“Zekiyim ... Ve sıradan bir insan ... çok zayıf ... yavaş ...”, - bu sözler asi bir robot olan Azimov tarafından söylendi. İnsan beyninin kusurunun bir bilgisayarla kıyaslandığında bir fikri var. Aslında durum tam tersidir - bilgisayarlar şimdi beynin taklitinde inşa edilmeye çalışılıyor ve bunun doğrulanması, son haftalarda yapılan çeşitli araştırma gruplarının mesajları.
1014 - Bu IBM COMPASS proje başarı raporunun adıdır. On dördüncü dereceye kadar 10, insan beynindeki hücreler arasındaki bağlantı sayısının kabaca bir tahminidir ve bu tam da projenin en son bilgisayar simülasyonlarında elde edilen sıradır. “Nöronlar” ve “sinapslar” (nöronların hücre içi bağlantıları) - beyin fizyolojisi sözlüğünden terimler - kendilerini bilgisayar mühendisliği alanında sağlam bir şekilde oluşturdular.
Geçen yüzyılın ortasında yeniden yaratılan ve matematikçi John von Neumann'ın şerefine “von Neumann” olarak adlandırılan tanıdık bilgisayarların mimarisi, adım adım komutların yerine getirilmesi için doğrusal bir yaklaşım içermektedir. Ve bu yaklaşımın yeteneklerinin sınırına yakın olduğu anlaşılıyor, bu nedenle, bilgisayar mühendisleri giderek artan bir şekilde yeni bir "von von Neumann" olmayan bilgisayar mimarisi yaratmaya çalışıyorlar, bu süreçler sırayla değil, paralel olarak - beyinlerimizde olduğu gibi - organize ediliyor.
IBM Dharmendr Modha raporunun yazarlarından birinin bu işlemlerin avantajlarını şu şekilde açıklıyor: “işlevsellik, düşük enerji yoğunluğu, kompaktlık”, “insan beyni titreyen bir güce sahip - aynı zamanda daha az enerji tüketme, kavramsallaştırma, anlama, hareket etme ve etkileşimde bulunma yeteneği” bir ampulden çok, ve iki litrelik bir sodadan daha az hacim alıyor. ” İşte TrueNorth çipinin “tıpkı bir insan gibi” gibi önemsiz bilgisayar oyunu Pong'u nasıl oynadığını görebileceğiniz IBM'in “Bilişsel Sistemler Çağı” nın bir videosu.
Bu yeni bilgisayar mimarisinde, bilgi işlem ayrılır (“nöronlar” bunlardan sorumludur), hafıza (“sinaps”), bilgi alışverişi (“aksonlar” ve “dendritler”) beyin cihazına benzer. Gerçek olanlar gibi, bilgisayar "nöronları", binlerce komşu "nöron" dan bilgi alır, onu işler ve sinyalleri iletir ve bilgisayar "sinapsları", "nöronları" bağlar ve bilgi toplar.
Bu alandaki son bir başka çalışmada, Avrupa'daki BrainScales projesine katılan Almanya'dan araştırmacılar, nöronların ve sinapsların çalışmalarını kelimenin tam anlamıyla elektriksel davranışlarını simüle eden analog bileşenli bir Spikey çipi yarattı. NewScientist'te, çalışmanın yazarlarından biri olan Karlheinz Mayer, şöyle açıklıyor: tıpkı gerçek bir nöronun, membranındaki voltaj belli bir seviyeye ulaştığında beyinde bir sinyal göndermesi gibi, bir çipte bir nöron gibi davranan bir kapasitör belirli bir voltajda iletken hale gelir. Sinaps gibi davranan analog bileşenler farklı direnç seviyelerine sahiptir - aynı şekilde, nöronlar arasındaki bağlantılar kullanım sıklığına bağlı olarak daha da güçlenir veya zayıflar.
Bilgisayar teknolojisinin gelişmesinin bu yönü tek değildir, örneğin, tesadüfen, fizikteki en son Nobel Ödülü kazananlarının çalışmasıyla ilişkili olan kuantum bir bilgisayar fikri vardır. Bununla birlikte, beynin bilgisayar simülasyonu alanında, yapay zeka yaratma fikirlerine spekülatif yakınlığı nedeniyle uzman olmayan basının özel dikkatini çeken bir araştırmadır.
IBM’li araştırmacılar, projelerinin beynin işleyişini biyolojik anlamda simüle etmekle ilgili olmadığını vurgulasalar da, çalışmaları hakkındaki yorumlarında meraklılar, bunun gerçek bir yapay beyin yaratma yolunda atılmış önemli bir adım olduğunu söyledi: “tüm tahminlere göre, hala birçok kişiye ihtiyacımız var, Uzun yıllar boyunca, bilinen evrendeki en karmaşık nesne olan insan beyninin gerçek davranışını yeniden yaratmak için, ancak en azından ilerleme kaydedildiği görülüyor. ” Kuşkucular, hatırlatıyor: İnsan beyni o kadar kötü çalışılmıştı ki, aslında, benzerliğini nasıl inşa edeceği henüz belli değil.
