"Люди говорят, что не хотят жить вечно. Но в большинстве случаев им просто не хочется сотни лет быть старой развалиной — хрупкой, больной, живущей на одних капельницах. А ведь речь идет вовсе не о том, чтобы состариться и потом вечно жить как среднестатистический 99-летний старик!
Речь о том, чтобы оставаться молодым и здоровым, запустив вспять процесс старения и долго-долго поддерживая идеальную форму. И никто почему-то не думает о том, сколько удивительных вещей мы сможем застать, если не умрем! Лично я бы здесь с удовольствием задержался." Рэй Курцвейл
https://playboyrussia.com/chtivo/rey-ku ... chno-7319/
2024
Системы автопилота и помощи водителям будут широко распространены в легковых, грузовых автомобилях и общественном транспорте. В ряде стран людям вовсе запретят управлять автомобилем без электронного ассистента водителя. В период с 2020 по 2025 годы появятся компактные персональные летательные аппараты.
2025
Носимая электроника начнёт вытесняться имплантируемой. Мы научимся эффективно бороться с процессами старения и будем постоянно продлевать свою жизнь с помощью нанороботов и других технологий, которым пока нет даже названия.
2028
Альтернативная энергетика станет одной из ключевых технологий для развития всех остальных. Она будет утверждена как доминирующая концепция. Солнечные батареи станут настолько эффективными, что их хватит на покрытие большей части энергетических затрат.
2029
Программа не только сможет полностью пройти тест Тьюринга, а сделает это лучше многих реальных собеседников. Компьютер за тысячу долларов будет на порядки превосходить мозг среднего человека в большинстве областей.
Моделирование мозга станет гораздо точнее. Будут определены функции сотен различных субрегионов, алгоритмы их развития и работы. Они будут расшифрованы и включены в алгоритмы нейронных сетей.
2031
Многие люди добровольно станут киборгами, а из-за обилия имплантатов будет переосмыслен и сам термин «человеческое существо». Органы будут изготавливать машины в любой крупной больнице.
Появятся компьютерные имплантаты с прямым подключением к мозгу и отдельным группам нейронов. Они будут способны наделить человека сверхспособностями – усилить восприятие, улучшить память, увеличить скорость реакции и сократить время обучения.
2033
Компьютеры станут обучаться без участия человека. Небиологические формы интеллекта объединят тонкость организации человеческого разума со скоростью, памятью и безграничными возможностями обмена знаниями машинного интеллекта.
Практически все автомобили станут самоуправляемыми. Сельскохозяйственные работы и системы транспорта также будут полностью автоматизированы.
2034
Развитие ИИ приведёт к появлению общественных движений за права машин. Глобальная программа орбитальной защиты будет эффективно предотвращать падение на Землю крупных метеоритов и астероидов.
2038
Трансгуманизм станет одним из ключевых направлений. Нейроимплантаты позволят быстрее получать профориентацию и любые специфические познания. Собственные клетки тела можно будет запрограммировать на новые функции и лечение болезней.
2041
Инернет-трафик возрастёт в сотни миллионов раз, а поисковые системы будут встроены повсюду. Запросы в них можно будет отсылать даже силой мысли через BCI.
2045
Первая реализация физического бессмертия: нанороботы помогают преодолевать апоптоз и защищают организм от любых негативных воздействий.
2049
Еда обычно ассемблируется нанороботами из подручных материалов. Такая пища совершенно неотличима от «природной», но может быть как угодно видоизменена простой модификацией программы. Например, она может стать более или менее калорийной, изменить содержание аминокислот, витаминов, микроэлементов, или даже изначально включать в свой состав ферменты для её переваривания. Технология производства синтетической пищи решит проблему голода и сделает добычу продовольствия независимой от климатических условий и наличия природных ресурсов.
Различие между виртуальной реальностью и тем, что пока принято называть «настоящим миром», полностью сотрётся. Способствовать этому будет как развитие систем дополненной реальности, так и тот факт, что практически все физические объекты смогут выполнять немедленную самосборку или изменение своих свойств.
2072 — 2099
Нанотехнологии породят пикотехнологии. Люди научатся манипулировать структурами размерностью в одну триллионную долю метра. Начнётся эра технологической сингулярности, которая распространится за пределы Земли вместе с человечеством. Наше мышление больше не обладает преимуществами над искусственным разумом. Люди и машины слились на всех уровнях бытия. Многие люди вообще не имеют постоянной формы. Они существуют в виде программ, их сознание способно контролировать сразу несколько разных физических тел и создавать новые. Границы между вещественными проявлениями личностей постепенно стираются, поэтому невозможно точно определить, сколько людей живёт на Земле и за её пределами.
https://www.computerra.ru/226917/predic ... -kurzweil/
1999 2029: 1000-долларовый компьютер в 1000 раз превосходит человеческий мозг по вычислительной мощности.
1999 2029: Алгоритмы работы некоторых областей мозга дешифрованы и воплощены в нейронных сетях.
1999 2029: Компьютерные очки-дисплеи устарели благодаря распространению постоянных или снимаемых глазных имплантов.
1999 2029: Существуют также нейроимпланты, улучшающие память, обучаемость и интеллект. Благодаря нейроимплантам люди могут переживать полное погружение в виртуальную реальность.
1999 2029: Компьютеры теперь способны самостоятельно производить новые знания.
1999 2029: большая часть общения происходит не между людьми и людьми, а между людьми и машинами.
1999 2029: Производственный, сельскохозяйственный и транспортный сектора почти полностью автоматизированы и очень немногие люди в них работают.
1999 2029: Войны, болезни и бедность истреблены по всему миру благодаря технологиям
1999 2029: Развитие ИИ привело к появлению движения за права роботов.
1999 2029: Хотя компьютеры регулярно проходят тест Тьюринга, споры о том, равны ли они людям во всех отношениях, продолжаются.
