로봇의 인간화 - 인간의 기계화
대중적인 신화에서 인공 지능을 선택하면 매우 유망하고 유용한 발명으로 판명 될 수 있습니다. 사람과 기계 - 이 조합이 잊지 못할 탠덤을 만들까요?
1997년 Deep Blue 슈퍼컴퓨터에게 패배한 후 Garry Kasparov는 휴식을 취하고 곰곰이 생각하고 새로운 형식으로 경쟁에 복귀했습니다. 켄타우루스. 평범한 컴퓨터와 짝을 이루는 평범한 플레이어라도 가장 진보된 체스 슈퍼컴퓨터를 물리칠 수 있습니다. 인간과 기계 사고의 결합은 게임에 혁명을 일으켰습니다. 그래서 기계들에게 패배한 카스파로프는 상징적인 차원을 지닌 기계들과 동맹을 맺기로 결정했습니다.
프로세스 기계와 인간의 경계를 허물다 몇 년 동안 계속됩니다. 우리는 현대 장치가 뇌의 일부 기능을 대체할 수 있는 방법을 알고 있습니다. 그 좋은 예는 기억력 결함이 있는 사람들을 돕는 스마트폰이나 태블릿입니다. 일부 비방하는 사람들은 이전에 결함이 없었던 사람들의 많은 뇌 기능을 끕니다. 어쨌든 기계 생성 콘텐츠는 점점 더 인간의 인식에 침투하고 있습니다. 디지털 창작물이나 증강 현실 콘텐츠와 같은 시각적 요소, 또는 청각. , Alexa와 같은 인공 지능 기반 디지털 비서의 목소리로.
우리의 세계는 "외계인" 형태의 지능, 우리를 감시하고, 우리와 대화하고, 우리와 거래하거나, 우리를 대신하여 옷과 심지어 인생의 동반자를 선택하는 데 도움을 주는 알고리즘으로 가시적으로 또는 보이지 않게 어수선합니다.
아무도 인간과 동등한 인공 지능이 있다고 진지하게 주장하지 않지만 많은 사람들은 인공 지능 시스템이 인간과 더 밀접하게 통합되고 양쪽의 최선을 사용하여 "하이브리드", 기계-인간 시스템을 만들 준비가 되어 있다는 데 동의할 것입니다.
AI가 인간에 가까워지고 있다
일반 인공 지능
노스캐롤라이나 듀크 대학교의 과학자 Mikhail Lebedev, Ioan Opris 및 Manuel Casanova는 MT에서 이미 이야기한 바와 같이 우리 마음의 능력을 향상시키는 주제를 한동안 연구해 왔습니다. 그들에 따르면 2030년이면 뇌 이식으로 인간의 지능이 향상되는 세상이 일상이 될 것이라고 합니다.
Ray Kurzweil과 그의 예측이 즉시 떠오릅니다. 기술적 특이점. 이 유명한 미래학자는 전자 컴퓨터가 데이터를 처리할 수 있는 속도에 비해 우리의 두뇌가 매우 느리다고 오래 전에 썼습니다. 동시에 엄청난 양의 정보를 분석하는 인간 정신의 독특한 능력에도 불구하고 Kurzweil은 디지털 컴퓨터의 증가하는 계산 속도가 머지 않아 두뇌의 능력을 훨씬 능가할 것이라고 믿습니다. 그는 과학자들이 뇌가 어떻게 혼란스럽고 복잡한 행동을 수행하는지 이해하고 이해를 위해 조직화할 수 있다면 컴퓨팅의 돌파구와 이른바 일반 AI 방향의 인공 지능 혁명으로 이어질 것이라고 제안합니다. 그녀는 누구인가?
인공 지능은 일반적으로 두 가지 주요 유형으로 나뉩니다. 좁은 오라즈 일반 (AGI).
