Что-то вроде ИИ из фильма Ex Machina близко? [дубликат]

На данный момент мы недостаточно знаем о мозге и высоком уровне познания, чтобы понять, чего не хватает и что еще нужно сделать, чтобы создать узнаваемый и общепризнанный «настоящий» ИИ.

Возможно, нам нужно несколько ключевых прорывов в понимании. Это может произойти в любое время, что делает возможным то, что сейчас мы находимся в десятилетии от создания мозга типа Ex-Machina. Но в равной степени это может быть столетие или больше, мы просто не знаем, насколько сложны эти проблемы.

В качестве альтернативы, это может быть «просто» вопросом увеличения вычислительной мощности и инженерии с использованием уже понятых компонентов — учитывая, что существуют успешные симуляции нервной системы у очень простых существ, таких как черви-нематоды и визуальная обработка пчелы. Масштабирование их до уровня человеческого мозга (без учета того, приведет ли это само по себе к интеллектуальной системе) — инженерный подвиг, на который, вероятно, уйдут многие десятилетия. Бычьи прогнозы Рэя Курцвейла , основанные на законе Мура, предполагают 2040 год как дату, когда у нас может быть доступная вычислительная мощность.

Вероятно, нам нужно, чтобы произошло и то, и другое. Простое масштабирование нашей существующей работы позволит улучшить разрешение и ускорить обучение процессам зрения, но, например, классификатор, который может распознавать объекты, не является разумным существом. Кроме того, простое объединение уже имеющегося кода ИИ и ускорение его работы с использованием большего объема памяти и улучшенных датчиков не кажется многообещающим — весьма вероятно, что нам потребуется время, чтобы научиться объединять все части, чтобы успешно, даже если предположить, что к тому времени, когда это возможно, мы поймем большую часть отдельных частей.

Вот ссылки на некоторые недавние проекты искусственного интеллекта, которые могут натолкнуть на размышления и дать некоторое представление о том, как далеко мы продвинулись с первых дней вычислений:

• Robobees — дроны могут управляться с помощью системы технического зрения, основанной на анализе нейронных сетей настоящих пчел.

• Описание изображений на английском языке — нейронная сеть может описывать содержимое изображения с помощью естественного языка (обратите внимание, что это не то же самое, что понимать такое изображение, и у сети нет «агентства»).

• Глубокие сновидения , нейросетевая система зрения, работающая в обратном направлении с обратной связью, немного забавная, но также дает представление о том, как работают роботизированные системы зрения. Хотя существуют аналоги человеческого восприятия (возможно, в данном случае с участием ЛСД), этот и другие анализы современных систем зрения показывают, что у нас что-то не так. Сети компьютерного зрения, кажется, требуют архитектуры, отличной от биологической, и могут давать сбои по-разному, подразумевая, что мы что-то упустили в том, как работает настоящий мозг.

• Робот «Большая собака» представляет собой усовершенствованную конструкцию устройства для перевозки военного снаряжения, которое может работать на пересеченной местности вместе с пехотой. Дает представление о том, как работает роботизированное движение и передвижение.

• COG — исследовательский робот, изучающий многие аспекты робототехники и искусственного интеллекта. Взгляните на страницу возможностей , чтобы понять, на каком уровне исследования рассматриваются компоненты ИИ.

• Чат-бот Mitsuki стал лауреатом премии Лёбнера 2013 года . Быстрый разговор с ним показывает, что, хотя он может найти реалистичный ответ на отдельные вопросы, у него серьезные проблемы с памятью, логикой здравого смысла и умением следить за разговором, выходящим за рамки ответов по предложениям (например, я сказал ему, что мой любимый цвет — это смесь красного и синего, и спросил, что это за цвет, и он ответил: «Оранжевый?»)

Я не исследователь ИИ, поэтому я выбрал приведенные выше примеры только потому, что недавно слышал о них. Если какой-либо другой проект демонстрирует совершенно другие возможности искусственного интеллекта или роботов, добавьте комментарий, и я буду рад добавить его в список.

У меня есть полный ответ, уже опубликованный здесь . Вопрос был в том, насколько мощный компьютер, но я также упомянул временные рамки, поскольку это реальная часть вопроса.

Обобщить,

Без понимания эмерджентного поведения простое моделирование нейронов заняло бы$10^{18}$к$10^{19}$FLOPS и 10 000 терабайт памяти, которые, как ожидается, будут стоить миллион долларов в 2019 году.