Об интеллекте
Шрифт:
Зрение предлагает другой набор приложений, которые ИИ не может решить, но которые интеллектуальные системы должны уметь решать. Сегодня нет машин, которые могут смотреть на естественное изображение — мир перед вашими глазами, или картинка с камеры — и описывать, что она видит. Есть несколько успешных применений машинного зрения, которое работает в очень ограниченных областях, такие как визуальное выравнивание чипов на печатной плате или сопоставление лиц по базе данных, но в настоящее время для компьютера невозможно идентифицировать различные объекты или анализировать изображение более общо. Для вас не составляет труда осмотреть комнату и найти место, где можно присесть, но не просите компьютер сделать это. Представьте, что вы смотрите на экран с изображением с камеры безопасности. Можете вы отличить человека, стучащего в дверь с подарком в руке от человека с монтировкой? Конечно можете, но такое различение за пределами способностей современных программ. Следовательно мы нанимаем человека, который следит за экраном камеры безопасности все время в поисках подозрительного. Для такого человека сложно все время оставаться начеку, тогда как интеллектуальная машина могла бы выполнять такую задачу неустанно.
В
Скажем, мы хотим построить действительно умную машину. Первое, что мы должны сделать — это выбрать набор сенсоров, которые позволили бы машине ощущать мир. Мы могли бы начать с камеры для зрения, возможно несколько камер, спереди и сзади, и микрофоны для слуха, но мы могли бы также обеспечить ее радаром или ультразвуковыми сенсорами, которые могли бы точно определять расстояние до других объектов и скорость и в светлых и в темных условиях. Суть в том, что мы не должны полагаться или ограничивать себя только теми чувствами, которые использует человек. Кортикальный алгоритм гибок, и, пока мы корректно применяем систему иерархической памяти, для нее не должно иметь значения, какие типы сенсоров мы инсталлируем. Наша машина могла бы, теоретически, быть лучше в ощущении мира дорожного движения, чем мы, потому что ее набор сенсоров может быть выбран в соответствии с задачей. Затем сенсоры были бы приделаны к достаточно большой системе иерархической памяти. Разработчики машины натренировали бы память умной машины путем демонстрации ей условий из реального мира, так чтоб она обучалась строить модель ее мира точно также, как делают люди — только более ограниченной области. (Например, машине нужно знать о дорогах, но не о лифтах или самолетах). Память машины изучила бы иерархическую структуру дорожного движения и дорог, так что она смогла бы понимать и предвидеть, что скорее всего должно произойти в ее мире движущихся автомобилей, дорожных знаков, препятствий или пересечений. Разработчики машины могли бы разработать систему памяти такую, чтоб она действительно вела машину или просто наблюдала за тем, что происходит, когда вы ведете. Он мог бы давать советы или наоборот принимать советы в сложных ситуациях, подобно советчику, который бы вас не раздражал. Как только память один раз полностью натренирована и машина может понимать и разбираться во всем, что может произойти, инженеры имели бы возможность постоянной настройки памяти, так что все машины, сходящие со сборочного конвейера вели бы себя одинаково, или они могли бы разработать память для продолжения обучения после того, как машина продана. И с помощью компьютера, но не человеком, память могла бы быть перепрограммирована обновленной версией, которая работала бы и в каких то новых ситуациях.
Я не говорю о том, что мы определенно построим умные автомобили или машины, которые будут понимать язык и обладать зрением. Но это хорошие примеры устройств, которые мы могли бы исследовать и разрабатывать, и кажется возможным построить их.
Лично меня меньше всего интересуют очевидные применения интеллектуальных машин. Для меня истинное преимущество и восхищение новыми технологиями — это найти для них применения, который были ранее невообразимыми. В каких случаях интеллектуальные машины могли бы удивить нас, и какие фантастические возможности возникли бы через некоторое время? Я уверен, что иерархическая память, подобно транзистору и микропроцессору, преобразует нашу жизнь к лучшему невероятным способом, но каким? Один способ, как мы могли бы мельком увидеть будущее интеллектуальных машин, заключается в том, чтоб подумать над аспектами хорошо масштабируемых технологий. ТО есть, какие атрибуты интеллектуальных машин будут становиться дешевле и дешевле, быстрее и быстрее, или меньше и меньше. Вещи, которые растут экспоненциально, моментально уходят за пределы нашего воображения и наиболее вероятно играют ключевую роль в наиболее радикальной эволюции технологии будущего.
Примеры технологий, которые росли экспоненциально многие годы, включают кремниевые чипы памяти, жесткие диски, технологии расшифровки ДНК, и оптоволоконные технологии. Эти моментально масштабирующиеся технологии были основой для многих новых продуктов и видов деятельности. В другой форме также хорошо масштабировалось программное обеспечение. Нужные программы, однажды написанные, могли быть скопированы множество раз и виртуально не имели стоимости.
В отличие от этого, некоторые технологии, такие как батарейки, моторы, и традиционная робототехника, плохо масштабируются. Несмотря на многочисленные усилия и неизменные улучшения, манипуляторы, построенные сегодня, не намного лучше чем построенные много лет назад. Развитие робототехники идет постепенно и скромно, ничего подобного экспоненциальным кривым роста разработки чипов
Так что нам следует думать о том, какие аспекты мозгоподобной системы памяти будут масштабироваться значительно за пределы наших биологических мозгов. Эти атрибуты могут подсказать, куда в конечном счете придут технологии. Я вижу четыре атрибута, которые должны превысить наши собственные: скорость, емкость, возможность копирования и сенсорные системы.
