Il motivo per cui questo (e altri) articolo è venuto alla luce è semplice: forse l'intelligenza artificiale non è solo un importante argomento di discussione, ma il più importante nel contesto del futuro. Chiunque entri anche solo un po' nell'essenza del potenziale dell'intelligenza artificiale riconosce che questo argomento non può essere ignorato. Alcuni - e tra questi Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, non le persone più stupide del nostro pianeta - credono che l'intelligenza artificiale rappresenti una minaccia esistenziale per l'umanità, paragonabile in scala alla completa estinzione di noi come specie. Bene, siediti e segna le i per te stesso.
“Siamo sull'orlo di cambiamenti paragonabili all'origine della vita umana sulla Terra” (Vernor Vinge).
Cosa significa essere sull'orlo di un simile cambiamento?
Sembra essere niente di speciale. Ma devi ricordare che essere in un posto simile sul grafico significa che non sai cosa c'è alla tua destra. Dovresti sentire qualcosa del genere:
I sentimenti sono abbastanza normali, il volo sta andando bene.
Il futuro sta arrivando
Immagina che una macchina del tempo ti abbia trasportato nel 1750, un'epoca in cui il mondo subiva continue interruzioni nella fornitura di elettricità, la comunicazione tra le città significava colpi di cannone e tutti i trasporti funzionavano con il fieno. Diciamo che arrivi lì, prendi qualcuno e lo porti al 2015, mostra come è qui. Non riusciamo a capire come sarebbe per lui vedere tutte queste capsule luccicanti volare lungo le strade; parlare con le persone dall'altra parte dell'oceano; guarda i giochi sportivi a mille chilometri di distanza; ascoltare una performance musicale registrata 50 anni fa; gioca con un rettangolo magico che può scattare una foto o catturare un momento dal vivo; costruire una mappa con un punto blu paranormale che indica la sua posizione; guardare il viso di qualcuno e comunicare con lui a molti chilometri di distanza, e così via. Tutto questo è magia inspiegabile per persone di quasi trecento anni. Per non parlare di Internet, della Stazione Spaziale Internazionale, del Large Hadron Collider, delle armi nucleari e della relatività generale.
Una tale esperienza per lui non sarà sorprendente o scioccante: queste parole non trasmettono l'intera essenza del collasso mentale. Il nostro viaggiatore potrebbe morire del tutto.
Ma c'è un punto interessante. Se torna al 1750 e diventa geloso del fatto che volevamo vedere la sua reazione al 2015, può portare con sé una macchina del tempo e provare a fare lo stesso con, diciamo, 1500. Volerà lì, troverà una persona, lo andrà a prendere nel 1750 e mostrerà tutto. Un ragazzo del 1500 sarà scioccato oltre misura, ma non rischia di morire. Anche se, ovviamente, sarà sorpreso, la differenza tra 1500 e 1750 è molto inferiore a quella tra il 1750 e il 2015. Una persona del 1500 sarà sorpresa in alcuni momenti dalla fisica, sarà stupita da ciò che l'Europa è diventata sotto il tallone duro dell'imperialismo, disegnerà nella sua testa una nuova mappa del mondo… Ma è improbabile che la vita di tutti i giorni nel 1750 - trasporti, comunicazioni, ecc. - lo sorprenda a morte.
No, perché un ragazzo del 1750 si diverta come noi, deve andare molto oltre, forse un anno come questo nel 12.000 aC. aC, ancor prima che la prima rivoluzione agricola facesse nascere le prime città e il concetto di civiltà. Se qualcuno del mondo dei cacciatori-raccoglitori, dai tempi in cui le persone erano ancora più un'altra specie animale, vedesse gli enormi imperi umani del 1750 con le loro alte chiese, le navi che attraversano gli oceani, il loro concetto di essere "dentro" un edificio, tutto questa conoscenza - sarebbe morto, molto probabilmente.
E poi, dopo la morte, avrebbe invidiato e voluto fare lo stesso. Sarebbe tornato 12.000 anni fa, al 24.000 aC. e., avrebbe preso una persona e l'avrebbe portata a tempo debito. E un nuovo viaggiatore gli diceva: "Beh, va bene, grazie". Perché in questo caso, una persona del 12.000 aC. NS. sarebbe necessario tornare indietro di 100.000 anni e mostrare per la prima volta il fuoco e la lingua agli aborigeni locali.
Se abbiamo bisogno di trasportare qualcuno nel futuro per essere sorpreso a morte, il progresso deve percorrere una certa distanza. Il Point of Death Progress (TPP) deve essere raggiunto. Cioè, se al tempo dei cacciatori-raccoglitori TSP impiegava 100.000 anni, la tappa successiva avveniva già nel 12.000 aC. NS. Dopo di esso, il progresso era già più veloce e trasformava radicalmente il mondo nel 1750 (più o meno). Poi ci sono voluti un paio di centinaia di anni, ed eccoci qui.
Questa immagine - dove il progresso umano si muove più velocemente col passare del tempo - il futurista Ray Kurzweil chiama la legge dei ritorni accelerati nella storia umana. Questo perché le società più sviluppate hanno la capacità di far avanzare il progresso a un ritmo più rapido rispetto alle società meno sviluppate. La gente del 19° secolo sapeva più di quella del 15° secolo, quindi non sorprende che il progresso nel 19° secolo sia stato più rapido che nel 15° secolo, e così via.
