Является ли сингулярность чем-то серьезным?

Термин Сингулярность часто используется в основных средствах массовой информации для описания дальновидных технологий. Он был представлен Рэем Курцвейлом в популярной книге «Сингулярность близка: когда люди выходят за пределы биологии» (2005).

В своей книге Курцвейл дает представление о потенциальном будущем человечества, которое включает в себя нанотехнологии, компьютеры, генетические модификации и искусственный интеллект. Он утверждает, что закон Мура позволит компьютерам экспоненциально расти, что приводит к суперинтеллекту.

Является ли технологическая сингулярность чем-то, что серьезно воспринимается разработчиками ИИ, или эта теория - просто груз популярной рекламы?

Я могу сказать, что среди исследователей искусственного интеллекта, с которыми я общаюсь, это далеко более распространено рассматривать это как дикую спекуляцию, чем как установленный факт.

Это подтверждают опросы исследователей ИИ : 80% что сильные формы ИИ появятся через «более 50 лет» или «никогда», и лишь несколько процентов считают, что такие формы ИИ «близки».

Разработчики программного обеспечения - это не то же самое, что исследователи ИИ, и я обнаружил, что миф о сингулярности гораздо более распространен среди разработчиков. Это имеет приятное звучание: компьютеры продолжают работать быстрее, в какой-то момент они будут быстрее, чем мозги, в этот момент мы просто имитируем мозг. Вскоре мы моделируем что-то лучше, чем мозги.

Я подозреваю, что причины, по которым исследователи ИИ менее оптимистичны, коренятся в том факте, что у нас до сих пор нет хорошего понимания человеческого интеллекта или даже недостаточно понимания мозга, чтобы имитировать его. Например, в последние две недели мы обнаружили ранее неизвестные типы клеток мозга . Это создает (правильное) впечатление, что даже если бы у нас был достаточно быстрый компьютер, мы совсем не близки к тому, чтобы точно моделировать человеческий мозг. Мы действительно не знаем, что такое человеческий мозг.

Даже если бы мы знали это, симуляции обязательно с потерями. У нас могут не быть хороших методов моделирования. Даже если бы у нас были хорошие методы, мы можем симулировать мозг и обнаружить, что наша симуляция ведет себя не так, как ожидается, по причинам, которые мы не понимаем. Это очень вероятно при моделировании новых систем. В некотором смысле сторонники Сингулярности напоминают людей, предсказывающих, что контроль над погодой был близок в 1940-х годах. В конце концов, мы уже могли моделировать простые погодные условия и генерировать прогнозы, которые сработали. Насколько более сложным может быть создание идеальных прогнозов?

Есть, по крайней мере, один очень важный и серьезный ученый ИИ, который, очевидно, верит в создание истинного искусственного общего интеллекта и, возможно, суперинтеллекта: Юрген Шмидхубер, который является соавтором LSTM , среди многих других важных вкладов. Фактически, он недавно основал NNAISENSE для этой конечной цели, то есть для создания искусственного общего интеллекта общего назначения. В своем выступлении « Когда творческие машины обгоняют человека» , в TEDxLausanne Шмидхубер рассказывает о сингулярности (также известной как омега ). См. Также его веб-статью « Сходится ли история? Снова? (2012) или бумага2006: празднование 75 лет ИИ - история и перспективы: следующие 25 лет (2007).

Для того, чтобы быть на той же странице, вы должны дать ссылки о «технологической сингулярности», поскольку она включает в себя несколько областей (математика, статистика, философия науки, эпистемология, социология, политика, экономика, и многие другие).

Как правило, когда вы рассматриваете понятия, относящиеся к adj + ai (где adj = {слабый, сильный, полный, узкий, ...}), дыхание спекуляций довольно велико и в fieri , как для разработчика (где для разработчика I Предположим, вы работаете над проблемами, связанными с кодированием, а не с руководителем проекта в Google X и т. п.) Я бы не волновался, если бы вы не наслаждались чашкой чая со своими коллегами во время перерыва.