「人工知能は私たちに取って代わるのだろうか?」

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ビデオ: 人工知能を持つ信じられないほどのロボット 2022, 12月
「人工知能は私たちに取って代わるのだろうか?」
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Anonim

サイエンスフィクション文学の関心の対象から、人工知能は日常の現実の一部になりました。 AIシステムは、複雑なロボットだけでなく、スマートフォン、自動車、掃除機、ソーシャルネットワーク、ストリーミングサービスなど、あらゆる場所に実装されています。しかし、人類がこの点に関して尋ねている質問は変わりません。 AIが支配する現実にどれだけ近づいていますか?人工知能の導入は人間社会をどのように変えるのでしょうか?最後に、AIが人間を追い出し、世界を支配する可能性はありますか?既存の答えと仮定の詳細な概要は、神経科学者のシェリー・フェンによる本「人工知能が私たちに取って代わるでしょうか?」にあります。 N + 1は、超知能AIの出現が最新のコンピューターチップの開発レベルによってどのように制限されているか、そしてどのような技術革新がこの障害を取り除くことができるかについての抜粋を読むように読者を招待します。

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AIの未来

歴史はAIが人間のレベルにまで上昇するかどうかという問題に明確な答えを与えるものではありませんが、かなりの数の研究者、哲学者、未来主義者が、近い将来、ユニバーサルAIが私たちを待っていると信じています。レイ・カーツワイルがベストセラーの本「シンギュラリティはやってくる:人間が生物学を超えて動くとき」で普及した技術的特異点のアイデアは、AIが人間の心のレベルに到達する瞬間を予測します。この驚くべき成果は、今度は即座に開発を引き起こします。 超知能AI、それは私たちの理解と予測に反する人間の文明の変化につながるでしょう。

超知能AI..。科学的創造性、一般的な推論、直感など、ほぼすべての分野で人間の精神を超える、仮想的に可能なAI。今日、超知能AIシステムを作成する可能性は議論の余地のある問題です。

特異点支持者は、そのような地殻変動の結果について異なる意見を持っていますが、どちらも事象の地平線はすでに近いと信じています。最近、一連の世論調査が実施され、AIを研究している専門家は、現在の技術進歩の速度が続く限り、機械知能が人間の知能と同等であると考える時期を尋ねられました。平均して、これが2022年までに発生する確率は10%であり、2040年までに発生する確率は50%であると彼らは推定しています。 2075年までに、このイベントはほぼ避けられないと考えられています(90%の確率)。次の質問は、ユニバーサルインテリジェンスの出現後に超知能AIが形成されるまでにかかる時間についてであり、調査対象者の75%がこの期間を30年と推定しました。言い換えれば、今世紀の後半に私たちが特異点を目撃することを期待する理由があります。

専門家の評価における重要な仮定は、技術開発の現在のペースを維持することであることに注意してください。これまで、計算能力は飛躍的に成長しました。過去50年間で、コンピューターチップのパフォーマンスは劇的に向上しました。これは、Intelの共同創設者であるGordon Moore(1929年生まれ)が最初に気づいた現象です。これまでのところ、マイクロプロセッサ業界はムーアが予測したように進歩してきましたが、今、私たちが危機的な瞬間に近づいている兆候があります。 2016年、Intelは、シリコントランジスタのサイズが今後5年間で縮小し続けると予測しました。

IntelがGoogleとMicrosoftにサーバープロセッサを供給しているため、ハードウェア開発の減速により、ユニバーサルAI開発の機会が大幅に減少します。過去数年で世界のスーパーコンピューターの進歩が加速しなくなったことはすでに注目されており、これはこれらの強力なマシンがすでに徐々に衰退していることを示唆しています。 ムーアの法則.

ムーアの法則..。 1965年にGordonMooreが行った観察に基づいて、毎年2倍の数のトランジスタが1つの集積回路に収まるということが起こりました。 1975年、ムーアはトランジスタの数が2年ごとに2倍になるだけだと指摘して、テンポを調整しました。

この進歩への避けられない障害は、コンピュータのマイクロ回路のアーキテクチャ全体の改訂を伴うため、関心が高まっています。

最新のシリコンプロセッサ(CPUGPU)ディープラーニングアルゴリズム用に最適化されていません。最近、メーカーはニューロモルフィックプロセッサの作成に取り組んでいます。これらのプロセッサは、人間の脳のニューロンとシナプスを模倣する電子要素を使用してデータを処理し、本質的にハードウェア形式の人工ニューラルネットワークを形成します。

中央処理装置(CPU)..。コンピュータプログラムの実行中にデータを処理するコンピュータの重要な要素。

グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)..。画像処理用の特殊な電子マイクロ回路。複数のデータブロックを同時に処理できるため、計算時間が短縮されます。