1999 2029: Системы ИИ заявят, что они обладают сознанием и потребуют признания этого факта. Большинство людей смирится с этим обстоятельством.
1999 2029: Обратный инжиниринг человеческого мозга завершён. Небиологический интеллект объединить в себе способность к распознанию образов человека и скорость машинных вычислений
1999 2029: Небиологический интеллект продолжит свой экспоненциальный рост.
1999 2049: Вся еда производится микромашинами на молекулярном уровне и неотличима от натуральной.
1999 2049: Исчезает различие между виртуальной реальностью и обычной за счёт фоглетов – микромашин, способных мгновенно сложиться в любой трёхмерный объект
1999 2072: Появляются пикотехнологии. 10**(-12) м
1999 2099: Все аспекты работы мозга будут полностью поняты. Естественный процесс мышления не будет иметь преимуществ по сравнению с машинным. Системы ИИ получат равные с человеком права. Люди и машины сольются вместе на физическом и ментальном уровне с помощью киберимплантом. Разница между человеком и машиной исчезнет.
1999 2099: Большинство разумных существ не будут иметь постоянных физических тел. Большую часть населения будут представлять собой системы ИИ, существующие только как компьютерные программы. Они смогут населять или создавать себе робототела по своему желанию, а также контролировать одновременно несколько тел.
1999 2099. Индивидуальные существа постоянно сливаются и разделяются, что делает невозможным определение точного населения Земли. Это приводит к серьёзным изменениям представлений о самоидентичности.
1999 2099: Органические люди являются меньшинством на Земле. И даже среди них является нормой использование имплантов. Небольшая доля людей, которая выбрала отказаться от имплантов, живёт на другом уровне сознания, чем большинство и не может с ним полноценно взаимодействовать. Естественные люди законодательно оберегаются. Несмотря на их недостатки, ИИ уважает их как своих прародителей.
1999 2099: Системы ИИ могут мгновенно загружать новые знания, не тратя время на обучение. Они могут разделять своё внимание на множество задач одновременно.
1999 2099: Искусство и музыка охватывают ранее недоступные спектры частот
1999 2099: Деньги утрачивают ценность.
1999 2099: Некоторые люди, родившиеся в 1940-х годах, всё ещё живы и активны.
1999 2099. Системы ИИ непрерывно делают запасные копии себя и в силу этого фактически бессмертны. Главный риск – это компьютерные вирусы.
1999 2099: На пороге XXII века технологический прогресс продолжает ускорятся. Появляются фемтотехнологии.
2005 В 2045 году произойдёт Сингулярность. За 1000 долларов можно будет купить компьютер, в миллиард раз превосходящий любого человека. Сингулярность произойдёт, когда системы ИИ превзойдут человека интеллектуально и возьмут технологическое развитие в свои руки. Они начнут улучшать сами себя в самоусиливающиемся взрывообразном процессе, который принципиально непредсказуем.
2005 После 2045 года будет достигнут предел уплотнения вычислительной техники. Она будет теперь расти только в ширь. Вся Земля будет превращена в один большой компьютрониум. Затем начнётся процесс пробуждения вселенной
2005 К 2099г ИИ сможет создавать компьютеры размером с планету. К 2199 г процесс «пробуждения вселенной» завершится, если будет найден способ сверхсветовых путешествий. А затем начнётся эра изменения законов физики и путешествий в другие измерения.
https://proza.ru/2010/02/15/130
СТАВКА 1
ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 27 лет (2002-2029)
“К 2029 году ни один компьютер - или "машинный интеллект" - не пройдет тест Тьюринга”.
предсказатель
Митчелл Кейпор
соперник
Рэй Курцвейл
СТАВКА $20 000
отправится в Фонд Электронных границ, если победит Кейпор,
или в Фонд Курцвейла, если победит Курцвейл.
Подробные Условия
Ставка на Тест Тьюринга: Правила
Как подготовлено Рэем Курцвейлом в консультации с Митчеллом Кейпором
Предыстория "Ставки на длительный тест Тьюринга".
Рэй Курцвейл утверждает, что компьютер (то есть машинный интеллект) пройдет тест Тьюринга к 2029 году. Митчелл Кейпор считает, что этого не произойдет.
Эта ставка предназначена для того, чтобы стать первой долгосрочной ставкой, которой будет управлять Фонд Long Now. Доходы от пари должны быть переданы благотворительной организации, указанной победителем.
В этом документе содержится краткое описание теста Тьюринга и набор правил высокого уровня для администрирования ставки. Эти правила предусматривают создание "Комитета по тестированию Тьюринга", который разработает подробные правила и процедуры для осуществления разрешения пари. Основной целью Комитета по тестированию Тьюринга будет разработка правил и процедур, которые позволят избежать и предотвратить мошенничество.
Краткое описание теста Тьюринга. В статье 1950 года ("Вычислительная техника и интеллект", Mind 59 (1950): 433-460, перепечатанной в E. Фейгенбаум и Дж. Фельдман, ред., Компьютеры и мышление, Нью-Йорк: Макгроу-Хилл, 1963), Алан Тьюринг описывает свою концепцию Теста Тьюринга, в котором один или несколько судей-людей опрашивают компьютеры и человеческие сущности с помощью терминалов (чтобы судьи не были предубеждены против компьютеров за отсутствие человеческой внешности). Характер диалога между человеческими судьями и кандидатами (т.е. компьютерами и человеческими сущностями) похож на онлайн-чат с использованием мгновенных сообщений. Компьютеры, так же как и человеческие сущности, пытаются убедить человеческих судей в своей человечности. Если судьи-люди не могут надежно разоблачить компьютеры (как людей-самозванцев), то считается, что компьютер продемонстрировал интеллект человеческого уровня.
