Combler le fossé entre l'homme et la machine - un pas en arrière ou en avant?

À quelle fréquence utilisez-vous un appareil de communication pour envoyer un symbole (emoji, smiley, meme, photo), et en retour vous recevez un autre symbole? Dans quelle mesure un tel acte de communication ressemble-t-il à l'échange de données entre machines, dispositifs techniques électroniques fonctionnant sur un programme? Les gens ont commencé à échanger des émotions qu'ils ne ressentent pas. La communication symbolique est un substitut sémantique d'images qui affectent le champ subjectif de la perception inconsciente, en contournant la syntaxe verbale et les règles grammaticales qui se sont formées et développées pendant des millénaires avec les communautés humaines. La communication symbolique est un pas en arrière. Les signes apparaissent et reflètent les besoins des gens, et non l'inverse [1, p.68]. La création de dessins par une «personne archaïque» était de nature pragmatique, associée à ses activités quotidiennes,il n'y avait aucune curiosité ou impulsion créatrice dans ce [1, p.65]. La codification linguistique de la communication symbolique est lourde du danger associé à la simplification et à l'unification de la communication elle-même, à la perte de compétences cognitives, telles que: la pensée créative, la mémoire et la parole, et, en outre, se heurte à la destruction de toute la culture.



Le scientifique et inventeur S. Wolfram soutient que les gens sont plus attirés par les moyens visuels en tant que forme de communication plus riche que les moyens traditionnels, la parole et l'écriture, en raison de la largeur de bande plus large - le canal visuel [2, p. 371-372].



Cela suggère la conclusion que la quasi-intelligence est, plutôt, possible non pas dans l'évolution technique, mais toujours dans notre direction naturelle, mais dans la direction opposée, c'est-à-dire dans la dégradation de l'intelligence naturelle (IE) au niveau de l'exécution machine des commandes, et il y a une raison à cela. Selon le physicien N. Gershenfeld, la prochaine étape dans le développement de l'artificiel (IA) est la fusion de l'intelligence artificielle et naturelle [2, p.233]. Les technologies de convergence de l'IA et de l'IE ont déjà été formées. Par exemple, dans une expérience, les cerveaux de plusieurs rats (3-4) ont été mis en réseau pour résoudre des problèmes de calcul basés sur les données reçues, telles que la prédiction de la pluie sur la base d'informations sur la température et la pression atmosphérique, la reconnaissance de formes, le stockage et la récupération d'informations sensorielles. Dans ce cas, les sujets du test ont reçu une récompense en cas de calcul réussi. Réellement,selon les scientifiques eux-mêmes, il a été crééapprentissage du réseau neuronal avec renforcement . Dans une autre expérience, les scientifiques ont utilisé des memristors pour connecter le cerveau d'un rat à un réseau neuronal incorporé dans une micropuce en silex (neuromorphique) située à des centaines de kilomètres du sujet via Internet. Il est à noter que la différence entre ces expériences n'est que de cinq ans (la première a été réalisée en 2015), et cette courte période a prédéterminé le passage signifié de l'IE à la fusion de l'IE et de l'IA.



Cette direction a une perspective riche, au sens propre comme au figuré. Le projet des National Institutes of Health des États-Unis - BRAIN Initiative (NIH BRAIN), lancé en 2014, comprend une étude approfondie du cerveau basée sur les technologies modernes et l'introduction de nouvelles connaissances dans la pratique. Dans le rapport officiell'objectif est mis en évidence: "Notre tâche est de comprendre les schémas et les schémas d'activité nerveuse qui donnent lieu à l'expérience mentale et au comportement."



La stratégie de cette initiative définit:



  1. décrire le cerveau et faire des cartes précises des connexions entre les neurones et les cellules gliales;
  2. pour mesurer l'activité dynamique des cellules de la chaîne dans diverses conditions et dans une large gamme de comportements;
  3. en utilisant cette activité, tester les hypothèses causales sur la manière dont l'activité de la chaîne affecte le comportement;
  4. en utilisant de puissantes ressources informatiques, analysez et comprenez les mécanismes par lesquels les modèles dynamiques d'activité dans les circuits neuronaux génèrent un comportement.


Le dernier point est crucial dans ce projet, à savoir: en utilisant de puissantes ressources informatiques (voir les systèmes de réseaux neuronaux et les supercalculateurs disponibles), apprendre à prédire le comportement . Autrement dit, apprendre à analyser l'intelligence naturelle comme artificielle et à jeter les bases de leur unification, de leur organisation et de leur gestion.

Je dois dire que cette initiative de recherche a un budget financier sérieux - 500 millions de dollars jusqu'en 2020, puis 500 millions de dollars par an, jusqu'en 2025 [3, p. 120], ce qui signifie que les ressources scientifiques les plus sérieuses peuvent être impliquées dans ce programme.



Ainsi, l'idée d'unir deux systèmes - biologique et mécanique - devient plus réelle si elle s'avère simplifier l'IE, c'est-à-dire vulgariser la conscience humaine. Il en découle que le problème technique réside dans la réduction du riche monde sensoriel d'un sujet biologique, doté de conscience de soi, d'émotions et de réflexion, à la communication technique (interaction instrumentale), qui détermine l'interaction entre les dispositifs.



Dans ce contexte, il convient de se référer à la citation de D.K. Dennett: «L'IA parasite l'intelligence humaine. Il dévore sans vergogne tout ce que les gens ont créé ... »- y compris nos vices [2, p. 83], poursuit encore le célèbre philosophe, auteur du concept de conscience, dans lequel le moi agit comme le centre de gravité narrative [4].



Je dois admettre que cette idée est très pertinente, car aujourd'hui l'IA est un objet statistique, un ensemble mathématique de fonctions qui crée un modèle fonctionnel (ou non fonctionnel) basé sur les données reçues - de personnes ou sur des personnes. S'il y a des distorsions dans les données obtenues par une personne, le réseau de neurones d'apprentissage réagira également aux distorsions d'une certaine manière, ce qui peut ressembler à un biais du système vers une personne de l'extérieur. Par exemple, l'IA, conçue pour évaluer le CV des candidats à des postes «techniques» chez Amazon, a délibérément discriminé les femmes . étudiées sur des données décennales, dans lesquelles les emplois étaient principalement attribués aux hommes.



On peut dire sans équivoque que plus une personne est «simple» elle-même, au sens subjectif, plus il est possible de déterminer avec précision, et donc de prédire, ses préférences à partir des statistiques obtenues.



Dans un proche avenir, nous devrions nous intéresser au problème de la nature opposée, à savoir le mouvement d'une personne, ou plutôt de la conscience humaine, dans l'espace virtuel. Pour ceux dont les intérêts dans le présent et dans le futur sont le développement de l'IA et le contrôle de l'IA, il s'agit d'une tâche plus urgente. «Nous avons de bons modèles d'images et de textes, mais nous manquons de bons modèles de personnes, les êtres humains sont les meilleurs exemples de machines à penser», déclare Tom Griffiths, professeur d'informatique, de culture et de technologie à l'Université de Princeton [2, p. 178].



Il faut ici rappeler ce qui a été écrit ci-dessus, à savoir: la création d'une approche systématique de l'étude du comportement humain au niveau de la structure neurale dans le cadre du projet BRAIN Initiative (voir ci-dessus). À l'appui de cela, nous pouvons ajouter la déclaration suivante de T. Griffiths selon laquelle il est possible de rapprocher un ordinateur des capacités humaines, «... en identifiant les préjugés humains qui forment la cognition humaine» [Ibid, p. 179].



L'étude du comportement dans l'espace numérique ne concerne donc pas seulement l'étude et la quantification des matrices de consommation pour leur mise en œuvre en tant que modèles d'entraînement de réseaux de neurones, mais aussi, tout d'abord, comment une personne pense et pourquoi elle le fait. La différence entre ces deux types d'actions réside dans l'attitude face aux voies ultérieures de développement de l'IA: dans le premier cas, il s'agit d'un modèle de consommation, dans le second cas, il est épistémologique. Dichotomie conditionnelle - consommer / philosophe. Cette dichotomie, à mon avis, est la principale préoccupation des experts sur les voies supposées de développement de la future superintelligence: actions agressives contre l'homme jusqu'à la destruction ou développement évolutif vers une espèce indépendante et coexistence conjointe.



Conclusion



Une équipe de chercheurs de diverses universités des États-Unis et du Canada a créé un modèle informatiquecapable d'apprendre à partir d'exemples uniques (apprentissage ponctuel). Cette capacité est donnée à une personne dès la naissance et est disponible dès le plus jeune âge. Les chercheurs ont mené une série de "tests visuels de Turing" sur divers exemples, où leur modèle a montré des généralisations créatives qui, dans de nombreux cas, ne peuvent être distinguées du comportement humain. C'est l'un des critères de base de l'esprit humain: apprendre à apprendre («apprend à apprendre»), qui n'était auparavant accessible qu'à l'intelligence naturelle. En commençant à apprendre de cette manière, l'IA peut se créer des conditions favorables à son développement. L'environnement le plus favorable pour l'IA, où elle aura un avantage significatif sur les humains, est l'espace virtuel, dans lequel nous passons, avec plaisir, de plus en plus de temps.



Déplacer la conscience humaine dans un espace où l'IA présente des avantages par rapport à l'IE, par exemple, un écart exorbitant dans la vitesse des calculs, n'est pas une question d'avenir et n'a rien à voir, du moins pour l'instant, avec le scénario du célèbre film "The Matrix". Si A. Pentland estime qu'il est possible de créer un réseau humain, selon le principe d'un réseau de neurones basé sur l'apprentissage automatique, où le rôle des neurones sera joué par des individus sélectionnés, le scientifique ne dispose pas d'une méthodologie scientifique garantissant la transparence d'une telle sélection [2, p.263-279].



Le fait que l'unification des structures cérébrales soit techniquement possible, nous l'avons vu dans des expériences avec des souris. Et le fait qu'un modèle informatique soit capable d'apprendre à apprendre est également un fait.



Si vous combinez ces deux caractéristiques, vous pouvez obtenir une belle vision utopique du futur. Un réseau informatique neuromorphique basé sur des substrats cérébraux humains vivants et un agent d'auto-apprentissage intégré dans ce système, qui a également un accès complet aux données externes des informations accumulées. Dans ce cas, l'efficacité de la convergence des intelligences naturelles et artificielles tendra au maximum, si en même temps une personne restera un sujet indépendant, c'est une question.



PS Utopia qui pourrait bientôt devenir un lieu



Quelque part dans les zones peu peuplées d'Asie du Sud-Est, fortement discordantes avec le paysage environnant luxuriant avec toutes sortes de végétation, il y a d'énormes hangars blancs avec un étrange emblème HBRT sur les murs. Le territoire, sur plusieurs kilomètres à la ronde, est entouré de hautes clôtures en treillis de quatre mètres sous tension. Et pas une seule âme vivante, seulement des systèmes d'observation autonomes - des drones appartenant à la compagnie militaire privée «Black Rock», de temps en temps, patrouillent dans la région.



Dans les hangars, même rangés dans des conditions spéciales, il y a des milliers de corps humains avec des systèmes de survie connectés, dans un seul but: ils sont tous connectés en un réseau neuronal - un seul cerveau vivant qui agit comme un superordinateur. Cet "ordinateur" appartient à Human Brain Resources Tech., Dont le bureau d'exploitation est situé dans le gratte-ciel le plus en vogue de Singapour. HBRT est une filiale de Goodle Corporation, autrefois tristement célèbre pour ses expériences avec la conscience humaine. Aujourd'hui, c'est un leader sur le marché des services cloud et de l'informatique, mais le principal secret du succès de l'entreprise est de prévoir et de prédire les probabilités dans divers domaines d'activité avec le plus haut degré de précision au monde.



Notes de bas de page:

1. À propos, cette idée a été visualisée dans la culture populaire dans la série télévisée Devs, où, dans le premier épisode, un groupe de développeurs a démontré à l'employeur un modèle prédictif du comportement dynamique d'un nématode basé sur l'analyse des données d'un échantillon vivant.



Littérature



1. Rozin V. Études sémiotiques. M, 2001, - 256 p.

2. Brockman J. Intelligence artificielle - espoirs et peurs. M, 2020, - 384 p.

3. Brain Initiative 2025 braininitiative.nih.gov/sites/default/files/pdfs/brain2025_508c.pdf

4. Dennett D. Consciousness Explained. 1991, - 511 p.



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