오늘날 우리 주변에서 가장 먼저 볼 수 있는 것은 주로 컴퓨터, 음성 인식 시스템, iPhone의 Siri와 같은 가상 비서, 자율 주행 자동차에 설치된 환경 인식 시스템, 호텔 예약 알고리즘, x-ray 분석, 화면에 부적절한 콘텐츠 표시 등입니다. 인터넷. , 전화 키패드에 단어를 쓰는 방법 및 기타 수십 가지 사용법을 배웁니다.
일반적인 인공 지능은 다른 것, 훨씬 더 인간의 마음을 연상시키는. 머리 자르는 것부터 스프레드시트 만들기까지 배울 수 있는 모든 것을 배울 수 있는 유연한 형식입니다. 추론과 결론 데이터를 기반으로 합니다. AGI는 아직 구축되지 않았으며(다행히 일부에서는 말합니다), 우리는 현실보다 영화를 통해 이에 대해 더 많이 알고 있습니다. 이에 대한 완벽한 예는 “9000. 스페이스 오디세이" 또는 "터미네이터" 시리즈의 스카이넷.
AI 연구원 Vincent S. Muller와 철학자 Nick Bostrom이 2012개의 전문가 그룹을 대상으로 한 2013-50년 설문 조사에 따르면 인공 일반 지능(AGI)이 2040년에서 2050년 사이에 개발될 확률이 2075%이고 90년까지 그 확률이 XNUMX%로 증가할 것으로 나타났습니다. . . 전문가들은 또한 소위 말하는 더 높은 단계를 예측합니다. 인공 초지능그들은 "모든 분야에서 인간의 지식보다 훨씬 뛰어난 지성"으로 정의합니다. 그들의 의견으로는 OGI 달성 후 XNUMX년 후에 나타날 것입니다. 다른 AI 전문가들은 이러한 예측이 너무 과감하다고 말합니다. 인간의 뇌가 어떻게 작동하는지에 대한 우리의 이해가 매우 부족하다는 점을 감안할 때 회의론자들은 AGI의 출현을 수백 년이나 연기하고 있습니다.
컴퓨터 눈 HAL 1000
기억상실 없음
진정한 AGI에 대한 한 가지 주요 장벽은 AI 시스템이 새로운 작업으로 넘어가기 전에 배운 것을 잊어버리는 경향이 있다는 것입니다. 예를 들어, 얼굴 인식을 위한 AI 시스템은 예를 들어 소셜 네트워크에서 사람들의 얼굴을 효과적으로 감지하기 위해 수천 장의 사진을 분석합니다. 그러나 AI 시스템을 학습하는 것은 그들이 하는 일의 의미를 실제로 이해하지 못하기 때문에 우리가 그들이 이미 배운 것을 기반으로 다른 일을 하도록 가르치고 싶을 때 비록 그것이 상당히 유사한 작업(예: 감정 얼굴 인식), 처음부터 처음부터 훈련해야 합니다. 또한 알고리즘을 학습한 후에는 더 이상 수정할 수 없으며, 정량적으로 개선하는 것 외에는 개선할 수 없습니다.
수년 동안 과학자들은 이 문제를 해결하는 방법을 찾기 위해 노력해 왔습니다. 성공하면 AI 시스템은 이미 프로세스에서 가지고 있는 많은 지식을 덮어쓰지 않고 새로운 훈련 데이터 세트에서 학습할 수 있습니다.
Google DeepMind의 Irina Higgins는 XNUMX월에 프라하에서 열린 회의에서 현재 AI의 이러한 약점을 결국 깨뜨릴 수 있는 방법을 발표했습니다. 그녀의 팀은 일반적인 알고리즘보다 더 창의적으로 생각할 수 있는 알고리즘 기반 비디오 게임 캐릭터와 같은 "AI 에이전트"를 만들었습니다. 이 에이전트는 한 가상 환경에서 만나는 것이 다른 가상 환경에서 어떻게 보일지 "상상"할 수 있습니다. 이러한 방식으로 신경망은 시뮬레이션된 환경에서 만난 개체를 환경 자체에서 분리하고 새로운 구성이나 위치에서 이해할 수 있습니다. arXiv에 대한 기사는 흰색 여행 가방 또는 의자 인식 알고리즘에 대한 연구를 설명합니다. 일단 훈련되면 알고리즘은 완전히 새로운 가상 세계에서 그들을 "시각화"하고 회의에 관해서 그들을 인식할 수 있습니다.
요컨대, 이러한 유형의 알고리즘은 대부분의 사람들이 하는 것처럼 하지만 대부분의 알고리즘과 달리 발견한 것과 이전에 본 것을 구별할 수 있습니다. AI 시스템은 모든 것을 다시 배우고 다시 배울 필요 없이 세상에 대해 알고 있는 것을 업데이트합니다. 기본적으로 시스템은 새로운 환경에서 기존 지식을 이전하고 적용할 수 있습니다. 물론 히긴스 씨의 모델 자체는 아직 AGI는 아니지만, 기계 기억상실증을 앓지 않는 보다 유연한 알고리즘을 향한 중요한 첫걸음이다.
어리석음에 경의를 표하여
파리 대학의 연구원인 Mikael Trazzi와 Roman V. Yampolsky는 인간과 기계의 융합에 대한 질문에 대한 답은 인공 지능을 알고리즘에 도입하는 것이기도 하다고 믿습니다.인위적인 어리석음". 이것은 또한 우리를 더 안전하게 만들 것입니다. 물론 인공 일반 지능(AGI)도 처리 능력과 메모리를 제한하여 더 안전해질 수 있습니다. 그러나 과학자들은 초지능 컴퓨터가 예를 들어 클라우드 컴퓨팅을 통해 더 많은 전력을 주문하고, 장비를 구매하고 운송하거나, 심지어 멍청한 사람에 의해 조작될 수 있다는 것을 이해합니다. 따라서 인간의 편견과 인지 오류로 AGI의 미래를 오염시킬 필요가 있다.
연구자들은 이것을 매우 논리적이라고 생각합니다. 인간은 명확한 계산 한계(메모리, 처리, 계산 및 "클럭 속도")를 가지고 있으며 인지 편향이 특징입니다. 일반 인공 지능은 그렇게 제한되지 않습니다. 따라서 사람과 더 가까워지려면 이런 식으로 제한해야 합니다.
Trazzi와 Yampolsky는 이것이 양날의 검이라는 사실을 조금 잊고 있는 것 같습니다. 수많은 사례가 어리석음과 편견이 얼마나 위험한지 보여주기 때문입니다.
감정과 매너
생생하고 인간과 같은 특징을 지닌 기계적인 캐릭터에 대한 아이디어는 오랫동안 인간의 상상력을 자극해 왔습니다. "로봇"이라는 단어가 나오기 오래 전에 골렘, 자동 기계 및 생명체의 형태와 정신을 구현하는 친근한(또는 그렇지 않은) 기계에 대한 환상이 만들어졌습니다. 컴퓨터의 편재에도 불구하고 우리는 예를 들어 Jetsons 시리즈의 비전에서 알려진 로봇 공학의 시대로 진입한 것처럼 느껴지지 않습니다. 오늘날 로봇은 집을 청소하고, 자동차를 운전하고, 파티에서 재생 목록을 관리할 수 있지만, 모두 성격 면에서 아쉬운 점이 많습니다.
그러나 이는 곧 변경될 수 있습니다. 더 특징적이고 야한 기계가 좋아하는지 누가 압니까? 벡터 안키. 얼마나 많은 실제 작업을 수행할 수 있는지에 초점을 맞추는 대신 설계자는 기계 제작에 "영혼"을 부여하려고 했습니다. 항상 켜져 있고 클라우드에 연결된 이 작은 로봇은 얼굴을 인식하고 이름을 기억할 수 있습니다. 그는 음악에 맞춰 춤을 추고 동물처럼 터치에 반응하며 사회적 상호 작용에 의해 자극을 받습니다. 그는 말을 할 수 있지만 디스플레이에 표시되는 신체 언어와 간단한 감정 신호를 조합하여 의사 소통할 가능성이 큽니다.
