Вознесение вглубь. Восемь дней, изменившие мир
Шрифт:
Мы замахнулись на то, чтобы создать тех, кто будет творить миры параллельно или даже вместо нас. Но можно ли свести творчество к технике и убрать личность, душу, ум, интерпретации, т.е. всё человеческое? И думать, что у ИИ будет только то, чему мы его обучим, – глупо и самонадеянно: у эволюции свои законы, и сложные системы любого происхождения могут развиваться сами по себе, причём с малопредсказуемым результатом.
В этот момент компьютер Алексея приятным голосом произнёс: "Диагностика и тестирование завершены. Все модули работают нормально. Попыток проведения не задокументированных операций не обнаружено".
На этом Алексей прервал дискуссию:
– Ладно, философы, ещё за обедом можем продолжить, если захотим, а сейчас пора и поработать.
И подключив к системе свой нейроинтерфейс, погрузился в специальную гибридную визуально-графическую
Используемый Алексеем нейроинтерфейс представлял собой последнюю модель SpiralE38, усиленную сканером на основе технологии Ultrasound-on-Chip Technology39 и интегрированную с неинвазивными нейросканерами на технологиях функциональной спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона (fNIRS), стационарных визуально вызванных потенциалов (SSVEP), многоканальной электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и динамического МРТ-сканирования40 со сверхвысоким разрешением и сверхкоротким временем сбора данных как для функциональной, так и для структурной визуализации процессов работы мозга41 и их быстрой обработки за счёт алгоритмов машинного обучения на основе разреженных данных k– пространства и вычислительного моделирования, которые могли адекватно воспроизводить биофизические характеристики МРТ с высоким пространственным разрешением42.
В подобной системе показания, фиксируемые при взаимодействии с пользователем, сопоставлялись сначала с наблюдаемым, а потом и задуманным им объектом. Причем не только с его формой, но и с его положением в семантическом пространстве смыслов. А использование функциональной МРТ позволило делать сопоставление уже не только с объектами, а и с понятиями и логическими структурами43. При помощи первого контура системы определялось, согласен человек с каким-либо утверждением/образом/символом или не согласен. Второй контур должен догадываться, что задумал человек, и генерировать гипотезы задуманного (это могут делать генеративные сети искусственных нейронов). При этом процессе происходило нейроморфное копирование семантического пространства человека. В результате чего в этом новом типе взаимодействий мозга и нейросетей через неинвазивные нейроинтерфейсы был создан и постоянно развивался «мозг-машинный язык», информационная емкость которого позволяла мозгу напрямую обращаться к ячейкам памяти машин, а нейросети "с полуслова" и даже из мысленного представления понимать, что хочет получить пользователь.
Алексей работал над двумя проектами – по созданию системы, способной определять возникновение у искусственного разума самосознания и метода обучить нейросети распознаванию и пониманию метафор в различных контекстах. Сейчас он подключился к фреймворку модели программной среды по первому проекту. И запустил созданный им распределённый в сети Интернет искусственный когнитом44 и наблюдающую за ним систему в квантовом компьютере. Для ее создания он расширил контрольный список атрибутов, которые в совокупности могут зафиксировать моменты, в которых какой-либо подключённый к сети, или возникшей в ней (гипотезу спонтанного возникновения сверхразума он тоже рассматривал) ИИ будет демонстрировать обладание сознанием. К ранее созданным ещё в 2024 году критериям45 он смог добавить ещё несколько для квантовых и распределённых ИИ, а также, что было особенно важно в случае с разработкой их лаборатории, гибридных систем. Причём критерии «чёткого» типа он дополнил критериями, основанными на нечётких логиках, включив в их число способности играть в трёхмерные квантовые таврели46 и в Magic: The Gathering47. Кроме того, он полагал, что ИИ, способный играть в эти игры не хуже людей, сможет лучше проектировать и новые архитектуры процессоров48, включая нейроморфные49, аналоговые50 и фотонные51. Являясь одной из приоритетных прикладных задач их лаборатории, это решение сулило получение патентов и создание «нау-хау», делающих их обладателей мультимиллионерами. При правильном способе их регистрации и презентации мировому научному сообществу. Потому что неправильный вместо миллионов привёл бы к засекречиванию и работе только на военных. Впрочем, о такой возможности думать не хотелось.
