Я был весьма впечатлен отказом Дэвида Дойча от страха перед сингулярностью общего интеллекта ИИ, основанного на идее, что любой истинный интеллект в некотором смысле начинается с гибридного интеллекта человека и машины. Я представил человеко-машинных киборгов или симулированный человеческий мозг, как это пытается сделать проект «Человеческий мозг».
Но я только что столкнулся с резким отрицанием этой точки зрения Элиэзером Юдковским:
Я не думаю, что «слияние» людей и машин является вероятным источником первых сверхчеловеческих разумов. Потребовалось столетие после появления первых автомобилей, прежде чем мы смогли даже начать одевать роботизированный экзоскелет на лошадь, а настоящая машина все равно была бы быстрее.
Я не ожидаю, что первые сильные ИИ будут основаны на алгоритмах, открытых с помощью нейронауки, так же, как первые самолеты не были похожи на птиц.
Я не думаю, что «конвергенция» нано-информации-био вероятна, неизбежна, четко определена или желательна.
Я думаю, что экстраполировать график технического прогресса по закону Мура за пределы точки, в которой, как вы говорите, он предсказывает ИИ умнее человека, просто странно. Искусственный интеллект умнее человека ломает ваши графики.
Единственный ключевой технологический порог, который меня волнует, — это тот, где ИИ, то есть программное обеспечение ИИ, становится способным к сильному самосовершенствованию. У нас нет графика продвижения к этому порогу и неизвестно, где он находится (за исключением того, что он не должен быть намного выше человеческого уровня, потому что люди могут заниматься информатикой), поэтому он не может быть рассчитан по графику или известно, что он близко, и не известно, чтобы быть далеко. (Незнание подразумевает широкий интервал доверия, отсутствие уверенности в том, что что-то находится далеко.)
Я думаю, что результаты не являются хорошими по умолчанию - я думаю, что результаты можно сделать хорошими, но это потребует напряженной работы, для которой у ключевых участников может не быть немедленных стимулов. Говорить людям, что мы находимся на траектории по умолчанию к великим и прекрасным временам, неверно. Из
Это проливает свет на то, что связано с передачей человеческого интеллекта между людьми и любому ИИ. В каком-то смысле это должна быть передача. Например, с https://en.m.wikipedia.org/wiki/AlphaZero , несмотря на то, что он смог адаптироваться от Go к Chess, это требует некоторого понимания дизайна и целей игры. Вместилище для вычислений, точно так же, как мозг человеческого младенца и его взаимодействие с энергетическими потоками является вместилищем, которое должно значительно развиться, чтобы переопределить игру.
Есть ли что-нибудь помимо предположений о том, насколько истинный общий интеллект ИИ будет нуждаться в языке, обучении и культурной передаче, или может ли он каким-то образом стать «самовозникающим» — может ли он в каком-то смысле стать совершенно новым эволюционным деревом, развивающимся сам по себе? как нас развивала эволюция?
Возможно, существует параллельный вопрос о том, насколько потомки напоминают предшественников, как сохраняется и передается интеллект и насколько мы можем определять себя. Кажется, существует напряженность между индивидуальным и общественным интеллектом.
Настоящий общий интеллект нуждается в информации, которая может быть включена в себя при создании или может быть получена из анализируемых им данных. Он должен иметь информацию, но он может получить основные принципы, когда он был создан, чтобы он мог начать самосовершенствоваться. Другими словами, сам алгоритм может содержать необходимую информацию для самоулучшения машины.
Интеллект передается в виде информации. Как это происходит, зависит от фактической реализации. Это все равно, что сказать, что это зависит от языка машины.
Кажется, это связано с дебатами о природе и воспитании людей: наше поведение обусловлено нашими генами (природа) или окружающей средой (воспитание)? Ясно, что оба играют роль, но их относительная важность остается предметом дискуссий. Можно далее разделить воспитание на воспитание из человеческой культуры (прямое обучение родителей и других людей, наблюдение за тем, что делают другие люди, чтение книг и т. д.) и другое (обучение движению тела, игра с песком для изучения физики и т. . Тот же вопрос можно задать и другим животным.
Для первого общего искусственного интеллекта (ИИА) мы можем сформулировать вопрос таким же образом: какая часть его поведения будет напрямую закодирована (природа), какая часть будет результатом обучения у людей путем обучения и демонстрации (воспитание/культура). ), а сколько из собственных наблюдений и экспериментов над физическим миром (воспитание/другое). Я не знаю, как точно ответить на этот вопрос. Но что касается текущих исследований ИИ, то они стали гораздо более ориентированными на обучение (воспитание), чем когда-то, и идея обучения на демонстрациях человека также очень популярна, особенно в робототехнике (как покажет быстрый поиск в Интернете). ).
«Когда Каспаров потерпел поражение в 1997 году, он не бросил игру. Год спустя он вернулся к соревновательной игре в новом формате: продвинутые, или кентавры, шахматы. В продвинутых шахматах люди сотрудничают, а не соревнуются, с машинами. И быстро стало ясно, что из этого подхода получается что-то очень интересное. В то время как даже шахматный компьютер среднего уровня может сегодня стереть пол с большинством гроссмейстеров, средний игрок в паре со средним компьютером способен победить самый сложный суперкомпьютер – и игра, возникшая в результате такого сочетания способов мышления, произвела революцию в игре». https://www.theguardian.com/books/2018/jun/15/rise-of-the-machines-has-technology-evolved-beyond-our-control-
Фрэнк Хьюбени
пользователь 2277550
рус9384
КриглКрагл
КриглКрагл
Фрэнк Хьюбени
КриглКрагл
Фрэнк Хьюбени