Факты про искусственный интеллект. Сингулярность – городская легенда? Апокалипсис не за горами
Разработки в области искусственного интеллекта движутся невероятно быстро. Не ясно лишь, станет ИИ светлым будущим науки или самой большой ошибкой в истории человечества.
20 интересных фактов об искусственном интеллекте
1. Впервые о пределах разумности машин задумался Алан Тьюринг. В 1950 году он опубликовал работу «Может ли машина мыслить?», которая стала основой для «Теста Тьюринга».
2. Определение искусственному интеллекту дал Джон Маккарти в 1956 году.
3. В СССР разработки, связанные с искусственным интеллектом, начались в 1960-х.
4. Нет определенного критерия, по которому можно было бы определить, разумна машина или нет.
5. Тест Тьюринга предполагает, что настоящий ИИ должен уметь поддерживать разговор с человеком так, что тот не заподозрит, что с ним говорит машина.
6. У фантастов на сей счет свое мнение. Многие из них считают, что ИИ становится по-настоящему разумным, когда обретает способность чувствовать.
7. В философии искусственного интеллекта существует гипотеза сильного и слабого ИИ. Ее сторонники считают, что сильный интеллект рано или поздно осознает себя, хотя совершенно не обязательно, что его мышление будет похоже на человеческое. Понятие слабого интеллекта подобную возможность отрицает.
8. Искусственный интеллект, на данном этапе развития, успешно применяется в робототехнике. Существует целая линейка роботизированных игрушек, которые выглядят и ведут себя как домашние животные.
9. Разработчики видеоигр используют искусственный интеллект для моделирования поведения неигровых персонажей и изменения обстановки в игре.
10. Разработки, связанные с ИИ, ведутся в США, Германии, России, Японии и многих других развитых странах
11. В 1997 году компьютер Deep Blue с системой ИИ обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. За 8 лет до этого чемпион заявил, что «если будет создан компьютер с рейтингом 2800, то есть равным моему, я сам сочту своим долгом вызвать его на матч, чтобы защитить человеческую расу».
12. В 2011 году компьютер IBM Watson одержал победу в игре «Jeopardy!», выиграв 1 миллион долларов. На момент игры компьютер обладал 4 терабайтами справочной информации, в том числе – полным текстом Википедии.
13. В России ведутся разработки искусственного интеллекта «Мивар», который сможет вести осознанный диалог с человеком уже к 2016 году. К сожалению, только текстовый – пока система не обладает функцией распознавания речи.
14. Искусственный интеллект используется во многих сферах, включая физику и медицину.
15. Среди ученых неоднократно поднимался вопрос этичности использования ИИ. Три закона Робототехники были признаны бесполезными для развивающейся науки из-за размытости формулировок.
16. Взбунтовавшийся искусственный интеллект – страшный сон человечества. Последствиям и ликвидации последствий этой катастрофы посвящены книги и фильмы, в том числе линейка фильмов «Терминатор».
17. Далай-Лама XIV не исключают наличия сознания на компьютерной основе. Это дает основание считать, что у полностью сформированного ИИ может быть душа.
18. Большая часть популярных на сегодняшний момент систем ИИ говорят женским голосом. Среди них Google Now, Siri и Cortana.
19. Искусственный интеллект быстро развивается. Если еще в 2013 году средний ИИ был на уровне 4-хлетнего ребенка, то уже год спустя одному из компьютеров удалось решить одну из математических задач Эрдёша. Ученые прогнозируют, что к 2020 году средний ИИ будет близок к интеллекту взрослого человека.
20. Стивен Хокинг, Стив Возняк, Илон Маск и еще более 1000 ученых 28 июля 2015 года подписали письмо о запрете использования ИИ в военных целях. По их мнению, полностью автономное оружие не уменьшит число жертв в войнах, а увеличит, разжигая новые конфликты.
Отсюда: metronus.ru
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter .
Ученые пытаются создать компьютер, думающий как человек, с самого начала эпохи современной вычислительной техники. Попытки ввести мыслительный процесс и систему принятия решений в механический процесс вылились в том, что сейчас называют искусственным интеллектом (ИИ).
В то время как рынок ИИ стремительно растет, технология имеет свои проблемы и часто неправильно воспринимается.
Вот, что нужно знать об искусственном интеллекте.
1. ИИ имеет древние корни
У многих из нас упоминание ИИ вызывает образы робота или антропоморфных машин, которые думают и рассуждают как люди. Идея машины-человека рассматривалась и раньше и уходит корнями в древнюю историю и мифы - взять хотя бы золотых «роботов» Гефеста. Кроме того, средневековые алхимики часто упоминали размещение в человеческом мозгу неодушевленных предметов.
2. Алан Тьюринг значительно повлиял на ИИ
В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал свою статью «Вычислительная техника и интеллект», где он пытался выяснить может ли машина выиграть так называемую «игру в имитацию», что и послужило основой для названия нашумевшего фильма о Тюринге. В тесте компьютер пробовал определить гендерную принадлежность двух игроков. В документе также был впервые представлен тест Тьюринга. «Вычислительная техника и интеллект» часто рассматриваются как основополагающая работа в сфере ИИ.
3. Формальные исследования ИИ начались в 1950-х годах
Хотя первые исследования проходили и раньше, они не были официальной академической дисциплиной до Дартмутской Конференции 1956 года. Утверждение термина «искусственный интеллект» было инициировано организатором Джоном Маккарти. Он продолжал участвовать во многих работах, посвященных ИИ, вплоть до своей смерти в 2011 году.
4. Естественная обработка речи является ключом к ИИ
Одной из основных целей исследователей является разработка компьютера, способного понимать и общаться на естественных языках - эта сфера называется обработка естественного языка (NLP).
5. Автономным транспортным средствам нужен ИИ
Одним из крупнейших технологических достижений последних лет в области транспорта стало автомобилей. Новые транспортные средства без водителя и многие автономные дроны были бы немыслимы без текущих технологий искусственного интеллекта.
6. Инвесторы активно финансируют новые компании, сосредоточенные на ИИ
Рынок стартапов, посвященных ИИ, не остывает. По данным CB Insight, количество новых финансируемых проектов неуклонно растет. Некоторые компании, как Sentient Technologies, собрали миллионы долларов инвестиций всего за несколько лет существования.
7. Крупные технологические компании верят в ИИ
За всплеск интереса к ИИ ответственны не только небольшие стартап-компании. Крупные технологические гиганты также вкладывают в эту область и приобретают ИИ-разработки. Суперкомпьютер IBM Watson может делать все - от работы в больнице до приготовления пищи, Google приобрел компанию DeepMind за $400 миллионов, а Facebook недавно купил Wit.ai.
8. Роботы с искусственным интеллектом могут думать вместе
Проект роботов с коллективным сознанием разработал роботов с искусственным интеллектом, которые могут функционировать в унисон, как косяк рыбы. Они могут прочесывать районы, сканировать окружающую среду и делиться информацией между собой.
9. Некоторые роботы могут социализироваться
Робот по имени Kismet и Массачусетского технологического института мог взаимодействовать с людьми, распознавая язык тела, жесты и тон голоса, и отвечать, основываясь на полученных данных. При этом Kismet был разработан еще в 90-х.
10. ИИ это палка о двух концах
Есть мало столь же противоречивых технологий, как искусственный интеллект. С одной стороны крупные компании и университеты вкладывают средства в изучение и разработку ИИ. С другой стороны ученый Стивен Хокинг предупреждает, что искусственный интеллект может означать закат эры человечества. А Илон Маск и Билл Гейтс согласились с ним по этому вопросу, негативно высказавшись об ИИ. Скорее всего, мы еще не скоро придем к единому мнению по этому вопросу.
В 1950 году Алан Тьюринг предложил простой тест, призванный определить, могут ли компьютеры мыслить. Стандартная его интерпретация такова: человек (судья) одновременно взаимодействует с другим человеком и с компьютером. Все участники теста не могут видеть друг друга. На основании данных компьютером и человеком ответов судья должен определить, с кем разговаривает в данный момент. Если компьютерная программа сумеет ввести человека в заблуждение – считается, что она прошла тест на наличие интеллекта. Тест Тьюринга создал предпосылки для начала бурного развития «умных» машин. В последние годы мы всё чаще сталкиваемся с фактами, что системы искусственного интеллекта становятся всё более совершенными.
10. Женские голоса используются чаще
Разработчики дарят системам с искусственным интеллектом женские голосаЗаметили ли вы, что когда мы вербально взаимодействуем с «умными» системами, они обычно общаются с нами женским голосом? За примерами далеко ходить не нужно: достаточно вспомнить Google Now, Cortana, Sirie. Так почему же, собственно, разработчики в этом вопросе отдали предпочтение прекрасному полу?
Каких-то важных причин на самом деле нет, но некоторые факторы дают женским голосам преимущество. Например, исследования американских учёных показали, что они воспринимаются людьми, как более приятные в сравнении с мужскими. Кроме этого, специалисты, работающие в сфере высоких технологий – чаще всего, мужчины. И им на подсознательном уровне более интересно работать над созданием «умной» женщины.
9. Роботизированные домашние животные
Животные-роботы скоро заменят живых домашних питомцов Многие родители не разрешают своим детям заводить домашних животных по вполне объективным причинам. За ними нужно убирать, их нужно регулярно выгуливать, тратиться на корм. Они могут разодрать в клочья ваши любимые туфли или разбить дорогой хрустальный сервиз. И конечно же, домашние животные умирают, тем самым заставляя страдать своих хозяев. Но современные информационные технологии позволили создать замечательную альтернативу живым зверькам – механизированных созданий с искусственным интеллектом. Эта сфера развивается семимильными шагами, едва ли не каждую неделю патентуются новые разработки.
Это интересно: По мнению Жана-Лу Раульта, исследователя Мельбурнского института, уже в 2025 году роботизированные домашние животные составят серьёзную конкуренцию живым.
Раульт утверждает, что в ближайшее десятилетия разработчики продвинутся настолько далеко, что производители смогут создавать животных, способных вступать в тесную эмоциональную связь с людьми. По мнению экспертов, роботизированные домашние питомцы постепенно вытеснят настоящих из большинства квартир. Всё же не стоит забывать о том, что население нашей планеты постоянно растёт, и скоро миллиарды людей столкнутся с проблемой острого дефицита пищевых ресурсов. Куда тут о кошечке или собачке задумываться? Поэтому к 2050 году лишь самые богатые люди смогут позволить себе заводить настоящих домашних животных.
Японцы изобрели робота, которому не страшны поломки В начале 2015 года японские исследователи заявили об успешных испытаниях робота, способного восстановить полную функциональность даже при потере двух ног из своих шести. Робот, конечно, не может осознавать свою утрату. Но компьютер замечает, что производительность работы снизилась. Затем, используя алгоритм, основанный на методе проб и ошибок, робот определяет, какие части конструкции не функционируют. Исследователи, создавшие робота, говорят, что после этого этапа он полностью перепрошивает себя, обновляя свою базу данных и приспосабливаясь к нормальной работе с теми частями конструкции, которые остались. Эту фазу они назвали «имитацией детства».
«Имитация детства» длится несколько минут, за это время робот обрабатывает 1047 (колоссальное число – примерно из такого количества атомов состоит Земля!) операций и учится выполнять 13 тысяч возможных движений. Развитие подобных технологий искусственного интеллекта, по сути, может привести к революционному прорыву в науке. В перспективе, роботов с возможностью самовосстановления можно будет отправлять в далёкий космос, не беспокоясь о том, что миллиарды долларов, потраченные на проект, могут сгореть за доли секунды из-за непредсказуемого технического сбоя.
7. Компьютер, пишущий новостные статьи
Компьютеры уже сегодня могут самостоятельно генерировать статьи Первая новостная статья, написанная программой с искусственным интеллектом, была опубликована на сайте Los Angeles Times. Приведём её текст максимально приближенно к оригиналу:
«Геологическая служба США сообщила о том, что в понедельник в пяти милях от Вествуда, Калифорния, произошло землетрясение силой 4,7 балла. Оно произошло в 6:25 утра по тихоокеанскому времени. Толчки были зафиксированы на глубине 5 миль. По данным Геологической службы, эпицентр землетрясения находился в 6 милях от Беверли-Хиллз, штат Калифорния, в 7 милях от Юниверсал Сити, штат Калифорния, в 7 милях от Санта-Монике, штат Калифорния, и в 348 милях от Сакраменто, штат Калифорния. В последние 10 дней в этом районе не было ни одного землетрясения сильнее 3 баллов.
То есть, компьютер смог самостоятельно сгенерировать текст статьи, основываясь на числовых данных, полученных от сейсмографов. Эту технологию разработала команда Ларри Бирнбаума, профессора журналистики и главы интеллектуальной информационной лаборатории Северо-Западного университета США. Бирнбаум был одним из разработчиков системы Quill – популярного генератора текстов.
Нет никаких сомнений, что системы с искусственным интеллектом уже сегодня, проанализировав статистические данные и графики, могут превратить их в информационные сводки. Следующий рубеж, который им придётся покорить, – написание текстов в художественном стиле. Разница между этими этапами настолько значительна, что, скорее всего, в ближайшее десятилетие ни одна машина не сможет выйти на новый уровень. Так что желающим прочитать книгу, написанную роботом, следует запастись терпением.
6. Роботы, победившие чемпионов
Ещё 18 лет назад робот одержал победу над сильнейшим шахматистом мира В своё время величайшим достижением искусственного интеллекта считалась победа разработанного компанией IBM компьютера Deep Blue над сильнейшим шахматистом мира Гарри Каспаровым.
Это интересно: На 8 чемпионате мира среди компьютеров в 1995 году Deep Blue занял 3 место. Разработчики учли допущенные ошибки и усовершенствовали алгоритм. В следующем году Deep Blue впервые противостоял Гарри Каспарову. В матче из 6 партий победу со счётом 4-2 праздновал гроссмейстер. Но после очередного выполненного инженерами апгрейда компьютер сумел взять исторический реванш у Каспарова, обыграв его со счётом 3,5:2,5. Произошло это в мае 1997 года в Нью-Йорке. Отметим, что призовой фонд матча достигал 1,1 миллиона долларов, из которых 700 тысяч достались победителю (то есть по сути, разработчикам робота), а 400 тысяч – проигравшему.
Другим важным этапом в развитии искусственного интеллекта было участие компьютера Watson IBM в телевизионной викторине Jeopardy. Машина буквально уничтожила самых успешных игроков всех времён.
А в мае 2015 года суперкомпьютер Claudico, собранный учёными Университета Карнеги-Меллона, принял участие в покерном турнире в Казино Rivers (Питтсбурге). Соревнование длилось более двух недель, за это время было сделано свыше 80 тысяч раздач. Claudico занял четвёртое место, совсем немного отстав от победителя и опередив сотни профессиональных игроков. Несмотря на то, что добыть победу не удалось, это достижение следует считать серьёзным шагом в развитии искусственного интеллекта. Обучить компьютер игре в покер намного труднее, чем, например, шахматам. Во-первых, игроки часто блефуют, логическое мышление в таком случае бессмысленно. Кроме того, в покере слишком много «отсутствующей информации»: компьютер не знает, какие карты выпали его соперникам, поэтому математические вычисления здесь не могут быть очевидными.
Создатели Claudico считают этот турнир отличным стартом. Они прогнозируют, что уже к концу текущего десятилетия компьютеры будут обыгрывать сильнейших в мире игроков в покер. Радует и то, что создатели Claudico стремятся не только опустошать казино. Алгоритмы, используемые в их компьютере, в ближайшем будущем найдут применение во многих сферах, где имеет место «отсутствующая информация» – в частности, в кибербезопасности и медицине.
5. Любовь между человеком и роботом
По мнению некоторых учёных, в 2050 году брак между человеком и роботом будет законным Если предположить, что искусственный интеллект скоро достигнет уровня человека, возникнут интересные вопросы. Смогут ли люди иметь романтические отношения с «умными» роботами? Станут ли они по-настоящему близкими в эмоциональном плане? Будут ли парни и девушки влюбляться в машины с искусственным интеллектом? А там ведь и до сексуальной близости недалеко!
Дэвид Леви из университета Маастрихта (Нидерланды) рассказал о достаточно правдоподобном сценарии популяризации отношений между человеком и машиной. По его мнению, сначала люди будут воспринимать даже одну мысль об этом в резко негативном ключе. Но потом в СМИ то и дело начнут появляться истории людей, влюбившихся в роботов. Эту тему начнут постоянно обсуждать на телевидении, в интернете. Будут сыграны первые свадьбы. И даже самые отъявленные критики постепенно свыкнутся с мыслью, что секс с роботом – это нормально.
Но как скоро это может произойти? Хенрик Кристенсен, основатель Европейской исследовательской сети Robotics, в начале XXI века писал, что уже в 2012 году люди начнут заниматься сексом с машинами. Частично он был прав. В настоящее время уже существуют сотни роботизированных секс-игрушек, по словам создателей, позволяющих людям испытывать невиданное доселе наслаждение.
Это интересно: Ну а что касается серьёзных отношений и их логического продолжения – создания семьи, то тут андроидам придётся пройти ещё очень долгий путь развития. Дэвид Леви предполагает, что брак человека с роботом станет законным примерно в 2050 году.
4. Компьютеры, обучающие сами себя
Современные компьютеры могут учиться без участия человека Есть мнение, что компьютеры могут быть настолько же умными, как и человек, создавший их. Тем не менее, в последние годы мы всё чаще слышим о системах искусственного интеллекта, способных к самостоятельному обучению. К примеру, один из суперкомпьютеров Google сам себя научил играть в 2600 игр от компании Atari. После этого он побеждал лучших игроков на планете.
Американцы также смогли создать «умного» андроида, который научился готовить, просматривая видео на YouTube. Система визуального распознавания видео позволяет ему обучиться конкретным навыкам, пройдя через путь проб и ошибок. Согласитесь, немногие рестораны отказались бы от шеф-повара, идеально готовящего блюда любой сложности, даже если бы он был роботом.
3. Искусственный интеллект превзойдёт человеческий
Скоро роботы будут умнее людей Способности к самообучению позволяет компьютерам с искусственным интеллектом становиться всё более умными. В 2013 году они имели примерно такой же уровень интеллекта, как четырёхлетний ребёнок. Но с того времени, как говорится, уже много воды утекло.
Это интересно: В 2014 году суперкомпьютер сумел решить сложнейшую математическую задачу, известную под названием «проблема несоответствия Эрдёша». Над ней лучшие математики мира ломали головы ещё с 1930 года. Причём людям будет невероятно трудно даже просто проверить решение компьютера, ведь файл с уравнениями имеет размер в 13 гигабайт. Это больше, чем половина Википедии!
По прогнозам известного футуриста Рэя Курцвейла, к 2029 году системы искусственного интеллекта будут настолько же умны, как и эрудированный взрослый человек. Но на этом их развитие не остановится, а лишь ускорится в экспоненциальном порядке. Через какой-нибудь год компьютеры уже оставят далеко позади даже лучшие человеческие умы. Кроме этого, Рэй Курцвейл считает, что нам следует готовиться к так называемой технологической сингулярности – феноменально быстрому научно-техническому прогрессу, основанному на мощном искусственном интеллекте (многократно превосходящем человеческий) и тотальной киборгизации людей.
Компьютер Наутилус предсказывает будущее Суперкомпьютер Наутилус, разработанный компанией SGI Altix, похоже, умеет в определённой степени видеть будущее. Например, он смог с точностью в 200 километров предсказать местонахождение убежища Усамы бен Ладена. Кроме этого, Наутилус предсказал начало «арабской весны» в декабре 2010 года.
Наутилус собирает информацию из более чем 100 миллионов новостных статей со всех уголков мира. Также анализировались архивы старых публикаций, в том числе – все выпуски газеты New York Times, начиная с 1946 года. Все статьи анализировались компьютером по 2 параметрам: настроению (какие новости в ней сообщались – хорошие или негативные) и месту, в котором происходили события. Ключевыми словами для анализа настроения были «ужасный», «отвратительный», «отличный», «превосходный» и т.д. При анализе места учитывались упоминания географических названий, каждое из них наносилось по координатам на карту мира. Также компьютер исследовал более мелкие элементы сообщений. В итоге была создана информационная карта, состоящая из более чем 100 триллионов логических взаимосвязей.
Отметим, что в основе суперкомпьютера Наутилус находится 1004 мощных ядерных процессора типа Intel Nehalem. Он совершает 8,2 триллиона операций в секунду.
Наутилус выдавал графики настроения по каждой из стран, в которых произошла так называемая «арабская весна». Удивительно, но компьютер сумел заранее зафиксировать резкое ухудшение общественной атмосферы до начала беспорядков и сделал точный прогноз.
Калев Литариу из Университета Иллинойса предлагает расширить сферу применения Наутилуса. По его мнению, этот компьютер мог бы помочь людям, давая точные прогнозы погоды или выявляя скрытые тенденции в экономике.
1. Апокалипсис не за горами?
Эксперименты с искусственным интеллектом могут закончиться плачевно для человека Нет сомнений в том, что искусственный интеллект может вывести нашу жизнь на качественно новый уровень. «Умные» компьютеры способны сделать более безопасными дороги, помочь в медицине. Машины могут стать незаменимым помощником для инвалидов и пожилых людей, они без проблем заменят человека в сфере обслуживания и многих других сферах. Тем не менее, лучшие учёные и технологи мира – Стивен Хокинг, Билл Гейтс, Элон Маск и другие уверены, что развитие искусственного интеллекта таит в себе невероятную угрозу для всей человеческой цивилизации.
По сути, в ближайшем будущем искусственный интеллект либо одним махом решит все проблемы человечества, либо уничтожит самих людей. И только от нас, а если быть точнее – от ведущих специалистов в сфере информационных технологий зависит, в какую сторону качнётся чаша весов. Как считаете, какой сценарий более вероятный?
Невероятные факты
Мы изучали человеческий интеллект на протяжении многих веков, но до сих пор у нас очень мало ответов на вопросы о том, как мы думаем, что мы думаем и почему мы можем думать.
Мужчины умнее женщин или наоборот? Тесты IQ говорят правду или все очень предвзято? Большой мозг – большой интеллект?
Ниже рассмотрены 10 теорий о человеческом интеллекте, которые либо были опровергнуты, либо подвержены резкой критике.
Однако, любая из опровергнутых теорий в один прекрасный день может быть доказана.
Интеллект и наследственность
10. Наследственность
Если вы родились у умных родителей, означает ли это, что вы тоже будете умным? Некоторые исследователи говорят, что да, некоторые отрицают. Верно то, что наследственность влияет на наш интеллектуальный фактор (IQ), который измеряет наши когнитивные способности по сравнению со сверстниками.
Но не стоит забывать и об окружающей среде, а также о роли культуры в формировании нашего интеллекта. Существуют ли гены интеллекта? Никто не знает наверняка, а информация различного рода исследований варьируется, говоря о наличии 40-80 процентов генов, ответственных за интеллект.
Гены против воспитания – это спорная область исследования, а проводимые сегодня эксперименты помогут понять не только функционирование нашего разума, но и особенности человеческого характера, поведения, и даже основу некоторых психических заболеваний.
В этой теории важным моментом является тот факт, что человеческий разум не зависит от расы, и что наследственность не является единственным фактором, определяющим интеллектуальный потенциал личности.
9. Краниометрия
Ученые 19 века полагали, что измерение черепа и лицевой структуры человека – это хороший способ измерить и его интеллект. Когда эта теория только появилась хирург Поль Брока (Paul Broca) предположил обратно пропорциональную связь: чем меньше отношение длины предплечья к длине плеча, тем выше уровень интеллекта.
Когда он не сумел доказать, что белые – это самая умная раса, основываясь только на длине руки, он обратился к измерению черепа и лицевых структур, чтобы определить сколько мозга могло бы поместиться внутри черепа человека. Это он посчитал более точным способом определения интеллекта.
Краниометрия говорила о том, что чем крупнее кости черепа, тем больше сам череп и мозг в нем расположенный, а, следовательно, и выше интеллект. Краниометрия умерла в начале 20 века, потому как ее постоянно критиковали за расовые предрассудки и отсутствие фактических оснований для подобного рода заявлений.
Однако, ученые, интересующиеся данной теорией, помогли обнаружить мозговые речевые центры, а также помогли выявить концепции интеллектуального фактора, известного нам сегодня как IQ.
8. Первичные умственные способности
В первой половине 20 века психолог Л. Терстоун (L. Thurstone) выдвинул идею о том, что основа человеческого интеллекта – это семь компонентов. Его теория отличалась от других бытовавших в то время и утверждавших, что интеллект человека основан на одном факторе, не определенном каком именно.
Среди задействованных компонентов психолог отмечал следующие – ассоциативная память, способность к счету, скорость восприятия, способность логически мыслить, пространственная визуализация, вербальное понимание и владение словом.
В то время, как его теория об этих семи компонентах не выдержала испытание временем, работа крайне популярна в области психометрии (наука, занимающаяся количественным исследованием психологических измерений).
7. Порядок рождения
Исследователи уже давно изучают, каким образом порядок рождения влияет на все то, от чего зависит ум человека. Однако, одно из последних исследований, опубликованное Американской психологической ассоциацией, пришло к выводу, что нет прямой связи между уровнем интеллекта и порядком рождения в семье.
Ранее ученые полагали, что первенцы всегда набирают больше пунктов при прохождении тестов на IQ. Объяснялось все тем, что у них нет конкуренции за родительское внимание, поэтому у них больше времени узнавать новую и полезную информацию.
Дети, рожденные вторыми или последними, как полагалось, обладали меньшим количеством родительского внимания, а, следовательно, набирали более низкое количество баллов. В последнем исследовании специалисты сравнили братьев и сестер, но, не касаясь при этом вопроса очередности рождения. Они обнаружили, что действительно отсутствует значимая связь между очередностью рождения и уровнем интеллекта.
6. Единственный интеллект
Некоторые люди утверждают, что идея единственного интеллекта (концепция, на которой строятся многие теории, включая и концепцию общего интеллекта – фактор G) обязательно должна быть в этом списке. Другие говорят, что ей тут не место. Но вот почему данная идея находится в этом списке.
Недавнее исследование показало, что существует такая вещь, как интеллект вообще, но она не зависит от того, какие результаты человек показывает по тем или иным тестам по сравнению с населением в целом.
Получение информации о том, как работает человеческий интеллект (или не работает) до сих пор проходило через тип тестирования, называемый психометрией. Но теперь, новое исследование, опубликованное в американских "Трудах национальной академии наук", полагает, что конкретные области мозга и различные сетевые пути вовлечены в создание такой системы, как интеллект, и это является шагом к доказательству биологической основы интеллекта.
5. Табула Раса
Табула Раса – это теория о том, что люди изначально рождаются с "пустыми" умами. Философы и психологи активно выступают за эту теорию на протяжении уже многих веков. В рамках нее предполагается, что когда мы рождаемся, наш ум свеж и пуст, полон потенциала и ждет, чтобы наполниться личным жизненным опытом и эмоциями.
В наши дни по-прежнему спорят на тему того, что же играет более важную роль в формировании интеллекта – генетика или воспитание? Разве мы обычные творения природы? Какую роль играет наша окружающая среда?
Исследования, проведенные в последние десятилетия, специально изучали близнецов, разлученных при рождении, потому как они являются носителями одинакового генетического материала, но окружающая среда, воздействующая на них, различная.
В итоге, ученые пришли к выводу, что человеческий разум, наряду с другими индивидуальными чертами, такими как, гендерная идентичность, - это комбинация генов, наследуемых нами, а также наш личный опыт и окружающая среда.
Тест на интеллект
4. IQ тесты
IQ тесты, или тесты на коэффициент интеллекта, обычно используются для оценки когнитивных способностей человека, его интеллекта и достижений. Стандартные IQ тесты, такие как Стэнфорд-Бине (для одаренных детей) или SAT, измеряют когнитивные навыки человека по сравнению с общей массой населения.
Несмотря на то, что такие тесты по-прежнему крайне популярны среди обычных людей, важно отметить, что они подвергаются широкой критике. Так, критики утверждают, что подобные тесты имеют своего рода смещение по признаку пола, расы, социально-экономического статуса и культурного наследия.
Такие тесты зачастую основаны на устаревших представлениях о том, что мощь нашего интеллекта – это нечто установленное при рождении, и что интеллект остается неизменным с течением жизни.
IQ тесты все еще используются, но не стоит принимать их результаты слишком серьезно. Многие психологи спорят о том, что все тесты подобного рода слишком предвзяты.
3. Триархическая теория интеллекта
Когда Роберт Стернберг (Robert Sternberg) разработал триархическую теорию человеческого интеллекта, он пошел против всех теорий, которые предполагают, что у людей есть общий фактор интеллекта (фактор G) или стандартные умственные способности. Стернберг не считал интеллект академическим фактором.
Вместо этого, он предположил, что у людей есть то, что называется практическим интеллектом, который отличается от академического, но при этом, равен ему по значимости.
Теория состоит из трех суб-теорий: контекстуальной, компонентной и эмпирической. Контекстуальная – это взаимодействие интеллекта с опытом внешнего мира, компонентная – это связь интеллекта с внутренним миром, эмпирическая – это способность адаптироваться к ситуации и выполнять определенные задачи.
Эмпирическая, в свою очередь, подразделяется на то, как вы справляетесь с новыми задачами и впечатлениями, и на то, как вам удается с хорошо известными задачами справляться.
Критики триархической теории утверждают, что автор скорее описывает набор практических навыков, чем объясняет систему функционирования интеллекта. Они также говорят о том, что Стернберг пренебрегает предоставлением информации относительно непосредственных наблюдений.
Виды интеллекта
2. Теория множественного интеллекта
В отличие от Табулы Расы, которая предполагает, что люди рождаются с "пустыми" умами, теория множественного интеллекта говорит о том, что человеческий разум состоит из нескольких типов интеллекта.
Автор теории Говард Гарднер (Howard Gardner) рассказывает, что человеческий интеллект – это наша способность создавать и поддерживать ценности, решать проблемы и расширять свои знания путем решения этих проблем. Он предполагает, что есть девять типов интеллекта, которые вместе создают уникальность каждого человека:
Телесный/кинестетический интеллект
Экзистенциальный интеллект
Межличностный интеллект
Внутриличностный интеллект
Лингвистический интеллект
Логический/ математический интеллект
Музыкальный интеллект
Натуралистский интеллект
Пространственный интеллект
Несмотря на то, что эта теория не была опровергнута и до сих пор не устарела (разработана в 1983 году), она все еще нуждается в проверке.
Кто умнее: мужчина или женщина?
1. Пол и интеллект
Мужчины с Марса, женщины с Венеры? В то время как мужчины и женщины думают по-разному, нет никаких доказательств того, что один пол с рождения умнее другого.
Исследователи обнаружили, что когда речь заходит об интеллекте, то у людей есть два типа мозга: в мозге первого типа содержится большее количество серого вещества (центр обработки информации), в мозге второго типа больше белого вещества (так называемая "соединительная ткань" центра обработки информации). Исследования показали, что женский мозг содержит в 10 раз больше белого вещества, а мужской мозг в 6,5 раз больше серого вещества.
Что это означает? В то время как мужчины и женщины обладают различными типами мозговой ткани, общая производительность равна, просто мы по-разному преуспеваем в решении различных типов задач.
Оригинал взят у 5cek
В этой статье исследуется текущее состояние разработки искусственного интеллекта, рассматриваются вызовы и угрозы, а также особенности работы наиболее признанных учёных, и описываются основные прогнозы, в каком виде может предстать перед нами ИИ. В целом это переработанная и сокращённая версия эссе, написанного Тимом Урбаном для “Wait But Why”.
Введение
Если предположить, что научная деятельность человечества будет продолжаться без заметных перерывов, то появление ИИ может стать наиболее позитивным изменением в нашей истории. Или, как этого многие боятся, самым опасным изобретением. Сегодня разработки в сфере ИИ уверенно следуют по пути создания компьютера, когнитивные функции которого не будут уступать человеческому мозгу. И вероятнее всего, мы сможем создать его в течение 30 лет. Согласно прогнозам большинства учёных, работающих над проблемой ИИ, это изобретение может стать причиной прорывов в области создания Искусственного Суперинтеллекта (ИСИ) - сущности, чей разум превзойдёт совокупную мощь интеллекта всех людей. Речь не идёт о неком туманном будущем. Первая стадия создания ИИ постепенно проявляется в технологиях, которые мы уже используем в повседневной жизни. С каждым годом критическая масса достижений будет накапливаться и ускорять процесс разработки, способствуя усложнению технологий, их распространению и доступности. Всё больше интеллектуальной работы мы будем поручать компьютерам, внедряя их в каждый аспект нашей реальности, включая организацию своей работы, формирование сообществ и общение с миром.
Экспоненциальный рост
Руководящий принцип технического прогресса
Чтобы лучше понять руководящие принципы ИИ-революции, давайте пока отвлечёмся от научных исследований. Представьте, что вы получили машину времени и должны доставить кого-то из прошлого в настоящее, чтобы этот человек потерял дар речи от наших технологических и культурных достижений.
Допустим, вы решили вернуться на 200 лет назад. Метнулись в начало 1800-х годов, схватили какого-то мужика и доставили в 2016. Вы водите его и наблюдаете за его реакциями на всё окружающее. Мы не можем представить, как он воспринимает эти сияющие капсулы, проносящиеся по дорогам; разговоры с людьми, находящимися за океаном; просмотр спортивных игр, проходящих за 1000 км от него; прослушивание концерта, который случился 50 лет назад; возню с магическим прямоугольником, способным сохранять изображения и движущиеся картинки, а также показывающим маленькую точку, обозначающую местоположение на карте; разговор лицом к лицу с человеком, находящимся на другом конце страны и многое другое. Нам не понадобится много времени. Через пару минут гость из прошлого окончательно офигел.
Теперь вы оба хотите узнать, как отреагирует на достижения 1800-х годов человек из 1600-х. Вы перемещаетесь во времени, хватаете первого попавшегося и переносите его на 200 лет вперёд, в 19 век. Ему очень интересно смотреть на окружающий мир, но вы понимаете, что он не потрясён увиденным. То есть чтобы потрясти кого-то 19-м веком, нужно вернуться в прошлое гораздо дальше, чем на 200 лет. Чего там мелочиться, махнём на 15 000 лет назад. Во времена до Первой Сельскохозяйственной Революции, благодаря которой появились первые города и возникла концепция цивилизаций. Находите какого-нибудь охотника-собирателя и показываете ему обширные империи 1750-х годов, с их башнями церквей, кораблями, способными пересекать океаны, с понятием «находиться внутри» и огромными накоплениями знаний и открытий в виде книг. Нам не понадобится много времени. Через пару минут гость из прошлого окончательно офигел.
Теперь вы втроём решили провернуть подобный трюк снова. Вы понимаете, что не имеет смысла возвращаться на 15 000, 30 000 или 45 000 лет. Вам придётся прыгнуть во времени гораздо дальше. Вы находите мужика лет 100 000 назад и проводите ему экскурсию по племенам со сложной социальной иерархией. Он видит разнообразное охотничье оружие, хитрые инструменты, огонь и впервые слышит язык в виде знаков и звуков. Ну, вы поняли, всё это взрывает ему мозг. Через пару минут он окончательно офигевает.
Что произошло? Почему нам с каждым разом приходилось возвращаться намного дальше в прошлое? 100 000 → 15 000 → 200 лет назад?
Так происходит потому, что более развитые общества прогрессируют быстрее менее развитых. В 1800-х человечество знало гораздо больше, поэтому неудивительно, что оно развивалось гораздо быстрее, чем человечество 15 000 лет назад. И нам сегодняшним, чтобы офигеть в будущем, достаточно будет переместиться вперёд меньше, чем на 200 лет.
Рей Курцвейл, учёный и специалист в сфере ИИ, говорит, что «в период с 2000 по 2014 годы мы наблюдали такой же объём прогресса, как за весь 20-й век. И ещё столько же будет достигнуто к 2021 году, всего за семь лет. Ещё лет через 20 мы в течение года достигнем прогресса, в несколько раз превышающего прогресс за весь 20 век, а затем этот период уменьшится до полугода». Курцвейл верит, что к концу 21 века мы в 1000 раз превзойдём прогресс века 20-го.
Логика подсказывает, что если наиболее развитые виды на планете движутся вперёд всё возрастающими темпами, то в конце концов прогресс полностью меняет их представление о жизни, их представление о том, что такое быть человеком. Как если бы развитие интеллекта в процессе эволюции настолько изменило человеческое бытие, что это изменило бы существование всех живых существ на Земле. И если вы потратите некоторое время на изучение текущей ситуации в науке и технологиях, то заметите немало признаков того, что жизнь, какой мы её знаем, уже не сможет устоять перед нашим следующим прорывом.
Путь к общему искусственному интеллекту
Создание компьютеров, не уступающих людям по интеллекту
ИИ - это общий термин для описания технологий компьютерного интеллекта. Несмотря на разнообразие мнений по этому вопросу, большинство экспертов считают, что существует три категории ИИ.
Ограниченный искусственный интеллект (ANI, Artificial Narrow Intelligence)
ИИ первой категории. Специализируется в какой-то конкретной области. Например, есть ИИ, способный победить чемпионов мира по шахматам, но это единственное, что он может делать.
Общий искусственный интеллект (AGI, Artificial General Intelligence)
ИИ второй категории. По уровню интеллекта он достигает и превосходит человека, то есть способен «делать выводы, планировать, решать проблемы, мыслить абстрактно, понимать сложные идеи, быстро обучаться, в том числе на основании собственного опыта».
Искусственный суперинтеллект (ASI, Artificial Super Intelligence)
ИИ третьей категории. Он умнее всего человечества вместе взятого, начиная от «немного умнее» до «умнее в триллион раз».
Текущая ситуация
На текущий момент человечество создало ИИ первой категории, и они используются повсеместно:
- Автомобили полны ANI-систем, от компьютеров, вычисляющих время срабатывания ABS, до компьютеров, настраивающих параметры впрыска топлива.
- Поисковик Google - это один большой ANI с невероятно сложными алгоритмами ранжирования страниц и вычисления отображения контента. То же самое можно сказать и про новостную ленту Facebook.
- Спам-фильтры почтовых сервисов используют ANI для выявления спама. Этот ИИ является самообучаемым и подстраивается под ваши предпочтения и особенности.
- Пассажирские авиалайнеры практически целиком управляются ANI без помощи людей.
- Беспилотный автомобиль Google, проходящий тестирование, использует мощные ANI-системы, позволяющие ему распознавать и реагировать на окружающую среду.
- Ваш смартфон - маленькая ANI-фабрика. Вы используете картографические приложения, получаете рекомендации на основании ваших предпочтений, проверяете погоду на завтра, общаетесь с Siri.
- Лучшие игроки в шашки, шахматы, Scrabble, Backgammon и Othello - это исключительно ANI-системы.
- Сложные ANI-системы широко используются на производствах, в военной сфере, в финансах (сегодня свыше половины акций на американских рынках торгуются ИИ-программами).
Современные ANI-системы не особо внушают опасения. В худшем случае глючный или запрограммированный со злым умыслом ANI может привести к изолированной катастрофе вроде падения самолёта, выходу из строя АЭС или падению рынков (наподобие 2010 Flash Crash, когда ANI-программа неправильно среагировала на неожиданную ситуацию, что привело к резкому падению рынка акций на один триллион долларов. Лишь часть потерь была компенсирована после исправления ошибки). Пока ANI не имеют возможности создать угрозу нашему существованию, но нельзя закрывать глаза на то, что всё более разрастающаяся и усложняющаяся экосистема относительно безопасных ANI является предвестником глобальных перемен. Каждая инновация в сфере ANI тихо вносит небольшой вклад в общую копилку, становится ещё одним камнем в дороге по направлению к AGI и ASI.
Так видит мир беспилотный автомобиль Google. На основе видео Embedded Linux Conference 2013 - KEYNOTE Google’s Self Driving Cars
Ничто не заставит вас больше ценить человеческий интеллект, как осознание невероятной трудности создания компьютеров, не уступающих нам по уму. Чрезвычайно легко построить компьютер, способный умножать десятиразрядные числа в долю секунды. А построить такой, который сможет посмотреть на собаку и ответить, собака это или кошка, - исключительно трудно. Создать ИИ, способный победить любого человека в шахматах? Сделано. Разработать ИИ, способный прочитать параграф из книги для шестилетних детей и понять их значение? Сегодня на эту задачу Google тратит миллиарды долларов.
Почему трудные для нас вещи - вроде вычислений, стратегий на финансовых рынках и перевода с языков - даются компьютерам умопомрачительно легко, в то время как простые для нас вещи - вроде зрения, движения, перемещения и восприятия - даются им безумно трудно?
То, что кажется нам простым, на самом деле невероятно сложные процессы. Просто они были оптимизированы под нас (и большинство животных) эволюцией сотни миллионов лет назад. Когда вы протягиваете руку к какому-то предмету, то ваши мышцы, сухожилия и кости плеча, локтя и запястья моментально выполняют длинную последовательность физических операций под контролем глаз, чтобы ваша рука смогла двигаться как нужно в трёх измерениях. С другой стороны, умножение длинных чисел или игра в шахматы - это новые занятия для биологических существ, у нас просто не было возможности адаптироваться под них, поэтому компьютеру не нужно особо напрягаться, чтобы нас победить.
Вот забавный пример:
Глядя на картинку A, и вы, и компьютер определят, что на ней изображён прямоугольник из чередующихся фрагментов двух цветов.
Картинка B. Вы без проблем дадите описание непрозрачных и полупрозрачных фигур, а вот компьютер с треском провалится. Он опишет то, что видит - совокупность двумерных фигур нескольких оттенков. И будет совершенно прав. Просто наш мозг выполняет огромную работу по интерпретированию предполагаемой глубины сцены, смешанных теней и наложенного освещения.
Глядя на картинку C, компьютер видит двумерный коллаж из белых, чёрных и серых пятен, в то время как вы легко распознаете то, что изображено на самом деле - фотографию девушки и собаки на скалистом берегу.
И всё вышеописанное относится только к визуальной информации и её обработке. А чтобы не уступать по интеллекту человеку, компьютер должен ещё, например, распознавать разные выражения лица или понимать смысл понятий «получать удовольствие», «испытывать облегчение» и «ощущать различие». Как компьютеры смогут достичь ещё более высоких способностей, вроде сложных рассуждений, интерпретирования информации и установления взаимосвязей между разными областями знаний? Гораздо проще было построить небоскрёбы, отправить человека в космос и выяснить подробности Большого Взрыва, чем понять работу собственного мозга и придумать, как сделать что-то, работающее не хуже его. На сегодняшний день человеческий мозг считается самым сложно устроенным объектом в известной Вселенной.
Разработка оборудования
Если ИИ должен быть не глупее человеческого мозга, то критически важно обеспечить его аналогичными вычислительными ресурсами. Их можно выразить в количестве вычислений, которые мозг может выполнить в секунду - CPS, calculations per second.
Главный вызов заключается в том, что нам пока удалось точно измерить работу лишь некоторых разделов мозга. Однако Рей Курцвейл разработал метод определения общего количества CPS. Он взял CPS одного из разделов и умножил пропорционально весу всего мозга. Он делал это неоднократно на основании различных профессиональных оценок тех или иных разделов, и в результате всегда приходил к одному и тому же значению - 1016 CPS, или 10 квадрильонов CPS.
Один из самых быстрых современных суперкомпьютеров, китайский Tianhe-2, уже превысил эту производительность и показал около 34 квадрильонов CPS. Но этот монстр занимает 720 квадратных метров пространства и потребляет 24 мегаватт-час энергии (а человеческий мозг - примерно 20 Ватт), а его постройка обошлась в $390 миллионов. Так что он не особо подходит для широкого использования и даже для решения большинства коммерческих и промышленных задач.
Курцвейл предлагает подходить к оценке компьютеров с точки зрения количества CPS на $1000. Когда за эти деньги мы сможем получить производительность на уровне 10 квадрильонов, то это будет означать, что AGI стал настоящей частью нашей жизни. Сегодня за $1000 можно получить около 1010 CPS - 10 триллионов. Проверенный временем закон Мура гласит, что максимальная вычислительная мощность удваивается примерно каждые два года, а значит развитие оборудования, как развитие человечества, растёт по экспоненте (согласно самым свежим данным, через пять лет закон Мура уже перестанет работать в связи с достижением фундаментальных физических барьеров). В соответствии с этим прогнозируемым графиком:
Эта визуализация основана на графике Курвейла и анализе из его книги The Singularity is Near.
Подобная динамика подсказывает, что компьютеры с производительностью, аналогичной человеческому мозгу, появятся в районе 2025 года. Но одна лишь вычислительная мощность не придаст компьютеру интеллектуальности. Так что следующий вопрос звучит так: «Как нам придать разума всем этим гигагерцам?».
Создание ПО
Одна из труднейших задач при создании AGI - как написать необходимое ПО. Дело в том, что никто не знает, как сделать компьютер умным. Мы всё ещё спорим о том, как придать компьютеру человеческий интеллект, чтобы он знал, что такое «собака», умел распознать криво написанную букву В и мог оценить фильм как посредственный. Тем не менее, есть несколько основных подходов к этой задаче.
1. Копирование работы человеческого мозга.
Решение задачи «в лоб»: скопировать архитектуру мозга и построить компьютер в близком соответствии с ней. Пример: искусственная нейронная сеть. Изначально это сеть из транзисторных «нейронов», соединённых друг с другом посредством входов/выходов. Такая сеть ничего не знает, совсем как мозг младенца. Её «обучение» связано с попыткой выполнить какие-то задачи, допустим, распознавание рукописного текста. Сначала взаимодействия нейронов и попытки оцифровывания каждой буквы будут происходить совершенно хаотично. Но когда такая нейронная сеть будет достигать какого-то положительного результата, приведшие к нему взаимосвязи будут усиливаться. А взаимосвязи, приведшие к отрицательным результатам, будут ослабляться. После ряда проб и ошибок сеть сформирует определённые последовательности взаимодействия и оптимизируется для конкретной задачи.
Есть и более радикальный подход - полное эмулирование мозга. Учёные берут настоящий мозг, разрезают его на большое количество кусочков, выявляют нейронные связи и копируют их посредством ПО. Если этот подход окажется успешным, то мы получим компьютер, способный выполнять те же задачи, что и человеческий мозг. Достаточно дать ему возможность обучаться и собирать информацию… Далеки ли мы от полноценной эмуляции мозга? Достаточно далеки, ведь мы только что смогли эмулировать мозг 1-миллиметрового плоского червя, состоящий всего из 302 нейронов. Для сравнения: человеческий мозг состоит примерно из 86 миллиардов нейронов, соединённых друг с другом посредством триллионов синапсов.
2. Эволюция компьютеров.
Даже если мы сможем эмулировать мозг, что сравнимо с постройкой самолёта посредством копирования движения крыльев птицы, машины всё же лучше всего подходят для использования новых, ориентированных на технику подходов, а не для копирования биологии. Если мозг слишком сложен для цифрового воспроизведения, то мы можем эмулировать процесс эволюции. Для этого используются так называемые «генетические алгоритмы». Допустим, группа компьютеров пытается выполнить какую-то задачу, и самые успешные из них скрещиваются с другими, передавая по половине программного кода для создания нового компьютера. Наиболее успешные исключаются из процесса. Скорость и ориентированность на достижение цели - это преимущества искусственной эволюции перед эволюцией биологической. После множества итераций естественный отбор позволит создавать всё более совершенные компьютеры. Вызов заключается в автоматизации процесса, чтобы искусственная эволюция развивалась без вмешательства человека.
3. Пусть все проблемы решает компьютер, а не мы.
Последний подход самый простой и самый пугающий. Нам нужно построить компьютер, двумя основными задачами которого будут исследование ИИ и внесение изменений в собственный код, чтобы не только учиться улучшать свою архитектуру, но и претворять на практике. То есть речь о том, чтобы сделать компьютер специалистом по информатике, чтобы он мог самостоятельно вести собственную разработку. Это самый предпочтительный способ для получения AGI.
Возможно, все эти улучшения ПО покажутся вам слишком медленными или неосязаемыми, но, согласно научным представлениям, одна небольшая инновация может моментально ускорить процесс разработки. Это как последствия революции Коперника - его открытие моментально облегчило математические вычисления траекторий планет, и в свою очередь это привело к новым открытиям. Так что не нужно недооценивать экспоненциальный рост: то, что может выглядеть ползаньем улитки, может быстро превратиться в безудержную гонку.
Визуализация сделана на основании графика из “Welcome, Robot Overlords. Please Don’t Fire Us?”
Путь к искусственному суперинтеллекту
Сущность, которая умнее всего человечества вместе взятого
Вполне вероятно, что в какой-то момент мы сможем создать AGI: программное обеспечение, которое по интеллекту многократно превзойдёт человека. Означает ли это, что компьютеры станут равны нам? Вовсе нет - компьютеры будут гораздо эффективнее. Благодаря своей электронной природе они будут иметь ряд преимуществ:
- Скорость. Нейроны мозга работают с частотой около 200 Гц, а современные процессоры имеют частоту в среднем 2 ГГц, то есть в 10 млн раз быстрее.
- Память. В искусственном мире куда труднее забывать или путать факты. Компьютеры могут в секунду запоминать куда больше, чем человек за десять лет. Кроме того, память компьютера гораздо точнее и объёмнее.
- Производительность. Транзисторы гораздо точнее нейронов и реже выходят из строя (и могут быть восстановлены или заменены). Человеческий мозг быстро утомляется, а компьютеры могут без остановки работать с максимальной производительностью.
- Коллективные способности. Из-за особенностей межличностного взаимодействия и сложности социальной иерархии, работа в группе людей может быть до нелепости сложной. И чем больше группа, тем медленнее становится отдача от каждого члена. ИИ не имеет этих биологических ограничений, он не испытывает проблем, характерных для коллективов людей, и может синхронизировать и обновлять собственную ОС.