Su scala ridotta, funziona anche questo. Ritorno al futuro è stato rilasciato nel 1985 e il passato era nel 1955. Nel film, quando Michael J. Fox tornò nel 1955, fu colto di sorpresa dalla novità dei televisori, dal prezzo della soda, dalla mancanza di amore per il suono della chitarra e dalle variazioni dello slang. Era un mondo diverso, ovviamente, ma se il film fosse girato oggi, e il passato fosse nel 1985, la differenza sarebbe molto più globale. Marty McFly, indietro nel tempo dai tempi dei personal computer, di Internet, dei telefoni cellulari, sarebbe molto più irrilevante di Marty, che è andato al 1955 dal 1985.
Tutto ciò è dovuto alla legge dei rendimenti accelerati. Il tasso medio di sviluppo del progresso tra il 1985 e il 2015 è stato superiore al tasso dal 1955 al 1985, perché nel primo caso il mondo era più sviluppato, era saturo dei risultati degli ultimi 30 anni.
Pertanto, più risultati si ottengono, più velocemente si verificano i cambiamenti. Ma questo non dovrebbe lasciarci qualche indizio per il futuro?
Kurzweil suggerisce che il progresso dell'intero XX secolo avrebbe potuto essere compiuto in soli 20 anni al livello di sviluppo del 2000, ovvero nel 2000 il tasso di progresso era cinque volte più veloce del tasso medio di progresso del XX secolo. Ritiene inoltre che il progresso dell'intero XX secolo sia stato equivalente al progresso del periodo dal 2000 al 2014, e il progresso di un altro XX secolo sarà equivalente al periodo fino al 2021, cioè in soli sette anni. Dopo diversi decenni, tutti i progressi del XX secolo si svolgeranno più volte all'anno, quindi in appena un mese. In definitiva, la legge dei ritorni accelerati ci porterà al punto che il progresso nell'intero 21° secolo sarà 1.000 volte maggiore del progresso del 20° secolo.
Se Kurzweil e i suoi sostenitori hanno ragione, il 2030 ci sorprenderà allo stesso modo in cui il ragazzo del 1750 avrebbe sorpreso il nostro 2015 - cioè, il prossimo TSP impiegherà solo un paio di decenni - e il mondo del 2050 sarà così diverso da quello moderno che difficilmente scopriamo. E questa non è finzione. Questa è l'opinione di molti scienziati che sono più intelligenti e più istruiti di te e di me. E se guardi alla storia, capirai che questa previsione deriva dalla pura logica.
Perché allora, quando ci troviamo di fronte ad affermazioni come "il mondo tra 35 anni cambierà irriconoscibile", alziamo scettici le spalle? Ci sono tre ragioni per il nostro scetticismo sulle previsioni future:
1. Quando si tratta di storia, pensiamo in linea retta. Nel tentativo di visualizzare i progressi dei prossimi 30 anni, osserviamo i progressi dei 30 precedenti come un indicatore di quanto è probabile che accada. Quando pensiamo a come cambierà il nostro mondo nel 21° secolo, prendiamo i progressi del 20° secolo e li aggiungiamo all'anno 2000. Lo stesso errore che fa il nostro ragazzo del 1750 quando prende qualcuno dei 1500 e cerca di sorprenderlo. Pensiamo intuitivamente in modo lineare, quando dovremmo essere esponenziali. In sostanza, un futurista dovrebbe cercare di prevedere il progresso dei prossimi 30 anni, non guardando i 30 precedenti, ma giudicando dal livello attuale di progresso. Quindi la previsione sarà più accurata, ma sempre al cancello. Per pensare correttamente al futuro, devi vedere le cose muoversi a un ritmo molto più veloce di quanto si stiano muovendo ora.
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2. La traiettoria della storia recente è spesso distorta. Primo, anche una curva esponenziale ripida appare lineare quando se ne vedono piccole porzioni. In secondo luogo, la crescita esponenziale non è sempre regolare e uniforme. Kurzweil crede che il progresso si muova in curve tortuose.
Tale curva attraversa tre fasi: 1) crescita lenta (fase iniziale di crescita esponenziale); 2) crescita rapida (esplosiva, fase tardiva di crescita esponenziale); 3) stabilizzazione sotto forma di paradigma specifico.
Se guardi l'ultima storia, la parte della curva a S in cui ti trovi attualmente può nascondere la velocità di avanzamento alla tua percezione. Parte del tempo tra il 1995 e il 2007 è stato dedicato allo sviluppo esplosivo di Internet, all'introduzione di Microsoft, Google e Facebook al pubblico, alla nascita dei social network e allo sviluppo dei telefoni cellulari e poi degli smartphone. Questa è stata la seconda fase della nostra curva. Ma il periodo dal 2008 al 2015 è stato meno dirompente, almeno sul fronte tecnologico. Coloro che pensano al futuro oggi possono impiegare gli ultimi due anni per valutare il ritmo complessivo del progresso, ma non vedono il quadro più ampio. In effetti, ora potrebbe prepararsi una nuova e potente Fase 2.
3. La nostra esperienza ci rende persone anziane scontrose quando si tratta di futuro. Basiamo le nostre idee sul mondo sulla nostra esperienza, e questa esperienza ha segnato per noi il ritmo della crescita nel recente passato come una cosa ovvia. Allo stesso modo, la nostra immaginazione è limitata, poiché usano la nostra esperienza per prevedere, ma il più delle volte semplicemente non abbiamo gli strumenti che ci consentono di prevedere con precisione il futuro. Quando ascoltiamo previsioni per il futuro che sono in contrasto con le nostre percezioni quotidiane di come funzionano le cose, le consideriamo istintivamente ingenue. Se ti dicessi che vivrai fino a 150 o 250 anni, o forse non morirai affatto, penserai istintivamente che “questo è stupido, so dalla storia che in questo periodo sono morti tutti”. Così è: nessuno è vissuto per vedere anni del genere. Ma non un solo aereo ha volato prima dell'invenzione degli aeroplani.
