AI革命:超インテリジェンスへの道

注:この記事が完成するまでに3週間かかる理由は、私が人工知能に関する研究を掘り下げたとき、私が読んでいたものを信じることができなかったことです。 AIの世界で起きていることは、重要な話題ではなく、私たちの未来にとって最も重要な話題であることを、私はかなり早く打ちました。 だから私はそれについてできるだけ多くのことを学びたいと思っていました。そして私がそれをしたら、この全体の状況を本当に説明したポストを書いていることを確認したかったのです。 驚くことではないが、それはひどく長くなったので、私はそれを2つの部分に分けた。 これは第1部 - 第2部がここにあります。


私たちは、地球上の人間生活の台頭に匹敵する変化の最前線にいます。 - Vernor Vinge

 ここに立つのがどんな感じですか?

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立っているのはかなり激しい場所のようですが、時間のグラフに立っていることについて何かを覚えておく必要があります。あなたの右に何があるかを見ることはできません。 それで、実際にそこに立つのが実際にどのように感じられるのです:

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おそらくかなり普通の感じです…

遠い未来 - 来る

世界が恒久的な停電にあった1750年までのタイムマシンを想像してください。長距離通信は大声で大声で叫ぶか、空気中で大砲を発射することを意味し、すべての輸送は乾草で走っていました。あなたがそこに着くと、あなたは男を拾い、彼を2015年に連れて行き、その後彼を歩き、彼がすべてに反応するのを見ます。高速道路で競争する光沢のあるカプセルを見たり、海岸の向こうにいた人々と話をしたり、1000マイルも遊んでいたスポーツを見たりすることは、私たちにとっては不可能です。 50年前に起こった音楽のパフォーマンスを聞き、実際のイメージを撮り、生きる瞬間を記録するのに使うことができる私の魔法のウィザードの長方形で遊んで、彼がどこにいるのかを示す超常的に動く青い点を持つ地図を生成する彼らが国の反対側にいるにもかかわらず、誰かの顔を見て、彼らとチャットし、他に想像もできない魔法の世界がある。あなたが彼にインターネットを見せたり、国際宇宙ステーション、大型ハドロンコライダー、核兵器一般相対性理論のようなことを説明する前に、これはすべてです。

彼のこの経験は驚くべきことでも衝撃的なものでも、心に吹かれるものでもないでしょう。彼は実際に死ぬかもしれない。

しかし興味深いのは、彼が1750年に戻って彼の反応を見て欲しいと嫉妬して、同じことをやりたければ、タイムマシンを使い同じ距離に戻って、 1500年ごろ、彼を1750に連れて行き、彼にすべてを示す。そして1500人の人は、多くのことにショックを受けますが、彼は死ぬことはありません。 1500と1750は非常に異なっていましたが、1750年から2015年とははるかに違いはありませんでした.1500人の人間は、宇宙と物理学について何か心が疲れたことを学ぶでしょう。ヨーロッパがその新しい帝国主義の流行になっていることが判明したことに感心し、彼は彼の世界地図構想のいくつかの大きな改正をしなければならないだろう。しかし、日常生活を見ることは、交通、通信など1750年になります。間違いなく彼は死ぬことはありません。

いいえ、1750人の男が私たちと同じくらい楽しい時間を過ごせるようにするためには、最初の農業革命が最初の都市を生み出す前に、彼はずっと遠くに、そして文明の概念へ純粋に狩猟採集民の世界の人が、人類が多かれ少なかれ、他の動物種であったときから、崇高な教会や海洋渡りの船舶、1750年の人間の帝国を「内部、そして彼らの巨大な集団的で蓄積された人間の知識と発見の山は、おそらく死ぬでしょう。

死にかけた後、彼は嫉妬を覚え、同じことをしたいと思ったらどうでしょうか?彼が12,000年前に紀元前24,000に戻って男を得て、紀元前12,000に彼を連れてきたら、彼はその男にすべてを示し、その人は “あなたの気持ちは何か?"同じ楽しみ、彼は10万年以上戻って、初めて彼に火と言葉を見せてくれる人を手に入れなければならないだろう。

誰かが将来に輸送され、彼らが経験するショックのレベルから死ぬためには、彼らは「進歩のダイレベル」、すなわちDPU(Die Progress Unit)が達成されるまでに十分な年月を経なければなりません。だから、DPUは狩猟採集民の時代に10万年を費やしましたが、農業革命後の時代には約12,000年しかかかりませんでした。産業革命後の世界は急速に変わり、1750人がDPUが起こるのに数百年しか前進する必要はありません。

このパターン - 人間の進歩は、時間の経過と共により迅速かつ迅速に動く - 未来的なRay Kurzweilが人類歴史の「加速を加速させる法則」と呼ぶものです。これは、先進的な社会は先進的な社会よりも速いスピードで進歩する能力を持っているためです。 19世紀の人類は15世紀の人類よりも多くを知り、優れた技術を持っていたので、19世紀には人類がはるかに進歩したのは驚くことではない15世紀〜15世紀の人類は19世紀の人類には一致しませんでした11。

これは小さなスケールでも機能します。映画「Back to the Future」は1985年に発売され、「過去」は1955年に行われた。映画では、マイケル・J・フォックスが1955年に戻ったとき、彼はテレビの新しさ、ソーダ、シャリルエレクトリックギターへの愛の欠如、そしてスラングの変化などがあります。それは別の世界でしたが、映画が今日作られ、過去が1985年に行われた場合、映画ははるかに大きな違いを伴ってはるかに楽しくなりました。このキャラクターは、90年代後半に生まれた10代のマーティ・マクフライ(Marty McFly)が、1955年のマーティ・マクフライ(Marty McFly)よりも1985年にはるかに外れていた。

これは私たちが議論したのと同じ理由で、返品を加速する法則です。 1985年から2015年までの平均進出率は、1955年から1985年にかけてのそれよりも高かった。前者が先進国であったためである。

進歩はますます大きくなり、ますます急速に起こっています。これは、私たちの将来についてかなり激しいことを示唆しています。

Kurzweilは、20世紀全体の進展が2000年の進歩率でわずか20年間で達成されたことを示唆しています。言い換えれば、2000年までに、進捗率は平均進捗率の5倍20世紀。彼は2000年から2014年の間に20世紀の別の進歩が起こったと考えており、2021年までには20世紀の進歩がわずか7年で起こると考えています。数十年後、彼は20世紀の進歩は同じ年に何度も、さらには1ヶ月足らずで起こると考えています。結局のところ、Kurzweilは、21世紀が20世紀の進歩の1,000倍を達成すると信じています.2

Kurzweilと彼に同意する他の人が正しいとすれば、1750人が2015年までに2030年までに爆破される可能性があります。次のDPUは数十年しかかからないかもしれません.2050年の世界は、今日の世界とは大きく異なる可能性があります。

これはサイエンスフィクションではありません。これは、多くの科学者が、あなたや私がしっかりと信じているよりもスマートで知識が豊富なことです。歴史を見れば、論理的に予測する必要があります。

だから、なぜ、あなたが私に「今から35年後の世界は全く認識されないかもしれない」と聞くと、「クール…しかしナハハハッ」と思っていますか?未来の奇妙な予測が疑わしい3つの理由:

1)歴史に関しては、私たちは直線で考える。

次の30年の進展を想像すると、前の30年の進捗状況が、どのくらい起こるかの指標となります。 世界が21世紀にどの程度変化するかについて考えると、20世紀の進歩を踏まえて2000年に足していくだけです。これは1750年の人が1500年の 彼自身が同じ距離を先に吹き飛ばされたほどに彼の心を吹かせる。 私たちが指数関数的に考えなければならないとき、直線的に考えるのは最も直感的です。 誰かがそれについてもっと賢明であれば、彼らは過去30年間を見てではなく、現在の進歩率とそれに基づいて判断することによって、次の30年間の進歩を予測するかもしれません。 彼らはより正確ではあるが、それでもやり遂げるだろう。 将来を正しく考えるためには、今動いているものよりもはるかに速い速度で動くものを想像する必要があります。

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2)非常に最近の歴史の軌跡は、歪んだ話をしばしば伝える。

第一に、急な指数関数的な曲線でさえも線形に見えます。小さな円で見ると、巨大な円の小さな部分を見ると同じように、ほぼ直線のように見えます。 第二に、指数関数的成長は完全に滑らかで均一ではありません。 Kurzweil氏は、「S字曲線」の進展が次のように説明しています。

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Sは、新しいパラダイムが世界を掃討するときの進歩の波によって創造されます。曲線は3つの段階を経る:

1.低成長(指数関数的成長の初期段階) 2.急成長(指数関数的成長の後半、爆発的な段階) 3.特定のパラダイムが成熟するにつれて平準化3

直近の歴史だけを見ると、Sカーブの部分があなたの現在のスピードを知覚しにくくなります。 1995年から2007年の間に、インターネットの爆発、MicrosoftGoogleFacebookの普及、ソーシャルネットワーキングの誕生、携帯電話、スマートフォンの導入などが見られました。それは第2段階でした:成長は2008年から2015年にかけては、少なくとも技術面では画期的なものではありませんでした。今日の将来について考えている人は、現在の進歩率を測るためにここ数年を調べるかもしれませんが、それはより大きなイメージを欠いています。実際には、新たな巨大なフェーズ2の成長スパットが今、醸成されているかもしれません。

3)私たち自身の経験は、私たちを将来について頑固な老人にする。

私たちは、私たちの個人的な経験に基づいて世界についての私たちのアイデアを立てています。その経験は、最近の過去の成長率を「起こる方法」として頭に浮かび上がらせました。将来の予測を喚起するためにそれを使用しますが、私たちが知っていることは、単に将来について正確に考えるツールを提供するものではありません.2私たちは、経験がどのように機能しているかという概念に矛盾する未来についての予測を聞くと、本能は予測が素朴でなければならないということです。このポストの後半に、あなたが150、250、または全く死んでいないと言ったら、あなたの本能は、 “それは愚かです。もし私が歴史から知っていることがあれば、誰もが死にます。 "そして、はい、過去に誰も死ぬことはありませんでした。しかし飛行機が飛行機になる前に飛行機を飛ばす人はいなかった。

あなたがこの記事を読んでいるとき、nahhhhhが正しいと感じるかもしれない間、それはおそらく実際には間違っています。事実、私たちが真に論理的であり、歴史的パターンが続くことを期待しているならば、私たちは直感的に予想するよりもずっと多くのものが今後数十年間に変わるはずだと結論づけるべきです。ロジックはまた、地球上の最も進化した種がどんどん大きく飛躍すると、ある時点で飛躍を遂げて、それが知っているように人生を完全に変えてくれると考えていますどのような生物が惑星地球上に生きているのかを完全に変えてしまったのは、人間のような大きな飛躍を遂げるまで、進化がどのように知性に飛躍していったかのような人間的なものであるということです。今日、科学技術で何が起こっているのかを読んでいれば、次に来る飛躍に耐えられないことを私たちが現在知っているので、静かにその人生を暗示している多くの兆候が見え始めます。

スーパーインテリジェンスへの道

AIとは何ですか?

あなたが私のような人なら、人工知能は愚かなSF概念だと思っていましたが、最近は深刻な人たちの言葉を聞いてきました。

多くの人々がAIという用語について混乱している3つの理由があります。

1)AIと映画を関連付ける。スターウォーズターミネーター。 2001年:スペースオデッセイ。ジェットソン。ロボットキャラクターもそうです。だから、AIは少し私たちに架空の音を出します。

2)AIは幅広い話題です。それはあなたの携帯電話の電卓から自走車に至るまで、世界を劇的に変えるかもしれない将来のものまであります。 AIはこれらのすべてを指しており、混乱しています。

3)私たちは日々の生活の中で常にAIを使用しますが、しばしばそれがAIであることを認識しません。 1956年に「Artificial Intelligence」という言葉を作ったJohn McCarthyは、 “それが動作するとすぐに誰もそれをAIと呼びません"と訴えました4。この現象のため、AIはしばしば現実よりも神話的な将来の予測のように聞こえることがあります。同時に、決して実現しなかった過去のポップコンセプトのように聞こえます。 Ray Kurzweilは、AIは1980年代に枯れ、2000年代のドットコム・バストでインターネットが死んだと主張していると言われていると聞きました。

だから、物事を明確にしよう。まず、ロボットの考え方をやめてください。ロボットはAIのコンテナであり、時には人間の姿を模倣することもありますが、AI自体はロボット内部のコンピュータです。 AIは脳であり、ロボットは身体を持っていればその身体です。たとえば、Siriの背後にあるソフトウェアとデータはAIであり、私たちが聞いた女性の声はそのAIの人格化であり、ロボットはまったく関わっていません。

第二に、おそらく、「特異性」または「技術的特異性」という言葉を聞いたことでしょう。この用語は、通常の規則がもはや適用されない漸近線のような状況を表すために数学で使用されています。物理学では、無限に小さい、密なブラックホールのような現象や、ビッグバンの直前に押しつぶされた現象を記述しています。ここでも、通常の規則が適用されない状況。 1993年に、Vernor Vingeは、私たちが知っているような人生が永遠に変わり、通常のルールはもはや適用されなくなると、私たちの技術の知性が自分自身を超えている時代に、 。 Ray Kurzweilは、その後、加速を加速させる法律が急速に進歩し、技術進歩が無限のペースで起こっている時を特異点と定義して少し混乱させた後、我々はまったく新しい世界。私は、今日のAI思想家の多くがこの言葉の使用をやめてしまったことがわかりました。とにかくそれは混乱しています。私はここでそれをあまり使用しません。

最後に、AIは幅広い概念であるため、多くの異なるタイプまたはAIのAIが存在しますが、我々が考える必要のある重要なカテゴリはAIの口径に基づいています。 AIの3つの主要なカテゴリがあります:

AIキャリバー1)人工狭い知能(ANI):弱いAIと呼ばれることもありますが、人工狭い知能は1つの領域に特化したAIです。チェスで世界のチェスチャンピオンを打ち負かすことができるAIがありますが、それが唯一のことです。ハードドライブにデータを保存するためのより良い方法を見つけ出すよう依頼してください。それはあなたを空白で見ます。

人工総合知能(AII):人工総合知能(AII):人工AIと呼ばれることもありますが、人工総合知能とは、人間全体と同じくらいスマートで、知的タスクを実行できるマシンを指します人間ができること。 AGIを作成することは、ANIを作成するよりもはるかに難しい作業です。まだ実行していません。 Linda Gottfredson教授は、知性を、「とりわけ、理性を立て、計画し、解決し、抽象的に考え、複雑な考えを理解し、素早く学び、経験から学ぶ能力を含む、非常に一般的な精神的能力」と説明します。できるだけ簡単にすべてのことをやりなさい。

AIキャリバー3)人工超知能(ASI):オックスフォードの哲学者でAIの思想家でもあるニック・ボストロムは、超知性を「科学的創造性、一般的知恵、社会的スキルなど、あらゆる分野で最高の人間の脳よりずっと賢い知性」と定義しています。スーパーインテリジェンスは、人間よりもわずかにスマートなコンピュータから、賢く何千倍ものスマートなものまで、幅広く取り揃えています。 AIの話題がそのようなスパイシーなミートボールであり、なぜ「不滅」と「絶滅」という言葉がこれらの投稿に複数回出現するのかという理由がASIです。

今のところ、人間はAI-ANIの最も低い口径を多くの点で征服しています。どこにでもあります。 AI革命は、ANIからAGIを経てASIに至る道です。我々は生き残ってもいなくてもよい道ですが、いずれにしてもすべてを変えるでしょう。

現地の有力な思考家がこの道を見ていること、そしてなぜこの革命があなたが考えるかもしれないより早く起こるのかを見てみましょう:

私たちが現在どこにいるのか - ANIで実行中の世界

人工狭いインテリジェンスは、特定の事柄で人間の知性や効率と同等かそれ以上の機械インテリジェンスです。いくつかの例:

アンチロックブレーキが燃料噴射システムのパラメータを調整するコンピュータに取り込まれるべきであることがわかるコンピュータから、車はANIシステムでいっぱいです。現在テスト中のGoogleの自家用車には、周囲の世界を認識して反応することができる堅牢なANIシステムが搭載されます。 あなたの携帯電話は少しANIの工場です。地図アプリを使用してナビゲートしたり、Pandoraからのおすすめの音楽のおすすめを受信したり、明日の天気をチェックしたり、Siriに話を聞いたり、その他数多くの日常活動をANIを使用しています。 あなたの電子メール迷惑メールフィルタは、迷惑メールと迷惑メールが何であるかを把握する方法についての知識を積んだり、特定の嗜好を経験したときに覚えたり調整したりする典型的なタイプのANIです。ネストサーモスタットは、それがあなたの典型的なルーチンを把握し、それに従って行動するのと同じことをします。 あなたは、Amazonで商品を検索したときに起こる気まぐれなことを知っています。そして、別のサイトの「あなたにおすすめの」製品として、またはFacebookが何者かのように友人?これは、ANIシステムのネットワークであり、一緒に仕事をして、自分が誰で、何が好きであるかを互いに知らせ、その情報を使って何を見せるかを決定します。同じことがAmazonの「これを買った人たちも購入した…」ということになります。これは何百万という顧客の行動から情報を収集し、その情報を巧みにアップセルしてより多くのものを購入することになるANIシステムです。 Google翻訳はもう一つの古典的なANIシステムです.1つの狭い作業には印象的です。音声認識は別のもので、タグチームとしてこれら2つのANIを使用する一連のアプリケーションがあり、ある言語で文章を話し、別の言語で同じ文を吐き出させることができます。 あなたの飛行機が着陸するとき、どのゲートに行くべきかを決める人間ではありません。ちょうどあなたのチケットの価格を決めたのは人間ではありません。 世界最高のチェッカー、チェス、スクラブルバックギャモン、オセロのプレイヤーはすべてANIシステムになりました。 Googleの検索は、ページをランク付けし、特にあなたに何を表示するかを把握するための、非常に洗練された方法を備えた大規模なANIの脳です。 FacebookのNewsfeedも同じです そして、それらは消費者の世界にあります。洗練されたANIシステムは、軍事、製造、金融などの分野や業界で広く使用されています(アルゴリズム市場の高頻度AIトレーダーは、米国市場で取引される株式の半分以上を占めています6)。最も有名なのは、十分な事実を含んでいて、恥ずかしがりなトレベックを理解していたIBMのワトソンです。 彼らが現在行っているANIシステムは、特に恐ろしいことではありません。最悪の場合、不具合やプログラムの悪いANIは、電力グリッドをノックアウトしたり、有害な原子力発電所の不具合を引き起こしたり、金融市場の災害を引き起こしたりするような孤立した大災害を引き起こす可能性があります(ANIプログラムが間違った予期せぬ状況に陥り、株式市場が一時的に暴落し、1兆ドルの市場価値が奪取されたが、そのうち一部は訂正されたときに回収された)。

しかし、ANIには存在する脅威を引き起こす能力はありませんが、現在進行中の世界変化のハリケーンの先駆けとして、比較的無害なANIのますます大きく複雑な生態系が見られるはずです。新しいANIの革新によって、静かにAGIとASIの道に別のレンガが追加されます。あるいは、アーロン・サエンツが見ているように、私たちの世界のANIシステムは、「地球初期の泡立ちのアミノ酸のようなものです。」という無意味な人生が起きました。

ANIからAGIまでの道

なぜそんなに難しいの?

私たちのようにコンピュータを賢明に作成しようとするのは信じられないほど挑戦的なことを学ぶのと同じように、人間の知性に感謝するものはありません。超高層ビルを築く、人間を宇宙空間に入れる、ビッグバンがどのようにダウンしたかの詳細を理解することは、私たち自身の脳を理解することよりもはるかに簡単です。今のところ、人間の脳は、既知の宇宙で最も複雑な物体です。

