Syy tähän (ja muihin) artikkeliin tuli esiin on yksinkertainen: Ehkä tekoäly ei ole vain tärkeä keskustelunaihe, vaan tärkein tulevaisuuden yhteydessä. Jokainen, joka perehtyy edes vähän tekoälyn potentiaaliin, tunnistaa, että tätä aihetta ei voida sivuuttaa. Jotkut - ja heidän joukossaan Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, eivät planeettamme typerimmät ihmiset - uskovat, että tekoäly on olemassa eksistentiaalinen uhka ihmiskunnalle, joka on mittakaavassa verrattavissa meiden lajien täydelliseen sukupuuttoon. No, istu alas ja pisteytä minä itsellesi.
"Olemme muutoksen partaalla, joka on verrattavissa ihmisen elämän alkuperään maan päällä" (Vernor Vinge).
Mitä tarkoittaa olla tällaisen muutoksen partaalla?
Se ei näytä olevan mitään erikoista. Mutta sinun on muistettava, että oleminen sellaisessa paikassa kaaviossa tarkoittaa, että et tiedä, mikä on oikealla puolellasi. Sinun pitäisi tuntea jotain tällaista:
Tunteet ovat melko normaaleja, lento sujuu hyvin.
Mainosvideo:
Tulevaisuus on tulossa
Kuvittele, että aikakone kuljetti sinut vuoteen 1750, jolloin maailma koki jatkuvasti sähkökatkoja, kaupunkien välinen viestintä tarkoitti tykinkuuntelua ja kaikki liikenne kulki heinällä. Oletetaan, että pääset sinne, vie jonkun ja tuo hänet vuoteen 2015, näytä, miten täällä on. Emme voi ymmärtää, millaista hänellä olisi nähdä kaikki nämä kiiltävät kapselit lentävän teiden varrella; puhua ihmisille valtameren toisella puolella; katso urheilupelejä tuhannen kilometrin päässä; kuulla musiikkiesityksen, joka on nauhoitettu 50 vuotta sitten; pelata maagisella suorakaiteella, joka voi ottaa valokuvan tai kaapata elävän hetken; rakenna kartta, jossa paranormaalisti sininen piste osoittaa sen sijainnin; katso jonkun kasvoja ja kommunikoi hänen kanssaan monien kilometrien päässä jne. Kaikki tämä on selittämätöntä taikuutta melkein kolmesataa vuotta vanhoille ihmisille. Puhumattakaan Internetistä, kansainvälisestä avaruusasemasta, suuresta hadronitörmäyksestä, ydinaseista ja yleisestä suhteellisuudesta.
Tällainen kokemus ei ole hänelle yllättävä tai järkyttävä - nämä sanat eivät välitä henkisen romahduksen koko olemusta. Matkustajamme voi kuolla kokonaan.
Mutta on mielenkiintoinen asia. Jos hän palaa vuoteen 1750 ja kateellisena, että halusimme nähdä hänen reaktionsa vuoteen 2015, hän voi tarttua aikakoneeseensa ja yrittää tehdä saman esimerkiksi 1500: lla. Hän lentää sinne, etsii henkilön, hakee hänet vuonna 1750 ja näyttää kaiken. Vuodesta 1500 peräisin oleva kaveri on järkyttynyt mittaamattomasti - mutta ei todennäköisesti kuole. Vaikka hän tietysti yllättyy, ero 1500: n ja 1750: n välillä on paljon pienempi kuin vuosien 1750 ja 2015 välillä. 1500-luvulta tuleva ihminen on yllättynyt tietyistä hetkistä fysiikasta, on hämmästynyt siitä, mistä Euroopasta on tullut imperialismin kova kantapää, piirtää uusi maailmankartta hänen päähänsä … Mutta jokapäiväinen elämä vuonna 1750 - liikenne, viestintä jne. - ei todennäköisesti yllättää häntä kuolemaan.
Ei, jotta vuodelta 1750 peräisin olevalla kaverilla olisi sama hauskaa kuin meillä, hänen on mentävä paljon pidemmälle - ehkä tällainen vuosi 12 000 eKr. Toisin sanoen jo ennen ensimmäistä maatalousvallankumousta syntyivät ensimmäiset kaupungit ja sivilisaation käsite. Jos joku metsästäjien keräilijöiden maailmasta, silloin kun ihmiset olivat vielä enemmän eläinlajeja, näki vuoden 1750 valtavat ihmisimperiumit korkeilla kirkoillaan, valtamerten ylittävillä aluksilla, ajatuksensa olla "rakennuksen sisällä", kaikki tämä tieto - hän olisi todennäköisesti kuollut.
Ja sitten kuoleman jälkeen hän olisi kadehtinut ja halunnut tehdä saman. Palaisi 12000 vuotta sitten, 24000 eKr. e., olisi ottanut henkilön ja tuonut hänet oikeaan aikaan. Ja uusi matkustaja sanoi hänelle: "No, se on hieno, kiitos." Koska tässä tapauksessa henkilö, joka on peräisin 12000 eKr. e. yksi olisi palattava 100000 vuotta taaksepäin ja näytettävä paikallisten alkuperäiskansojen tulta ja kieltä ensimmäistä kertaa.
Jos meidän on kuljetettava joku tulevaisuuteen yllättyneeksi kuolemaan, edistyksen on kuljettava tietyn matkan. Kuolemapiste (TPP) on saavutettava. Toisin sanoen, jos metsästäjien keräilijöiden aikaan TSP kesti 100 000 vuotta, seuraava pysäkki tapahtui jo 12 000 eKr. e. Sen jälkeen kehitys oli jo nopeampaa ja muutti maailman radikaalisti vuoteen 1750 mennessä (karkeasti). Sitten kesti pari sataa vuotta, ja tässä me olemme.
Tätä kuvaa - missä ihmisen edistyminen etenee nopeammin ajan myötä - futuristi Ray Kurzweil kutsuu kiihtyvän paluun lakia ihmiskunnan historiassa. Tämä tapahtuu, koska kehittyneemmillä yhteiskunnilla on kyky siirtää edistystä nopeammin kuin vähemmän kehittyneillä yhteiskunnilla. 1800-luvun ihmiset tiesivät enemmän kuin 1400-luvun ihmiset, joten ei ole yllättävää, että edistyminen 1800-luvulla oli nopeampaa kuin 1400-luvulla, ja niin edelleen.