Quindi, mentre lo scetticismo ti sembra ragionevole, il più delle volte è sbagliato. Dovremmo accettare che se ci armiamo di logica pura e aspettiamo i soliti zigzag storici, dobbiamo ammettere che molto, molto, molto dovrà cambiare nei prossimi decenni; molto più che intuitivamente. La logica impone anche che se la specie più avanzata del pianeta continua a fare passi da gigante in avanti, sempre più velocemente, a un certo punto il salto sarà così grave da cambiare radicalmente la vita come la conosciamo. Qualcosa di simile è successo nel processo di evoluzione, quando l'uomo è diventato così intelligente da cambiare completamente la vita di qualsiasi altra specie sul pianeta Terra. E se ti prendi un po' di tempo per leggere cosa sta succedendo nella scienza e nella tecnologia in questo momento, potresti iniziare a vedere alcuni indizi su come sarà il prossimo salto da gigante.
La strada verso la superintelligenza: cos'è l'AI (intelligenza artificiale)?
Come molte persone su questo pianeta, sei abituato a pensare all'intelligenza artificiale come a una stupida idea di fantascienza. Ma ultimamente, molte persone serie hanno mostrato preoccupazione per questa stupida idea. Cosa c'è che non va?
Ci sono tre ragioni che portano a confusione intorno al termine AI:
Associamo l'intelligenza artificiale ai film. "Guerre stellari". "Terminatore". "Odissea nello spazio 2001". Ma come i robot, l'intelligenza artificiale in questi film è finzione. Quindi, i nastri di Hollywood diluiscono il livello della nostra percezione, l'intelligenza artificiale diventa familiare, familiare e, naturalmente, malvagia.
Questo è un ampio campo di applicazione. Inizia con una calcolatrice nel telefono e sviluppando auto a guida autonoma verso qualcosa di lontano nel futuro che rivoluzionerà il mondo. L'intelligenza artificiale sta per tutte queste cose ed è fonte di confusione.
Usiamo l'intelligenza artificiale tutti i giorni, ma spesso non ce ne rendiamo nemmeno conto. Come disse John McCarthy, l'inventore del termine "intelligenza artificiale" nel 1956, "una volta che funziona, nessuno la chiama più AI". L'intelligenza artificiale è diventata più simile a una previsione mitica sul futuro che a qualcosa di reale. Allo stesso tempo, questo nome ha anche il sapore di qualcosa del passato che non è mai diventato realtà. Ray Kurzweil afferma di sentire persone che associano l'intelligenza artificiale a fatti degli anni '80, il che può essere paragonato a "affermare che Internet è morto insieme alle dotcom nei primi anni 2000".
Cerchiamo di essere chiari. Innanzitutto, smetti di pensare ai robot. Il robot che è il contenitore dell'IA a volte imita la forma umana, a volte no, ma l'IA stessa è il computer all'interno del robot. L'intelligenza artificiale è un cervello e un robot è un corpo, ammesso che abbia un corpo. Ad esempio, il software e i dati di Siri sono l'intelligenza artificiale, la voce di una donna è la personificazione di questa intelligenza artificiale e non ci sono robot in questo sistema.
In secondo luogo, probabilmente hai sentito il termine "singolarità" o "singolarità tecnologica". Questo termine è usato in matematica per descrivere una situazione insolita in cui le solite regole non funzionano più. In fisica, è usato per descrivere il punto infinitesimale e denso di un buco nero, o il punto originale del Big Bang. Di nuovo, le leggi della fisica non funzionano. Nel 1993, Vernor Vinge ha scritto un famoso saggio in cui ha applicato il termine a un momento futuro in cui l'intelligenza delle nostre tecnologie supera la nostra - a quel punto la vita come la conosciamo cambierà per sempre e le solite regole della sua esistenza non funzionerà più…. Ray Kurzweil ha ulteriormente perfezionato questo termine, sottolineando che la singolarità sarà raggiunta quando la legge del rinculo accelerato raggiunge un punto estremo, quando il progresso tecnologico si muove così velocemente che smettiamo di notare i suoi risultati, quasi infinitamente veloci. Allora vivremo in un mondo completamente nuovo. Tuttavia, molti esperti hanno smesso di usare questo termine, quindi facciamolo e non lo faremo spesso.
Infine, mentre esistono molti tipi o forme di AI che derivano dal concetto ampio di AI, le principali categorie di AI dipendono dal calibro. Ci sono tre categorie principali:
Intelligenza artificiale (AI) focalizzata (debole). L'UII è specializzata in un'area. Tra queste IA c'è chi può battere il campione del mondo di scacchi, ma questo è tutto. Ce n'è uno che può offrire il modo migliore per archiviare i dati sul disco rigido, e il gioco è fatto.
