Приняв точку зрения новых теоретиков роста и сопоставив ее с тем, что мы видим в деятельности
Глава 6. Искусственный и человеческий интеллект во второй эре машин
Предыдущие пять глав рассказывали об уникальных свойствах второй эры машин: устойчивом экспоненциальном улучшении большинства аспектов вычислительного процесса, гигантских объемах оцифрованной информации и инновациях, основанных на рекомбинации. Эти три силы стимулируют прорывы, которые превращают научную фантастику в повседневную реальность и превосходят все наши прогнозы и теории. Что еще более важно, конца этому процессу не видно.
Достижения, которые мы видели в последние несколько лет и которые описали выше – автомобили, которые управляют себой сами, полезные роботы-гуманоиды, системы распознавания и синтеза речи, 3D-принтеры, компьютеры, умеющие побеждать в игре
Почему мы так в этом уверены? Дело в том, что силы, действующие во второй эре машин – экспоненциальные, цифровые и основанные на рекомбинации, – дали человечеству возможность изобрести, может быть, две самые важные вещи в новейшей истории. Это, во-первых, появление вполне работающего и пригодного к использованию искусственного интеллекта (
Каждое из этих достижений способно фундаментальным образом изменить наши перспективы роста. Вместе они становятся важнейшим событием со времен промышленной революции, которая навсегда изменила принципы физического труда.
Думающие машины. Есть в наличии
Машины, способные решать когнитивные задачи, намного более важны, чем машины, которые занимаются физическим трудом. И теперь, благодаря современному искусственному интеллекту, они у нас есть. Наши компьютеры смогли преодолеть прежние узкие пределы возможного и стали демонстрировать обширные способности в распознавании закономерностей, комплексной коммуникации и в других областях, которые в прежние времена были исключительным уделом человека.
Кроме того, недавно появилось немало примеров значительного прогресса в обработке естественного языка, машинном обучении (то есть способности компьютера автоматически совершенствовать своим методы и улучшать результаты по мере поступления дополнительных данных), компьютерном зрении и