Тьюринг был очень специфичен во многих аспектах того, как проводить тест. Он не уточнил многие ключевые детали, такие как продолжительность допроса и изощренность (опытность/мудрость) человеческого судьи и человеческих сущностей. Цель правил, описанных ниже, состоит в том, чтобы обеспечить набор процедур для проведения теста через несколько десятилетий.
Процедура пари на Тест Тьюринга: Общие правила теста Тьюринга
Эти Общие правила теста Тьюринга могут быть изменены по соглашению Рэя Курцвейла и Митчелла Кейпора или, если Рэй Курцвейл и/или Митчелл Кейпор недоступны, то Комитетом по тестированию Тьюринга (описано ниже). Однако любое такое изменение в эти Общие правила теста Тьюринга должно быть внесено только в том случае, если (i) установлено, что эти правила противоречат, или (ii) установлено, что эти правила несовместимы с намерением Алана Тьюринга определить интеллект на уровне человека в машине, или (iii) эти правила признаны несправедливыми, или (iv) эти правила признаны невыполнимыми для реализации.
I. Определения.
Человек - это биологическая человеческая личность, как этот термин понимается в 2001 году, чей интеллект не был улучшен за счет использования машинного (т.е. небиологического) интеллекта, независимо от того, используется ли он извне (например, использование внешнего компьютера) или внутренне (например, нейронные имплантаты). Человек не может быть генетически улучшен (с помощью генной инженерии) выше уровня человека в 2001 году.
Компьютер - это любая форма небиологического интеллекта (аппаратное и программное обеспечение) и может включать любую форму технологии, но не может включать биологического человека (усовершенствованного или иного) или биологические нейроны (однако допускается небиологическая эмуляция биологических нейронов).
Комитет по тестированию Тьюринга будет состоять из трех человек, которые будут выбраны, как описано ниже.
Судьями Теста Тьюринга будут три человека, отобранных Комитетом по тестированию Тьюринга.
Человеческие сущности для теста Тьюринга будут тремя людьми, выбранными Комитетом по тестированию Тьюринга.
Участниками Теста Тьюринга будут три человеческих сущности для теста Тьюринга и один компьютер.
II. Процедура
Комитет по тестированию Тьюринга будет назначен следующим образом.
Одним из членов будет Рэй Курцвейл или назначенный им человек, или, если он недоступен, лицо, назначенное фондом "Долгое сейчас". В случае, если Фонд "Долгое время" назначит этого человека, он приложит все усилия, чтобы назначить человека, который наилучшим образом отражает взгляды Рэя Курцвейла (как выражено в его аргументе о ставке).
Вторым членом будет Митчелл Кейпор или назначенный им сотрудник, или, если он недоступен, лицо, назначенное фондом "Долгое время". В случае, если Фонд "Долгое время" назначит этого человека, он приложит все усилия, чтобы назначить человека, который наилучшим образом отражает взгляды Митчелла Кейпора (как выражено в его аргументе о ставке).
Третий член будет назначен двумя вышеперечисленными членами, или, если два вышеперечисленных члена не смогут договориться, то Фондом "Долгое время", который, по его мнению, имеет право представлять позицию "среднего уровня".
Рэй Курцвейл, или назначенный им сотрудник, или другой член Комитета по тестированию Тьюринга, или Фонд "Долгое сейчас" могут время от времени запрашивать проведение сеанса тестирования Тьюринга и выбирать или предоставлять один компьютер для этой цели. Для тех Сеансов тестирования Тьюринга, которые были вызваны Рэем Курцвейлом или его назначенным лицом или другим членом комитета по тестированию Тьюринга (кроме заключительного в 2029 году), лицо, требующее проведения Сеанса тестирования Тьюринга, должно предоставить (или собрать) средства, необходимые для проведения Сеанса тестирования Тьюринга. В любом случае Фонд Long Now не обязан проводить более двух таких сеансов тестирования Тьюринга до последнего (в 2029 году), если он определит, что проведение таких дополнительных сеансов тестирования Тьюринга будет чрезмерной административной нагрузкой.
Комитет по тестированию Тьюринга предоставит подробные правила и процедуры для проведения каждой такой сессии теста Тьюринга, прилагая все усилия для отражения правил и процедур, описанных в этом документе. Основной целью Комитета по тестированию Тьюринга будет разработка правил и процедур, которые в максимально возможной степени позволят избежать и предотвратить мошенничество. Эти подробные правила и процедуры будут включать (i) спецификации используемого оборудования, (ii) подробные процедуры, которым необходимо следовать, (iii) конкретные инструкции, которые должны быть даны всем участникам, включая судей по тесту Тьюринга, Человеческие сущности для теста Тьюринга и Компьютер, (iv) процедуры проверки для обеспечения целостности процедуры и (v) любые другие детали, необходимые для проведения Сессии теста Тьюринга. Помимо Общих правил теста Тьюринга, описанных в этом документе, Комитет по тестированию Тьюринга будет в меру своих возможностей руководствоваться оригинальным описанием теста Тьюринга Аланом Тьюрингом в его статье 1950 года. Комитет по тестированию Тьюринга также определит процедуры для устранения любых тупиковых ситуаций, которые могут возникнуть в ходе его собственных обсуждений.
Каждая сессия теста Тьюринга будет состоять как минимум из трех испытаний теста Тьюринга.
Для каждого такого испытания по тесту Тьюринга будет проведен ряд собеседований по тесту Тьюринга, за которыми последует голосование судей по тесту Тьюринга, как описано ниже.
Используя свое лучшее суждение, Комитет по тестированию Тьюринга назначит трех человек Судьями по тесту Тьюринга.
Используя свое лучшее суждение, Комитет по тестированию Тьюринга назначит трех человек в качестве испытуемых для теста Тьюринга. Человеческие сущности Теста Тьюринга не должны быть известны (ни лично, ни по репутации) судьям Теста Тьюринга.
