Lý do bài báo này (và những bài báo khác) được đưa ra ánh sáng rất đơn giản: có lẽ trí tuệ nhân tạo không chỉ là một chủ đề quan trọng để thảo luận, mà còn quan trọng nhất trong bối cảnh tương lai. Bất cứ ai dù chỉ một chút về bản chất của tiềm năng trí tuệ nhân tạo đều nhận ra rằng chủ đề này không thể bị bỏ qua. Một số - và trong số đó có Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, không phải những người ngu ngốc nhất trên hành tinh của chúng ta - tin rằng trí tuệ nhân tạo gây ra mối đe dọa hiện hữu cho nhân loại, có quy mô tương đương với sự tuyệt chủng hoàn toàn của loài người chúng ta. Vâng, hãy ngồi lại và chấm điểm tôi cho chính bạn.
“Chúng ta đang đứng trước bờ vực của những thay đổi có thể so sánh với nguồn gốc của sự sống con người trên Trái đất” (Vernor Vinge).
Nó có nghĩa là gì khi đang ở bên bờ vực của một sự thay đổi như vậy?
Nó dường như không có gì đặc biệt. Nhưng bạn phải nhớ rằng ở một nơi như vậy trên biểu đồ có nghĩa là bạn không biết đâu là bên phải của mình. Bạn sẽ cảm thấy như thế này:
Cảm xúc khá bình thường, chuyến bay diễn ra tốt đẹp.
Tương lai đang đến
Hãy tưởng tượng rằng một cỗ máy thời gian đưa bạn đến năm 1750 - thời điểm mà thế giới đang gặp phải những gián đoạn liên tục trong việc cung cấp điện, liên lạc giữa các thành phố đồng nghĩa với việc bắn đại bác và tất cả các phương tiện giao thông đều chạy bằng cỏ khô. Giả sử bạn đến đó, đưa ai đó và đưa họ đến năm 2015, cho thấy nó ở đây như thế nào. Chúng tôi không thể hiểu được điều gì sẽ xảy ra đối với anh ta khi nhìn thấy tất cả những viên nang sáng bóng bay dọc theo các con đường; nói chuyện với những người ở bên kia đại dương; nhìn các trò chơi thể thao cách xa cả nghìn km; nghe một buổi biểu diễn âm nhạc được thu âm cách đây 50 năm; chơi với một hình chữ nhật kỳ diệu có thể chụp ảnh hoặc ghi lại khoảnh khắc trực tiếp; xây dựng một bản đồ với một chấm màu xanh huyền bí cho biết vị trí của nó; nhìn vào khuôn mặt của ai đó và giao tiếp với anh ta ở cách xa nhiều km, v.v. Tất cả những điều này là ma thuật không thể giải thích được đối với những người gần ba trăm tuổi. Chưa kể đến Internet, Trạm vũ trụ quốc tế, Máy va chạm Hadron Lớn, vũ khí hạt nhân và thuyết tương đối rộng.
Một trải nghiệm như vậy đối với anh ta sẽ không gây ngạc nhiên hay sốc - những lời này không truyền tải được toàn bộ bản chất của sự suy sụp tinh thần. Du khách của chúng ta có thể chết hoàn toàn.
Nhưng có một điểm thú vị. Nếu anh ấy quay trở lại năm 1750 và ghen tị rằng chúng ta muốn xem phản ứng của anh ấy với năm 2015, anh ấy có thể mang theo cỗ máy thời gian và cố gắng làm điều tương tự với 1500. Anh ta sẽ bay đến đó, tìm một người, đón anh ta vào năm 1750 và thể hiện mọi thứ. Một người đàn ông từ 1500 sẽ bị sốc không thể đo được - nhưng không có khả năng chết. Mặc dù anh ta, tất nhiên, sẽ ngạc nhiên, sự khác biệt giữa 1500 và 1750 ít hơn nhiều so với giữa 1750 và 2015. Một người từ 1500 sẽ ngạc nhiên về một số khoảnh khắc từ vật lý, sẽ ngạc nhiên về những gì châu Âu đã trở thành dưới gót chân cứng. của chủ nghĩa đế quốc, sẽ vẽ ra một bản đồ thế giới mới trong đầu … Nhưng cuộc sống hàng ngày vào năm 1750 - giao thông, thông tin liên lạc, v.v. - không có khả năng làm ông ngạc nhiên đến chết.
Không, để một chàng trai từ năm 1750 có được niềm vui như chúng ta, anh ta còn phải đi xa hơn nữa - có lẽ là một năm như thế này vào năm 12.000 trước Công nguyên. Trước Công nguyên, ngay cả trước cuộc cách mạng nông nghiệp đầu tiên đã khai sinh ra những thành phố đầu tiên và khái niệm về nền văn minh. Nếu bất cứ ai từ thế giới săn bắn hái lượm, từ thời con người vẫn còn là một loài động vật khác, nhìn thấy những đế chế khổng lồ của loài người vào năm 1750 với những nhà thờ cao lớn, những con tàu băng qua đại dương, khái niệm của họ là "ở trong" một tòa nhà, mọi thứ. kiến thức này - rất có thể anh ấy đã chết.
Và rồi, sau khi chết, anh ta sẽ ghen tị và muốn làm điều tương tự. Sẽ quay trở lại 12.000 năm trước, vào 24.000 năm trước Công nguyên. e., lẽ ra đã lấy một người và đưa anh ta đến đúng lúc. Và một khách du lịch mới sẽ nói với anh ta: "Tốt thôi, cảm ơn anh." Bởi vì trong trường hợp này, một người từ 12.000 năm trước Công nguyên. NS. cần phải quay ngược lại 100.000 năm và cho thấy lửa và ngôn ngữ của thổ dân địa phương lần đầu tiên.
Nếu chúng ta cần vận chuyển một người nào đó vào tương lai bị bất ngờ đến chết, thì sự tiến bộ phải đi một quãng đường nhất định. Phải đạt được Tiến trình Tử thần (TPP). Tức là, nếu ở thời điểm săn bắn hái lượm TSP mất 100.000 năm, thì điểm dừng tiếp theo đã diễn ra vào năm 12.000 trước Công nguyên. NS. Sau đó, tiến trình đã nhanh hơn và đã biến đổi hoàn toàn thế giới vào năm 1750 (đại khái). Sau đó, phải mất vài trăm năm, và chúng ta đang ở đây.
Bức tranh này - nơi mà sự tiến bộ của con người diễn ra nhanh hơn khi thời gian trôi qua - nhà tương lai học Ray Kurzweil gọi là quy luật tăng tốc trở lại trong lịch sử loài người. Điều này là do các xã hội phát triển hơn có khả năng tiến bộ với tốc độ nhanh hơn các xã hội kém phát triển hơn. Những người của thế kỷ 19 biết nhiều hơn những người của thế kỷ 15, vì vậy không có gì ngạc nhiên khi sự tiến bộ trong thế kỷ 19 nhanh hơn so với thế kỷ 15, v.v.
