Читаем Об интеллекте полностью

Я не говорю о том, что мы определенно построим умные автомобили или машины, которые будут понимать язык и обладать зрением. Но это хорошие примеры устройств, которые мы могли бы исследовать и разрабатывать, и кажется возможным построить их.

* * *

Лично меня меньше всего интересуют очевидные применения интеллектуальных машин. Для меня истинное преимущество и восхищение новыми технологиями — это найти для них применения, который были ранее невообразимыми. В каких случаях интеллектуальные машины могли бы удивить нас, и какие фантастические возможности возникли бы через некоторое время? Я уверен, что иерархическая память, подобно транзистору и микропроцессору, преобразует нашу жизнь к лучшему невероятным способом, но каким? Один способ, как мы могли бы мельком увидеть будущее интеллектуальных машин, заключается в том, чтоб подумать над аспектами хорошо масштабируемых технологий. ТО есть, какие атрибуты интеллектуальных машин будут становиться дешевле и дешевле, быстрее и быстрее, или меньше и меньше. Вещи, которые растут экспоненциально, моментально уходят за пределы нашего воображения и наиболее вероятно играют ключевую роль в наиболее радикальной эволюции технологии будущего.

Примеры технологий, которые росли экспоненциально многие годы, включают кремниевые чипы памяти, жесткие диски, технологии расшифровки ДНК, и оптоволоконные технологии. Эти моментально масштабирующиеся технологии были основой для многих новых продуктов и видов деятельности. В другой форме также хорошо масштабировалось программное обеспечение. Нужные программы, однажды написанные, могли быть скопированы множество раз и виртуально не имели стоимости.

В отличие от этого, некоторые технологии, такие как батарейки, моторы, и традиционная робототехника, плохо масштабируются. Несмотря на многочисленные усилия и неизменные улучшения, манипуляторы, построенные сегодня, не намного лучше чем построенные много лет назад. Развитие робототехники идет постепенно и скромно, ничего подобного экспоненциальным кривым роста разработки чипов или распространения программного обеспечения. Манипулятор, построенный в 1985 году за миллион долларов, не может быть построен сегодня за десять долларов. Подобным образом, сегодня батарейки не намного лучше чем они были десять лет назад. Вы могли бы сказать, что они в два или три раза лучше, но не в тысячи раз и прогресс идет очень медленно. Если бы емкость батареек возрастала с такой же скоростью, как емкость жестких дисков, то сотовые телефоны и другая электроника вообще не требовали бы зарядки, а легковесные электромобили, пробегающие тысячи миль за одну зарядку, были бы обыденностью.

Так что нам следует думать о том, какие аспекты мозгоподобной системы памяти будут масштабироваться значительно за пределы наших биологических мозгов. Эти атрибуты могут подсказать, куда в конечном счете придут технологии. Я вижу четыре атрибута, которые должны превысить наши собственные: скорость, емкость, возможность копирования и сенсорные системы.

Скорость.

Тогда как нейроны работают с временами порядка миллисекунд, кремниевые чипы оперируют с временами порядка наносекунд (и также продолжают становиться быстрее). Эта разница в миллионы раз, на шесть порядков. В следствие этого между органическим и кремниевым мозгом должно быть отличие в скорости. Интеллектуальные машины будут способны думать в миллионы раз быстрее, чем человеческий мозг. Такой разум мог бы читать библиотеки целиком или изучать огромные, сложные массивы данных — задачи, которые могут занять у меня или у вас целые годы — за несколько минут, получая тот же самый результат. В этом нет ничего магического. Биологический мозг эволюционировал с двумя ограничениями по времени. Одно — это скорость, с которой нейроны могу работать, а другое — это скорость, с которой изменяется мир. Для биологического мозга было бы бесполезно думать в миллион раз быстрее, если окружающий мир изменяется медленно. Но в кортикальном алгоритме нет ничего, что заставляло бы его работать медленно. Если бы интеллектуальная машина общалась и взаимодействовала с человеком, она должна была бы замедлить свою работу до человеческой скорости. Если бы она читала книгу, переворачивая страницы, было бы ограничение на то, как быстро она могла бы читать. Но когда она взаимодействовала бы с электронным миром, она могла бы функционировать гораздо быстрее. Две интеллектуальные машины могли бы поддерживать общение в миллион раз быстрее, чем два человека. Вообразите прогресс интеллектуальных машин, которые решают математические или научные проблемы в миллион раз быстрее, чем человек. За десять секунд она могла бы выдать столько же идей по проблеме, сколько вы могли бы за месяц. Никогда не устающая, не поддающийся скуке разум на такой скорости однозначно был бы полезен в таких применениях, которые мы еще не можем вообразить.

Емкость.
Перейти на страницу:

Похожие книги

Самоучитель UML
Самоучитель UML

Самоучитель UMLПервое издание.В книге рассматриваются основы UML – унифицированного языка моделирования для описания, визуализации и документирования объектно-ориентированных систем и бизнес-процессов в ходе разработки программных приложений. Подробно описываются базовые понятия UML, необходимые для построения объектно-ориентированной модели системы с использованием графической нотации. Изложение сопровождается примерами разработки отдельных диаграмм, которые необходимы для представления информационной модели системы. Цель книги – помочь программистам освоить новую методологию разработки корпоративных программных приложений для последующего применения полученных знаний с использованием соответствующих CASE-инструментов.

Александр Васильевич Леоненков , Александр Леоненков

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Программирование / Прочая компьютерная литература / Книги по IT
Основы информатики: Учебник для вузов
Основы информатики: Учебник для вузов

Учебник состоит из двух разделов: теоретического и практического. В теоретической части учебника изложены основы современной информатики как комплексной научно-технической дисциплины, включающей изучение структуры и общих свойств информации и информационных процессов, общих принципов построения вычислительных устройств, рассмотрены вопросы организации и функционирования информационно-вычислительных сетей, компьютерной безопасности, представлены ключевые понятия алгоритмизации и программирования, баз данных и СУБД. Для контроля полученных теоретических знаний предлагаются вопросы для самопроверки и тесты. Практическая часть освещает алгоритмы основных действий при работе с текстовым процессором Microsoft Word, табличным редактором Microsoft Excel, программой для создания презентаций Microsoft Power Point, программами-архиваторами и антивирусными программами. В качестве закрепления пройденного практического курса в конце каждого раздела предлагается выполнить самостоятельную работу.

Вадим Васильевич Лысенко , Лариса Александровна Малинина , Максим Анатольевич Беляев

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Прочая компьютерная литература / Книги по IT
Киберкрепость: всестороннее руководство по компьютерной безопасности
Киберкрепость: всестороннее руководство по компьютерной безопасности

Как обеспечить надежную защиту в эпоху, когда кибератаки становятся все более продвинутыми? Каковы последствия уязвимости цифровых систем? Петр Левашов, экс-хакер с богатым бэкграундом, рассматривает все грани кибербезопасности, начиная с базовых принципов и заканчивая новейшими технологиями.Читатели познакомятся с:• основами компьютерной безопасности и актуальными методами защиты;• современными методами шифрования данных и криптографии;• процедурами ответа на инциденты и восстановления после катастроф;• юридическими и регуляторными требованиями к компьютерной безопасности.Автор использует свой уникальный опыт, чтобы предоставить читателям углубленное понимание кибербезопасности. Его подход охватывает теоретические знания и практическую подготовку, делая этот материал доступным для профессионалов и новичков.

Пётр Юрьевич Левашов

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература