AI-ի ցնցում, քանի որ AI-ի նշանավոր գուրու առաջարկում է «մահկանացու համակարգիչներ» խելամտացնող «մահկանացու համակարգիչներ», որոնք նույնպես ձեռք են բերում AI էթիկան և AI-ի օրենքը

Ահա մի բան, որի մասին հավանաբար դեռ չէիք մտածել. Մահկանացու համակարգիչներ.

Բայց միգուցե դու պետք է լինես:

Լուրջ թեման ի հայտ եկավ AI-ի վերաբերյալ վերջերս կայացած և բոլորովին հայտնի ամենամյա համաժողովում, որը հատկապես կենտրոնացած է նեյրոնային ցանցերի և մեքենայական ուսուցման առաջացման վրա, մասնավորապես Նյարդային տեղեկատվության մշակման համակարգերի կոնֆերանսում (հայտնի է ինսայդերների կողմից որպես NeurIPS) Հրավիրված հիմնական խոսնակը և AI երկարամյա գուրու Ջեֆրի Հինթոնը հանդես եկավ ինտրիգային և, հավանաբար, հակասական վիճաբանությամբ, որ մենք պետք է մտածենք համակարգիչների մասին մահկանացու և անմահ համատեքստում:

Ես կանդրադառնամ ուշագրավ պնդմանը և դա կանեմ երկու ձևով, որոնք սկզբում պարտադիր կերպով կապված չեն թվա, թեև մի փոքր հավելյալ պարզաբանումից հետո դրանք ավելի հստակ կապ կունենան միմյանց հետ՝ մահկանացու և անմահ վեճերի հետ կապված:

Երկու թեմաներն են.

1) Ինտեգրալ կերպով կապելով ինտելեկտուալ արհեստական ​​ինտելեկտի մեխանիզացիաների ապարատային և ծրագրային ապահովումը, այլ ոչ թե դրանք որպես առանձին և առանձին դաշնակիցներ ունենալը

2) Մեքենայական ուսուցման ձևակերպումների տեղափոխում կամ թորում մեկ AI մոդելից մյուսը, որն անում է դա առանց պահանջելու և պարտադիր կերպով չցանկանալու (կամ նույնիսկ հնարավոր այլ կերպ հնարավոր է) ուղղակիորեն ամբողջական մաքուր ցեղային պատճենում:

Այս ամենը մեծ նկատառումներ ունի AI-ի և AI-ի զարգացման ապագա ուղղության վերաբերյալ:

Ավելին, AI-ի էթիկայի և AI օրենքի մի շարք մտահոգություններ կան, որոնք նույնպես առաջանում են: Այս տեսակի AI-ով նախատեսված տեխնոլոգիական առաջխաղացումները սովորաբար զուտ տեխնոլոգիական հիմունքներով շրջափակվում են շատ ավելի վաղ, քան գիտակցելը, որ այն կարող է նաև ուշագրավ էթիկական AI-ի և AI-ի օրենքների հետևանքներ ունենալ: Ինչ-որ իմաստով, սովորաբար, կատուն արդեն դուրս է պայուսակից, կամ ձին դուրս է եկել գոմից, նախքան արթնանալը, որ AI-ի էթիկան և AI օրենքը պետք է պատշաճ ջանասիրությամբ մասնակցեն:

Դե, եկեք ընդհատենք այդ ուշացած մտածողության ցիկլը և ներս մտնենք այս մեկի առաջին հարկում:

Ձեզանից նրանց համար, ովքեր ընդհանուր առմամբ հետաքրքրված են AI-ի էթիկայի և AI օրենքի հիմքում ընկած վերջին պատկերացումներով, կարող եք գտնել տեղեկատվական և ոգեշնչող իմ շարունակական և ընդարձակ լուսաբանումը այստեղ հղումն այստեղ և հղումն այստեղ, պարզապես մի քանի անուն:

Ես պատրաստվում եմ նախ այստեղ լուսաբանել վերը նշված կետը ապարատային և ծրագրաշարի միացման մասին: Թեմայի քննարկումն ու վերլուծությունը տեղի կունենա ձեռք ձեռքի տված: Հաջորդիվ կանդրադառնամ պատճենահանման թեմային կամ ոմանք ասում են թորում մեքենայական ուսուցման AI համակարգի կարևոր տարրերը մեկ AI-ից մինչև նոր մշակված AI որպես թիրախ:

Եկեք սկսենք.

Սարքավորումների և ծրագրաշարերի միացում AI-ի համար

Հավանաբար գիտեք, որ մեծ հաշվով համակարգիչների դիզայնն այնպիսին է, որ կա իրերի ապարատային կողմը և առանձին-առանձին կա իրերի ծրագրային կողմը: Երբ դուք գնում եք ամենօրյա նոութբուք կամ աշխատասեղան համակարգիչ, այն համարվում է ընդհանուր նշանակության հաշվողական սարք: Համակարգչի ներսում կան միկրոպրոցեսորներ, որոնք օգտագործվում են այնուհետև գործարկելու և գործարկելու ծրագրակազմը, որը դուք կարող եք գնել կամ գրել ինքնուրույն:

Առանց ձեր համակարգչի համար որևէ ծրագրային ապահովման, այն մետաղի և պլաստիկի կտոր է, որը հիմնականում ձեզ ոչինչ չի տա, բացի թղթի կշռաքարի դերում: Ոմանք կասեին, որ ծրագրակազմը թագավոր է և ղեկավարում է աշխարհը: Իհարկե, եթե դուք չունեք ապարատ, որի վրա կարող եք գործարկել ծրագրաշարը, ապա ծրագրաշարը շատ լավ բան չի տա: Դուք կարող եք գրել այնքան տող կոդ, որքան ցանկանում է ձեր սիրտը, սակայն քանի դեռ ծրագրային ապահովումը չի օգտագործվում համակարգչի միջոցով, ձևակերպված սկզբնական կոդը նույնքան անփույթ և անթռիչ է, որքան պոեզիայի գեղեցիկ ստեղծագործությունը կամ մեկ րոպե տեւողությամբ դետեկտիվ վեպը:

Թույլ տվեք մի պահ անցնել մեկ այլ պողոտա, որը կարող է թվալ հեռու (այն չի լինի):

Մենք հաճախ փորձում ենք նմանություններ անել համակարգիչների աշխատանքի և մարդու ուղեղի աշխատանքի միջև: Հայեցակարգային զուգահեռներ անելու այս փորձը հարմար է: Այսպես ասված է, որ դուք պետք է զգույշ լինեք այդ անալոգիաների վրա չափն անցնելու հարցում, քանի որ համեմատությունները հակված են փլուզվել, երբ ավելի մոտենաք մսային մանրամասներին:

Ինչևէ, քննարկման համար, այստեղ հաճախ օգտագործվում է անալոգիա:

Ուղեղն ինքնին ոչ պաշտոնապես երբեմն կոչվում է խոնավ իրեր. Դա իրերը արտահայտելու գրավիչ ձև է: Մենք գիտենք, որ համակարգիչները բաղկացած են ապարատից և ծրագրաշարից, ուստի խելամիտ է օգտագործել մետաղադրամի «կապված» մասը՝ նկարագրելու համար, թե ինչ է կազմում ուղեղը: Հզոր և խորհրդավոր ուղեղը, որը գտնվում է մեր նոգինների մեջ, լողում է շուրջը՝ մտավոր հաշվարկելով մեր բոլոր արարքները (որոշ լավը, մինչդեռ մեր որոշ մտքեր հաստատապես լցված չեն բարությամբ):

Մոտ երեք ֆունտ միջին քաշով ուղեղը ուշագրավ օրգան է: Ինչ-որ կերպ, և մենք դեռ չգիտենք, թե ինչպես, ուղեղն ի վիճակի է օգտագործել այն 100 միլիարդ նեյրոնների և, հավանաբար, 100-ից մինչև 1,000 տրիլիոն փոխկապակցման կամ սինապսների միջև, որպեսզի կատարի մեր ամբողջ մտածողությունը մեզ փոխարեն: Ինչպե՞ս են ուղեղի կենսաբանական և քիմիական հատկությունները առաջացնում բանականություն: Ոչ ոք չի կարող հստակ ասել. Սա դարերի որոնում է:

Ես ձեզ հարցնում եմ սա՝ իբր ուղեղը միայն ապարատային է, թե՞ այն համակցված է և՛ ապարատային, և՛ ծրագրային ապահովման:

Լապշա այդ ուղեղի վրա:

Դուք կարող եք գայթակղվել պնդելու, որ ուղեղը պարզապես ապարատային է (ընդհանուր իմաստով): Դա մարմնի օրգան է։ Նմանապես, դուք կարող եք ասել, որ սիրտը ապարատային է, միզապարկը ապարատային է և այլն: Դրանք բոլորը նման են մեքենայացումներին, երբ մենք խոսում ենք ֆիզիկական ձև ունեցող և ֆիզիկապես առնչվող գործողություններ կատարող արտեֆակտների մասին:

Այդ դեպքում որտե՞ղ է այն ծրագրաշարը, որը ղեկավարում է մարդկանց:

Ես կհամարձակվեմ առաջարկել, որ մենք բոլորս գրեթե համաձայն ենք, որ մարդկության «ծրագրային ապահովումը» ինչ-որ կերպ գտնվում է ուղեղում: Ձուն եփելու կամ փչացած անվադողը շտկելու համար անհրաժեշտ քայլերը հրահանգներ են, որոնք մարմնավորված են մեր ուղեղում: Օգտագործելով ապարատային և ծրագրային ապահովման ավելի վաղ նշված համակարգչային անալոգիան՝ մեր ուղեղը կարծես սարքաշար է, որի համար մենք սովորում ենք աշխարհի մասին և անելիքների հրահանգները «գործում» և «պահվում» են մեր ուղեղում:

Համակարգչի վրա մենք կարող ենք հեշտությամբ մատնանշել սարքաշարը և ասել, որ սա ապարատային է: Մենք կարող ենք ունենալ ելակետային կոդի ցուցակ և նշել ցուցակը որպես ծրագրակազմ: Այժմ մենք էլեկտրոնային եղանակով առցանց ներբեռնում ենք ծրագրակազմ և տեղադրում այն ​​մեր նոութբուքերի և սմարթֆոնների վրա: Հին ժամանակներում մենք օգտագործում էինք ճկուն սկավառակներ և դակիչ քարտեր՝ մեր ծրագրաշարը պահելու համար՝ համակարգչի սարքաշարի վրա բեռնելու համար:

Ես ձեզ դնում եմ կարևոր հանելուկի մեջ.

Երբ դուք ինչ-որ բան սովորեցիք և գիտելիքն առկա է ձեր ուղեղում, կարո՞ղ եք արդյոք տարբերակել ձեր ուղեղի «ապարատային» և ձեր ուղեղի ենթադրյալ «ծրագրային ապահովումը»:

Վիճարկված դիրքորոշումներից մեկն այն է, որ ձեր ուղեղի գիտելիքները առանձնապես չեն բաժանվում ապարատային և ծրագրային ապահովման գաղափարներից: Այսպիսով, համակարգիչների բնույթի անալոգիան փչանում է, ոմանք եռանդորեն կպնդեն: Ուղեղի գիտելիքը միահյուսված է և անբաժանելի է ձեր ուղեղի սարքաշարից: Կենսաբանական և քիմիական հատկությունները միահյուսում են ձեր մտավոր գիտելիքները:

Շոգեխաշեք դրա վրա մի քիչ մտավոր արտացոլման համար:

Եթե ​​մենք հուսով ենք մի օր ստեղծել այնպիսի համակարգիչներ, որոնք կհամապատասխանեն մարդկային բանականությանը կամ նույնիսկ գերազանցեն մարդկային ինտելեկտը, միգուցե մենք կարող ենք օգտագործել ուղեղի կառուցվածքները և նրա ներքին աշխատանքը՝ որպես ուղեցույց, թե ինչ պետք է անենք նման վեհ նպատակին հասնելու համար: Արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտում ոմանց համար համոզմունք կա, որ որքան ավելի շատ գիտենք, թե ինչպես է աշխատում ուղեղը, այնքան ավելի մեծ են մեր հնարավորությունները՝ ստեղծելու իրական AI, որը երբեմն կոչվում է Արհեստական ​​ընդհանուր բանականություն (AGI):

AI-ի մյուսները ավելի քիչ են սիրում իմանալ, թե ինչպես է աշխատում ուղեղը: Նրանք շեշտում են, որ մենք կարող ենք արագ շարժվել արհեստական ​​ինտելեկտի ստեղծմանը, անկախ նրանից, թե արդյոք մենք ի վիճակի ենք բացելու ուղեղի գաղտնի ներքին աշխատանքը: Թույլ մի տվեք, որ ուղեղի առեղծվածները խանգարեն մեր AI-ի ջանքերին: Իհարկե, շարունակեք փորձել վերծանել և վերծանել մարդու ուղեղը, բայց մենք չենք կարող նստել և սպասել, որ ուղեղը կվերափոխվի: Եթե ​​դա մի օր հնարավոր է իրականացնել, հրաշալի նորություն, թեև գուցե անհնար է կամ կլինի դարեր հետո:

Ես պատրաստ եմ հիմա ձեզ հետ կիսվել մահկանացու և անմահ համակարգչային վեճով: Խնդրում եմ, համոզվեք, որ նստած եք և պատրաստ եք մեծ բացահայտմանը:

Համակարգիչը, որն ունի ապարատային և ծրագրաշարի հստակ տարանջատում, կարելի է համարել «անմահ», քանի որ սարքավորումը կարող է հավերժ մնալ (իհարկե, սահմաններում), մինչդեռ ծրագրաշարը կարող է գրվել և վերաշարադրվել անընդհատ: Դուք կարող եք պահպանել սովորական համակարգիչը այնքան ժամանակ, որքան կարող եք վերանորոգել ապարատը և թույլ տալ, որ սարքը միացված լինի: Այսօր էլ կարող եք օգտագործել 1970-ականների անմշակ տնային համակարգիչները, որոնք հավաքվում էին հավաքման համար նախատեսված հավաքածուներով, չնայած որ մոտ հիսուն տարեկան են (երկար ժամանակ համակարգչային տարիներ).

