El científico e inventor S. Wolfram sostiene que las personas se sienten más atraídas por los medios visuales como una forma de comunicación más rica en comparación con los tradicionales, el habla y la escritura, debido al ancho de banda más amplio: el canal visual [2, p. 371-372].
Esto sugiere la conclusión de que la cuasi-inteligencia es, más bien, posible no en la evolución técnica, pero aún así, en nuestra dirección natural, pero en la dirección opuesta, es decir, en la degradación de la inteligencia natural (IE) al nivel de ejecución de comandos por máquina, y hay una razón para esto. Según el físico N. Gershenfeld, la siguiente etapa en el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) es la fusión de la inteligencia artificial y natural [2, p.233]. Las tecnologías de convergencia de IA y EI ya se han formado. Por ejemplo, en un experimento, los cerebros de varias ratas (3-4) se conectaron en red para resolver problemas computacionales basados en los datos recibidos, como la predicción de la lluvia basada en información sobre temperatura y presión atmosférica, reconocimiento de patrones, almacenamiento y recuperación de información sensorial. En este caso, los sujetos de prueba recibieron una recompensa en caso de un cálculo exitoso. Realmente,según los propios científicos, fue creadoaprendizaje de redes neuronales con refuerzo . En otro experimento, los científicos utilizaron memristores para conectar el cerebro de una rata a una red neuronal incorporada en un microchip de pedernal (neuromórfico) ubicado a cientos de kilómetros del sujeto a través de Internet. Cabe señalar que la diferencia entre estos experimentos es de solo cinco años (el primero se llevó a cabo en 2015), y este corto período predeterminó la significada transición de EI a la fusión de EI e AI.
Esta dirección tiene una perspectiva rica, tanto literal como figurativamente. El proyecto de los Institutos Nacionales de Salud de los EE. UU. - Iniciativa BRAIN (NIH BRAIN), lanzado en 2014, implica un estudio integral del cerebro basado en tecnologías modernas y la introducción de nuevos conocimientos en la práctica. En el informe oficialse destaca el objetivo: "Nuestra tarea es comprender los esquemas y patrones de actividad nerviosa que dan lugar a la experiencia y comportamiento mental".
La estrategia de esta iniciativa define:
- describir el cerebro y hacer mapas precisos de las conexiones entre neuronas y células gliales;
- medir la actividad dinámica de las células en una cadena en diversas condiciones y en una amplia gama de comportamientos;
- utilizando esta actividad, pruebe hipótesis causales sobre cómo la actividad de la cadena afecta el comportamiento;
- Utilizando poderosos recursos computacionales, analizar y comprender los mecanismos mediante los cuales los patrones dinámicos de actividad en los circuitos neuronales generan comportamiento.
El último punto es crucial en este proyecto, a saber: usar poderosos recursos informáticos (ver supercomputadoras y sistemas de redes neuronales disponibles), aprender a predecir el comportamiento . Es decir, aprender a analizar la inteligencia natural como artificial y sentar las bases para su unificación, organización y gestión.
Debo decir que esta iniciativa de investigación tiene un presupuesto financiero serio: $ 500 millones hasta 2020 y luego $ 500 millones anuales, hasta 2025 [3, p. 120], lo que significa que los recursos científicos más serios pueden estar involucrados en este programa.
Entonces, la idea de unir dos sistemas, biológico y mecánico, se vuelve más real si resulta simplificar la IE, es decir, vulgarizar la conciencia humana. De esto se desprende que el problema técnico radica en reducir el rico mundo sensorial de un sujeto biológico, dotado de autoconciencia, emociones y pensamiento, a la comunicación técnica (interacción instrumental), que determina la interacción entre dispositivos.
En este contexto, vale la pena referirse a la cita de D.K. Dennett: “La IA parasita la inteligencia humana. Devora descaradamente todo lo que la gente ha creado ... ”- incluidos nuestros vicios [2, p. 83], prosigue el célebre filósofo, autor del concepto de conciencia, en el que el yo actúa como centro de gravedad narrativa [4].
Debo admitir que esta idea es muy apropiada, ya que hoy la IA es un objeto estadístico, un conjunto matemático de funciones que crea un modelo funcional (o no funcional) basado en los datos recibidos - de personas o sobre personas. Si las distorsiones están incrustadas en los datos obtenidos por una persona, entonces la red neuronal de aprendizaje también reaccionará a las distorsiones de cierta manera, lo que puede parecer un sesgo del sistema hacia una persona del exterior. Por ejemplo, la IA, diseñada para evaluar el currículum de los candidatos a puestos "técnicos" en Amazon, discriminó deliberadamente a las mujeres . estudió con datos de diez años, en los que los trabajos se asignaron predominantemente a hombres.
Podemos decir de manera inequívoca que cuanto más “simple” es una persona, en un sentido subjetivo, con mayor precisión es posible determinar, y por tanto predecir, sus preferencias en base a las estadísticas obtenidas.
En un futuro próximo, deberíamos preocuparnos por el problema de la naturaleza opuesta, a saber, el movimiento de una persona, o más bien la conciencia humana, en el espacio virtual. Para aquellos cuyos intereses en el presente y en el futuro son el desarrollo de la IA y el control de la IA, esta es una tarea más urgente. “Tenemos buenos modelos de imágenes y textos, pero carecemos de buenos modelos de personas, los seres humanos son los mejores ejemplos de máquinas pensantes”, dice Tom Griffiths, profesor de informática, cultura y tecnología en la Universidad de Princeton [2, p. 178].
Aquí es necesario recordar lo escrito anteriormente, a saber: la creación de un enfoque sistemático para el estudio del comportamiento humano a nivel de la estructura neuronal en el marco del proyecto BRAIN Initiative (ver más arriba). En apoyo de esto, podemos agregar la siguiente declaración de T. Griffiths de que es posible acercar la computadora a las capacidades humanas al “... definir los prejuicios humanos que forman la cognición humana” [Ibid, p. 179].
Por tanto, el estudio del comportamiento en el espacio digital concierne no solo al estudio y cuantificación de matrices de consumo para su implementación como modelos de entrenamiento de redes neuronales, sino también, en primer lugar, a cómo piensa una persona y por qué lo hace. La diferencia entre estos dos tipos de acciones radica en la actitud hacia las vías posteriores de desarrollo de la IA: en el primer caso, es un modelo de consumo, en el segundo caso es epistemológico. Dicotomía condicional - consumir / filósofo. Esta dicotomía, en mi opinión, es la principal preocupación de los expertos sobre los supuestos caminos de desarrollo de la futura superinteligencia: acciones agresivas contra los humanos hasta la destrucción o desarrollo evolutivo hacia una especie independiente y convivencia conjunta.
Conclusión
Un equipo de investigadores de varias universidades de Estados Unidos y Canadá creó un modelo informáticocapaz de aprender de ejemplos únicos (aprendizaje de una sola vez). Esta habilidad se le da a una persona desde que nace y está disponible desde una edad temprana. Los investigadores realizaron una serie de "pruebas visuales de Turing" en varios ejemplos, donde su modelo mostró generalizaciones creativas que en muchos casos son indistinguibles del comportamiento humano. Este es uno de los criterios básicos de la mente humana: aprender a aprender ("aprende a aprender"), que antes solo estaba disponible para la inteligencia natural. Al comenzar a aprender de esta manera, la IA puede crear condiciones favorables para su desarrollo. El entorno más favorable para la IA, donde tendrá una ventaja significativa sobre los humanos, es el espacio virtual, en el que, con gusto, pasamos cada vez más tiempo.
Mover la conciencia humana a un espacio donde la IA tiene ventajas sobre la IE, por ejemplo, una brecha desorbitada en la velocidad de los cálculos, no es una cuestión de futuro y no tiene nada que ver, al menos por ahora, con el guión de la famosa película "The Matrix". Si bien A. Pentland cree que es posible crear una red humana, según el principio de una red neuronal basada en el aprendizaje automático, donde los individuos seleccionados desempeñarán el papel de neuronas, el científico no cuenta con una metodología científica que asegure la transparencia de dicha selección [2, p.263-279].
El hecho de que la unificación de las estructuras cerebrales sea técnicamente posible, lo hemos visto en experimentos con ratones. Y el hecho de que el modelo informático sea capaz de aprender a aprender también es un hecho.
Si combina estas dos características, puede obtener una hermosa visión utópica del futuro. Una red de computación neuromórfica basada en sustratos del cerebro humano vivo y un agente de autoaprendizaje integrado en este sistema, que también tiene acceso completo a datos externos de información acumulada. En este caso, la efectividad de la convergencia de las inteligencias natural y artificial tenderá al máximo, si al mismo tiempo una persona seguirá siendo un sujeto independiente, esta es una pregunta.
PS Utopía, que pronto será un lugar
En algún lugar de las áreas escasamente pobladas del sudeste asiático, marcadamente discordantes con el paisaje circundante, lleno de todo tipo de vegetación, hay enormes hangares blancos con un extraño emblema HBRT en las paredes. El territorio, a lo largo de muchos kilómetros a la redonda, está rodeado por vallas energizadas de celosía de cuatro metros de altura. Y ni un solo alma viviente alrededor, solo sistemas de observación autónomos - drones pertenecientes a la compañía militar privada "Black Rock", de vez en cuando, patrullan el área.
En los hangares, en filas pares en condiciones especiales, hay miles de cuerpos humanos con sistemas de soporte vital conectados, con un solo propósito: todos están conectados en una red neuronal: un solo cerebro vivo que desempeña el papel de una supercomputadora. Esta "computadora" es propiedad de Human Brain Resources Tech., Cuya oficina operativa está ubicada en el rascacielos más moderno de Singapur. HBRT es una subsidiaria de Goodle Corporation, anteriormente famosa por sus experimentos con la conciencia humana. Ahora es líder en el mercado de la computación y los servicios en la nube, pero el principal secreto del éxito de la compañía es pronosticar y predecir probabilidades en varios campos de actividad con el mayor grado de precisión del mundo.
Notas al pie:
1. Por cierto, esta idea se visualizó en la cultura popular en la serie Devs TV, donde en el primer episodio un grupo de desarrolladores demostró al empleador un modelo predictivo del comportamiento dinámico de un nematodo basado en el análisis de datos de una muestra viva.
Literatura
1. Rozin V. Estudios semióticos. M, 2001, - 256 pág.
2. Brockman J. Inteligencia artificial: esperanzas y temores. M, 2020, - 384 p.
3. Iniciativa Cerebral 2025 braininitiative.nih.gov/sites/default/files/pdfs/brain2025_508c.pdf
4. Explicación de Dennett D. Consciousness. 1991, - 511 p.