Ở quy mô nhỏ hơn, điều này cũng hoạt động. Back to the Future được phát hành vào năm 1985 và quá khứ là vào năm 1955. Trong phim, khi Michael J. Fox trở lại vào năm 1955, ông đã bị bất ngờ trước sự mới mẻ của ti vi, giá nước ngọt, thiếu tình yêu với âm thanh guitar và các biến thể của tiếng lóng. Tất nhiên, đó là một thế giới khác, nhưng nếu bộ phim được quay vào ngày hôm nay và quá khứ là năm 1985, thì sự khác biệt sẽ mang tính toàn cầu hơn nhiều. Marty McFly, quay ngược thời gian từ thời của máy tính cá nhân, Internet, điện thoại di động, sẽ không liên quan hơn nhiều so với Marty, người đã đến năm 1955 từ năm 1985.
Tất cả điều này là do quy luật tăng tốc trở lại. Tốc độ phát triển tiến bộ bình quân từ năm 1985 đến 2015 cao hơn tốc độ từ năm 1955 đến năm 1985 - bởi vì trong trường hợp đầu tiên, thế giới phát triển hơn, đã bão hòa với những thành tựu của 30 năm qua.
Vì vậy, càng nhiều thành tựu, các thay đổi càng nhanh. Nhưng điều đó không nên để lại cho chúng ta những gợi ý nhất định cho tương lai?
Kurzweil gợi ý rằng tiến bộ của cả thế kỷ 20 có thể đạt được chỉ trong 20 năm ở mức độ phát triển năm 2000 - tức là năm 2000 tốc độ tiến bộ nhanh gấp 5 lần tốc độ tiến bộ trung bình của thế kỷ 20. Ông cũng tin rằng sự tiến bộ của toàn bộ thế kỷ 20 tương đương với sự tiến bộ của giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2014, và sự tiến bộ của một thế kỷ 20 khác sẽ tương đương với giai đoạn cho đến năm 2021 - tức là chỉ trong bảy năm. Sau vài thập kỷ, tất cả những tiến bộ của thế kỷ 20 sẽ diễn ra vài lần trong năm, và sau đó chỉ trong một tháng. Cuối cùng, quy luật gia tăng lợi nhuận sẽ thúc đẩy chúng ta đến điểm rằng tiến bộ trong toàn bộ thế kỷ 21 sẽ lớn hơn 1.000 lần so với tiến bộ của thế kỷ 20.
Nếu Kurzweil và những người ủng hộ anh ấy đúng, năm 2030 sẽ khiến chúng ta ngạc nhiên giống như cách mà người đàn ông đến từ năm 1750 sẽ gây ngạc nhiên cho năm 2015 của chúng ta - nghĩa là TSP tiếp theo sẽ chỉ mất vài thập kỷ - và thế giới của năm 2050 sẽ rất khác từ cái hiện đại mà chúng ta hầu như không tìm ra. Và đây không phải là hư cấu. Đây là ý kiến của nhiều nhà khoa học thông minh và học thức hơn bạn và tôi. Và nếu bạn nhìn vào lịch sử, bạn sẽ hiểu rằng dự đoán này xuất phát từ logic thuần túy.
Tại sao khi đối mặt với những tuyên bố như "thế giới trong 35 năm nữa sẽ thay đổi vượt quá sự công nhận", chúng ta lại nhún vai một cách hoài nghi? Có ba lý do khiến chúng ta hoài nghi về những dự đoán trong tương lai:
1. Khi nói đến lịch sử, chúng ta nghĩ theo đường thẳng. Khi cố gắng hình dung sự tiến bộ của 30 năm tới, chúng tôi xem tiến trình của 30 năm trước như một chỉ báo về mức độ có thể xảy ra. Khi chúng ta nghĩ về thế giới của chúng ta sẽ thay đổi như thế nào trong thế kỷ 21, chúng tôi lấy tiến trình của thế kỷ 20 và thêm nó vào năm 2000. Sai lầm tương tự mà chàng trai của chúng ta từ năm 1750 mắc phải khi anh ta lấy ai đó từ 1500 và cố gắng gây bất ngờ cho anh ta. Trực giác chúng ta suy nghĩ theo kiểu tuyến tính, khi đó chúng ta nên theo cấp số nhân. Về cơ bản, một người theo chủ nghĩa tương lai nên cố gắng dự đoán tiến trình của 30 năm tới, không nhìn vào 30 năm trước mà đánh giá mức độ tiến bộ hiện tại. Sau đó, dự báo sẽ chính xác hơn, nhưng vẫn còn ở cửa khẩu. Để suy nghĩ chính xác về tương lai, bạn cần thấy mọi thứ đang chuyển động với tốc độ nhanh hơn nhiều so với tốc độ hiện tại.
[/Trung tâm]
2. Quỹ đạo của lịch sử gần đây thường bị bóp méo. Đầu tiên, ngay cả một đường cong hàm mũ dốc cũng xuất hiện tuyến tính khi bạn nhìn thấy các phần nhỏ của nó. Thứ hai, tăng trưởng theo cấp số nhân không phải lúc nào cũng suôn sẻ và đồng đều. Kurzweil tin rằng tiến trình di chuyển theo đường cong ngoằn ngoèo.
Một đường cong như vậy trải qua ba giai đoạn: 1) tăng trưởng chậm (giai đoạn đầu của tăng trưởng theo cấp số nhân); 2) tăng trưởng nhanh (bùng nổ, giai đoạn cuối của tăng trưởng theo cấp số nhân); 3) sự ổn định dưới dạng một mô hình cụ thể.
Nếu bạn xem câu chuyện cuối cùng, phần của đường cong chữ S mà bạn đang ở có thể ẩn tốc độ tiến bộ khỏi nhận thức của bạn. Khoảng thời gian từ 1995 đến 2007 được dành cho sự phát triển bùng nổ của Internet, giới thiệu Microsoft, Google và Facebook với công chúng, sự ra đời của mạng xã hội và sự phát triển của điện thoại di động và sau đó là điện thoại thông minh. Đây là giai đoạn thứ hai của đường cong của chúng tôi. Nhưng giai đoạn từ 2008 đến 2015 ít có sự đột phá hơn, ít nhất là trên mặt trận công nghệ. Những người suy nghĩ về tương lai ngày nay có thể mất vài năm qua để đánh giá tốc độ tiến bộ tổng thể, nhưng họ không nhìn thấy bức tranh lớn hơn. Trên thực tế, một Giai đoạn 2 mới và mạnh mẽ có thể đang được thực hiện ngay bây giờ.