興味深いのは、AGI(一般的に人類のようなスマートなコンピュータで、狭い専門分野だけでなく)を構築しようとすることの難しい部分が、直感的にあなたが思うものではないということです。非常に簡単に2つの10桁の数字を2つに増やすことができるコンピュータを構築する。犬を見ることができ、それが犬であろうと猫であろうと驚くほど難しいと答えているものを作りなさい。チェスの人間を打ち負かすAIを作る?完了しました。 6歳の絵本からパラグラフを読んで、その言葉を認識するだけでなく、その意味を理解できるものを作ってください。 Googleは現在、それをしようとしていると何十億ドルも費やしている。計算力、計算力、戦略性、言語翻訳などの難しいことは、コンピュータでは簡単ではありませんが、視覚、動き、動き、知覚などの簡単なことは非常に困難です。あるいは、コンピュータ科学者ドナルド・クヌス(Donald Knuth)は次のように述べています。「AIは本質的に「思考」を必要とするすべてのことを成功させましたが、人々や動物が思考せずに行うことのほとんどを達成できませんでした。

これについて考えるとすぐに分かることは、私たちにとっては簡単に思えるものは信じられないほど複雑で、数百万年の動物進化によってそれらのスキルが最適化されているためです。オブジェクトに向かって手を伸ばすと、肩、肘、手首の筋肉、腱、骨が即座に一連の物理的操作を目に合わせて実行し、手をまっすぐに動かせるようにします三次元を通って線。それは、あなたがそれを行うためにあなたの脳のソフトウェアを完成させたので、あなたには楽に見えます。サイト上で新しいアカウントを登録するときに、単語の認識テストがうまくいかないことがあるため、マルウェアが気にならない理由は同じです。

一方、大きな数字を増やしたり、チェスをすることは、生物の新しい活動であり、能力を発揮する時間がなかったので、コンピュータは私たちを打ち負かすためにあまりにも熱心に働く必要はありません。それを考えてください。大きな数字を掛けるプログラムやBの本質を理解できるプログラムを作って、何千もの予測不能なフォントや手書きのいずれかにBを表示することができます。すぐにそれがBだったことを知っていますか?

1つの楽しい例 - これを見ると、あなたとコンピュータの両方が、2つの異なる色合いの矩形であることが分かります。 f:id:miyamotok0105:20170302011035p:plain

これまでに結ばれている。しかし、あなたが黒を拾い、全体像を明らかにすれば…

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…様々な不透明で半透明なシリンダー、スラット、3次元コーナーを完全に記述することは問題ありませんが、コンピューターは悲惨に失敗します。 それは、何が見えるのかを記述します。さまざまな2次元のさまざまなシェイドが、実際にはそこにあるものです。 あなたの脳は暗黙の深み、陰影の混合、部屋の照明を描写しようとしています。下の図を見ると、コンピュータは2次元の白、黒、灰色 コラージュ、あなたはそれが本当に何であるかを簡単に見ている間、完全に黒い3次元の岩の写真です:

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私たちが言及したことは、依然として停滞した情報を取り込んで処理しているだけです。 ヒューマン・レベル・インテリジェントであるためには、微妙な表情の違い、満足感、満足感、喜び、そしてなぜBraveheartが素晴らしかったのか、The Patriotがひどかったのかといった違いを理解する必要がありました。

ダウニング。

だから、どうやってそこに着くの?

AGI作成の第一歩:計算力の向上

AGIが可能になるためにはっきりと起こる必要があることの1つは、コンピュータハードウェアのパワーの増加です。 AIシステムが脳と同じように知性を持つようになるなら、脳の生の計算能力と同等である必要があります。

この能力を表現する1つの方法は、脳が管理できる1秒あたりの総計算量(cps)です。脳内の各構造の最大cpsを計算し、それらをすべて一緒に追加することによって、この数に達することができます。

Ray Kurzweilは、1つの構造のcpsとその構造の重みを全脳のそれに比べてプロの推定値を取ってから比例的に掛け合わせることで、ショートカットを作り出しました。ちょっと聞こえるかもしれませんが、彼はこれをさまざまな地域の様々なプロの見積もりで数回行いました。その合計は常に同じ球場に到着しました.1106、つまり10兆兆cpsです。

現在、世界最速のスーパーコンピュータである中国の天河2号機は、実際には約34兆兆cpsで計上されています。しかし、天河2号は、24メガワットのパワー(脳はわずか20ワット)を使って720平方メートルのスペースを占め、ビルドに3億9,000万ドルのコストをかけている。特に、幅広い使用法、あるいはほとんどの商業的または工業的用途には適用されません。

Kurzweilは、1,000ドルで購入できるcpの数を見て、コンピュータの状態を考えていることを示唆しています。その数が人間のレベルに達すると10兆分の1 cpsになると、それはAGIが人生の本当の部分になることを意味します。

ムーアの法則は、世界最大のコンピューティングパワーがおよそ2年に倍増するという歴史的にも信頼できるルールであり、コンピュータハードウェアの進歩は歴史を通じた一般的な人間の進歩と同様に指数関数的に増加しています。これがKurzweilのcps / 1,000ドルメトリックとどのように関係しているかを見ると、現在のところ、このグラフの予測軌道に沿ったペースで、約10兆cps / 1,000ドルです。 f:id:miyamotok0105:20170302011307j:plain

だから、世界の1000ドルのコンピュータは現在、マウスの脳を襲っており、彼らは人間のレベルの約1000分の1にいる。 これは、私たちが1985年に約1兆分の1、1995年に10億分の1、2005年に100万分の1になったことを覚えていない限り、あまり好きではありません。2015年に1000分の1になると、手頃な価格 脳の能力に匹敵する2025年までのコンピュータ。

ハードウェア側では、AGIに必要な生の電力は現在中国で技術的に入手可能で、10年以内に手ごろな価格で普及したAGI対応ハードウェアの準備が整います。 しかし生の計算力だけではコンピュータを一般的にインテリジェントにすることはできません。次の問題は、ヒューマンレベルの知性をどのようにすべての力にもたらすのでしょうか?

AGI作成の第2の鍵:スマート化

これは厄介な部分です。真実は、誰もそれをスマートにする方法を本当に知っているわけではありません。私たちは、コンピュータをヒューマン・レベルでインテリジェントにする方法と、犬と奇妙な書かれたBと普通の映画が何であるかを知ることができる方法について議論しています。しかし、そこには遠くからの戦略がたくさんあり、ある時点ではそのうちの1つが機能します。ここに私が遭遇した3つの最も一般的な戦略があります:

1)脳を剽窃する。

これは、授業中に隣に座っている子供がとてもスマートで、テストでうまくやっていることを科学者が指摘しているようなものです。彼らが勉強を続けているにもかかわらず、彼らは最終的に “私はちょうどその子供の答えをコピーするつもりだkを決める"それは意味がある - 我々は超複雑なコンピュータを構築しようと困惑していると、私たちの頭のそれぞれに完璧なプロトタイプが存在する。

科学の世界は、脳をリバースエンジニアリングして、進化がどのようにしてラッドなものになったかを理解するために努力しています。楽観的な見積もりでは、2030年までにこれを行うことができると言われています。強力かつ効率的に、そして我々はそれからインスピレーションを引き出し、革新を盗むことができます。脳を模倣するコンピュータアーキテクチャの一例は、人工ニューラルネットワークである。それは入力と出力でお互いに接続されたトランジスタニューロン"のネットワークとして始まり、幼児の脳のように何も知らない。それが "学ぶ"ということは、手書き認識と言う仕事をしようとすることです。そして、最初に、各文字を解読する際の神経の発火とその後の推測は完全にランダムになります。しかし、何か正しいことが言われたら、その答えを生み出すために起こった発火経路のトランジスタ接続が強化されます。それが間違っていると言われると、それらの経路のつながりは弱まる。この試行とフィードバックの多くの後、ネットワークはそれ自体でスマートな神経経路を形成し、マシンはそのタスクのために最適化されています。脳はこのように少し習得しますが、より洗練された方法で学習し、脳の研究を続けながら、神経回路を活用するための斬新な新しい方法を発見しています。

より徹底した剽窃には、「脳全体のエミュレーション」という戦略があります。実際の脳を薄い層にスライスし、それぞれをスキャンし、ソフトウェアを使用して正確な再構築3Dモデルを構築し、強力なモデルコンピューター。私たちは、脳が可能なすべてのものを正式にコンピュータに持たせることができます。情報を覚えて収集するだけでよいのです。エンジニアが本当に得意であれば、脳のアーキテクチャがコンピュータにアップロードされると、脳の完全な個性と記憶が損なわれないような正確な精度で実際の脳をエミュレートすることができます。彼が亡くなる直前に脳がジムに所属していたなら、コンピュータはジム(Jim)として目を覚ますだろう。これは丈夫な人間レベルのAGIとなるだろう。今はジムを想像を絶する賢明なASIに変える作業をすることができる。おそらく本当に興奮しているだろう。

脳全体のエミュレーションを達成するまでにどれくらいの時間がかかりますか?今のところ、私たちはまだ最近、1mm長のフラットワーム脳を模倣することはできませんでした。これはわずか302のニューロンで構成されています。人間の脳には1000億人が含まれています。それが絶望的なプロジェクトのように思えるなら、小さなワームの脳を征服したばかりの指数関数的進歩の力を覚えていて、あまりにも長い間前に蟻が起こり、マウスの後に突然起こる可能性があります。 2)前回と同じように進化させてください。

スマートな子供のテストをコピーするのが難しいと判断した場合、代わりにテストのために学習する方法をコピーすることができます。

ここに私たちが知っているものがあります。脳と同様に強力なコンピュータを構築することは可能です。私たち自身の脳の進化は証明です。また、脳が複雑すぎてエミュレートすることができない場合は、代わりに進化をエミュレートすることができます。事実、たとえ私たちが脳をエミュレートすることができたとしても、それは鳥の羽ばたき動作をコピーして飛行機を作りようとするようなものかもしれません。機械は、生物学を正確に模倣するのではなく、 。

それでは、AGIを構築するための進化をどのようにシミュレートできますか? 「遺伝的アルゴリズム」と呼ばれるこの方法は、何度も何度も繰り返されるパフォーマンスと評価のプロセスが生まれます(生物の生き物が生きているのと同じ方法で、彼らは再現するかどうかを管理する)。あるグループのコンピュータはタスクを実行しようとし、最も成功したものは、それぞれのプログラミングの半分を一緒に新しいコンピュータに統合することによってお互いに育てられます。あまり成功していないものは排除されるでしょう。多くの繰り返しにわたって、この自然選択プロセスはより良い、より良いコンピュータを生むでしょう。課題は自動化された評価と繁殖サイクルを作り出すことであり、この進化プロセスはそれ自身で実行できる。

