La razón por la que este (y otros) artículo salió a la luz es simple: quizás la inteligencia artificial no sea solo un tema importante de discusión, sino el más importante en el contexto del futuro. Cualquiera que se adentre un poco en la esencia del potencial de la inteligencia artificial reconoce que este tema no puede ignorarse. Algunos, y entre ellos Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, no las personas más estúpidas de nuestro planeta, creen que la inteligencia artificial representa una amenaza existencial para la humanidad, comparable en escala a la completa extinción de nosotros como especie. Bueno, siéntate y pon los puntos en las i por ti mismo.
“Estamos al borde de cambios comparables al origen de la vida humana en la Tierra” (Vernor Vinge).
¿Qué significa estar al borde de tal cambio?
Parece no ser nada especial. Pero debes recordar que estar en ese lugar en el gráfico significa que no sabes lo que hay a tu derecha. Deberías sentir algo como esto:
Los sentimientos son bastante normales, el vuelo va bien.
El futuro se acerca
Imagínese que una máquina del tiempo lo transportó a 1750, una época en la que el mundo experimentaba constantes interrupciones en el suministro de electricidad, la comunicación entre ciudades significaba disparos de cañón y todo el transporte funcionaba con heno. Digamos que llegas allí, llevas a alguien y lo traes al 2015, muestra cómo es aquí. Somos incapaces de entender cómo sería para él ver todas estas cápsulas brillantes volando por las carreteras; hablar con la gente del otro lado del océano; mire los juegos deportivos a mil kilómetros de distancia; escuchar una actuación musical grabada hace 50 años; juega con un rectángulo mágico que puede tomar una foto o capturar un momento en vivo; construya un mapa con un punto azul paranormal que indique su ubicación; mirar la cara de alguien y comunicarse con él a muchos kilómetros de distancia, y así sucesivamente. Todo esto es magia inexplicable para personas de casi trescientos años. Por no hablar de Internet, la Estación Espacial Internacional, el Gran Colisionador de Hadrones, las armas nucleares y la relatividad general.
Tal experiencia para él no será sorprendente ni impactante; estas palabras no transmiten toda la esencia del colapso mental. Nuestro viajero puede morir por completo.
Pero hay un punto interesante. Si se remonta a 1750 y se pone celoso de que quisiéramos ver su reacción en 2015, puede llevarse una máquina del tiempo e intentar hacer lo mismo con, digamos, 1500. Volará allí, encontrará una persona, lo recogerá en 1750 y lo mostrará todo. Un tipo de 1500 se sorprenderá más allá de toda medida, pero no es probable que muera. Aunque, por supuesto, se sorprenderá, la diferencia entre 1500 y 1750 es mucho menor que entre 1750 y 2015. Una persona de 1500 se sorprenderá en algunos momentos de la física, se sorprenderá de lo que Europa se ha convertido bajo el duro talón. del imperialismo, dibujará un nuevo mapa del mundo en su cabeza … Pero es poco probable que la vida cotidiana en 1750 (transporte, comunicaciones, etc.) lo sorprenda hasta la muerte.
No, para que un tipo de 1750 se divierta de la misma manera que nosotros, tiene que ir mucho más lejos, tal vez un año como este en el 12.000 a. C. Antes de Cristo, incluso antes de que la primera revolución agrícola diera origen a las primeras ciudades y al concepto de civilización. Si alguien del mundo de los cazadores-recolectores, de la época en que la gente era aún más una especie animal más, vio los enormes imperios humanos de 1750 con sus altas iglesias, barcos cruzando los océanos, su concepto de estar "dentro" de un edificio, todo este conocimiento - probablemente habría muerto.
Y luego, después de la muerte, habría envidiado y querido hacer lo mismo. Volvería hace 12.000 años, en el 24.000 a. C. e., habría tomado a una persona y la habría traído a su debido tiempo. Y un nuevo viajero le diría: "Bueno, está bien, gracias". Porque en este caso, una persona del 12.000 a. C. NS. sería necesario retroceder 100.000 años y mostrar a los aborígenes locales el fuego y la lengua por primera vez.
Si necesitamos transportar a alguien al futuro para que se sorprenda hasta la muerte, el progreso debe recorrer una cierta distancia. Se debe alcanzar el Progreso Point of Death (TPP). Es decir, si en la época de los cazadores-recolectores TSP tardó 100.000 años, la siguiente parada tuvo lugar ya en el 12.000 a. C. NS. Después de eso, el progreso ya fue más rápido y transformó radicalmente el mundo en 1750 (aproximadamente). Luego tomó un par de cientos de años, y aquí estamos.
Esta imagen, donde el progreso humano se mueve más rápido a medida que pasa el tiempo, el futurista Ray Kurzweil llama la ley de los retornos acelerados en la historia de la humanidad. Esto se debe a que las sociedades más desarrolladas tienen la capacidad de avanzar a un ritmo más rápido que las sociedades menos desarrolladas. La gente del siglo XIX sabía más que la gente del siglo XV, por lo que no es de extrañar que el progreso en el siglo XIX fuera más rápido que en el siglo XV, y así sucesivamente.
