Один из способов выразить это заключается в общих вычислениях в секунду (cps), которые мозг может управлять, и вы можете прийти к этому числу, выяснив максимальные cps каждой структуры в мозге, а затем сложив их все вместе.
Рэй Курцвейл придумал короткий путь, взяв чью-то профессиональную оценку для cps одной структуры и веса этой структуры по сравнению с весом всего мозга, а затем умножая пропорционально, чтобы получить оценку для общей суммы. Звучит немного сомнительно, но он делал это кучу раз с различными профессиональными оценками разных регионов , и общая сумма всегда прибывала в один и тот же стадион—около 10 16, или 10 квадриллионов cps.
В настоящее время самый быстрый суперкомпьютер в мире, китайский Tianhe-2 , фактически превзошел это число, набрав около 34 квадриллионов cps. Использующий 24 мегаватта мощности (мозг работает всего на 20 Ваттах) и стоящий $390 миллионов, чтобы построить. Не особенно применимый к широкому использованию, или даже большинств коммерчески или промышленному использованию пока.
Курцвейл предлагает нам задуматься о состоянии компьютеров, посмотрев, сколько cps вы можете купить за $1000. Когда это число достигнет человеческого уровня-10 квадриллионов cps—тогда это будет означать, что учи может стать очень реальной частью жизни.
Закон Мура-это исторически достоверное правило, что максимальная вычислительная мощность в мире удваивается примерно каждые два года, что означает, что продвижение компьютерной техники, как и общее продвижение человека через историю, растет экспоненциально. Глядя на то, как это относится к метрике Курцвейла cps/$1,000, мы в настоящее время находимся примерно в 10 триллионах cps/$1,000, прямо в ногу с прогнозируемой траекторией.
Таким образом, компьютеры стоимостью 1000 долларов в мире сейчас превосходят мышиный мозг, и они находятся примерно на тысячной части человеческого уровня. Это звучит не так уж много, пока вы не вспомните, что мы были примерно на триллионной части человеческого уровня в 1985 году, миллиардной в 1995 году и Миллионной в 2005 году. Находясь на тысячной в 2015 году ставит нас прямо на ногу, чтобы добраться до доступного компьютера к 2025 году, который соперничает с силой мозга.
Таким образом, что касается аппаратной стороны, исходная мощность, необходимая для учи, технически доступна сейчас, в Китае, и мы будем готовы к доступному, широко распространенному аппаратному обеспечению учи-калибра в течение 10 лет. Но сама по себе необработанная вычислительная мощь не делает компьютер вообще разумным—следующий вопрос, как мы привносим человеческий интеллект во всю эту мощь?
Второй ключ к созданию учи: сделать его интеллектуальным
Это самая неприятная часть. Правда в том, что никто на самом деле не знает, как сделать его умным—мы все еще обсуждаем, как сделать компьютер на уровне человека умным и способным знать, что такое собака и странно написанный B и посредственный фильм. Но есть куча надуманных стратегий, и в какой-то момент одна из них будет работать. Вот три самые распространенные стратегии, с которыми я столкнулся:
1) плагиат мозга.
Это похоже на то, как ученые трудятся над тем, как тот ребенок, который сидит рядом с ними в классе, настолько умен и продолжает так хорошо сдавать тесты, и даже если они продолжают усердно учиться, они не могут сделать почти так же хорошо, как этот ребенок, и тогда они, наконец, решают: “к черту, я просто буду копировать ответы этого ребенка.- Это имеет смысл—мы зашли в тупик, пытаясь построить сверхсложный компьютер, и в каждой из наших голов есть идеальный прототип для него.
Научный мир упорно работает над обратной инженерией мозга, чтобы выяснить, как эволюция сделала такую рад— оптимистичные оценки говорят, что мы можем сделать это к 2030 году. Как только мы это сделаем, мы узнаем все секреты того, как мозг работает так мощно и эффективно, и мы можем черпать вдохновение из него и красть его инновации. Одним из примеров компьютерной архитектуры, имитирующей мозг, является искусственная нейронная сеть. Он начинается как сеть транзисторных "нейронов", соединенных друг с другом входами и выходами, и ничего не знает—как младенческий мозг. Способ, которым он “учится", заключается в том, что он пытается выполнить задачу, скажем распознавание почерка, и сначала его нейронные срабатывания и последующие догадки при расшифровке каждой буквы будут совершенно случайными. Но когда ему говорят, что он получил что-то правильное, транзисторные соединения в огневых путях, которые случайно создали этот ответ, усиливаются; когда ему говорят, что это было неправильно, соединения этих путей ослабляются. После большого количества этих испытаний и обратной связи сеть сама по себе сформировала интеллектуальные нейронные пути, и машина стала оптимизирована для выполнения этой задачи. Мозг учится немного так же, но более сложным способом, и по мере того, как мы продолжаем изучать мозг, мы открываем хитроумные новые способы использовать преимущества нейронных схем.
Более экстремальный плагиат включает в себя стратегию под названием "полная эмуляция мозга", где цель состоит в том, чтобы разрезать реальный мозг на тонкие слои, сканировать каждый из них, использовать программное обеспечение для сборки точной реконструированной трехмерной модели, а затем реализовать модель на мощном компьютере. Тогда у нас был бы компьютер, официально способный на все, на что способен мозг—ему просто нужно было бы учиться и собирать информацию. Если инженеры получат действительно хорошо, они были бы в состоянии эмулировать реальный мозг с такой точной точностью, что полная личность мозга и память были бы неповрежденными, как только архитектура мозга была загружена на компьютер. Если бы мозг принадлежал Джиму прямо перед его смертью, компьютер теперь проснулся бы как Джим ( ?), что было бы надежным учи на человеческом уровне, и теперь мы могли бы работать над превращением Джима в невообразимо умного Ази, что, вероятно, очень бы его взволновало.
Насколько мы далеки от достижения полной эмуляции мозга? Ну до сих пор мы еще не смогли эмулировать мозг плоского червя длиной 1 мм, который состоит всего из 302 нейронов. Человеческий мозг содержит 100 миллиардов. Если это делает его безнадежным проектом, помните о силе экспоненциального прогресса-теперь, когда мы победили крошечный мозг червя, муравей может произойти в скором времени, а затем мышь, и вдруг это покажется гораздо более правдоподобным.
Продолжение следует...