進化をコピーすることの欠点は、進化は何十億年もかかることが好きであり、数十年後にこれをやりたいと考えています。

しかし、我々は進化よりも多くの利点があります。まず、進化には先見性がなく、無作為に働きます。有用な変異よりも有益な突然変異を生成しますが、プロセスを制御して有益な不具合と目標を微調整するだけです。第二に、進化はインテリジェンスを含む何かを目指すものではありません。時には環境がより高い知能に対して選択することさえあります(それは多くのエネルギーを使用するためです)。一方、われわれは、この進化的プロセスを具体的に知能向上に向けることができた。第三に、インテリジェンスを選択するために、進化は、細胞がエネルギーを作り出す方法を改革するなど、インテリジェンスを促進するための他の多くの方法で革新しなければなりません。進化よりずっと速くなることは間違いありませんが、これを実行可能な戦略にするために進化を十分に改善できるかどうかはまだ分かりません。

3)この全部を私たちの問題ではなくコンピュータの問題にする。

これは、科学者が必死になり、テストを自分自身にするようにプログラムしようとするときです。しかし、それは私たちがもっとも有望な方法かもしれません。

イデアは、AIの研究と変更のコーディングを2つの主要なスキルで行うことで、独自のアーキテクチャを学ぶだけでなく改善することができるコンピュータを構築することです。コンピュータをコンピュータ科学者に教えて、自分たちの開発をブートストラップすることができます。そして、それは彼らの主な仕事 - 自分をよりスマートにする方法を考え出すことでしょう。これについては後で詳しく説明します。

これのすべてはすぐに起こりうる

ハードウェアの急速な進歩とソフトウェアによる革新的な実験が同時に行われており、AGIは次の2つの主な理由により、

1)指数関数的な成長が激しく、カタツムリの進歩のペースのように見えるものは、急速に上昇する可能性があります。このGIFは、この概念をうまく示しています。

2)ソフトウェアに関しては、進歩は遅く見えるかもしれませんが、1つのエピファニーが即座に進歩の速度を変えることができます(人間が宇宙が地球中心であると思っている間、科学が宇宙の働きを計算するのが難しい しかし、それが突然心地よいという発見は、すべてをずっと簡単にしました)。 それとも、自分自身を改善するコンピュータのようなものになると、遠く離れているように見えるかもしれませんが、実際には1,000倍の効果があり、人間レベルのインテリジェンスに向かって拡大していくというシステムのほんの一歩です。

AGIからASIへの道

ある時点で、我々は人間レベルの一般知能を備えたAGIコンピュータを達成するでしょう。平等に一緒に住んでいる人々とコンピュータのちょうど束。

ああ、実際には全く。

事実、人間と同じレベルの知能と計算能力を持つAGIは、人間よりもまだ大きな利点があります。次のように:

ハードウェア:

速度。脳のニューロンは約200Hzで最大になりますが、今日のマイクロプロセッサー(AGIに達するときよりもはるかに遅いマイクロプロセッサー)は、2GHz、つまりニューロンよりも1000万倍高速です。約120m / sで動くことができる脳の内部通信は、光の速度で光学的に通信するコンピュータの能力によってひどく凌駕されています。 サイズと保管。脳は頭蓋骨の形でその大きさに固定されていて、とにかく大きくならないか、120m / sの内部通信が脳構造から別の構造に到達するには時間がかかりすぎるでしょう。コンピュータを物理的なサイズに拡張することで、はるかに多くのハードウェアを稼働させることができ、作業メモリ(RAM)を大幅に増やすことができます。 信頼性と耐久性。より正確なコンピュータの思い出だけではありません。コンピュータトランジスタは生物学的なニューロンよりも正確であり、劣化する可能性は低い(修復または交換が可能な場合)。人間の頭脳も疲労しやすく、コンピュータは最高のパフォーマンスで24時間365日連続して動作することができます。 ソフトウェア:

編集可能性、アップグレード可能性、幅広い可能性。人間の脳とは異なり、コンピュータソフトウェアは更新や修正を受けることができ、簡単に実験することができます。アップグレードは、人間の脳が弱い領域にも及ぶ可能性があります。人間のビジョンソフトウェアは高度に高度化していますが、その複雑なエンジニアリング能力はかなり低いレベルです。コンピュータは人間の視覚ソフトウェアとマッチすることができますが、エンジニアリングやその他の分野でも同様に最適化することができます。 集合的能力。人間は広大な集団知性を構築する上で、他の種を押しつぶす。言語の開発や、執筆や印刷の発明を通じた大規模で密集したコミュニティの形成から、インターネットのようなツールによって強化されてきた人類の集団情報は、私たちがこれまでに得た大きな理由の1つです他のすべての種よりはるかに先行しています。そして、コンピュータは私たちよりも優れているでしょう。特定のプログラムを実行しているAIの世界的なネットワークは、それ自体と定期的に同期することができ、その結果、あるコンピュータが習得したものは、他のすべてのコンピュータに即座にアップロードされます。このグループは、人口の中にあるように意見や動機、自己利益に反するとは必ずしも言えないので、1つの目標として1つの目標を達成することもできます。 自己改善のためにAGIになる可能性のあるAIは、「人間レベルの知性」を重要なマイルストーンとは見なしませんでした。これは、私たちの立場から見ると唯一の関連するマーカーであり、何の理由もありません。私たちのレベルで “停止"。また、人間の知能でも同等のAGIが持つ優位性を考えれば、優れた人間の知能の領域に向けてレースを行う前に、ただちに人間の知性に打撃を与えることは明らかです。

それが起こると、これは私たちのたわごとを衝撃するかもしれません。その理由は、私たちの見解では、A)さまざまな種類の動物の知性が異なる一方で、動物の知能について我々が知っている主な特徴は、それが我々のものよりはるかに低いことであり、B)愚かな人間よりもスマートです。このようなもの: f:id:miyamotok0105:20170302011644j:plain

だから、AIが私たちの知能を上向きにすると、動物のために単純に賢くなると見なされます。 それで、人類の最低能力に当たったとき、ニック・ボストロムは「村の馬鹿」という言葉を使っています。私たちのようなものです。「ああ、うわー、それは愚かな人間のようだ。 かわいい!」唯一のことは、諜報の壮大なスペクトルの中で、村の馬小屋からアインシュタインまでのすべての人間が非常に小さい範囲内にあることです - 村の馬小屋レベルに当たってAGIと宣言された直後に、 アインシュタインよりも賢くて、私たちが何を打つのか分かりません。 f:id:miyamotok0105:20170302011726p:plain その後、どうなるの?

知能爆発

この話題が不規則で恐ろしいものになっているので、通常の時間を楽しんでいただければ幸いです。私がここで取り上げたいのは、私が言うつもりのことは、最も尊敬されている思想家や科学者からの真実の科学と未来の本当の予測です。それだけを覚えておいてください。

とにかく、私が上記のように、AGIに近づくための私たちの現在のモデルのほとんどは、AIが自己改善によってそこに到達することを伴います。そして、それがAGIに到達すると、自己改善を伴わない方法で形成され成長したシステムでさえも、自分が望むなら自己改善を開始するのに十分なほどスマートになります3。

ここでは、再帰的な自己改善という強烈なコンセプトに到達します。このように動作します。

あるレベルのAIシステム(人間の村の馬鹿馬鹿より言ってみましょう)は、自分の知性を向上させるという目的でプログラムされています。それが終わると、それはよりスマートになります。アインシュタインのレベルにあります。アインシュタインレベルの知性を持って、知性を向上させるために働くとき、より簡単な時間があり、より大きな飛躍を遂げることができます。これらの飛躍はどんな人間よりもずっと賢くなり、より大きな飛躍を可能にします。飛躍がますます大きくなり、より迅速に起こるにつれて、AGIはインテリジェンスを高め、すぐにASIシステムのスーパーインテリジェントなレベルに到達します。これは知性爆発と呼ばれ、11究極の復帰法則の例です。

AIがどのくらい人間のレベルの一般的な知性に到達するかについて、いくつかの議論があります。数百人の科学者を対象としたアンケートでは、AGIに達していない可能性が高いと信じていた年の中央値年は204012でしたが、今からわずか25年です。この分野の思想家は、AGIからASIへの進行が非常に迅速に起こる可能性が高いと考えています。このようなことが起こる可能性があります:

最初のAIシステムが低レベルの汎用インテリジェンスに到達するまでには数十年かかりますが、最終的に発生します。コンピュータは、周囲の世界だけでなく、4歳の人間を理解することができます。突然、そのマイルストーンを打つ1時間以内に、システムは、一般相対性理論量子力学を統一する物理学の壮大な理論を汲み出します。人間が決定的に行うことはできませんでした。その90分後、AIは人間よりも17万倍も知的なASIになりました。

その大きさの超インテリジェンスは、我々が遠隔地で把握できるものではなく、バンブルビーケインズ経済学の頭を覆うことはできません。私たちの世界では、スマートは130 IQを意味し、愚かなことは85 IQを意味します.IQは12,952です。

私たちが知っていることは、この地球上の人間の完全な支配が明確なルールを示唆しているということです。つまり、私たちがそれを作ったとき、ASIは地球上の生命の歴史の中で最も強力な存在になり、人間を含むすべての生き物は完全に気まぐれになり、これは数十年後に起こるかもしれません。

われわれの貧弱な脳がWi-Fiを創造することができたなら、我々よりも賢く100倍、1,000倍、または10億倍の何かが、いつでも好きな方法で世界中の各原子の位置を制御する上で問題にならないはずです。魔法を考えてみましょう。最高の神が持っていると想像するすべての力は、軽いスイッチでフリップすることが私たちのためのものであるため、ASIの活動としては平凡であるでしょう。人間の老化を逆転させ、病気や飢えや死亡を治癒する技術の創造、地球上の人生の未来を守るために天候を再プログラミングすることは突然可能です。地球上のすべての人生のすぐ終わりも可能です。私たちが考える限り、ASIが現れれば、地球上には全能の神がいます - そして、私たちにとって非常に重要な質問は、

素敵な神ですか?

参考

http://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html