3. Kinh nghiệm của chính chúng ta khiến chúng ta trở thành những người già cộc cằn khi nói đến tương lai. Chúng tôi đưa ra những ý tưởng về thế giới dựa trên kinh nghiệm của chính mình và trải nghiệm này đã thiết lập tốc độ phát triển trong quá khứ gần đây đối với chúng tôi như một lẽ tất nhiên. Tương tự như vậy, trí tưởng tượng của chúng ta bị hạn chế, vì chúng sử dụng kinh nghiệm của chúng ta để dự đoán - nhưng thường xuyên hơn không, chúng ta chỉ đơn giản là không có các công cụ cho phép chúng ta dự đoán chính xác tương lai. Khi chúng ta nghe những dự đoán về tương lai trái ngược với nhận thức hàng ngày của chúng ta về cách mọi thứ hoạt động, theo bản năng, chúng ta coi chúng là ngây thơ. Nếu tôi nói với bạn rằng bạn sẽ sống đến 150 hoặc 250 tuổi, hoặc có thể bạn sẽ không chết, theo bản năng, bạn sẽ nghĩ rằng “điều này thật ngu ngốc, tôi biết từ lịch sử rằng trong thời gian này tất cả mọi người đều chết”. Vì vậy, nó là: không ai sống để nhìn thấy những năm như vậy. Nhưng không có một chiếc máy bay nào bay được trước khi phát minh ra máy bay.
Vì vậy, mặc dù sự hoài nghi có vẻ hợp lý đối với bạn, nhưng nó thường không sai. Chúng ta nên chấp nhận rằng nếu chúng ta trang bị cho mình một lôgic thuần túy và chờ đợi những con đường ngoằn ngoèo lịch sử thông thường, chúng ta phải thừa nhận rằng rất rất rất rất nhiều phải thay đổi trong những thập kỷ tới; nhiều hơn là trực giác. Logic cũng chỉ ra rằng nếu các loài cao cấp nhất trên hành tinh tiếp tục thực hiện những bước nhảy khổng lồ về phía trước, ngày càng nhanh hơn, thì đến một lúc nào đó, bước nhảy sẽ nghiêm trọng đến mức thay đổi hoàn toàn cuộc sống như chúng ta đã biết. Một điều gì đó tương tự đã xảy ra trong quá trình tiến hóa, khi con người trở nên thông minh đến mức thay đổi hoàn toàn cuộc sống của bất kỳ loài nào khác trên hành tinh Trái đất. Và nếu bạn dành một chút thời gian để đọc những gì đang xảy ra trong khoa học và công nghệ ngay bây giờ, bạn có thể bắt đầu thấy một số manh mối về bước nhảy vọt khổng lồ tiếp theo sẽ như thế nào.
Con đường dẫn đến trí tuệ siêu việt: AI (trí tuệ nhân tạo) là gì?
Giống như nhiều người trên hành tinh này, bạn đã quen nghĩ về trí tuệ nhân tạo như một ý tưởng khoa học viễn tưởng ngớ ngẩn. Nhưng gần đây, rất nhiều người nghiêm túc tỏ ra lo lắng về ý tưởng ngu ngốc này. Chuyện gì vậy?
Có ba lý do dẫn đến sự nhầm lẫn xung quanh thuật ngữ AI:
Chúng tôi liên kết AI với phim. "Chiến tranh giữa các vì sao". "Kẻ hủy diệt". "A Space Odyssey 2001". Nhưng cũng giống như robot, AI trong những bộ phim này là hư cấu. Vì vậy, những cuốn băng của Hollywood làm loãng mức độ nhận thức của chúng ta, AI trở nên quen thuộc, quen thuộc và tất nhiên là xấu xa.
Đây là một lĩnh vực ứng dụng rộng rãi. Nó bắt đầu với một máy tính trong điện thoại của bạn và phát triển ô tô tự lái cho một cái gì đó xa hơn trong tương lai sẽ cách mạng hóa thế giới. AI là viết tắt của tất cả những thứ này và thật khó hiểu.
Chúng ta sử dụng AI hàng ngày, nhưng thường thì chúng ta thậm chí không nhận ra điều đó. Như John McCarthy, người phát minh ra thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" vào năm 1956, đã nói, "một khi nó hoạt động, không ai gọi nó là AI nữa." AI đã trở nên giống như một dự đoán thần thoại về tương lai hơn là một thứ gì đó có thật. Đồng thời, cái tên này cũng phảng phất hương vị gì đó từ quá khứ chưa bao giờ trở thành hiện thực. Ray Kurzweil nói rằng ông nghe mọi người liên hệ AI với các dữ kiện từ những năm 80, điều này có thể được so sánh với việc "tuyên bố rằng Internet đã chết cùng với dotcom vào đầu những năm 2000".
Chúng ta hãy rõ ràng. Đầu tiên, hãy ngừng suy nghĩ về robot. Robot là vật chứa cho AI đôi khi bắt chước hình dạng con người, đôi khi không, nhưng chính AI là máy tính bên trong robot. AI là một bộ não, và robot là một cơ thể, nếu nó có một cơ thể nào đó. Ví dụ, phần mềm và dữ liệu của Siri là trí tuệ nhân tạo, giọng nói của phụ nữ là hiện thân của AI này và không có robot nào trong hệ thống này.
Thứ hai, bạn có thể đã nghe thuật ngữ "điểm kỳ dị" hoặc "điểm kỳ dị công nghệ". Thuật ngữ này được sử dụng trong toán học để mô tả một tình huống bất thường mà các quy tắc thông thường không còn hoạt động. Trong vật lý, nó được dùng để mô tả điểm vô cực và dày đặc của một lỗ đen, hay điểm gốc của Vụ nổ lớn. Một lần nữa, các định luật vật lý không hoạt động trong đó. Năm 1993, Vernor Vinge đã viết một bài luận nổi tiếng, trong đó ông áp dụng thuật ngữ này vào một thời điểm trong tương lai khi trí thông minh của công nghệ vượt trội hơn chính chúng ta - tại thời điểm đó cuộc sống mà chúng ta biết là nó sẽ thay đổi mãi mãi, và các quy tắc thông thường về sự tồn tại của nó sẽ không còn hoạt động. … Ray Kurzweil đã hoàn thiện thêm thuật ngữ này, chỉ ra rằng điểm kỳ dị sẽ đạt được khi quy luật gia tốc độ giật đạt đến điểm cực hạn, khi tiến bộ công nghệ di chuyển quá nhanh khiến chúng ta không còn nhận thấy những thành tựu của nó, gần như nhanh vô hạn. Sau đó, chúng ta sẽ sống trong một thế giới hoàn toàn mới. Tuy nhiên, nhiều chuyên gia đã ngừng sử dụng thuật ngữ này, vì vậy chúng ta hãy và chúng tôi sẽ không đề cập đến nó thường xuyên.
Cuối cùng, trong khi có nhiều loại hoặc dạng AI bắt nguồn từ khái niệm rộng rãi về AI, các loại AI chính phụ thuộc vào tầm cỡ. Có ba loại chính:
Trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung (yếu). UII chuyên về một lĩnh vực. Trong số những AI này, có những người có thể đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới, nhưng đó là chuyện. Có một cách có thể cung cấp cách tốt nhất để lưu trữ dữ liệu trên ổ cứng của bạn, và đó là nó.
Trí tuệ nhân tạo chung (mạnh). Đôi khi còn được gọi là AI cấp độ con người. AGI đề cập đến một máy tính thông minh như một con người - một cỗ máy có khả năng thực hiện bất kỳ hành động trí tuệ nào vốn có trong con người. Việc tạo ra AGI khó hơn nhiều so với AGI, và chúng tôi vẫn chưa đạt được điều đó. Giáo sư Linda Gottfredson mô tả trí thông minh là "theo nghĩa chung, tiềm năng tâm linh, trong số những thứ khác, bao gồm khả năng suy luận, lập kế hoạch, giải quyết vấn đề, suy nghĩ trừu tượng, hiểu những ý tưởng phức tạp, học hỏi nhanh và rút kinh nghiệm."AGI sẽ có thể làm tất cả những điều này dễ dàng như bạn làm.
Trí tuệ nhân tạo (ISI). Nhà triết học Oxford và nhà lý thuyết AI Nick Bostrom định nghĩa siêu trí tuệ là "trí thông minh hơn nhiều so với bộ óc tốt nhất của con người trong hầu hết mọi lĩnh vực, bao gồm sáng tạo khoa học, trí tuệ nói chung và kỹ năng xã hội." Trí tuệ nhân tạo bao gồm cả máy tính thông minh hơn một chút so với con người và máy tính thông minh hơn hàng nghìn tỷ lần theo bất kỳ hướng nào. ISI là lý do cho sự quan tâm ngày càng tăng đối với AI, cũng như thực tế là các từ "tuyệt chủng" và "bất tử" thường xuất hiện trong các cuộc thảo luận như vậy.
Ngày nay, con người đã chinh phục được giai đoạn đầu tiên của tầm cỡ AI - AI - theo nhiều cách. Cuộc cách mạng AI là một cuộc hành trình từ AGI thông qua AGI đến ISI. Con đường này chúng ta có thể không tồn tại được, nhưng nó chắc chắn sẽ thay đổi mọi thứ.
Hãy cùng xem xét kỹ cách các nhà tư tưởng hàng đầu trong lĩnh vực này nhìn nhận con đường này và tại sao cuộc cách mạng này có thể diễn ra nhanh hơn bạn tưởng.
Chúng ta đang ở đâu trong luồng này?
Trí tuệ nhân tạo tập trung là trí tuệ máy bằng hoặc lớn hơn trí tuệ con người hoặc hiệu quả trong việc thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Một vài ví dụ:
* Ô tô bị kẹt với hệ thống ICD, từ máy tính xác định thời điểm hệ thống chống bó cứng phanh sẽ chuyển sang máy tính xác định các thông số của hệ thống phun xăng. Những chiếc xe tự lái của Google, hiện đang được thử nghiệm, sẽ chứa các hệ thống AI mạnh mẽ có thể cảm nhận và phản ứng với thế giới xung quanh.
* Điện thoại của bạn là một nhà máy ICD nhỏ. Khi bạn sử dụng ứng dụng bản đồ, nhận các đề xuất để tải xuống ứng dụng hoặc nhạc, kiểm tra thời tiết ngày mai, nói chuyện với Siri hoặc làm bất cứ điều gì khác - bạn đang sử dụng AI.
* Bộ lọc thư rác email của bạn là một loại AI cổ điển. Nó bắt đầu bằng cách tìm ra cách tách thư rác khỏi các email có thể sử dụng và sau đó tìm hiểu khi nó xử lý các email và tùy chọn của bạn.
* Và cảm giác khó xử này khi hôm qua bạn đang tìm kiếm một chiếc tuốc nơ vít hoặc một máy plasma mới trong công cụ tìm kiếm, nhưng hôm nay bạn lại thấy những lời chào mời hữu ích từ các cửa hàng hữu ích trên các trang web khác? Hoặc khi mạng xã hội đề xuất bạn thêm những người thú vị làm bạn bè? Tất cả đều là các hệ thống AI hoạt động cùng nhau, xác định sở thích của bạn, tìm nạp dữ liệu về bạn từ Internet, ngày càng gần bạn hơn. Họ phân tích hành vi của hàng triệu người và đưa ra kết luận dựa trên những phân tích này để bán dịch vụ của các công ty lớn hoặc làm cho dịch vụ của họ tốt hơn.
* Google Dịch, một hệ thống AI cổ điển khác, làm tốt một số thứ một cách ấn tượng. Nhận dạng giọng nói cũng vậy. Khi máy bay của bạn hạ cánh, nhà ga của nó không được xác định bởi một người. Giá vé cũng vậy. Cờ caro, cờ vua, cờ hậu, xe ủi và các trò chơi khác tốt nhất thế giới ngày nay được thể hiện bằng trí tuệ nhân tạo tập trung trong phạm vi hẹp.
* Google Tìm kiếm là một AI khổng lồ sử dụng các phương pháp cực kỳ thông minh để xếp hạng các trang và xác định SERP.
Và điều này chỉ có trong thế giới tiêu dùng. Các hệ thống IMD tinh vi được sử dụng rộng rãi trong các ngành quân sự, sản xuất và tài chính; trong các hệ thống y tế (hãy nghĩ đến Watson của IBM), v.v.
Hệ thống IMD ở dạng hiện tại không gây ra mối đe dọa. Trong trường hợp xấu nhất, một AI có lỗi hoặc được lập trình kém có thể dẫn đến thảm họa cục bộ, mất điện, sụp đổ thị trường tài chính, v.v. Nhưng trong khi AGI không được trao quyền để tạo ra một mối đe dọa hiện hữu, chúng ta cần nhìn mọi thứ rộng hơn - một cơn bão tàn khốc đang chờ đợi chúng ta, báo hiệu là AII. Mỗi cải tiến mới trong AGI bổ sung một khối vào con đường dẫn đến AGI và ISI. Hoặc, như Aaron Saenz đã lưu ý, AI của thế giới chúng ta giống như “axit amin của món súp nguyên thủy của Trái đất trẻ” - những thành phần vô hồn của sự sống sẽ thức dậy vào một ngày nào đó.
Con đường từ AGI đến AGI: Tại sao khó đến vậy?
Không gì tiết lộ sự phức tạp của trí thông minh con người hơn việc cố gắng tạo ra một chiếc máy tính thông minh như vậy. Xây dựng các tòa nhà chọc trời, bay vào không gian, bí mật của Vụ nổ lớn - tất cả những điều này đều vô nghĩa so với việc lặp lại bộ não của chính chúng ta hoặc ít nhất là chỉ hiểu nó. Bộ não con người hiện là vật thể phức tạp nhất trong vũ trụ được biết đến.
Có lẽ bạn thậm chí không nghi ngờ khó khăn trong việc tạo ra AGI (một máy tính sẽ thông minh như một con người, nói chung, và không chỉ trong một lĩnh vực). Việc chế tạo một chiếc máy tính có thể nhân hai số có mười chữ số trong tích tắc dễ như gọt vỏ quả lê. Tạo ra một người có thể nhìn một con chó và một con mèo và biết con chó ở đâu và con mèo ở đâu là một điều vô cùng khó khăn. Tạo ra một AI có thể đánh bại một đại kiện tướng? Làm ra. Bây giờ, hãy cố gắng để trẻ đọc một đoạn trong cuốn sách dành cho trẻ sáu tuổi và không chỉ hiểu các từ mà còn hiểu cả ý nghĩa của chúng. Google chi hàng tỷ đô la để cố gắng làm điều này. Với những thứ phức tạp - như tính toán, tính toán chiến lược thị trường tài chính, dịch một ngôn ngữ - máy tính có thể đối phó với điều này một cách dễ dàng, nhưng với những thứ đơn giản - tầm nhìn, chuyển động, nhận thức - thì không. Như Donald Knuth đã nói, "AI hiện đang làm khá nhiều thứ đòi hỏi 'suy nghĩ', nhưng nó không thể đối phó với những gì con người và động vật làm mà không cần suy nghĩ."
