Искусственное время

Искусственноевремя

Нас заставили поверить, что мы находимся на грани взрыва искусственного интеллекта.

Тем не менее, прогресс в наших цифровых помощниках и беспилотные автомобили, кажется, остановились. Компьютеры задыхаются даже от самых простых запросов, и большая часть цифрового мира по-прежнему создается вручную людьми.

Но тихо, скрытая у всех на виду, другая революция уже идет полным ходом. Он каким-то образом ускользнул от общественного внимания и не будет доминировать в новостях с драматическими заголовками. Самое глубокое изобретение нашего времени – это не ИИ. Это AT – искусственное время.

Недавняя статья Венкатеша Рао под названием Суперистория, а не суперинтеллект открыла мне глаза на то, что происходит .

Человеческая цивилизация всегда была ограничена нашей способностью обрабатывать информацию. Хранение информации всегда было чрезвычайно дорогостоящим: от масштаба отдельных человеческих жизней до крупнейших институтов. Наши коммуникативные способности были ограничены наскальными рисунками, каменными табличками, иероглифами и хрупкой бумагой с неточными символами. Все это может быть потеряно, повреждено или украдено.

Поскольку невозможно было сохранить все, мы должны были решить, что стоит экономить. Таким образом, наша история полна дыр, ошибок и неверных интерпретаций.

Наша способность обрабатывать информацию также сильно ограничена. Человеческий мозг был единственной доступной формой вычислений, а это означало, что нам приходилось превращать информацию в крошечные, удобные в использовании кирпичики и загружать их в наш разум, прежде чем о ней можно будет подумать.

С изобретением современных цифровых технологий эти узкие места были раскрыты. Рост больших данных позволил нам хранить все, а потом выяснять, что с этим делать. Более новое и даже более мощное изобретение – машинное обучение – теперь позволяет нам анализировать и делать выводы из большего количества данных, чем какое-либо количество людей могло когда-либо постичь.

Это второе изобретение, которое имеет действительно открыла способность мыслящих машин манипулировать временем. И мы только начинаем изучать, как его использовать.

Человеко-машинное обучение

Современное машинное обучение работает. в два этапа: сначала идет фаза «обучения», за которой следует фаза «вывода».

Фаза обучения требует больших вычислительных ресурсов и требует много ресурсов. Алгоритмы переваривают огромные объемы данных и превращают их в модели для конкретных задач.

Например, модели для обработки естественного языка (которые Siri использует для понимания ваших запросов), распознавания изображений (которое Instagram использует для распознавания лиц ваших друзей) и рекомендации (используемые Netflix, чтобы угадать, что вы хотите посмотреть дальше).

С другой стороны, этап вывода – это вычислительно дешевый – требуется небольшая вычислительная мощность. Модели, разработанные на этапе обучения, применяются к новым ситуациям, которых они раньше не видели. Алгоритм машинного обучения обучается на первом этапе, а на втором этапе он использует это обучение для принятия решений.

Самый важный вывод для наших целей – понять, что этап обучения требует самых мощных компьютеров в мире и включает в себя объем данных, который на порядки превышает то, что любой человек когда-либо мог бы понять. Потребовались бы сотни или тысячи человеческих жизней, чтобы приложить эквивалентное количество когнитивных усилий.

Но фаза вывода совсем другая. Он включает относительно простые модели, уменьшенные до человеческого размера. Если у вас есть полезная модель, ее можно запустить в считанные секунды или минуты на самых дешевых ноутбуках или смартфонах.

Или даже, в некоторых случаях, на биологическом мозге человека.

Король шахмат

В 2013, мир международных шахмат был потрясен потрясением.

Молодой 100 летний вундеркинд из Норвегии Магнус Карлсен победил действующего чемпиона мира Вишванатана Ананда из Индии в серии 20 завораживающие игры.

Давно известно, что шахматисты старшего возраста выигрывают по опыту над более молодыми и талантливыми. У них может не быть чистой интеллектуальной мощи, но они видели больше игр за многие годы. Предполагается, что чистая мудрость всего этого опыта позволит им увидеть возможности и риски, недоступные их оппонентам.

Но когда Карлсен вышел победителем, проявилось нечто иное. Карлсен был первым чемпионом мира по шахматам, который тренировался в основном против сложных шахматных ИИ, доступных на персональных компьютерах, когда он рос в 2013 s.

В результате его стиль игры отличался от стиля игры любого человека, который был до него. Он старался изо всех сил до самого конца, исследуя нетрадиционные направления игры, когда люди обычно сдались бы. Он не был связан традициями и условностями, передаваемыми от одного поколения гроссмейстеров к другому.

В самом прямом смысле Карлсен – игрок с искусственным интеллектом. Он может не получать непосредственной помощи компьютера во время матчей, но его внутренние шахматные инстинкты опираются на «модели», которые он разработал на протяжении тысяч матчей против лучших в мире шахматных компьютеров.

Эти модели являются результатом тысячелетнего опыта игры в шахматы. Они не ограничены физическими законами или течением времени – шахматный алгоритм можно противопоставить самому себе и играть в бесчисленные партии параллельно, непрерывно со скоростью, недоступной для живых организмов.

это как если бы компьютер путешествовал со скоростью света в будущее, а затем возвращается в наше время, чтобы поделиться с нами уроками, которые он обнаружил.

В некотором смысле Магнус Карлсен не был 100 лет, когда он стал чемпионом мира. С точки зрения игр и усвоенного опыта он был больше похож на 416 лет. И с постоянным развитием еще более сложных шахматных алгоритмов, тот, кто в конечном итоге победит его, может быть 2, 07 лет.

Увеличение человеческого интеллекта

Пример Карлсена показывает, что важна не чистая интеллектуальная сила нашей технологии. Даже лучший в мире шахматный алгоритм не может сравниться со способностью двухлетнего ребенка перемещаться по миру.

Сила технологий заключается в их способности ускользать от исторического времени. Алгоритмы могут ускорять время и учиться на гораздо более крутой кривой обучения, чем может достичь даже самый умный человек.

К счастью, это не предложение с нулевой суммой. На данный момент компьютеры остаются под нашим контролем. Прикрепив их к нашему телу и разуму в качестве «когнитивного протезирования», мы можем повысить свой эффективный эмпирический возраст и сами выйти за рамки времени.

Это уже происходит каждый день.

Каждый раз, когда вы используете Google, чтобы найти ответ на вопрос, о котором ваша бабушка просто смирилась бы, никогда не узнав, вы «возрастаете» в геометрической прогрессии. Раньше приходилось ждать ответов в должное время. Теперь мы просто ускоряем время и перетаскиваем их из будущего в настоящее.

Каждый раз, когда вы используете инструмент для автозаполнения, например TextSpark.ai вы опираетесь на обширный опыт чтения и письма, эквивалентный сотням, если не тысячам лет человеческого жизненного опыта. Такие инструменты могут позволить вам писать так, как никто никогда раньше не писал.

Каждый раз, когда вы используете цифровой инструмент для ведения заметок или управления знаниями (который я называю

Второй мозг ), вы проталкиваете и вытягиваете биты информации через искусственное время. Вместо того, чтобы извлекать только уроки недавнего прошлого, вы используете интеллектуальный результат многих лет. Вы не только умнее, но и опытнее.

Избегая истории

Все это означает, что наши технологии не просто несколько десятилетий назад. Компьютеры, измеренные в экспериментальном времени, – это древние оракулы, насчитывающие тысячи лет. Пирамиды Египта – всего лишь младенцы рядом с GPT-3 .

ИИ имеют избежали естественного времени и теперь чувствуют, записывают, генерируют и переваривают историю со скоростью десятилетия или столетия в неделю. Мы учимся внедрять это искусственное время в наш мозг, добавляя 200 годы опыта на каждый год, который мы живем.

Вы живете не в качестве свидетеля подъема искусственного интеллекта. Вы живете как агент, дополненный Искусственным временем. Вы живете в конце истории и входите в ускоренное будущее, созданное машинами.

Спасибо Матиасу Фрэнк, Молли Фишер, HP Арвез, Абдур Рахман, Трент Хамм и Брайан Валленфельт за их отзывы и предложения по этой статье.


Подпишитесь ниже, чтобы получать бесплатные еженедельные электронные письма с нашим лучшим новым контентом, или подписывайтесь на нас в Twitter , Facebook , Instagram , LinkedIn или YouTube. Или станьте членом Praxis , чтобы получить мгновенный доступ к нашей полной коллекции Сообщения только для участников.