[Будущее здесь, Искусственный интеллект, Научно-популярное] Последняя битва за Сингулярность
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Среди футурологов и трансгуманистов про Технологическую Сингулярность много говорят и пишут. Считается, что это такая точка в развитии, когда технологическое развитие становится в принципе неуправляемым и необратимым, что порождает радикальные изменения характера человеческой цивилизации. Обычно ее наступление связывают с появлением технологии сильного искусственного интеллекта, который способен совершенствовать сам себя — и в конечном итоге может войти в «безудержную реакцию» циклов самосовершенствования, создав в конечном счёте суперинтеллект, превосходящий интеллект всего человечества (wiki).
Считается также, что мы стоим на пороге синулярности. Что вот-вот, осталось подождать еще пару десятилетий, и она случится. Однако пока никакого сильного ИИ нет. Различные новые технологии появляются, но относительно медленно. Прогнозы футурологов не спешат сбываться, а то и вовсе оказываются несбыточными мечтами. И всё происходящее выглядит так, как будто ничего особенного не случится — ни в ближайшее десятилетие, ни в ближайшее столетие… Неужели наши надежды напрасны? И можем ли мы что-то сделать, чтобы реально приблизить Сингулярность?
Примечание: В этой статье нет каких-то практических решений и предложений; нет ответов — есть только вопросы. Можно сказать, что данная статья не является самостоятельной, это своего рода обозначение проблемы и одновременно введение в серию статей или даже книгу. Но главное — это приглашение к размышлению и обсуждению.
Поле битвы — человек
Одна из ключевых проблем заключается в том, что по мере продвижения вперед все более и более узким местом становится сам человек, человеческий мозг, его способность получать, обрабатывать и выдавать информацию. Между возможностями человеческого мозга и задачами, которые требуется решать для движения прогресса, стремительно увеличивается пропасть. Человек — умнейшее существо на планете, но вот для решения современных научных сверхзадач мы все чаще упираемся в бутылочное горлышко человеческого разума: слишком низкую скорость получения, обработки и выдачи информации.
Органы чувств
Человек получает информацию из внешнего мира с помощью как минимум 6 органов чувств (зрение, слух, вкус, обоняние, осязание, вестибулярный аппарат). Из этих органов для получения абстрактной информации и обмена абстрактной информацией задействованы лишь два — зрение и слух (и частично осязание — например азбука Брайля для слепых).
Самый широкий канал получения информации — зрение. Считается, что с помощью глаз мы получаем около 80% всей информации. По приблизительным оценкам, разрешение сетчатки каждого глаза составляет примерно 120-140 мегапикселей, частота восприятия — около 25 кадров в секунду. С точки зрения современных технологий, это чрезвычайно высокие показатели (можно оценить видеопоток как порядка 6 гигапикселей в секунду). Вы не найдете видеокамер с таким разрешением в продаже — если подобные камеры и существуют, то в единичных экземплярах, стоят огромных денег и применяются исключительно в научно-исследовательских задачах.
Слух обеспечивает нам около 16% всей информации. Человеческое ухо способно воспринимать сигналы с частотами от 16 до 20000 Гц и в достаточно большом диапазоне амплитуд — от 0 до «порога болевого ощущения» 120..140дБ. Также, звуковые импульсы, сменяющие друг друга с частотой более 16 Гц мы воспринимаем как непрерывный звук. Однако в отличие от зрения, слух почти «одномерен», поэтому объем информации, поступающей в мозг от органов слуха, несколько меньше чем от органов зрения.
Мозг
Мозг состоит из порядка 100 миллиардов нейронов. Для сравнения, в последних процессорах порядка 2 миллиардов транзисторов, и транзистор — гораздо более простая структура чем нейрон. Однако скорость передачи нервных импульсов между нейронами невелика: от 0.5 до 120 метров в секунду. В среднем, через один синапс проходит 10 импульсов в секунду, т.е. частота работы порядка 10Гц. Это чрезвычайно мало в сравнении с гигагерцовыми частотами современных процессоров.
Невероятные возможности мозга обеспечиваются лишь беспрецедентной параллельностью — в отличие от единственного процессора лишь с несколькими ядрами, в мозгу работает огромное число нейронов одновременно. На теле одного нейрона может располагаться до 5000 синапсов, и если учесть общее количество нейронов, то даже при том что они задействованы не все, получается огромная вычислительная мощность.
Объем памяти нашего мозга по оценкам ученых составляет порядка 1 петабайт информации (например, поисковая система Google обрабатывает ежедневно около 24 петабайт данных).
При этом мозг человека потребляет только 25 ватт энергии, по этому параметру его можно назвать самым эффективным вычислительным устройством на Земле.
Каналы ввода-вывода
Однако, каким бы мощным не был мозг, вся эта мощь в буквальном смысле заперта в черепной коробке. Первая проблема заключается в том, с какой скорсотью человек способен обмениваться абстрактной (главным образом текстовой) информацией с внешним миром.
Начнем со зрения
Средняя скорость чтения человека от 200 до 250 слов в минуту (для английского языка), 128-180 слов в минуту (для русского), в зависимости от языка (данные для не-иероглифических языков).
В символах средней считается скорость 1500 символов в минуту. Если условно принять один символ за один байт (в научной и технической литературе, которая нас в основном интересует, разных символов обычно больше чем в художественной, но все-же в неиероглифических языках мы примерно вмещаемся в байт) то получим канал 200 бит/сек. Это медленнее чем самые первые модемы!
Технологии скорочтения не на много увеличивают эту скорость. Например, президент США Джон Кеннеди мог читать со скоростью примерно 1200 слов в минуту, что соответствует примерно 800 бит/сек.
Скорость восприятия человеческой речи
Согласно исследованиям, оптимальный темп речи для чтения аудиокниг на английском языке соответствует 150—160 словам в минуту. Для личной беседы — 190 слов в минуту. Как видно, скорость примерно соответствует скорости чтения, так что использование аудиоканала никаких особых преимуществ не добавляет.
И если просто смотреть и слушать человек может всегда (если не спит), то целенаправленная работа с текстовой информацией — более трудная задача. В самом деле, можете ли вы читать постоянно, особенно если это не захватывающий приключенческий роман, а сложная для понимания научная или техническая литература?
Скорость вывода информации
Еще хуже обстоят дела с каналом вывода абстрактной информации из мозга во внешний мир. Наиболее распространенный способ в современном мире — печать на клавиатуре компьютера. Средняя скорость набора составляет 200 знаков в минуту, что соответствует всего лишь 27 бит/сек! Возможно, здесь немного бы помогли программы распознавания речи — ведь скорость речи в среднем соответствует скорости восприятия речи, что больше скорости набора.
Все это весьма неплохо для простой повседневной жизни, подобной жизни наших эволюционных предков — приматов, и вполне подходит для качественной жизни множества поколениям людей; но не так уж хорошо для целей достижения Сингулярности.
Абстрактное мышление
Вторая существенная проблема — принципиальная неприспособленность человеческого разума для работы со сложной абстрактной информацией.
При обработке «абстрактной» информации мозг не оперирует такими огромными потоками входящей визуальной информации, которые предоставляет нам зрение, а ограничивается жалкими сотнями бит в секунду. И это касается не только скорости получения информации, но и скорости ее осмысления.
Объем памяти мозга огромен, но в краткосрочной памяти человека может одновременно содержаться лишь около семи объектов.
Почему так происходит? Биологически человек — все еще животное. Человеческий мозг по прежнему предназначен для обеспечения выживания особи и вида, преимущественно в дикой саванне. Человеческий мозг изначально не предназначен для чтения, набора текста, работы со сложными абстракциями. Наше зрение способно очень быстро обрабатывать огромные массивы природной визуальной информации — но это нужно для того чтобы быстро замечать хищников, притаившихся в джунглях, и другие опасности, а также чтобы находить разнообразную еду; но скорость нашего чтения медленнее чем самые первые модемы, выпускавшиеся в 80-х годах 20-го века! А скорость выдачи информации и того меньше.
Подобно тому, как люди прямоходящие, но скелет человека все еще не до конца приспособлен к прямохождению (отсюда многие заболевания опорно-двигательной системы) — аналогично, люди разумны, но все еще не до конца предназначены для научного мышления.
И это узкое горлышко нашей цивилизации, преграждающее нам путь к Сингулярности.
Несовершенство биологической природы человека
Биологическая природа человека тоже накладывает свой отпечаток.
Человеку свойственна усталость, прокрастинация, истощение. Человеческий мозг не может решать сложные научные задачи 24 часа в сутки. Людям требуется отдых, отвлечение, смена обстановки. Наши глаза также подвержены усталости, мы не можем читать слишком быстро и слишком много. Люди периодически хотят спать, у них может болеть голова, они подвержены болезням…
Пик нашего развития приходится на возраст 20-40 лет; до этого — период детства, когда мозг гибкий, но знаний в нем недостаточно; после — период старения, когда сил и здоровья с каждым днем все меньше. И большинство погружается в семейно-бытовые дела и проблемы, наука и прогресс их уже не интересуют.
Поле битвы — Цивилизация
Огромный объем знаний
Информации стало слишком много. Мы как цивилизация обладаем огромными знаниями, но наших человеческих ресурсов недостаточно, даже чтобы просто ознакомиться со всеми этими знаниями; современный объем информации настолько огромен, что охватить его физически непосильно для конкретного человека даже за всю жизнь; не прочитать, не прослушать, не просмотреть, не осознать…
Наши библиотеки переполнены книгами, но сможем ли мы прочитать эти книги? В мире существует 130 миллионов книг, но вы не сможете прочесть даже сотой доли процента от этого числа! Для этого просто не хватит человеческой жизни.
В мире огромное количество знаний, которые просто недоступны — потому что они где-то зарыты, во всем этом ворохе информации. В результате возникает дублирование и куча ненужной работы, которую нередко делают люди, даже не зная друг о друге.
Информационная революция
Одна из важнейших составляющих научно-технической революции — компьютерная революция, привнесла в наши жизни компьютеры и глобальную сеть интернет. Без преувеличения, Интернет — это прорыв такого же масштаба, как возникновение письменности когда-то. Считается, что человечество накопило 2 трлн гигабайт данных, а годовой объем интернет-трафика составляет порядка 3 зеттабайт. Доступ к Сети имеет 4,54 миллиарда пользователей, каждый из которых в среднем проводит в сети порядка 7 часов в день. Это фантастические цифры, однако что мы имеем в реальности?
Человекоориентированная информация
Большая часть информации не представляет для целей достижения Сингулярности никакой ценности. Мало того — эта информация имеет закрытую, неструктурированную природу, для нее в основном доступна лишь одна операция — копирование и пересылка. Большая часть трафика — видео, аудио и изображения — человекоориентированные блобы, с которыми компьютер в основном не может сделать ничего осмысленного.
Но даже простая текстовая информация остается для компьютеров малопонятной. Поисковые системы — сложнейшие системы, по сути лишь примитивные костыли, адаптированные под примитивные человеческие текстовые запросы.
Проблема в том, что практически вся информация в мире ориентирована на людей. На тех самых людей со всеми их человеческими недостатками, которые мы рассмотрели выше.
Печатные и электронные книги — текст на человеческом языке. Изображения, аудио и видео вообще ориентированы на человеческие органы зрения и слуха и для компьютера представляют собой в общем случае лишь мешанину битов. Вся эта информация ориентирована на человеческий мозг, унаследовавший другой тип восприятия.
В этом огромная проблема. Компьютер оперирует терабайтами информации и не имеет никакого представления о них вообще. Да, компьютеры облегчают нам работу со специальной информацией — такой как электрические схемы, чертежи или исходные коды программ, но они не могут работать с общей информацией. В основном они способны лишь развлекать нас.
Между человеком и компьютером по прежнему огромная пропасть.
Лавина сложности
Если же рассматривать только научную информацию, то здесь мы сталкиваемся с другой проблемой: огромной, невероятной сложностью современных научных задач. Времена, когда гениальные одиночки могли совершать научные открытия в домашних лабораториях, давно прошли. Современная наука требует профессиональных лабораторий, сложнейшего и сверхдорогостоящего оборудования — такого как Большой Адронный Коллайдер или интерферометр LIGO, и слаженной работы большого числа профессионалов. Это невозможно без поддержки государств или крупнейших транснациональных корпораций.
Говоря о Сингулярности и наиболее важных задачах Трансгуманизма — победа над старостью и смертью и получению контроля над биологической природой человека, нельзя не упомянуть огромную сложность биологических систем.
Одна молекула ДНК в среднем состоит из 100 миллиардов атомов. А биологическая клетка содержит в среднем около 100 триллионов атомов. Длина всех молекул ДНК двойного набора хромосом в одной клетке человека равна примерно 2м. Количество вариантов конформаций одной единственной молекулы типичного белка может быть больше, чем количество атомов во Вселенной (источник: Introduction to General, Organic and Biochemistry).
Некоторые примеры сложности
Вот как описывает биологическую сложность профессор Михаил Пантелеев
Превращение одного вещества в другое под действием единичного фермента нередко можно описать довольно простой формулой с хорошей точностью, хотя и тут полно исключений. Два самых простых фермента, воздействуя друг на друга, уже образуют систему с нетривиальным поведением: в ней могут наблюдаться стабилизация, наличие порогов и переключений, автоволны. Без детального математического анализа тяжело сказать, как она себя будет вести. В системе же из трех ферментов мы уже получаем полный «букет» динамических режимов, включая хаос и странные аттракторы.
Это всего три фермента, а ведь простейшая из реальных биологических систем клетки представляет собой сеть из сотен разных ферментов, кофакторов, метаболитов, которые тысячами способов влияют друг на друга.
(источник: Победить старость, рак и инфаркты; Михаил Пантелеев о биологической сложности)
В 2005 году сотрудникам Лос-Аламосской национальной лаборатории удалось создать динамическую модель работы рибосомы, синтезирующей молекулу белка. Для этого потребовалось 768 микропроцессоров, работавших в течение 260 дней. За это время удалось «снять» 20 миллионов кадров, отражающих лишь 2 наносекунды из жизни рибосомы.
(источник)
В 2011 году китайские ученые создали симуляцию вируса H1N1 на атомарном уровне. Система на базе GPU Mole-8.5, в котором установлено свыше 2200 графических процессоров NVIDIA Tesla, способна симулировать 770 пикосекунд в день с шагом времени интегрирования в 1 фемтосекунду для 300 миллионов атомов или радикалов.
(источник)
Разумеется, полное моделирование на уровне атомов далеко не всегда целесообразно; в большинстве практических случаев можно ограничиться какими-то приближениями. Однако огромная сложность биологических систем проявляется и на более высоких уровнях.
Например, в 2013 году для симуляции 1 секунды работы 1% человеческого мозга (1,73 млрд нервных клеток и 10,4 трлн синапсов) потребовалось 40 минут на кластере из 82 944 процессоров 10-петафлопсного K computer.
(источник)
А в проекте моделировании мозга habr.com/ru/news/t/429200 в 2018 году современный суперкомпьютер, состоящий из миллиона ядер ARM9, способных обрабатывать 200 триллионов операций в секунду, может моделировать в реальном времени лишь один процент от общего количества нейронов (1 млрд, а не 100 млрд).
Да, прогресс есть; и я не сомневаюсь, что довольно скоро удастся смоделировать и полноценную бактерию на атомном уровне, и многоклеточный организм, и весь человеческий мозг, и много чего еще; а если не хватит вычислительной мощности обычных суперкомпьютеров — помогут квантовые. Проблема скорее в другом: в переходе количества в качество. В построении моста от уровня понимания человека (который принципиально умнее не станет) до тех немыслимо огромных объемов информации, которые механически обрабатываются современными суперкомпьютерами — без всякого понимания с их стороны.
В завершение
Эта статья не открывает чего-то нового; фактически, это лишь введение в проблему и взгляд на достижение Сингулярности под другим углом.
Скорее всего, технологическая сингулярность не возникнет сама по себе, как простой результат самопроизвольного перехода количества в качество, огромной вычислительной мощности в какое-то подобие сверхинтеллекта, способного бесконечно самосовершенствовать самого себя. Кажется, для достижения Сингулярности мы должны приложить некоторые целенаправленные усилия. Какие именно? Это отдельная тема, очень большая и сложная. Я намеренно не стал включать сюда каких-либо упоминаний возможных действий (хотя разумеется у меня есть определенные мысли на этот счет) — иначе получилась бы не статья, а книга:) Но надеюсь, эта статья послужит неким введением и началом для дальнейших исследований.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Математика, Научно-популярное] Бенуа Мандельброт на TED: «Фракталы и искусство изломов» (перевод)
- [IT-инфраструктура, Будущее здесь, Космонавтика, Финансы в IT] OneWeb будет жить: Великобритания выкупает 20% компании за $500 млн
- [IT-компании, Научно-популярное] Яндекс объявил лауреатов научной премии имени Ильи Сегаловича за 2020 год
- [DIY или Сделай сам, Natural Language Processing, Будущее здесь, Голосовые интерфейсы, Информационная безопасность] Голосовой помощник для совершения операций на бирже
- [Искусственный интеллект, Машинное обучение, Обработка изображений] MIT убрал датасет Tiny Images из-за расистских и оскорбительных терминов
- [Научно-популярное, Учебный процесс в IT] Датасет — это просто тест Роршаха (вы видите то, что хотите увидеть) (перевод)
- [Карьера в IT-индустрии, Математика, Научно-популярное, Физика] Нефтянка для инженеров, программистов, математиков и широких масс трудящихся, часть 4
- [Астрономия, Научно-популярное] Почему астрономы сомневаются, что в Солнечной системе есть неоткрытая Девятая планета (перевод)
- [Будущее здесь, Законодательство в IT, Информационная безопасность, Финансы в IT] Почему у Wechat нет и не может быть конкурентов
- [Биотехнологии, Мозг, Научно-популярное, Читальный зал] Предсказание будущего: нейрокомпьютерная модель распознавания речи
Теги для поиска: #_buduschee_zdes (Будущее здесь), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_nauchnopopuljarnoe (Научно-популярное), #_tehnologicheskaja_singuljarnost (технологическая сингулярность), #_buduschee (будущее), #_transgumanizm (трансгуманизм), #_nesovershenstvo_cheloveka (несовершенство человека), #_buduschee_zdes (
Будущее здесь
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_nauchnopopuljarnoe (
Научно-популярное
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 21-Ноя 22:38
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 Среди футурологов и трансгуманистов про Технологическую Сингулярность много говорят и пишут. Считается, что это такая точка в развитии, когда технологическое развитие становится в принципе неуправляемым и необратимым, что порождает радикальные изменения характера человеческой цивилизации. Обычно ее наступление связывают с появлением технологии сильного искусственного интеллекта, который способен совершенствовать сам себя — и в конечном итоге может войти в «безудержную реакцию» циклов самосовершенствования, создав в конечном счёте суперинтеллект, превосходящий интеллект всего человечества (wiki). Считается также, что мы стоим на пороге синулярности. Что вот-вот, осталось подождать еще пару десятилетий, и она случится. Однако пока никакого сильного ИИ нет. Различные новые технологии появляются, но относительно медленно. Прогнозы футурологов не спешат сбываться, а то и вовсе оказываются несбыточными мечтами. И всё происходящее выглядит так, как будто ничего особенного не случится — ни в ближайшее десятилетие, ни в ближайшее столетие… Неужели наши надежды напрасны? И можем ли мы что-то сделать, чтобы реально приблизить Сингулярность? Примечание: В этой статье нет каких-то практических решений и предложений; нет ответов — есть только вопросы. Можно сказать, что данная статья не является самостоятельной, это своего рода обозначение проблемы и одновременно введение в серию статей или даже книгу. Но главное — это приглашение к размышлению и обсуждению. Поле битвы — человек Одна из ключевых проблем заключается в том, что по мере продвижения вперед все более и более узким местом становится сам человек, человеческий мозг, его способность получать, обрабатывать и выдавать информацию. Между возможностями человеческого мозга и задачами, которые требуется решать для движения прогресса, стремительно увеличивается пропасть. Человек — умнейшее существо на планете, но вот для решения современных научных сверхзадач мы все чаще упираемся в бутылочное горлышко человеческого разума: слишком низкую скорость получения, обработки и выдачи информации. Органы чувств Человек получает информацию из внешнего мира с помощью как минимум 6 органов чувств (зрение, слух, вкус, обоняние, осязание, вестибулярный аппарат). Из этих органов для получения абстрактной информации и обмена абстрактной информацией задействованы лишь два — зрение и слух (и частично осязание — например азбука Брайля для слепых). Самый широкий канал получения информации — зрение. Считается, что с помощью глаз мы получаем около 80% всей информации. По приблизительным оценкам, разрешение сетчатки каждого глаза составляет примерно 120-140 мегапикселей, частота восприятия — около 25 кадров в секунду. С точки зрения современных технологий, это чрезвычайно высокие показатели (можно оценить видеопоток как порядка 6 гигапикселей в секунду). Вы не найдете видеокамер с таким разрешением в продаже — если подобные камеры и существуют, то в единичных экземплярах, стоят огромных денег и применяются исключительно в научно-исследовательских задачах. Слух обеспечивает нам около 16% всей информации. Человеческое ухо способно воспринимать сигналы с частотами от 16 до 20000 Гц и в достаточно большом диапазоне амплитуд — от 0 до «порога болевого ощущения» 120..140дБ. Также, звуковые импульсы, сменяющие друг друга с частотой более 16 Гц мы воспринимаем как непрерывный звук. Однако в отличие от зрения, слух почти «одномерен», поэтому объем информации, поступающей в мозг от органов слуха, несколько меньше чем от органов зрения. Мозг Мозг состоит из порядка 100 миллиардов нейронов. Для сравнения, в последних процессорах порядка 2 миллиардов транзисторов, и транзистор — гораздо более простая структура чем нейрон. Однако скорость передачи нервных импульсов между нейронами невелика: от 0.5 до 120 метров в секунду. В среднем, через один синапс проходит 10 импульсов в секунду, т.е. частота работы порядка 10Гц. Это чрезвычайно мало в сравнении с гигагерцовыми частотами современных процессоров. Невероятные возможности мозга обеспечиваются лишь беспрецедентной параллельностью — в отличие от единственного процессора лишь с несколькими ядрами, в мозгу работает огромное число нейронов одновременно. На теле одного нейрона может располагаться до 5000 синапсов, и если учесть общее количество нейронов, то даже при том что они задействованы не все, получается огромная вычислительная мощность. Объем памяти нашего мозга по оценкам ученых составляет порядка 1 петабайт информации (например, поисковая система Google обрабатывает ежедневно около 24 петабайт данных). При этом мозг человека потребляет только 25 ватт энергии, по этому параметру его можно назвать самым эффективным вычислительным устройством на Земле. Каналы ввода-вывода Однако, каким бы мощным не был мозг, вся эта мощь в буквальном смысле заперта в черепной коробке. Первая проблема заключается в том, с какой скорсотью человек способен обмениваться абстрактной (главным образом текстовой) информацией с внешним миром. Начнем со зрения Средняя скорость чтения человека от 200 до 250 слов в минуту (для английского языка), 128-180 слов в минуту (для русского), в зависимости от языка (данные для не-иероглифических языков). В символах средней считается скорость 1500 символов в минуту. Если условно принять один символ за один байт (в научной и технической литературе, которая нас в основном интересует, разных символов обычно больше чем в художественной, но все-же в неиероглифических языках мы примерно вмещаемся в байт) то получим канал 200 бит/сек. Это медленнее чем самые первые модемы! Технологии скорочтения не на много увеличивают эту скорость. Например, президент США Джон Кеннеди мог читать со скоростью примерно 1200 слов в минуту, что соответствует примерно 800 бит/сек. Скорость восприятия человеческой речи Согласно исследованиям, оптимальный темп речи для чтения аудиокниг на английском языке соответствует 150—160 словам в минуту. Для личной беседы — 190 слов в минуту. Как видно, скорость примерно соответствует скорости чтения, так что использование аудиоканала никаких особых преимуществ не добавляет. И если просто смотреть и слушать человек может всегда (если не спит), то целенаправленная работа с текстовой информацией — более трудная задача. В самом деле, можете ли вы читать постоянно, особенно если это не захватывающий приключенческий роман, а сложная для понимания научная или техническая литература? Скорость вывода информации Еще хуже обстоят дела с каналом вывода абстрактной информации из мозга во внешний мир. Наиболее распространенный способ в современном мире — печать на клавиатуре компьютера. Средняя скорость набора составляет 200 знаков в минуту, что соответствует всего лишь 27 бит/сек! Возможно, здесь немного бы помогли программы распознавания речи — ведь скорость речи в среднем соответствует скорости восприятия речи, что больше скорости набора. Все это весьма неплохо для простой повседневной жизни, подобной жизни наших эволюционных предков — приматов, и вполне подходит для качественной жизни множества поколениям людей; но не так уж хорошо для целей достижения Сингулярности. Абстрактное мышление Вторая существенная проблема — принципиальная неприспособленность человеческого разума для работы со сложной абстрактной информацией. При обработке «абстрактной» информации мозг не оперирует такими огромными потоками входящей визуальной информации, которые предоставляет нам зрение, а ограничивается жалкими сотнями бит в секунду. И это касается не только скорости получения информации, но и скорости ее осмысления. Объем памяти мозга огромен, но в краткосрочной памяти человека может одновременно содержаться лишь около семи объектов. Почему так происходит? Биологически человек — все еще животное. Человеческий мозг по прежнему предназначен для обеспечения выживания особи и вида, преимущественно в дикой саванне. Человеческий мозг изначально не предназначен для чтения, набора текста, работы со сложными абстракциями. Наше зрение способно очень быстро обрабатывать огромные массивы природной визуальной информации — но это нужно для того чтобы быстро замечать хищников, притаившихся в джунглях, и другие опасности, а также чтобы находить разнообразную еду; но скорость нашего чтения медленнее чем самые первые модемы, выпускавшиеся в 80-х годах 20-го века! А скорость выдачи информации и того меньше. Подобно тому, как люди прямоходящие, но скелет человека все еще не до конца приспособлен к прямохождению (отсюда многие заболевания опорно-двигательной системы) — аналогично, люди разумны, но все еще не до конца предназначены для научного мышления. И это узкое горлышко нашей цивилизации, преграждающее нам путь к Сингулярности. Несовершенство биологической природы человека Биологическая природа человека тоже накладывает свой отпечаток. Человеку свойственна усталость, прокрастинация, истощение. Человеческий мозг не может решать сложные научные задачи 24 часа в сутки. Людям требуется отдых, отвлечение, смена обстановки. Наши глаза также подвержены усталости, мы не можем читать слишком быстро и слишком много. Люди периодически хотят спать, у них может болеть голова, они подвержены болезням… Пик нашего развития приходится на возраст 20-40 лет; до этого — период детства, когда мозг гибкий, но знаний в нем недостаточно; после — период старения, когда сил и здоровья с каждым днем все меньше. И большинство погружается в семейно-бытовые дела и проблемы, наука и прогресс их уже не интересуют. Поле битвы — Цивилизация Огромный объем знаний Информации стало слишком много. Мы как цивилизация обладаем огромными знаниями, но наших человеческих ресурсов недостаточно, даже чтобы просто ознакомиться со всеми этими знаниями; современный объем информации настолько огромен, что охватить его физически непосильно для конкретного человека даже за всю жизнь; не прочитать, не прослушать, не просмотреть, не осознать… Наши библиотеки переполнены книгами, но сможем ли мы прочитать эти книги? В мире существует 130 миллионов книг, но вы не сможете прочесть даже сотой доли процента от этого числа! Для этого просто не хватит человеческой жизни. В мире огромное количество знаний, которые просто недоступны — потому что они где-то зарыты, во всем этом ворохе информации. В результате возникает дублирование и куча ненужной работы, которую нередко делают люди, даже не зная друг о друге. Информационная революция Одна из важнейших составляющих научно-технической революции — компьютерная революция, привнесла в наши жизни компьютеры и глобальную сеть интернет. Без преувеличения, Интернет — это прорыв такого же масштаба, как возникновение письменности когда-то. Считается, что человечество накопило 2 трлн гигабайт данных, а годовой объем интернет-трафика составляет порядка 3 зеттабайт. Доступ к Сети имеет 4,54 миллиарда пользователей, каждый из которых в среднем проводит в сети порядка 7 часов в день. Это фантастические цифры, однако что мы имеем в реальности? Человекоориентированная информация Большая часть информации не представляет для целей достижения Сингулярности никакой ценности. Мало того — эта информация имеет закрытую, неструктурированную природу, для нее в основном доступна лишь одна операция — копирование и пересылка. Большая часть трафика — видео, аудио и изображения — человекоориентированные блобы, с которыми компьютер в основном не может сделать ничего осмысленного. Но даже простая текстовая информация остается для компьютеров малопонятной. Поисковые системы — сложнейшие системы, по сути лишь примитивные костыли, адаптированные под примитивные человеческие текстовые запросы. Проблема в том, что практически вся информация в мире ориентирована на людей. На тех самых людей со всеми их человеческими недостатками, которые мы рассмотрели выше. Печатные и электронные книги — текст на человеческом языке. Изображения, аудио и видео вообще ориентированы на человеческие органы зрения и слуха и для компьютера представляют собой в общем случае лишь мешанину битов. Вся эта информация ориентирована на человеческий мозг, унаследовавший другой тип восприятия. В этом огромная проблема. Компьютер оперирует терабайтами информации и не имеет никакого представления о них вообще. Да, компьютеры облегчают нам работу со специальной информацией — такой как электрические схемы, чертежи или исходные коды программ, но они не могут работать с общей информацией. В основном они способны лишь развлекать нас. Между человеком и компьютером по прежнему огромная пропасть. Лавина сложности Если же рассматривать только научную информацию, то здесь мы сталкиваемся с другой проблемой: огромной, невероятной сложностью современных научных задач. Времена, когда гениальные одиночки могли совершать научные открытия в домашних лабораториях, давно прошли. Современная наука требует профессиональных лабораторий, сложнейшего и сверхдорогостоящего оборудования — такого как Большой Адронный Коллайдер или интерферометр LIGO, и слаженной работы большого числа профессионалов. Это невозможно без поддержки государств или крупнейших транснациональных корпораций. Говоря о Сингулярности и наиболее важных задачах Трансгуманизма — победа над старостью и смертью и получению контроля над биологической природой человека, нельзя не упомянуть огромную сложность биологических систем. Одна молекула ДНК в среднем состоит из 100 миллиардов атомов. А биологическая клетка содержит в среднем около 100 триллионов атомов. Длина всех молекул ДНК двойного набора хромосом в одной клетке человека равна примерно 2м. Количество вариантов конформаций одной единственной молекулы типичного белка может быть больше, чем количество атомов во Вселенной (источник: Introduction to General, Organic and Biochemistry). Некоторые примеры сложности Вот как описывает биологическую сложность профессор Михаил Пантелеев Превращение одного вещества в другое под действием единичного фермента нередко можно описать довольно простой формулой с хорошей точностью, хотя и тут полно исключений. Два самых простых фермента, воздействуя друг на друга, уже образуют систему с нетривиальным поведением: в ней могут наблюдаться стабилизация, наличие порогов и переключений, автоволны. Без детального математического анализа тяжело сказать, как она себя будет вести. В системе же из трех ферментов мы уже получаем полный «букет» динамических режимов, включая хаос и странные аттракторы.
Это всего три фермента, а ведь простейшая из реальных биологических систем клетки представляет собой сеть из сотен разных ферментов, кофакторов, метаболитов, которые тысячами способов влияют друг на друга. В 2005 году сотрудникам Лос-Аламосской национальной лаборатории удалось создать динамическую модель работы рибосомы, синтезирующей молекулу белка. Для этого потребовалось 768 микропроцессоров, работавших в течение 260 дней. За это время удалось «снять» 20 миллионов кадров, отражающих лишь 2 наносекунды из жизни рибосомы. (источник) В 2011 году китайские ученые создали симуляцию вируса H1N1 на атомарном уровне. Система на базе GPU Mole-8.5, в котором установлено свыше 2200 графических процессоров NVIDIA Tesla, способна симулировать 770 пикосекунд в день с шагом времени интегрирования в 1 фемтосекунду для 300 миллионов атомов или радикалов. (источник) Разумеется, полное моделирование на уровне атомов далеко не всегда целесообразно; в большинстве практических случаев можно ограничиться какими-то приближениями. Однако огромная сложность биологических систем проявляется и на более высоких уровнях. Например, в 2013 году для симуляции 1 секунды работы 1% человеческого мозга (1,73 млрд нервных клеток и 10,4 трлн синапсов) потребовалось 40 минут на кластере из 82 944 процессоров 10-петафлопсного K computer. (источник) А в проекте моделировании мозга habr.com/ru/news/t/429200 в 2018 году современный суперкомпьютер, состоящий из миллиона ядер ARM9, способных обрабатывать 200 триллионов операций в секунду, может моделировать в реальном времени лишь один процент от общего количества нейронов (1 млрд, а не 100 млрд). Да, прогресс есть; и я не сомневаюсь, что довольно скоро удастся смоделировать и полноценную бактерию на атомном уровне, и многоклеточный организм, и весь человеческий мозг, и много чего еще; а если не хватит вычислительной мощности обычных суперкомпьютеров — помогут квантовые. Проблема скорее в другом: в переходе количества в качество. В построении моста от уровня понимания человека (который принципиально умнее не станет) до тех немыслимо огромных объемов информации, которые механически обрабатываются современными суперкомпьютерами — без всякого понимания с их стороны. В завершение Эта статья не открывает чего-то нового; фактически, это лишь введение в проблему и взгляд на достижение Сингулярности под другим углом. Скорее всего, технологическая сингулярность не возникнет сама по себе, как простой результат самопроизвольного перехода количества в качество, огромной вычислительной мощности в какое-то подобие сверхинтеллекта, способного бесконечно самосовершенствовать самого себя. Кажется, для достижения Сингулярности мы должны приложить некоторые целенаправленные усилия. Какие именно? Это отдельная тема, очень большая и сложная. Я намеренно не стал включать сюда каких-либо упоминаний возможных действий (хотя разумеется у меня есть определенные мысли на этот счет) — иначе получилась бы не статья, а книга:) Но надеюсь, эта статья послужит неким введением и началом для дальнейших исследований. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Будущее здесь ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_nauchnopopuljarnoe ( Научно-популярное ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 21-Ноя 22:38
Часовой пояс: UTC + 5