Во время Собеседований по Тесту Тьюринга (для каждого Испытания по Тесту Тьюринга) каждый из трех Судей по Тесту Тьюринга проведет онлайн-интервью с каждым из четырех Кандидатов на Тест Тьюринга (т.е. с Компьютером и тремя Человеческими сущностями для теста Тьюринга) в течение двух часов каждый в общей сложности восемь часов интервью, проведенных каждым из трех Судей по тесту Тьюринга (в общей сложности 24 часа интервью).
Собеседования по тесту Тьюринга будут состоять из текстовых онлайн-сообщений, отправляемых туда и обратно, как в онлайн-чате "мгновенных сообщений", как эта концепция понимается в 2001 году.
Человеческим сущностям дается указание стараться отвечать как можно более по-человечески во время собеседований по тесту Тьюринга.
Компьютер также предназначен для того, чтобы отвечать как можно более по-человечески во время собеседований по тесту Тьюринга.
Ни от Людей, проходящих тест Тьюринга, ни от Компьютера не требуется рассказывать правду об их истории или других вопросах. Всем кандидатам разрешается отвечать вымышленными историями.
В конце собеседований каждый из трех судей Теста Тьюринга выскажет свой вердикт в отношении каждого из четырех кандидатов на тест Тьюринга, указав, является ли указанный кандидат человеком или машиной. Компьютер будет считаться прошедшим "Тест Тьюринга на определение человека", если Компьютер обманул двух или более из трех Судей-людей, заставив их думать, что он человек.
Кроме того, каждый из трех судей теста Тьюринга присвоит четырем кандидатам ранг от 1 (наименее человечный) до 4 (наиболее человечный). Компьютер будет считаться прошедшим "Тест рангового порядка теста Тьюринга", если средний ранг Компьютера равен или превышает средний ранг двух или более из трех человеческих сущностей Теста Тьюринга.
Компьютер будет считаться прошедшим Тест Тьюринга, если он пройдет как Тест Тьюринга на определение человека, так и Тест Тьюринга на Ранговый порядок.
Если Компьютер пройдет Тест Тьюринга, как описано выше, до конца 2029 года, то Рэй Курцвейл выиграет пари. В противном случае Митчелл Кейпор выигрывает пари.
Аргумент Кейпора
Суть теста Тьюринга заключается в том, может ли компьютер успешно выдавать себя за человека. Тест должен проводиться на практике в соответствии с набором подробных условий, которые основаны на том, что судьи-люди связаны с испытуемыми (компьютером и человеком) исключительно через систему обмена мгновенными сообщениями или ее эквивалент. То есть единственная информация, которая будет передаваться между сторонами, - это текст.
Чтобы пройти тест, компьютер должен быть способен общаться с помощью этой среды, по крайней мере, так же компетентно, как и человек. Нет никаких ограничений по предмету; все, что входит в рамки человеческого опыта в реальности или воображении, является честной игрой. Это очень широкое полотно, охватывающее все возможности обсуждения искусства, науки, личной истории и социальных отношений. Изучение связей между сферами также является честной игрой, позволяющей проводить необычные, но наглядные аналогии и метафоры. На мой взгляд, это настолько широкое полотно, что невозможно предвидеть, когда или даже если машинный интеллект сможет нарисовать картину, которая может обмануть человеческого судью.
В то время как можно представить, что машина набирает идеальный балл на SAT или выигрывает в Jeopardy, поскольку они основаны на сохраненных фактах и способности их запоминать, представляется гораздо менее вероятным, что машина может объединять вещи по-новому или иметь истинное воображение таким образом, чтобы соответствовать всему, что могут делать люди, особенно если мы полностью ценим творческие способности, на которые способны люди. Это часто упускается из виду теми учеными-компьютерщиками, которые правильно отмечают, что для компьютеров нет ничего невозможного в том, чтобы демонстрировать творческие способности. Не невозможно, да. Достаточно вероятно, чтобы оправдать веру в то, что компьютер может пройти тест Тьюринга? На мой взгляд, нет. Компьютеры выглядят относительно умнее в теории, когда те, кто делает оценку, считают людей более тупыми и ограниченными, чем они есть.
Как люди:
Мы - воплощенные существа; наша телесность обосновывает нас и определяет наше существование множеством способов.
Мы все тесно связаны с окружающей средой; восприятие окружающей среды и взаимодействие с ней является равноправным партнером познания в формировании опыта.
Эмоции так же или более фундаментальны, чем познание; чувства, грубые и тонкие, связывают и формируют оболочку того, что мыслимо.
Мы - сознательные существа, способные к рефлексии и самосознанию; сфера духовного или трансперсонального (если подобрать менее нагруженное слово) - это то, частью чего мы можем быть и что является частью нас самих.
Когда я рассматриваю людей таким образом, становится чрезвычайно трудно даже представить, что означало бы для компьютера успешное олицетворение, не говоря уже о том, чтобы поверить, что его достижение находится в пределах нашей жизни. В конце концов, у компьютеров нет ничего похожего на человеческое тело, органы чувств, чувства или осознание. Без этого у него не может быть человеческого опыта, особенно того, который отражает нашу полную природу, как указано выше. Каждый из нас знает, каково это - находиться в физической среде; мы знаем, как выглядят, звучат, пахнут, ощущаются на вкус и на ощупь вещи. Такие переживания формируют основу свободы воли, памяти и идентичности. Мы можем и говорим обо всем этом множеством значимых способов друг с другом. Без человеческого опыта компьютер не сможет обмануть умного судью, стремящегося разоблачить его, исследуя его способность сообщать о типично человеческом.
