื้อมถึง
2. ลองตามรอยวิวัฒนาการ
ถ้าเราตัดสินใจว่าคำตอบของเด็กฉลาดนั้นซับซ้อนเกินกว่าจะตัดออก เราสามารถลองทำตามรอยการเรียนรู้และการเตรียมสอบของเขาได้ เรารู้อะไร? ค่อนข้างเป็นไปได้ที่จะสร้างคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังพอๆ กับสมอง วิวัฒนาการของสมองของเราเองได้พิสูจน์เรื่องนี้แล้ว และถ้าสมองซับซ้อนเกินกว่าจะเลียนแบบ เราก็พยายามเลียนแบบวิวัฒนาการได้ ประเด็นคือ แม้ว่าเราจะเลียนแบบสมองได้ แต่ก็อาจเหมือนกับการพยายามสร้างเครื่องบินด้วยการโบกมืออย่างน่าขันที่เลียนแบบการเคลื่อนไหวของปีกนก บ่อยกว่านั้น เราจัดการเพื่อสร้างเครื่องจักรที่ดีโดยใช้วิธีการเชิงเครื่องจักร มากกว่าที่จะเลียนแบบชีววิทยาอย่างแน่นอน
จะจำลองวิวัฒนาการเพื่อสร้าง AGI ได้อย่างไร? วิธีนี้เรียกว่า "อัลกอริทึมทางพันธุกรรม" ควรทำงานในลักษณะนี้: ต้องมีกระบวนการผลิตและการประเมิน และมันจะทำซ้ำตัวเองซ้ำแล้วซ้ำอีก (ในลักษณะเดียวกับที่สิ่งมีชีวิตทางชีววิทยา "มีอยู่" และ "ได้รับการประเมิน" ด้วยความสามารถของพวกเขา เพื่อสืบพันธุ์) กลุ่มคอมพิวเตอร์จะทำงานและผู้ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดจะแบ่งปันคุณลักษณะของตนกับคอมพิวเตอร์เครื่องอื่น "เอาท์พุท" ผู้ประสบความสำเร็จน้อยกว่าจะถูกโยนลงถังขยะแห่งประวัติศาสตร์อย่างไร้ความปราณี กระบวนการคัดเลือกโดยธรรมชาตินี้จะทำให้เกิดคอมพิวเตอร์ที่ดีขึ้นผ่านการทำซ้ำหลายครั้ง ความท้าทายอยู่ที่การสร้างและทำให้วงจรการผสมพันธุ์และการประเมินเป็นไปโดยอัตโนมัติ เพื่อให้กระบวนการวิวัฒนาการดำเนินไปเอง
ข้อเสียของการลอกเลียนแบบวิวัฒนาการคือต้องใช้เวลาหลายพันล้านปีในการวิวัฒนาการ และเราต้องใช้เวลาเพียงไม่กี่ทศวรรษในการทำสิ่งนี้
แต่เรามีข้อได้เปรียบมากมาย ไม่เหมือนวิวัฒนาการ ประการแรก มันไม่มีของประทานแห่งการมองการณ์ไกล มันทำงานโดยบังเอิญ - มันให้การกลายพันธุ์ที่ไร้ประโยชน์ ตัวอย่างเช่น - และเราสามารถควบคุมกระบวนการภายในกรอบของงานที่ได้รับมอบหมายได้ ประการที่สอง วิวัฒนาการไม่มีเป้าหมาย รวมถึงความต้องการสติปัญญา - บางครั้งในสิ่งแวดล้อมบางชนิดไม่ชนะด้วยค่าใช้จ่ายของสติปัญญา (เพราะอย่างหลังใช้พลังงานมากกว่า) ในทางกลับกัน เราสามารถมุ่งเป้าไปที่การเพิ่มสติปัญญาประการที่สาม ในการเลือกสติปัญญา วิวัฒนาการจำเป็นต้องทำการปรับปรุงโดยบุคคลที่สามจำนวนหนึ่ง เช่น การกระจายการใช้พลังงานโดยเซลล์ เราเพียงแค่ขจัดส่วนเกินและใช้ไฟฟ้า ไม่ต้องสงสัยเลย เราจะเร็วกว่าวิวัฒนาการ - แต่อีกครั้ง ไม่ชัดเจนว่าเราจะสามารถก้าวข้ามมันได้หรือไม่
3. ปล่อยให้คอมพิวเตอร์อยู่กับตัวเอง
นี่เป็นโอกาสสุดท้ายที่นักวิทยาศาสตร์หมดหวังอย่างสมบูรณ์และพยายามตั้งโปรแกรมโปรแกรมเพื่อการพัฒนาตนเอง อย่างไรก็ตาม วิธีนี้อาจพิสูจน์ได้ว่าเป็นวิธีที่มีแนวโน้มมากที่สุด แนวคิดก็คือ เรากำลังสร้างคอมพิวเตอร์ที่จะมีทักษะพื้นฐานสองอย่าง: การวิจัย AI และการเปลี่ยนแปลงโค้ดในตัวเอง ซึ่งจะทำให้ไม่เพียงแต่เรียนรู้เพิ่มเติม แต่ยังปรับปรุงสถาปัตยกรรมของตัวเองด้วย เราสามารถฝึกคอมพิวเตอร์ให้เป็นวิศวกรคอมพิวเตอร์ของตนเองได้ เพื่อให้พวกเขาสามารถพัฒนาตนเองได้ และงานหลักของพวกเขาคือการหาวิธีทำให้ฉลาดขึ้น เราจะพูดถึงรายละเอียดเพิ่มเติม
ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นได้ในไม่ช้า
ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในฮาร์ดแวร์และการทดลองกับซอฟต์แวร์ที่ทำงานควบคู่กัน และ AGI สามารถเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็วและไม่คาดคิดด้วยเหตุผลหลักสองประการ:
1. การเติบโตแบบทวีคูณนั้นรุนแรง และสิ่งที่ดูเหมือนขั้นตอนของหอยทากสามารถพัฒนาเป็นกระโดดไกลเจ็ดไมล์ได้อย่างรวดเร็ว --g.webp
ภาพเคลื่อนไหว: hi-news.ru/wp-content/uploads/2015/02/gif.gif
2. เมื่อพูดถึงซอฟต์แวร์ ความคืบหน้าอาจดูช้า แต่การก้าวข้ามหนึ่งครั้งจะเปลี่ยนความเร็วของความคืบหน้าในทันที (ตัวอย่างที่ดี: ในยุคที่โลกทัศน์แบบ geocentric เป็นเรื่องยากสำหรับคนที่จะคำนวณงานของจักรวาล แต่ การค้นพบ heliocentrism ทำให้ทุกอย่างง่ายขึ้นมาก) หรือเมื่อพูดถึงคอมพิวเตอร์ที่ปรับปรุงตัวเอง สิ่งต่างๆ อาจดูช้ามาก แต่บางครั้งการแก้ไขระบบเพียงครั้งเดียวก็แยกความแตกต่างจากประสิทธิภาพนับพันเท่าเมื่อเทียบกับเวอร์ชันของมนุษย์หรือเวอร์ชันดั้งเดิม
ถนนจาก AGI ไปยัง ISI
เมื่อถึงจุดหนึ่ง เราจะได้รับ AGI อย่างแน่นอน - ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป คอมพิวเตอร์ที่มีระดับสติปัญญาของมนุษย์ทั่วไป คอมพิวเตอร์และมนุษย์จะอยู่ด้วยกัน หรือพวกเขาจะไม่
ประเด็นคือ AGI ที่มีสติปัญญาและพลังประมวลผลในระดับเดียวกับมนุษย์จะยังคงได้เปรียบเหนือมนุษย์อย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น:
อุปกรณ์
