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AI 대 인간은 우리 시대의 두드러진 문제이다. 인지작업 또는 활동의 어떤 부분이 향후 수십 년 동안 AI에 의해 수행될 수 있을까? HI는 어떤 부분을 계속 수행할까? AI와 HI는 어떻게 함께 작동할까? 이는 AI와 HI 간의 미래 관계에 대한 어려운 질문이다. 우리가 무엇을 배울 수 있는지 보자.

JM Kim | 기사입력 2020/11/09 [00:44]

AI 대 인간은 우리 시대의 두드러진 문제이다. 인지작업 또는 활동의 어떤 부분이 향후 수십 년 동안 AI에 의해 수행될 수 있을까? HI는 어떤 부분을 계속 수행할까? AI와 HI는 어떻게 함께 작동할까? 이는 AI와 HI 간의 미래 관계에 대한 어려운 질문이다. 우리가 무엇을 배울 수 있는지 보자.

JM Kim | 입력 : 2020/11/09 [00:44]

배경 분석을 완료했으며 이제 독자의 추정을 받아들일 준비가 되었다.  

먼저 아래의 배경 정보를 살펴보라. 9가지 기능 각각에 대해 독자들에게 다음과 같이 추정하도록 초대한다. "인지작업"또는 "활동"의 어떤 부분이 향후 수십 년 동안 AI에 의해 수행될 수 있을까 (0~100%)? HI(0~100%)는 어떤 부분을 계속 수행할까? AI HI의 합계는 100%여야한다. AI HI가 모두 활성 상태인 경우 뇌-컴퓨터 인터페이스와 같은 방식으로 병합한다고 가정할 수 있다.

 

추정을 제출하는 가장 좋은 방법은 9가지 기능 목록을 복사하여 이메일에 붙여 넣는 것이다. 그런 다음 각 함수에 대한 AI HI에 대한 추정치를 추가한다. 각 기능에 대해 추론을 설명하는 의견을 추가하고, AI의 예그것이 제공하는 목적, HI와 병합될 것이라고 생각하는 방법, HI에 의해 제어되는 방법 및 가능성을 이해하는 데 도움이 될 수 있는 다른 모든 것을 제공하라.

 

최선의 생각을 Halal@GWU.edu로 보내실 수 있다. TechCast Research의 다음 버전에서 결과를 제공하기 위해 귀하의 아이디어를 사용할 것이다.

 

 

 

인지 기능 목록 수정

 

인지 기능 목록을 압축하여 더 직관적이고 관리하기 쉽게 만들었다. 제안된 기능을 추가하고 유사한 기능을 결합하여 다음 9개 기능의 작은 클러스터를 형성했다.

 

1. 지각, 인식 촉각, 시각, 소리, 후각, 미각을 통한 감각 경험.

 

2. 학습, 기억 정보, 교육 또는 학습을 통해 습득 한 지식 또는 기술.

 

3. 정보, 지식, 이해 정보, 지식 등은 향후 조치를 위해 처리, 인코딩 및 저장된다.

 

4. 결정, 논리 고려 후 결정이 내려졌다.

 

5. 감정, 공감 강한 감정의 정신적 반응: 분노, 두려움, 타인의 대리 감정.

 

6. 목적, 의지, 선택 목적을 설정하고 그것을 달성하기위한 행동을 선택할 수 있는 능력.

 

7. 가치와 신념 아이디어는 상대적으로 중요하며 사실로 간주된다.

 

8. 상상력, 호기심, 창의력, 직관 감각 입력없이 얻은 새로운 아이디어와 지식.

 

9. 비전, , 피크 경험, 미래 프레이밍 안내 사고, 감각 입력없이 형성된 의식 상태 변경.

 

이 프레임 워크에서 애플리케이션(: GPS 내비게이션 구동 시스템)은 필요한 기능을 도출하고 이를 실행 가능한 AI 시스템에 통합하여 구성된다. 이러한 응용 프로그램의 전체 모음은 전체 인간의 마음과 동일한 인공지능인 일반 AI(GAI 또는 AGI)를 구성한다.

 

이 인지 기능 목록은 정확하지 않을 수 있지만 이는 사소한 문제이다. 이 연구는 정확도 보다는 AI HI의 상대적인 프로파일과 그 통합을 추정하는 데 주로 관심이 있다.

 

 

 

객관적 대 주관적 의식

 

또한 지능의 객관적 형태와 주관적 형태를 결정적으로 구분할 필요가 있다. 두 가지 일반적인 인간 사고 유형의 차이점을 설명하기 위해 아래 그림을 사용하여 의식의 계층을 보다 정확하게 재정의하겠다.

 

 

"객관적인"기능에는 지각, 지식, 결정 및 기타 형태의 사실 정보가 포함된다. "주관적"기능은 본질적으로 개인적이거나 인지 과학자가 "자질"이라고 부르는 감정, 선택신념, 비전 및 기타 미묘한 기능에 초점을 맞춘다. 주관적 기능은 객관적 수준을 형성하기 때문에 더 강력하다. 그렇기 때문에 종교와 신념 체계가 사회의 이념적 기반을 형성하고 과학적 패러다임을 형성한다.