Кроме того, часть бремени доказывания для сторонников интеллектуальных машин состоит в том, чтобы разработать адекватный отчет о том, как компьютер приобретет знания, необходимые для прохождения теста. Подход Рэя Курцвейла основан на автоматизированном процессе получения знаний посредством ввода отсканированных книг и другой печатной продукции. Тем не менее, я утверждаю, что основной способ обучения людей - это опыт. Книжное обучение - это слой поверх всего этого. Большинство знаний, особенно тех, которые связаны с физическим, перцептивным и эмоциональным опытом, не являются явными, никогда не записываются. Это молчаливо. Мы не можем выразить словами все, что мы знаем, или как мы это знаем. Но если человеческое знание, особенно знание о человеческом опыте, в значительной степени скрыто, то есть никогда прямо и явно не выражается, его не будет найдено в книгах, и подход Курцвейла к приобретению знаний потерпит неудачу. Возможно, можно было бы создать своего рода машину в качестве ученого-идиота, просканировав библиотеку, но у судьи не возникло бы больше проблем с тем, чтобы отличить ее от обычного человека, как она бы отличила ученого-идиота-человека от человека, не страдающего подобным заболеванием. Дело не в том, что знает компьютер, а в том, чего компьютер не знает и не может знать, в чем заключается проблема.
Учитывая эти соображения, скептик в отношении машинного интеллекта мог бы справедливо спросить, как и почему тест Тьюринга был преобразован из его истоков как провокационный мысленный эксперимент Алана Тьюринга в вызов, к которому серьезно стремились. Ответ следует искать в истоках отрасли компьютерных наук, которую ее специалисты назвали Искусственным интеллектом (ИИ).
В 1950-х годах была написана серия компьютерных программ, которые впервые продемонстрировали способность компьютера выполнять символические манипуляции в программном обеспечении таким образом, чтобы производительность (а не фактический процесс) стала приближаться к человеческому уровню в таких задачах, как игра в шашки и доказательство теорем в геометрии. Эти результаты подпитывали мечты компьютерщиков о создании машин, наделенных интеллектом. Однако этим мечтам неоднократно не удавалось осуществиться. За ранними успехами последовали не новые успехи, а неудачи. Впервые была замечена тенденция к чрезмерному оптимизму, которая сохраняется и по сей день. Позвольте мне пояснить, что я имею в виду не большинство ученых-компьютерщиков в области искусственного интеллекта, а тех, кто занимает крайнюю позицию.
Например, в 1980-х годах были заявления о том, что экспертные системы будут иметь большое значение, в которых компьютер будет работать так же хорошо или лучше, чем эксперты-люди в самых разных дисциплинах. Это убеждение вызвало бум инвестиций в стартапы на основе искусственного интеллекта в 1980-х годах, за которым последовал крах, когда смелые прогнозы успеха не оправдались, и компании, основанные на этих заявлениях, также потерпели неудачу.
На практике экспертные системы оказались хрупкими созданиями, способными в лучшем случае иметь дело с фактами в узких, жестких областях, способами, которые очень сильно отличались от адаптируемой, изменчивой природы интеллекта, продемонстрированной экспертами-людьми. Как мы называем их сегодня, системы, основанные на знаниях, действительно играют полезную роль различными способами, но существует широкий консенсус в отношении того, что знания этих систем, основанных на знаниях, являются очень небольшой и не поддающейся обобщению частью общего человеческого интеллекта.
Аргументы Рэя Курцвейла направлены на то, чтобы пойти дальше. Чтобы компьютер работал как человек с мозгом, компьютер должен быть построен так, чтобы работать так, как работает мозг. Это интересная, интеллектуально сложная идея.
Он предполагает, что этого можно достичь, используя пока еще неразвитую нанотехнологию (или нет - он, похоже, хочет использовать ее в обоих направлениях) для сканирования мозга, чтобы перепроектировать то, что он называет массово параллельными цифровыми управляемыми аналоговыми алгоритмами, которые характеризуют обработку информации в каждой области. Таким образом, они, по-видимому, управляют самоорганизующейся иерархией сетей, которые, по его мнению, составляют рабочий механизм самого мозга. Возможно.
Но мы действительно не знаем, действительно ли "выполнение алгоритмов, работающих в этих сетях", достаточно для характеристики того, что мы делаем, когда мы сознательны. Это предположение, а не результат. Фактическая архитектура мозга и тесность его взаимодействия, например, с эндокринной системой, которая контролирует поток гормонов и таким образом регулирует эмоции (что, в свою очередь, играет чрезвычайно важную роль в регулировании познания), до сих пор практически неизвестны. Другими словами, мы действительно не знаем, действительно ли в конце концов все дело в битах и только в битах. Поэтому Курцвейл не знает, но может только предполагать, что обработка информации, на которую он хочет положиться в своем искусственном интеллекте, является достаточно точным и всеобъемлющим строительным блоком для характеристики умственной деятельности человека.
Метафора "мозг как компьютер" заманчива и в определенной степени плодотворна, но мы не должны полагаться на ее отдаленную экстраполяцию. В прошлом ученые пытались использовать метафоры своего времени, чтобы охарактеризовать тайны функционирования человека, например, сердце как насос, мозг как телефонный коммутатор (вы можете посмотреть это). Правильно используемые метафоры являются шагом на пути к развитию научной теории. Растянутые за их пределы, метафоры теряют свою полезность и должны быть оставлены наукой, если она не хочет сбиться с пути. Я предсказываю, что современные метафоры мозга как компьютера и умственной деятельности как обработки информации со временем также будут вытеснены и не окажутся основой для создания интеллектуальных машин человеческого уровня (если вообще когда-либо существовала такая основа).
Рэя Курцвейла можно поздравить с его видением и страстью, независимо от того, кто выиграет или проиграет пари. В конце концов, я думаю, что Рэй умнее и способнее, чем любая машина, поскольку его видение и страсть отражают качества человеческого состояния, которым ни одна машина не сможет успешно подражать в течение срока действия ставки. Я с нетерпением жду возможности сравнить с ним свои впечатления в 2029 году.
Аргумент Курцвейла
Значение теста Тьюринга. Неявное и, на мой взгляд, блестящее понимание в одноименном тесте Тьюринга заключается в способности письменного человеческого языка представлять мышление на человеческом уровне. Основа теста Тьюринга заключается в том, что если судья по тесту Тьюринга компетентен, то для прохождения теста сущности требуется интеллект человеческого уровня. Судья-человек может свободно исследовать каждого кандидата с точки зрения их понимания базовых человеческих знаний, текущих событий, аспектов личной истории и опыта кандидата, а также их субъективного опыта, выраженного с помощью письменного языка. По мере того как люди переходят от одной концепции и одной области к другой, можно быстро коснуться всех человеческих знаний, всех аспектов человеческой, ну, человечности.
В той мере, в какой "ИИ" решит раскрыть свою "историю" во время интервью с судьей по тесту Тьюринга (обратите внимание, что никто из участников не обязан раскрывать свою историю), ИИ потребуется использовать вымышленную человеческую историю, потому что "он" не сможет честно рассказать о своем происхождении как о машинном интеллекте и пройти тест. (Кстати, я заключил слово "это" в кавычки, потому что, на мой взгляд, как только ИИ действительно пройдет тест Тьюринга, мы вполне можем считать, что "это" - это "он" или "она".) Это делает задачу машин несколько сложнее, чем у людей, потому что люди могут использовать свою собственную историю. Как подтвердят писатели-фантасты, представление абсолютно убедительной истории человечества, заслуживающей доверия и последовательно отслеживаемой, является сложной задачей, которую большинство людей не в состоянии успешно выполнить. Однако некоторые люди способны на это, и для машины будет необходимой задачей пройти тест Тьюринга.
Существует множество современных примеров того, как компьютеры проходят "узкие" формы теста Тьюринга, то есть демонстрируют интеллект на уровне человека в определенных областях. Например, Гарри Каспаров, явно квалифицированный эксперт по человеческому шахматному интеллекту, заявил, что он обнаружил, что игровое мастерство Deep Blue неотличимо от мастерства человека-шахматиста во время знаменитого турнира, в котором он потерпел поражение от Deep Blue. Компьютеры в настоящее время демонстрируют интеллект человеческого уровня во все большем количестве областей, включая медицинскую диагностику, финансовые инвестиционные решения, разработку таких продуктов, как реактивные двигатели, и множество других задач, для выполнения которых ранее требовались люди. Мы можем сказать, что такой "узкий ИИ" - это порог, которого в настоящее время достигла область ИИ. Однако тонкие и гибкие навыки, необходимые для прохождения широкого теста Тьюринга, как первоначально описал Тьюринг, намного сложнее, чем любой узкий тест Тьюринга. На мой взгляд, не существует набора трюков или более простых алгоритмов (т.е. Методов, более простых, чем те, которые лежат в основе интеллекта человеческого уровня), которые позволили бы машине пройти правильно разработанный тест Тьюринга, фактически не обладая интеллектом на полностью человеческом уровне.
Было много философских дискуссий и размышлений о проблеме сознания и о том, следует ли считать машину, прошедшую тест Тьюринга, сознательной или нет. Очевидно, что тест Тьюринга не является явным тестом на сознание. Скорее, это проверка производительности на человеческом уровне. Мое собственное мнение состоит в том, что по своей сути не существует объективного теста для субъективного опыта (т.е. Сознания), в который не были бы встроены философские допущения. Причина этого связана с различием между понятиями объективного и субъективного опыта. Однако я также считаю, что как только небиологический интеллект достигнет полностью человеческого уровня интеллекта, такого, чтобы он мог пройти тест Тьюринга, люди будут относиться к таким сущностям так, как если бы они были сознательными. В конце концов, они (машины) разозлятся на нас, если мы этого не сделаем. Однако это скорее политическое предсказание, чем философская позиция.
Также важно отметить, что как только компьютер достигнет человеческого уровня интеллекта, он обязательно пролетит мимо него. Электронные схемы уже по меньшей мере в 10 миллионов раз быстрее, чем электрохимическая обработка информации в наших межнейронных соединениях. Машины могут мгновенно обмениваться знаниями, в то время как у нас, биологических людей, нет портов быстрой загрузки на уровне концентрации нейротрансмиттеров, схем межнейронных соединений или каких-либо других биологических основ нашей памяти и навыков. Языковые машины смогут получить доступ к обширным и точным базам знаний, включая чтение и освоение всей литературы и источников информации, доступных нашей человеко-машинной цивилизации. Таким образом, машины "уровня теста Тьюринга" смогут сочетать интеллект человеческого уровня с мощными способами, которыми машины уже преуспевают. Кроме того, машины будут продолжать экспоненциально расти в своих возможностях и знаниях. Это будет грозное сочетание.
Почему я думаю, что выиграю. При рассмотрении вопроса о том, когда машинный (т.е. небиологический) интеллект будет соответствовать тонким и гибким возможностям биологического интеллекта человека, нам необходимо рассмотреть два взаимосвязанных, но различных вопроса: когда машины будут обладать аппаратными возможностями, соответствующими обработке информации человеком, и когда наша технология освоит методы, т.е. программное обеспечение человеческого интеллекта. Без последнего мы получили бы чрезвычайно быстрые калькуляторы и не достигли бы тех привлекательных качеств, которые характеризуют человеческую проницательность (ни глубоких знаний и владения языком, необходимых для прохождения полного теста Тьюринга!).
Как аппаратная, так и программная стороны этого вопроса находятся под глубоким влиянием экспоненциального характера информационных технологий. Экспоненциальный рост, который мы видим в "Законе Мура", гораздо более распространен, чем принято считать. Наше первое наблюдение состоит в том, что сокращение транзисторов в интегральной схеме, которое является принципом закона Мура, было не первой, а пятой парадигмой, обеспечивающей экспоненциальный рост вычислительной техники (после электромеханических калькуляторов, компьютеров на основе реле, вычислений на основе вакуумных ламп и дискретных транзисторов). Каждый раз, когда один подход начинает выдыхаться, исследовательские усилия активизируются, чтобы найти следующий источник возобновления экспоненциального роста (например, вакуумные трубки уменьшались до тех пор, пока не стало невозможно поддерживать вакуум, что привело к появлению транзисторов). Таким образом, мощность и соотношение цены и качества технологий, особенно информационных технологий, растут как каскад S-образных кривых: экспоненциальный рост, ведущий к асимптоте, приводящий к смене парадигмы (т.е. инновациям), и еще одна S-образная кривая. Более того, лежащая в основе теория экспоненциального роста информационных технологий, которую я называю законом ускоряющейся отдачи, а также детальное изучение лежащих в основе данных показывают, что существует второй уровень экспоненциального роста, т.е. скорость экспоненциального роста сама растет экспоненциально.
Во-вторых, это явление непрерывного экспоненциального роста через каскад S-образных кривых гораздо шире, чем вычисления. Мы видим тот же двойной экспоненциальный рост в широком спектре технологий, включая коммуникационные технологии (проводные и беспроводные), биологические технологии (например, секвенирование пар оснований ДНК), миниатюризацию и, что особенно важно для программного обеспечения интеллекта, обратное проектирование мозга (например, сканирование мозга, моделирование нейронов и областей мозга).
В течение следующих примерно пятнадцати лет нынешней вычислительной парадигме Закона Мура придет конец, потому что к тому времени ключевые характеристики транзисторов будут иметь ширину всего в несколько атомов. Однако уже существует по меньшей мере два десятка проектов, посвященных следующей (то есть шестой) парадигме, которая заключается в вычислениях в трех измерениях. Интегральные схемы плотные, но плоские. Мы живем в трехмерном мире, наш мозг организован в трех измерениях, и скоро мы будем производить вычисления в трех измерениях. Осуществимость трехмерных вычислений уже была продемонстрирована в нескольких знаковых проектах, включая особенно мощный подход электроники на основе нанотрубок. Однако для тех, кто (иррационально) скептически относится к потенциалу трехмерных вычислений, следует отметить, что достижение даже консервативно высокой оценки мощности обработки информации человеческого мозга (т.е. Сто миллиардов нейронов, умноженных на тысячу соединений на нейрон, умноженных на 200 аналоговых "транзакций" с цифровым управлением в секунду, или около 20 миллионов миллиардов операций в секунду) будет достигнуто обычными кремниевыми схемами до 2020 года.
Правильно отметить, что достижение "программного обеспечения" человеческого интеллекта является более важной и более сложной задачей. На нескольких уровнях мы руководствуемся в этих усилиях грандиозным проектом по обратному проектированию (т.е. пониманию принципов работы) самого человеческого мозга. Точно так же, как проект "Геном человека" ускорился (большая часть генома была секвенирована в последний год проекта), усилия по обратному проектированию человеческого мозга также растут в геометрической прогрессии и продвигаются дальше, чем большинство людей понимают. У нас уже есть очень подробные математические модели нескольких десятков из нескольких сотен типов нейронов, обнаруженных в мозге. Разрешение, пропускная способность и производительность сканирования человеческого мозга также растут в геометрической прогрессии. Объединив нейронное моделирование и данные о взаимосвязях, полученные в результате сканирования, ученые уже провели обратную инженерию двух десятков из нескольких сотен областей мозга. Реализация этих моделей обратной инженерии с использованием современных вычислений соответствует производительности биологических областей, которые были воссозданы со значительной детализацией. Мы уже находимся на ранней стадии того, чтобы заменить небольшие участки мозга, поврежденные в результате болезни или инвалидности, с помощью нейронных имплантатов (например, вентральное заднее ядро, субталмическое ядро и нейронные имплантаты вентрального латерального таламуса для противодействия болезни Паркинсона и тремору от других неврологических расстройств, кохлеарные имплантаты, новые имплантаты сетчатки и другие).
Если мы объединим экспоненциальные тенденции в вычислениях, коммуникациях и миниатюризации, то консервативно ожидаем, что в течение 20-25 лет мы сможем отправлять крошечные сканеры размером с клетки крови в мозг через капилляры, чтобы наблюдать данные о межнейронных соединениях и даже уровни нейротрансмиттеров с близкого расстояния. Даже без такого сканирования на основе капилляров современный опыт ученых, занимающихся обратным проектированием мозга (например, Ллойда Уоттса, который смоделировал более дюжины областей слуховой системы человека), заключается в том, что связи в определенной области следуют различным шаблонам и что нет необходимости видеть каждую связь, чтобы понять массово параллельные аналоговые алгоритмы с цифровым управлением, которые характеризуют обработку информации в каждой области. Работа Уоттса и других продемонстрировала еще одно важное понимание того, что, как только методы в области мозга будут поняты и реализованы с использованием современных технологий, вычислительные требования для машинной реализации потребуют порядка в тысячу раз меньше вычислений, чем теоретический потенциал моделируемых биологических нейронов.
Тщательный анализ необходимых тенденций показывает, что мы поймем принципы работы человеческого мозга и сможем воссоздать его возможности в синтетических субстратах в течение тридцати лет. Мозг самоорганизуется, а это значит, что он создан с относительно небольшим количеством врожденных знаний. Большая часть его сложности проистекает из его собственного взаимодействия со сложным миром. Таким образом, необходимо будет обеспечить искусственный интеллект образованием точно так же, как мы делаем это с естественным интеллектом. Но здесь могут быть задействованы возможности машинного интеллекта. Как только мы сможем освоить процесс в машине, она сможет выполнять свои операции с гораздо большей скоростью, чем биологические системы. Как я уже упоминал, современная электроника уже более чем в десять миллионов раз быстрее, чем электрохимическая обработка информации нервной системой человека. Как только ИИ овладеет базовыми языковыми навыками человека, он сможет расширить свои языковые навыки и общие знания, быстро прочитав всю человеческую литературу и впитав знания, содержащиеся на миллионах веб-сайтов. Также большое значение будет иметь способность машин мгновенно делиться своими знаниями.
Одна из проблем, препятствующих нашей способности справиться с кажущейся сложностью человеческого интеллекта в машине, заключается в том, способны ли мы построить систему такой сложности без хрупкости, которая часто характеризует очень сложные инженерные системы. Это обоснованная проблема, но ответ заключается в подражании путям природы. Первоначальная конструкция человеческого мозга имеет такую сложность, с которой мы уже можем справиться. Человеческий мозг характеризуется геномом, содержащим всего 23 миллиона байт полезной информации (это то, что осталось от 800 миллионов байт генома, когда вы устраняете все избыточности, например, последовательность под названием "ALU", которая повторяется сотни тысяч раз). 23 миллиона байт меньше, чем в Microsoft WORD. Как же тогда получается, что человеческий мозг с его 100 триллионами связей может быть результатом такого маленького генома? Одних только данных о взаимосвязях в миллион раз больше, чем информации в геноме. Ответ заключается в том, что геном определяет набор процессов, каждый из которых использует хаотические методы (т.е. первоначальную случайность, затем самоорганизацию) для увеличения объема представленной информации. Известно, например, что подключение межсоединений выполняется по плану, который включает в себя большую долю случайности. По мере того как отдельный человек сталкивается со своим окружением, связи и паттерн уровня нейротрансмиттеров самоорганизуются, чтобы лучше представлять мир, но первоначальный дизайн определяется программой, которая не является экстремальной по своей сложности.
Таким образом, мы не будем программировать человеческий интеллект звено за звеном, как в какой-нибудь массивной экспертной системе. И это не тот случай, когда мы просто создадим единый генетический (т.е. эволюционный) алгоритм и заставим интеллект на человеческом уровне автоматически эволюционировать сам. Скорее мы создадим сложную иерархию самоорганизующихся систем, основанную в основном на обратной инженерии человеческого мозга, а затем обеспечим его образование. Однако этот процесс обучения может протекать в сотни, если не в тысячи раз быстрее, чем аналогичный процесс для людей.
Другая проблема заключается в том, что человеческий мозг должен включать в себя какой-то другой "материал", который по своей сути невозможно воссоздать в машине. Пенроуз воображает, что сложные канальцы в человеческих нейронах способны к квантовым процессам, хотя доказательств этому нет. Я бы отметил, что даже если канальцы действительно проявляют квантовые эффекты, ничто не мешает нам применять эти же квантовые эффекты в наших машинах. В конце концов, сегодня мы регулярно используем квантовые методы в наших машинах. Транзистор, например, основан на квантовом туннелировании. Человеческий мозг состоит из того же небольшого списка белков, из которых состоят все биологические системы. Мы быстро воссоздаем возможности биологических веществ и систем, включая неврологические системы, поэтому нет оснований ожидать, что мозг полагается на какую-то неинженерную сущность в своих возможностях. В некоторых теориях этот особый "материал" связан с проблемой сознания, например, с идеей человеческой души, связанной с каждым человеком. Хотя кто-то может занять такую философскую позицию, эффект заключается в том, чтобы отделить сознание от работы человеческого мозга. Таким образом, отсутствие такой души теоретически может иметь отношение к проблеме сознания, но не помешает небиологическому существу обладать производительными способностями, необходимыми для прохождения теста Тьюринга.
Другая проблема заключается в том, что ИИ должен иметь человеческое или человекоподобное тело, чтобы демонстрировать человеческие реакции. Я согласен с тем, что орган важен для обеспечения надежного средства взаимодействия с миром. Необходимые технологии для создания имитируемых или виртуальных тел также быстро развиваются. Действительно, у нас уже есть новые замены или дополнения практически для каждой системы нашего организма. Более того, к 2029 году люди будут проводить много времени в средах виртуальной реальности с полным погружением, включающих все органы чувств, так что виртуальное тело подойдет не хуже. По сути, эмуляция наших тел в реальной или виртуальной реальности является менее сложной задачей, чем эмуляция нашего мозга.
Наконец, у нас есть проблема эмоций, идея о том, что, хотя машины вполне могут овладеть более аналитическими когнитивными способностями людей, они по своей сути никогда не смогут овладеть явно нелогичными и гораздо более сложными для характеристики атрибутами человеческих эмоций. Несколько более широкий способ охарактеризовать эту проблему - сформулировать ее в терминах "квалиа", что, по сути, относится ко всему спектру субъективных переживаний. Имейте в виду, что тест Тьюринга оценивает убедительные реакции на эмоции и квалию. Очевидная трудность адекватного реагирования на эмоции и другие качества, по-видимому, является, по крайней мере, значительной частью нерешительности Митчелла Кейпора принять идею машины, способной к Тьюрингу. Я считаю, что понимание и адекватное реагирование на человеческие эмоции - это действительно самая сложная вещь, которую мы делаем (с другими типами квалий, если на что-то проще реагировать). Это передний край человеческого интеллекта, и именно в этом суть проблемы Тьюринга. Хотя эмоциональный интеллект человека сложен, он, тем не менее, остается способностью человеческого мозга, а наша эндокринная система добавляет лишь небольшую меру дополнительной сложности (и работает с относительно низкой пропускной способностью). Все мои вышеприведенные наблюдения относятся к проблеме эмоций, потому что это основа того, что мы разрабатываем в обратном направлении (reverse engineering). Таким образом, мы можем сказать, что побочным преимуществом создания машин с поддержкой Тьюринга будут новые уровни понимания самих себя.
https://longbets.org/1/
PS Перевод сделан Яндекс переводчиком.
Покроется небо пылинками звезд и выгнутся ветки упруго.