Ենթադրենք, թեև մենք որոշել ենք ստեղծել համակարգիչներ, որոնք ունեն ապարատային և ծրագրային ապահովման անքակտելի աշխատանք (այս մասին ավելին կասեմ շուտով): Դիտարկենք սա այն նույն հիմքի վրա, որ ավելի վաղ ես նշեցի, որ ուղեղը, հավանաբար, ունի ապարատային և ծրագրային ապահովման ամբողջական կազմ: Եթե ​​այդպես լիներ, կարելի էր ենթադրել, որ այս նմանների համակարգիչն այլևս անմահ չէր լինի: Փոխարենը այն կմեկնաբանվի որպես «մահկանացու»:

Համաձայն NeurIPS կոնֆերանսում հրավիրված հիմնական բանախոս և ուշագրավ AI գուրու Ջեֆրի Հինթոնի խոսքերի, և ինչպես ասվում է իր ուղեկցող հետազոտական ​​հոդվածում.

• «Ընդհանուր նշանակության թվային համակարգիչները նախագծված էին հրահանգներին հավատարմորեն հետևելու համար, քանի որ ենթադրվում էր, որ ընդհանուր նշանակության համակարգիչը կոնկրետ առաջադրանք կատարելու միակ միջոցը ծրագիր գրելն է, որը հստակ մատնանշում է, թե ինչ անել, տանջալից մանրամասներով: Սա այլևս ճիշտ չէ, բայց հետազոտական ​​համայնքը դանդաղել է հասկանալու խորը ուսուցման երկարաժամկետ հետևանքները համակարգիչների կառուցման ձևի վրա: Ավելի կոնկրետ, համայնքը կառչել է այն գաղափարից, որ ծրագրաշարը պետք է բաժանելի լինի սարքաշարից, որպեսզի նույն ծրագիրը կամ կշիռների նույն հավաքածուն կարողանա գործարկվել ապարատային այլ ֆիզիկական պատճենի վրա: Սա դարձնում է ծրագրում պարունակվող գիտելիքը մեռնում կամ կշիռները անմահ. Գիտելիքը չի մեռնում, երբ սարքավորումը մահանում է» (ինչպես պարունակվում է և մեջբերվում է նրա «Առաջ-առաջ ալգորիթմ. որոշ նախնական հետազոտություններ» հետազոտական ​​աշխատությունից, նախնական տպագիր հասանելի առցանց .

Նկատի ունեցեք, որ այս տեսակի AI-ում քննարկվող հաշվողականության որոշակի տեսակն օգտագործում է Արհեստական ​​նեյրոնային ցանցեր (ANNs):

Եկեք ուղղենք ամեն ինչ այս մասին:

Մեր ուղեղում կան իրական կենսաբանական նեյրոններ: Դուք դրանք մշտապես օգտագործում եք: Նրանք կենսաբանորեն և քիմիապես փոխկապակցված են ցանցի մեջ ձեր նոգինում: Այսպիսով, մենք կարող ենք դա վերաբերել որպես ա նյարդային ցանց.

Ուրիշ տեղեր կան, կարելի է ասել, կեղծ «նեյրոններ», որոնք մենք հաշվողականորեն ներկայացնում ենք համակարգիչներում՝ արհեստական ​​ինտելեկտ ստեղծելու նպատակով: Արհեստական ​​ինտելեկտի շատ մարդիկ նաև դրանք անվանում են նեյրոնային ցանցեր: Ես կարծում եմ, որ սա ինչ-որ չափով շփոթեցնող է: Տեսեք, ես նախընտրում եմ նրանց վերաբերել որպես արհեստական նեյրոնային ցանցեր. Սա օգնում է անմիջապես տարբերակել ձեր գլխի հղումը նյարդային ցանցեր (իսկականը, կարծես) և համակարգչային վրա հիմնված (արհեստական նեյրոնային ցանցեր):

Ոչ բոլորն են ընդունում այդ դիրքորոշումը: Արհեստական ​​ինտելեկտի շատ մարդիկ պարզապես ենթադրում են, որ AI-ի բոլոր մյուսները «գիտեն», որ երբ նկատի ունեն նեյրոնային ցանցերը, նրանք գրեթե միշտ խոսում են ANN-ների մասին. ուղեղը.

Ես վստահ եմ, որ դուք կհասկանաք իմ շեղումը: Շատ ժամանակ, AI մարդիկ կասեն «նյարդային ցանցեր», որը պոտենցիալ երկիմաստ է, քանի որ դուք չգիտեք, թե արդյոք նրանք նկատի ունեն մեր գլխում եղած իրականներին, թե հաշվողականներին, որոնք մենք ծրագրավորում ենք համակարգիչներ: Բայց քանի որ արհեստական ​​ինտելեկտի մարդիկ, ընդհանուր առմամբ, գործ ունեն համակարգչի վրա հիմնված օրինակների հետ, նրանք լռելյայն ենթադրում են, որ դուք նկատի ունեք արհեստական ​​նեյրոնային ցանցերը: Ես սիրում եմ «արհեստական» բառը ավելացնել ձևակերպման առաջին վերջում, որպեսզի ավելի պարզ լինի մտադրությունները:

Շարժվելով, դուք կարող եք որոշ չափով դիտարկել այս հաշվողական արհեստական ​​նեյրոնները որպես մաթեմատիկական կամ հաշվարկային սիմուլյացիա այն բանի, ինչ մենք կարծում ենք, որ իրական կենսաքիմիական ֆիզիկական նեյրոններն են անում, օրինակ՝ թվային արժեքների օգտագործումը որպես կշռող գործոններ, որոնք հակառակ դեպքում կենսաքիմիապես տեղի են ունենում ուղեղում: Այսօր այս մոդելավորումները գրեթե այնքան բարդ չեն, որքան իրական նեյրոնները: Ընթացիկ ANN-ները չափազանց կոպիտ մաթեմատիկական և հաշվողական ներկայացում են:

Ընդհանրապես, ANN-ները հաճախ մեքենայական ուսուցման (ML) և խորը ուսուցման (DL) հիմնական տարրն են. խնդրում եմ տեղյակ եղեք, որ դրանում շատ ավելի մանրամասն կա, և ես ձեզ կոչ եմ անում դիտել ML/DL-ի իմ լայնածավալ լուսաբանումը: ժամը հղումն այստեղ և հղումն այստեղ, Օրինակ.

