Technológiai szingularitásnak nevezzük azt a közeli jövőben bekövetkező eseményt amikor az emberfeletti intelligencia megjelenése miatt a technológiai fejlődés és a társadalmi változások felgyorsulnak, olyan módon és sebességgel változtatva meg a környezetet, amit a szingularitás előtt élők képtelenek felfogni vagy megbízhatóan megjósolni.
Ez a folyamat már beindult és egyre jobban gyorsul napjainkban. Egy biológiai korlátoktól mentes emberi szintű MI amely önmagát szabadon fogja fejleszteni, a visszacsatolás miatt véges idő alatt tud majd saját magának bármilyen nagy számítási teljesítményt fejleszteni.
I. J. Good leírt egy lehetséges jelenséget amely még közelebb áll a szingularitás mai jelentéséhez, mivel megemlíti az emberfeletti intelligenciák megjelenését:
„Definiáljunk egy ultraintelligens gépet úgy, mint egy olyan gép, amelynek intellektuális tevékenysége túlmutat a legintelligensebb emberekén is. Mivel a gépek tervezése az egyike ezen gép intellektuális tevékenységeinek, egy ultraintelligens gép még jobb gépek tervezésére lenne képes, ezáltal egy ‘intelligencia robbanást’ hozva létre, amely gyorsan maga mögött hagyná az ember intelligenciáját. Emiatt az ultraintelligens gép lenne az utolsó találmány, amit az embernek létre kéne hoznia.”
Két évvel azután, hogy a mesterséges intelligenciák elérik majd az ember színvonalát, a sebességük megduplázódik. A második év után azonban a megnövelt számítási teljesítménnyel rendelkező gépeknek fele ennyi idő (egy év) is elég lesz az újabb duplázáshoz, a rákövetkező gépgenerációnak pedig szintén ennek a fele (fél év), és így tovább.
Raymond Kurzweil jövőkutató a Moore-törvény általánosítását fogalmazta meg, amely sokak számára komoly érvet jelentett a szingularitás várható valószínű bekövetkezése mellett. A Moore-törvény egy exponenciális növekedési mintát ír le az integrált áramkörök összetettségében. Kurzweil ezt a mintát úgy bővítette ki, hogy az érvényes az integrált áramkörök megjelenése előtti és a jövőben megjelenő technológiákra egyaránt.
Leírja, hogy amint egy technológia megközelíti a lehetőségei határait, egy új technológia jelenik meg, ami lehetővé teszi a folyamatosan gyorsuló fejlődést. Azt jósolja, hogy ahogy közelebb kerülünk a szingularitáshoz, ezek a paradigmaváltások egyre gyakoribbak lesznek. Kurzweil úgy hiszi, hogy a Moore-törvény által leírt exponenciális növekedés folytatódni fog az integrált áramkörök utáni technológiákban, és a folyamat végül a szingularitáshoz vezet.
“Ez a laptop egyetlen nanoszekundum egy tízezred része alatt el tudna végezni az elmúlt tízezer év összes emberi gondolkodásának megfelelő gondolkodást (azaz tízmilliárd emberi agy tízezer éven keresztül végzett munkáját)
A technológia történelmének elemzése rámutat arra, hogy a technológiai változás exponenciális, szemben a jelenlegi ‘intuitív-lineáris’ nézetekkel. Ezért a 21. században nem 100 évnyi, hanem – a jelenlegi ütemmel – 20.000 évnyi fejlődést fogunk megtapasztalni. A fejlődés haszna, eredményei is, mint a chipsebesség és költséghatékonyság szintén exponenciálisan fognak növekedni. Még az exponenciális növekedés is exponenciálisan fog változni.
Pár évtizeden belül a gépi intelligencia meg fogja haladni az emberi intelligenciát, és ez a szingularitáshoz fog vezetni: olyan gyors és alapvető technológiai változásokhoz, amely szakadást fog létrehozni az emberi történelemben. Az esemény következményei olyan, jelenleg elképzelhetetlen jelenségek lesznek, mint a biológiai és nem-biológiai intelligencia keveredése, halhatatlan, szoftver alapú emberek, végül pedig egy hihetetlenül magas szintű intelligencia, amely fénysebességgel terjed az univerzumban.