Bu özel tartışmanın ardında, dağ bilgisayarda bilinç kazanıp kazanamayacağına dair eski bir polemik yükselir, algoritmik yol. Determinizm, özgür iradeye karşı. Yaklaşımlardan biri, 18. yüzyıldan kalma Fransız matematiğinin zihinsel bir deneyi olan Laplace iblisiyle gösterilmiştir. Buna göre, eğer güçlü bir zihin evrendeki tüm vücutların pozisyonunu bilirse (en büyük bedenlerden en küçük atomlara kadar) ve kendilerine etki eden tüm kuvvetleri tek bir formülü anlayacaktır. gelecek, geçmiş kadar net olacak. Öte yandan, çağdaş fizikçimiz Roger Penrose, düşünme süreçlerinin temelde hesaplanamayacağı bir miktar kuantum model sunmaktadır.
Пенроуз таким образом разрушает построения нового детерминизма, который, кажется, предполагает создание искусственного разума механистическими средствами - собирая мозг нейрон за нейроном. Впрочем, даже у тех, кто считает возможным смоделировать человеческое сознание методами кибернетики, видение этого процесса более сложное. Вот, например, лекция Михаила Бурцева, в которой искусственный интеллект становится результатом эволюции обучающихся искусственных нейронных сетей, управляющих компьютерами или robotlar (а искусственные нейронные сити - это как раз то, над чем работает IBM и прочие исследователи). В лекции ставится прекрасный вопрос - это будет эволюция человека, расширяющего свой фенотип искусственным интеллектом, или это будет появлением нового вида - искусственного интеллекта? (И тут любому придет на память дискуссия между грубым Корнеевым и вежливым Амперяном: “Откуда мы знаем, что цель природы - создать товарища Амперяна? Может быть, цель природы - это создание нежити руками товарища Амперяна”).
Görevin karmaşıklığı başka bir Kasım çalışmasında da gösteriliyor - bir grup fizikçi karmaşık sistemlerin evrimlerinin benzerliği üzerine bir çalışma yayınladı - beyin, İnternet ve evren. Çalışmanın yazarlarından biri olan Radio Kry Liberty ile yaptığı röportajda Dmitry Kryukov, tüm temel olayların grafiğini oluşturma sürecini anlattı. tarih evrenin ve o kadar karmaşık ve görkemli geliyordu ki, bu makale çerçevesinde kısmen bile verilemez - önümüzdeki günlerde röportajı tam olarak yayınlayacağız. Kryukov'a göre, evrenin büyümesinin dinamiklerinin İnternet, sosyal ağlar ve beyin gibi tamamen farklı sistemlerin büyümesinin dinamikleriyle aynı olduğu ortaya çıktı: “Bu şaşırtıcı tesadüf için bir açıklamamız yok, ama büyük olasılıkla Belirli bir durumda, genel görelilik teorisindeki evrenin dinamiklerini ve İnternetin, sosyal ağların, beynin ve benzerlerinin gelişimi için bilinmeyen hareket denklemlerini tanımlayan Einstein denkleminin takip ettiği bazı bilinmeyen temel yasaların olduğunu. bnoe, biz de bugün bilmiyoruz. " Kryukov, ampirik, gözlemlenebilir dinamiklerden bahsettiğimizi ve tüm bu karmaşık sistemler için hareket denklemlerini bilmediğimizi, fakat bilseydik gelişimlerini önceden tahmin edebileceğimizi vurguluyor. Laplace'nin şeytanı ne değil?
Yapay bir beyin yaratma görevinin bu tür ölçekleri ve karmaşıklığı, böyle bir bilimsel atılımın sonuçlarını takipçilerine bile verdiğinde insanlığa yararlı olabilir. İnsanüstü zekanın ortaya çıkışı, yılın ünlü 1993 makalesinde “teknolojik tekillik” terimi altında matematikçi ve bilim kurgu yazarı Vernor Wing tarafından tanımlanmıştır. Tekillik noktasından sonra, insanlık çağının hızlı bir şekilde bitmesi gerektiğine inanıyordu: bir şekilde, bilgisayarların insanlar kadar akıllı olup olmayacağı sorusuna yanıt olarak, Vinge şöyle dedi: Bilgisayarlar insanlara eşitse, orada durmayacaklar ve anında ilerleyebilecekler. Makalede, insanlık dönemi başka bir 30 yılı için ayrıldı - yani 2023 yılına kadar.
Ancak, şimdiye kadar, yapay zekanın nereden gelebileceği belli değil ve transistörlerin ve tellerin zincirinin hareket edeceği, kısık bir şekilde “merhaba” diyeceği, şaka ile Turing testini geçeceği (bir kişiyi bir arabadan ayırt etmek için tasarlanmış) ve Noel alışverişine gitme korkusu yoktur.
Tamamen güvence altına almak için, bu makaledeki çalışma hakkındaki son rapor: Cambridge Üniversitesi'nden bir grup bilim insanı, yapay zekadan bir tehdit içeren bir Varlık Riskleri Araştırma Merkezi oluşturdu.
İyi uykular. Bilim adamları öfkeli robotlara bakarlar.