ความเร็ว. เซลล์ประสาทสมองทำงานที่ 200 Hz ในขณะที่ไมโครโปรเซสเซอร์สมัยใหม่ (ซึ่งช้ากว่าที่เราจะได้รับเมื่อสร้าง AGI อย่างมาก) ทำงานที่ความถี่ 2 GHz หรือเร็วกว่าเซลล์ประสาทของเรา 10 ล้านเท่า และการสื่อสารภายในของสมองซึ่งสามารถเคลื่อนที่ด้วยความเร็ว 120 m / s นั้นด้อยกว่าความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการใช้เลนส์และความเร็วของแสงอย่างมาก
ขนาดและการจัดเก็บ ขนาดของสมองถูกจำกัดโดยขนาดของกะโหลกศีรษะของเรา และมันไม่สามารถใหญ่ขึ้นได้ มิฉะนั้น การสื่อสารภายในที่ความเร็ว 120 m / s จะใช้เวลานานเกินไปในการเดินทางจากโครงสร้างหนึ่งไปอีกโครงสร้างหนึ่ง คอมพิวเตอร์สามารถขยายขนาดตามจริงได้ ใช้ฮาร์ดแวร์มากขึ้น เพิ่ม RAM หน่วยความจำระยะยาว ทั้งหมดนี้อยู่นอกเหนือความสามารถของเรา
ความน่าเชื่อถือและความทนทาน หน่วยความจำคอมพิวเตอร์ไม่เพียงมีความแม่นยำมากกว่าหน่วยความจำของมนุษย์ ทรานซิสเตอร์ของคอมพิวเตอร์มีความแม่นยำมากกว่าเซลล์ประสาทชีวภาพและมีแนวโน้มที่จะเสื่อมสภาพน้อยลง (และจริง ๆ แล้วสามารถเปลี่ยนหรือซ่อมแซมได้) สมองของผู้คนเหนื่อยล้าเร็วขึ้น ในขณะที่คอมพิวเตอร์สามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง 7 วันต่อสัปดาห์
ซอฟต์แวร์
ความเป็นไปได้ของการแก้ไข ความทันสมัย ความเป็นไปได้ที่หลากหลายขึ้น โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถแก้ไข ปรับปรุง และทดลองได้ไม่เหมือนกับสมองของมนุษย์ สามารถอัพเกรดพื้นที่ที่สมองของมนุษย์อ่อนแอได้ซอฟต์แวร์สำหรับการมองเห็นของมนุษย์ได้รับการออกแบบมาอย่างดีเยี่ยม แต่จากมุมมองทางวิศวกรรม ความสามารถของมันยังจำกัดมาก - เราเห็นเฉพาะในสเปกตรัมของแสงที่มองเห็นได้เท่านั้น
ความสามารถส่วนรวม มนุษย์เหนือกว่าเผ่าพันธุ์อื่นในแง่ของสติปัญญาส่วนรวมที่ยิ่งใหญ่ เริ่มจากการพัฒนาภาษาและการก่อตัวของชุมชนขนาดใหญ่ เคลื่อนผ่านงานประดิษฐ์ของการเขียนและการพิมพ์ และขณะนี้ได้รับพลังจากเครื่องมือต่างๆ เช่น อินเทอร์เน็ต ปัญญาส่วนรวมของผู้คนเป็นเหตุผลสำคัญที่ทำให้เราเรียกตัวเองว่ามงกุฎแห่งวิวัฒนาการ. แต่คอมพิวเตอร์ก็ยังดีกว่า เครือข่ายปัญญาประดิษฐ์ทั่วโลกที่ทำงานในโปรแกรมเดียว การซิงโครไนซ์และพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง จะช่วยให้คุณเพิ่มข้อมูลใหม่ลงในฐานข้อมูลได้ทันที ทุกที่ที่คุณได้รับ กลุ่มดังกล่าวจะสามารถทำงานไปสู่เป้าหมายเดียวในภาพรวมได้ เนื่องจากคอมพิวเตอร์ไม่ได้รับความขัดแย้ง แรงจูงใจ และความสนใจในตนเองเหมือนที่มนุษย์ทำ
AI ซึ่งมีแนวโน้มที่จะกลายเป็น AGI ผ่านการพัฒนาตนเองที่ตั้งโปรแกรมไว้ จะไม่มองว่า "ความฉลาดระดับมนุษย์" เป็นก้าวสำคัญ - เหตุการณ์สำคัญนี้มีความสำคัญต่อเราเท่านั้น เขาจะไม่มีเหตุผลที่จะหยุดในระดับที่น่าสงสัยนี้ และด้วยข้อได้เปรียบที่แม้แต่ AGI ระดับมนุษย์ก็มี มันค่อนข้างชัดเจนว่าความฉลาดของมนุษย์จะเป็นเพียงแสงวูบวาบสั้นๆ ในการแข่งขันเพื่อความเหนือกว่าทางปัญญา
การพัฒนาเหตุการณ์นี้อาจทำให้เราประหลาดใจอย่างมาก ความจริงก็คือจากมุมมองของเรา ก) เกณฑ์เดียวที่ช่วยให้เราสามารถกำหนดคุณภาพของความฉลาดคือความฉลาดของสัตว์ ซึ่งต่ำกว่าของเราโดยปริยาย b) สำหรับเรา คนที่ฉลาดที่สุดมักจะฉลาดกว่าคนที่โง่ที่สุดเสมอ เช่นนั้น:
นั่นคือในขณะที่ AI กำลังพยายามเข้าถึงระดับการพัฒนาของเรา เราจะเห็นว่ามันฉลาดขึ้นอย่างไรเมื่อเข้าใกล้ระดับของสัตว์ เมื่อเขาไปถึงระดับมนุษย์คนแรก - Nick Bostrom ใช้คำว่า "ประเทศงี่เง่า" - เราจะดีใจ: "ว้าวเขาเหมือนคนปัญญาอ่อนอยู่แล้ว เย็น! " สิ่งเดียวคือในสเปกตรัมทั่วไปของความฉลาดของผู้คนตั้งแต่คนงี่เง่าในหมู่บ้านไปจนถึงไอน์สไตน์ช่วงนั้นมีขนาดเล็ก - ดังนั้นหลังจากที่ AI ไปถึงระดับของคนงี่เง่าและกลายเป็น AGI มันก็จะฉลาดกว่า ไอน์สไตน์.
และจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป?
ระเบิดปัญญา
ฉันหวังว่าคุณจะพบว่ามันน่าสนใจและสนุก เพราะตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา หัวข้อที่เรากำลังพูดคุยกันจะกลายเป็นเรื่องผิดปกติและน่าขนลุก เราควรหยุดและเตือนตัวเองว่าข้อเท็จจริงแต่ละข้อที่กล่าวมาข้างต้นเป็นวิทยาศาสตร์ที่แท้จริงและการทำนายที่แท้จริงสำหรับอนาคตที่ทำโดยนักคิดและนักวิทยาศาสตร์ที่โดดเด่นที่สุด เพียงแค่เก็บไว้ในใจ
ดังที่เราได้กล่าวไว้ข้างต้น โมเดลที่ทันสมัยทั้งหมดของเราสำหรับการบรรลุ AGI จะมีตัวเลือกเมื่อ AI ปรับปรุงตัวเอง และทันทีที่เขากลายเป็น AGI แม้แต่ระบบและวิธีการที่เขาเติบโตขึ้นมาก็ฉลาดพอที่จะพัฒนาตัวเองได้ - หากพวกเขาต้องการ แนวคิดที่น่าสนใจปรากฏขึ้น: การพัฒนาตนเองแบบเรียกซ้ำ มันทำงานเช่นนี้
ระบบ AI บางระบบในระดับหนึ่ง เช่น คนงี่เง่าในหมู่บ้าน ได้รับการตั้งโปรแกรมให้พัฒนาสติปัญญาของตนเอง เมื่อพัฒนาแล้ว - จนถึงระดับของไอน์สไตน์ - ระบบดังกล่าวเริ่มพัฒนาแล้วด้วยสติปัญญาของไอน์สไตน์ มันใช้เวลาน้อยลงในการพัฒนาและการก้าวกระโดดก็ใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ พวกเขาทำให้ระบบมีประสิทธิภาพเหนือกว่าบุคคลใด ๆ มากขึ้นเรื่อย ๆ ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็ว AGI จึงทะยานสู่สวรรค์ด้วยความเฉลียวฉลาดและกลายเป็นระบบ ISI ที่ชาญฉลาด กระบวนการนี้เรียกว่าการระเบิดของสติปัญญา และเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดของกฎการเร่งผลตอบแทน
นักวิทยาศาสตร์โต้แย้งว่า AI จะไปถึงระดับ AGI ได้เร็วเพียงใด ส่วนใหญ่เชื่อว่าเราจะได้ AGI ภายในปี 2040 ในเวลาเพียง 25 ปี ซึ่งถือว่าน้อยมากตามมาตรฐานการพัฒนาเทคโนโลยีต่อจากห่วงโซ่ตรรกะ เป็นเรื่องง่ายที่จะสรุปว่าการเปลี่ยนจาก AGI เป็น ISI จะเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วเช่นกัน เช่นนั้น:
“ต้องใช้เวลาหลายสิบปีกว่าที่ระบบ AI แรกจะไปถึงระดับต่ำสุดของความฉลาดทั่วไป แต่ในที่สุดก็เกิดขึ้น คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจโลกรอบตัวได้เหมือนเด็กสี่ขวบ ทันใดนั้น แท้จริงแล้วหนึ่งชั่วโมงหลังจากบรรลุเป้าหมายนี้ ระบบได้ผลิตทฤษฎีฟิสิกส์ที่ยอดเยี่ยมที่รวมทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไปและกลศาสตร์ควอนตัมเข้าด้วยกัน ซึ่งมนุษย์ไม่สามารถทำได้ หลังจากผ่านไปหนึ่งชั่วโมงครึ่ง AI จะกลายเป็น ISI ซึ่งฉลาดกว่ามนุษย์ถึง 170,000 เท่า"
เราไม่มีแม้แต่คำที่เหมาะสมในการอธิบายความฉลาดหลักแหลมของขนาดนี้ ในโลกของเรา "ฉลาด" หมายถึงบุคคลที่มีไอคิว 130, "โง่" - 85 แต่เราไม่มีตัวอย่างของคนที่มีไอคิว 12,952 ผู้ปกครองของเราไม่ได้ออกแบบมาสำหรับเรื่องนั้น
ประวัติศาสตร์ของมนุษยชาติบอกเราอย่างชัดเจนและชัดเจน: พร้อมกับสติปัญญามาพร้อมพลังและความแข็งแกร่ง ซึ่งหมายความว่าเมื่อเราสร้างปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง มันจะเป็นสิ่งมีชีวิตที่ทรงพลังที่สุดในประวัติศาสตร์ของชีวิตบนโลก และสิ่งมีชีวิตทั้งหมด รวมทั้งมนุษย์ จะได้รับพลังอย่างสมบูรณ์ - และสิ่งนี้อาจเกิดขึ้นในยี่สิบปี
หากสมองอันน้อยนิดของเราสามารถคิดหา Wi-Fi ได้ สิ่งที่ฉลาดกว่าเรานับร้อย พัน พันล้านครั้งสามารถคำนวณตำแหน่งของทุกอะตอมในจักรวาลได้อย่างง่ายดายในเวลาใดก็ตาม ทุกสิ่งที่เรียกว่าเวทมนตร์ พลังใด ๆ ที่เกิดจากเทพผู้มีอำนาจทุกอย่าง ทั้งหมดนี้จะเป็นของ ISI การสร้างเทคโนโลยีเพื่อย้อนวัย รักษาโรคต่างๆ ขจัดความหิวโหยและความตาย ควบคุมสภาพอากาศ ทุกอย่างจะเป็นไปได้ในทันใด การสิ้นสุดของสิ่งมีชีวิตทั้งหมดบนโลกในทันทีก็เป็นไปได้เช่นกัน คนที่ฉลาดที่สุดในโลกของเราเห็นพ้องต้องกันว่าทันทีที่ปัญญาประดิษฐ์ปรากฏขึ้นในโลก จะเป็นการทำเครื่องหมายการปรากฏตัวของพระเจ้าบนโลก และคำถามสำคัญยังคงอยู่