Pienemmässä mittakaavassa tämä toimii myös. Back to the Future julkaistiin vuonna 1985 ja menneisyys vuonna 1955. Michael J. Fox palasi elokuvassa vuonna 1955, ja televisioiden uutuus, soodan hinta, rakkauden puute kitaraäänelle ja slangin vaihtelut yllättivät hänet. Se oli tietysti erilainen maailma, mutta jos elokuva kuvattiin tänään ja menneisyys oli vuonna 1985, ero olisi paljon globaalimpi. Marty McFly, ajassa taaksepäin henkilökohtaisten tietokoneiden, Internetin, matkapuhelinten päivistä, olisi paljon merkityksettömämpi kuin Marty, joka meni vuoteen 1955 vuodesta 1985.
Kaikki tämä johtuu kiihtyvän paluun laista. Keskimääräinen edistysaskel vuosien 1985 ja 2015 välillä oli nopeampi kuin vuosina 1955-1985 - koska ensimmäisessä tapauksessa maailma oli kehittyneempi, se oli kyllästetty viimeisten 30 vuoden saavutuksiin.
Niinpä mitä enemmän saavutuksia, sitä nopeammin muutokset tapahtuvat. Mutta eikö sen pitäisi jättää meille tiettyjä vihjeitä tulevaisuuteen?
Kurzweil ehdottaa, että koko 1900-luvun edistyminen olisi voitu saavuttaa vain 20 vuodessa vuoden 2000 kehitystasolla - eli vuonna 2000 edistymisnopeus oli viisi kertaa nopeampi kuin 1900-luvun keskimääräinen edistymisnopeus. Hän uskoo myös, että koko 1900-luvun kehitys vastasi ajanjakson 2000--2014 edistymistä ja toisen 1900-luvun edistyminen vastaa ajanjaksoa vuoteen 2021 - toisin sanoen vain seitsemän vuoden kuluttua. Useiden vuosikymmenien jälkeen kaikki 1900-luvun edistysaskeleet tapahtuvat useita kertoja vuodessa ja sitten - vain kuukaudessa. Viime kädessä kiihtyvän paluun laki johtaa meidät siihen pisteeseen, että koko 21. vuosisadan kehitys on 1000 kertaa suurempi kuin 1900-luvun edistyminen.
Jos Kurzweil ja hänen kannattajansa ovat oikeassa, vuosi 2030 yllättää meidät samalla tavalla kuin vuoden 1750 kaveri olisi yllättänyt vuoden 2015 - eli seuraava TSP kestää vain muutaman vuosikymmenen - ja vuoden 2050 maailma on niin erilainen kuin moderni, että tuskin tuskin selvittää. Ja tämä ei ole fantasiaa. Tämä on monien tutkijoiden mielipide, jotka ovat älykkäämpiä ja koulutetumpia kuin sinä ja minä. Ja jos tarkastelet historiaa, ymmärrät, että tämä ennustus seuraa puhtaasta logiikasta.
Miksi sitten, kun kohtaamme lausuntoja, kuten "maailma muuttuu 35 vuoden kuluttua tuntemattomaksi", kohautamme skeptisesti olkapäitämme? Skeptisyydellemme tulevaisuuden ennusteista on kolme syytä:
1. Mitä tulee historiaan, ajattelemme suoraan. Yritettäessä visualisoida seuraavan 30 vuoden edistymistä tarkastelemme edellisen 30 vuoden edistymistä indikaattorina siitä, kuinka paljon todennäköisesti tapahtuu. Kun ajattelemme, kuinka maailmamme muuttuu 2000-luvulla, otamme 1900-luvun edistymisen ja lisätään se vuoteen 2000. Sama virhe, jonka kaveri vuodelta 1750 tekee, kun hän saa jonkun 1500: sta ja yrittää yllättää hänet. Ajattelemme intuitiivisesti lineaarisesti, kun meidän pitäisi olla eksponentiaalisia. Pohjimmiltaan futuristin tulisi yrittää ennustaa seuraavien 30 vuoden edistymistä katsomatta edellisiä 30 vuotta, mutta arvioimalla edistyksen nykyinen taso. Sitten ennuste on tarkempi, mutta silti portilla. Jos haluat ajatella tulevaisuutta oikein, sinun on nähtävä asiat liikkeellä paljon nopeammin kuin nyt.
2. Lähihistorian liikerata on usein vääristynyt. Ensinnäkin jopa jyrkkä eksponentiaalinen käyrä näyttää lineaariselta, kun näet pieniä osia siitä. Toiseksi eksponentiaalinen kasvu ei ole aina tasaista ja tasaista. Kurzweil uskoo, että edistyminen etenee käärmekäyrissä.
Tällainen käyrä käy läpi kolme vaihetta: 1) hidas kasvu (eksponentiaalisen kasvun alkuvaihe); 2) nopea kasvu (räjähtävä, eksponentiaalisen kasvun myöhäinen vaihe); 3) vakauttaminen tietyn paradigman muodossa.
Jos katsot viimeistä tarinaa, osa S-käyrästä, jossa olet tällä hetkellä, voi piilottaa etenemisnopeuden käsityksestäsi. Osa ajasta vuosina 1995-2007 käytettiin Internetin räjähdysmäiseen kehitykseen, Microsoftin, Googlen ja Facebookin esittelemiseen yleisölle, sosiaalisen verkostoitumisen syntymiseen sekä matkapuhelinten ja sitten älypuhelinten kehittämiseen. Tämä oli käyrämme toinen vaihe. Vuosien 2008--2015 kausi ei kuitenkaan ollut yhtä häiritsevä ainakin tekniikan alalla. Ne, jotka ajattelevat tulevaisuudesta tänään, voivat viedä muutaman viimeisen vuoden arvioidakseen yleistä edistymisvauhtia, mutta he eivät näe laajempaa kuvaa. Itse asiassa uusi ja voimakas vaihe 2 saattaa olla valmistamassa nyt.
3. Oma kokemuksemme tekee meistä pahoja vanhoja ihmisiä tulevaisuuden suhteen. Perustamme ajatuksemme maailmasta omaan kokemukseemme, ja tämä kokemus on asettanut meille lähitulevaisuuden kasvuvauhdin itsestäänselvyytenä. Mielikuvituksemme ovat rajalliset, koska he käyttävät kokemuksiamme ennustamiseen - mutta meillä ei useimmiten ole työkaluja tulevaisuuden ennustamiseen tarkasti. Kun kuulemme tulevaisuuden ennusteita, jotka ovat ristiriidassa jokapäiväisen käsityksemme kanssa asioiden toiminnasta, pidämme niitä vaistomaisesti naiiveina. Jos sanoin sinulle, että asut 150 tai 250 vuoteen, tai et ehkä kuole ollenkaan, ajattelet vaistomaisesti, että "tämä on tyhmää, tiedän historiasta, että tänä aikana kaikki kuolivat". Joten se on: kukaan ei elänyt näkemään sellaisia vuosia. Mutta yksikään lentokone ei lentänyt ennen lentokoneen keksimistä.