Վերադառնալով անմահ ընդդեմ մահկանացու համակարգիչների տեսակներին, այստեղ հետազոտողի համար ավելին պետք է խորհել.

• «Ծրագրաշարի տարանջատումը ապարատայինից համակարգչային գիտության հիմքերից մեկն է և այն ունի բազմաթիվ առավելություններ: Այն հնարավորություն է տալիս ուսումնասիրել ծրագրերի հատկությունները՝ առանց էլեկտրատեխնիկայի մասին անհանգստանալու։ Այն հնարավորություն է տալիս մեկ անգամ գրել ծրագիր և պատճենել այն միլիոնավոր համակարգիչների վրա: Այնուամենայնիվ, եթե մենք պատրաստ ենք հրաժարվել անմահությունից, ապա պետք է հնարավոր լինի հասնել ահռելի խնայողության էներգիայի, որը պահանջվում է հաշվարկը կատարելու համար և հաշվարկն իրականացնող սարքաշարի պատրաստման ծախսերում: Մենք կարող ենք թույլ տալ մեծ և անհայտ տատանումներ կապի և ոչ գծային տարբեր ապարատային տիպերի, որոնք նախատեսված են կատարել նույն առաջադրանքը և հիմնվելով ուսուցման ընթացակարգի վրա՝ հայտնաբերելու պարամետրերի արժեքներ, որոնք արդյունավետ օգտագործում են յուրաքանչյուր կոնկրետ օրինակի անհայտ հատկությունները: ապարատային. Այս պարամետրի արժեքները օգտակար են միայն այդ կոնկրետ ապարատային օրինակի համար, ուստի նրանց կատարած հաշվարկը մահկանացու է. այն մահանում է սարքաշարի հետ» (ibid):

Դուք այժմ ներկայացվել եք, թե ինչպես են անմահն ու մահկանացուներն օգտագործվում այս համատեքստում:

Թույլ տվեք մանրամասնել.

Առաջարկությունն այն է, որ ANN-ների վրա հիմնված նպատակային համակարգիչ կարող է ստեղծվել այնպես, որ սարքավորումն ու ծրագրակազմը համարվեն անբաժանելի: Երբ ապարատը մի օր այլևս չի գործում (ինչը, իհարկե, մենք ասում ենք, որ ինտեգրված է ծրագրակազմին), այս տեսակի համակարգիչը կարծես այլևս օգտակար չէ և այլևս չի գործի: Ասում են՝ մահկանացու է։ Դուք կարող եք նաև թաղել ANN-ի վրա հիմնված համակարգիչը, քանի որ այն այսուհետ ձեզ շատ լավ չի տա այն բանից հետո, երբ անբաժանելի սարքավորումներն ու ծրագրակազմն այլևս կենսունակորեն չեն աշխատում որպես թիմ:

Եթե ​​ցանկանում եք փորձել և դա կապել մարդկային ուղեղի նմանության հետ, կարող եք պատկերացնել մարդու ուղեղի խղճուկ վիճակը, որն ամբողջությամբ վատանում է կամ ինչ-որ կերպ անուղղելիորեն վնասվում է: Մենք ընդունում ենք այն գաղափարը, որ մարդը մահկանացու է, և նրա ուղեղը ի վերջո և անխուսափելիորեն կդադարի աշխատել: Գիտելիքը, որը նրանք պարունակում էին իրենց ուղեղում, այլևս հասանելի չէ: Եթե ​​նրանք պատահաբար չփորձեն պատմել ուրիշներին կամ գրի առնել այն, ինչ գիտեին, նրանց գիտելիքը կվերանա ամբողջ աշխարհում:

Դուք, անկասկած, լսել եք կամ տեսել եք ուղեղները պահպանելու փորձերի մասին հաղորդումներ, ինչպես օրինակ՝ դրանք սառեցված վիճակում դնելը, այն տեսության ներքո, որ միգուցե մարդիկ կարող են մի օր անմահ լինել կամ գոնե երկարացնել իրենց սովորական կյանքի ժամկետները: Ձեր ուղեղը կարող է ապրել, նույնիսկ եթե ոչ ձեր մարմնում: Շատ գիտաֆանտաստիկ ֆիլմեր և պատմություններ ենթադրում են նման գաղափարներ:

Այժմ մենք պատրաստ ենք մանրամասն դիտարկման՝ տեսնել մահկանացու համակարգիչը և անմահ համակարգիչը որպես հայեցակարգ և այն, ինչ այն կանխատեսում է:

Ուշադիր քննարկում և կշռադատված վերլուծություն

Նախքան ենթադրյալ մոտեցման այս վերլուծության մեջ խորանալը, հարկ է նշել մի քանի կարևոր նախազգուշացումներ և լրացուցիչ կետեր:

Հետազոտողն ընդգծել է, որ մետաղադրամ մահկանացու համակարգիչներ առանձնապես չի փոխարինի կամ դուրս մղի գոյությունից անմահ համակարգիչներ որոնք մենք այսօր անվանում ենք սովորական թվային համակարգիչներ: Կլինի երկու տեսակի համակարգիչների համակեցություն։ Ես սա ասում եմ, քանի որ ոմանց արձագանքը եղել է այն, որ կարգի հրավիրելը վերմակ պնդում էր բոլորը անհրաժեշտության դեպքում համակարգիչները գնում են կամ կուղղվեն դեպի մահկանացու տիպը:

Դա պահանջ չէր:

Իր զրույցի ընթացքում նա նշեց, որ սրանք մասնագիտացել են նեյրոմորֆային ուղղվածություն համակարգիչները կիրականացնեն հաշվողական աշխատանք, որը հայտնի է որպես մահկանացու հաշվարկներ«Մենք պատրաստվում ենք անել այն, ինչ ես անվանում եմ մահկանացու հաշվարկ, որտեղ համակարգը սովորած գիտելիքը և սարքավորումն անբաժանելի են» (ինչպես մեջբերում է Տիերնան Ռեյի ZDNET հոդվածում 1 թվականի դեկտեմբերի 2022-ին):

Եվ հատկապես. «Այն չի փոխարինի թվային համակարգիչներին» (նույն տեղում):

Բացի այդ, այս նոր տեսակի համակարգիչները, անկասկած, շուտով չեն հայտնվի ձեր տեղական համակարգչային խանութում կամ հասանելի չեն լինի անմիջապես առցանց գնելու համար, ինչպես ասվեց նրա շնորհանդեսի ժամանակ. «Իմ կարծիքով մենք կտեսնենք բոլորովին այլ տեսակի համակարգիչ, ոչ մի քանի տարի, բայց բոլոր հիմքերը կան այս բոլորովին այլ տեսակի համակարգիչների հետաքննության համար»: Օգտագործումները նույնպես տարբեր կլինեն. «Դա չի լինի համակարգիչը, որը ղեկավարում է ձեր բանկային հաշիվը և հստակ գիտի, թե որքան գումար ունեք»:

Լրացուցիչ շրջադարձն այն է, որ մահկանացու համակարգիչները, ըստ երևույթին, պետք է աճեցվեն, այլ ոչ թե ստեղծվեն, ինչպես մենք այսօր անում ենք համակարգչային պրոցեսորների և հաշվողական չիպերի արտադրության համար:

Աճման գործընթացի ընթացքում մահկանացու համակարգիչը կբարձրացնի իր կարողությունը հաշվողական հասունացման ոճով: Այսպիսով, տվյալ մահկանացու համակարգիչը կարող է սկսել հազիվ թե ինչ-որ հնարավորություններով և հասունանալ այն բանի, ինչի նպատակն էր դառնալ: Օրինակ, ենթադրենք, որ մենք ցանկանում էինք բջջային հեռախոսներ ստեղծել մահկանացու համակարգիչների միջոցով: Դուք կարող եք սկսել մահկանացու համակարգչի պարզ տարբերակից, որն ի սկզբանե ձևավորվել կամ սերմացվել է այդ նպատակով: Այնուհետև այն կհասունանա ավելի առաջադեմ տարբերակի, որը դուք փնտրում էիք: Մի խոսքով, «Դուք դա կփոխարինեք այդ բջջային հեռախոսներից յուրաքանչյուրով, որը պետք է սկսվեր որպես մանկական բջջային հեռախոս, և այն պետք է սովորի, թե ինչպես լինել բջջային հեռախոս»:

Մահկանացու հաշվարկի մասին նրա հիմնարար սլայդներից մեկում օգուտները նկարագրվեցին այսպես. «Եթե մենք հրաժարվենք անմահությունից և ընդունենք, որ գիտելիքն անբաժանելի է կոնկրետ սարքաշարի ճշգրիտ ֆիզիկական մանրամասներից, մենք ստանում ենք երկու մեծ օգուտ. Մենք կարող ենք օգտագործել շատ ցածր էներգիայի անալոգային հաշվարկ, (1) Մենք կարող ենք զարգացնել սարքաշար, որի ճշգրիտ կապը և անալոգային վարքը անհայտ են»:

Նույն խոսակցության մի մասը, ինչպես նաև պարունակվում է նրա նախատպված հետազոտական ​​աշխատության մեջ, առաջարկված տեխնիկա է, թե ինչպես կարելի է ավելի լավ մշակել ANN-ները, որը նա օգտագործում է որպես առաջ-առաջ ցանցային մոտեցում. Ձեզանից ոմանք, ովքեր տիրապետում են ANN-ներին, անկասկած, արդեն բավականին տեղյակ են backpropagation-ի կամ back-prop-ի օգտագործման մասին: Դուք կարող եք դիտել նրա առաջարկած առաջ շարժման տեխնիկան: Ես կներկայացնեմ այդ հետաքրքրաշարժ մոտեցումը ապագա սյունակի հրապարակման մեջ, այնպես որ հետևեք դրա վերաբերյալ իմ առաջիկա լուսաբանմանը:

Փոխանցելով փոխանցումները, եկեք հաշվի առնենք, թե ինչ է ասվում AI համայնքի միջանցքներում և միջանցքներում այս խրոխտության մասին մահկանացու համակարգիչ մեքենայություն.

Մենք կսկսենք նրանից, որ ոմանք կասեն, որ ոչ մեկնարկային է այն թեմայի շուրջ, որը պատմվում է:

Պատրաստ եք?

Դադարեցրեք այս բանը անվանել ա մահկանացու համակարգիչ:

Նմանապես, դադարեք հայտարարել, որ այսօրվա սովորական համակարգիչները նման են անմահ.

Երկու օգտագործումներն էլ ուղղակի սխալ են և առատորեն մոլորեցնող, հորդորում են թերահավատները:

Անմահի ամենօրյա բառարանային սահմանումը բաղկացած է մի բանից, որը չի կարող մեռնել: Այն ապրում է հավերժ: Որպեսզի չմեռնես, ենթադրաբար պետք է ասես, որ իրն ինքնին կենդանի է։ Դուք սխալ ուղու վրա եք քայլում՝ պնդելու, որ այսօրվա համակարգիչները կենդանի են: Ոչ մի ողջամիտ մարդ չի վերագրի բարեխիղճ «կենդանի» հատկություններ ժամանակակից համակարգիչներին: Դրանք մեքենաներ են։ Դրանք իրեր են։ Նրանք ոչ անձ են, ոչ կենդանի կամ կենդանի վիճակում:

Եթե ​​ցանկանում եք ընդլայնել անմահի սահմանումը, որպեսզի թույլ տանք, որ մենք նկատի ունենք նաև ոչ կենդանի էակները, այդ դեպքում ոչ կենդանի էակը, ըստ երևույթին, երբեք ստիպված չի լինի քայքայվել և չի կարող անխուսափելիորեն փոշու վերածվել: Կարո՞ղ եք նման պնդում անել այսօրվա համակարգիչների վերաբերյալ: Սա կարծես թե տարածված է (կողմնակի նշում. մենք, իհարկե, կարող ենք մտնել նյութի և գոյության բնույթի մասին մեծ փիլիսոփայական քննարկման մեջ, բայց եկեք չանդրադառնանք դրան այս դեպքում):

Էությունը կայանում է նրանում, որ «մահկանացու» և «անմահ» բառերի օգտագործումը կամ ոմանք կարող են ասել, որ սխալ օգտագործումը տարօրինակ է և անհարկի: Սովորաբար օգտագործվող ժողովրդական լեզուն վերցնելը և այն այլ նպատակների համար նորից օգտագործելը շփոթեցնող է և պղտոր ջրեր է առաջացնում: Դուք պետք է պատրաստ լինեք ակնհայտորեն վերաիմաստավորելու, թե ինչ է նշանակում մահկանացու և անմահ այս կոնկրետ համատեքստում: Սա դառնում է խնդրահարույց։

Նույնիսկ ավելի անհանգստացնող է, որ այս բառերի ընտրությունը հակված է մարդաբանական դարձնել համակարգչային ասպեկտները:

Արդեն իսկ կան ավելի քան բավարար խնդիրներ, որոնք կապված են AI-ի մարդակերպման հետ, մենք, իհարկե, կարիք չունենք ավելի շատ նման հնարավորություններ ստեղծելու: Ինչպես ես լայնորեն քննարկել եմ AI-ի էթիկայի և էթիկական AI-ի մասին իմ լուսաբանման ժամանակ, կան ամենատարբեր եղանակներ, որոնցով մարդիկ համակարգիչներին վերագրում են զգայուն կարողություններ: Իր հերթին, սա մոլորեցնում է մարդկանց՝ կեղծ հավատալու, որ AI-ի վրա հիմնված համակարգիչները կարող են մտածել և գործել այնպես, ինչպես մարդիկ են անում: Սա վտանգի սայթաքուն լանջ է, երբ հասարակությունը հանգստանում է հավատալով, որ այսօրվա արհեստական ​​ինտելեկտը և հաշվողական տեխնիկան համարժեք են մարդկության ինտելեկտին և ողջախոհությանը, տե՛ս, օրինակ, իմ վերլուծությունը. հղումն այստեղ և հղումն այստեղ.