A menor escala, esto también funciona. Back to the Future fue lanzado en 1985 y el pasado fue en 1955. En la película, cuando Michael J. Fox regresó en 1955, lo tomó por sorpresa la novedad de los televisores, el precio de los refrescos, la falta de amor por el sonido de la guitarra y las variaciones en la jerga. Era un mundo diferente, por supuesto, pero si la película se rodó hoy y el pasado fue en 1985, la diferencia sería mucho más global. Marty McFly, atrás en el tiempo de los días de las computadoras personales, Internet, teléfonos móviles, sería mucho más irrelevante que Marty, quien fue a 1955 desde 1985.
Todo esto se debe a la ley de los retornos acelerados. La tasa promedio de desarrollo del progreso entre 1985 y 2015 fue más alta que la tasa de 1955 a 1985, porque en el primer caso, el mundo estaba más desarrollado, estaba saturado con los logros de los últimos 30 años.
Por lo tanto, cuanto más logros, más rápido se producen los cambios. ¿Pero no debería dejarnos eso con ciertas pistas para el futuro?
Kurzweil sugiere que el progreso de todo el siglo XX podría haberse logrado en solo 20 años al nivel de desarrollo de 2000; es decir, en 2000 la tasa de progreso fue cinco veces más rápida que la tasa promedio de progreso del siglo XX. También cree que el progreso de todo el siglo XX fue equivalente al progreso del período de 2000 a 2014, y el progreso de otro siglo XX será equivalente al período hasta 2021, es decir, en solo siete años. Después de varias décadas, todo el progreso del siglo XX se llevará a cabo varias veces al año, y luego en solo un mes. En última instancia, la ley de los retornos acelerados nos llevará al punto en que el progreso durante todo el siglo XXI será mil veces mayor que el progreso del siglo XX.
Si Kurzweil y sus seguidores tienen razón, 2030 nos sorprenderá de la misma manera que el chico de 1750 habría sorprendido a nuestro 2015, es decir, el próximo TSP tomará solo un par de décadas, y el mundo de 2050 será tan diferente. del moderno que apenas nos enteramos. Y esto no es ficción. Esta es la opinión de muchos científicos que son más inteligentes y educados que tú y yo. Y si miras la historia, comprenderás que esta predicción se deriva de la lógica pura.
¿Por qué entonces, cuando nos enfrentamos a declaraciones como "el mundo en 35 años cambiará más allá del reconocimiento", nos encogemos de hombros con escepticismo? Hay tres razones de nuestro escepticismo sobre las predicciones futuras:
1. Cuando se trata de historia, pensamos en líneas rectas. Al tratar de visualizar el progreso de los próximos 30 años, consideramos el progreso de los 30 anteriores como un indicador de cuánto es probable que suceda. Cuando pensamos en cómo cambiará nuestro mundo en el siglo XXI, tomamos el progreso del siglo XX y lo sumamos al año 2000. El mismo error que comete nuestro chico de 1750 cuando consigue a alguien de 1500 y trata de sorprenderlo. Pensamos intuitivamente de manera lineal, cuando deberíamos ser exponenciales. Esencialmente, un futurista debería intentar predecir el progreso de los próximos 30 años, sin mirar a los 30 anteriores, sino a juzgar por el nivel actual de progreso. Entonces el pronóstico será más preciso, pero aún por la puerta. Para pensar correctamente en el futuro, es necesario que las cosas se muevan a un ritmo mucho más rápido de lo que se mueven ahora.
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2. La trayectoria de la historia reciente a menudo se distorsiona. Primero, incluso una curva exponencial empinada parece lineal cuando ve pequeñas porciones de ella. En segundo lugar, el crecimiento exponencial no siempre es uniforme y uniforme. Kurzweil cree que el progreso se mueve en curvas serpenteantes.
Dicha curva pasa por tres fases: 1) crecimiento lento (fase inicial de crecimiento exponencial); 2) crecimiento rápido (explosivo, fase tardía de crecimiento exponencial); 3) estabilización en forma de paradigma específico.
Si observa la última historia, la parte de la curva en S en la que se encuentra actualmente puede ocultar la velocidad del progreso de su percepción. Parte del tiempo entre 1995 y 2007 se dedicó al desarrollo explosivo de Internet, la presentación de Microsoft, Google y Facebook al público, el nacimiento de las redes sociales y el desarrollo de teléfonos celulares y luego teléfonos inteligentes. Esta fue la segunda fase de nuestra curva. Pero el período de 2008 a 2015 fue menos disruptivo, al menos en el frente tecnológico. Aquellos que piensan en el futuro hoy pueden tomar los últimos años para medir el ritmo general de progreso, pero no ven el panorama general. De hecho, una nueva y poderosa Fase 2 puede estar preparándose ahora.
3. Nuestra propia experiencia nos vuelve viejos gruñones cuando se trata del futuro. Basamos nuestras ideas sobre el mundo en nuestra propia experiencia, y esta experiencia ha marcado el ritmo de crecimiento en el pasado reciente para nosotros como algo natural. Del mismo modo, nuestra imaginación es limitada, ya que utilizan nuestra experiencia para predecir, pero la mayoría de las veces, simplemente no tenemos las herramientas que nos permiten predecir el futuro con precisión. Cuando escuchamos predicciones para el futuro que están en desacuerdo con nuestras percepciones diarias de cómo funcionan las cosas, instintivamente las consideramos ingenuas. Si te digo que vivirás 150 o 250 años, o tal vez no morirás, instintivamente pensarás que “esto es una estupidez, sé por la historia que en este tiempo todos murieron”. Así es: nadie vivió para ver esos años. Pero ni un solo avión voló antes de la invención de los aviones.
Por lo tanto, si bien el escepticismo le parece razonable, la mayoría de las veces es incorrecto. Debemos aceptar que si nos armamos de lógica pura y esperamos los habituales zigzags históricos, debemos admitir que muy, mucho, mucho deben cambiar en las próximas décadas; mucho más que intuitivamente. La lógica también dicta que si las especies más avanzadas del planeta continúan dando grandes saltos hacia adelante, cada vez más rápido, en algún momento el salto será tan severo que cambiará radicalmente la vida tal como la conocemos. Algo similar sucedió en el proceso de evolución, cuando el hombre se volvió tan inteligente que cambió por completo la vida de cualquier otra especie del planeta Tierra. Y si se toma un poco de tiempo para leer lo que está sucediendo en la ciencia y la tecnología en este momento, es posible que comience a ver algunas pistas sobre cómo será el próximo gran salto.
El camino hacia la superinteligencia: ¿que es la IA (inteligencia artificial)?
Como muchas personas en este planeta, estás acostumbrado a pensar en la inteligencia artificial como una idea tonta de ciencia ficción. Pero últimamente, mucha gente seria se ha mostrado preocupada por esta estúpida idea. ¿Qué ocurre?
Hay tres razones que generan confusión en torno al término IA:
Asociamos la IA con las películas. "Guerra de las Galaxias". "Terminator". "Una odisea del espacio 2001". Pero al igual que los robots, la IA de estas películas es ficción. Así, las cintas de Hollywood diluyen el nivel de nuestra percepción, la IA se vuelve familiar, familiar y, por supuesto, malvada.
Este es un amplio campo de aplicación. Comienza con una calculadora en su teléfono y desarrolla automóviles autónomos hasta algo lejano en el futuro que revolucionará el mundo. La IA representa todas estas cosas y es confusa.
Usamos IA todos los días, pero a menudo ni siquiera nos damos cuenta. Como dijo John McCarthy, el inventor del término "inteligencia artificial" en 1956, "una vez que funciona, ya nadie la llama IA". La IA se ha convertido más en una predicción mítica sobre el futuro que en algo real. Al mismo tiempo, este nombre también tiene un sabor de algo del pasado que nunca se ha hecho realidad. Ray Kurzweil dice que escucha a personas que asocian la inteligencia artificial con hechos de los años 80, lo que puede compararse con "afirmar que Internet murió junto con las puntocom a principios de la década de 2000".
Seamos claros. Primero, deja de pensar en robots. El robot que es el contenedor de la IA a veces imita la forma humana, a veces no, pero la IA en sí es la computadora dentro del robot. La IA es un cerebro y un robot es un cuerpo, si es que tiene un cuerpo. Por ejemplo, el software y los datos de Siri son inteligencia artificial, la voz de una mujer es la personificación de esta IA y no hay robots en este sistema.
En segundo lugar, probablemente haya escuchado el término "singularidad" o "singularidad tecnológica". Este término se utiliza en matemáticas para describir una situación inusual en la que las reglas habituales ya no funcionan. En física, se utiliza para describir el punto infinitesimal y denso de un agujero negro, o el punto original del Big Bang. Una vez más, las leyes de la física no funcionan en él. En 1993, Vernor Vinge escribió un famoso ensayo en el que aplicó el término a un momento en el futuro en el que la inteligencia de nuestras tecnologías supere a la nuestra, momento en el que la vida tal como la conocemos cambiará para siempre y las reglas habituales de su existencia. ya no funcionará … Ray Kurzweil refinó aún más este término, señalando que la singularidad se alcanzará cuando la ley del retroceso acelerado alcance un punto extremo, cuando el progreso tecnológico se mueva tan rápido que dejamos de notar sus logros, casi infinitamente rápido. Entonces viviremos en un mundo completamente nuevo. Sin embargo, muchos expertos han dejado de usar este término, así que vamos y no nos referiremos a él con frecuencia.
Finalmente, si bien hay muchos tipos o formas de IA que se derivan del concepto amplio de IA, las principales categorías de IA dependen del calibre. Hay tres categorías principales:
Inteligencia artificial (IA) enfocada (débil). UII se especializa en un área. Entre estas IA hay quienes pueden vencer al campeón mundial de ajedrez, pero eso es todo. Hay uno que puede ofrecer la mejor manera de almacenar datos en su disco duro, y eso es todo.
Inteligencia artificial general (fuerte). A veces también se conoce como IA de nivel humano. AGI se refiere a una computadora que es tan inteligente como una persona, una máquina que es capaz de realizar cualquier acción intelectual inherente a una persona. Crear AGI es mucho más difícil que AGI, y aún no hemos llegado a eso. La profesora Linda Gottfredson describe la inteligencia como "en un sentido general, potencial psíquico, que, entre otras cosas, incluye la capacidad de razonar, planificar, resolver problemas, pensar de manera abstracta, comprender ideas complejas, aprender rápidamente y aprender de la experiencia". AGI debería poder hacer todo esto tan fácilmente como usted.
Superinteligencia artificial (ISI). El filósofo de Oxford y teórico de la inteligencia artificial Nick Bostrom define la superinteligencia como "inteligencia que es mucho más inteligente que las mejores mentes humanas en prácticamente todos los campos, incluida la creatividad científica, la sabiduría general y las habilidades sociales". La superinteligencia artificial incluye tanto una computadora que es un poco más inteligente que una persona como una que es billones de veces más inteligente en cualquier dirección. ISI es la razón del creciente interés en la IA, así como el hecho de que las palabras "extinción" e "inmortalidad" aparecen a menudo en tales discusiones.
Hoy en día, los humanos ya han conquistado la primera etapa del calibre de la IA, la IA, de muchas formas. La revolución de la IA es un viaje de AGI a través de AGI a ISI. Puede que no sobrevivamos en este camino, pero definitivamente lo cambiará todo.
Echemos un vistazo de cerca a cómo los pensadores líderes en el campo ven este camino y por qué esta revolución podría ocurrir más rápido de lo que piensas.
¿Dónde estamos en esta corriente?
La inteligencia artificial enfocada es la inteligencia de la máquina que es igual o mayor que la inteligencia humana o la eficiencia en la realización de una tarea específica. Algunos ejemplos:
* Los automóviles están repletos de sistemas ICD, desde computadoras que determinan cuándo debe activarse el sistema de frenos antibloqueo hasta una computadora que determina los parámetros del sistema de inyección de combustible. Los autos autónomos de Google, que se están probando actualmente, contendrán sistemas robustos de inteligencia artificial que detectan y responden al mundo que los rodea.
* Su teléfono es una pequeña fábrica de ICD. Cuando use la aplicación de mapas, obtenga recomendaciones para descargar aplicaciones o música, verifique el clima para mañana, hable con Siri o haga cualquier otra cosa: está usando IA.
* Su filtro de correo no deseado es un tipo clásico de IA. Comienza por descubrir cómo separar el correo no deseado de los correos electrónicos utilizables y luego aprende a medida que maneja sus correos electrónicos y preferencias.
* ¿Y esta sensación incómoda cuando ayer buscaba un destornillador o un nuevo plasma en un motor de búsqueda, pero hoy ve ofertas de tiendas útiles en otros sitios? ¿O cuando la red social te recomienda agregar personas interesantes como amigos? Todos estos son sistemas de inteligencia artificial que funcionan en conjunto, determinando sus preferencias, obteniendo datos sobre usted de Internet, acercándose cada vez más a usted. Analizan el comportamiento de millones de personas y extraen conclusiones en base a estos análisis con el fin de vender los servicios de grandes empresas o mejorar sus servicios.
* Google Translate, otro sistema clásico de IA, es impresionantemente bueno en ciertas cosas. También lo hace el reconocimiento de voz. Cuando su avión aterriza, la terminal no está identificada por ninguna persona. El precio del boleto es el mismo. Los mejores juegos de damas, ajedrez, backgammon, bulldozer y otros juegos del mundo están representados hoy por la inteligencia artificial con un enfoque limitado.
* La Búsqueda de Google es una IA gigante que utiliza métodos increíblemente inteligentes para clasificar páginas y determinar SERP.
Y esto es solo en el mundo del consumidor. Los sofisticados sistemas IMD se utilizan ampliamente en las industrias militar, manufacturera y financiera; en sistemas médicos (piense en Watson de IBM) y así sucesivamente.
Los sistemas IMD en su forma actual no representan una amenaza. En el peor de los casos, una IA con errores o mal programada puede provocar un desastre local, cortes de energía, colapso de los mercados financieros y similares. Pero aunque AGI no tiene el poder de crear una amenaza existencial, necesitamos ver las cosas más ampliamente: nos espera un huracán devastador, cuyo presagio es AII. Cada nueva innovación en AGI agrega un bloque al camino que conduce a AGI e ISI. O, como bien ha señalado Aaron Saenz, las IA de nuestro mundo son como "los aminoácidos de la sopa primordial de la Tierra joven", pero componentes de la vida sin vida que se despertarán algún día.
El camino de AGI a AGI: ¿por qué es tan difícil?
Nada revela más la complejidad de la inteligencia humana que intentar crear una computadora que sea igual de inteligente. Construir rascacielos, volar al espacio, los secretos del Big Bang: todo esto es una tontería en comparación con repetir nuestro propio cerebro o al menos simplemente comprenderlo. El cerebro humano es actualmente el objeto más complejo del universo conocido.
Quizás ni siquiera sospeche cuál es la dificultad para crear AGI (una computadora que será inteligente como persona, en general, y no solo en un área). Construir una computadora que pueda multiplicar dos números de diez dígitos en una fracción de segundo es tan fácil como pelar peras. Crear uno que pueda mirar a un perro y un gato y decir dónde está el perro y dónde está el gato es increíblemente difícil. ¿Crear una IA que pueda vencer a un gran maestro? Hecha. Ahora trate de que lea un párrafo de un libro de seis años y no solo comprenda las palabras, sino también su significado. Google gasta miles de millones de dólares tratando de hacer esto. Con cosas complejas, como cálculos, calcular estrategias de mercado financiero, traducir un idioma, la computadora se las arregla con facilidad, pero con cosas simples: visión, movimiento, percepción, no. Como dijo Donald Knuth, "la IA ahora está haciendo prácticamente todo lo que requiere 'pensar', pero no puede hacer frente a lo que hacen los humanos y los animales sin pensar".
Cuando piense en las razones de esto, se dará cuenta de que las cosas que nos parecen simples de hacer solo lo parecen porque han sido optimizadas para nosotros (y los animales) durante cientos de millones de años de evolución. Cuando se acerca a un objeto, los músculos, las articulaciones, los huesos de los hombros, los codos y las manos realizan instantáneamente largas cadenas de operaciones físicas, sincronizadas con lo que ve, y mueven el brazo en tres dimensiones. Te parece simple, porque el software ideal en tu cerebro es responsable de estos procesos. Este simple truco hace que el procedimiento para registrar una nueva cuenta al ingresar una palabra escrita torcidamente (captcha) sea simple para usted y para un bot malicioso. Para nuestro cerebro, esto no es difícil: solo necesitas poder ver.
Por otro lado, multiplicar grandes números o jugar al ajedrez son actividades nuevas para las criaturas biológicas, y no tuvimos el tiempo suficiente para mejorar en ellas (ni millones de años), por lo que no es difícil que una computadora nos derrote. Piénselo: ¿Preferiría crear un programa que pueda multiplicar números grandes, o un programa que reconozca la letra B en sus millones de grafías, en las fuentes más impredecibles, a mano o con un palo en la nieve?
Un ejemplo simple: cuando miras esto, tú y tu computadora se dan cuenta de que estos son cuadrados alternos de dos tonos diferentes.
Pero si quita el negro, inmediatamente describirá la imagen completa: cilindros, planos, ángulos tridimensionales, pero una computadora no puede.
Describirá lo que ve como una variedad de formas bidimensionales en diferentes tonos, lo que, en principio, es cierto. Tu cerebro hace un montón de trabajo interpretando la profundidad, el juego de sombras, la luz en una imagen. En la imagen de abajo, la computadora verá un collage bidimensional blanco-gris-negro, cuando en realidad hay una piedra tridimensional.
Y lo que acabamos de esbozar es la punta del iceberg cuando se trata de comprender y procesar información. Para alcanzar el mismo nivel con una persona, una computadora debe comprender la diferencia en las expresiones faciales sutiles, la diferencia entre placer, tristeza, satisfacción, alegría y por qué Chatsky es bueno y Molchalin no lo es.
¿Qué hacer?
El primer paso para construir AGI: aumentar la potencia informática
Una de las cosas necesarias que debe suceder para que AGI sea posible es aumentar la potencia del hardware informático. Para que un sistema de inteligencia artificial sea tan inteligente como el cerebro, debe coincidir con el cerebro en potencia de procesamiento en bruto.
Una forma de aumentar esta capacidad es a través del número total de cálculos por segundo (OPS) que puede producir el cerebro, y puede determinar este número calculando el OPS máximo para cada estructura cerebral y juntándolos.
Ray Kurzweil concluyó que es suficiente tomar una estimación profesional del OPS de una estructura y su peso en relación con el peso de todo el cerebro, y luego multiplicarlo proporcionalmente para obtener la estimación general. Suena un poco dudoso, pero lo hizo muchas veces con diferentes estimaciones de diferentes áreas y siempre se le ocurrió el mismo número: del orden de 10 ^ 16, o 10 billones de OPS.
El superordenador más rápido del mundo, el Tianhe-2 de China, ya superó este número: es capaz de realizar alrededor de 32 billones de operaciones por segundo. Pero Tianhe-2 ocupa 720 metros cuadrados de espacio, consume 24 megavatios de energía (nuestro cerebro consume solo 20 vatios) y cuesta 390 millones de dólares. No estamos hablando de un uso comercial o generalizado.
Kurzweil sugiere que juzguemos la salud de las computadoras por la cantidad de OPS que puede comprar por $ 1,000. Cuando ese número alcance el nivel humano - 10 billones de OPS - AGI bien puede convertirse en parte de nuestras vidas.
La Ley de Moore, la regla históricamente confiable según la cual la potencia de cálculo máxima de las computadoras se duplica cada dos años, implica que el desarrollo de la tecnología informática, como el movimiento del hombre a través de la historia, crece exponencialmente. Si comparamos esto con la regla de los mil dólares de Kurzweil, ahora podemos permitirnos 10 billones de OPS por $ 1,000.
Las computadoras por $ 1,000 evitan el cerebro de un mouse en su poder de cómputo y son mil veces más débiles que los humanos. Esto parece un mal indicador hasta que recordamos que las computadoras eran un billón de veces más débiles que el cerebro humano en 1985, mil millones en 1995 y un millón en 2005. Para 2025, deberíamos tener una computadora asequible que compita con la potencia informática de nuestro cerebro..
Por lo tanto, la potencia bruta requerida para AGI ya está técnicamente disponible. Dentro de 10 años, dejará China y se extenderá por todo el mundo. Pero la potencia informática por sí sola no es suficiente. Y la siguiente pregunta es: ¿cómo proporcionamos inteligencia a nivel humano con todo este poder?
El segundo paso para crear AGI: darle inteligencia
Esta parte es bastante complicada. En verdad, nadie sabe realmente cómo hacer que una máquina sea inteligente; todavía estamos tratando de descubrir cómo crear una inteligencia a nivel humano que pueda distinguir un gato de un perro, aislar una B dibujada en la nieve y analizar una película de segunda categoría. Sin embargo, hay un puñado de estrategias con visión de futuro y, en un momento, una de ellas debería funcionar.
1. Repite el cerebro
Esta opción es como si los científicos estuvieran en el mismo salón de clases con un niño que es muy inteligente y bueno para responder preguntas; e incluso si tratan diligentemente de comprender la ciencia, ni siquiera se acercan a alcanzar al niño inteligente. Al final, deciden: al diablo, simplemente anote las respuestas a sus preguntas. Tiene sentido: no podemos construir una computadora supercompleja, así que ¿por qué no tomar como base uno de los mejores prototipos del universo: nuestro cerebro?
El mundo científico está trabajando duro para descubrir cómo funciona nuestro cerebro y cómo la evolución creó algo tan complejo. Según las estimaciones más optimistas, solo podrán hacerlo en 2030. Pero una vez que entendemos todos los secretos del cerebro, su eficiencia y poder, podemos inspirarnos en sus métodos para crear tecnología. Por ejemplo, una de las arquitecturas informáticas que imita el funcionamiento del cerebro es una red neuronal. Ella comienza con una red de transistores "neuronas" conectadas entre sí por entrada y salida, y no sabe nada, como un recién nacido. El sistema "aprende" tratando de completar tareas, reconocer texto escrito a mano y cosas por el estilo. Las conexiones entre transistores se fortalecen en el caso de una respuesta correcta y se debilitan en el caso de una respuesta incorrecta. Después de muchos ciclos de preguntas y respuestas, el sistema forma tejidos neuronales inteligentes que están optimizados para tareas específicas. El cerebro aprende de una manera similar, pero de una manera mucho más compleja, y a medida que continuamos estudiándolo, descubrimos nuevas e increíbles formas de mejorar las redes neuronales.
El plagio incluso más extremo implica una estrategia llamada emulación cerebral completa. Objetivo: cortar un cerebro real en rodajas finas, escanear cada una de ellas, luego reconstruir con precisión el modelo 3D utilizando software y luego traducirlo a una potente computadora. Entonces tendremos una computadora que oficialmente puede hacer todo lo que el cerebro puede hacer: solo necesita aprender y recopilar información. Si los ingenieros tienen éxito, pueden emular un cerebro real con una precisión tan increíble que una vez descargado a una computadora, la identidad real y la memoria del cerebro permanecerán intactas. Si el cerebro pertenecía a Vadim antes de morir, la computadora se despertará en el papel de Vadim, quien ahora será un AGI de nivel humano, y nosotros, a su vez, convertiremos a Vadim en un ISI increíblemente inteligente, que sin duda él hará. estar encantado con.
¿Qué tan lejos estamos de emular completamente al cerebro? En verdad, acabamos de emular el cerebro de un gusano plano milimétrico, que contiene 302 neuronas en total. El cerebro humano contiene 100 mil millones de neuronas. Si tratar de llegar a ese número le parece inútil, piense en la tasa de crecimiento exponencial del progreso. El siguiente paso será la emulación del cerebro de la hormiga, luego habrá un ratón y una persona estará al alcance de la mano.
2. Intenta seguir el rastro de la evolución
Bueno, si decidimos que las respuestas de un niño inteligente son demasiado complejas para descartarlas, podemos intentar seguir sus pasos de aprendizaje y preparación para los exámenes. ¿Qué sabemos? Es muy posible construir una computadora tan poderosa como un cerebro; la evolución de nuestros propios cerebros lo ha demostrado. Y si el cerebro es demasiado complejo para emularlo, podemos intentar emular la evolución. El punto es que, incluso si podemos emular el cerebro, podría ser como intentar construir un avión agitando ridículamente las manos que imitan los movimientos de las alas de los pájaros. La mayoría de las veces, logramos crear buenas máquinas utilizando un enfoque orientado a la máquina, en lugar de una imitación exacta de la biología.
¿Cómo simular la evolución para construir AGI? Este método llamado "algoritmos genéticos" debería funcionar así: debe haber un proceso productivo y su evaluación, y se repetirá una y otra vez (de la misma manera que las criaturas biológicas "existen" y "son evaluadas" por su habilidad Reproducir). Un grupo de computadoras realizará tareas, y las más exitosas de ellas compartirán sus características con otras computadoras, "salida". Los menos exitosos serán arrojados sin piedad al basurero de la historia. A través de muchas, muchas iteraciones, este proceso de selección natural producirá mejores computadoras. El desafío radica en crear y automatizar ciclos de cría y evaluación para que el proceso de evolución continúe por sí solo.
La desventaja de copiar la evolución es que la evolución tarda miles de millones de años en hacer algo, y solo necesitamos unas pocas décadas para hacerlo.
Pero tenemos muchas ventajas, a diferencia de la evolución. En primer lugar, no tiene el don de la previsión, funciona por casualidad, da mutaciones inútiles, por ejemplo, y podemos controlar el proceso en el marco de las tareas asignadas. En segundo lugar, la evolución no tiene ningún objetivo, incluido el deseo de inteligencia; a veces, en el medio ambiente, una determinada especie no gana a expensas de la inteligencia (porque esta última consume más energía). Nosotros, por otro lado, podemos apuntar a incrementar la inteligencia. En tercer lugar, para elegir la inteligencia, la evolución debe realizar una serie de mejoras de terceros, como la redistribución del consumo de energía por parte de las células, simplemente podemos eliminar el exceso y usar electricidad. Sin duda, seremos más rápidos que la evolución, pero de nuevo, no está claro si podremos superarla.
3. Deje las computadoras a su suerte
Esta es la última oportunidad cuando los científicos están completamente desesperados y tratan de programar un programa para el autodesarrollo. Sin embargo, este método puede resultar el más prometedor de todos. La idea es que estamos construyendo una computadora que tendrá dos habilidades básicas: investigar la inteligencia artificial y los cambios de código en sí misma, lo que le permitirá no solo aprender más, sino también mejorar su propia arquitectura. Podemos entrenar a las computadoras para que sean sus propios ingenieros informáticos para que puedan desarrollarse por sí mismos. Y su tarea principal será descubrir cómo volverse más inteligentes. Hablaremos de esto con más detalle.
Todo esto puede pasar muy pronto
Los rápidos avances en hardware y la experimentación con software se ejecutan en paralelo, y AGI puede surgir rápida e inesperadamente por dos razones principales:
1. El crecimiento exponencial es intenso y lo que parecen los pasos de un caracol puede convertirse rápidamente en saltos de siete millas; este-g.webp
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2. Cuando se trata de software, el progreso puede parecer lento, pero luego un gran avance cambia instantáneamente la velocidad del progreso (buen ejemplo: en los días de la cosmovisión geocéntrica, era difícil para la gente calcular el trabajo del universo, pero el el descubrimiento del heliocentrismo hizo todo mucho más fácil). O, cuando se trata de una computadora que se mejora a sí misma, las cosas pueden parecer extremadamente lentas, pero a veces solo una enmienda al sistema lo separa de una eficiencia mil veces mayor en comparación con una versión humana o heredada.
El camino de AGI a ISI
En algún momento, definitivamente obtendremos AGI: inteligencia artificial general, computadoras con un nivel humano general de inteligencia. Las computadoras y los humanos vivirán juntos. O no lo harán.
El punto es que AGI con el mismo nivel de inteligencia y poder de computación que los humanos todavía tendrá ventajas significativas sobre los humanos. Por ejemplo:
Equipo
Velocidad. Las neuronas cerebrales operan a 200 Hz, mientras que los microprocesadores modernos (que son significativamente más lentos de lo que obtendremos cuando se cree el AGI) operan a una frecuencia de 2 GHz, o 10 millones de veces más rápido que nuestras neuronas. Y las comunicaciones internas del cerebro, que pueden moverse a una velocidad de 120 m / s, son significativamente inferiores a la capacidad de las computadoras para usar la óptica y la velocidad de la luz.
Tamaño y almacenamiento. El tamaño del cerebro está limitado por el tamaño de nuestros cráneos y no puede agrandarse; de lo contrario, las comunicaciones internas a una velocidad de 120 m / s tardarán demasiado en viajar de una estructura a otra. Las computadoras pueden expandirse a cualquier tamaño físico, usar más hardware, aumentar la RAM, la memoria a largo plazo, todo esto está más allá de nuestras capacidades.
Fiabilidad y durabilidad. No solo la memoria de la computadora es más precisa que la memoria humana. Los transistores de computadora son más precisos que las neuronas biológicas y son menos propensos a deteriorarse (y de hecho, pueden ser reemplazados o reparados). Los cerebros de las personas se cansan más rápido, mientras que las computadoras pueden funcionar sin parar, las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
Software
Posibilidad de edición, modernización, un abanico más amplio de posibilidades. A diferencia del cerebro humano, un programa de computadora se puede corregir, actualizar y experimentar con facilidad. Las áreas en las que los cerebros humanos son débiles también pueden mejorarse. El software humano para la visión está magníficamente diseñado, pero desde el punto de vista de la ingeniería, sus capacidades aún son muy limitadas: solo vemos en el espectro de luz visible.
Habilidad colectiva. Los humanos son superiores a otras especies en términos de gran inteligencia colectiva. Comenzando con el desarrollo del lenguaje y la formación de grandes comunidades, pasando por los inventos de la escritura y la imprenta, y ahora energizada por herramientas como Internet, la inteligencia colectiva de las personas es una razón importante por la que podemos llamarnos la corona de la evolución.. Pero las computadoras aún serán mejores. La red mundial de inteligencias artificiales que trabajan en un programa, sincronizándose constantemente y desarrollándose a sí mismo, le permitirá agregar instantáneamente nueva información a la base de datos, donde sea que la obtenga. Tal grupo también podrá trabajar hacia un objetivo en su conjunto, porque las computadoras no sufren de disensión, motivación e interés propio como lo hacen los humanos.
La IA, que probablemente se convierta en AGI a través de la superación personal programada, no verá la "inteligencia a nivel humano" como un hito importante; este hito solo es importante para nosotros. No tendrá ninguna razón para detenerse en este dudoso nivel. Y dadas las ventajas que incluso la AGI a nivel humano tendrá, es bastante obvio que la inteligencia humana será un destello corto para ella en la carrera por la superioridad intelectual.
Este desarrollo de eventos puede sorprendernos muchísimo. El caso es que, desde nuestro punto de vista, a) el único criterio que nos permite determinar la calidad de la inteligencia es la inteligencia de los animales, que es inferior a la nuestra por defecto; b) para nosotros, las personas más inteligentes SIEMPRE son más inteligentes que las más estúpidas. Como eso:
Es decir, mientras la IA solo está tratando de alcanzar nuestro nivel de desarrollo, vemos cómo se vuelve más inteligente, acercándose al nivel del animal. Cuando llegue al primer nivel humano, Nick Bostrom usa el término "idiota del campo", estaremos encantados: "Vaya, ya es como un idiota. ¡Frio! " Lo único es que en el espectro general de inteligencia de las personas, desde el idiota del pueblo hasta Einstein, el rango es pequeño; por lo tanto, después de que la IA llega al nivel del idiota y se convierte en AGI, de repente se volverá más inteligente que Einstein.
¿Y qué pasará después?
Explosión de inteligencia
Espero que les haya resultado interesante y divertido, porque a partir de ese momento, el tema que estamos discutiendo se vuelve anormal y espeluznante. Debemos hacer una pausa y recordarnos a nosotros mismos que cada hecho mencionado anteriormente y más allá es ciencia real y predicciones reales para el futuro hechas por los pensadores y científicos más prominentes. Solo tenlo en cuenta.
Entonces, como indicamos anteriormente, todos nuestros modelos modernos para lograr AGI incluyen la opción cuando la IA se mejora a sí misma. Y tan pronto como se convierte en AGI, incluso los sistemas y métodos por los que creció se vuelven lo suficientemente inteligentes como para mejorarse a sí mismo, si así lo desean. Surge un concepto interesante: la superación personal recursiva. Funciona así.
Cierto sistema de inteligencia artificial a cierto nivel, por ejemplo, un idiota de la aldea, está programado para mejorar su propia inteligencia. Habiéndose desarrollado, digamos, al nivel de Einstein, tal sistema comienza a desarrollarse ya con el intelecto de Einstein, lleva menos tiempo desarrollarse y los saltos son cada vez más grandes. Permiten que el sistema supere a cualquier persona, volviéndose cada vez más. Con su rápido desarrollo, AGI se eleva a alturas celestiales en su inteligencia y se convierte en un sistema ISI superinteligente. Este proceso se denomina explosión de inteligencia y es el ejemplo más claro de la ley de los retornos acelerados.
Los científicos discuten sobre qué tan rápido la IA alcanzará el nivel de AGI; la mayoría cree que obtendremos AGI para 2040, en solo 25 años, que es muy, muy poco para los estándares de desarrollo tecnológico. Continuando con la cadena lógica, es fácil suponer que la transición de AGI a ISI también se llevará a cabo de manera extremadamente rápida. Como eso:
“El primer sistema de inteligencia artificial tardó décadas en alcanzar su nivel más bajo de inteligencia general, pero finalmente sucedió. La computadora es capaz de comprender el mundo que la rodea como una persona de cuatro años. De repente, literalmente una hora después de alcanzar este hito, el sistema produce una gran teoría de la física que combina la relatividad general y la mecánica cuántica, algo que ningún ser humano puede hacer. Después de una hora y media, la IA se convierte en ISI, 170.000 veces más inteligente que cualquier humano.
Ni siquiera tenemos los términos adecuados para describir una superinteligencia de esta magnitud. En nuestro mundo, "inteligente" significa una persona con un coeficiente intelectual de 130, "estúpido" - 85, pero no tenemos ejemplos de personas con un coeficiente intelectual de 12 952. Nuestros gobernantes no están diseñados para eso.
La historia de la humanidad nos lo dice clara y claramente: junto con el intelecto viene el poder y la fuerza. Esto significa que cuando creemos superinteligencia artificial, será la criatura más poderosa en la historia de la vida en la Tierra, y todos los seres vivos, incluidos los humanos, estarán completamente en su poder, y esto puede suceder en veinte años.
Si nuestros escasos cerebros fueran capaces de crear Wi-Fi, entonces algo más inteligente que nosotros cien, mil, mil millones de veces puede calcular fácilmente la posición de cada átomo del universo en un momento dado. Todo lo que pueda llamarse magia, cualquier poder que se atribuya a una deidad omnipotente, todo esto estará a disposición del ISI. Crear tecnología para revertir el envejecimiento, tratar cualquier enfermedad, eliminar el hambre e incluso la muerte, controlar el clima, todo será posible de repente. También es posible el fin instantáneo de toda la vida en la Tierra. Las personas más inteligentes de nuestro planeta están de acuerdo en que tan pronto como aparezca la superinteligencia artificial en el mundo, marcará la aparición de Dios en la Tierra. Y queda una pregunta importante.
