Краткое содержание:
1. Источники и логистика потоков энергии будут определят требования к развитию и обучению общего искусственного интеллекта. Проектируемые системы General AI требуют колоссальных энергетических ресурсов для обучения и функционирования, что создаёт экологические, экономические и технологические барьеры. Возможное решение находится на стыке возобновляемых источников энергии и распределённых энергоэффективных архитектур, где обучение ИИ будет децентрализовано.
2. Текущие методы физического сохранения информации о структурах и весах обучения моделей ИИ содержат ограничения человеческой природы, связанные с математическим аппаратом. Возможное решение квантовые вычисления и методы хранения информации, например, спинтронные кристаллы (аналоги ДНК), где информация кодируется в спиновых состояниях частиц.
3. Возможно, появление механизмов развития ИИ через инструменты коллективного воздействия и вклада каждого в общий процесс развитии ИИ к Сверх ИИ, коллективная способность производить вычисления станет основной таких механизмов.