Լավ, մենք կարող ենք մերժել կամ արհամարհել անհարմար ձևակերպումների ընտրությունը, բայց արդյո՞ք դա հուշում է, որ մենք պետք է երեխային դուրս գցենք լոգանքի ջրով (հին արտահայտություն, հավանաբար թոշակի անցնելու համար):

Ոմանք պնդում են, որ գուցե մենք կարող ենք ավելի լավ ձևակերպումներ գտնել այս ընդհանուր մոտեցման կամ հայեցակարգի համար: Հրաժարվեք «մահկանացու» և «անմահ» բառերի օգտագործումից, որպեսզի մնացած գաղափարները չխեղաթյուրվեն անպատշաճ կամ ոչ պատշաճ օգտագործմամբ: Միևնույն ժամանակ, կան հակափաստարկներ, որ միանգամայն ընդունելի է օգտագործել այդ բառերի ընտրությունը՝ կա՛մ այն ​​պատճառով, որ դրանք տեղին են, կա՛մ այն ​​պատճառով, որ մենք չպետք է ճկուն լինենք այն հարցում, թե ինչպես ենք մենք ընտրում բառերը վերօգտագործելու համար: Վարդը ցանկացած այլ անունով վարդ է, հայտարարում են։

Այստեղ հետագա կատաղի բանավեճից խուսափելու համար ես այսուհետ կխուսափեմ «մահկանացու» և «անմահ» բառերի օգտագործումից և պարզապես կհայտարարեմ, որ մենք ունենք երկու հիմնական տեսակի համակարգիչներ, որոնք շրջապատված են, մեկը, որն այսօրվա սովորական թվային համակարգիչն է և առաջարկվում է մյուսը նեյրոմորֆիկ համակարգիչ:

Կարիք չկա մահացության առեղծվածը սրա մեջ քաշել, կարծես թե: Մաքուր պահեք երկինքը, որպեսզի տեսնենք, թե ուրիշ ինչ կարող ենք անել ձեռքի տակ գտնվող նյութից:

Այդ դեպքում ոմանք կպնդեն, որ նեյրոմորֆ համակարգչի առաջարկվող գաղափարը նորություն չէ:

Դուք կարող եք հետևել արհեստական ​​ինտելեկտի ավելի վաղ օրերին, հատկապես, երբ ի սկզբանե ուսումնասիրվում էին ANN-ները, և տեսեք, որ խոսվում էր արհեստական ​​նեյրոնային ցանցերի աշխատանքը կատարելու համար մասնագիտացված համակարգիչների ստեղծման մասին: Առաջարկվել են բոլոր տեսակի նոր սարքավորումներ: Սա դեռևս տեղի է ունենում մինչ օրս: Իհարկե, դուք կարող եք հակադարձել, որ այսօր ANN-ների և մեքենայական ուսուցման համար մասնագիտացված սարքավորումների ուսումնասիրության մեծ մասը դեռևս հիմնված է հաշվարկման սովորական մոտեցման վրա: Այդ առումով, ապարատային և ծրագրային ապահովման այս անալոգային անբաժանելիությունը որոշակիորեն մղում է ծրարը, և համակարգիչը «աճեցնելու» առաջարկը նույնպես ազդում է, համենայն դեպս՝ դիտարկվող հիմնական հոսքից դուրս գալու հարցում:

Կարճ ասած, կան ոմանք, որոնք լիովին թաթախված են այս հարցերում, և զարմացած են, որ որևէ մեկը կարող է զարմանալ հնչող առաջարկներից: Այս հասկացությունները կա՛մ նույնն են, ինչ նախկինում, կա՛մ կրկնում են այն, ինչ արդեն ուսումնասիրվում է տարբեր հետազոտական ​​լաբորատորիաներում:

Մազերդ աղմուկի մեջ չդնես, ասում են.

Սա մեզ տանում է դեպի մեկ այլ կողմ, որը շատերի համար անհանգստացնում է:

Մեկ բառով. Կանխատեսելիություն.

Այսօրվա համակարգիչները հիմնականում կանխատեսելի են համարվում: Դուք կարող եք հայացք նետել ապարատային և ծրագրային ապահովմանը՝ պարզելու, թե ինչ է պատրաստվում անել համակարգիչը: Նմանապես, դուք կարող եք հետևել, թե ինչ է արդեն արել համակարգիչը՝ պարզելու համար, թե ինչու է նա արել այն, ինչ անում էր: Դա անելու համար, իհարկե, կան սահմանափակումներ, հետևաբար, ես չեմ ուզում գերագնահատել կանխատեսելիությունը, բայց կարծում եմ, որ դուք ընդհանուր առմամբ հասկանում եք գաղափարը:

Դուք կարող եք տեղյակ լինել, որ այսօր AI-ի առջև ծառացած խնդիրներից մեկն այն է, որ որոշ AI ստեղծվել է ինքնակարգավորվող լինելու համար: AI-ն, որը մշակողները ներդրել են, կարող է ինքն իրեն փոխվել, երբ այն օգտագործվում է: AI-ի էթիկայի ոլորտում կան AI-ի բազմաթիվ օրինակներ, որոնք կիրառվել են, որոնք սկզբում չեն ունեցել անհարկի կողմնակալություն կամ խտրական հակումներ, որոնք հետո աստիճանաբար հաշվողականորեն ինքնափոփոխվել են արհեստական ​​ինտելեկտի արտադրության ընթացքում, տես իմ մանրամասն գնահատականներ ժամը հղումն այստեղ.

Մտահոգությունն այն է, որ մենք արդեն մտնում ենք մի պարամետր, որը ենթադրում է AI, որը անպայմանորեն կանխատեսելի չէ:

Ենթադրենք, որ AI-ն սպառազինության համակարգերի համար ենթարկվում է ինքնակարգավորման, և արդյունքն այն է, որ AI-ն զինում և գործարկում է մահաբեր սպառազինություն թիրախների և չսպասված ժամանակներում: Մարդիկ կարող են չմտածել արհեստական ​​ինտելեկտը կանգնեցնելու համար: Մարդիկ, ովքեր գտնվում են օղակում, կարող են չկարողանալ բավական արագ արձագանքել արհեստական ​​ինտելեկտի գործողություններին շրջանցելու համար: Լրացուցիչ սառեցնող օրինակների համար տե՛ս իմ վերլուծությունը հղումն այստեղ.