 

자동차의 GPS 내비게이션 시스템 사용과 같은 일부 프로젝트를 관리하기 위해 의식의 기능이 어떻게 활용되는지 고려한다. GPS 위성은 도로 표지판을 관찰하는 대신 차량의 위치를 제공한다. , GPS 시스템의 AI는 이 작업과 도로 위치 및 기타 정보를 자동화하여 시스템 메모리에 저장했다. 그런 다음 시스템은 사용자의 위치를 목적지와 비교하고 어떻게 다른 지 알아보고 무엇을 해야 할지 결정을 내릴 수 있다.

 

이것은 AI가 목적 함수를 자동화할 수 있는 방법을 보여주지만 주관적 기능에 대해 동일한 작업을 수행할 수 없음을 보여준다. 목적지를 선택할 수 없다. 가고 싶은 곳의 선택은 본질적으로 주관적이다. 그것은 목적과 의지의 행위이다. 거기에 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것 사이의 결정적인 차이가 있다. 요컨대 AI 시뮬레이션은 삶과 동일하지 않다. 우리는 HI의 독특한 점이나 특별한 힘의 원천을 이해하지 못할 수도 있다. 하지만 AI HI 사이에는 중요한 차이가 있는 것 같다.

 

중요성이 높아지는 것은 바로 의식의 주관적인 측면이다. 가장 명백한 예는 진화, 기후변화, 예방 접종 및 다른 형태의 확립된 과학을 믿지 않는 오늘날의 '사후'물결이다. 이는 스마트폰과 소셜 미디어가 가짜 뉴스, 음모 이론 및 기타 형태의 허위 정보에 대한 끝없는 주장에서 진실을 파악할 수 없을 정도로 압도적인 데이터로 우리를 넘 쳤기 때문에 발생한다. 그 결과 사람들은 말도 안되는 바다를 헤쳐 나가기 위해 점점 더 주관적인 가치와 신념에 의존하고 있다. 그리고 AI가 객관적인 작업을 자동화함에 따라 인간은 주관적인 영역으로 더 나아가고 있다. 사실 미국을 비롯한 선진국들은 현재의 모습이 마음에 들지 않더라도 지식 시대를 넘어 지금도 의식 시대에 접어 들고 있다. 예를 들어, 트럼프는 의식 형성의 마스터가 됨으로써 자신의 힘을 얻는다.

 

주관적 의식의 상승은 또한 전염병, 기후변화, 경제 붕괴, 일자리의 대량 자동화, 심한 불평등 및 우리가 글로벌 메가위기라고 부르는 기타 위기와 같은 글로벌 위협에 의해 주도된다. 명백하게 말하면, 이것들은 AI만으로는 해결되지 않는 실존적 과제이다. 메가위기는 가능하다면 80억 명의 상충되는 이해 관계를 조정하기 위해 수십 년 동안 열심히 창의적인 인간의 노력을 필요로 할 것이다. 글로벌 의식에 대한 TechCast의 최근 연구를 참조하라.

 

요컨대, 미래는 객관적인 작업을 자동화하는 강력한 형태의 AI를 통해 확실히 이익을 얻을 것이며 다양한 목적을 위해 주관적인 기능을 시뮬레이션 할 수 있다. 그러나 대부분의 노동력은 HI만이 도전할 수 있는 복잡한 주관성의 세계를 관리하는 데 어려움을 겪을 가능성이 매우 높다. AI는 수행해야 할 작업과 수행 방법을 결정하고 제대로 수행되도록 하는 미묘하지만 중요한 주관적인 입력을 결코 제공하지 못할 수 있다. AI를 제어하고 안전하게 유지하려면 더 중요해야 한다.

 

AI에 대한 한계는 로봇에 대한 Isaac Asimov의 규칙에 의해 강조되었으며, 이는 인간이 이러한 주관적인 기능을 제공하여 책임을 유지해야 한다는 것이 매우 분명했다. 잘 정돈된 Asimov 세계에서 로봇은 선택의 자유가 주어지지 않는 한 안전 할 것이다. 사람처럼 행동해서는 안된다.

 

이제 증거를 살펴보겠다. 일부 HI는 현재 기계에 의해 수행되고 있다. 예를 들어, 인간 공감을 시뮬레이션하기 위해 딥 러닝을 넘어선 3세대 AI가 등장하고 있음을 보여주는 이 예를 참조하라. 이 예에서 아바타는 군인의 PTSD 경험에 대한 이야기를 듣고 트라우마를 해결하도록 지도한다. 분명히 자동화된 심리 치료에서 교육, 가상 섹스에 이르기까지 애플리케이션은 엄청날 수 있다.

 

우리는 종종 청중에게 AI HI 사이에 상당한 차이가 있다고 생각하는지 묻는다. 몇몇 용감한 사람들은 보통 "아니요, 차이가 없다"고 말하지만 대다수(90% 이상)는 상당한 차이가 있다고 주장한다. 그들은 그것에 손가락을 대지 못할 수도 있지만, 대부분의 사람들에게는 인간이 독특하다는 것이 직관적으로 분명해 보인다. 아마도 우리는 융의 방식으로 우주의 더 높은 지혜에 맞춰져 있을 수 있다. 물론 AI가 성숙함에 따라 우리는 틀렸다는 것이 증명될 수 있다. 이것이 과학이 발전함에 따라 현재 진행중인이 위대한 실험의 본질이다. 이 작은 연구는 결과를 예측하려는 우리의 시도이다.

 

또 다른 좋은 예는 TechCast "AI and Future Work"연구이다. 자동화로 인한 대량 실업의 위협은 지능형 기계로는 할 수 없는 "창조적인 작업"의 새로운 영역을 개척함으로써 해결될 가능성이 높다.

 

이것은“HI가 얼마나 자동화될 가능성이 있고 HI가 계속해서 얼마나 많은 일을 할 것인가?”라는 심오한 질문을 제기한다. AI가 인간 의식의 일부 측면을 시뮬레이션 할 수 있다고 하더라도 이것이 실제로 무엇을 의미할까? 사람들이 하는 것과 같을까? 아니면 실물에 대한 러프 컷일까? AI HI는 어떻게 함께 작동할까? 통제이는 AI HI 간의 미래 관계에 대한 어려운 질문이다. 우리가 무엇을 배울 수 있는지 보자.

 

 

 

ROUND 3-AI HI 추정 초대

 

다시 한번, 우리는 독자들에게 9가지 기능 각각에 대해 추정하도록 요청한다. "인지 작업"또는 "활동"의 어떤 부분이 향후 수십 년 동안 AI에 의해 수행될 수 있을까(0-100%)? HI (0 ~100%)는 어떤 부분을 계속 수행할까? AI HI의 합계는 100% 여야 한다. AI HI가 모두 활성 상태인 경우 뇌-컴퓨터 인터페이스와 같은 방식으로 병합한다고 가정할 수 있다.

 

추정을 제출하는 가장 좋은 방법은 위의 9개 기능 목록을 복사하여 이메일에 붙여 넣는 것이다. 그런 다음 각 함수에 대한 AI HI에 대한 추정치를 추가한다. 각 기능에 대해 추론을 설명하는 의견을 추가하고, AI의 예그것이 제공하는 목적, HI와 병합될 것이라고 생각하는 방법, HI에 의해 제어되는 방법 및 가능성을 이해하는 데 도움이 될 수 있는 다른 모든 것을 제공하라.

 

최선의 생각을 Halal@GWU.edu로 보내시기 바란다. TechCast Research의 다음 버전에서 결과를 제공하기 위해 귀하의 아이디어를 사용할 것이다.

 

귀하의 지원에 감사드린다. TechCast

 

 

 

독자의 이 문제에 대한 의견

 

Jacques Malan, 디스트럽터, 미래학자, 파이로-금속공학자

 

좋다, 그래서 이 문제가 논의될 때마다 내가 항상 밀어붙일 필요가 있는 문제에 대한 접근 방식이 있는 것 같다. 대체로 무시되었지만 이미 지난 20년 동안 기만적인 단계에서 꾸준히 성장하고 있는 세 번째 경로가 있다. 이를 "기타 AI", "통합 인공지능"또는 "증강지능"이라고도 한다. 앨런 머스크(Elon Musk)가 그것에 대해 말할 것이 있다면 약 5~7년 안에 파괴적인 성장으로 전환될 것이라고 믿는다 (, Neuralink).

 

스마트폰, VR AR은 대부분의 사람들이 가정하는 것처럼 독립형 인공지능기술의 예가 아니라 우리 몸 밖이지만 우리 자신의 확장이기 때문에 이것의 예이다. 마지막으로 전화 번호, 지도, 생일메뉴, 심지어 비밀번호를 외워야 했던 때가 언제 였는가 ………. 이것들은 모두 손의 실리콘과 클라우드의 데이터로 옮겨진 뇌 기능이다. 어느 시점에서 그들은 몸으로 이동하게 된다.

 

이 추세는 AI, HI AugI가 매우 긴밀하게 통합되어 사실상 구별할 수 없는 지점까지 계속되게 된다. (……. 저항은 무익하다 …….).

 

좋다, 이제 나쁜 소식이다. 이번 8월호를 비유 통화하고 민주화 할 수 있는 방법을 찾지 못하면 부자만이 이를 감당할 수 있고 사회적 분열은 더욱 확대되게 된다.

 

UBI (개인적으로는 UBA를 선호함)에 대한 요구 사항은 순수 AI의 영향이 크게 과소 평가되기 때문에 거의 불가피하다. 의식 계층 기능을 행에 배치하고 HI, AI AugI를 열에 배치해야 할 수도 있다 (모르겠다. 아직 알아 내지 못했지만 거기에 뭔가 있다)

 

 

 

Peter King, 환경 컨설턴트

 

좀 더 정교한 입력을 받으실 거라고 확신하지만 ""을 어디에 두었는지 궁금하다. 이 봉쇄에서 많은 사람들에게 공통적으로 나는 꽤 자각몽을 꾸었다. 나는 영화에서 불량 로봇도 꿈을 가지고 있다는 것을 알고 있지만, 나는 꿈을 시뮬레이션하는 AI에 대해 들어 본 적이 없다. 꿈이 진정으로 인간의 마음의 폐기물 처리 공장이라면, 아마도 AI에서 매일 불필요한 기억을 지우는 것이 가능할 것이다. 나는 그것이 당신의 15가지 기능에 어디에 적합한 지 모르겠다. 또한 "호기심"이 상상력에 적합할까 아니면 인간지능의 별도 차원일까? 나는 어렸을 때 죽은 새를 비스킷 통에 넣고 뚜껑을 닫았다는 이야기를 자주한다. 몇 주 후 나는 돌아가서 뚜껑을 열었고 많은 뼈와 파리를 보고 놀랐다. 어린 아이 같은 호기심 속에서 나는 어떤 종류의 마법이 새를 파리로 바꿀 수 있는지 알고 싶었다. 나는 이 호기심이 제가 과학자가 되기로 결심하게 된 동기 중 하나라고 항상 주장해 왔다. 호기심도 "놀라움"과 일치한다고 생각한다. 맑은 밤 밖에 앉아 별을 바라보면 경이로움이 가득하다. 어쨌든 나는 인공지능이 인간지능의 표현을 시뮬레이션 하는 것을 보지 못한다. 나는 또한 인간지능의 어두운 면에 대해서도 궁금하다. 연쇄 살인범, 사기꾼 또는 사악한 대통령의 마음은 무엇일까? AI는 이러한 어두운 동기로부터 면역(또는 면역되도록 설계됨)일까? 어쨌든, 평신도의 생각이 있다.

 

 

 

Michael D. Newton

 

며칠 전 나는 비판적 사고에 도움이 되는 지침이 될 것 같은 것을 집어 들었고, 저자인 Richard Paul Linda Elder에 대한 존경심이 높아지면서 그것을 읽고 있다. 우리의 끝없는 토론에서 "누락 된"것은 아마도 논리적 사고이다. 대화 상대에게 반드시 "틀리다"또는 "옳다"에 대해 질문할 수 있는 능력은 아니지만, 그들의 주장() 구조()의 오류를 지적할 수 있는 능력. "기본 규칙"(논리적, 합리성, 지적 정직성 등)을 아는 토론에서 모든 사람을 예리하게 인식하면 요점을 완전히 다루지 않는 격렬한 교환이 되는 것을 해소하는 데 큰 도움이 될 수 있다. 건전하며 논리적이고 독립적으로 검증될 수 있다.

 

Yes에 도달하는 것에 대해서도 비슷한 말을 할 수 있다. 포기하지 않고 협상 계약, Roger Fisher William Ury, 2nd Edition with Bruce Patton, 모든 하버드 협상 프로젝트.

 

몇 년 전, Iowa에서 대학원생이었을 때 나는 로스쿨 서점에서 내용을 "읽고"그 자리에서 구입한 Getting to Yes의 초판을 찾았다. 이것은 또한 그룹 토론에 유용한 참조 도구가 될 수 있다. 지금은 Penguin이 가장 많이 출판한 "Getting to ..."책의 전체 시리즈가 있다.

 

 

 

Michael Jackson, CEO, Shaping Tomorrow

 

실제로 우리는 Shaping Tomorrow (ST)에서 이러한 특성 중 일부를 개발하고 있다. 우리는 이제 구성원의 활동에서 인간의 행동을 포착하고 AI가 알고 있는 것과 이를 일치시키는 지점까지 발전했다. 예를 들어, 고객은 목적, 비전, 가치, 목표, 목표, 동기 등을 추가하면 AI가 고객의 요구에 대해 더 많은 지식을 갖게 된다. 이제 두 가지를 모두 사용하여 몇 분 만에 고객의 전략에 차이를 제공한다.

 

우리는 더 정교한 스캔을 제공하고 웹 사이트에서 클라이언트 데이터를 추출하기 위해 동일한 데이터를 사용하는 AI를 실험하고 있다. 각각은 AI/인간의 전략적 예측과 백그라운드에서 응답을 제한된 인간의 입력으로 혼합하는 방법이다.

 

그래서 나는 로봇과 인간 사이의 경계가 모호해져 두 가지 모두에게 유리할 것이라고 믿는다. 나는 당신의 특성 목록을 가져와서 우리 AI가 각각 어디에 있고 더 낮은 매달려 있는 과일이 어디에 있는지 평가하려고 한다.

 

현재 AI NLP 및 붕괴, 약함 신호의 의미 등 잘 작동하는 키워드 목록을 사용하여 구축되었지만 여전히 기계를 교육하고 수동으로 편집해야 한다. 사전에서 관리할 이러한 목록이 수십 개 있다.

 

하지만 최근에는 머신러닝을 사용하여 머신 이 주제에 대해 알고 있는 내용을 파악하고 내장된 패턴을 찾아 냈다. 그런 다음 AI는 편집자가 선별하지 않고 수락할 스캔 히트를 결정할 수 있다. 이는 많은 시간을 절약하고 정확도를 향상시킨다.

 

그런 다음 ML을 목록으로 확장하려고 했다. 그러나 우리는 장애물에 부딪혔다. ML은 패턴을 발견할 수 있는 축소와 같은 목록에서 잘 작동한다. 패턴이 없는 약한 신호에서는 잘 작동하지 않는다.

 

목록의 약 50%가 잘 작동하지만 다른 목록은 패턴을 찾지 않기 때문에 작동하지 않는다. AI의 한계에 부딪힐 때 흥미로운 장애물은 여전히 기존의 수동 방법으로 되돌릴 수 있다. 패턴 화되지 않은 예측을 처리할 수 있는 ML을 아직 찾지 못했다.

 

 

 

John Freedman, 글로벌 연구학자 겸 강사

 

HI 기능 목록을 검토하는 것에 대한 나의 반복적인 생각은 다음과 같다.

 

다른 기능(목적, 비전, 상상력)과 관련될 수 있지만 추상적인 사고에 대한 인간의 능력과 관련된 특징적인 진화적 속성은 미래 시나리오를 구상/구성하고 도구를 제조하여 미래의 상상된 목표. 이것은 인간 도구 제조와 광범위한 동물 도구 제조의 차이이다 (예를 들어 까마귀는 훌륭한 도구 제작자이다).

 

우리의 가장 위대한 기업가들은 이를 수행하고 최선을 다해 모범을 보여준 시장).

 

본질적으로 그들의 프로세스는 Olduvai에서 털북숭이 매머드 및 제조 도구와의 다음 만남을 구상하는 Homo habilis와 근본적으로 다르지 않아 짐승을 더 빠르고 안전하게 식사, 의복, 보호소 및 더 많은 도구로 바꿀 수 있다. 그래서 나는 '마음의 눈'을 통해 '시간 여행'을 할 수 있는 능력이 진화론적 관점에서 볼 때 핵심적인 인간 속성이라고 생각한다.

 

따라서 나는 "미래 프레임"또는 유사한 용어가 독립 실행 형으로 또는 아마도 # 15-Vision 또는 # 12-Imagination 하에서 HI 기능에 보다 명시적으로 통합될 수 있다고 제안한다.

 

이는 ASI 영역에서 특히 중요하며, AI HI를 훨씬 능가할 수 있다는 (, AGI AGI를 훨씬 능가하는 ASI가 개발될 것임) (무기적 시스템 대 유기적 시스템 기능 및 한계에 기반하여) 믿을 수 있는 모든 이유가 있다. ASI가 미래의 과제를 상상하고 그것을 달성하기위한 도구를 구상하고 제조하는 인간의 능력을 초과할 수 있다면 그것은 우리 자신의 진화 게임에서 우리 인간을 능가했을 것이다. 따라서 지금은 호모 사피엔스로만 대표되는 호모 속이 ASI를 엄격하게 제어하거나 ASI와 공생적으로 병합하여 생존하고 확실히 승리하는 것이 절대적으로 필요하다

 

매혹적이며 동의한다. 모든 선례는 무기 시스템이 유기 시스템을 훨씬 능가할 수 있음을 보여준다. 속도, 비행 고도, 토크, 밝기 등 측정할 수 있는 모든 것을 생각하라. 따라서 지능도 다르지 않다. 인간은 규모의 최상위에서 매우 멀리 떨어져 있을 것이다.

 

 

 

Dennis Bushnell, NASA Langley 수석 과학자

 

AI의 진보는 분명하고 자율적인 자동차, 비행기, 선박, 잠수함, 우주선이다. AI 알고리즘을 기반으로 의사 결정을 내리는 비즈니스 리더십. Thaler는 자신의 상상력 엔진을 사용하여 USAF를위한 더 나은 탄약과 더 나은 치약을 만들었다. …… 인공지능에 대한 투자는 방대하고 기술은 빠른 발전을 가능하게 하기 위해 이러한 투자를 위해 큰 글을 쓰고 있다.

 

딥러닝/신경망/빅 데이터 접근 방식은 60년대로 거슬러 올라가지만 2012년경까지는 심각한 애플리케이션을 지원하기 위해 머신 기능이 개발되었다. 기계는 AI에 맞춤화 된 버전을 포함하여 빠르게 개발되고 있다. 중국은 인공지능 분야에서 가장 뛰어난 사람이 세계를 지배한다고 말했다.

 

우리 인간은 단순히 너무 성공적이었고, 행성[기후, 생태계 재난]과 직장에서 벗어나 [AI], 그리고 우리 자신을 죽이는 [전염병]에서 스스로 일하고 있다. 아래 단락과 비슷한 글을 쓴 우리 중 최고가 많이 있다.

 

앞으로 인간에게 미치는 AI의 잠재적 영향에 대한 요청을 처리하려면 AI 기능에 대한 예측이 필요하다. 기계가 지금까지 인간보다 더 나은 아이디어를 만들고 창조하는 방법이 있다. 앞으로 발명, 창의성, 혁신은 인간의 배타적인 영역이 아니다.

 

Steve Thaler는 이러한 기계 기능을 처음으로 개발했으며 이제 생성적 대립쌍 사람들이 이를 작업하고 있다. 우리는 신뢰할 수 있는 자율성을 가능하게 하고 알려지지 않은 미지의 문제를 해결하기 위해이 창의적인 기계 기능을 사용하고 있으며, 이것이 현재 여전히 인간 조종사가 있는 이유이다. 기계가 상호 연결되고 대규모 데이터베이스가 설치됨에 따라 상식을 제공하고 전체 피라미드를 수행할 수 있다.

 

많은 사람들이 이것을 깨닫고, 인간을 능가하는 기계 지능의 가능성에 대해 많은 책이 쓰여지는 이유를 알고 있다. 동시에 머스크는 뇌/기계 통신 및 뇌를 보강하기위한 뇌 칩으로 큰 발전을 이루고 있다. 우리는 기계와 합병하고 있지만 습식 전기 화학(인간 생리학)의 비용과 오버 헤드로 인해 증강된 인간도 기계와 경쟁하지 않게 된다. 기계의 창의성, 아이디어 및 발명을 창조하는 세 가지 접근 방식이 있으며 모두 동일한 기본 접근 방식을 사용한다. 기계 속도에서 지정된 문제/지표에 대한 후속 시스템 평가와 함께 많은 수의 일관되고 준 무작위 조합을 생성한다.

 

우리의 잠재 의식이 하는 일을 반영하지만 수백만 배 더 빠르고 완벽하게 성공하고 있다. 세 가지 접근 방식은 유전 알고리즘/Koza, Imagination Engine/Thaler AI Generative Adversarial Algorithms이다. 우리는 전 세계적으로 사물을 발명하여 부를 창출하고 있다. 이것은 이를 수행하고 더 성공할 수 있는 대안이다. AI는 전반적으로 3가지 방법으로 발전할 수 있다. 1] 인간이 지능을 획득하는 방식, 지난 백만 년 동안 우리는 충분히 복잡 해져서 웹이 깨어나기 시작했다. 2] 현재 신경망/딥러닝과 관념에 대한 생성적 적대, 3] 나노는 대뇌 피질을 분할하여 실리콘에 복제하고 이를 위해 전 세계적으로 수십억 달러를 투자한 것은 스위스의 IBM 블루 브레인 프로젝트에서 시작되었다.

 

따라서 기계는 가장 높은 수준의 지능을 가장 고려하는 것을 수행할 수 있을 것이며, 전문가들이 말한 것은 상상력과 비전을 포함하는 인간 직업, 창의성, 관념, 발명의 마지막 보루가 될 것이다.

 

따라서 이에 대한 문헌이 확대되고 있으며 기계는 본질적으로 앞으로의 모든 작업을 수행할 수 있다. 최고의 지식인 중 일부는 앞으로 인간의 능력을 뛰어 넘는 AI에 관한 책을 저술했으며 인간 친화적 가치와 목적, 진행중인 작업을 그들에게 주입할 수 있는 방법에 대해 의견을 나눴다. 그래서, 인간은 어디에 있을까? 몇 가지 가능성이 있다…. 우리는 귀, , 심장, 장기 이식, 의족 및 뇌 칩 등 빠르게 사이보그가 되고 있다.

 

그래서 우리는 기계들과 합병하고 있다. 기계에 뇌를 업로드하는 것은 공상과학에서 일하는 것으로 바뀌었다. Moravec은 오래 전에 우리가 "Mind Children"[업로드 된 인간]으로서 우주를 탐험할 것이라고 말했다. 인간이 만든 거의 모든 것의 진화는 생태계, 기후 및 인간의 인간 진화를 포함하여 자연 진화보다 백만 배 빠른 것으로 추정된다.

 

인간이 담당하도록 AI 개발을 규제하려는 심각한 시도가 있는지 여부는 미정이지만 아마도 이것은 발생할 것이며 많은 사람들은 아마도 너무 늦을 것이라고 생각한다. 또한, 현재 약 15년 전 프리드먼에 따르면 지구는 기술적으로 현명하기 때문에 전 지구적 규제를 시행하기가 쉽지 않을 것이다.

 

전반적으로 AI는 현재 매우 빠르게 발전하고 있다. 바이오, 광학, 양자, 나노, 분자, 원자 컴퓨팅 및 거의 모든 것에 수조 개의 육지, 해상, 항공 및 우주 센서가있는 DOD 프로젝트 네트워크 글로벌 센서 그리드는 기계의 속도와 지식을 향상시켜 더욱 빠른 AI 개발을 가능하게 한다. 일부 사람들이 언급했듯이 이 블로그가 무엇을 다루고 있는지 명확하게 결정하고 필요하다고 간주되는 조치를 원하는 대로 전달하는 것은 아마도 지난 시간일 것이다.

 

 

 

LFOD 통합 서비스의 디지털 인프라 리더, Chris Garlick

 

기술 특이점은 실제로 인간의 공감, 가치, 신념 및 상상력을 모방할 수 있다. 인간은 본성에 따라 습관이 있고 대부분 행동을 통해 배우고 환경에 크게 영향을 받기 때문이다. 인간은 AI를 관리하지 않고 오히려 협력 파트너가 되어 삶, 문화 및 인간 경험의 발전에 기여할 것이다. 우리의 환경이 변화함에 따라 인간은 새로운 환경에서 기술과 함께 계속 진화하게 된다.

 

기술 특이점에 도달하면 우리의 역할과 기술과 상호 작용하는 방식이 달라지고 더 많은 협력이 이루어진다. 인간은 계속 진화하고 있으며 이것은 수천년 동안 일어났다. 문제는 인간의 지능이 기술 지능을 따라잡을 수 있다는 것이다.

 

인간 지능 계층을 증강시킨 AI에는 제한이 없다. AI는 인간의 인지 능력을 사용하여 인간의 상상력에 영향을 미치고 이전에 본적이 없는 것을 볼 수 있도록 도와준다. AI는 본질적으로 계층에 큰 영향을 미칠 필요한 인간 지능과 입력으로 인해 인간 지능의 신념과 가치를 기반으로 솔루션을 개발할 것이다.

 

 

 

Margherita C. Abe, 의사

 

흥미로운 주제 ... 당신이 제공하는 계층 구조가 효과가 있다고 생각한다. 큰 문제는 AI가 이 피라미드까지 얼마나 멀리 까지 확장될 수 있는 지이다. AI는 지금 당장 또는 적어도 조만간, 아마도 향후 10년 이내에 HI 뇌 기능을 복제할 수 있다. 이것이 얼마나 빨리 진행되는지는 AI의 성장을 강제하기 위해 딥러닝을 통해 AI에 부과하는 요구 사항과 달성해야 하는 과제의 성격에 따라 달라질 수 있다. AI 글로벌 뇌 기능의 발전은 특정 작업 관련 발전보다 지연될 수 있다. 작업과 관련된 기능은 이미 AI가 이해하고 있다고 확신한다.

 

인공지능에 대해 생각할 때, 이 기사가 간결하게 설명하는 것처럼, 거대한 검색 공간에서 최적의 솔루션을 찾는 어려운 질문에 대한 높은 수준의 답변을 제공하는 능력이 중요한 자산이라고 생각한다.

 

https://www.wired.com/story/ai-is-throwing-battery-development-into-overdrive/?utm_source=onsite-share&utm_medium=email&utm_campaign=onsite-share&utm_brand=wired

 

이 기사는 AI가 수행하는 한 가지 유형의 작업, 엄청난 양의 세부 사항 및 데이터를 평가하고 필드를 발전시키는 데 유효한 결론과 결과를 결정하는 AI의 능력이 엄청나게 성장한 작업의 예를 제공한다. AI의 능력은 피라미드에서 고도로 발전하는 것에 의존하지 않지만 AI 개발에서 매우 유용하고 중요한 측면이다. 이것은 또한 AI가 실제로 이미 HI를 능가하는 영역이다. 나는 앞으로 10년 동안 이와 같은 영역이 더 많이 있을 것이라고 생각한다. AI HI를 대체하는 반면 더 정서적이고 공감하며 자기 인식적인 특성에서 HI보다 뒤처지는 영역이다. AI HI를 비교할 때 이러한 유형의 고르지 않은 개발을 어떻게 고려할까?

 

AI가 피라미드에서 더 높은 수준으로 발전함에 따라 글로벌 뇌 기능을 넘어설 수 있는지 여부는 컴퓨터 기능에 대한 가능한 제약과 관련이 있다. HI는 셀룰러 무결성 및 기능에 의존하므로 AI는 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어에 의존하여 실행한다. 아마도 본격적인 양자 컴퓨팅을 통해 AI는 이러한 영역에서 HI의 능력을 충족시키는 피라미드에서 높이 상승할 수 있지만, 21세기의 나머지 기간 내에 이것을 볼 수 있을지 의문이다. 현재 이러한 분야에서 AI의 발전은 얼마나 진행되고 있을까? 우선 AI가 현재 공감하는 것처럼 HI에게 자신을 제시할 수 있을까?

 

잘 모르겠지만 AI의 공감 능력을 보여주려는 YOUTUBE 영상은 이런 일이 일어나고 있다고 확신하지 못한다. 이 대화와 전 정신과 의사로서의 상호 작용을 생각하고 평가하는 것은 부족하다는 것을 알았다. 이 대화 자체만으로는 AI가 생각하는 느낌의 실체로서 HI에 대한 인식을 가지고 있다는 것을 확신하지 못한다. 이 대화를 평가하는 것은 우리가 피라미드에서 기억과 인식의 위치를 바꾸는 것을 고려할 수 있음을 내게 제안한다.

 

나는 AI가 인식을 달성하기 전에 기억을 달성하기를 기대한다대화에서 기능하기 위해 AI는 이전에 있었던 일을 즉시 회상하고 이를 상호 작용의 다음 문 그룹에 대한 응답의 일부로 고려해야한다. 이는 상호 작용이 시간적으로 분리된 여러 세션에 걸쳐 있는 경우 중요하다.

 

 

 

Michael Lee, 미래학자

 

두 번째 라운드에서는 AI HI에 대한 문제를 구성하는 측면에서 핵심 질문은 AI HI가 공동으로 수행할 수 있는 기능이 AI HI가 자체적으로 할 수 없는 것이다. 미래학자인 미치오 카쿠가 말했듯이 무어의 법칙이 둔화됨에 따라 피크 컴퓨터가 접근하고 있음을 보여주기 위해 컴퓨팅 파워의 성장에 대한 한계가 산업 혁신을 다른 방향으로 밀어붙이는 것처럼, 피크 오일이 에너지 기술을 새로운 방향으로 추진하는 것처럼, BCI(두뇌-컴퓨터 인터페이스)에 대한 질문과 두 가지 유형의 지능이 어떻게 융합되거나 공동 활용 될 수 있는지에 대한 질문이 대두되었다.

 

이제 AI HI의 융합 시대는 피할 수 없으며 두 유형의 지능 간의 지능 경쟁이 무승부로 끝났다고 생각한다. 주로 HI AI가 물리적 한계에 부딪히기 때문이다. 훨씬 더 가깝게 협력해야만 넷 인텔리전스(사용 가능한 모든 지능의 합계)가 정점에 도달하는 대신 증가하도록 유지할 수 있다. 우리는 세계의 복잡한 문제를 해결하고 우주를 정복하기 위해, 즉 문명으로서의 장기 생존을 위해 계속해서 증가하는 넷 인텔리전스가 필요하다이 프로젝트가 완료되면 TechCast Human-Machine Interaction Protocol의 초안 작성을 감독해야 한다고 제안한다.

 

이처럼 중요한 문서를 감독할 더 나은 그룹은 생각할 수 없다. 인간이 더 이상 순수하게 육체적이지 않고 물리적인 부분이 되는 물리적 부분이 디지털화 될 때 AI HI가 결합된 새로운 시대에 대한 권리 장전과 같다. 어느 정도까지는 Z세대가 최초의 식물 세대이다.

 

임박한 피크 컴퓨터의 이러한 맥락에서 발생하는 다른 질문은 다음과 같다.

 

HI의 한계는 무엇일까? AI의 한계는 무엇일까? 두 가지의 융합인 초 지능(SI)은 무엇일까? SI를 어떻게 정의할까? HI AI도 달성할 수 없는 SI는 무엇을 달성할까? SI가 실제 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있을까? SI는 우리가 다른 행성을 식민지화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있을까? SI로 새로운 종류의 일과 산업을 만들 수 있을까?

 

아시다시피, 나는 AI HI 사이에 질적 차이가 있다고 믿는다. , 전자는 결코 자의식, 자각 또는 자율적 존재를 얻을 수 없다는 것이다. 의학적으로 머리와 중추 신경계를 독립 체로 이식하는 것이 가능하며 (Chrysalis에서 조사한 바와 같이) 사이보그의 수는 시간이 지남에 따라 증가할 것이므로 특히 먼 미래의 우주 식민지에서 인간과 기계 사이에서 발생하는 일부 잡종이 발생할 것으로 예상한다.

 

한편, 우리는 여기 지구상의 복잡성을 해결하고 더 높은 수준의 의식을 개발해야 한다. 당신이 새 책에서 쓴 것처럼, 아마도 SI와 제가 인간과 기계 그리고 기계 지능 간의 미래 파트너십을 관리하기 위해 언급한 프로토콜이 필요할 것이다.

 

궁극적으로 문명은 지능을 활용하여 선을 더하는 것이다.

 

나는 이것이 무어의 법칙의 둔화와 컴퓨팅 파워의 기하 급수적인 성장의 종말과 관련된 함의를 통합하기 위해 다음 라운드를 어떻게 구성해야 하는지에 대한 감각을 제공하기를 바란다.

 

 

 

Clayton Rawlings, 파트너, Hampton & Rawlings

 

세련된 계산기에서 변신하는 문제이다. 마치 지능이 있는 것처럼 실제로 일반인공지능을 획득한다. 내 생각에 핵심은 실제로 언어를 이해하는 AI를 갖는 것이다. 유사한 단어를 검색하는 것은 찾고 있는 내용을 이해하는 것과 다르다. 채팅 상자는 영리할 수 있다. 대화를 모방하기에 충분하지만 실제 대화가 아닌 영리한 시뮬레이션이다.

 

두 번째 부분은 AI가 실제로 의식을 얻는 것이다. 깊이 생각하는 사람들을 요약할 수 있다면, Kurzweil은 그것이 인간 마음의 복잡성에서 비롯된 새로운 속성이라고 말한다. 미치오 카쿠는 우리가 미래의 사건을 예측할 수 있게 해주는 공간과 시간 센서의 피드백 루프의 결과라고 말한다. 인공지능이 자각된다면 인간이 의식하는 방식으로 "의식적"일 것이다.

 

현재 나는 이 문턱 근처에 있는 것은 아무것도 모른다. 가장 최근의 AI는 좁은 채널에서 매우 강력하다. 나는 현재 우리가 수정란에서 생성된 7.7개의 의식적인 존재를 가지고 있기 때문에 의식적인 존재를 창조하는 것이 불가능하다고 말하지 않을 것이다. 16세포 접합체는 의식이 없지만 내부의 DNA 코드에는 실제로 화학 물질을 사용하여 처음부터 만들어진 의식의 청사진이 포함되어 있다. 이를 수행할 수 있는 컴퓨터 인간이 있지만 이를 수행하기 위해 하드웨어로 변환되지 않았다. 우리 앞에서 반복적으로 발생하는 것을 보았기 때문에 불가능하다고 결코 말하지 않을 것이다. 그러나 현재로서는 이 임계 값을 거의 위반하지 않고 있다.

 
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