Khi bạn nghĩ về lý do của điều này, bạn sẽ nhận ra rằng những thứ tưởng như đơn giản đối với chúng ta lại chỉ có vẻ như vậy bởi vì chúng đã được tối ưu hóa cho chúng ta (và động vật) qua hàng trăm triệu năm tiến hóa. Khi bạn tiếp cận một vật thể, các cơ, khớp, xương ở vai, khuỷu tay và bàn tay của bạn ngay lập tức thực hiện chuỗi dài các hoạt động vật lý, đồng bộ với những gì bạn nhìn thấy và di chuyển cánh tay của bạn theo không gian ba chiều. Nó có vẻ đơn giản đối với bạn, bởi vì phần mềm lý tưởng trong não của bạn chịu trách nhiệm cho các quá trình này. Thủ thuật đơn giản này làm cho thủ tục đăng ký một tài khoản mới bằng cách nhập một từ viết lách (captcha) trở nên đơn giản đối với bạn và đối với một bot độc hại. Đối với bộ não của chúng ta, điều này không khó: bạn chỉ cần có khả năng nhìn thấy.
Mặt khác, nhân số lượng lớn hoặc chơi cờ là những hoạt động mới đối với các sinh vật sinh học, và chúng ta không có đủ thời gian để cải thiện chúng (không phải hàng triệu năm), vì vậy không khó để máy tính đánh bại chúng ta. Hãy thử nghĩ xem: Bạn có muốn tạo ra một chương trình có thể nhân các số lớn hay một chương trình nhận dạng chữ B trong hàng triệu cách viết của nó, bằng những phông chữ khó đoán nhất, bằng tay hay bằng một cây gậy trong tuyết?
Một ví dụ đơn giản: khi bạn nhìn vào cái này, bạn và máy tính của bạn nhận ra rằng đây là những hình vuông xen kẽ có hai sắc thái khác nhau.
Nhưng nếu xóa bỏ màu đen, bạn sẽ mô tả ngay bức tranh hoàn chỉnh: hình trụ, mặt phẳng, góc ba chiều mà máy tính không làm được.
Anh ta sẽ mô tả những gì anh ta nhìn thấy như một loạt các hình dạng hai chiều với các sắc thái khác nhau, về nguyên tắc, điều này là đúng. Bộ não của bạn thực hiện rất nhiều công việc diễn giải độ sâu, chơi bóng, ánh sáng trong một bức tranh. Trong hình dưới đây, máy tính sẽ thấy một bức ảnh ghép hai chiều trắng-xám-đen, trong khi thực tế là một viên đá ba chiều.
Và những gì chúng tôi vừa nêu ra là phần nổi của tảng băng chìm khi nói đến việc hiểu và xử lý thông tin. Để đạt được cùng cấp độ với một người, máy tính phải hiểu được sự khác biệt trong các nét mặt tinh tế, sự khác biệt giữa niềm vui, nỗi buồn, sự hài lòng, niềm vui và tại sao Chatsky tốt, còn Molchalin thì không.
Để làm gì?
Bước đầu tiên để xây dựng AGI: tăng sức mạnh tính toán
Một trong những điều cần thiết để AGI có thể thực hiện được là tăng sức mạnh của phần cứng máy tính. Nếu một hệ thống trí tuệ nhân tạo thông minh như bộ não, nó cần phải phù hợp với bộ não về khả năng xử lý thô.
Một cách để tăng khả năng này là thông qua tổng số lần tính toán mỗi giây (OPS) mà não có thể tạo ra và bạn có thể xác định con số này bằng cách tìm ra OPS tối đa cho từng cấu trúc não và ghép chúng lại với nhau.
Ray Kurzweil kết luận rằng chỉ cần ước tính chuyên nghiệp về OPS của một cấu trúc và trọng lượng của nó so với trọng lượng của toàn bộ não là đủ, sau đó nhân nó theo tỷ lệ để có được ước tính tổng thể. Nghe có vẻ hơi khó hiểu, nhưng anh ấy đã làm điều đó nhiều lần với các ước tính khác nhau về các khu vực khác nhau và luôn đưa ra cùng một con số: theo thứ tự 10 ^ 16, hoặc 10 triệu tỷ OPS.
Siêu máy tính nhanh nhất thế giới, Tianhe-2 của Trung Quốc, đã vượt qua con số này: nó có khả năng thực hiện khoảng 32 triệu tỷ thao tác mỗi giây. Nhưng Tianhe-2 chiếm không gian rộng 720 mét vuông, tiêu thụ năng lượng 24 megawatt (bộ não của chúng ta chỉ tiêu thụ 20 watt) và tiêu tốn 390 triệu đô la. Chúng tôi không nói về việc sử dụng thương mại hoặc rộng rãi.
Kurzweil gợi ý rằng chúng ta nên đánh giá sức khỏe của máy tính bằng cách bạn có thể mua bao nhiêu OPS với giá 1.000 đô la. Khi con số đó đạt đến cấp độ con người - 10 triệu tỷ OPS - AGI có thể trở thành một phần trong cuộc sống của chúng ta.
Định luật Moore - quy luật lịch sử đáng tin cậy rằng sức mạnh tính toán tối đa của máy tính tăng gấp đôi sau mỗi hai năm - ngụ ý rằng sự phát triển của công nghệ máy tính, giống như sự chuyển động của con người trong suốt lịch sử, phát triển theo cấp số nhân. Nếu chúng ta so sánh điều này với quy tắc nghìn đô la của Kurzweil, giờ đây chúng ta có thể đủ khả năng chi trả 10 nghìn tỷ OPS với giá 1.000 đô la.
Máy tính với giá 1.000 đô la vượt qua bộ não của một con chuột về khả năng tính toán của chúng và yếu hơn con người một nghìn lần. Đây có vẻ là một chỉ báo xấu cho đến khi chúng ta nhớ rằng máy tính yếu hơn não người một nghìn tỷ lần vào năm 1985, một tỷ năm 1995 và một triệu năm 2005. Đến năm 2025, chúng ta sẽ có một chiếc máy tính giá cả phải chăng cạnh tranh với khả năng tính toán của não chúng ta.
Do đó, về mặt kỹ thuật, nguồn điện thô cần thiết cho AGI đã có sẵn. Trong vòng 10 năm, nó sẽ rời khỏi Trung Quốc và lan rộng ra khắp thế giới. Nhưng sức mạnh tính toán không thôi là không đủ. Và câu hỏi tiếp theo là: làm thế nào để chúng ta cung cấp trí thông minh cấp độ con người với tất cả sức mạnh này?
Bước thứ hai để tạo ra AGI: cung cấp cho nó sự thông minh
Phần này khá phức tạp. Trên thực tế, không ai thực sự biết cách làm cho một cỗ máy trở nên thông minh - chúng tôi vẫn đang cố gắng tìm ra cách tạo ra một trí thông minh cấp độ con người có thể phân biệt một con mèo với một con chó, cô lập một chữ B được vẽ trong tuyết và phân tích một phim hạng hai. Tuy nhiên, có rất nhiều chiến lược tư duy tương lai, và tại một thời điểm nào đó, một trong số chúng sẽ phát huy tác dụng.
1. Lặp lại bộ não
Phương án này giống như các nhà khoa học đang học cùng lớp với một đứa trẻ rất thông minh và giỏi trả lời câu hỏi; và ngay cả khi họ siêng năng cố gắng hiểu khoa học, họ thậm chí không đến gần để bắt kịp đứa trẻ thông minh. Cuối cùng, họ quyết định: xuống địa ngục, chỉ cần viết ra câu trả lời cho các câu hỏi của anh ta. Nó có lý: chúng ta không thể chế tạo một máy tính siêu phức tạp, vậy tại sao không lấy một trong những nguyên mẫu tốt nhất trong vũ trụ làm cơ sở: bộ não của chúng ta?
Giới khoa học đang nỗ lực tìm hiểu xem bộ não của chúng ta hoạt động như thế nào và quá trình tiến hóa đã tạo ra một thứ phức tạp như vậy như thế nào. Theo những ước tính lạc quan nhất, họ sẽ chỉ có thể làm được điều này vào năm 2030. Nhưng một khi chúng ta hiểu tất cả bí mật của bộ não, hiệu quả và sức mạnh của nó, chúng ta có thể được truyền cảm hứng từ các phương pháp của nó trong việc tạo ra công nghệ. Ví dụ, một trong những kiến trúc máy tính bắt chước hoạt động của bộ não là mạng thần kinh. Cô ấy bắt đầu với một mạng lưới các "nơ-ron" bóng bán dẫn được kết nối với nhau bằng đầu vào và đầu ra, và không biết gì - giống như một đứa trẻ sơ sinh. Hệ thống "học" bằng cách cố gắng hoàn thành các tác vụ, nhận dạng văn bản viết tay và những thứ tương tự. Các kết nối giữa các bóng bán dẫn được tăng cường trong trường hợp câu trả lời đúng và yếu đi trong trường hợp câu trả lời không chính xác. Sau nhiều chu kỳ câu hỏi và câu trả lời, hệ thống hình thành các sợi thần kinh thông minh được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ cụ thể. Bộ não học theo cách tương tự, nhưng theo cách phức tạp hơn nhiều và khi chúng ta tiếp tục nghiên cứu nó, chúng ta đang khám phá ra những cách mới đáng kinh ngạc để cải thiện mạng lưới thần kinh.
Đạo văn thậm chí còn cực đoan hơn liên quan đến một chiến lược được gọi là mô phỏng toàn bộ não. Mục đích: Để cắt một bộ não thật thành các lát mỏng, quét từng phần trong số chúng, sau đó tái tạo chính xác mô hình 3D bằng phần mềm, sau đó dịch nó thành một máy tính mạnh mẽ. Sau đó, chúng ta sẽ có một máy tính có thể chính thức làm mọi thứ mà bộ não có thể làm: nó chỉ cần học và thu thập thông tin. Nếu các kỹ sư thành công, họ có thể mô phỏng một bộ não thật với độ chính xác đáng kinh ngạc đến mức sau khi được tải xuống máy tính, danh tính và bộ nhớ thực của bộ não sẽ vẫn còn nguyên vẹn. Nếu bộ não thuộc về Vadim trước khi anh ta chết, máy tính sẽ thức dậy trong vai trò của Vadim, người bây giờ sẽ là một AGI cấp độ con người, và đến lượt chúng ta, sẽ biến Vadim thành một ISI cực kỳ thông minh, mà anh ta chắc chắn sẽ được vui mừng với.
Chúng ta còn bao xa để mô phỏng hoàn toàn bộ não? Trên thực tế, chúng tôi chỉ mô phỏng bộ não của một con giun dẹp milimet, chứa tổng cộng 302 tế bào thần kinh. Bộ não con người chứa 100 tỷ tế bào thần kinh. Nếu cố gắng đạt được con số đó đối với bạn là vô ích, hãy nghĩ về tốc độ phát triển theo cấp số nhân của tiến trình. Bước tiếp theo sẽ là mô phỏng bộ não của con kiến, sau đó sẽ có một con chuột, và một người trong tầm tay dễ dàng.
2. Cố gắng lần theo dấu vết của quá trình tiến hóa
Chà, nếu chúng ta quyết định rằng câu trả lời của một đứa trẻ thông minh là quá phức tạp để viết ra, chúng ta có thể thử theo bước con học và chuẩn bị cho các kỳ thi. Chúng ta biết những gì? Hoàn toàn có thể tạo ra một chiếc máy tính mạnh mẽ như một bộ não - sự tiến hóa của bộ não của chúng ta đã chứng minh điều này. Và nếu bộ não quá phức tạp để mô phỏng, chúng ta có thể cố gắng mô phỏng sự tiến hóa. Vấn đề là, ngay cả khi chúng ta có thể mô phỏng bộ não, nó có thể giống như cố gắng chế tạo một chiếc máy bay bằng cách vẫy tay vô lý bắt chước chuyển động của cánh chim. Thường xuyên hơn không, chúng tôi quản lý để tạo ra những cỗ máy tốt bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận theo định hướng máy móc, chứ không phải là sự bắt chước chính xác của sinh học.
Làm thế nào để mô phỏng sự tiến hóa để xây dựng AGI? Phương pháp được gọi là "thuật toán di truyền" này sẽ hoạt động như thế này: phải có một quy trình sản xuất và đánh giá nó, và nó sẽ tự lặp lại nhiều lần (giống như cách các sinh vật sinh học "tồn tại" và "được đánh giá" bởi khả năng của chúng để tái sản xuất). Một nhóm máy tính sẽ thực hiện các nhiệm vụ, và thành công nhất trong số chúng sẽ chia sẻ đặc điểm của chúng với các máy tính khác, "đầu ra". Người kém thành công hơn sẽ bị ném vào thùng rác lịch sử một cách không thương tiếc. Qua nhiều lần lặp đi lặp lại, quá trình chọn lọc tự nhiên này sẽ tạo ra những chiếc máy tính tốt hơn. Thách thức nằm ở việc tạo ra và tự động hóa các chu trình lai tạo và đánh giá để quá trình tiến hóa tự diễn ra.
Nhược điểm của việc sao chép quá trình tiến hóa là quá trình tiến hóa phải mất hàng tỷ năm để làm được điều gì đó, và chúng ta chỉ cần vài thập kỷ để làm điều đó.