Intelligenza artificiale generale (forte). A volte indicato anche come AI di livello umano. AGI si riferisce a un computer intelligente quanto una persona, una macchina in grado di eseguire qualsiasi azione intellettuale inerente a una persona. Creare AGI è molto più difficile di AGI e non ci siamo ancora arrivati. La professoressa Linda Gottfredson descrive l'intelligenza come "in senso generale, potenziale psichico, che, tra le altre cose, include la capacità di ragionare, pianificare, risolvere problemi, pensare in modo astratto, comprendere idee complesse, apprendere rapidamente e apprendere dall'esperienza". AGI dovrebbe essere in grado di fare tutto questo facilmente come te.
Superintelligenza artificiale (ISI). Il filosofo di Oxford e teorico dell'intelligenza artificiale Nick Bostrom definisce la superintelligenza come "un'intelligenza che è molto più intelligente delle migliori menti umane praticamente in ogni campo, inclusa la creatività scientifica, la saggezza generale e le abilità sociali". La superintelligenza artificiale include sia un computer leggermente più intelligente di una persona sia uno che è trilioni di volte più intelligente in qualsiasi direzione. L'ISI è la ragione del crescente interesse per l'IA, così come del fatto che le parole "estinzione" e "immortalità" compaiono spesso in tali discussioni.
Al giorno d'oggi, gli umani hanno già conquistato il primissimo stadio del calibro dell'IA - AI - in molti modi. La rivoluzione dell'AI è un viaggio da AGI attraverso AGI a ISI. Potremmo non sopravvivere a questo percorso, ma cambierà sicuramente tutto.
Diamo un'occhiata da vicino a come i principali pensatori del settore vedono questo percorso e perché questa rivoluzione potrebbe avvenire più velocemente di quanto si possa pensare.
A che punto siamo in questo flusso?
L'intelligenza artificiale focalizzata è l'intelligenza della macchina che è uguale o maggiore dell'intelligenza umana o dell'efficienza nell'esecuzione di un compito specifico. Alcuni esempi:
* Le auto sono piene zeppe di sistemi ICD, dai computer che determinano quando il sistema di frenata antibloccaggio deve entrare in funzione a un computer che determina i parametri del sistema di iniezione del carburante. Le auto a guida autonoma di Google, attualmente in fase di test, conterranno robusti sistemi di intelligenza artificiale che percepiscono e rispondono al mondo che li circonda.
* Il tuo telefono è una piccola fabbrica di ICD. Quando usi l'app delle mappe, ricevi consigli per scaricare app o musica, controlla il meteo per domani, parla con Siri o fai qualsiasi altra cosa: stai usando l'intelligenza artificiale.
* Il tuo filtro anti-spam e-mail è un classico tipo di intelligenza artificiale. Inizia scoprendo come separare lo spam dalle e-mail utilizzabili e poi impara mentre gestisce le tue e-mail e le tue preferenze.
* E questa sensazione imbarazzante quando ieri cercavi un cacciavite o un nuovo plasma in un motore di ricerca, ma oggi vedi offerte di negozi utili su altri siti? O quando il social network ti consiglia di aggiungere persone interessanti come amici? Tutti questi sono sistemi di intelligenza artificiale che lavorano insieme, determinando le tue preferenze, recuperando dati su di te da Internet, avvicinandosi sempre di più a te. Analizzano il comportamento di milioni di persone e traggono conclusioni sulla base di queste analisi per vendere i servizi di grandi aziende o migliorare i loro servizi.
* Google Translate, un altro classico sistema di intelligenza artificiale, è straordinariamente bravo in certe cose. Così fa il riconoscimento vocale. Quando il tuo aereo atterra, il terminal non è identificato da una persona. Il prezzo del biglietto è lo stesso. I migliori giochi di dama, scacchi, backgammon, bulldozer e altri giochi del mondo sono oggi rappresentati da un'intelligenza artificiale strettamente focalizzata.
* Google Search è una gigantesca intelligenza artificiale che utilizza metodi incredibilmente intelligenti per classificare le pagine e determinare le SERP.
E questo solo nel mondo dei consumi. I sofisticati sistemi IMD sono ampiamente utilizzati nei settori militare, manifatturiero e finanziario; nei sistemi medici (si pensi a Watson di IBM) e così via.
I sistemi IMD nella loro forma attuale non rappresentano una minaccia. Nel peggiore dei casi, un'intelligenza artificiale difettosa o mal programmata può portare a disastri locali, interruzioni di corrente, collasso dei mercati finanziari e simili. Ma mentre l'AGI non ha il potere di creare una minaccia esistenziale, dobbiamo vedere le cose in modo più ampio: ci aspetta un uragano devastante, il cui presagio è AII. Ogni nuova innovazione in AGI aggiunge un blocco al percorso che porta ad AGI e ISI. Oppure, come ha ben notato Aaron Saenz, le IA del nostro mondo sono come "gli amminoacidi del brodo primordiale della giovane Terra" - ma componenti senza vita della vita che un giorno si risveglieranno.
La strada dall'AGI all'AGI: perché è così difficile?
Niente rivela la complessità dell'intelligenza umana più del tentativo di creare un computer altrettanto intelligente. Costruire grattacieli, volare nello spazio, i segreti del Big Bang: tutto questo non ha senso rispetto al ripetere il nostro cervello o almeno capirlo. Il cervello umano è attualmente l'oggetto più complesso dell'universo conosciuto.
Forse non sospetti nemmeno quale sia la difficoltà nel creare AGI (un computer che sarà intelligente come persona, in generale, e non solo in un'area). Costruire un computer in grado di moltiplicare due numeri di dieci cifre in una frazione di secondo è facile come sgusciare le pere. Creare uno che possa guardare un cane e un gatto e dire dove si trova il cane e dove si trova il gatto è incredibilmente difficile. Creare un'intelligenza artificiale in grado di battere un grande maestro? Fatto. Ora prova a fargli leggere un paragrafo di un libro di sei anni e non solo a capire le parole, ma anche il loro significato. Google spende miliardi di dollari nel tentativo di farlo. Con cose complesse - come calcoli, calcolo di strategie di mercato finanziario, traduzione di una lingua - il computer fa fronte a questo con facilità, ma con cose semplici - visione, movimento, percezione - no. Come ha affermato Donald Knuth, "l'intelligenza artificiale ora sta facendo praticamente tutto ciò che richiede 'pensare', ma non può far fronte a ciò che fanno gli esseri umani e gli animali senza pensare".
Quando pensi alle ragioni di questo, ti renderai conto che le cose che ci sembrano semplici da fare lo sembrano solo perché sono state ottimizzate per noi (e per gli animali) nel corso di centinaia di milioni di anni di evoluzione. Quando raggiungi un oggetto, i muscoli, le articolazioni, le ossa delle spalle, dei gomiti e delle mani eseguono istantaneamente lunghe catene di operazioni fisiche, in sincrono con ciò che vedi, e muovono il braccio in tre dimensioni. Ti sembra semplice, perché il software ideale nel tuo cervello è responsabile di questi processi. Questo semplice trucco rende la procedura per la registrazione di un nuovo account inserendo una parola scritta in modo storto (captcha) semplice per te e diavolo per un bot dannoso. Per il nostro cervello, questo non è difficile: devi solo essere in grado di vedere.
D'altra parte, moltiplicare grandi numeri o giocare a scacchi sono nuove attività per le creature biologiche, e non abbiamo avuto abbastanza tempo per migliorarle (non milioni di anni), quindi non è difficile per un computer sconfiggerci. Pensaci: preferiresti creare un programma in grado di moltiplicare grandi numeri, o un programma che riconosca la lettera B nei suoi milioni di grafie, nei caratteri più imprevedibili, a mano o con un bastone nella neve?
Un semplice esempio: quando guardi questo, tu e il tuo computer vi accorgete che si tratta di quadrati alternati di due diverse tonalità.
Ma se rimuovi il nero, descriverai immediatamente l'immagine completa: cilindri, piani, angoli tridimensionali, ma un computer non può.
Descriverà ciò che vede come una varietà di forme bidimensionali in diverse tonalità, il che, in linea di principio, è vero. Il tuo cervello fa un sacco di lavoro interpretando la profondità, il gioco di ombre, la luce in un'immagine. Nell'immagine sotto, il computer vedrà un collage bidimensionale bianco-grigio-nero, quando in realtà c'è una pietra tridimensionale.
E ciò che abbiamo appena delineato è la punta dell'iceberg quando si tratta di comprendere ed elaborare le informazioni. Per raggiungere lo stesso livello con una persona, un computer deve comprendere la differenza nelle sottili espressioni facciali, la differenza tra piacere, tristezza, soddisfazione, gioia e perché Chatsky è buono e Molchalin no.
Cosa fare?
Il primo passo per costruire AGI: aumentare la potenza di calcolo
Una delle cose necessarie affinché AGI sia possibile è aumentare la potenza dell'hardware di elaborazione. Se un sistema di intelligenza artificiale deve essere intelligente quanto il cervello, deve corrispondere al cervello in termini di potenza di elaborazione grezza.
Un modo per aumentare questa capacità è attraverso il numero totale di calcoli al secondo (OPS) che il cervello può produrre e puoi determinare questo numero calcolando l'OPS massimo per ogni struttura cerebrale e mettendoli insieme.
Ray Kurzweil ha concluso che è sufficiente fare una stima professionale dell'OPS di una struttura e del suo peso rispetto al peso dell'intero cervello, quindi moltiplicarlo proporzionalmente per ottenere la stima complessiva. Suona un po' dubbioso, ma lo ha fatto molte volte con diverse stime di aree diverse e ha sempre ottenuto lo stesso numero: nell'ordine di 10 ^ 16, o 10 quadrilioni di OPS.
Il supercomputer più veloce del mondo, il cinese Tianhe-2, ha già superato questo numero: è in grado di eseguire circa 32 quadrilioni di operazioni al secondo. Ma Tianhe-2 occupa 720 metri quadrati di spazio, consuma 24 megawatt di energia (il nostro cervello consuma solo 20 watt) e costa 390 milioni di dollari. Non stiamo parlando di uso commerciale o diffuso.
Kurzweil suggerisce di giudicare la salute dei computer da quante OPS puoi acquistare per $ 1.000. Quando quel numero raggiunge il livello umano - 10 quadrilioni di OPS - l'AGI potrebbe diventare parte della nostra vita.
La legge di Moore - la regola storicamente affidabile che la potenza di calcolo massima dei computer raddoppia ogni due anni - implica che lo sviluppo della tecnologia informatica, come il movimento dell'uomo attraverso la storia, cresca in modo esponenziale. Se confrontiamo questo con la regola dei mille dollari di Kurzweil, ora possiamo permetterci 10 trilioni di OPS per $ 1.000.
I computer per $ 1.000 bypassano il cervello di un topo nella loro potenza di calcolo e sono mille volte più deboli degli umani. Questo sembra un cattivo indicatore finché non ricordiamo che i computer erano un trilione di volte più deboli del cervello umano nel 1985, un miliardo nel 1995 e un milione nel 2005. Entro il 2025, dovremmo avere un computer a prezzi accessibili che rivaleggia con la potenza di calcolo del nostro cervello.
Pertanto, la potenza grezza richiesta per AGI è già tecnicamente disponibile. Entro 10 anni lascerà la Cina e si diffonderà in tutto il mondo. Ma la potenza di calcolo da sola non basta. E la domanda successiva è: come possiamo fornire all'intelligenza di livello umano tutto questo potere?
Il secondo passo per creare AGI: dargli intelligenza
Questa parte è piuttosto complicata. In verità, nessuno sa davvero come rendere intelligente una macchina: stiamo ancora cercando di capire come creare un'intelligenza a livello umano che possa distinguere un gatto da un cane, isolare una B disegnata nella neve e analizzare un film di second'ordine. Tuttavia, ci sono una manciata di strategie lungimiranti là fuori e ad un certo punto una di esse dovrebbe funzionare.
1. Ripeti il cervello
Questa opzione è come se gli scienziati fossero nella stessa classe con un bambino che è molto intelligente e bravo a rispondere alle domande; e anche se cercano diligentemente di comprendere la scienza, non si avvicinano nemmeno a raggiungere il bambino intelligente. Alla fine decidono: al diavolo, cancella le risposte alle sue domande. Ha senso: non possiamo costruire un computer super complesso, quindi perché non prendere come base uno dei migliori prototipi dell'universo: il nostro cervello?
Il mondo scientifico sta lavorando duramente per capire come funziona il nostro cervello e come l'evoluzione ha creato una cosa così complessa. Secondo le stime più ottimistiche, potranno farlo solo entro il 2030. Ma una volta compresi tutti i segreti del cervello, la sua efficienza e potenza, possiamo essere ispirati dai suoi metodi nella creazione della tecnologia. Ad esempio, una delle architetture di computer che imita il funzionamento del cervello è una rete neurale. Inizia con una rete di "neuroni" di transistor collegati tra loro da input e output e non sa nulla, come un neonato. Il sistema "impara" cercando di completare le attività, riconoscere il testo scritto a mano e simili. Le connessioni tra i transistor vengono rafforzate in caso di risposta corretta e indebolite in caso di risposta errata. Dopo molti cicli di domande e risposte, il sistema forma trame neurali intelligenti ottimizzate per compiti specifici. Il cervello impara in modo simile, ma in un modo molto più complesso, e mentre continuiamo a studiarlo, stiamo scoprendo nuovi modi incredibili per migliorare le reti neurali.
Il plagio ancora più estremo implica una strategia chiamata emulazione cerebrale completa. Scopo: tagliare un vero cervello in fette sottili, scansionarne ognuna, quindi ricostruire accuratamente il modello 3D utilizzando un software e quindi tradurlo in un potente computer. Allora avremo un computer che può ufficialmente fare tutto quello che può fare il cervello: ha solo bisogno di imparare e raccogliere informazioni. Se gli ingegneri hanno successo, possono emulare un cervello reale con una precisione così incredibile che, una volta scaricato su un computer, la vera identità e la memoria del cervello rimarranno intatte. Se il cervello apparteneva a Vadim prima che morisse, il computer si risveglierà nei panni di Vadim, che ora sarà un AGI a livello umano, e noi, a nostra volta, trasformeremo Vadim in un ISI incredibilmente intelligente, cosa che sicuramente farà essere deliziato.
Quanto siamo lontani dall'emulare completamente il cervello? In verità, abbiamo appena emulato il cervello di un verme piatto millimetrico, che contiene 302 neuroni in totale. Il cervello umano contiene 100 miliardi di neuroni. Se cercare di arrivare a quel numero ti sembra inutile, pensa al tasso di crescita esponenziale del progresso. Il prossimo passo sarà l'emulazione del cervello della formica, poi ci sarà un topo, e poi una persona sarà a portata di mano.
2. Cerca di seguire il sentiero dell'evoluzione
Bene, se decidiamo che le risposte di un bambino intelligente sono troppo complesse per essere cancellate, possiamo provare a seguire le sue orme di apprendimento e preparazione per gli esami. Cosa sappiamo? È possibile costruire un computer potente quanto un cervello: l'evoluzione del nostro cervello lo ha dimostrato. E se il cervello è troppo complesso per essere emulato, possiamo provare a emulare l'evoluzione. Il punto è che, anche se possiamo emulare il cervello, potrebbe essere come cercare di costruire un aeroplano agitando in modo ridicolo le mani che imitano i movimenti delle ali degli uccelli. Il più delle volte, riusciamo a creare buone macchine utilizzando un approccio orientato alla macchina, piuttosto che un'esatta imitazione della biologia.
Come simulare l'evoluzione per costruire AGI? Questo metodo chiamato "algoritmi genetici" dovrebbe funzionare più o meno così: ci deve essere un processo produttivo e la sua valutazione, e si ripeterà ancora e ancora (così come le creature biologiche "esistono" e "vengono valutate" dalla loro capacità riprodurre). Un gruppo di computer eseguirà attività e il più riuscito condividerà le proprie caratteristiche con altri computer, "output". I meno riusciti saranno gettati senza pietà nella pattumiera della storia. Attraverso molte, molte iterazioni, questo processo di selezione naturale produrrà computer migliori. La sfida sta nel creare e automatizzare cicli di allevamento e valutazione in modo che il processo di evoluzione continui da solo.
Lo svantaggio di copiare l'evoluzione è che l'evoluzione impiega miliardi di anni per fare qualcosa, e abbiamo solo bisogno di pochi decenni per farlo.
Ma abbiamo molti vantaggi, a differenza dell'evoluzione. In primo luogo, non ha il dono della lungimiranza, funziona per caso - dà mutazioni inutili, per esempio - e possiamo controllare il processo nell'ambito dei compiti assegnati. In secondo luogo, l'evoluzione non ha alcun obiettivo, compreso il desiderio di intelligenza: a volte nell'ambiente una certa specie non vince a spese dell'intelligenza (perché quest'ultima consuma più energia). Noi, invece, possiamo puntare ad aumentare l'intelligenza. In terzo luogo, per scegliere l'intelligenza, l'evoluzione deve apportare una serie di miglioramenti di terze parti - come la ridistribuzione del consumo di energia da parte delle celle - possiamo semplicemente rimuovere l'eccesso e utilizzare l'elettricità. Senza dubbio, saremo più veloci dell'evoluzione, ma ancora una volta non è chiaro se possiamo superarla.
3. Lascia i computer a se stessi
Questa è l'ultima possibilità quando gli scienziati sono completamente disperati e cercano di programmare un programma per lo sviluppo personale. Tuttavia, questo metodo potrebbe rivelarsi il più promettente di tutti. L'idea è che stiamo costruendo un computer che avrà due abilità di base: ricercare l'intelligenza artificiale e modifiche al codice in sé, che gli consentiranno non solo di saperne di più, ma anche di migliorare la propria architettura. Possiamo addestrare i computer a diventare i loro ingegneri informatici in modo che possano auto-svilupparsi. E il loro compito principale sarà capire come diventare più intelligenti. Ne parleremo in modo più dettagliato.
Tutto questo può accadere molto presto
I rapidi progressi nell'hardware e la sperimentazione del software vengono eseguiti in parallelo e l'AGI può emergere rapidamente e inaspettatamente per due motivi principali:
1. La crescita esponenziale è intensa e quelli che sembrano i passi di una lumaca possono trasformarsi rapidamente in salti di sette miglia - questa-g.webp
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2. Quando si tratta di software, il progresso può sembrare lento, ma poi una svolta cambia istantaneamente la velocità del progresso (buon esempio: ai tempi della visione geocentrica del mondo, era difficile per le persone calcolare il lavoro dell'universo, ma il scoperta dell'eliocentrismo ha reso tutto molto più semplice). Oppure, quando si tratta di un computer che migliora se stesso, le cose possono sembrare estremamente lente, ma a volte solo una modifica al sistema lo separa da un'efficienza mille volte superiore rispetto a una versione umana o legacy.
La strada dall'AGI all'ISI
Ad un certo punto, avremo sicuramente AGI - intelligenza artificiale generale, computer con un livello di intelligenza umana generale. Computer e umani vivranno insieme. O non lo faranno.
Il punto è che AGI con lo stesso livello di intelligenza e potenza di calcolo degli umani avrà comunque vantaggi significativi rispetto agli umani. Per esempio:
Attrezzatura
Velocità. I neuroni del cervello funzionano a 200 Hz, mentre i moderni microprocessori (che sono significativamente più lenti di quelli che otterremo quando verrà creato l'AGI) operano a una frequenza di 2 GHz, o 10 milioni di volte più veloce dei nostri neuroni. E le comunicazioni interne del cervello, che possono muoversi a una velocità di 120 m / s, sono significativamente inferiori alla capacità dei computer di utilizzare l'ottica e la velocità della luce.
Dimensioni e stoccaggio. La dimensione del cervello è limitata dalle dimensioni dei nostri crani e non può diventare più grande, altrimenti le comunicazioni interne a una velocità di 120 m / s impiegheranno troppo tempo per viaggiare da una struttura all'altra. I computer possono espandersi a qualsiasi dimensione fisica, utilizzare più hardware, aumentare la RAM, memoria a lungo termine: tutto questo va oltre le nostre capacità.
Affidabilità e durata. Non solo la memoria del computer è più accurata della memoria umana. I transistor dei computer sono più precisi dei neuroni biologici e sono meno soggetti a deterioramento (e infatti, possono essere sostituiti o riparati). Il cervello delle persone si stanca più velocemente, mentre i computer possono funzionare senza sosta, 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana.
Software
Possibilità di editing, modernizzazione, una più ampia gamma di possibilità. A differenza del cervello umano, un programma per computer può essere facilmente corretto, aggiornato e sperimentato. Anche le aree in cui il cervello umano è debole possono essere migliorate. Il software umano per la visione è progettato in modo superbo, ma da un punto di vista ingegneristico le sue capacità sono ancora molto limitate: vediamo solo nello spettro visibile della luce.
Abilità collettiva. Gli umani sono superiori alle altre specie in termini di grande intelligenza collettiva. A partire dallo sviluppo del linguaggio e dalla formazione di grandi comunità, passando per le invenzioni della scrittura e della stampa, e ora stimolata da strumenti come Internet, l'intelligenza collettiva delle persone è un motivo importante per cui possiamo definirci la corona dell'evoluzione. Ma i computer saranno ancora migliori. La rete mondiale di intelligenze artificiali che lavorano su un programma, in costante sincronizzazione e autosviluppo, ti consentirà di aggiungere istantaneamente nuove informazioni al database, ovunque tu ottenga. Un tale gruppo sarà anche in grado di lavorare per un obiettivo nel suo insieme, perché i computer non soffrono di dissenso, motivazione e interesse personale come fanno gli umani.
L'intelligenza artificiale, che probabilmente diventerà AGI attraverso l'auto-miglioramento programmato, non vedrà "l'intelligenza a livello umano" come una pietra miliare importante: questa pietra miliare è importante solo per noi. Non avrà motivo di fermarsi a questo dubbio livello. E dati i vantaggi che avrà anche l'AGI a livello umano, è abbastanza ovvio che l'intelligenza umana sarà un breve lampo nella corsa per la superiorità intellettuale.
Questo sviluppo degli eventi può sorprenderci molto, molto. Il fatto è che, dal nostro punto di vista, a) l'unico criterio che ci permette di determinare la qualità dell'intelligenza è l'intelligenza degli animali, che è di default inferiore alla nostra; b) per noi le persone più intelligenti sono SEMPRE più intelligenti delle più stupide. Come quello:
Cioè, mentre l'IA sta solo cercando di raggiungere il nostro livello di sviluppo, vediamo come diventa più intelligente, avvicinandosi al livello dell'animale. Quando arriverà al primo livello umano - Nick Bostrom usa il termine "idiota di campagna" - saremo felicissimi: "Wow, è già come un deficiente. Freddo! " L'unica cosa è che nello spettro generale dell'intelligenza delle persone, dall'idiota del villaggio a Einstein, la gamma è piccola, quindi, dopo che l'IA raggiunge il livello dell'idiota e diventa AGI, diventerà improvvisamente più intelligente di Einstein.
E cosa accadrà dopo?
Esplosione di intelligenza
Spero che tu l'abbia trovato interessante e divertente, perché da quel momento in poi l'argomento di cui stiamo discutendo diventa anormale e inquietante. Dovremmo fermarci e ricordare a noi stessi che ogni fatto affermato sopra e oltre è vera scienza e reali previsioni per il futuro fatte dai pensatori e scienziati più importanti. Tieni a mente.
Quindi, come abbiamo indicato sopra, tutti i nostri modelli moderni per raggiungere l'AGI includono l'opzione quando l'IA migliora se stessa. E non appena diventa AGI, anche i sistemi e i metodi con cui è cresciuto diventano abbastanza intelligenti da migliorarsi, se vogliono. Emerge un concetto interessante: auto-miglioramento ricorsivo. Funziona così.
Un certo sistema di intelligenza artificiale a un certo livello - diciamo, un idiota di villaggio - è programmato per migliorare la propria intelligenza. Avendo sviluppato - diciamo, al livello di Einstein - un tale sistema inizia a svilupparsi già con l'intelletto di Einstein, ci vuole meno tempo per svilupparsi e i salti sono sempre più grandi. Permettono al sistema di superare qualsiasi persona, diventando sempre di più. Con il suo rapido sviluppo, l'AGI si eleva ad altezze celesti nella sua intelligenza e diventa un sistema ISI superintelligente. Questo processo è chiamato esplosione di intelligenza ed è l'esempio più chiaro della legge dei ritorni accelerati.
Gli scienziati discutono su quanto velocemente l'IA raggiungerà il livello AGI - la maggior parte crede che otterremo AGI entro il 2040, in soli 25 anni, che è molto, molto poco per gli standard di sviluppo tecnologico. Proseguendo nella catena logica, è facile ipotizzare che anche il passaggio da AGI a ISI avverrà in tempi estremamente rapidi. Come quello:
“Ci sono voluti decenni perché il primo sistema di intelligenza artificiale raggiungesse il livello più basso di intelligenza generale, ma alla fine è successo. Il computer è in grado di comprendere il mondo circostante come una persona di quattro anni. All'improvviso, letteralmente un'ora dopo aver raggiunto questo traguardo, il sistema produce una grande teoria della fisica che combina la relatività generale e la meccanica quantistica, cosa che nessun essere umano può fare. Dopo un'ora e mezza, l'IA diventa ISI, 170.000 volte più intelligente di qualsiasi essere umano.
Non abbiamo nemmeno i termini giusti per descrivere una superintelligenza di questa portata. Nel nostro mondo, "intelligente" significa una persona con un QI di 130, "stupido" - 85, ma non abbiamo esempi di persone con un QI di 12.952. I nostri governanti non sono progettati per questo.
La storia dell'umanità ce lo dice chiaramente e chiaramente: insieme all'intelletto arriva il potere e la forza. Ciò significa che quando creeremo una superintelligenza artificiale, sarà la creatura più potente nella storia della vita sulla Terra e tutti gli esseri viventi, inclusi gli umani, saranno completamente in suo potere - e questo potrebbe accadere tra vent'anni.
Se il nostro magro cervello fosse in grado di inventare il Wi-Fi, allora qualcosa di più intelligente di noi cento, mille, un miliardo di volte può facilmente calcolare la posizione di ogni atomo nell'universo in un dato momento. Tutto ciò che può essere chiamato magia, qualsiasi potere attribuito a una divinità onnipotente - tutto questo sarà a disposizione dell'ISI. Creare la tecnologia per invertire l'invecchiamento, curare qualsiasi malattia, eliminare la fame e persino la morte, controllare il clima: tutto diventerà improvvisamente possibile. È anche possibile una fine istantanea di tutta la vita sulla Terra. Le persone più intelligenti del nostro pianeta concordano sul fatto che non appena la superintelligenza artificiale apparirà nel mondo, segnerà l'apparizione di Dio sulla Terra. E rimane una domanda importante.
