Формула Бога. Эволюция религии, культуры и этики в эпоху технологической сингулярности и бессмертия - [37]

Решить это затруднение можно с помощью параллелизма: вместо использования одного компьютерного процессора, выполняющего по одной операции за один раз, для моделирования можно задействовать множество работающих одновременно процессоров. В мозге человека тоже применяется одна из форм параллелизма: каждый нейрон можно считать маленьким независимым компонентом для обработки информации.

Техническая проблема заключается не только в достижении необходимого объема вычислений, но и в размещении вычислительных мощностей в небольшом пространственном объеме при расходовании минимальных затрат энергии. Мозг среднего мужчины занимает всего 1250 см² и потребляет 20 Вт энергии, а современные суперкомпьютеры занимают огромные помещения и потребляют мегаватты энергии. Один из многообещающих подходов состоит в нейроморфном оборудовании: вместо существующих вычислительных технологий ученые планируют создать специализированное аппаратное обеспечение, похожее на настоящий мозг.

Еще один из перспективных подходов – это автомат из ячеек квантовых точек, которые представляют собой мельчайший полупроводниковый прибор, способный действовать как транзистор и очень быстро переключаться. При объединении четырех квантовых точек в квадрат можно получить ячейку квантовых точек, способную хранить один бит информации.

Новое тело тоже можно будет конструировать с расчетом на адаптацию к модели мозга, основываясь на последних достижениях в области протезирования и создании интерфейсов. При наличии достаточных вычислительных ресурсов цифровое общество может жить на скоростях, значительно превышающих течение жизни в реальном мире. Такие скоростные алгоритмы могут добавить значительную динамику в прогресс человеческой жизни.

После создания искусственного интеллекта человеческого уровня почти неизбежно произойдет его быстрый переход к сверхчеловеческому искусственному интеллекту (ИИ). Реализованный на синтетической основе ИИ человеческого уровня окажется более восприимчив к улучшению, чем биологический мозг, которому мешают метаболизм, низкая скорость, потребность в сне. Такой интеллект можно заставить работать над самоусовершенствованием, что инициирует более эффективный цикл обратной связи и взрывное развитие возможностей ИИ с непредсказуемыми последствиями.

Пространство возможных искусственных интеллектов может оказаться очень разнообразным, и вполне вероятно, что биологические формы займут в нем лишь небольшую нишу. Более того, целеполагание отдельного ИИ может оказаться совершенно непостижимым для обычных людей.

Элементы искусственного интеллекта уже сейчас используются личными помощниками, с которыми мы общаемся посредством гаджетов (Siri, GoogleNow). Эти мобильные приложения не занимаются сенсомоторным взаимодействием с окружающей средой, а их вычислительные мощности и память размещены в цифровом облаке. Такой помощник постоянно совершенствуется в распознавании речи и понимании желаний пользователя.

Главным недостатком личных помощников является отсутствие реального знания о мире, несмотря на их удивительную способность отвечать на самые сложные вопросы. Хотя, признаться, некоторые вопросы на теологические темы завели мою Siri в тупик.

Прежде всего, у электронных помощников отсутствует практическое понимание природы твердых тел и пространственных отношений.

Глубина понимания человеком повседневной физики и психологии основывается на владении рядом абстрактных фундаментальных понятий. Более того, люди способны усваивать совершенно новые абстрактные понятия, у которых даже нет прецедентов в нашем эволюционном прошлом.

Мюррей Шанахан отмечал, что «задача обучения умению прогнозировать входящую информацию для построения модели окружающего мира подразумевает поиск способов сжатия данных, чтобы снизить размерность, – например, путем их описания в терминах понятий и категорий, таких как животное или человек».

После построения таблицы повторяющихся низкоуровневых особенностей можно применить алгоритм для определения связей между ними и выявления особенностей более высокого уровня. Такой многоуровневый подход лежит в основе «глубинного обучения».

ИИ должен уметь планировать последовательность операций, что подразумевает владение определенными видами оптимизации, которая занимает центральное место в современном проектировании универсального искусственного интеллекта.

Задачу максимизации ожидаемой выгоды путем выполнения различных операций в разных ситуациях с целью найти самую эффективную исследователи ИИ называют обучением с подкреплением.

Рассуждая об ИИ человеческого уровня, необходимо ответить на три основных вопроса: какова функция подкрепления; как происходит его обучение; как ИИ оптимизирует ожидаемую выгоду. Аналогичные вопросы возникают и к Homo sapiens.

Во-первых, у человека примерно такая же базовая функция подкрепления, что и у других животных, и она универсальна: любую интеллектуальную проблему теоретически можно представить человеку в виде задачи получения пищи или секса. Но очень важно отметить, что люди могут радикально менять свои функции подкрепления. Об этом говорит Мюррей в «Технологической сингулярности».