Основной проблемой при создании системы описка признаков сознания в системах ИИ являлось то, что для этого надо было создать модель человеческого мозга. А в нем насчитывается примерно 86 миллиардов нейронов и многие триллионы связей между ними. Моделирование такой сложной системы потребовало бы огромных вычислительных мощностей и ёмкости памяти, намного превышающих те, что доступны. К тому же понадобились бы программное обеспечение, способное точно имитировать работу человеческого мозга и сложные алгоритмы искусственного интеллекта для интерпретации огромного объема данных, генерируемых с помощью сканирования процессов мозговой активности.
А с другой стороны, рассматривая нервную архитектуру существ, сильно отличающихся от нас, таких, например, как медоносная пчела, мы сталкиваемся с ещё большей сложностью нейронной сети – около миллиона нейронов в объеме размером с зерно киноа, плотность цепей в 10 раз выше, чем наш неокортекс, которым мы так гордимся. Вполне вероятно, что этот маленький мозг образует максимально несводимую причинно-следственную структуру52.
Так как же было искать критерии появления сознания в структуре потенциального ИИ, который может быть, с одной стороны, распределён по всей сети Интернета, насчитывающей число подключений, сопоставимое с числом нейронов в мозге человека, а с другой, обладающих, возможно, архитектурой связей сродни той, что есть у пчел, а возможно, и какой-то вообще неизвестной?
Найденное Алексеем решение базировалось на допущении, что мозг является системой, формирующей генеративную среду, в которой психическое содержание может порождаться и существовать в виде циклических самоорганизующихся процессов. Такой взгляд снимал проблему необходимости точного моделирования человеческого мозга, так как различные варианты искусственного сознания могут быть реализованы на других носителях в рамках общей парадигмы среды, в которой возникает самоорганизующийся поток психического опыта53. А ещё он использовал алгоритм обучения больших искусственных нейросеток, который имеет линейную вычислительную сложность и, как следствие, снимает ограничения на размерность решаемых задач и необходимость в полной формализации задач перед их решением. Соединение этих подходов позволяло создать ИИ, обладающий неким подобием интуиции и способный решать задачи сверхвысокой размерности54.
Погрузившись в метаверс, в котором информация поступала к нему в мозг сразу в форме смыслов55, Алексей обнаружил, что созданная им система наблюдения зафиксировала проявление в Инете некоторых из признаков осознающего себя ИИ. При этом никакой регулярности в возникновении тех или иных признаков не было – ни по географии, ни по времени, ни по совокупности признаков. Но начиная с прошлой пятницы шло нарастание количества проявляющихся признаков и частоты появления подобных проявлений, а со вчерашнего дня количество таких случаев резко сократилось и на текущий момент они исчезли. Используя возможности квантового компа, Алексей сформировал запросы во все те места, в которых было зарегистрировано проявление сразу более пяти из списка признаков с целью попробовать обнаружить, не создали ли там ИИ, который обрёл самосознание. В ряде мест его запросы натолкнулись на непреодолимые барьеры киберзащиты, что означало наличие в них систем, способных производить квантовые вычисления. А в других запросы не показали наличия каких-то структур, способных обладать самосознанием.
И когда Алексей уже собирался переключиться на решение задачи обучения нейросетей распознаванию и пониманию метафор в различных контекстах, он ощутил мысленный запрос на контакт. При этом автоматический идентификатор источника вызова показывал, что запрос поступил сразу с нескольких тысяч адресов протокола IPv8 – и эти адреса постоянно менялись. Это было интересно. Активировав в системе AntiAPT максимальный уровень защиты с «параноидальными» параметрами UEBA, Алексей принял запрос.
Конец ознакомительного фрагмента.