Նեյրոմորֆիկ համակարգիչների համար մտահոգությունն այն է, որ մենք անկանխատեսելիություն ենք դնում ստերոիդների վրա: Սկսած սկզբից նեյրոմորֆիկ համակարգչի էությունը կարող է լինել այն, որ այն աշխատում է այնպես, որ հակասում է կանխատեսմանը: Մենք ցուցադրում ենք անկանխատեսելիությունը. Այն դառնում է պատվո նշան:

Երկու ճամբար կա.

Ճամբարներից մեկն ասում է, որ մենք կարող ենք ապրել անկանխատեսելիության անբարենպաստ մտահոգությունների հետ՝ դա անելով՝ տեղադրելով պաշտպանական բազրիքներ, որպեսզի արհեստական ​​ինտելեկտը շատ հեռու չգնա: Մյուս ճամբարը պնդում է, որ դուք աշխարհը տանում եք վտանգավոր ճանապարհով: Կգա մի օր, երբ պահանջվող պաշտպանական բազրիքները կա՛մ խափանվեն, կա՛մ բավականաչափ խիստ չեն, կա՛մ պատահաբար կամ չար մտադրությամբ պահակակետերը հանվեն կամ ջարդուփշուր արվեն:

Արդյո՞ք մենք պետք է թոթափենք նեյրոմորֆ համակարգիչների և կանխատեսելիության հետ կապված մտահոգությունները:

Հետազոտողի խոսքերով. «Անալոգային հաշվարկով հետաքրքրվող մարդկանց մեջ դեռ շատ քչերն են, ովքեր պատրաստ են հրաժարվել անմահությունից»: Ավելին. «Եթե ցանկանում եք, որ ձեր անալոգային սարքավորումն ամեն անգամ նույն բանն անի… Դուք իրական խնդիր ունեք այս բոլոր թափառող էլեկտրական իրերի և իրերի հետ»:

Ես կբարձրացնեմ սա:

Մշուշոտ և փոքր-ինչ մռայլ հեռանկարն այն է, որ այսօրվա թվային համակարգիչների հետ կապված այսպես կոչված կանխատեսելիությունը, այնուամենայնիվ, գնում է անկանխատեսելիության ուղղությամբ: Ինչպես նշվեց, դա կարող է տեղի ունենալ հատկապես AI-ի դեպքում, որն ինքնին կարգավորվում է սովորական համակարգչային հարթակներում: Պարզապես այն պատճառով, որ նեյրոմորֆիկ համակարգիչները կարող են թվացյալ անկանխատեսելի լինել, դա նշանակում է, որ սովորական թվային համակարգիչները իրականում կանխատեսելի են:

Անկանխատեսելի շոգենավը գալիս է մեզ մոտ՝ լիարժեք գոլորշիով, անկախ նրանից, թե որ հաշվողական հարթակն եք ուզում ընտրել: Այս լույսի ներքո արհեստական ​​ինտելեկտի անվտանգությանը փորձելու և հասնելու վերջին ջանքերի իմ գնահատման համար տե՛ս հղումն այստեղ.

Կանխատեսելիության մասին այս շրջադարձը պետք է ստիպեց ձեր միտքը լապշեցնել չհեղեղված բնույթի մի բանի վրա: Ձեզանից նրանք, ովքեր ներգրավված են արհեստական ​​ինտելեկտի էթիկայի և AI օրենքում, կարող են Նշում դիտարկել են դրա հետևանքները նեյրոմորֆ համակարգիչներ.

Դուք հավանաբար նպատակ եք ունեցել դեպի սովորական թվային համակարգիչներ, որոնք աշխատում են AI: Դե, գուշակեք, դուք ունեք AI հաշվողականության միանգամայն լրացուցիչ և զարգացող հատված, որի մասին այժմ կարող եք արթուն մնալ՝ անհանգստանալով գիշերը: Այո, նեյրոմորֆ համակարգիչներ։ Դրեք դա ձեր անելիքների ցանկում:

Կներեք, ավելի շատ անքուն գիշերներ ձեզ համար:

Եկեք համառոտ դիտարկենք, թե ինչ են անում AI-ի էթիկան և AI օրենքը սովորական թվային հաշվարկների և AI-ի վերաբերյալ:

Նախորդ սյունակներում ես անդրադարձել եմ արհեստական ​​ինտելեկտը կարգավորող օրենքներ ստեղծելու և ընդունելու ազգային և միջազգային տարբեր ջանքերին, տես. հղումն այստեղ, օրինակ. Ես նաև անդրադարձել եմ արհեստական ​​ինտելեկտի էթիկայի տարբեր սկզբունքներին և ուղեցույցներին, որոնք տարբեր ազգեր հայտնաբերել և ընդունել են, ներառյալ, օրինակ, Միավորված ազգերի կազմակերպության ջանքերը, ինչպիսին է ՅՈՒՆԵՍԿՕ-ի Արհեստական ​​ինտելեկտի էթիկայի փաթեթը, որը ընդունել է մոտ 200 երկիր, տես. հղումն այստեղ.

Ահա AI համակարգերի վերաբերյալ Էթիկական AI չափանիշների կամ բնութագրերի օգտակար հիմնական ցուցակը, որը ես նախկինում մանրամասն ուսումնասիրել եմ.

• Թափանցիկություն
• Արդարություն և արդարություն
• Ոչ չարամտություն
• պատասխանատվություն
• Գաղտնիության
• Բարեգործություն
• Ազատություն և ինքնավարություն
• Վստահեք
• Կայունություն
• Արժանապատվություն
• Համերաշխություն

Արհեստական ​​ինտելեկտի էթիկայի այդ սկզբունքները լրջորեն պետք է օգտագործվեն արհեստական ​​ինտելեկտի մշակողների կողմից, ինչպես նաև նրանք, ովքեր ղեկավարում են AI-ի զարգացման ջանքերը, և նույնիսկ նրանք, որոնք, ի վերջո, կիրառում և պահպանում են AI համակարգերը:

Բոլոր շահագրգիռ կողմերը AI-ի զարգացման և օգտագործման ողջ ցիկլի ընթացքում համարվում են Էթիկական AI-ի հաստատված նորմերին պահպանելու շրջանակում: Սա կարևոր կետ է, քանի որ սովորական ենթադրությունն այն է, որ «միայն կոդավորողները» կամ նրանք, ովքեր ծրագրավորում են AI-ն, ենթակա են հավատարիմ մնալու AI-ի էթիկայի հասկացություններին: Ինչպես նախկինում ընդգծվել է այստեղ, AI մշակելու և մշակելու համար անհրաժեշտ է գյուղ, և որի համար ամբողջ գյուղը պետք է տիրապետի և ենթարկվի AI-ի էթիկայի կանոններին:

Դրա մի մասը, որի մասին դուք նախկինում շատ չէիք մտածել, այն է, թե ինչպես են AI-ի էթիկայի այդ նույն կանոնները և AI-ի նոր օրենքների աճող ցանկը կիրառելի նեյրոմորֆ համակարգիչների վրա: Պարզաբանելու համար, AI էթիկան և AI օրենքը իսկապես պետք է դա բացահայտորեն հաշվի առնեն: Ես մատնանշում եմ, որ քչերն են դա անում, և նկատի ունեցեք, որ մեծ հավանականություն կա, որ նեյրոմորֆիկ համակարգիչների հայտնվելը շատերին կխոչընդոտի արհեստական ​​ինտելեկտում թագավորելու փորձի նոր հարթության առումով:

Մենք պետք է հաշվի առնենք Էթիկական AI-ի և AI-ի օրենքները բավական լայն ձևով, որպեսզի ընդգրկենք նոր մշակված AI-ն, ներառյալ նեյրոմորֆիկ համակարգիչները:

Ճանապարհի այլընտրանքը դասական կատվի ու մկան գամբիտն է: Ահա թե ինչպես է դա ընթանում: Ստեղծվել և ստեղծվել են արհեստական ​​ինտելեկտի ստեղծման նոր ուղիներ: Արհեստական ​​ինտելեկտի էթիկայի և արհեստական ​​ինտելեկտի գործող օրենքները անսպասելի են և ամբողջությամբ չեն ներառում AI-ի վերջին հնարքները: Շտապ ջանքեր են գործադրվում՝ թարմացնելու էթիկական AI-ի կանոնները և փոփոխելու AI-ի նոր ընդունված օրենքները:

Կաշի, ողողում, կրկնում:

Ավելի լավ կլինի, որ մենք բոլորս առաջ մնանք խաղից, քան ութ գնդակի հետևից ընկնենք:

Եզրափակում

Ես քեզ տարել եմ մի փոքր ճանապարհորդության:

Սկզբում ես առաջարկեցի, որ երկու հիմնական թեմա պետք է քննվի.

1) Ինտեգրալ կերպով կապելով ինտելեկտուալ արհեստական ​​ինտելեկտի մեխանիզացիաների ապարատային և ծրագրային ապահովումը, այլ ոչ թե դրանք որպես առանձին և առանձին դաշնակիցներ ունենալը

2) Մեքենայական ուսուցման ձևակերպումների տեղափոխում կամ թորում մեկ AI մոդելից մյուսը, որն անում է դա առանց պահանջելու և պարտադիր կերպով չցանկանալու (կամ նույնիսկ հնարավոր այլ կերպ հնարավոր է) ուղղակիորեն ամբողջական մաքուր ցեղային պատճենում:

Սարքավորումների և ծրագրաշարերի միացման առաջին թեման եղել է այստեղ ճանապարհորդության հիմնական մասը: Սա մեզ տարավ դեպի մահկանացու ընդդեմ անմահ հաշվողական խավարի: Դրանցից կային AI-ի էթիկայի և AI օրենքի որոշ կարևոր նկատառումներ, որոնք հակառակ դեպքում սովորաբար չէին արծարծվի, քանի որ համակարգչի հետ կապված այս տիպի թեման ոմանց կողմից սովորաբար դիտվում է որպես զուտ տեխնոլոգիական թեմա, այլ ոչ թե ենթադրում է որևէ սոցիալական ազդեցություն:

Ես ասում եմ, որ ավելի խելամիտ է լինել ավելի շուտ և ավելի ապահով, քան ուշ և ավելի վատ, երբ խոսքը վերաբերում է Էթիկական AI-ի և AI-ի օրենքներին:

Երկրորդ թեման, որը ես դեռ չեմ բարձրաձայնել այստեղ, էականորեն վերաբերում է առաջին թեմային:

Ահա գործարքը:

Ենթադրենք, մենք ունենք «մահկանացու համակարգիչ» և ցանկանում ենք պահպանել հնարավորությունները, որպեսզի կարողանանք ունենալ արհեստական ​​ինտելեկտի պարունակածի կրկնօրինակ կամ իբր կրկնօրինակներ: Մենք կարող ենք անհանգստանալ, որ որոշակի մահկանացու համակարգիչը մոտենում է իր ավարտին: Այո, մենք կախված ենք դրանից: ի՞նչ անենք։ Պատասխաններից մեկն այն է, որ մենք պետք է կրկնօրինակենք անիծվածը:

Սակայն ուրվագծվող նեյրոմորֆիկ համակարգչի պատճենումն ավելի դժվար կլինի, քան կարող է թվալ առաջին հայացքից: Գործերը կարող են բարդանալ:

Միգուցե մենք պետք է հնարենք պատճենահանման հնարք, որը ընդհանրացվող և կիրառելի կլինի մեքենայական ուսուցման և արհեստական ​​նեյրոնային ցանցերի հետ կապված հանգամանքների համար: Մենք ցանկանում ենք, որ սա աշխատի լայնածավալ և չափազանց լայնամասշտաբ ատյաններում: Մենք նույնպես պատրաստ կլինենք, որ պատճենը չլինի ճշգրիտ կրկնօրինակ, և փոխարենը կարող է էապես համարժեք կամ գուցե նույնիսկ ավելի լավ մշակված լինել պատճենման գործողության արդյունքում:

Տեխնիկա, որը հայտնի է որպես թորում առաջարկվել է.

Այսօրվա սյունակի համար տեղս սպառվել է, ուստի ես կանդրադառնամ այս երկրորդ թեմային առաջիկա սյունակում: Ես մտածեցի, որ դուք կցանկանայիք անմիջապես իմանալ այդ երկրորդ թեմայի և առաջին թեմայի փոխհարաբերությունների մասին, որը լայնորեն լուսաբանվել է այստեղ: Մտածեք սա որպես լրացուցիչ նշում, որը ծառայում է որպես թիզեր կամ թրեյլեր, թե ինչ է սպասվում հաջորդը:

Մնացեք ձեր նստատեղի եզրին, քանի որ թորման թեման բավականին լավ է առանձնանում:

Ինչպես ասում էր Բեթմենը, ձեր չղջիկների թեւերը խաչած պահեք և պատրաստ եղեք նույն չղջիկի ժամանակին և չղջիկի ալիքին, որպեսզի բացահայտեք այն մտահոգիչ հարցը, թե ինչպես պատճենել ANN-ը կամ մեքենայական ուսուցման մոդելը կամ նեյրոմորֆիկ համակարգիչը մեկ այլ մեկի վրա:

Վերջնական դիտողություն առայժմ. Ֆիլմում հայտնի տող կա Մութ ասպետը վերադառնում է որտեղ մեր թիկնազոր խաչակիրն ասում է. Ես կփորձեմ պահպանել այդ իդեալը, երբ լուսաբանեմ AI-ի հետ կապված թորման երկրորդ թեման:

Հետևե՛ք այս հուզիչ և գրավիչ կրկնակի վերնագրի 2-րդ մասին: