или зарегистрируйтесь.
Если вы забыли пароль, то введите ваш e-mail, и мы отправим инструкцию по восстановлению на почту
Расширение возможностей нашего разума.
«Разум, который мы создадим путем обратного проектирования мозга, получит доступ к собственному исходному коду и будет способен быстро самосовершенствоваться путем запуска ускоренного цикла итераций. Хотя биологический мозг обладает значительной пластичностью, он также характеризуется фиксированной архитектурой, которую практически нельзя модифицировать, и ограниченной памятью. Повысить количество распознающих модулей от 300 до, скажем, 400 млн мы можем только небиологическим способом. Но, когда мы научимся это делать, у нас не будет оснований останавливаться на достигнутом. Мы сможем двигаться дальше и создать миллиард распознающих модулей и триллион».
»
Модель биологической коры.
«При усилении биологической новой коры искусственным аналогом не нужно беспокоиться о том, сколько дополнительных единиц новой коры может физически поместиться в нашем теле или мозге, поскольку большая часть этой структуры будет находиться в облаке, как и большая часть используемых сегодня компьютерных систем. Я уже писал, что по моим оценкам, в нашей биологической новой коре содержится около 300 млн распознающих модулей. Больше в наш череп вместить невозможно – даже после появления у нас в ходе эволюции крупного лба и с учетом того, что новая кора занимает до 80% всего объема мозга. Но, когда наше мышление будет происходить в облаке, исчезнут природные ограничения, и мы сможем использовать миллиарды и триллионы распознающих модулей – столько, сколько нужно и сколько будет позволять закон ускорения отдачи».
»
Чтение мыслей.
«Новым системам на основе ИСММ не нужно объяснять, что в английском языке 44 фонемы, каковы последовательности вероятных векторов для каждой фонемы и что одни последовательности фонем встречаются чаще других. Мы предоставили системе возможность самостоятельно обнаружить эти «правила» в процессе тысяч часов обработки транскрибированной человеческой речи. Преимущество этого подхода тренировки модели на заранее заданных правилах, заключается в том, что система находит вероятностные закономерности, о которых лингвисты порой даже не подозревают».
»
Повышение компетенции.
«Диалог с Ватсоном во время викторины короткий: ему задают вопрос, он дает ответ. Он не вовлекается в разговор, в котором были бы упомянуты все предыдущие высказывания всех игроков. (А вот Сири в какой-то степени это делает: если вы попросите ее отправить сообщение вашей жене, она в первый раз попросит ее назвать, но после этого запомнит.) Проследить за всей информацией, упомянутой в ходе разговора – серьезное дополнительное требование, но выполнить его, по сути, не сложнее, чем то, что Ватсон уже умеет делать. В конце концов, Ватсон прочел миллионы страниц текста, включая многочисленные истории, так что он способен наблюдать за запутанными последовательностями событий. Таким образом, он может следить за собственными ответами и учитывать их в последующих викторинах».
»
Симуляция новой коры.
«Большинство современных компьютеров – полностью цифровые машины, тогда как человеческий мозг использует как цифровые, так и аналоговые методы. Однако аналоговые методы легко воспроизводятся в цифровом варианте с любой степенью точности. Исследовательская группа IBM под руководством Дхармендра Модхи применяет чипы, имитирующие нейроны и их контакты, в том числе их способность образовывать новые контакты. Один из чипов, названные SyNAPSE, напрямую моделирует 256 нейронов и примерно четверть миллиона синаптических связей. Цель проекта заключается в симуляции новой коры, состоящей из 10 млрд нейронов и 100 трлн контактов (что эквивалентно человеческому мозгу), которая использует всего один киловатт энергии».
»
Имитация эволюции.
«Суть генетического алгоритма (ГА) заключается в том, что создатели программы не программируют решение, а позволяют ему сформироваться в результате многократных имитаций конкуренций и улучшений. Биологическая эволюция – процесс умный, но медленный, и мы попытались этот медленный процесс ускорить. Компьютер действует достаточно быстро, чтобы имитировать смену множества поколений за несколько часов или дней, а наши эксперименты длились несколько недель, так что мы могли наблюдать смену сотни тысяч поколений. Как только мы запустили процесс искусственной эволюции, достаточно быстро смогли применить полученные усовершенствованные правила к решению реальных проблем».
»
Распознавание речи.
«Наши системы распознавания речи впервые смогли разбирать непрерывную речь, состоящую из относительно неограниченного набора слов. Была достигнута высокая точность распознавания речи разных людей, говоривших с разным акцентом и на разных диалектах. Сейчас, когда я пишу эту книгу, последний достижением является программа под названием Dragon Naturally Speaking (версия 11.5) для PC компании Nuance. Тем, кто сомневается в возможностях систем распознавания речи, я советую испытать этот продукт – через несколько минут настраивания на ваш голос при практически непрерывной речи и почти неограниченном наборе слов точность распознавания часто достигает 99%».
»
Возможности обучения.
«Дифференцировка повторяющихся структур мозга реализуется в процессе обучения и приобретения опыта. При сегодняшнем положении дел в сфере ИИ компьютерные системы тоже могут учиться на собственном опыте. Самодвижущиеся машины Google обучаются на своем водительском опыте, а также на данных машин Google, управляемых людьми. Ватсон получил бОльшую часть информации за счет самостоятельного чтения. Интересно отметить, что математические принципы методов, заложенных в основу функционирования систем ИИ, очень близки соответствующим принципам функционирования новой коры».
»
Как создать разум.
«Идеальным сочетанием для надежной разумной системы была бы комбинация иерархического подхода, основанного на ТМРО (теория мысленного распознавания образов), и точной кодировки научных данных. А это и есть сочетание человека и компьютера. Хотя наша биологическая новая кора достаточно пластична, ее базовая архитектура имеет физические ограничения. Увеличение размеров новой коры в лобной части нашего мозга стало важной эволюционной инновацией, но теперь мы не в состоянии расширить наши лобные доли ни в тысячу раз, ни даже на 10%. Я хочу сказать, что мы не можем сделать это биологическим путем, но мы совершим это технологически».
»
Раздвигаем границы искусственного интеллекта.
«И так мы станем единым целым с той разумной технологией, которую сейчас создаем. Разумные нанороботы в нашей системе кровообращения будут поддерживать физическое здоровье нашего тела на клеточном и молекулярном уровне. Они неинвазивным путем через капилляры станут попадать в наш мозг, взаимодействовать с нашими нейронами и напрямую расширять наш разум. И это совсем не так фантастично, как может показаться. Уже существуют устройства размером с клетку крови, которые помогают излечивать животных от диабета I типа или находить и разрушать в крови опухолевые клетки. Учитывая действие закона ускорения отдачи, через 30 лет эти технологии будут в миллиарды раз мощнее, чем сейчас».
»