Joten vaikka skeptisyys tuntuu sinulle kohtuulliselta, se on usein väärin. Meidän on hyväksyttävä, että jos aseistamme puhtaalla logiikalla ja odotamme tavanomaisia historiallisia siksakoita, meidän on myönnettävä, että hyvin, hyvin, hyvin paljon on muututtava tulevina vuosikymmeninä; paljon enemmän kuin intuitiivisesti. Logiikka sanelee myös, että jos maapallon edistyneimmät lajit jatkavat jättimäisiä hyppyjä eteenpäin, nopeammin ja nopeammin, hyppy on jossain vaiheessa niin vakava, että se muuttaa dramaattisesti elämää sellaisena kuin me sen tunnemme. Jotain samanlaista tapahtui evoluutioprosessissa, kun ihmisestä tuli niin älykäs, että hän muutti täysin minkä tahansa muun planeetan elämän maapallolla. Ja jos vietät vähän aikaa tieteen ja tekniikan tapahtumien lukemiseen, saatat ollaalkaa nähdä tiettyjä vihjeitä siitä, millainen seuraava jättiläinen harppaus tulee olemaan.
Tie supertietoon: mikä on tekoäly (tekoäly)?
Kuten niin monet tällä planeetalla, olet tottunut ajattelemaan tekoälyä typeränä tieteiskirjallisuusideona. Mutta viime aikoina monet vakavat ihmiset ovat osoittaneet huolta tästä tyhmästä ajatuksesta. Mikä hätänä?
AI-termi aiheuttaa sekaannusta kolmesta syystä:
1. Yhdistämme tekoälyn elokuviin. "Tähtien sota". "Terminaattori". "Avaruusodysseia 2001". Mutta kuten robotit, näiden elokuvien tekoäly on fiktiota. Siten Hollywood-elokuvat laimentavat käsityksemme tasoa, tekoälystä tulee tuttua, tuttua ja tietysti pahaa.
2. Tämä on laaja käyttöalue. Se alkaa laskimesta puhelimessasi ja kehittämällä itse ajavat autot pitkälle tulevaisuuteen, joka mullistaa maailman. AI tarkoittaa kaikkia näitä asioita, ja se on hämmentävää.
3. Käytämme tekoälyä joka päivä, mutta emme edes tajua sitä. Kuten "tekoäly" -tekniikan keksijä John McCarthy vuonna 1956 sanoi, "kun se toimii, kukaan ei kutsu sitä enää tekoälyksi". Tekoälystä on tullut enemmän kuin myyttinen ennuste tulevaisuudesta kuin jotain todellista. Samalla on tässä nimessä ja ripaus menneisyydestä, josta ei koskaan tullut todellisuutta. Ray Kurzweil kertoo kuulevansa ihmisiä yhdistävän tekoälyn 80-luvun tietoihin, joita voidaan verrata "väittämään, että Internet kuoli dotcomien kanssa 2000-luvun alussa".
Tehdään selvä. Lopeta ensin robottien ajattelu. Tekoälyä varten tarkoitettu robotti jäljittelee toisinaan ihmismuotoa, toisinaan ei, mutta tekoäly itsessään on robotin sisällä oleva tietokone. Tekoäly on aivoja, ja robotti on ruumis, jos sillä on lainkaan runko. Esimerkiksi Sirin ohjelmistot ja tiedot ovat tekoälyä, naisen ääni on tämän tekoälyn persoonallisuus, eikä järjestelmässä ole robotteja.
Toiseksi olet todennäköisesti kuullut termin "singulariteetti" tai "teknologinen singulariteetti". Tätä termiä käytetään matematiikassa kuvaamaan epätavallista tilannetta, jossa tavalliset säännöt eivät enää toimi. Fysiikassa sitä käytetään kuvaamaan mustan aukon äärettömän pieni ja tiheä piste tai alkuräjähdyksen alkuperäinen piste. Jälleen fysiikan lait eivät toimi siinä. Vuonna 1993 Vernor Vinge kirjoitti kuuluisan esseen, jossa hän sovelsi termiä tulevaisuuden hetkeen, jolloin teknologiamme älykkyys ylittää omamme - jolloin elämä, jonka tiedämme, muuttuu ikuisesti, eikä sen olemassaolon tavanomaiset säännöt enää toimi. … Ray Kurzweil tarkensi tätä termiä edelleen huomauttamalla, että singulariteetti saavutetaan, kun kiihtyvän palautumisen laki saavuttaa äärimmäisen pisteen,kun tekninen kehitys etenee niin nopeasti, että lakkaamme huomaamasta sen saavutuksia, melkein äärettömän nopeasti. Sitten elämme täysin uudessa maailmassa. Monet asiantuntijat ovat kuitenkin lopettaneet tämän termin käyttämisen, joten älä käytä sitä usein.
Lopuksi, vaikka tekoälyn laajasta käsitteestä johtuvia tekoälyn tyyppejä tai muotoja on monia, tekoälyn pääryhmät ovat kaliipereita. On kolme pääluokkaa:
1. Kapeasti kohdennettu (heikko) tekoäly (AI). UII on erikoistunut yhdelle alueelle. Näiden tekoälyjen joukossa on niitä, jotka voivat voittaa shakin maailmanmestarin, mutta se siitä. On yksi, joka voi tarjota parhaan tavan tallentaa tietoja kiintolevyllesi, ja siinä se on.
2. Yleinen (vahva) tekoäly. Joskus kutsutaan myös ihmisen tason tekoälyksi. AGI viittaa tietokoneeseen, joka on yhtä älykäs kuin henkilö - kone, joka kykenee suorittamaan minkä tahansa henkilölle ominaisen älyllisen toiminnan. AGI: n luominen on paljon vaikeampaa kuin AGI, emmekä ole vielä päässeet siihen. Professori Linda Gottfredson kuvaa älykkyyttä "yleisessä mielessä psyykkisenä potentiaalina, joka sisältää muun muassa kyvyn päättää, suunnitella, ratkaista ongelmia, ajatella abstraktisti, ymmärtää monimutkaisia ideoita, oppia nopeasti ja oppia kokemuksesta". AGI: n pitäisi pystyä tekemään kaikki tämä yhtä helposti kuin sinäkin.
3. Keinotekoinen älykkyys (ISI). Oxfordin filosofi ja tekoälyn teoreetikko Nick Bostrom määrittelee huipputiedustelun "älykkyydeksi, joka on paljon älykkäämpi kuin parhaat ihmismielet käytännössä kaikilla aloilla, mukaan lukien tieteellinen luovuus, yleinen viisaus ja sosiaaliset taidot". Keinotekoinen älykkyys sisältää sekä tietokoneen, joka on hiukan älykkäämpi kuin henkilö, ja sen, joka on biljoona kertaa älykkäämpi mihin suuntaan tahansa. ISI on syy kasvavaan kiinnostukseen tekoälyä kohtaan, samoin kuin se, että sanat "sukupuutto" ja "kuolemattomuus" esiintyvät usein tällaisissa keskusteluissa.
Nykyään ihmiset ovat jo voittaneet tekoälyn kaliiperin ensimmäisen vaiheen - tekoälyn - monin tavoin. Tekoälyn vallankumous on matka AGI: stä AGI: hen ISI: hen. Tätä polkua emme ehkä selviydy, mutta se muuttaa varmasti kaiken.
Katsotaanpa tarkasti, miten alan johtavat ajattelijat näkevät tämän polun ja miksi tämä vallankumous voisi tapahtua nopeammin kuin luulisi.
Missä olemme tässä virrassa?
Kohdennettu tekoäly on koneälyä, joka on yhtä suuri tai suurempi kuin ihmisen älykkyys tai tehokkuus tietyn tehtävän suorittamisessa. Muutama esimerkki:
Autot ovat täynnä ICI-järjestelmiä tietokoneista, jotka määrittävät lukkiutumattomien jarrujen toiminnan, tietokoneeseen, joka määrittää polttoaineen ruiskutusjärjestelmän parametrit. Tällä hetkellä testattavissa olevissa Googlen itse ajavissa autoissa on vankat tekoälyjärjestelmät, jotka tunnistavat ympäröivän maailman ja reagoivat siihen.
- Puhelimesi on pieni ICD-tehdas. Kun käytät karttasovellusta, saat suosituksia sovellusten tai musiikin lataamiseen, tarkista huomisen sää, puhu Sirille tai tee mitään muuta - käytät tekoälyä.
- Sähköpostisi roskapostisuodatin on klassinen tekoälyn tyyppi. Se alkaa selvittämällä, kuinka roskaposti erotetaan käyttökelpoisista sähköposteista, ja oppii sitten, kun se käsittelee sähköpostejasi ja asetuksiasi.
- Ja tämä hankala tunne, kun etsit eilen hakukoneesta ruuvimeisseliä tai uutta plasmaa, ja tänään näet tarjouksia hyödyllisiltä liikkeiltä muilta sivustoilta? Tai kun sosiaalinen verkosto suosittelee sinua lisäämään mielenkiintoisia ihmisiä ystäviksi? Kaikki nämä ovat tekoälyjärjestelmiä, jotka toimivat yhdessä, määrittävät mieltymyksesi, hakevat tietoja sinusta Internetistä, pääsevät lähemmäksi sinua. He analysoivat miljoonien ihmisten käyttäytymistä ja tekevät näihin analyyseihin perustuvia johtopäätöksiä myydäksesi suuryritysten palveluja tai parantaakseen niiden palveluja.
- Google Translate on toinen klassinen tekoälyjärjestelmä, joka on vaikuttavan hyvä tietyissä asioissa. Samoin kuin äänentunnistus. Kun kone laskeutuu, henkilö ei tunnista sen terminaalia. Lippujen hinta on sama. Maailman parhaita nappuloita, shakkia, backgammonia, nuudeleita ja muita pelejä edustaa kapeasti kohdennettu tekoäly.
- Google-haku on yksi jättiläinen tekoäly, joka käyttää uskomattoman älykkäitä menetelmiä sivujen sijoittamiseen ja SERP: ien määrittämiseen.
Ja se on vain kuluttajamaailmassa. Hienostuneita IRD-järjestelmiä käytetään laajalti sotilas-, valmistus- ja finanssialalla; lääketieteellisissä järjestelmissä (ajatellaan IBM: n Watsonia) ja niin edelleen.
Tie AGI: stä AGI: miksi se on niin vaikeaa?
Mikään ei paljasta ihmisen älykkyyden monimutkaisuutta enemmän kuin yrittää luoda yhtä älykäs tietokone. Pilvenpiirtäjien rakentaminen, avaruuteen lentäminen, alkuräjähdyksen salaisuudet ovat kaikki hölynpölyä verrattuna omien aivojemme toistamiseen tai ainakin sen ymmärtämiseen. Ihmisen aivot ovat tällä hetkellä tunnetun maailmankaikkeuden monimutkaisin esine.
Et voi edes epäillä, mikä vaikeus on AGI: n luomisessa (tietokone, joka on älykäs ihmisenä yleensä eikä vain yhdellä alueella). Tietokoneen rakentaminen, joka pystyy kertomaan kaksi kymmenen numeroa sekunnin murto-osassa, on helppoa. On uskomattoman vaikeaa luoda joku, joka voi katsoa koiraa ja kissaa ja kertoa missä koira on ja missä kissa on. Luodaanko tekoäly, joka voi voittaa suurmestarin? Tehty. Yritä nyt saada hänet lukemaan kuuden vuoden vanhan kirjan kappale ja ymmärtämään paitsi sanat myös niiden merkitys. Google käyttää miljardeja dollareita yrittäessään tehdä tämän. Monimutkaisilla asioilla - kuten laskelmilla, rahoitusmarkkinastrategioiden laskemisella, kielen kääntämisellä - tietokone selviää tästä helposti, mutta yksinkertaisilla asioilla - visio, liike, käsitys - ei. Kuten Donald Knuth sanoi,”tekoäly tekee nyt melkein kaikenmikä vaatii "ajattelua", mutta ei voi selviytyä ihmisten ja eläinten tekemistä ajattelematta."
Kun ajattelet tämän syitä, huomaat, että asiat, jotka meille näyttävät olevan yksinkertaisia, näyttävät vain siltä, että ne on optimoitu meille (ja eläimille) satojen miljoonien vuosien evoluution aikana. Kun tavoitat kohteen, lihakset, nivelet, hartioiden, kyynärpäiden ja käsien luut suorittavat hetkessä pitkät fyysisten toimintojen ketjut, synkronoituna näkemäsi kanssa, ja liikuttavat käsivartesi kolmessa ulottuvuudessa. Se näyttää sinulle yksinkertaiselta, koska aivojesi ihanteellinen ohjelmisto on vastuussa näistä prosesseista. Tämä yksinkertainen temppu tekee uuden tilin rekisteröintimenettelystä kirjoittamalla vinosti kirjoitetun sanan (captcha) yksinkertaiseksi sinulle ja helvettiin haittaohjelmalle. Aivojemme kannalta tämä ei ole vaikeaa: sinun on vain pystyttävä näkemään.
Toisaalta suurten lukujen kertominen tai shakin pelaaminen on uutta toimintaa biologisille olennoille, eikä meillä ollut tarpeeksi aikaa parantua niissä (ei miljoonia vuosia), joten tietokoneen ei ole vaikea voittaa meitä. Ajattele vain: Haluatko mieluummin luoda ohjelman, joka voi kertoa suuria lukuja, vai ohjelman, joka tunnistaa B-kirjaimen miljoonissa oikeinkirjoituksissaan, kaikkein arvaamattomissa kirjasimissa, käsin tai kepillä lumessa?
Yksi yksinkertainen esimerkki: kun tarkastelet tätä, sinä ja tietokoneesi ymmärrät, että nämä ovat vuorotellen kahden eri sävyn neliöitä.
Mutta jos poistat mustan, kuvailet heti kokonaisen kuvan: sylinterit, tasot, kolmiulotteiset kulmat, mutta tietokone ei.
Hän kuvailee mielestään erilaisia kaksiulotteisia muotoja eri sävyissä, mikä periaatteessa on totta. Aivosi tekevät paljon työtä tulkitsemalla syvyyttä, varjoa, valoa kuvassa. Alla olevassa kuvassa tietokone näkee kaksiulotteisen valkoinen-harmaa-musta kollaasin, kun taas todellisuudessa siellä on kolmiulotteinen kivi.
Ja mitä olemme juuri hahmottaneet, on jäävuoren huippu tiedon ymmärtämisessä ja käsittelyssä. Tietokoneen on päästävä samalle tasolle henkilön kanssa ymmärrettävä ero hienovaraisissa ilmeissä, ero ilon, surun, tyydytyksen, ilon ja sen välillä, miksi Chatsky on hyvä ja Molchalin ei.
Mitä tehdä?
Ensimmäinen askel AGI: n rakentamiseen: laskentatehon lisääminen
Yksi välttämättömistä asioista, joiden on tapahduttava AGI: n mahdollistamiseksi, on lisätä tietokonelaitteistojen tehoa. Jos tekoälyjärjestelmän on oltava yhtä älykäs kuin aivot, sen on sovitettava aivot raakalaskentatehoon.
Yksi tapa lisätä tätä kykyä on aivojen tuottaman laskelmien kokonaismäärä sekunnissa (OPS), ja voit määrittää tämän luvun selvittämällä kunkin aivorakenteen OPS-enimmäismäärän ja yhdistämällä ne.
Ray Kurzweil päätteli, että riittää, että otetaan ammattimainen arvio yhden rakenteen OPS: stä ja sen painosta suhteessa koko aivojen painoon ja kerrotaan sitten suhteellisesti kokonaisarvion saamiseksi. Se kuulostaa hieman epäilyttävältä, mutta hän teki sen monta kertaa eri arvioilla eri alueille ja keksi aina saman numeron: noin 10 ^ 16 tai 10 kvadriljoonaa OPS.
Maailman nopein supertietokone, Kiinan Tianhe-2, on jo ylittänyt tämän määrän: se pystyy suorittamaan noin 32 kvadriljoonaa operaatiota sekunnissa. Mutta "Tianhe-2" vie 720 neliömetriä tilaa, kuluttaa 24 megawattia energiaa (aivomme kuluttaa vain 20 wattia) ja maksaa 390 miljoonaa dollaria. Emme puhu kaupallisesta tai laajasta käytöstä.
Kurzweil ehdottaa, että arvioimme tietokoneiden terveyttä sen perusteella, kuinka monta OPS: ää voit ostaa 1000 dollaria. Kun tämä luku saavuttaa inhimillisen tason - 10 kvadriljoonaa OPS -, AGI: stä voi hyvinkin tulla osa elämäämme.
Mooren laki - historiallisesti luotettava sääntö, jonka mukaan tietokoneiden suurin laskentateho kaksinkertaistuu kahden vuoden välein - merkitsee sitä, että tietotekniikan kehitys, kuten ihmisen liikkuminen historian läpi, kasvaa räjähdysmäisesti. Jos asetamme sen Kurzweilin tuhannen dollarin säännön mukaiseksi, meillä on nyt varaa 10 biljoonaa OPS: ää 1000 dollarilla.
Tietojenkäsittelyn eksponentiaalinen kasvu: 1900-luvut. Oikealla on diasääntö ja siinä - hyönteisen, hiiren, ihmisen ja kaikkien ihmisten aivot; vasen - laskelmat sekunnissa 1000 dollaria; alla - vuosi.
Tietokoneet, joiden hinta on 1000 dollaria, ohittavat hiiren aivot laskentatehollaan ja ovat tuhat kertaa heikompia kuin ihmiset. Tämä näyttää huonolta indikaattorilta, kunnes muistamme, että tietokoneet olivat biljoona kertaa heikompia kuin ihmisen aivot vuonna 1985, miljardi vuonna 1995 ja miljoona vuonna 2005. Vuoteen 2025 mennessä meillä pitäisi olla edullinen tietokone, joka kilpailisi laskentateholla aivomme.
AGI: lle tarvittava raakavoima on siis jo teknisesti saatavilla. Kymmenen vuoden kuluessa se lähtee Kiinasta ja leviää ympäri maailmaa. Mutta pelkkä laskentateho ei riitä. Ja seuraava kysymys: miten tarjoamme ihmiskunnan älykkyydelle kaiken tämän voiman?
Toinen vaihe AGI: n luomisessa: älykkyyden antaminen
Tämä osa on melko hankala. Todellisuudessa kukaan ei todellakaan osaa tehdä koneesta älykäs - yritämme edelleen selvittää, kuinka luoda ihmistason älykkyys, joka voi erottaa kissan koirasta, eristää lumessa piirretyn B: n ja analysoida toisen luokan elokuvaa. Siellä on kuitenkin kourallinen eteenpäin ajattelevia strategioita, ja yhdessä niistä yhden pitäisi toimia.
1. Toista aivot
Tämä vaihtoehto on kuin tutkijat olisivat samassa luokkahuoneessa lapsen kanssa, joka on erittäin älykäs ja hyvä vastaamaan kysymyksiin; ja vaikka he yrittäisivätkin ahkerasti ymmärtää tiedettä, he eivät ole lähellä kiinni älykkäestä lapsesta. Lopulta he päättävät: helvettiin, kirjoitamme vain vastaukset hänen kysymyksiinsä. On järkevää: emme voi rakentaa erittäin monimutkaista tietokonetta, joten miksi emme ota perustaksi yhtä maailmankaikkeuden parhaista prototyypeistä: aivomme?
Tieteellinen maailma työskentelee kovasti selvittääkseen, miten aivomme toimivat ja kuinka evoluutio loi niin monimutkaisen asian. Optimistisimpien arvioiden mukaan he voivat tehdä sen vasta vuoteen 2030 mennessä. Mutta kun ymmärrämme kaikki aivojen salaisuudet, sen tehokkuuden ja voiman, voimme innoittua sen tekniikan luomismenetelmistä. Esimerkiksi yksi aivojen toimintaa jäljittelevistä tietokonearkkitehtuureista on hermoverkko. Hän aloittaa transistori "neuronien" verkostolla, joka on kytketty toisiinsa tulon ja lähdön avulla, eikä tiedä mitään - kuten vastasyntynyt. Järjestelmä "oppii" yrittämällä suorittaa tehtäviä, tunnistaa käsinkirjoitetun tekstin ja vastaavan. Transistoreiden väliset yhteydet vahvistuvat, jos vastaus on oikea, ja heikkenevät, jos vastaus on väärä. Monien kysymysten ja vastausten jaksojen jälkeen järjestelmä muodostaa älykkäät hermokudokset,optimoitu tiettyihin tehtäviin. Aivot oppivat samalla tavalla, mutta paljon monimutkaisemmalla tavalla, ja jatkaessamme sen tutkimista löydämme uskomattomia uusia tapoja parantaa hermoverkkoja.
Vielä äärimmäisempään plagiointiin liittyy strategia, jota kutsutaan täydeksi aivojen emuloinniksi. Tarkoitus: Jos haluat leikata todelliset aivot ohuiksi viipaleiksi, skannaa ne kaikki, rekonstruoi sitten 3D-malli tarkasti ohjelmistolla ja käännä se sitten tehokkaaksi tietokoneeksi. Sitten meillä on tietokone, joka pystyy virallisesti tekemään kaiken, mitä aivot voivat tehdä: sen on vain opittava ja kerättävä tietoa. Jos insinöörit menestyvät, he voivat jäljitellä todellisia aivoja niin uskomattomalla tarkkuudella, että kun ne on ladattu tietokoneelle, aivojen todellinen identiteetti ja muisti pysyvät ennallaan. Jos aivot kuuluivat Vadimiin ennen hänen kuolemaansa, tietokone herää Vadimin roolissa, josta tulee nyt ihmisen tason AGI, ja me puolestaan muutamme Vadimin uskomattoman älykkääksi ISI: ksi.mihin hän todennäköisesti ilahtuu.
Kuinka kaukana emme ole täysin aivojen jäljittelemisestä? Todellisuudessa emuloimme juuri millimetrin lato maton aivoja, joka sisältää yhteensä 302 hermosolua. Ihmisen aivot sisältävät 100 miljardia neuronia. Jos yrittää päästä tähän numeroon tuntuu hyödyttömältä, ajattele edistymisen eksponentiaalista kasvuvauhtia. Seuraava vaihe on muurahaisen aivojen emulointi, sitten on hiiri, ja sitten henkilö on ulottuvilla.
2. Yritä seurata evoluution jälkiä
No, jos päätämme, että älykkään lapsen vastaukset ovat liian monimutkaisia poistettavaksi, voimme yrittää seurata hänen oppimisen ja tentin valmistelun jälkiä. Mitä tiedämme? On aivan mahdollista rakentaa yhtä voimakas tietokone kuin aivot - oman aivomme kehitys on todistanut tämän. Ja jos aivot ovat liian monimutkaisia jäljittelemään, voimme yrittää jäljitellä evoluutiota. Asia on, vaikka voimme jäljitellä aivoja, se voi olla kuin yrittää rakentaa lentokone tekemällä naurettavaa kättelyä, joka jäljittelee lintujen siipien liikkeitä. Useimmiten onnistumme luomaan hyviä koneita käyttämällä konekeskeistä lähestymistapaa biologian tarkan jäljitelmän sijasta.
Kuinka simuloida evoluutiota AGI: n rakentamiseksi? Tämän menetelmän, jota kutsutaan "geneettisiksi algoritmeiksi", pitäisi toimia tällä tavoin: on oltava tuottava prosessi ja sen arviointi, ja se toistaa itsensä uudestaan ja uudestaan (samalla tavalla biologiset olennot "olemassa" ja "arvioidaan" niiden kyvyn lisääntyä). Ryhmä tietokoneita suorittaa tehtäviä, ja menestyneimmät niistä jakavat ominaisuutensa muiden tietokoneiden kanssa, "lähtö". Vähemmän onnistuneet heitetään armottomasti historian roskakoriin. Tämä luonnollinen valintaprosessi tuottaa parempia tietokoneita monien, monien iteraatioiden kautta. Haasteena on jalostus- ja arviointisyklien luominen ja automatisointi siten, että evoluutio jatkuu itsestään.
Evoluution kopioinnin haittapuoli on, että evoluutio vie miljardeja vuosia tekemään jotain, ja siihen tarvitaan vain muutama vuosikymmen.
Mutta meillä on paljon etuja, toisin kuin evoluutio. Ensinnäkin sillä ei ole ennakointilahjaa, se toimii sattumalta - se antaa esimerkiksi turhia mutaatioita - ja voimme hallita prosessia asetettujen tehtävien puitteissa. Toiseksi evoluutiolla ei ole tavoitetta, mukaan lukien halu älykkyyteen - joskus ympäristössä tietyt lajit eivät voita älykkyyden kustannuksella (koska jälkimmäinen kuluttaa enemmän energiaa). Me toisaalta voimme pyrkiä lisäämään älykkyyttä. Kolmanneksi älykkyyden valitsemiseksi evoluution on tehtävä joukko kolmansien osapuolten parannuksia - kuten solujen energiankulutuksen jakaminen uudelleen - voimme vain poistaa ylimäärän ja käyttää sähköä. Epäilemättä olemme nopeampi kuin evoluutio - mutta jälleen kerran, ei ole selvää, voimmeko sen ylittää.
3. Jätä tietokoneet itselleen
Tämä on viimeinen mahdollisuus, kun tutkijat ovat täysin epätoivoisia ja yrittävät ohjelmoida itsensä kehittämisen ohjelman. Tämä menetelmä voi kuitenkin osoittautua kaikista lupaavimmaksi. Ajatuksena on, että luomme tietokoneen, jolla on kaksi perustaitoa: tutkia tekoälyä ja koodata muutokset itsessään - mikä antaa sen paitsi oppia lisää myös parantaa omaa arkkitehtuuriaan. Voimme kouluttaa tietokoneet omiksi tietokoneinsinööreiksi, jotta he voivat kehittyä itse. Ja heidän päätehtävänsä on selvittää, miten tulla älykkäämpiä. Puhumme tästä myöhemmin myöhemmin.
Kaikki tämä voi tapahtua hyvin pian
Laitteisto- ja ohjelmistokokeiden nopea kehitys etenee rinnakkain, ja AGI voi syntyä nopeasti ja odottamattomasti kahdesta syystä:
Milloin tietokoneet ylittävät ihmisen ajattelukyvyn? Michigan-järven tilavuus (nesteunssina) on yhtä suuri kuin aivojemme tilavuus (toiminnoissa sekunnissa). Laskentateho kaksinkertaistuu 18 kuukauden välein. Tällä nopeudella et näe tuloksia pitkään aikaan, mutta sitten kaikki tapahtuu välittömästi.
2. Ohjelmistojen osalta edistyminen voi tuntua hitaalta, mutta sitten yksi läpimurto muuttaa heti edistymisen nopeutta (hyvä esimerkki: geokeskisen maailmankuvan aikoina ihmisten oli vaikea laskea maailmankaikkeuden työtä, mutta heliosentrismin löytäminen teki kaiken paljon helpommaksi). Tai kun on kyse itsensä parantavasta tietokoneesta, asiat voivat tuntua erittäin hitailta, mutta joskus vain yksi järjestelmän muutos erottaa sen tuhatkertaisesta tehokkuudesta verrattuna ihmisen tai edelliseen versioon.
Tie AGI: stä ISI: hen
Jossakin vaiheessa saamme varmasti AGI: n - yleisen tekoälyn, tietokoneet, joilla on yleinen ihmisen älykkyys. Tietokoneet ja ihmiset elävät yhdessä. Tai eivät.
Asia on, että AGI: llä, jolla on sama älykkyys ja laskentateho kuin ihmisillä, on silti merkittäviä etuja ihmisiin nähden. Esimerkiksi:
Laitteet
Nopeus. Aivohermosolut toimivat 200 Hz: n taajuudella, kun taas nykyaikaiset mikroprosessorit (jotka ovat huomattavasti hitaampia kuin mitä saamme AGI: n luomisen aikaan) toimivat 2 GHz: n taajuudella tai 10 miljoonaa kertaa nopeammin kuin neuronimme. Ja aivojen sisäinen viestintä, joka voi liikkua nopeudella 120 m / s, on merkittävästi huonompi kuin tietokoneiden kyky käyttää optiikkaa ja valon nopeus.
Koko ja säilytys. Kallojen koko rajoittaa aivojen kokoa, eikä se voi suurentua, muuten sisäinen tiedonsiirto nopeudella 120 m / s kestää liian kauan matkustaa rakenteesta toiseen. Tietokoneet voivat laajentua mihin tahansa fyysiseen kokoon, käyttää enemmän laitteistoja, lisätä RAM-muistia ja pitkäaikaista muistia - kaikki tämä ylittää kykymme.
Luotettavuus ja kestävyys. Tietokonemuisti ei ole vain ihmismuistia tarkempi. Tietokonetransistorit ovat tarkempia kuin biologiset hermosolut, ja niillä on vähemmän altis pilaantumiselle (ja todellakin ne voidaan korvata tai korjata). Ihmisten aivot väsyvät nopeammin, kun taas tietokoneet voivat toimia keskeytyksettä, 24 tuntia vuorokaudessa, 7 päivää viikossa.
Ohjelmisto
Mahdollisuus muokata, modernisoida, laajempi valikoima mahdollisuuksia. Toisin kuin ihmisen aivot, tietokoneohjelmaa voidaan helposti korjata, päivittää tai kokeilla. Alueita, joilla ihmisen aivot ovat heikkoja, voidaan myös parantaa. Ihmisen näköohjelmisto on suunniteltu erinomaisesti, mutta tekniikan näkökulmasta sen mahdollisuudet ovat edelleen hyvin rajalliset - näemme vain näkyvässä valonspektrissä.
Kollektiivinen kyky. Ihmiset ovat ylivertaisia muihin lajeihin suuren kollektiivisen älykkyyden suhteen. Alkaen kielen kehityksestä ja suurten yhteisöjen muodostumisesta, siirtymisestä kirjoittamisen ja painamisen keksintöjen läpi, ja nyt energisoituna Internetin kaltaisilla työkaluilla, ihmisten kollektiivinen älykkyys on tärkeä syy, miksi voimme kutsua itseämme evoluution kruunuksi. Mutta tietokoneet ovat silti parempia. Yhdellä ohjelmalla työskentelevä, jatkuvasti synkronoituva ja itse kehittyvä keinotekoisen älykkyyden maailmanlaajuinen verkosto antaa sinun lisätä uusia tietoja heti tietokantaan mistä tahansa. Tällainen ryhmä pystyy myös työskentelemään kohti yhtä tavoitetta kokonaisuutena, koska tietokoneet eivät kärsi ihmisten erityisistä mielipiteistä, motivaatiosta ja omasta edusta.
Tekoäly, josta todennäköisesti tulee AGI ohjelmoidun itsensä parantamisen kautta, ei pidä "ihmisen tason älykkyyttä" tärkeänä virstanpylväänä - tämä virstanpylväs on tärkeä vain meille. Hänellä ei ole syytä pysähtyä tällä epäilyttävällä tasolla. Ja ottaen huomioon edut, joita jopa ihmisen tason AGI: llä on, on aivan selvää, että ihmisen älykkyys on sille lyhyt välähdys kilpailussa älyllisen ylivoiman puolesta.
Tämä tapahtumien kehitys voi yllättää meidät erittäin, hyvin. Tosiasia on, että meidän näkökulmastamme a) ainoa kriteeri, jonka avulla voimme määrittää älykkyyden laadun, on eläinten älykkyys, joka on oletusarvoisesti alhaisempi kuin meidän; b) meille älykkäimmät ihmiset ovat AINA älykkäämpiä kuin typerimmät. Enemmän tai vähemmän näin:
Toisin sanoen, kun tekoäly vain yrittää saavuttaa kehitystasoamme, näemme kuinka siitä tulee älykkäämpi ja lähestyy eläimen tasoa. Kun hän saavuttaa ensimmäisen inhimillisen tason - Nick Bostrom käyttää termiä "maa-idiootti" - olemme iloisia: "Vau, hän on jo kuin idiootti. Siistiä! " Ainoa asia on, että ihmisten älykkyyden yleisessä kirjassa, kyläidiootista Einsteiniin, alue on pieni - siksi, kun tekoäly on noussut idiootille ja tullut AGI, siitä tulee yhtäkkiä älykkäämpi kuin Einstein.
Ja mitä tapahtuu seuraavaksi?
Älykkuuden räjähdys
Toivon, että pidit siitä mielenkiintoisena ja hauskana, koska tästä hetkestä aihe, josta keskustelemme, muuttuu epänormaaliksi ja kammottavaksi. Meidän tulisi keskeyttää ja muistuttaa itseämme siitä, että jokainen edellä ja alla mainittu tosiasia on todellinen tiede ja todellisimmat tulevaisuuden ennusteet, joita merkittävimmät ajattelijat ja tutkijat ovat tehneet. Pidä vain mielessä.
Joten, kuten edellä mainitsimme, kaikki nykyaikaiset mallit AGI: n saavuttamiseksi sisältävät vaihtoehdon, kun tekoäly itsensä kehittyy. Ja heti kun hänestä tulee AGI, jopa järjestelmistä ja menetelmistä, joilla hän kasvoi, tulee tarpeeksi älykkäitä parantamaan itseään - jos he haluavat. Esiin tulee mielenkiintoinen käsite: rekursiivinen itsensä parantaminen. Se toimii näin.
Tietty tekoälyjärjestelmä tietyllä tasolla - esimerkiksi kyläidiootti - on ohjelmoitu parantamaan omaa älykkyyttään. Kun tällainen järjestelmä on kehittynyt - sanotaan Einsteinin tasolle - se alkaa kehittyä jo Einsteinin älyllisesti, sen kehittäminen vie vähemmän aikaa ja hyppyjä tapahtuu yhä enemmän. Niiden avulla järjestelmä pystyy voittamaan kaikki ihmiset paremmin ja yhä enemmän. Nopean kehityksen myötä AGI nousee taivaallisiin korkeuksiin älykkyydestään ja siitä tulee superintellentti ISI-järjestelmä. Tätä prosessia kutsutaan älykkyyden räjähdykseksi, ja se on selkein esimerkki paluun kiihtymisen laista.
Tutkijat kiistävät kuinka nopeasti tekoäly saavuttaa AGI: n - useimmat uskovat, että saamme AGI: n vuoteen 2040 mennessä vain 25 vuodessa, mikä on hyvin, hyvin vähän tekniikan kehityksen standardien mukaan. Jatkamalla loogista ketjua on helppo olettaa, että siirtyminen AGI: stä ISI: hen tapahtuu myös erittäin nopeasti. Enemmän tai vähemmän näin:
”Kesti vuosikymmeniä, ennen kuin ensimmäinen tekoälyjärjestelmä saavutti alimman yleisen älykkyyden tason, mutta se tapahtui lopulta. Tietokone pystyy ymmärtämään ympäröivän maailman neljän vuoden ikäisenä. Yhtäkkiä, kirjaimellisesti tunti tämän virstanpylvään saavuttamisen jälkeen, järjestelmä tuottaa suuren fysiikan teorian, jossa yhdistyvät yleinen suhteellisuusteoria ja kvanttimekaniikka, mitä kukaan ihminen ei voi tehdä. Puolentoista tunnin kuluttua tekoälystä tulee ISI, 170 000 kertaa älykkäämpi kuin kukaan ihminen."
Meillä ei ole edes oikeita termejä kuvaamaan tämän suuruista supertietoa. Maailmassa "älykäs" tarkoittaa henkilöä, jonka älykkyysosamäärä on 130, "tyhmä" - 85, mutta meillä ei ole esimerkkejä ihmisistä, joiden älykkyysosamäärä on 12 952. Hallitsijoitamme ei ole suunniteltu siihen.
Ihmiskunnan historia kertoo meille selvästi ja selkeästi: älyn mukana tulee voima ja voima. Tämä tarkoittaa, että kun luomme keinotekoisen huipputiedustelun, se on maapallon elämän historian tehokkain olento, ja kaikki elävät olennot, myös ihmiset, ovat täysin sen voimissaan - ja tämä voi tapahtua 20 vuoden kuluttua.
Jos niukat aivomme kykenivät keksimään Wi-Fi-yhteyden, niin sata, tuhat, miljardi kertaa meitä älykkäämpiä tekijöitä voidaan helposti laskea kaikkien universumin atomien sijainti milloin tahansa. Kaikki mitä voidaan kutsua taikuudeksi, mikä tahansa voima, joka johtuu kaikkivaltiasta jumaluudesta - kaikki tämä on ISI: n käytettävissä. Teknologian luominen ikääntymisen kääntämiseksi, minkä tahansa taudin hoitamiseksi, nälän ja jopa kuoleman poistamiseksi, sään hallitsemiseksi - kaikki tulee yhtäkkiä mahdolliseksi. Välitön loppu kaikelle maapallon elämälle on myös mahdollista. Planeettamme älykkäimmät ihmiset ovat yhtä mieltä siitä, että heti kun keinotekoinen huipputiede ilmestyy maailmaan, se merkitsee Jumalan ilmestymistä maan päälle. Ja tärkeä kysymys on edelleen.
Perustuu waitbutwhy.com -palvelun materiaaleihin, Tim Urban. Artikkelissa käytetään Nick Bostromin, James Barrattin, Ray Kurzweilin, Jay Niels-Nilssonin, Stephen Pinkerin, Vernor Vingen, Moshe Vardyn, Russ Robertsin, Stuart Armstrogin ja Kai Sotalin, Susan Schneiderin, Stuart Russellin ja Peter Norvigin, Theodore Modisin teoksia Marcus, Karl Schulman, John Searle, Jaron Lanier, Bill Joy, Kevin Keley, Paul Allen, Stephen Hawking, Kurt Andersen, Mitch Kapor, Ben Herzel, Arthur Clark, Hubert Dreyfus, Ted Greenwald, Jeremy Howard.
Kirjoittaja: Ilya Khel
Toinen osa: sukupuutto vai kuolemattomuus?