A razão pela qual este (e outros) artigo veio à tona é simples: talvez a inteligência artificial não seja apenas um tópico importante para discussão, mas o mais importante no contexto do futuro. Qualquer um que entenda um pouco a essência do potencial da inteligência artificial reconhece que esse tópico não pode ser ignorado. Alguns - entre eles Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, não as pessoas mais estúpidas do nosso planeta - acreditam que a inteligência artificial representa uma ameaça existencial para a humanidade, comparável em escala à completa extinção de nós como espécie. Bem, sente-se e pontue os i's para você.
“Estamos à beira de mudanças comparáveis à origem da vida humana na Terra” (Vernor Vinge).
O que significa estar à beira de tal mudança?
Parece não ser nada especial. Mas você deve se lembrar que estar em tal lugar no gráfico significa que você não sabe o que está à sua direita. Você deve sentir algo assim:
Os sentimentos estão normais, o vôo está indo bem.
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O futuro está chegando
Imagine que uma máquina do tempo o transportou para 1750, uma época em que o mundo experimentava constantes cortes de energia, a comunicação entre as cidades significava tiros de canhão e todos os transportes funcionavam com feno. Digamos que você chegue lá, leve alguém e traga para 2015, mostre como é aqui. Não conseguimos entender como seria para ele ver todas essas cápsulas brilhantes voando pelas estradas; converse com pessoas do outro lado do oceano; veja os jogos esportivos a mil quilômetros de distância; ouvir uma apresentação musical gravada há 50 anos; brinque com um retângulo mágico que pode tirar uma foto ou capturar um momento ao vivo; construir um mapa com um ponto azul paranormal indicando sua localização; olhar para o rosto de alguém e comunicar-se com ele a muitos quilômetros de distância, e assim por diante. Tudo isso é uma magia inexplicável para pessoas de quase trezentos anos. Sem falar na Internet, na Estação Espacial Internacional, no Grande Colisor de Hádrons, nas armas nucleares e na relatividade geral.
Tal experiência não será surpreendente ou chocante para ele - essas palavras não transmitem toda a essência do colapso mental. Nosso viajante pode morrer completamente.
Mas há um ponto interessante. Se ele voltar a 1750 e ficar com ciúmes de que queríamos ver sua reação em 2015, ele pode pegar uma máquina do tempo com ele e tentar fazer o mesmo com, digamos, 1500. Ele vai voar para lá, encontrar uma pessoa, pegá-la em 1750 e mostrar tudo. Um cara de 1500 ficará chocado além da medida - mas é improvável que morra. Embora ele, é claro, se surpreenda, a diferença entre 1500 e 1750 é muito menor do que entre 1750 e 2015. Uma pessoa de 1500 se surpreenderá em alguns momentos da física, ficará maravilhada com o que a Europa se tornou sob o salto duro do imperialismo, desenhe um novo mapa do mundo em sua cabeça … Mas a vida cotidiana em 1750 - transporte, comunicações, etc. - dificilmente o surpreenderá até a morte.
Não, para um cara de 1750 se divertir da mesma forma que nós, ele tem que ir muito mais longe - talvez um ano como este em 12.000 AC. e., mesmo antes da primeira revolução agrícola dar origem às primeiras cidades e ao conceito de civilização. Se alguém do mundo dos caçadores-coletores, da época em que os humanos ainda eram mais uma espécie animal, viu os imensos impérios humanos de 1750 com suas altas igrejas, navios cruzando os oceanos, seu conceito de estar "dentro" de um prédio, tudo este conhecimento - ele teria morrido, provavelmente.
E então, após a morte, ele teria inveja e desejaria fazer o mesmo. Voltaria 12.000 anos atrás, em 24.000 AC. e., teria levado uma pessoa e a trazido no devido tempo. E um novo viajante diria a ele: "Bem, tudo bem, obrigado." Porque neste caso, uma pessoa de 12.000 aC. e. seria preciso voltar 100.000 anos e mostrar o fogo e a linguagem dos aborígenes locais pela primeira vez.
Se precisamos transportar alguém para o futuro para sermos surpreendidos até a morte, o progresso deve percorrer uma certa distância. O Point of Death Progress (TPP) deve ser alcançado. Ou seja, se na época dos caçadores-coletores o TSP demorava 100 mil anos, a próxima parada ocorria já em 12 mil aC. e. Depois disso, o progresso já era mais rápido e transformou radicalmente o mundo em 1750 (aproximadamente). Em seguida, demorou algumas centenas de anos e aqui estamos.
Esta imagem - onde o progresso humano se move mais rápido com o passar do tempo - o futurista Ray Kurzweil chama de lei dos retornos acelerados na história humana. Isso ocorre porque as sociedades mais avançadas têm a capacidade de fazer o progresso em um ritmo mais rápido do que as sociedades menos desenvolvidas. As pessoas do século 19 sabiam mais do que as pessoas do século 15, então não é surpreendente que o progresso no século 19 tenha sido mais rápido do que no século 15 e assim por diante.
