До появления сознания у машин всего 30 лет.

Сегодня многие глобальные технологические компании участвуют в уникальной гонке: они стремятся буквально вдохнуть жизнь в искусственный интеллект (AI).

Системы машинного обучения для многих уже стали неотъемлемой частью бизнеса, поэтому неудивительно, что новости об ИИ и нейронных сетях происходят почти каждый день. Обычно заголовки таких новостей: «ИИ победил человека в видеоигре» или «ИИ имитирует человеческую речь», а иногда «ИИ более эффективен, чем человек определяет развитие рака». Действительно ли мы гораздо ближе к моменту, когда интеллект машин можно сравнить с человеком, или пока человек и машина не могут вести социальные беседы и работать вместе так же естественно, как люди делают между собой? Является ли автомобиль далеким от самосознания?

Преждевременная реклама

Несмотря на то, что все вышеупомянутые «заголовки» достижений ИИ уже реальны, такие люди, как Ян ЛеКун, директор департамента по развитию ИИ в Facebook и профессор информатики в Нью-Йоркском университете, считают, что мы переоцениваем возможности современных систем искусственного интеллекта и чрезмерно вокруг них увеличили ощущение.

«На самом деле мы еще далеки от создания машин, способных изучать базовое мировоззрение так же, как люди и животные», – сказал ЛеКун в интервью The Verge.

«Да, вы не можете утверждать, что в некоторых конкретных областях машины уже есть возможности, которые превосходят людей, но в будущем для создания общего универсального искусственного интеллекта мы даже не приблизились к уровню крысы».

Так называемый общий искусственный интеллект – это система, которая не требует участия человеческого оператора и способна выполнять практически любую задачу, которую человек может выполнять. Современные системы искусственного интеллекта специализированы и могут работать только с той или иной практикой, например, участвовать в распознавании речи или выборе объектов в огромных наборах данных, то есть выполнять только то, что они запрограммировали. Такой специализированный ИИ часто называют «прикладным ИИ» или «высокоспециализированным ИИ», который еще раз показывает их ограниченные интеллектуальные возможности.

Мануэль Себриан, сотрудник Массачусетского технологического института и один из разработчиков Шелли, алгоритм ИИ, способный писать страшные истории, согласуется с заявлениями ЛеКуна.

«ИИ – просто отличный инструмент. Но, на мой взгляд, исходя из моего опыта работы с Шелли, ИИ очень далек от создания профессиональных ужасных работ, потому что он все еще очень далек от уровня человеческого интеллекта», – сказал Себриан.

LeCune, как правило, считает, что, несмотря на весь удивительный уровень прогресса, который удалось достичь исследователям и разработчикам искусственного интеллекта за последние годы, работа с машинным обучением и нейронными сетями – это не только развитие одного и того же реального искусственного интеллекта, все так мечтают сегодня.

«Я не хочу понижать достоинства наших коллег-инженеров и исследователей DeepMind, которые работают с тем же AlphaGo, но когда люди интерпретируют улучшение AlphaGo как значительный прогресс в развитии общего искусственного интеллекта, это неправильно. Потому что это не так все, комментарии LeCune.

Пьер Баро, генеральный директор Aiva Technologies, который разработал алгоритм AI для создания музыки, также считает, что прогресс, который мы достигли в создании синтетического интеллекта, несколько преувеличен.

«Общий искусственный интеллект – это тема, которая привлекает большое внимание. В целом я с оптимизмом смотрю на быстрое развитие технологий, но в то же время я считаю, что большинство людей просто не понимают сложность своего собственного мозга, а не упомянуть, как сложно будет создать искусственный, – сказал Баро.

Создание общего искусственного интеллекта

Сегодня люди любят использовать термин «AI» по любой причине, даже если разговор может идти совершенно по-другому. В любых новостях об ИИ вы можете найти такие термины, как «машинное обучение» или «глубокое обучение», а также «нейронные сети». Хотя каждый из этих терминов несколько связан с ИИ, но на самом деле речь идет не об ИИ как таковой.

Машинное обучение – это инструмент. Набор алгоритмов, которые составляют интеллектуальную систему, которая учится, поглощая огромное количество данных. Кроме того, углубленное обучение – это своеобразное машинное обучение, не обязательно связанное с конкретной задачей. С другой стороны, нейронная сеть представляет собой систему, которая имитирует работу мозга, но снова работает только в рамках тех функций, в соответствии с которыми создаются алгоритмы машинного обучения.

Эксперты в области ИИ рассматривают все три из вышеуказанных компонентов как фундаментальную основу для создания синтетического интеллекта с умением мыслить по-человечески, то есть осознавать свои действия и их последствия. Но мы только в самом начале этого пути. Нет, мы действительно добились больших успехов, но текущие события практически не сдвинули нас с одного места, чтобы создать настоящий интеллект. Тем не менее, довольно интересно спросить себя, когда мы должны ожидать появления такого типа искусственного интеллекта. Есть ли временные рамки?

По словам Люка Танга, руководителя запуска TechCode, занимающегося вопросами ИИ, реальный переход к созданию полноценного искусственного интеллекта «начнется с прорыва в разработке неконтролируемых алгоритмов машинного обучения». Как только мы придем к этому, «машинный интеллект очень быстро превзойдет человека», – сказал Тан в интервью футуризму.

Сказать, что этого будет трудно достичь, говорить практически нечего.

«Чтобы создать полноценный общий искусственный интеллект, необходим серьезный прогресс не только в разработке программного обеспечения. Значительный прогресс необходим для развития нейронауки и развития аппаратного обеспечения», – говорит Баро.

«Мы стоим на грани возможностей закона Мура, когда транзисторы становятся настолько маленькими, что их просто невозможно получить физически. И новые аппаратные среды, такие как квантовые вычисления, еще не смогли продемонстрировать свое превосходство над обычным оборудованием, даже при выполнении стандартных задач », – добавляет эксперт.

Многие согласны с тем, что для того, чтобы иметь возможность рассматривать ИИ как истинный интеллект, он должен справиться с решением пяти конкретных проблем, первым из которых является тест Тьюринга, где машине нужно убедить человека, что он разговаривает с кем-то кроме машины. Тот же Баро убежден, что это поколение уже может наблюдать, как ИИ успешно справляется с тестом Тьюринга, то есть фактически обманывает человека. Тем не менее, эксперт считает, что «это не обязательно обычный искусственный интеллект, а нечто более близкое ему».

Укрепление интеллекта

Следует отметить, что появление общего искусственного интеллекта станет предвестником так называемой технологической сингулярности. Для тех, кто забыл, мы напоминаем, что понятие технологической сингулярности говорит о моменте, когда интеллектуальные машины будут превосходить человеческий уровень интеллекта, стимулируя безудержный и экспоненциальный технологический рост, который на фундаментальном уровне обещает трансформировать нашу жизнь. Автором термина, как и всей концепции, является Вернор Винь, который в 1993 году написал следующее:

«Вскоре мы сможем создать интеллект, который превзойдет нас. Когда это произойдет, человеческая история достигнет своего рода сингулярности, интеллектуального перехода на новый уровень. Невозможно убежать от него, так как невозможно получить отсюда от центра черной дыры. С этого момента мир начнет меняться так сильно, что это выходит за рамки нашего понимания ».

Несмотря на то, что такие люди, как генеральный директор SoftBank Masayoshi Son и футурист Ray Kurzweil, ждут этого момента, есть такие люди (например, Илон Макс, Стивен Хокинг и даже Билл Гейтс), которые явно не очень довольны этой перспективой. Они утверждают, что люди просто не понимают, что на самом деле означает получить искусственную суперинтеллекцию, и мы явно не готовы к возможным последствиям, которые может принести технологическая сингулярность.

Но почему мы должны смотреть на этот вопрос с этой точки зрения? Почему необходимо рассматривать искусственный интеллект как рецессию для всего человечества, а не как своего компаньона, друга, помощника? Маска, ради справедливости, рассматривает эту идею, поэтому он создал проект Neuralink. Курцвейл упомянул об этом сотрудничестве между человеком и машиной, когда сказал, что в будущем наноботы будут жить внутри нас, что значительно улучшит наши возможности.

«Нам нужно сосредоточиться на том преимуществе, которое ИИ может дать нам, – усиленном интеллекте, то есть человеческом интеллекте, чьи возможности улучшат ИИ», – сказал Баро.

Алгоритмы, подобные Aiva и Shelley, уже показывают свою полезность в работе с людьми. В то же время интеллектуальные роботы, такие как Sophia from Hanson Robotics и Pepper из SotfBank, легко позволяют нам по крайней мере представить, что действительно интеллектуальные машины уже существуют среди нас. Возможно, суперинтеллекция с IQ в 10 000 в представлении Масаёси Сына действительно становится тем же познавательным машинным интеллектом, к которому мы все стремимся? Если это так, то нам нечего ждать – около трех десятилетий, говорят эксперты.

«Мы достигнем этого уровня ИИ, возможно, через 30-50 лет. С одной стороны, может показаться, что это очень долго, а с другой – это значит, что у многих из нас будет шанс соответствовать этому моменту, »- подытожил Тан.

Источник: https://hi-news.ru/technology/my-v-tridcati-godax-ot-poyavleniya-soznaniya-u-mashin-no-shumixa-prezhdevremenna.html

Добавить комментарий