Приветствую Тебя, мой дорогой друг. Циклы взлетов и падений ИИ на протяжении его 70-летней истории показывают, что предсказать момент, когда машины достигнут интеллекта человеческого уровня, непросто. Как бы то ни было, техно-футуристы не боятся утверждать, что это произойдет в ближайшее время. Рэй Курцвейл, имеющий послужной список точных прогнозов, убежден, что к 2029 году ИИ пройдет полноценное испытание теста Тьюринга. Тот же Курцвейл считает, что к 2045 году человечество достигнет сингулярности.
DeepMind и глубокое обучение
Последние 7 десятилетий ИИ переживал периоды славы и презрения, широко известные как лето и зима ИИ. Лето было наполнено оптимизмом и поддерживалось огромным финансированием, тогда как зимы были отмечены большими сокращениями, неверием и пессимизмом.
Вторая зима ИИ (1988-2011) была преодолена с помощью машинного обучения. Фактически, именно прорывы DeepMind в области глубокого обучения подпитали шумиху и в конечном итоге спасли ИИ из настоящей долины тьмы. DeepMind - британская компания, занимающаяся ИИ, основанная в 2010 году, которую Google приобрел в 2014 году для проведения экстраординарных исследований в области глубокого обучения.
Основываясь на семи играх Atari, DeepMind разработала методологию глубокого обучения, которая позволила машинам играть против самих себя. Поскольку они были запрограммированы учиться на играх, машины становились все лучше и лучше. Скорее всего, вы уже слышали об ИИ под названием AlphaGo, победившем чемпиона Кореи Ли Седола в сложной китайской стратегической игре ГО в 2016 году.
В следующем году компания Google разработала AlphaGo Zero, новую версию оригинального ИИ (он же AlphaGo). Этот новый ИИ приобрел навыки игры в го сверхчеловеческого уровня и победил оригинальный ИИ AlphaGo 100 к 0. На самом деле, 2017 год стал для DeepMind еще лучше!
Вычислительный подход против коннекционизма
DeepMind ознаменовал серьезный переход от вычислительной техники к глубокому обучению, от применения четкого набора логических правил к получению огромных объемов данных с помощью коннекционизма. Если вам интересно, как машины смогли стать такими умелыми, вспомните о нейронах. Машины с нейроноподобными структурами аналогичны человеческому мозгу. Не стоит забывать, что до DeepMind машины в основном полагались на вычислительный подход.
Вычислительный подход, который лежит в основе классических приложений ИИ, таких как экспертные системы, использует дедуктивную логику. Несмотря на успех во многих приложениях, жесткое использование логических правил не помогло машинам учиться так много и так быстро. Поскольку система работала только с двумя переменными - "истина" или "ложь", в ней не было места неопределенностям. Однако использование машинного обучения открыло совершенно новую перспективу. Вместо применения жестких логических правил к символам в новом подходе используются нейронные сети.
Фактически, большое количество связей между нейронами послужило вдохновением для термина "коннекционизм". Коннекционистский подход имеет множество преимуществ. Вы можете найти их в бесчисленных успешных приложениях нейронных сетей, использующих структуры глубокого обучения с многочисленными слоями нейронов.
Тем не менее, отсутствие прозрачности на уровне соединений влияет на алгоритмы. Несмотря на то, что машины показывают потрясающие результаты, до сих пор не ясно, как они их достигают. Логические системы, используемые в вычислительной технике, имели прозрачные правила, которые позволяли рационально объяснять результаты. В коннекционизме отсутствие прозрачности не дает никакого объяснения, но прогресс налицо.
Тот факт, что машины начали учиться сами по себе, вселил в трансгуманистов надежду, что они действительно смогут достичь общего ИИ, который является предварительным условием для достижения сингулярности.
Трансгуманизм и сингулярность
Трансгуманизм - это "социально-философское движение, призванное содействовать исследованиям и разработке надежных технологий, улучшающих жизнь человека". Такие технологии могли бы усилить или увеличить сенсорный прием, эмоциональные способности или когнитивные способности человека, а также радикально улучшить здоровье человека и увеличить продолжительность его жизни". Модификации, являющиеся результатом внедрения биологических или физических технологий, будут более или менее постоянными и интегрированными в человеческий организм.
Эта концепция может показаться новой, но идеология этого очень большого и активного движения восходит к началу времен. Например, в греческой мифологии люди часто пытаются сделать все, что в их силах, чтобы перехитрить богов и преодолеть свою ограниченную природу. На самом деле, если подумать, Икар и Дедал - одни из первых трансгуманистов.
Концепция трансгуманизма подкреплялась каждой промышленной революцией. В некотором смысле история повторяется, и теперь мы снова бросаем вызов богам, создавая своего рода разум, превосходящий возможности человеческого разума. По словам Рэя Курцвейла, одного из самых плодовитых писателей по футуризму, сингулярность - это "момент, когда мы умножим наш эффективный интеллект в миллиард раз, объединив его с интеллектом, который сами же и создали".
Фактически, Рэй Курцвейл выдвинул идею о возможности сингулярности еще в 1999 году, когда опубликовал "Эпоху духовных машин" и представил Закон ускоряющейся отдачи.
Для Курцвейла сингулярность - это не научная фантастика. Она становится возможной благодаря технологическому прогрессу, который ускоряется в геометрической прогрессии. Поэтому он считает, что этого достаточно для того, чтобы мы стали свидетелями "сингулярности" в 2045 году.
И последнее, но не менее важное: техно-футуристы известны тем, что поклоняются разуму. Можно сказать, что они презирают тело, потому что оно разрушается и стареет со временем. По их мнению, разум - это все. Следовательно, мы должны сохранить его, особенно в случае, если сингулярность невозможна. Один из способов сделать это - эмуляция всего мозга или загрузка разума.
Обрати внимание:
Поставь лайк если понравилась статья, тебе всего лишь "клик", а мне радости полные штаны =).
Подписывайся на канал, будет много интересных публикаций =).