Nhưng chúng ta có rất nhiều lợi thế, không giống như sự tiến hóa. Thứ nhất, nó không có khả năng nhìn xa, nó hoạt động một cách ngẫu nhiên - chẳng hạn như nó tạo ra những đột biến vô ích - và chúng ta có thể kiểm soát quá trình trong khuôn khổ các nhiệm vụ được giao. Thứ hai, sự tiến hóa không có mục tiêu, bao gồm cả mong muốn về trí thông minh - đôi khi trong môi trường, một loài nào đó không chiến thắng bằng trí thông minh (vì loài sau tiêu tốn nhiều năng lượng hơn). Mặt khác, chúng tôi có thể hướng tới việc tăng cường trí thông minh. Thứ ba, để lựa chọn trí thông minh, quá trình tiến hóa cần thực hiện một số cải tiến của bên thứ ba - chẳng hạn như phân phối lại năng lượng tiêu thụ cho các tế bào - chúng ta có thể chỉ cần loại bỏ phần dư thừa và sử dụng điện. Không nghi ngờ gì nữa, chúng ta sẽ nhanh hơn sự tiến hóa - nhưng một lần nữa, không rõ liệu chúng ta có thể vượt qua nó hay không.
3. Để máy tính cho riêng mình
Đây là cơ hội cuối cùng khi các nhà khoa học hoàn toàn tuyệt vọng và cố gắng lập một chương trình để phát triển bản thân. Tuy nhiên, phương pháp này có thể được chứng minh là hứa hẹn nhất. Ý tưởng là chúng tôi đang xây dựng một máy tính có hai kỹ năng cơ bản: nghiên cứu AI và thay đổi mã của chính nó - điều này sẽ cho phép nó không chỉ học hỏi thêm mà còn cải thiện kiến trúc của chính nó. Chúng ta có thể đào tạo máy tính trở thành kỹ sư máy tính của chính họ để họ có thể tự phát triển. Và nhiệm vụ chính của họ sẽ là tìm ra cách để trở nên thông minh hơn. Chúng tôi sẽ nói về điều này chi tiết hơn.
Tất cả điều này có thể xảy ra rất sớm
Những tiến bộ nhanh chóng trong phần cứng và thử nghiệm với phần mềm chạy song song và AGI có thể xuất hiện nhanh chóng và bất ngờ vì hai lý do chính:
1. Tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân rất dữ dội và những gì có vẻ như những bước đi của ốc sên có thể nhanh chóng phát triển thành những bước nhảy dài bảy dặm - ảnh-g.webp
ảnh động: hi-news.ru/wp-content/uploads/2015/02/gif.gif
2. Khi nói đến phần mềm, sự tiến bộ có vẻ chậm, nhưng sau đó một bước đột phá ngay lập tức thay đổi tốc độ của sự tiến bộ (ví dụ điển hình: vào thời của thế giới quan địa tâm, con người rất khó tính toán công việc của vũ trụ, nhưng khám phá ra nhật tâm đã làm cho mọi thứ dễ dàng hơn nhiều). Hoặc, khi nói đến một máy tính tự cải thiện, mọi thứ có thể cực kỳ chậm, nhưng đôi khi chỉ cần một sửa đổi đối với hệ thống đã tách nó khỏi hiệu quả gấp ngàn lần so với phiên bản cũ hoặc con người.
Đường từ AGI đến ISI
Đến một lúc nào đó, chúng ta chắc chắn sẽ có được AGI - trí tuệ nhân tạo nói chung, những máy tính với mức độ thông minh chung của con người. Máy tính và con người sẽ sống chung với nhau. Hoặc họ sẽ không.
Vấn đề là AGI với mức độ thông minh và khả năng tính toán như con người vẫn sẽ có lợi thế đáng kể so với con người. Ví dụ:
Trang thiết bị
Tốc độ, vận tốc. Tế bào thần kinh não hoạt động ở tần số 200 Hz, trong khi bộ vi xử lý hiện đại (chậm hơn đáng kể so với những gì chúng ta sẽ nhận được vào thời điểm AGI được tạo ra) hoạt động ở tần số 2 GHz, hoặc nhanh hơn 10 triệu lần so với tế bào thần kinh của chúng ta. Và thông tin liên lạc bên trong của não, có thể di chuyển với tốc độ 120 m / s, kém hơn đáng kể so với khả năng sử dụng quang học và tốc độ ánh sáng của máy tính.
Kích thước và lưu trữ. Kích thước của bộ não bị giới hạn bởi kích thước hộp sọ của chúng ta, và nó không thể lớn hơn, nếu không thông tin liên lạc nội bộ với tốc độ 120 m / s sẽ mất quá nhiều thời gian để truyền từ cấu trúc này sang cấu trúc khác. Máy tính có thể mở rộng đến bất kỳ kích thước vật lý nào, sử dụng nhiều phần cứng hơn, tăng RAM, bộ nhớ dài hạn - tất cả những điều này đều nằm ngoài khả năng của chúng tôi.
Độ bền và độ bền. Không chỉ bộ nhớ máy tính chính xác hơn bộ nhớ con người. Các bóng bán dẫn của máy tính chính xác hơn các tế bào thần kinh sinh học và ít bị hư hỏng hơn (và thực sự, chúng có thể được thay thế hoặc sửa chữa). Bộ não của con người mệt mỏi nhanh hơn, trong khi máy tính có thể hoạt động không ngừng nghỉ, 24 giờ một ngày, 7 ngày một tuần.
Phần mềm
Khả năng chỉnh sửa, hiện đại hóa, nhiều khả năng hơn. Không giống như bộ não con người, một chương trình máy tính có thể dễ dàng sửa chữa, cập nhật và thử nghiệm. Những khu vực mà bộ não của con người còn yếu cũng có thể được nâng cấp. Phần mềm dành cho thị giác của con người được thiết kế tuyệt vời, nhưng từ quan điểm kỹ thuật, khả năng của nó vẫn còn rất hạn chế - chúng ta chỉ nhìn thấy trong quang phổ ánh sáng nhìn thấy được.
Khả năng tập thể. Con người vượt trội hơn các loài khác về trí thông minh tập thể lớn. Bắt đầu với sự phát triển của ngôn ngữ và sự hình thành của các cộng đồng lớn, chuyển qua các phát minh về chữ viết và in ấn, và bây giờ được cung cấp năng lượng bởi các công cụ như Internet, trí tuệ tập thể của con người là lý do quan trọng tại sao chúng ta có thể tự gọi mình là đỉnh cao của sự tiến hóa. Nhưng máy tính vẫn sẽ tốt hơn. Mạng lưới trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới hoạt động trên một chương trình, liên tục đồng bộ hóa và tự phát triển, sẽ cho phép bạn ngay lập tức thêm thông tin mới vào cơ sở dữ liệu, bất cứ nơi nào bạn lấy. Một nhóm như vậy cũng sẽ có thể làm việc hướng tới một mục tiêu chung, bởi vì máy tính không bị ảnh hưởng bởi sự bất đồng quan điểm, động cơ và tư lợi như con người.
