Мощность искусственного интеллекта достигнет уровня интеллекта человека.
Все мы знаем о законе Мура - развитие ИТ происходит по экспоненте и ускоряется с каждым годом. Современные компьютеры часто удивляют нас своей "сообразительностью", но до уровня интеллекта человека им еще далеко. Но что, если однажды ситуация изменится?
Развитие систем искусственного интеллекта происходит со всё нарастающей скоростью. События в этой сравнительно новой области ИТ происходят настолько часто и в столь быстро растущей прогрессии, что основная масса людей просто не успевает их воспринимать.
Так, например, в 2009 году появляется сообщение о том, что робот-ученый впервые совершил научное открытие. В этом же 2009 году IBM создает искусственный интеллект, соизмеримый с уровнем интеллекта кошки. А это уже не микроскопические доли человеческой интеллектуальности, осталось преодолеть всего два порядка, чтобы достичь интеллектуальности человека. А 2011 году суперкомпьютер IBM Watson одержал уверенную победу в турнире Jeopardy (аналог игры "Своя игра").
По прогнозам ученых, задействованных в подпроекте SyNAPCE проекта DARPA, с участием IBM, NASA, Пентагона, достижение суперкомпьютером уровня интеллекта человека произойдет к концу 2018 года, что можно проиллюстрировать следующим графиком.
Горизонтальная ось соответствует оси времени в годах, вертикальная - логарифмическая ось производительности (или интеллектуальности). Уровень человеческой интеллектуальности отмечен жирной точкой в правой части графика и оценен учеными в 4 петабайта памяти (миллион гигабайт) и 1 эксафлопс скорости вычислений (миллиард гигафлопс). Если развитие суперкомпьютеров в ближайшие 7 лет будет происходить с такой же скоростью, достижение ими уровня интеллекта человека просто неизбежен.
В головах многих людей возникнет вопрос - к каким же последствиям это приведет? По моему мнению, это приведет к глубоким качественным изменениям во всех областях жизни человека. Подробнее об этом - в следующей статье...
Похожие статьи
Комментарии 5
Интересная база прогноза подобрана, спасибо!
Небольшое уточнение: умный человек отличается от глупого не тем, что думает быстрее, а тем, что решает задачи, которые глупый в принципе не решит. Поэтому рост производительности железа сам по себе не гарантирует появления способности решать столь же сложные задачи, что решают люди.
Тем не менее, рост скорости вычислений может косвенно дать толчок и повышению качества вычислений. Но только если люди будут продолжать всесторонне развивать информатику (computer science), а не ограничатся лишь наращиванием производительности.
До матча Каспаров - Deep Blue никто не верил, что "очень быстрый калькулятор" может хоть в чем-то обойти человека. Шахматы тогда считались одной из тех сложных задач, которые под силу исключительно человеческому мозгу. После матча мнения изменились. Многие скажут - компьютер "глупо" просчитал ситуацию на пару ходов дальше Каспарова, ничего особенного. Но ведь и в человеческом интеллекте нет ничего особенного. В голове каждого из нас обычная нейросеть. И когда искусственные нейросети по сложности приблизятся к сложности человеческого мозга уже никому не придет в голову сказать: "Да что она понимает, эта железяка!" ;)
А ведь осталось не так уж долго ждать...
Шахматист играет по фиксированным правилам, в то время как в жизни часто правила приходится создавать. Поэтому-то для электронного шахматиста оказалось достаточным быстро перебирать варианты. И, кстати, уже далеко не глупо перебирать - алгоритмы современных шахматных программ тривиальными никак не назовешь. Об этом я и веду речь - нужно развивать информатику, одной лишь производительности железа недостаточно.
Чтобы привлекать формальные системы (к которым относятся и вычислительные системы тоже) к решению содержательных практических задач, необходимо пройти три основных этапа: формализация, формальные преобразования, деформализация (содержательная интерпретация результатов). С первым и последним машины справляются исключительно плохо, как только исходные данные либо результаты преобразований выходят за рамки ожиданий инженеров (нейросети тут не исключение) - этот как раз те места, где требуется создавать новые правила. И это, кстати, тоже аргумент в пользу того, чтобы развивать программную инженерию.
Могу согласиться лишь с уточнением: "в голове каждого из нас нечто, что ныне часто моделируется нейросетями (но не только ими)". Между головой и ее моделями есть принципиальное различие :)
А вот этого мне уже давно в голову не приходит сказать :) Просто не согласен сравнивать в линейной шкале человека и машину - разный у нас интеллект, слишком разный... Хотя, если за определение интеллекта брать "способность успешно решать задачи из заданного набора тестов", то нейросети уже безусловно обогнали человека! :)
Один Ё-flops, это классная единица измерения для разума человека, главное современно, можно сказать один Ё-разум.
Откуда взято это значение? На самом деле, элементарный опыт показывает, что количество логических выводов у человека находится в районе 100 в сек, а именно, если частота обновления кадров видео обновляется со скоростью более 24 в секунду, различить отдельные кадры уже нельзя, для лучшей видеотехники обновление идет со скоростью 100 кадров в секуду.
Сложность (мощность) разума, как видим, существенно зависит не от скорости элементарных вычислений, а от способности принятия решения на структуре знаний в сравнении с текушими значениями данных.
"не так уж много осталось ждать ..." и ждать не надо, Алексей, давайте не будем про шахматы, а начнем с простого, понятного для местных ребят - сделаем к 18 году не автоматизированную, а интеллектуализированную систему документооборота.
> Откуда взято это значение?
Прикинуть можно хотя бы так. Оценка по ссылке ближе к концу. Показано на пальцах, если нужно точнее и обоснованее, гугл Вам в помощь. Кстати, авторы согласны с Вашей оценкой 100 Гц.
http://ushan.org/ru/pages/notes/ai/index.html
> давайте не будем про шахматы, а начнем с простого
Да уж, проще не придумать =). Но дойдет и до этого, всему свое время.