Точка сингулярности (также известная как точка бесконечности) - это точка, где компьютеры становятся более умными, чем люди. Некоторые говорят, что это произойдет к 2045 году. Некоторые говорят, что этого никогда не произойдет. Элон Маск и Стивен Хокинг считают, что это приведет к концу человечества. Я не знаю, что в конечном итоге произойдет с человечеством и когда, но я знаю, что это не первая искусственная интеллектуальная "революция", через которую мы прошли.
Термин "искусственный интеллект" (ИИ) был введен в 1956 году Джоном Маккарти, американским ученым-компьютерщиком и когнитивистом, изобретателем языка программирования Lisp. В 1948 году Норберт Вайнер (иногда называемый отцом радара) ввел термин "кибернетика", который представляет собой область исследований, посвященную пониманию того, как механические, биологические, социальные и другие системы реагируют на обратную связь от своих текущих состояний и действий, чтобы приблизиться к желаемому состоянию. Другими словами, кибернетика-это изучение того, как что-то в реальном слове влияет на машину, организм, общество и т. Д., И используя это понимание, чтобы максимально приблизиться к желаемому результату. Области, к которым применяется кибернетика, - это обучение, познание, системы управления, коммуникации, социальный контроль и некоторые другие.
Еще в 1950-х годах ученые-компьютерщики, инженеры и математики пытались применить кибернетическую теорию к проблеме искусственного интеллекта. Многие предсказывали, что машина, столь же умная, как человек, может быть построена в течение одного поколения. Этого не произошло, и исследования прекратились. Они сказали, что этого не произошло, потому что у них не было достаточно быстрых компьютеров.
Теперь люди снова предсказывают, что искусственный интеллект появится всего через несколько лет. Все, что нам нужно, это достаточно быстрые компьютеры, говорят они. Похоже на начало шаблона. Будет ли каждое новое поколение охвачено безумием искусственного интеллекта?
Кажется, что с каждым новым поколением широкая публика втягивается в безумие ИИ через несколько лет после инженеров, компьютерщиков и математиков. Возможно, популярное безумие ИИ. начинается, когда Голливуд, вдохновленный новыми разговорами от самого последнего достижения исследователей, выпускает особенно захватывающий фильм. Еще в начале 1950-х годов это было с фильмом "День, когда Земля остановилась". В 1980-х это было с "Терминатором". К чести Голливуда, ему часто удается создавать фильмы, которые поддерживают идею искусственного интеллекта, даже в те времена, когда он не в фаворе математиков и инженеров. "Звездные войны" вышли в конце 1970-х годов до увлечения ИИ в 1980-х и сумели выпускать фильм за фильмом на протяжении всего затишья ИИ 1990-х и начала 2000-х. Но независимо от многих замечательных фильмов, реально, я считаю, что мы намного дальше от искусственного интеллекта, изображенного в фильмах, чем предсказывают такие люди, как Элон Маск.
Часть проблемы с термином "искусственный интеллект" заключается в том, что люди обычно не объясняют (или, возможно, даже не задумываются), что они означают. Большинство из нас, вероятно, представляют себе искусственный интеллект как своего рода компьютер, который может думать так, как мы. Однако тип искусственного интеллекта, который мы в настоящее время видим с Amazon Echo, Google Alexa и Apple Siri, не относится к этому типу. Существует два типа искусственного интеллекта: общий и специализированный. Общий искусственный интеллект-это тип интеллект, способный узнать о чем угодно, как это делает наш мозг . Специализированный искусственный интеллект работает только в одной области обучения, только в той, которая требуется для выполнения конкретной задачи. И это единственная задача, которую он может выполнить. Siri, Alexa и Echo являются примерами узкого ИИ .
Узконаправленный ИИ становится возможным благодаря "машинному обучению", которое, в свою очередь, становится возможным благодаря "нейронным сетям". Теория нейронных сетей-продукт области систем управления. Нейронная сеть-это математическая техника, которая настолько близка к тому, что, по нашему мнению, функционирует как человеческий мозг. Слова "что мы думаем" являются ключевыми.
Проблема в том, что, хотя мы узнаем больше каждый день, у нас нет хорошего понимания того, как на самом деле работает человеческий мозг (или любой мозг). Это, скорее всего, знание, которым мы должны обладать, прежде чем мы сможем построить настоящий, искусственный интеллект. И я очень сомневаюсь, что у кого-то есть точное предсказание того, когда это произойдет. Изучение мозга и искусственного интеллекта напоминают мне алхимию. Алхимия была популярна в средние века и имеет свои истоки еще в 4 веке до нашей эры она в конечном итоге превратилась в то, что мы знаем сегодня как науку о химии. Хотя некоторые говорят, что высшие формы алхимии связаны с философскими и духовными измерениями, основной заявленной целью алхимии было найти способ превратить свинец в золото. Проблема заключалась в том, что алхимики в 4 веке до нашей эры не понимали, что делает свинец, свинцом или золото золотом. Они понятия не имели. И они не имели понятия, что у них не было понятия. Только после того, как Эрнест Резерфорд открыл протон в 1919 году, кто-то начал понимать, что потребуется, чтобы действительно преуспеть в превращении свинца в золото. В этот момент они поняли, что добыча золота будет намного дешевле, чем превращение свинца в золото.
Теперь, после открытия Резерфорда, мы смеемся над этой идеей и думаем, насколько глупыми были эти алхимики. Но мы не воспринимаем ту же глупость в нашем стремлении к искусственному интеллекту, превращению машины в "человека". И, может быть, это возможно, я не знаю. Но я думаю, что прежде чем тратить больше времени на создание общего искусственного интеллекта, мы должны сначала понять, что такое интеллект на самом деле. Это напоминает мне старую шутку: "Если инопланетянин посетит землю, найдет ли он здесь разумную жизнь?"