AI, có khả năng trở thành AGI thông qua quá trình tự cải thiện được lập trình, sẽ không coi "trí thông minh cấp độ con người" là một cột mốc quan trọng - cột mốc này chỉ quan trọng đối với chúng ta. Anh ta sẽ không có lý do gì để dừng lại ở mức đáng ngờ này. Và với những lợi thế mà ngay cả AGI ở cấp độ con người cũng sẽ có, rõ ràng là trí thông minh của con người sẽ là một tia chớp ngắn ngủi đối với nó trong cuộc đua giành ưu thế về trí tuệ.
Sự phát triển này của các sự kiện có thể làm chúng ta ngạc nhiên rất nhiều. Thực tế là, theo quan điểm của chúng tôi, a) tiêu chí duy nhất cho phép chúng tôi xác định chất lượng của trí thông minh là trí thông minh của động vật, theo mặc định là thấp hơn chúng ta; b) đối với chúng ta, những người thông minh nhất LUÔN thông minh hơn những người ngu ngốc nhất. Như vậy:
Nghĩa là, trong khi AI chỉ đang cố gắng đạt đến mức độ phát triển của chúng ta, chúng ta thấy cách nó trở nên thông minh hơn, tiến gần đến cấp độ của động vật. Khi anh ấy đạt đến cấp độ con người đầu tiên - Nick Bostrom sử dụng thuật ngữ “đồ ngốc quê mùa” - chúng ta sẽ rất vui mừng: “Chà, anh ấy đã giống như một tên ngốc rồi. Mát mẻ! Chỉ có điều là trong phổ thông minh chung của mọi người, từ thằng ngốc trong làng đến Einstein, phạm vi rất nhỏ - do đó, sau khi AI đạt đến cấp độ của thằng ngốc và trở thành AGI, nó sẽ đột nhiên trở nên thông minh hơn Einstein.
Và điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?
Sự bùng nổ của trí thông minh
Tôi hy vọng bạn thấy nó thú vị và vui vẻ, bởi vì từ lúc đó, chủ đề chúng ta đang thảo luận trở nên bất thường và rùng rợn. Chúng ta nên dừng lại và nhắc nhở bản thân rằng mỗi sự thật được nêu ở trên và xa hơn đều là khoa học thực sự và những dự đoán thực sự cho tương lai do các nhà tư tưởng và nhà khoa học lỗi lạc nhất đưa ra. Chỉ cần ghi nhớ.
Vì vậy, như chúng tôi đã chỉ ra ở trên, tất cả các mô hình hiện đại của chúng tôi để đạt được AGI đều bao gồm tùy chọn khi AI tự cải thiện. Và ngay khi anh ấy trở thành AGI, ngay cả những hệ thống và phương pháp mà anh ấy lớn lên cũng trở nên đủ thông minh để cải thiện bản thân - nếu họ muốn. Một khái niệm thú vị xuất hiện: tự cải thiện đệ quy. Nó hoạt động như thế này.
Một hệ thống AI nhất định ở một cấp độ nhất định - chẳng hạn như một tên ngốc trong làng - được lập trình để cải thiện trí thông minh của chính nó. Đã phát triển - ví dụ, đến trình độ của Einstein - một hệ thống như vậy bắt đầu phát triển với trí tuệ của Einstein, cần ít thời gian hơn để phát triển, và những bước nhảy vọt ngày càng lớn hơn. Chúng cho phép hệ thống hoạt động tốt hơn bất kỳ người nào, ngày càng trở nên nhiều hơn. Với sự phát triển nhanh chóng của mình, AGI đã bay lên tầm cao trên trời nhờ trí thông minh của nó và trở thành một hệ thống ISI siêu thông minh. Quá trình này được gọi là sự bùng nổ của trí thông minh, và nó là ví dụ rõ ràng nhất về quy luật gia tốc hoàn vốn.
Các nhà khoa học tranh luận về việc AI sẽ đạt được mức AGI nhanh như thế nào - hầu hết đều tin rằng chúng ta sẽ đạt được AGI vào năm 2040, chỉ trong 25 năm, một con số rất nhỏ so với tiêu chuẩn phát triển công nghệ. Tiếp tục chuỗi logic, có thể dễ dàng cho rằng quá trình chuyển đổi từ AGI sang ISI cũng sẽ diễn ra cực kỳ nhanh chóng. Như vậy:
“Phải mất nhiều thập kỷ để hệ thống AI đầu tiên đạt đến mức thông minh chung thấp nhất, nhưng cuối cùng nó đã xảy ra. Máy tính có thể hiểu thế giới xung quanh như một đứa trẻ bốn tuổi. Đột nhiên, đúng một giờ sau khi đạt được cột mốc này, hệ thống tạo ra một lý thuyết vật lý tuyệt vời kết hợp giữa thuyết tương đối rộng và cơ học lượng tử, điều mà không con người nào có thể làm được. Sau một giờ rưỡi, AI trở thành ISI, thông minh hơn bất kỳ con người nào 170.000 lần."
Chúng tôi thậm chí không có thuật ngữ thích hợp để mô tả trí tuệ siêu việt ở mức độ này. Trong thế giới của chúng ta, "thông minh" có nghĩa là một người có chỉ số IQ 130, "ngu ngốc" - 85, nhưng chúng ta không có ví dụ nào về những người có chỉ số IQ 12,952. Những người cai trị của chúng ta không được thiết kế cho điều đó.
Lịch sử loài người cho chúng ta biết một cách rõ ràng và rành mạch: cùng với trí tuệ là sức mạnh và sức mạnh. Điều này có nghĩa là khi chúng ta tạo ra siêu trí tuệ nhân tạo, nó sẽ là sinh vật mạnh mẽ nhất trong lịch sử sự sống trên Trái đất, và tất cả sinh vật sống, bao gồm cả con người, sẽ hoàn toàn ở trong khả năng của nó - và điều này có thể xảy ra sau 20 năm nữa.
Nếu những bộ não ít ỏi của chúng ta có thể tạo ra Wi-Fi, thì thứ gì đó thông minh hơn chúng ta hàng trăm, một nghìn, một tỷ lần có thể dễ dàng tính toán vị trí của mọi nguyên tử trong vũ trụ tại bất kỳ thời điểm nào. Mọi thứ có thể được gọi là ma thuật, bất kỳ sức mạnh nào được quy cho một vị thần toàn năng - tất cả điều này sẽ do ISI xử lý. Tạo ra công nghệ để đảo ngược lão hóa, điều trị bất kỳ bệnh tật nào, loại bỏ đói và thậm chí cả cái chết, kiểm soát thời tiết - mọi thứ sẽ đột nhiên trở thành có thể. Cũng có thể kết thúc ngay lập tức tất cả sự sống trên Trái đất. Những người thông minh nhất trên hành tinh của chúng ta đồng ý rằng ngay khi siêu trí tuệ nhân tạo xuất hiện trên thế giới, nó sẽ đánh dấu sự xuất hiện của Chúa trên Trái đất. Và một câu hỏi quan trọng vẫn còn.