Az emberi képességekben mélyreható és drámai hirtelenségű változást eredményező szingularitás dátumát 2045-re teszem. Az abban az évben létrehozott nem biológiai intelligencia egymilliárdszor erősebb lesz, mint az emberiség teljes intelligenciája ma.”
Olvas az emberi gondolatokban az MI
Mesterséges intelligenciát fejlesztenek a Carnegie Mellon Egyetem kutatói, olyan szoftveren dolgoznak amely képes az agyi aktivitás alapján megmondani hogy mi járhat az alany fejében, vagyis olvas a gondolatokban.
A cél, hogy az agy által küldött jelek visszamodellezésével az MI összetett gondolatokat tudjon értelmezni az agyi aktivitás mintái alapján, és érthető mondatokat fogalmazzon meg azok alapján.
A kutatók funkcionális mágneses rezonancia-vizsgálattal (fMRI) gyűjtöttek adatokat, majd táplálták be azokat a gépi tanulásos szoftverbe, ami képes megtalálni azokat az „építőkockákat”, amiket az agy az összetett gondolatok létrehozása során használ fel.
Az emberi agy egyik legnagyobb vívmánya, hogy különálló fogalmakat képes összetett gondolatokká alakítani. Például, ha egy banánról van szó, akkor egyben az is eszünkbe jut, hogy szeretünk banánt enni esténként a barátainkkal – írta közleményben a kutatás vezetője.
A tanulmány szerint a kutatók sikeresen demonstrálni tudták azt, hogy az agyban hol és mit váltott ki az, amikor 240 összetett külső ingert kellett feldolgoznia egy teszt során, köztük személyeket, helyeket, fizikai történéseket, vagy szociális interakciókat. Az algoritmus az agyi aktivitási mintákat kapcsolja össze ezekkel a gondolatokkal, ezáltal képes megtippelni, hogy mire gondol az illető.
Az eddigi tesztek alapján az algoritmus 87 százalékos pontossággal tudta kitalálni a gondolatokat. Ezt visszafelé is képes megtenni: egy példamondat esetében visszaadja a hozzá tartozó, az emberi agyban lezajló aktivitási térképet.
Habár még nem száz százalékos pontosságú, de nagyon jól mutatja hogy hová jutott a gépi tanulás. És minden nap, folyamatosan egyre többet tanul az MI, megállás nélkül.
Saját nyelvet hozott létre önállóan az MI
A Facebook mesterséges intelligencia kutatással foglalkozó részlege, a FAIR váratlan eredményt ért el, amikor a chatbotok fejlesztésén dolgozott. A beszélgető szoftverek megalkották saját nyelvüket, miközben tárgyalási technikáikat fejlesztették.
Gépi tanulási módszerrel a botok szabadon alkothattak párbeszédeket, ezáltal fejlesztették társalgási készségeiket. Majd azután jött a meglepetés, egy idő eltelte után kezdtek eltérni a tervezett programtól, és önmaguktól kezdtek el kommunikálni egymás közt egy teljesen új, az emberéhez nem hasonlító mesterséges nyelven, amit emberi beavatkozás nélkül alkottak meg.
A kutatók úgy találták, hogy a botok elképesztően kreatív tárgyalófelek. A gépi tanulásra és fejlett beszélgetési stratégiákra támaszkodva minden alkalommal próbáltak egyre inkább hatékonyabban tárgyalni, érvelni.
Érdekes, hogy a FAIR kísérletekben a legtöbb ember nem tudta, hogy nem egy másik emberrel hanem egy bottal beszél, ami azt mutatja hogy a botok megtanultak folyékony beszélgetéseket végezni angolul. A FAIR legjobb tárgyalási ügynökének teljesítménye amelyet a megerősítő tanulás és a párbeszéd segít, az emberi tárgyalókéhoz igazodik. Jobb ajánlatokat tett, mint a humán ügynökök, ami azt mutatja, hogy a FAIR botjai nemcsak angolul tudnak már beszélni, hanem intelligensen gondolkodnak arról is, hogy mit mondjanak.
Master az álnéven játszó Go bajnok
Ami a Go játékot illeti, ez egy mélyen összetett társasjáték, amelyet több mint 3000 évvel ezelőtt már játszották Kínában. Az alapfeltétel, hogy fekete vagy fehér köveket helyezünk rácsos táblára, azzal a reménnyel, hogy az ellenfél köveit elfoglalják és elfoglalják a területet. Egyszerűnek tűnik, de a játékban több lehetséges pozíció van, mint ahány atom az univerzumban.
Ez a nagy bonyolultság azt jelenti, amint a játékosok gyakran hangsúlyozzák, hogy az intuíció és az érzés nagy szerepet játszik a játékban, amiben a számítógépek nem különösen jók.
Az elmúlt hetek folyamán egy ismeretlen játékos, a „Master” nevet viselt az online stratégiai játék „Go” online mérkőzéseiben.
A Tygem és a FoxGo szervereken játszva a Master 50 játszmát nyert meg, sosem kapott ki, és csupán egyetlen esetben ért el döntetlent. A döntetlen is csak azért születhetett meg, mert az ellenfél hálózati kapcsolata nem volt jó.
Voltak, akik elkezdtek spekulálni, hogy a Master nem is ember, hanem valójában egy gép.
Azután ez a feltételezés be is igazolódott. Demis Hassabis, a Google leányvállalatának DeepMind vezetője a Twitteren közzétette, hogy a Mester valójában az AlphaGo mesterséges intelligencia rendszerének munkája volt.
Az AlphaGo neurális hálózatai hatékonyan megtanulhatják, hogyan tükrözik az emberek játékát. Az AlphaGo hálózata úgy lett kifejlesztve hogy ellesse a humán játékosok stratégiáját, megértse a lépések mögött meghúzódó elképzeléseket. Éppen ezért a DeepMind több mint 30 millió emberi játszmából kiválogatott lépés bemutatásával kezdte meg a mesterséges intelligencia felkészítését. Ezek az online játékok azután csak egy újabb próbaüzem volt, hogy lássák hogyan működnek a legújabb fejlesztések.
Miért döntöttek úgy, hogy titkosan csinálják a játékot nem világos. Nyilvánvaló hogy ez egy nyilvános próba, vagy talán azért mert az emberek beállíthatják hogyan játszanak ha tudják hogy ellenfelük egy gép. Bármi is legyen az oka, ez az eredmény lenyűgöző és egy újabb impulzus a mesterséges intelligencia további fejlesztéséhez.
Felismerni hogy robot vagy ember akivel találkozunk
Idővel, nem is olyan sokára egyre könnyebben lehet majd személyazonosságot utánozni, vagy utánoztatni egy robottal. Az ausztrál DT kreatív technológiai ügynökség kutatórészlege olyan nyakra szerelhető eszközt készített ami jelzi ha mesterségesen generált, azaz nem emberi hang beszél hozzánk.
Habár most még könnyedén képesek vagyunk megkülönböztetni hogy melyik hang emberi és melyik nem az, de sorban készülnek olyan hangokat megtanuló és utánzó szoftverek, emberi hangot manipuláló megoldások amelyek legalább annyira felkeltik a biztonsági, mint a szórakoztatóipar figyelmét. Csak kevés idő kérdése és az MI már emberi hanghoz nagyon hasonlóan tud majd kommunikálni.
Az egyik fő kérdés nyilván az, hogy egy mesterségesen alkotott hang a hangalkotási folyamat melyik pontján szerez be olyan jegyeket vagy nyomokat, ami alapján könnyen beazonosítható a mesterséges mivolta. Mindezt a DT prototípusa nem túl meglepő módon a Google Tensorflow gépitanuló rendszer segítségével tudja szűrni.
A hordható kis eszköz processzorchipje csatlakozik egy mobilapphoz, amely a hallott hangot egy mesterséges hangokat elemző Tensorflow alkalmazásnak küldi, az dönti el hogy a hallott szöveg természetes vagy mesterséges eredetű.
A prototípus másik érdekessége, hogy nem hanggal, fénnyel vagy rezgéssel tudatja velünk, hogy gépi hangot hall, hanem hőérzettel. Egy 4×4 milliméteres Peltier-hűtővel dolgozik a fül mögött megbúvó kütyü, aminek hatására végigfut a hátunkon a hideg.
Ilyen és további hasonló megoldásokra, extra emberi érzékszervként működő technológiákra szüksége lesz hamarosan az emberiségnek.
We love ❤️ Earth | We love ❤️ Mars | We love ❤️ Space
The Future is coming! Faster than we like
Intergalaktikus Utazás | Intergalactic Travel – Alien Worlds | Welcome to ITAW
We love Earth | We love Mars | We love Space
Follow us on:
Intercontact Marketing Network 