Тогда как нейроны работают с временами порядка миллисекунд, кремниевые чипы оперируют с временами порядка наносекунд (и также продолжают становиться быстрее). Эта разница в миллионы раз, на шесть порядков. В следствие этого между органическим и кремниевым мозгом должно быть отличие в скорости. Интеллектуальные машины будут способны думать в миллионы раз быстрее, чем человеческий мозг. Такой разум мог бы читать библиотеки целиком или изучать огромные, сложные массивы данных — задачи, которые могут занять у меня или у вас целые годы — за несколько минут, получая тот же самый результат. В этом нет ничего магического. Биологический мозг эволюционировал с двумя ограничениями по времени. Одно — это скорость, с которой нейроны могу работать, а другое — это скорость, с которой изменяется мир. Для биологического мозга было бы бесполезно думать в миллион раз быстрее, если окружающий мир изменяется медленно. Но в кортикальном алгоритме нет ничего, что заставляло бы его работать медленно. Если бы интеллектуальная машина общалась и взаимодействовала с человеком, она должна была бы замедлить свою работу до человеческой скорости. Если бы она читала книгу, переворачивая страницы, было бы ограничение на то, как быстро она могла бы читать. Но когда она взаимодействовала бы с электронным миром, она могла бы функционировать гораздо быстрее. Две интеллектуальные машины могли бы поддерживать общение в миллион раз быстрее, чем два человека. Вообразите прогресс интеллектуальных машин, которые решают математические или научные проблемы в миллион раз быстрее, чем человек. За десять секунд она могла бы выдать столько же идей по проблеме, сколько вы могли бы за месяц. Никогда не устающая, не поддающийся скуке разум на такой скорости однозначно был бы полезен в таких применениях, которые мы еще не можем вообразить.
Несмотря на впечатляющую емкость памяти человеческого кортекса, интеллектуальные машины могу быть построены так, что превзойдут ее. Размер нашего мозга ограничен несколькими биологическими факторами, включая отношение черепа ребенка к диаметру таза матери, высокая метаболическая стоимость работающего мозга (ваш мозг всего 2 процента от вашего тела по весу, но использует около 20 процентов вдыхаемого кислорода), и низкая скорость нейронов. Но мы можем построить интеллектуальные системы памяти любого размера, и, в отличие от слепого, извилистого процесса эволюции, мы можем проявить предусмотрительность и специфические намерения к деталям дизайна. Может оказаться, что емкость человеческого неокортекса станет относительно скромной за десятилетие с текущего момента.
При построении интеллектуальных машин мы могли бы увеличить емкость их памяти несколькими способами. Увеличение глубины иерархии приведет к более глубокому пониманию — способности видеть высокоуровневые паттерны. Увеличение емкости областей позволит машине помнить больше деталей, или воспринимать с более высокой точностью, подобно тому, как у слепого человека гораздо лучше чувство осязания и слуха. Добавление новых чувств к сенсорной иерархии позволит устройству создавать лучшую модель мира, как я укажу далее.
Было бы интересно посмотреть, есть ли верхний предел того, насколько большой может стать интеллектуальная система памяти и в каких измерениях. Возможно, устройство может стать слишком хаотичным, чтоб его использовать, или оно могло бы перестать работать при достижении некоторого теоретического предела. Возможно человеческий мозг уже близок к максимальному теоретическому размеру, но мне это кажется слишком неправдоподобным. Человеческий мозг стал большим сравнительно недавно на по эволюционной временной шкале, и нет оснований полагать, что мы на некотором стабильном максимуме. Какой бы ни оказалась пиковая емкость интеллектуальной системы памяти, человеческий мозг определенно не достиг ее. Она, вероятно, не близко.
Один способ посмотреть, что такие системы могли бы сделать — это посмотреть на известные ограничения человеческой производительности. Эйнштейн несомненно был черезвычайно умным, но его мозг был все таки мозгом. Мы можем предположить, что его экстраординарная интеллектуальность была в основном следствием физических отличий его мозга и обычного человеческого мозга. Что сделало Эйнштейна таким необыкновенным, так это то, что человеческий геном не часто производит мозг, подобный его мозгу. Однако, когда мы будем разрабатывать кремниевый мозг, мы сможем его построить как захотим. Он мог бы быть уровня Эйнштейна, или даже умнее. Другой экстремальный пример — savants — могут показать нам другое возможное измерение интеллекта. Savants — это умственно отсталые люди, проявляющие замечательные способности, такие как фотографическая памяти или способность выполнять сложные математические вычисления с молниеносной скоростью. Их мозг, хотя не типичный, все еще мозг, работающие по тому же самому кортикальному алгоритму. Если нетипичный мозг может иметь ошеломляющие способности к запоминанию, то, теоретически, мы могли бы добавить эти способности нашему искусственному мозгу. Эти экстремальные ментальные человеческие способности не только показывают, что возможно воссоздать; они предоставляют направление, в котором мы могли бы превзойти наилучшие человеческие способности.