Em uma escala menor, isso também funciona. Back to the Future foi lançado em 1985 e o passado foi em 1955. No filme, quando Michael J. Fox voltou em 1955, ele foi pego de surpresa pela novidade das televisões, o preço do refrigerante, a falta de amor pelo som da guitarra e as variações nas gírias. Era um mundo diferente, claro, mas se o filme fosse filmado hoje e o passado fosse 1985, a diferença seria muito mais global. Marty McFly, de volta no tempo dos dias dos computadores pessoais, Internet, telefones celulares, seria muito mais irrelevante do que Marty, que foi para 1955 a partir de 1985.
Tudo isso se deve à lei dos retornos acelerados. A taxa média de progresso entre 1985 e 2015 foi mais rápida que a de 1955 a 1985 - porque no primeiro caso, o mundo era mais desenvolvido, estava saturado com as conquistas dos últimos 30 anos.
Assim, quanto mais conquistas, mais rápidas ocorrem as mudanças. Mas isso não deveria nos deixar com algumas dicas para o futuro?
Kurzweil sugere que o progresso de todo o século 20 poderia ter sido feito em apenas 20 anos em um nível de desenvolvimento de 2000 - isto é, em 2000 a taxa de progresso foi cinco vezes mais rápida do que a taxa média de progresso do século 20. Ele também acredita que o avanço de todo o século 20 foi equivalente ao avanço do período de 2000 a 2014, e o avanço de outro século 20 será equivalente ao período até 2021 - ou seja, em apenas sete anos. Depois de várias décadas, todo o progresso do século 20 ocorrerá várias vezes por ano, e então - em apenas um mês. Em última análise, a lei dos retornos acelerados nos levará ao ponto em que o progresso em todo o século 21 será 1000 vezes maior do que o progresso do século 20.
Se Kurzweil e seus apoiadores estiverem certos, 2030 nos surpreenderá da mesma forma que o cara de 1750 teria surpreendido nosso 2015 - ou seja, o próximo TSP levará apenas algumas décadas - e o mundo de 2050 será tão diferente do moderno que dificilmente descobrir. E isso não é fantasia. Esta é a opinião de muitos cientistas que são mais inteligentes e mais educados do que você e eu. E se você olhar para a história, você entenderá que essa previsão segue de pura lógica.
Por que então, quando somos confrontados com afirmações como “o mundo em 35 anos vai mudar irreconhecível”, encolhemos os ombros com cepticismo? Existem três razões para nosso ceticismo sobre as previsões futuras:
1. Quando se trata de história, pensamos em linhas retas. Ao tentar visualizar o progresso dos próximos 30 anos, olhamos para o progresso dos 30 anos anteriores como um indicador de quanto provavelmente acontecerá. Quando pensamos em como nosso mundo mudará no século 21, pegamos o progresso do século 20 e o adicionamos ao ano 2000. O mesmo erro que nosso cara de 1750 comete quando pega alguém de 1500 e tenta surpreendê-lo. Nós pensamos intuitivamente de forma linear, embora devêssemos ser exponenciais. Essencialmente, um futurista deve tentar prever o progresso dos próximos 30 anos, não olhando para os 30 anos anteriores, mas a julgar pelo nível atual de progresso. Então a previsão será mais precisa, mas ainda perto do portão. Para pensar corretamente sobre o futuro, você precisa ver as coisas se movendo em um ritmo muito mais rápido do que agora.
2. A trajetória da história recente freqüentemente parece distorcida. Primeiro, mesmo uma curva exponencial íngreme parece linear quando você vê pequenas porções dela. Em segundo lugar, o crescimento exponencial nem sempre é suave e uniforme. Kurzweil acredita que o progresso se move em curvas serpentinas.
Essa curva passa por três fases: 1) crescimento lento (fase inicial de crescimento exponencial); 2) crescimento rápido (explosivo, fase tardia de crescimento exponencial); 3) estabilização na forma de um paradigma específico.
Se você olhar para a última história, a parte da curva S em que você está pode esconder a velocidade do progresso de sua percepção. Parte do tempo entre 1995 e 2007 foi gasto no desenvolvimento explosivo da Internet, apresentando Microsoft, Google e Facebook ao público, o nascimento das redes sociais e o desenvolvimento de telefones celulares e smartphones. Esta foi a segunda fase da nossa curva. Mas o período 2008-2015 foi menos perturbador, pelo menos na frente de tecnologia. Aqueles que pensam no futuro hoje podem levar os últimos dois anos para avaliar o ritmo geral do progresso, mas eles não veem o quadro geral. Na verdade, uma nova e poderosa fase 2 pode estar se formando agora.
3. Nossa própria experiência nos torna velhos mal-humorados quando se trata do futuro. Baseamos nossas idéias sobre o mundo em nossa própria experiência, e essa experiência estabeleceu o ritmo de crescimento no passado recente para nós como algo natural. Além disso, nossa imaginação é limitada porque eles usam nossa experiência para prever - mas, na maioria das vezes, simplesmente não temos as ferramentas para prever o futuro com precisão. Quando ouvimos previsões para o futuro que estão em desacordo com nossas percepções cotidianas de como as coisas funcionam, instintivamente as consideramos ingênuas. Se eu lhe dissesse que você viveria 150 ou 250 anos e talvez nem morresse, instintivamente pensaria que “isso é estúpido, sei pela história que durante esse tempo todo mundo morreu”. Assim é: ninguém viveu para ver esses anos. Mas nenhuma aeronave voou antes da invenção da aeronave.
Assim, embora o ceticismo pareça razoável para você, na maioria das vezes é errado. Devemos aceitar que, se nos armarmos com a lógica pura e esperarmos os habituais ziguezagues históricos, devemos admitir que muito, muito, muito deve mudar nas próximas décadas; muito mais do que intuitivamente. A lógica também determina que, se as espécies mais avançadas do planeta continuarem a dar saltos gigantescos para a frente, cada vez mais rápido, em algum ponto o salto será tão severo que mudará drasticamente a vida como a conhecemos. Algo semelhante aconteceu no processo de evolução, quando o homem se tornou tão inteligente que mudou completamente a vida de qualquer outra espécie do planeta Terra. E se você passar um pouco de tempo lendo o que está acontecendo agora na ciência e tecnologia, você podecomece a ver certas pistas sobre qual será o próximo salto gigante.
O caminho para a superinteligência: o que é IA (inteligência artificial)?
Como muitos neste planeta, você está acostumado a pensar na inteligência artificial como uma ideia boba de ficção científica. Mas, ultimamente, muitas pessoas sérias têm mostrado preocupação com essa ideia estúpida. O que há de errado?
Existem três razões que levam à confusão em torno do termo IA:
1. Associamos IA com filmes. "Guerra das Estrelas". "O Exterminador do Futuro". "Uma Odisséia no Espaço de 2001". Mas, como os robôs, a IA nesses filmes é ficção. Assim, as fitas de Hollywood diluem o nível de nossa percepção, a IA torna-se familiar, familiar e, claro, maligna.
2. Este é um amplo campo de aplicação. Tudo começa com uma calculadora em seu telefone e desenvolve carros autônomos para algo distante no futuro que irá revolucionar o mundo. AI representa todas essas coisas e é confuso.
3. Usamos IA todos os dias, mas muitas vezes nem percebemos. Como disse John McCarthy, o inventor do termo "inteligência artificial" em 1956, "uma vez que funciona, ninguém mais o chama de IA". A IA tornou-se mais uma previsão mítica sobre o futuro do que algo real. Ao mesmo tempo, há neste nome um toque de algo do passado que nunca se tornou realidade. Ray Kurzweil diz ter ouvido pessoas associando IA a fatos dos anos 80, o que pode ser comparado a "alegar que a internet morreu com as pontocom no início dos anos 2000".
Vamos ser claros. Primeiro, pare de pensar em robôs. O robô que é o recipiente para a IA às vezes imita a forma humana, às vezes não, mas a própria IA é o computador dentro do robô. AI é um cérebro, e um robô é um corpo, se é que tem um corpo. Por exemplo, o software e os dados do Siri são inteligência artificial, a voz feminina é a personificação dessa IA e não há robôs neste sistema.
Em segundo lugar, você provavelmente já ouviu o termo "singularidade" ou "singularidade tecnológica". Este termo é usado em matemática para descrever uma situação incomum em que as regras usuais não funcionam mais. Em física, é usado para descrever o ponto infinitesimal e denso de um buraco negro, ou o ponto original do Big Bang. Novamente, as leis da física não funcionam nisso. Em 1993, Vernor Vinge escreveu um ensaio famoso no qual aplicou o termo a um momento no futuro em que a inteligência de nossas tecnologias ultrapassa a nossa - ponto em que a vida como a conhecemos mudará para sempre, e as regras usuais de sua existência não funcionarão mais. … Ray Kurzweil refinou ainda mais este termo, apontando que a singularidade será alcançada quando a lei do recuo acelerado atingir um ponto extremo,quando o progresso tecnológico se move tão rápido que deixamos de notar suas realizações, quase infinitamente rápido. Então, viveremos em um mundo completamente novo. No entanto, muitos especialistas pararam de usar esse termo, então não vamos usá-lo com frequência.
Finalmente, embora existam muitos tipos ou formas de IA que derivam do amplo conceito de IA, as principais categorias de IA dependem do calibre. Existem três categorias principais:
1. Inteligência artificial (IA) estreitamente focada (fraca). O UII é especializado em uma área. Entre essas IAs existem aqueles que podem derrotar o campeão mundial de xadrez, mas isso é tudo. Existe um que pode oferecer a melhor maneira de armazenar dados em seu disco rígido, e é isso.
2. Inteligência artificial geral (forte). Às vezes também chamado de IA de nível humano. AGI se refere a um computador que é tão inteligente quanto uma pessoa - uma máquina que é capaz de realizar qualquer ação intelectual inerente a uma pessoa. Criar o AGI é muito mais difícil do que o AGI, e ainda não chegamos a isso. A professora Linda Gottfredson descreve a inteligência como "em um sentido geral, potencial psíquico, que, entre outras coisas, inclui a habilidade de raciocinar, planejar, resolver problemas, pensar abstratamente, compreender idéias complexas, aprender rapidamente e aprender com a experiência". AGI deve ser capaz de fazer tudo isso tão facilmente quanto você.
3. Superinteligência artificial (ISI). O filósofo de Oxford e teórico da IA, Nick Bostrom, define superinteligência como "inteligência que é muito mais inteligente do que as melhores mentes humanas em praticamente todos os campos, incluindo criatividade científica, sabedoria geral e habilidades sociais". A Superinteligência Artificial inclui um computador ligeiramente mais inteligente do que uma pessoa e um que é trilhões de vezes mais inteligente em qualquer direção. ISI é a razão para o crescente interesse em IA, bem como o fato de que as palavras "extinção" e "imortalidade" freqüentemente aparecem em tais discussões.
Hoje em dia, os humanos já conquistaram o primeiro estágio do calibre de IA - IA - de várias maneiras. A revolução da IA é uma jornada de AGI, passando por AGI e até ISI. Podemos não sobreviver a esse caminho, mas com certeza mudará tudo.
Vamos dar uma olhada em como os principais pensadores da área veem esse caminho e por que essa revolução pode acontecer mais rápido do que você imagina.
Onde estamos neste fluxo?
A inteligência artificial focada é a inteligência da máquina que iguala ou excede a inteligência humana ou a eficiência na execução de uma tarefa específica. Alguns exemplos:
“Os carros estão abarrotados de sistemas ICD, desde computadores que determinam quando o sistema de frenagem antibloqueio deve entrar em ação, até um computador que determina os parâmetros do sistema de injeção de combustível. Os carros autônomos do Google, que atualmente estão sendo testados, conterão sistemas de IA robustos que sentem e reagem ao mundo ao seu redor.
- Seu telefone é uma pequena fábrica de ICD. Ao usar o aplicativo de mapas, obtenha recomendações para baixar aplicativos ou música, verifique o tempo para amanhã, converse com a Siri ou faça qualquer outra coisa - você está usando IA.
- Seu filtro de spam de e-mail é um tipo clássico de IA. Ele começa descobrindo como separar o spam de e-mails utilizáveis e, em seguida, aprende como ele lida com seus e-mails e preferências.
- E essa sensação estranha, quando ontem você estava procurando uma chave de fenda ou um novo plasma em um mecanismo de busca e hoje vê ofertas de lojas úteis em outros sites? Ou quando a rede social recomenda que você adicione pessoas interessantes como amigos? Todos esses são sistemas de IA que funcionam juntos, determinando suas preferências, buscando dados sobre você na Internet, ficando cada vez mais perto de você. Eles analisam o comportamento de milhões de pessoas e tiram conclusões com base nessas análises para vender os serviços de grandes empresas ou melhorar seus serviços.
- Google Translate é outro sistema clássico de IA que é impressionantemente bom em certas coisas. O reconhecimento de voz também. Quando seu avião pousa, o terminal para ele não é identificado por uma pessoa. O preço do ingresso é o mesmo. Os melhores jogos de damas, xadrez, gamão, bulldozer e outros jogos do mundo são hoje representados por uma inteligência artificial estritamente focada.
- A Pesquisa Google é uma IA gigante que usa métodos incrivelmente inteligentes para classificar as páginas e determinar SERPs.
E isso é apenas no mundo do consumidor. Sistemas sofisticados de IMD são amplamente usados nas indústrias militar, de manufatura e financeira; em sistemas médicos (pense no Watson da IBM) e assim por diante.
O caminho de AGI para AGI: por que é tão difícil?
Nada revela mais a complexidade da inteligência humana do que tentar criar um computador tão inteligente quanto. Construir arranha-céus, voar para o espaço, os segredos do Big Bang são todos absurdos em comparação com repetir nossos próprios cérebros, ou pelo menos apenas compreendê-los. O cérebro humano é atualmente o objeto mais complexo do universo conhecido.
Você pode nem mesmo suspeitar da dificuldade em criar o AGI (um computador que será inteligente como pessoa, em geral, e não apenas em uma área). Construir um computador que pode multiplicar dois números de dez dígitos em uma fração de segundo é um pedaço de bolo. Criar alguém que possa olhar para um cachorro e um gato e dizer onde o cachorro está e onde o gato está é incrivelmente difícil. Criar uma IA que pode vencer um grande mestre? Feito. Agora tente fazer com que ele leia um parágrafo de um livro de seis anos e não apenas entenda as palavras, mas também seu significado. O Google gasta bilhões de dólares tentando fazer isso. Com coisas complexas - como cálculos, cálculos de estratégias do mercado financeiro, tradução de uma linguagem - o computador lida com isso com facilidade, mas com coisas simples - visão, movimento, percepção - não. Como Donald Knuth disse, “AI agora faz quase tudoque requer 'pensar', mas não consegue lidar com o que os humanos e os animais fazem sem pensar."
Quando você pensa sobre as razões para isso, você vai perceber que coisas que parecem simples de fazer só parecem assim porque foram otimizadas para nós (e para os animais) ao longo de centenas de milhões de anos de evolução. Quando você alcança um objeto, os músculos, articulações, ossos de seus ombros, cotovelos e mãos instantaneamente executam longas cadeias de operações físicas, sincronizadas com o que você vê, e movem seu braço em três dimensões. Parece simples para você, porque o software ideal em seu cérebro é responsável por esses processos. Este truque simples torna o procedimento para registrar uma nova conta digitando uma palavra escrita incorretamente (captcha) simples para você e inferno para um bot malicioso. Para o nosso cérebro, isso não é difícil: você só precisa ser capaz de ver.
Por outro lado, multiplicar grandes números ou jogar xadrez são atividades novas para os seres biológicos, e não tivemos tempo de nos aperfeiçoar (não milhões de anos), portanto não é difícil para um computador nos derrotar. Pense nisso: você prefere criar um programa que possa multiplicar grandes números, ou um programa que reconheça a letra B em seus milhões de grafias, nas fontes mais imprevisíveis, à mão ou com um pedaço de pau na neve?
Um exemplo simples: quando você olha para isso, você e seu computador percebem que esses são quadrados alternados de dois tons diferentes.
Mas se você remover o preto, você descreve imediatamente a imagem completa: cilindros, planos, ângulos tridimensionais, mas um computador não pode.
Ele vai descrever o que vê como uma variedade de formas bidimensionais em diferentes tons, o que, em princípio, é verdade. Seu cérebro faz um monte de trabalho interpretando profundidade, jogo de sombras, luz em uma imagem. Na foto abaixo, o computador verá uma colagem bidimensional branco-cinza-preto, quando na realidade há uma pedra tridimensional.
E o que acabamos de descrever é a ponta do iceberg quando se trata de compreender e processar informações. Para chegar ao mesmo nível com uma pessoa, um computador deve compreender a diferença nas expressões faciais sutis, a diferença entre prazer, tristeza, satisfação, alegria e por que Chatsky é bom e Molchalin não.
O que fazer?
O primeiro passo para construir AGI: aumentar o poder de computação
Uma das coisas necessárias que deve acontecer para que o AGI se torne possível é aumentar o poder do hardware do computador. Se um sistema de inteligência artificial deve ser tão inteligente quanto o cérebro, ele precisa se equiparar ao cérebro em poder de computação bruto.
Uma maneira de aumentar essa capacidade é por meio do número total de cálculos por segundo (OPS) que o cérebro pode produzir, e você pode determinar esse número descobrindo o OPS máximo para cada estrutura cerebral e colocando-os juntos.
Ray Kurzweil concluiu que é suficiente fazer uma estimativa profissional do OPS de uma estrutura e seu peso em relação ao peso de todo o cérebro e depois multiplicá-lo proporcionalmente para obter a estimativa geral. Parece um pouco duvidoso, mas ele fez isso muitas vezes com estimativas diferentes de áreas diferentes e sempre apresentou o mesmo número: cerca de 10 ^ 16 ou 10 quatrilhões de OPS.
O supercomputador mais rápido do mundo, o chinês Tianhe-2, já ultrapassou esse número: é capaz de fazer cerca de 32 quatrilhões de operações por segundo. Mas "Tianhe-2" ocupa 720 metros quadrados de espaço, consome 24 megawatts de energia (nosso cérebro consome apenas 20 watts) e custa 390 milhões de dólares. Não estamos falando sobre uso comercial ou generalizado.
Kurzweil sugere que julguemos a saúde dos computadores por quantos OPS você pode comprar por US $ 1.000. Quando esse número atingir o nível humano - 10 quatrilhões de OPS - o AGI pode muito bem se tornar parte de nossas vidas.
A Lei de Moore - a regra historicamente confiável de que o poder de computação máximo dos computadores dobra a cada dois anos - implica que o desenvolvimento da tecnologia da computação, como o movimento do homem ao longo da história, cresce exponencialmente. Se colocarmos isso de acordo com a regra dos mil dólares de Kurzweil, agora podemos pagar 10 trilhões de OPS por US $ 1.000.
O crescimento exponencial da computação: séculos 20 a 21. À direita está uma régua de cálculo e nela - o cérebro de um inseto, um rato, uma pessoa e todas as pessoas; esquerda - cálculos por segundo por $ 1000; abaixo - ano.
Computadores por US $ 1.000 contornam o cérebro de um rato em seu poder de computação e são mil vezes mais fracos do que os humanos. Isso parece um mau indicador até que nos lembremos de que os computadores eram um trilhão de vezes mais fracos que o cérebro humano em 1985, um bilhão em 1995 e um milhão em 2005. Em 2025, devemos ter um computador acessível que rivaliza com o poder de computação nosso cérebro.
Assim, a energia bruta necessária para AGI já está tecnicamente disponível. Em 10 anos, ele deixará a China e se espalhará pelo mundo. Mas o poder de computação sozinho não é suficiente. E a próxima pergunta: como fornecemos inteligência de nível humano com todo esse poder?
A segunda etapa para criar AGI: dando-lhe inteligência
Esta parte é bem complicada. Na verdade, ninguém sabe realmente como tornar uma máquina inteligente - ainda estamos tentando descobrir como criar uma inteligência de nível humano que possa distinguir um gato de um cachorro, isolar um B desenhado na neve e analisar um filme de segunda categoria. No entanto, existem várias estratégias com visão de futuro por aí e, em determinado momento, uma delas deve funcionar.
1. Repita o cérebro
Essa opção é como se os cientistas estivessem na mesma sala de aula com uma criança muito inteligente e boa em responder perguntas; e mesmo que tentem diligentemente compreender a ciência, não chegam nem perto de alcançar a criança inteligente. No final, eles decidem: que se dane, vamos apenas escrever as respostas às suas perguntas. Faz sentido: não podemos construir um computador supercomplexo, então por que não tomar como base um dos melhores protótipos do universo: nosso cérebro?
O mundo científico está trabalhando duro para descobrir como nossos cérebros funcionam e como a evolução criou algo tão complexo. De acordo com as estimativas mais otimistas, eles serão capazes de fazer isso apenas até 2030. Mas, uma vez que entendemos todos os segredos do cérebro, sua eficiência e poder, podemos nos inspirar por seus métodos de criação de tecnologia. Por exemplo, uma das arquiteturas de computador que imita o funcionamento do cérebro é uma rede neural. Ela começa com uma rede de "neurônios" transistores conectados uns aos outros por entrada e saída, e não sabe nada - como um recém-nascido. O sistema "aprende" ao tentar concluir tarefas, reconhecer texto manuscrito e assim por diante. As conexões entre os transistores são fortalecidas se a resposta for correta e enfraquecidas se a resposta for incorreta. Depois de muitos ciclos de perguntas e respostas, o sistema forma tramas neurais inteligentes,otimizado para tarefas específicas. O cérebro aprende de maneira semelhante, mas de uma maneira muito mais complexa, e à medida que continuamos a estudá-lo, estamos descobrindo novas maneiras incríveis de melhorar as redes neurais.
O plágio ainda mais extremo envolve uma estratégia chamada emulação completa do cérebro. Objetivo: cortar um cérebro real em fatias finas, escaneie cada um deles, reconstrua com precisão o modelo tridimensional usando um software e depois o traduza em um computador poderoso. Então teremos um computador que pode oficialmente fazer tudo o que o cérebro pode fazer: ele só precisa aprender e coletar informações. Se os engenheiros tiverem sucesso, eles podem emular um cérebro real com uma precisão tão incrível que, uma vez baixado para um computador, a identidade real do cérebro e a memória permanecerão intactas. Se o cérebro pertencia a Vadim antes de morrer, o computador vai acordar no papel de Vadim, que agora será um AGI de nível humano, e nós, por sua vez, transformaremos Vadim em um ISI incrivelmente inteligente.com o qual ele provavelmente ficará encantado.
A que distância estamos de emular completamente o cérebro? Na verdade, acabamos de emular o cérebro de uma minhoca milimetrada, que contém 302 neurônios no total. O cérebro humano contém 100 bilhões de neurônios. Se tentar chegar a esse número parece inútil para você, pense na taxa de crescimento exponencial do progresso. O próximo passo será a emulação do cérebro da formiga, então haverá um rato, e então uma pessoa estará ao alcance.
2. Tente seguir os rastros da evolução
Bem, se decidirmos que as respostas da criança inteligente são complexas demais para serem descartadas, podemos tentar seguir seus passos de aprendizado e preparação para exames. O que nós sabemos? É bem possível construir um computador tão poderoso quanto um cérebro - a evolução de nossos próprios cérebros provou isso. E se o cérebro é muito complexo para emular, podemos tentar emular a evolução. A questão é que, mesmo que possamos emular o cérebro, pode ser como tentar construir um avião fazendo movimentos ridículos com as mãos que imitam os movimentos das asas dos pássaros. Na maioria das vezes, conseguimos criar boas máquinas usando uma abordagem orientada para a máquina, em vez de uma imitação exata da biologia.
Como simular a evolução para construir AGI? Este método denominado "algoritmos genéticos" deveria funcionar mais ou menos assim: deve haver um processo produtivo e sua avaliação, e ele se repetirá continuamente (da mesma forma que as criaturas biológicas "existem" e "são avaliadas" por sua capacidade de reprodução). Um grupo de computadores executará tarefas, e o mais bem-sucedido deles compartilhará suas características com outros computadores, "saída". Os menos bem-sucedidos serão impiedosamente jogados na lata de lixo da história. Por meio de muitas e muitas iterações, esse processo de seleção natural produzirá computadores melhores. O desafio está em criar e automatizar os ciclos de melhoramento e avaliação para que o processo de evolução prossiga sozinho.
A desvantagem de copiar a evolução é que ela leva bilhões de anos para fazer algo, e só precisamos de algumas décadas para fazer isso.
Mas temos muitas vantagens, ao contrário da evolução. Em primeiro lugar, não tem o dom da previsão, funciona por acaso - dá mutações inúteis, por exemplo - e podemos controlar o processo no quadro das tarefas definidas. Em segundo lugar, a evolução não tem objetivo, incluindo o desejo por inteligência - às vezes no meio ambiente uma determinada espécie não vence às custas da inteligência (porque esta consome mais energia). Nós, por outro lado, podemos ter como objetivo aumentar a inteligência. Em terceiro lugar, para escolher a inteligência, a evolução precisa fazer uma série de melhorias de terceiros - como redistribuir o consumo de energia pelas células - podemos simplesmente remover o excesso e usar a eletricidade. Sem dúvida, seremos mais rápidos do que a evolução - mas, novamente, não está claro se podemos superá-la.
3. Deixe os computadores sozinhos
Esta é a última chance quando os cientistas estão completamente desesperados e tentam programar um programa de autodesenvolvimento. No entanto, esse método pode ser o mais promissor de todos. A ideia é que estejamos criando um computador que terá duas habilidades básicas: explorar IA e codificar mudanças em si mesmo - o que lhe permitirá não só aprender mais, mas também melhorar sua própria arquitetura. Podemos treinar computadores para serem seus próprios engenheiros de computação para que possam se desenvolver por conta própria. E sua principal tarefa será descobrir como ficar mais inteligente. Falaremos mais sobre isso mais tarde.
Tudo isso pode acontecer muito em breve
Avanços rápidos na experimentação de hardware e software são executados em paralelo, e o AGI pode surgir de forma rápida e inesperada por duas razões principais:
Quando os computadores ultrapassarão os humanos em capacidade de pensamento? O volume do Lago Michigan (em onças fluidas) é igual ao volume de nossos cérebros (em operações por segundo). O poder de computação dobra a cada 18 meses. Nesse ritmo, você não verá nenhum resultado por um longo tempo, mas então tudo acontecerá instantaneamente.
2. Quando se trata de software, o progresso pode parecer lento, mas então um avanço muda instantaneamente a velocidade do progresso (bom exemplo: nos dias da visão de mundo geocêntrica, as pessoas achavam difícil calcular o trabalho do universo, mas a descoberta do heliocentrismo tornou tudo muito mais fácil). Ou, quando se trata de um computador que se aprimora sozinho, as coisas podem parecer extremamente lentas, mas às vezes apenas uma alteração no sistema o separa de uma eficiência mil vezes maior em comparação com uma versão humana ou anterior.
A estrada de AGI para ISI
Em algum ponto nós definitivamente teremos AGI - inteligência artificial geral, computadores com um nível geral de inteligência humana. Computadores e humanos viverão juntos. Ou eles não vão.
A questão é que AGI com o mesmo nível de inteligência e poder de processamento que os humanos ainda terá vantagens significativas sobre os humanos. Por exemplo:
Equipamento
Velocidade. Os neurônios do cérebro operam a 200 Hz, enquanto os microprocessadores modernos (que são significativamente mais lentos do que o que obteremos no momento em que o AGI for criado) operam a 2 GHz, ou 10 milhões de vezes mais rápido do que nossos neurônios. E as comunicações internas do cérebro, que podem se mover a uma velocidade de 120 m / s, são significativamente inferiores à capacidade dos computadores de usar a óptica e a velocidade da luz.
Tamanho e armazenamento. O tamanho do cérebro é limitado pelo tamanho de nossos crânios e não pode ficar maior, caso contrário, as comunicações internas a uma velocidade de 120 m / s levarão muito tempo para viajar de uma estrutura para outra. Os computadores podem se expandir para qualquer tamanho físico, usar mais hardware, aumentar a RAM, memória de longo prazo - tudo isso está além de nossas capacidades.
Confiabilidade e durabilidade. Não apenas a memória do computador é mais precisa do que a memória humana. Os transistores de computador são mais precisos do que os neurônios biológicos e são menos sujeitos a deterioração (e, de fato, eles podem ser substituídos ou reparados). O cérebro das pessoas se cansa mais rápido, enquanto os computadores podem funcionar sem parar, 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Programas
Possibilidade de edição, modernização, maior gama de possibilidades. Ao contrário do cérebro humano, um programa de computador pode ser facilmente corrigido, atualizado ou experimentado. As áreas onde os cérebros humanos são fracos também podem ser atualizadas. O software humano para visão é soberbamente projetado, mas do ponto de vista da engenharia suas capacidades ainda são muito limitadas - vemos apenas no espectro visível da luz.
Capacidade coletiva. Os humanos são superiores às outras espécies em termos de grande inteligência coletiva. A partir do desenvolvimento da linguagem e da formação de grandes comunidades, passando pelas invenções da escrita e da impressão, e agora energizada por ferramentas como a Internet, a inteligência coletiva das pessoas é um importante motivo pelo qual podemos nos denominar a coroa da evolução. Mas os computadores ainda serão melhores. A rede global de inteligências artificiais trabalhando em um programa, em constante sincronização e autodesenvolvimento, permitirá que você adicione instantaneamente novas informações ao banco de dados, onde quer que você as obtenha. Esse grupo também será capaz de trabalhar em prol de um objetivo como um todo, porque os computadores não sofrem com as opiniões especiais, a motivação e os interesses pessoais que as pessoas sofrem.
A IA, que provavelmente se tornará AGI por meio do autoaperfeiçoamento programado, não verá a "inteligência de nível humano" como um marco importante - esse marco só é importante para nós. Ele não terá motivo para parar neste nível duvidoso. E dados os benefícios que até mesmo AGI em nível humano terá, é bastante óbvio que a inteligência humana será um flash curto para ela na corrida pela superioridade intelectual.