ニューロモルフィックプロセッサは通常、多くの小さな計算コアで構成されています。生物学的ニューロンのように、各核はさまざまなソースからのデータを処理し、情報を統合します。入力信号の合計がしきい値に達すると、カーネルは出力信号を生成します。このデータ処理方法は、メモリとコンピューティングデバイスが互いに分離されている今日のコンピュータとは根本的に異なります。ニューロモルフィックプロセッサでは、これら2つのブロックが1つのユニットを形成し、エネルギー消費を大幅に削減します。順次操作を実行する現在のCPUとは異なり、ニューロモルフィック計算コアは、並列に動作するクモの巣のようなネットワークを形成できます。

IBMは、2014年にDARPA SyNAPSEプログラムの一環として、脳組織の構造に漠然と似た構造を持つTrueNorth「コグニティブプロセッサー」を作成したときに、ニューロモルフィックプロセッサーの開発を開拓しました。プロセッサは、54億個のトランジスタと4000個を超える神経シナプスコアで構成されています。数年後、IBMは首尾よく使用しました 相変化材料生物学的ニューロンの発火パターンを模倣します。

相変化材料..。温度の変化など、環境の影響下で、ある状態から別の状態(固体、液体など)に変化する可能性のある材料。

相変化材料を使用することで、開発チームはプロセッサをナノメートルサイズに縮小し、わずかな電力で複雑な計算を即座に実行できるようになりました。 2016年、プリンストン大学で別のアイデアが浮かび上がりました。電気の使用を完全に放棄し、光子を使用して複数のニューロンを備えたニューロモルフィックプロセッサに電力を供給することです。多くの実験は、ナノフォトニックプロセッサと深い人工ニューラルネットワークが同様の方法で学習することを示していますが、前者だけがはるかに速く学習します。数学的問題を解決するためのテストでは、フォトニックニューラルネットワークは、従来のコンピューターよりもほぼ2000倍速い速度を示しました。

人工シナプスも、人間の脳と生物学的に適合性のある有機材料を使用して開発されています。 ENODe-スタンフォード大学とサンディア国立研究所によって作成された電気化学的ニューロモルフィック有機デバイス-は計算をシミュレートします 生物学的シナプスで..。このチップのミニチュアバージョンは、エネルギー消費を数百万分の1に削減し、生きている人間の脳と直接接続して、より高度なものを作成できると期待されています。 ニューロコンピューターインターフェース.

生物学的シナプス..。ニューロンが電気的または化学的信号を使用して相互に通信できるようにする、脳内の2つのニューロン間の接続。

ニューロコンピューターインターフェース..。脳組織を外部の電子機器(コンピューターまたはプロテーゼ)に直接接続するシステム。脳からの電気信号をコンピューターのコマンドに、またはその逆に変換します。

さらに印象的なのは、外部または埋め込まれた電子チップを使用して、人間の脳の機能を復元または拡張する機能です。

神経プロテーゼの実験モデルは、麻痺した患者が再び歩き始め、盲目の患者がある程度視力を回復するのにすでに役立っています。原則として、これらのシステムは脳に直接埋め込まれた電極のセットであり、ニューロンの信号を記録し、AIを使用してこれらのデータを分析する外部コンピューターに送信します。同様のシステムは反対方向に機能します-人工器官が経験した感覚に関するデータは脳に送り返されます。

電極を外科的に埋め込むことによって脳への外傷のリスクを最小限に抑えるために、科学者はすぐに、電気信号を記録するために脳に直接挿入される、より小さく、より安全で、より効率的なプローブの開発に着手しました。 2016年に、Neural Dustが開発されました。これは、超音波によって作動する、ほとんど見えない小さなワイヤレスセンサーです。それは最小限の組織損傷で確立され、神経活動を刺激します。さらに、磁石を使用した特別な技術が開発され、神経接続を記録および再現しています。 2017年、イーロンマスクは、ニューラリンクと呼ばれる新しいタイプの脳インプラントの作成に専念する謎の会社であるニューラリンクを設立しました(「ニューラルレース」).

「ニューラルレース」..。コンピューターと無線で通信し、信号で化学物質を放出する細かいメッシュで作られた脳インプラント。このデバイスは、パーキンソン病などの神経変性疾患を治療したり、プロテーゼを脳に直接接続したりして、人が脳の信号を使用して体の人工部分を動かすことができると仮定できます。

現時点では、記憶や性格特性などの高次脳機能が埋め込まれたマイクロ回路に保存できると信じる特別な理由はありません。これは、科学者が脳の電気信号に含まれる情報を迅速に解読することを妨げません。そして、AIテクノロジーの導入は、このプロセスにおいて決定的な役割を果たしました。夢の内容を大まかに解読したり、脳の活動を読み取ることに基づいて顔を再構築したりできる技術は、今日すでに存在しています。

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