또한 그는 질문에 능숙하게 대답하고, 게임을 하고, 날씨를 예측하고, 사진을 찍는 등 많은 일을 할 수 있습니다. 지속적인 업데이트를 통해 그는 끊임없이 새로운 기술을 배우고 있습니다.
Vector는 냉동 전문가를 위해 설계되지 않았습니다. 그리고 아마도 이것은 인간의 두뇌를 AI와 통합하려는 야심찬 프로그램보다 더 효과적인 사람들을 기계에 더 가깝게 만드는 방법일 것입니다. 이것은 이러한 종류의 유일한 프로젝트와는 거리가 멉니다. 프로토타입은 몇 년 동안 만들어졌습니다. 노인과 병자를 위한 보조 로봇합리적인 비용으로 적절한 치료를 제공하는 것이 점점 더 어려워지는 사람들. 유명한 로봇 고추, 일본 회사 SoftBank에서 일하는 사람은 사람의 감정을 읽고 사람과 상호 작용하는 방법을 배울 수 있어야 합니다. 결국에는 집안일을 돕고 어린이와 노인을 돌보는 일입니다.
페퍼 로봇과 상호작용하는 노부인
도구, 초지능 또는 특이점
결론적으로 언급할 수 있는 세 가지 주요 흐름 인공 지능의 발전과 인간과의 관계에 대한 성찰.
- 첫 번째는 인간과 동등하고 유사한 인공 일반 지능(AI)의 구축이 일반적으로 불가능하다고 가정합니다. 불가능한 또는 아주 먼 시간. 이러한 관점에서 머신 러닝 시스템과 우리가 AI라고 부르는 것은 점점 더 완벽해지고 전문적인 작업을 수행할 수 있지만 특정 한계를 초과하지 않을 것입니다. 이것이 인류의 이익에만 봉사한다는 의미는 아닙니다. 그것은 여전히 기계, 즉 기계 도구에 불과하기 때문에 작업을 돕고 사람을 지원할 수 있으며 (뇌 및 신체의 다른 부분에있는 칩) 사람을 해치거나 심지어 죽이는 역할을 할 수도 있습니다. .
- 두 번째 개념은 기회입니다. AGI의 초기 건설그리고 기계의 진화의 결과로, 오르기 인공 초지능. 슈퍼마인드가 그것을 적으로 간주하거나 불필요하거나 해로운 것으로 간주할 수 있기 때문에 이 비전은 사람에게 잠재적으로 위험합니다. 그러한 예측은 인류가 미래에 기계에 필요할 수 있다는 가능성을 배제하지 않습니다. 그러나 매트릭스에서처럼 반드시 에너지의 원천이 될 필요는 없습니다.
- 마지막으로, 우리는 또한 Ray Kurzweil의 "특이점"의 개념을 가지고 있습니다. 인간과 기계의 통합. 이것은 우리에게 새로운 기회를 줄 것이고 기계는 인간의 AGI, 즉 유연한 보편적 지능을 갖게 될 것입니다. 이 예를 따르면 장기적으로 기계와 사람의 세계를 구별할 수 없게 될 것입니다.
인공 지능의 종류
- 반응하는 - 특화되어 특정 상황에 대응하고 엄격하게 정의된 작업을 수행합니다(DeepBlue, AlphaGo).
- 제한된 메모리 리소스로 - 의사 결정을 위해 받은 정보 리소스를 사용하여 전문화(자율주행차 시스템, 챗봇, 음성 비서).
- 독립적인 마음을 가진 자 - 일반적이고 인간의 생각, 감정, 동기 및 기대를 이해하고 제한 없이 상호 작용할 수 있습니다. AI 개발의 다음 단계에서 첫 번째 사본이 만들어질 것으로 믿어집니다.
- 자기 인식 -유연한 마음 외에도 인식도 있습니다. 자신에 대한 개념. 현재이 비전은 완전히 문학의 표식 아래 있습니다.