Este desenvolvimento de eventos pode nos surpreender muito, muito. O fato é que, do nosso ponto de vista, a) o único critério que nos permite determinar a qualidade da inteligência é a inteligência dos animais, que é inferior à nossa por defeito; b) para nós, as pessoas mais inteligentes são SEMPRE mais inteligentes do que as mais estúpidas. Mais ou menos assim:
Ou seja, enquanto a IA está apenas tentando atingir nosso nível de desenvolvimento, vemos como ela se torna mais inteligente, se aproximando do nível do animal. Quando ele chegar ao primeiro nível humano - Nick Bostrom usa o termo "idiota country" - ficaremos maravilhados: "Uau, ele já é um idiota. Legal! " A única coisa é que no espectro geral da inteligência das pessoas, do idiota da aldeia a Einstein, o alcance é pequeno - portanto, depois que a IA chega ao nível de idiota e se torna AGI, de repente se torna mais inteligente que Einstein.
E o que vai acontecer a seguir?
Explosão de inteligência
Espero que você tenha achado interessante e divertido, porque a partir daquele momento, o assunto que estamos discutindo se torna anormal e assustador. Devemos fazer uma pausa e nos lembrar que cada fato mencionado acima e além é ciência real e previsões reais para o futuro, feitas pelos pensadores e cientistas mais proeminentes. Basta ter em mente.
Portanto, como indicamos acima, todos os nossos modelos modernos para alcançar o AGI incluem a opção quando a IA é de autoaperfeiçoamento. E assim que ele se torna AGI, até mesmo os sistemas e métodos com os quais ele cresceu se tornam inteligentes o suficiente para melhorar a si mesmo - se quiserem. Surge um conceito interessante: autoaperfeiçoamento recursivo. Funciona assim.
Um certo sistema de IA em um determinado nível - digamos, o idiota da aldeia - é programado para melhorar sua própria inteligência. Tendo desenvolvido - digamos, no nível de Einstein - tal sistema começa a se desenvolver já com a inteligência de Einstein, leva menos tempo para se desenvolver e os saltos são cada vez mais grandes. Eles permitem que o sistema supere qualquer pessoa e se tornam cada vez maiores. À medida que se desenvolve rapidamente, o AGI sobe às alturas celestiais em sua inteligência e se torna um sistema ISI superinteligente. Esse processo é chamado de explosão de inteligência e é o exemplo mais claro da lei dos retornos acelerados.
Os cientistas discutem sobre a rapidez com que a IA alcançará a AGI - a maioria acredita que obteremos a AGI em 2040, em apenas 25 anos, o que é muito, muito pouco para os padrões de desenvolvimento de tecnologia. Continuando a cadeia lógica, é fácil presumir que a transição de AGI para ISI também ocorrerá de forma extremamente rápida. Mais ou menos assim:
“Demorou décadas até que o primeiro sistema de IA atingisse seu nível mais baixo de inteligência geral, mas finalmente aconteceu. O computador é capaz de entender o mundo ao redor como uma pessoa de quatro anos. De repente, literalmente uma hora depois de atingir esse marco, o sistema produz uma grande teoria da física que une a relatividade geral e a mecânica quântica, o que nenhum ser humano pode fazer. Depois de uma hora e meia, a IA se torna ISI, 170.000 vezes mais inteligente do que qualquer humano."
Nem mesmo temos os termos certos para descrever uma superinteligência dessa magnitude. Em nosso mundo, "inteligente" significa uma pessoa com um QI de 130, "estúpido" - 85, mas não temos exemplos de pessoas com um QI de 12.952. Nossos governantes não são projetados para isso.
A história da humanidade nos diz clara e claramente: junto com o intelecto vêm o poder e a força. Isso significa que quando criarmos a superinteligência artificial, ela será a criatura mais poderosa da história da vida na Terra, e todos os seres vivos, inclusive os humanos, estarão completamente sob seu poder - e isso pode acontecer em vinte anos.
Se nossos cérebros magros fossem capazes de inventar o Wi-Fi, então algo mais inteligente do que nós cem, mil, um bilhão de vezes pode calcular facilmente a posição de cada átomo no universo em um determinado momento. Tudo o que pode ser chamado de magia, qualquer poder que seja atribuído a uma divindade onipotente - tudo isso estará à disposição do ISI. Criar tecnologia para reverter o envelhecimento, tratar qualquer doença, acabar com a fome e até mesmo a morte, controlar o clima - tudo de repente se tornará possível. Um fim instantâneo para toda a vida na Terra também é possível. As pessoas mais inteligentes do nosso planeta concordam que, assim que a superinteligência artificial aparecer no mundo, ela marcará o aparecimento de Deus na Terra. E uma questão importante permanece.
Com base em materiais de waitbutwhy.com, compilação de Tim Urban. O artigo usa materiais das obras de Nick Bostrom, James Barratt, Ray Kurzweil, Jay Niels-Nilsson, Stephen Pinker, Vernor Vinge, Moshe Vardy, Russ Roberts, Stuart Armstrog e Kai Sotal, Susan Schneider, Stuart Russell e Peter Norvig, Theodore Modis Marcus, Karl Schulman, John Searle, Jaron Lanier, Bill Joy, Kevin Keley, Paul Allen, Stephen Hawking, Kurt Andersen, Mitch Kapor, Ben Herzel, Arthur Clark, Hubert Dreyfus, Ted Greenwald, Jeremy Howard.
Autor: Ilya Khel
Parte dois: extinção ou imortalidade?
