인공 지능. 제 1 부 : 수퍼 인텔리전스의 길
이 기사를 비롯한 여러 기사가 나온 이유는 간단합니다. 아마도 인공 지능은 토론의 중요한 주제 일뿐만 아니라 미래의 맥락에서 가장 중요합니다. 적어도 인공 지능의 잠재 성을 본질로 생각하는 모든 사람들은이 주제를 무시하는 것이 불가능하다는 것을 인식하고 있습니다. 우리 행성의 가장 어리석은 사람들이 아닌, 엘론 머스크 (Elon Musk), 스티븐 호킹 (Stephen Hawking), 빌 게이츠 (Bill Gates)를 포함한 일부 사람들은 인공 지능이 인류에 대한 실존 적 위협을 대표한다고 믿습니다. 종으로서의 우리의 완전한 멸종 규모와 비교할 만합니다. 자, 앉아서 모든 점들을 나에게 넘겨 라.
"우리는 지구에서 인간의 삶의 탄생과 비교하여 변화가 직전에 있습니다."(Vernor Vinge).
그러한 변화의 문턱에서는 것은 무엇을 의미합니까?
그것은 특별하지 않은 것 같습니다. 그러나 당신은 그런 장소에서 차트에 올라 있다는 것은 당신이 당신의 오른쪽에 무엇이 있는지 모른다는 것을 기억해야합니다. 당신은 이렇게 느껴 져야합니다 :
감정은 정상이며, 비행은 성공적입니다.
미래가오고있다.
세계가 전기 공급에 끊임없는 중단, 대포에서의 도시 암시 적 암시 및 모든 운송 수단이 건초에서 작동하는 시간이 발생했을 때 타임머신이 1750 년으로 이동했다고 상상해보십시오. 그곳에 가서 누군가를 데려 와서 2015 년에 데려와 어떻게 여기에 있는지 보여주세요. 우리는 그가이 반짝이는 캡슐이 도로를 따라 날아 다니는 것이 어떤 것인지 이해할 수 없었습니다. 바다 건너 사람들과 이야기; 천 킬로미터 떨어진 스포츠 게임을 본다. 50 년 전에 녹음 된 음악 공연을 듣습니다. 사진을 찍거나 라이브 순간을 포착 할 수있는 마법의 사각형으로 플레이 위치를 나타내는 초자연적 인 파란색 점이 있는지도를 작성하십시오. 누군가의 얼굴을보고 몇 킬로미터 정도 그와 의사 소통을합니다. 이 모든 것은 거의 XNUMX 살짜리 사람들에게 불가사의 한 마술입니다. 인터넷, 국제 우주 정거장, 대형 하드론 충돌기, 핵은 말할 것도없고 무기 상대성 이론의 일반적인 이론.
그러한 경험은 놀랄만 한 것이나 충격적인 것이 아닙니다.이 말은 정신적 붕괴의 본질을 전달하지 않습니다. 우리 여행자는 심지어 죽을지도 모른다.
그러나 흥미로운 점이 있습니다. 그가 1750 년으로 돌아가서 2015 연도에 대한 그의 반응을보고 싶어하는 것에 질투하는 경우, 그는 그와 함께 타임 머신을 가지고 1500 같은 해를 시도 할 수 있습니다. 그곳에 도착해서 사람을 찾고 1750에서 그 해를 집어 들고 모두 보여줍니다. 1500에서 온 그 사람은 엄청난 충격을받을 것입니다. 그러나 죽을 확률은 낮습니다. 그는 확실히 놀랄 것이지만 1500와 1750의 차이는 1750와 2015 사이의 차이보다 훨씬 작습니다. 올해 1500 출신의 한 남자가 물리학의 일부 순간에 놀랄 것이고, 유럽이 제국주의의 엄격한 5 분의 1 아래에있게 된 것에 놀라고 그의 머리에 새로운 세계지도를 그릴 것이다. 그러나 교통, 통신 등 1750의 일상 생활은 그를 놀라게 할 것 같지 않습니다.
아니, 1750에서 온 사람이 그와 나처럼 재미있게 지내기 위해서는 12 000 BC와 같은 한 해가 더 걸릴 것입니다. 즉 심지어 첫 번째 농업 혁명이 첫 번째 도시의 출현과 문명의 개념을 허용하기도 전에. 사람들이 여전히 다른 동물 종일 때부터 사냥꾼 수집가 세계에서 온 누군가가 1750의 거대한 인간 제국, 높은 교회, 바다를 건너는 배, 건물 안의 "모든 것"이라는 개념을 보았습니다. 이 지식 - 그가 죽었을 가능성이 가장 높습니다.
그리고 나서, 죽은 후에 그는 부러워 할 것이고 똑같이하기를 원할 것입니다. 12 000 년 전에 BC로 돌아가겠습니까? 어, 남자를 데리고 그의 시간에 끌고 갈거야. 그리고 새 여행자는 그에게 "잘 됐네, 고마워."라고 말할 것입니다. 이 경우에는 24 000에서 BC 한 남자가 있기 때문입니다. 어. 12 000 년 전으로 돌아가서 현지 원주민에게 화재와 언어를 처음으로 보여 주어야합니다.
우리가 누군가를 장래에 수송해야 할 때, 그가 죽음에 놀랐을 때, 진도는 일정한 거리를 넘어서야합니다. Mortal Progress Point (TSP)를 달성해야합니다. 즉, 사냥꾼 수집가 TSP가 100 000 년 동안 점령 한 경우 다음 번 중단은 이미 12 000 BC에서 발생했습니다. 어. 그 뒤에는 진보가 이미 빠르며 급속하게 세계가 1750 년 (약)으로 바뀌 었습니다. 그리고 나서 그것은 2 백 년이 걸렸습니다. 그리고 여기 있습니다.
이 사진 - 시간이 흐를수록 인간의 진행이 더 빨리 움직일 때 - 미래 학자 인 레이 커즈와일 (Ray Kurzweil)은 인간을 가속시키는 법 역사. 이것은 선진 사회가 저개발 사회보다 빠른 속도로 진보를 진행할 능력이 있기 때문에 발생합니다. 19 세기의 사람들은 15 세기의 사람들보다 더 많은 것을 알고 있었기 때문에 19 세기의 진보가 15 세기보다 더 빨리 진행된다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
더 작은 규모로 이것은 또한 작동합니다. 영화 "Back to the Future"는 1985 해에 발표되었으며 "과거"는 1955 해에있었습니다. 영화에서 마이클 J. 폭스 (Michael J. Fox)가 1955로 돌아 왔을 때 TV의 참신함, 소다의 가격, 기타 사운드에 대한 사랑의 결핍, 속어의 변형 등으로 괴롭힘을당했습니다. 그것은 물론 다른 세계였습니다. 그러나 영화가 오늘 촬영되었고 과거가 1985에 있었 더라면 그 차이는 훨씬 더 세계화 될 것입니다. 마티 맥 플리 (Marty McFly)는 퍼스널 컴퓨터, 인터넷, 휴대 전화 시대부터 과거의 일이었던 마티 (Marty)가 1955의 1985에 갔다.
이 모든 것은 반환을 가속화하는 법칙 때문입니다. 1985과 2015 년 사이의 평균 진행 속도는 1955에서 1985까지의 속도보다 빨랐습니다. 왜냐하면 첫 번째 경우에는 세상이 더욱 발전했기 때문에 마지막 30 년의 업적으로 포화 상태에 빠졌습니다.
따라서 성취도가 높을수록 변화가 빠릅니다. 그러나 이것이 우리에게 미래를위한 힌트를 남겨 두지 않아야합니까?
커즈와일 (Kurzweil)은 20 세기 전체의 발전이 20 년도의 2000 수준에서 완료되었을 수 있다고 제안합니다. 즉, 2000에서 20 세기의 평균 진행 속도보다 5 배 더 빠른 진행률입니다. 그는 또한 20 전체의 진전은 2000에서 2014 년까지의 기간의 진행과 동일하다고 생각하며 다른 20 세기의 진전은 2021 이전의 기간 즉 7 년 만에 해당합니다. 수십 년 후, 20 세기의 모든 발전은 일년에 몇 번, 그리고 한 달 만에 이루어질 것입니다. 궁극적으로, 수익률을 높이는 법칙은 21 세기 전체에 걸쳐 1000 시대가 20 세기의 진보가 될 것이라는 점에 이르게합니다.
Kurzweil과 그의 지지자들이 옳다면, 2030 녀석이 우리 1750을 놀라게했을 것처럼 2015 년이 우리를 놀라게 할 것입니다. 즉, 다음 TSP는 수십 년 밖에 걸리지 않을 것입니다. 그리고 2050 세계는 우리가 거의 모르는 현대와는 너무나 다를 것입니다 알아낼거야. 그리고 이것은 허구가 아닙니다. 그래서 당신과 나보다 더 똑똑하고 교육받은 많은 과학자들을 믿습니다. 그리고 이야기를 보면이 예측이 순수한 논리에서 파생 된 것임을 알게 될 것입니다.
그렇다면 우리는 "세상이 35 년 동안 인정받지 못하면서 바뀔 것"과 같은 성명서에 직면했을 때 우리는 어깨에 회의적이었습니다. 미래 예측에 대한 우리의 회의론에는 세 가지 이유가 있습니다.
1. 역사에 관해서, 우리는 직선으로 생각합니다. 다음 30 년의 진행 상황을 보여주기 위해, 우리는 모든 일이 발생할 가능성이 얼마나 큰지를 나타내는 지표로 이전 30의 진행 상황을 살펴 봅니다. 우리는 21 세기에 우리의 세계가 어떻게 변할 것이라고 생각할 때, 20 세기의 진보를 받아 2000 년에 추가합니다. 같은 실수가 1750의 사람이 1500에서 누군가를 얻었을 때 그를 놀라게하려고 시도합니다. 지수 적이어야하지만 직관적으로 직관적으로 생각합니다. 근본적으로, 미래 학자는 이전 30을 보지 않고 현재 진행 수준으로 판단하여 다음 30 년의 진행을 예측해야합니다. 그러면 예측은 더 정확할 것이지만 여전히 게이트를지나갑니다. 미래에 대해 올바르게 생각하려면 지금보다 훨씬 빠른 속도로 사물의 움직임을 볼 필요가 있습니다.
[/ 센터]2. 최근 역사의 궤도는 왜곡되어 보입니다. 첫째, 가파른 지수 곡선이라도 작은 부분을 볼 때 선형으로 보입니다. 둘째, 기하 급수적 인 성장이 항상 부드럽고 균일하지는 않습니다. Kurzweil은 진전이 뱀 같은 곡선을 움직이고 있다고 믿습니다.
이 곡선은 3 단계로 진행됩니다 : 1) 느린 성장 (지수 성장의 초기 단계); 2) 급속한 성장 (폭발적인, 기하 급수적 인 성장 후기); 3) 특정 패러다임의 형태로 안정화.
마지막 이야기를 보면, 현재 위치하고있는 S-curve의 부분이 당신의 지각에서 진행 속도를 숨길 수 있습니다. 1995와 2007 사이의 시간의 일부는 인터넷의 폭발적인 발전, Microsoft, Google 및 Facebook의 대중 발표, 소셜 네트워크의 탄생 및 휴대 전화의 개발, 그리고 스마트 폰에 소비되었습니다. 이것은 우리 곡선의 두 번째 단계였습니다. 그러나 2008에서 2015까지의 기간은 적어도 기술적 인면에서는 획기적인 해였습니다. 오늘날의 미래에 대해 생각하는 사람들은 전반적인 진행 속도를 평가하기 위해 지난 2 년이 걸릴 수 있지만 더 큰 그림을 보지 못합니다. 사실 새롭고 강력한 2 단계가 지금 양조 될 수 있습니다.
3. 미래에 관해서는 우리 자신의 경험으로 노인들을 불평 할 수 있습니다. 우리는 우리의 경험을 바탕으로 세계에 대한 우리의 생각을 기반으로하고 있으며,이 경험은 최근에 우리에게 "당연시되는 것"으로 성장률을 정했습니다. 우리의 경험은 예측을 사용하기 때문에 우리의 상상력 또한 제한적입니다. 그러나 더 자주 미래를 정확히 예측할 수있는 도구가없는 경우가 더 많습니다. 우리가 일에 대한 우리의 일상적인 인식과 다른 미래에 대한 예측을들을 때, 우리는 본능적으로 그것들이 순진하다고 생각합니다. 150 또는 250 시대에 살고 아마 죽지 않을 것이라고 말하면 본능적으로 "이것은 바보 같아요. 역사상 모든 사람들이이 시간 동안 죽었다는 것을 압니다."라고 생각할 것입니다. 그래서 그것은 : 아무도 그런 해에 살지 않았습니다. 그러나 어떤 항공기도 항공기가 발명 될 때까지 날아 가지 못했습니다.
따라서 회의주의는 당신에게 합리적인 것처럼 보이지만, 그것은 종종 잘못된 것입니다. 우리가 순수한 논리로 무장하고 평소 역사적인 지그재그를 기다리고 있다면 우리는 앞으로 수십 년 동안 매우 많이 변화해야한다는 것을 인식해야합니다. 직관적으로 상상할 수있는 것보다 훨씬 더. 이 논리는 또한 행성의 가장 진보 된 전망이 거대한 도약을 계속 빠르고 더 빠르게 진행한다면 어떤 시점에서 점프가 너무 심각하여 우리가 알고있는 삶을 근본적으로 바꿀 것이라고 제안합니다. 사람이 그렇게 영리 해져서 행성 지구에서 다른 종의 생명체를 완전히 바꾼 진화의 과정에서 비슷한 것이 일어났습니다. 그리고 과학과 기술 분야에서 지금 일어나고있는 일을 조금이라도 낭독한다면, 다음 커다란 도약에 대한 단서를 찾기 시작할 것입니다.
슈퍼 인텔리전스의 길 : AI (인공 지능)이란 무엇입니까?
이 행성의 많은 사람들처럼, 인공 지능은 과학 소설의 어리석은 생각이라고 생각하는 데 익숙합니다. 그러나 최근에 많은 심각한 사람들이이 어리석은 생각에 대해 우려를 표시했습니다. 뭐가 잘못 됐어?
AI라는 용어를 둘러싼 혼란을 일으키는 세 가지 이유가 있습니다.
우리는 AI를 영화와 연관시킵니다. "스타 워즈". "터미네이터". "스페이스 오디세이 2001". 하지만 좋아 로봇이 영화의 AI는 허구입니다. 따라서 할리우드 영화는 우리의 인식 수준을 희석시키고 AI는 친숙하고 친숙하며 물론 사악해집니다.
이것은 응용 분야가 넓은 분야입니다. 휴대 전화의 계산기와자가 운전용 자동차의 개발로 시작하여 장래에 세계를 크게 바꿀 무언가에 이릅니다. AI는 이러한 모든 것을 의미하며 혼란 스럽습니다.
우리는 매일 AI를 사용하지만, 종종 우리는 심지어 이것에 대한 보고서를 제공하지 않습니다. John McCarthy가 말했듯이, 1956에서 "인공 지능"이라는 용어를 발명 한 사람은 "일을 시작하자마자 그 누구도 AI라고하지 않습니다." 인공 지능은 뭔가 실제보다 미래에 대한 신화적인 예측과 같아졌습니다. 동시에,이 제목은 결코 현실이되지 못했던 과거의 것을 맛볼 수 있습니다. 레이 커즈와일 (Ray Kurzweil)은 AI와 80의 사실을 연관 짓는 사람들이 "2000의 시작 부분에 인터넷이 닷 컴으로 죽었다"는 말을 듣는다 고 들었다.
갑시다. 먼저, 로봇에 대해 생각하지 마라. 인공 지능을위한 컨테이너 인 로봇은 때로 인간의 형태를 모방 합니다만, 때로는 그렇지 않지만 AI 자체는 로봇 내부의 컴퓨터입니다. AI는 뇌이고, 로봇은이 몸을 가지고 있다면 몸입니다. 예를 들어 Siri 소프트웨어와 데이터는 인공 지능이며, 여성의 목소리는 AI의 인격화이며이 시스템에는 로봇이 없습니다.
둘째로, 당신은 "singularity"또는 "technological singularity"라는 말을 들어야 만합니다. 이 용어는 일반 규칙이 더 이상 작동하지 않는 비정상적인 상황을 설명하기 위해 수학에서 사용됩니다. 물리학에서 블랙홀이나 빅뱅의 원점 인 무한히 작고 밀집된 지점을 묘사하는 데 사용됩니다. 다시, 물리학 법칙은 그 안에서 작동하지 않습니다. 1993에서 Vernor Vinge은 우리 기술의 인텔리전스가 우리 자신을 능가하는 순간에이 용어를 적용한 유명한 논문을 썼습니다. 그리고 그 순간 우리는 영원히 변할 것이고 그 존재의 일반적인 규칙은 더 이상 작동하지 않을 것이라는 것을 알고 있습니다. . 레이 커즈와일 (Ray Kurzweil)은이 용어를 더 명확하게 밝히고, 수익률을 가속화하는 법칙이 극단적 인 시점에 이르렀을 때 특이점이 성취된다는 것을 보여주었습니다. 기술 진보가 너무 빨리 진행되어 성취도를 거의 멈추지 않고 거의 무한히 빨리 끝낼 것입니다. 그렇다면 완전히 새로운 세상에서 살 것입니다. 그러나 많은 전문가들이이 용어 사용을 중단 했으므로 저희에게 알려 주시고 자주 언급하지 않겠습니다.
마지막으로 AI의 넓은 개념에서 파생 된 많은 유형 또는 형태의 AI가 있지만 주요 범주는 구경에 달려 있습니다. 세 가지 주요 범주가 있습니다.
좁게 지시 된 (약한) 인공 지능 (AII). CII는 한 분야를 전문으로합니다. 그러한 인공 지능 가운데에는 세계 체스 챔피언을 이길 수있는 사람들이 있지만 그게 전부입니다. 하드 디스크에 데이터를 저장하는 가장 좋은 방법을 제공 할 수있는 방법이 있습니다.
일반 (강한) 인공 지능. 때때로 인간 수준 AI라고도합니다. AIS는 사람과 같이 지능적인 컴퓨터, 즉 사람이 지적인 행동을 수행 할 수있는 컴퓨터라고합니다. AII보다 OII를 만드는 것이 훨씬 어렵습니다. 지금까지 우리는 도달하지 않았습니다. Linda Gottfredson 교수는 지능을 "일반적인 의미에서, 다른 것들과 함께 생각하고, 계획하고, 해결하고, 추상적으로 사고하고, 복잡한 아이디어를 이해하고, 빨리 배우고, 경험을 통해 배울 수있는 능력을 포함하는 정신적 잠재력"이라고 설명합니다. OII는 당신이하는 것처럼 쉽게이 모든 것을 할 수 있어야합니다.
인공 지능 (ICI). 옥스퍼드의 철학자이자 인공 지능의 이론가 인 닉 보 스톰 (Nick Bostrom)은 초 지능을 "과학적 창의력, 일반적인 지혜 및 사회적 기술을 포함하여 거의 모든 분야에서 최고의 인간 마음보다 훨씬 똑똑한 지성"이라고 정의합니다. 인공 수퍼 인텔리전스는 사람보다 조금 똑똑한 컴퓨터와 어떤 방향으로 더 똑똑한 컴퓨터를 모두 포함합니다. ISI는 AI에 대한 관심이 커지고있는 이유이자 그러한 논의에서 "멸종"과 "불멸"이라는 단어가 자주 등장한다는 사실입니다.
요즘 사람들은 이미 여러 가지면에서 AI 구경의 첫 걸음을 정복했습니다. AI 혁명은 AII에서 IES를 거쳐 CII까지의 경로입니다. 우리는이 길에서 살아남지 못할지 모르지만 모든 것을 확실히 바꿀 것입니다.
이 분야의 선도적 인 사상가들이 어떻게이 길을 보는지, 그리고이 혁명이 당신이 생각하는 것보다 빨리 일어날 수있는 이유를 자세히 살펴 봅시다.
우리가이 시내에 어디에 있습니까?
좁은 초점을 맞춘 인공 지능은 기계 지능이며, 특정 작업을 수행하는 데있어 인간의 지능 또는 효율성과 동일하거나 그 이상입니다. 몇 가지 예 :
* 자동차에는 안티 록 브레이크 시스템이 작동해야하는시기를 결정하는 컴퓨터에서부터 연료 분사 시스템의 매개 변수를 결정하는 컴퓨터에 이르기까지 AII 시스템이 가득합니다. 현재 테스트중인 Google의자가 운전 차량에는 주위 세계를 인식하고 이에 대응하는 강력한 FID 시스템이 포함됩니다.
* 귀하의 휴대 전화는 작은 UII 공장입니다. 지도 앱을 사용하거나 앱 또는 음악 다운로드, 내일 날씨 확인, Siri와의 대화 또는 다른 작업을 수행 할 때 권장 사항을 얻으면 PCB를 사용하고있는 것입니다.
* 귀하의 이메일 스팸 필터는 AII의 고전적인 유형입니다. 그는 사용 가능한 전자 메일에서 스팸을 분리하는 방법을 파악한 다음 전자 메일 및 기본 설정을 처리하는 방법을 배웁니다.
* 그리고 어제 검색 엔진에서 스크류 드라이버 또는 새로운 플라즈마를 찾고 있었을 때 당황한 느낌이었습니다. 오늘은 다른 사이트에서 도움이되는 상점을 볼 수 있습니까? 또는 소셜 네트워크에서 흥미로운 사람들을 친구로 추가하는 것이 좋습니다. 이 모든 것들은 함께 일하는 FIA 시스템으로 귀하의 선호도를 결정하고, 인터넷에 관한 귀하의 정보를 융합하여 더 가깝고 가까이에있게합니다. 이들은 수백만 명의 사람들의 행동을 분석하고 이러한 분석을 기반으로 결론을 도출하여 대기업의 서비스를 판매하거나 서비스를 개선합니다.
* Google 번역은 또 다른 고전적인 AII 시스템으로, 어떤 점에서 인상적입니다. 음성 인식 - 너무. 비행기가 착륙 할 때 터미널은 인간에 의해 결정되지 않습니다. 표 가격 - 너무. 오늘날 체커, 체스, 주사위 놀이, 대머리 및 기타 게임의 세계에서 최고는 고도로 타겟 된 인공 지능으로 대표됩니다.
* Google 검색은 믿을 수 없을만큼 똑똑한 방법을 사용하여 페이지를 순위 지정하고 검색 결과의 결과를 결정하는 하나의 거대한 AIM입니다.
그리고 이것은 소비자 세계에만 있습니다. 복잡한 FID 시스템은 군사, 제조 및 금융 산업에서 널리 사용됩니다. 의료 시스템 (IBM의 Watson을 기억하십시오) 등등.
이 형태의 UIA 시스템은 위협이되지 않습니다. 최악의 경우, 버그가 있거나 잘못 프로그램 된 AII는 지역 재난을 초래하고, 정전을 일으키고, 금융 시장을 탈선시킬 수 있습니다. 하지만 AII는 실존 적 위협을 일으킬 권위를 가지고 있지 않지만, 우리는 상황을 좀더 폭넓게보아야합니다. AII에 의해 예견 된, 분명한 허리케인이 기다리고 있습니다. AII 분야의 새로운 혁신은 모두 AIS 및 CII로 이어지는 경로에 하나의 블록을 추가합니다. 아론 세이 멘트 (Aaron Sayents)가 잘 지적한 바와 같이, 우리 세상의 모든 것이 젊은 지구의 1 차 국물의 아미노산과 유사합니다. 그러나 언젠가는 깨어있는 삶의 비 생물 구성 요소입니다.
AII에서 OII까지의 경로 : 왜 그렇게 어려운가요?
똑똑한 컴퓨터를 창조하려는 시도로서 인간 지능의 복잡성을 드러내는 것은 없습니다. 공간으로 날아가는 빌딩 고층 빌딩, 빅뱅의 비밀은 우리 자신의 뇌를 반복하거나 적어도 그것을 이해하는 것에 비하면 전혀 의미가 없습니다. 현재 인간의 뇌는 알려진 우주에서 가장 복잡한 대상입니다.
아마도 OII (하나의 영역이 아닌 일반적으로 사람처럼 똑똑한 컴퓨터)를 만드는 어려움을 의심하지 않아도됩니다. 2 초에 10 자리 숫자 두 개를 곱할 수있는 컴퓨터를 만드는 것이 그 어느 때보 다 쉬워졌습니다. 개와 고양이를보고 개가 어디에 있고 고양이가 어디에 있는지 말할 수있는 사람을 만드는 것은 엄청나게 어렵습니다. 그랜드 마스터를 이길 수있는 AI를 만드시겠습니까? 만든 이제 6 살짜리 아이들을위한 책에서 한 단락을 읽고 단어를 이해할뿐만 아니라 그 의미도 이해하도록하십시오. Google은이를 위해 수십억 달러를 지출하고 있습니다. 컴퓨팅, 금융 시장 전략 계산, 언어 번역 등의 복잡한 작업을 통해 컴퓨터는 쉽게 파악할 수 있지만 시력, 움직임, 인식 등의 간단한 작업을 통해 원활하게 대처할 수 있습니다. 도널드 크 누트 (Donald Knut)가 말했듯이, "AI는 이제"사고력 "을 필요로하는 거의 모든 것을 수행하지만, 생각하지 않고 사람과 동물이하는 일에 대처할 수 없다."
이유에 대해 생각할 때, 우리는 실행이 가장 단순한 것처럼 보이는 것들만 이해할 것입니다. 왜냐하면 수 억년 동안의 진화 과정에서 우리와 동물을 위해 최적화 되었기 때문입니다. 손에 물건을 대면 어깨, 팔꿈치, 손의 근육, 관절, 뼈가 곧바로 육안으로 볼 수있는 것과 긴밀하게 연결되어 3 차원으로 손을 움직입니다. 당신의 두뇌의 완벽한 소프트웨어가 이러한 과정을 담당하기 때문에 당신에게는 단순한 것처럼 보입니다. 이 간단한 트릭을 사용하면 구식으로 작성된 단어 (captcha)를 쉽게 입력하고 악의적 인 봇에 대한 지옥을 입력하여 새 계정을 등록하는 절차를 만들 수 있습니다. 우리의 두뇌는 복잡하지 않습니다. 단지 볼 수 있어야합니다.
반면에 많은 수의 곱셈이나 체스 게임은 생물체에 대한 새로운 유형의 활동이며, 수백만 년이 아니더라도 컴퓨터를 완벽하게 만들 충분한 시간이 없었기 때문에 컴퓨터가 쉽게 이길 수 있습니다. 생각 해보세요 : 많은 수를 곱할 수있는 프로그램을 만드시겠습니까? 수백만 가지의 철자로 문자 B를 인식하는 프로그램, 예측할 수없는 글꼴로, 눈으로 직접 손으로 붙이기를 원하십니까?
한 가지 간단한 예를 들어 보겠습니다. 사용자와 컴퓨터가 서로 다른 두 가지 색상의 사각형이 교차하는 것을 이해합니다.
그러나 검은 색을 제거하면 실린더, 평면, 입체각 등의 전체 그림을 즉시 나타낼 수는 있지만 컴퓨터가 불가능합니다.
그는 그가 본질적으로 다른 색조로 다양한 2 차원 형태로 보는 것을 묘사 할 것입니다. 당신의 두뇌는 심도있는 해석, 그림자의 재생, 그림의 빛 등 많은 일을합니다. 아래 그림에서 컴퓨터는 2 차원의 흰색 회색 회색 콜라주를 보게되는 반면, 실제로는 3 차원의 돌이 있습니다.
그리고 우리가 방금 식별 한 모든 것은 정보의 이해와 처리와 관련된 빙산의 일각입니다. 사람과 같은 수준으로 오려면 컴퓨터가 미묘한 표정의 차이, 즐거움, 슬픔, 만족감, 기쁨의 차이, 그리고 챠츠 키가 좋은 이유와 몰 랄린의 차이를 이해해야합니다.
무엇을해야 하는가?
OII를 만드는 첫 단계 : 계산 능력 향상
AIS가 가능해질 수 있도록 필요한 일 중 하나는 컴퓨터 장비의 성능 향상입니다. 인공 지능 시스템이 뇌처럼 똑똑해야 할 필요가 있다면, 뇌를 원시 연산 능력과 일치시켜야합니다.
이 능력을 향상시키는 한 가지 방법은 뇌가 생성 할 수있는 초당 총 계산 수 (OPS)입니다. 각 뇌 구조의 최대 OPS 수를 찾아서 함께 계산하면이 수를 결정할 수 있습니다.
Ray Kurzweil은 전체 뇌의 무게에 비례하여 한 구조의 OPS와 그 무게를 전문적으로 평가 한 다음 전체 평가를 얻기 위해 비례 적으로 곱하는 것으로 충분하다는 결론에 도달했습니다. 조금 의심 스럽긴하지만 여러 분야의 다른 견적을 통해 여러 번 시도했으며 항상 같은 숫자가되었습니다 : 10 ^ 16 또는 10 십진수 OPS의 순서.
세계에서 가장 빠른 슈퍼 컴퓨터 인 Tianhe-2는 이미이 숫자를 무시했다. 초당 32 연산을 수행 할 수있다. 그러나 Tianhe-2은 공간의 720 평방 미터를 차지하고 24 메가 와트의 에너지를 소비하며 (우리 뇌는 20 와트 만 소비합니다) 390 백만 달러의 비용이 듭니다. 상업적 또는 광범위한 사용은 문제가되지 않습니다.
Kurzweil은 1000 달러로 구매할 수있는 OPS의 수에 따라 컴퓨터 상태를 평가할 것을 제안합니다. 이 숫자가 인간 수준 (10 조원의 OPS)에 도달하면 OII가 우리 삶의 일부가 될 수 있습니다.
무어의 법칙 - 컴퓨터의 최대 컴퓨팅 성능이 2 년마다 두 배가된다는 것을 결정하는 역사적으로 신뢰할 수있는 법칙 - 역사를 통한 사람의 움직임과 같은 컴퓨터 기술의 발전은 기하 급수적으로 증가한다는 것을 의미합니다. 이것을 우리가 Kurzweil 달러 수천의 규칙과 비교한다면 10 달러에 1000 수조의 OPS를 줄 수 있습니다.
컴퓨팅의 기하 급수적 인 성장 : 20-21 세기. 오른쪽 슬라이드 규칙 및 그것에 - 곤충, 마우스, 사람 및 모든 사람들의 두뇌; 왼쪽에서 1000 달러에 대한 초당 계산; 바닥 - 년
계산 능력에 의한 1000 달러를위한 컴퓨터는 마우스 두뇌와 인간보다 천 배나 약한 사람을 우회합니다. 컴퓨터가 1985, 1995, 2005, 2025에서 인간의 뇌보다 1 조 시간 약한 것을 기억할 때까지 이것은 나쁜 지표처럼 보입니다. XNUMX은 컴퓨팅 성능이 열악하지 않은 저렴한 컴퓨터를 구입해야합니다.
따라서 OII에 필요한 원시 전력은 이미 기술적으로 사용할 수 있습니다. 10 년 동안, 그것은 중국에서 나오고 전 세계에 퍼집니다. 그러나 컴퓨팅 성능만으로는 충분하지 않습니다. 그리고 다음 질문 : 인간의 지능을 어떻게이 모든 힘으로 제공 할 수 있습니까?
OII를 만드는 두 번째 단계 : 이유를 제시하십시오.
이 부분은 상당히 복잡합니다. 진실을 말하면, 아무도 실제로 지능형 자동차를 만드는 방법을 아는 사람은 없습니다. 우리는 개와 고양이를 구별 할 수있는 인간 수준의 마음을 만드는 방법과 눈에 그려진 B를 강조하는 방법, 이차 비율의 영화를 분석하는 방법을 여전히 연구하고 있습니다. 그러나 앞으로의 사고 전략은 매우 많습니다. 그리고 그 중 하나가 작동해야합니다.
1. 두뇌 반복
이 옵션은 과학자들이 매우 똑똑하고 질문에 잘 반응하는 아이와 같은 반에 앉아 있다는 사실과 유사합니다. 비록 그들이 과학을 이해하려고 부지런히 노력하더라도, 영리한 아이를 따라 잡지도 못합니다. 결국, 그들은 결정합니다. 지옥에, 그의 질문에 대한 대답을 그냥 적으십시오. 이것은 의미가 있습니다 : 우리는 매우 복잡한 컴퓨터를 만들 수 없기 때문에 우주의 가장 좋은 프로토 타입 중 하나를 기반으로 삼아야합니다 : 우리의 두뇌?
과학 세계는 열심히 노력하여 우리의 뇌가 어떻게 작용하는지, 진화가 어떻게 복잡한 일을 만들어 냈는지를 알아 내려고합니다. 가장 낙관적 인 견적에 따르면, 2030 년만 성공할 것입니다. 그러나 우리가 뇌의 모든 비밀, 그 효과 및 힘을 이해하자마자, 우리는 기술을 창조하는 방법에 영감을받을 수 있습니다. 예를 들어, 두뇌의 작업을 모방 한 컴퓨터 아키텍처 중 하나는 신경망입니다. 그녀는 입력과 출력에 의해 서로 연결된 트랜지스터 "뉴런"의 네트워크로 시작하고, 아무것도 모릅니다. 신생아처럼. 시스템은 학습하고, 작업을 수행하고, 필기체 텍스트를 인식합니다. 트랜지스터 간의 연결은 정답의 경우 강화되고 부정확 한 경우 약화됩니다. 많은주기의 질의 응답 후에 시스템은 지능형 신경 조직을 형성하여 특정 작업에 최적화됩니다. 두뇌는 비슷한 방식으로 학습하지만 훨씬 더 복잡한 방식으로 학습을 계속하면서 신경망을 향상시키는 새로운 놀라운 방법을 발견합니다.
더욱 극단적 인 표절은 완전한 뇌 에뮬레이션이라는 전략을 포함합니다. 목표 : 실제 두뇌를 얇은 판으로 자르고 각각을 스캔 한 다음 소프트웨어를 사용하여 3 차원 모델을 정확하게 복원 한 다음 강력한 컴퓨터로 변환합니다. 그러면 우리는 뇌가 할 수있는 모든 일을 공식적으로 할 수있는 컴퓨터를 갖게 될 것입니다. 단지 정보를 배우고 수집해야 할 것입니다. 엔지니어가 성공하면 컴퓨터에 다운로드 한 후 뇌의 진정한 정체성과 기억이 손상되지 않는 놀라운 정확도로 실제 뇌를 에뮬레이트 할 수있게됩니다. 그가 죽기 전에 두뇌가 바딤에 속해 있었다면, 컴퓨터는 바딤 (Vadim)의 역할에서 깨어날 것이며, 이제 바딤 (Vadim)은 인간 수준의 OII가 될 것이며, 우리는 바딤을 믿을만한 지능 ICI로 바꿀 것이다.
우리는 얼마나 완벽한 뇌 에뮬레이션을하고 있습니까? 사실, 302 뉴런을 포함한 밀리미터 플랫웜의 뇌를 에뮬레이트했습니다. 인간의 뇌에는 수십억 개의 뉴런이 포함되어 있습니다. 이 숫자에 도달하려는 시도가 너에게 쓸모없는 것처럼 보이는 경우 지수 성장 속도를 기억하십시오. 다음 단계는 개미의 두뇌를 에뮬레이션 한 다음 마우스가 생기게되면 그 사람에게 돌을 던지게 될 것입니다.
2. 진화의 발자취를 따르십시오.
글쎄, 우리가 지능이있는 아이의 대답이 너무 복잡해서 글을 쓸 수 없다고 결정하면, 우리는 훈련과 시험 준비의 발자취를 따라갈 수 있습니다. 우리가 뭘 안다고? 두뇌만큼 강력한 컴퓨터를 구축하는 것은 가능합니다. 우리 자신의 뇌의 진화가 이것을 증명했습니다. 뇌가 에뮬레이션하기에 너무 복잡하면 진화를 모방하려고 할 수 있습니다. 사실 우리가 뇌를 에뮬레이션 할 수 있다고해도, 우익을 흔들며 새 날개 날개의 움직임을 반복하여 비행기를 만들려는 시도와 같을 수 있습니다. 우리는 종종 생물학의 정확한 모방 이라기보다는 기계 중심의 접근법을 사용하여 훌륭한 기계를 만드는 것을 관리합니다.
OII 구축을 위해 진화를 시뮬레이션하는 방법은 무엇입니까? "유전 알고리즘"이라고하는이 방법은 다음과 같이 작동해야합니다. 생산적인 과정과 평가가 있어야하며, 이것은 생물학적 존재가 "존재하고"재현 능력에 의해 평가되는 것처럼 반복되고 반복됩니다. 컴퓨터 그룹이 작업을 수행하며 가장 성공적인 작업은 다른 컴퓨터와 "출력"작업을 수행합니다. 덜 성공하면 무자비하게 역사의 쓰레기통에 던져 질 것입니다. 많은 반복 작업을 거친 후 자연 선택의 과정을 통해 최상의 컴퓨터를 구현할 수 있습니다. 어려움은 파생 및 평가주기의 생성 및 자동화에 있으며, 따라서 진화 과정 자체가 진행됩니다.
진화론을 복제 할 때의 단점은 진화가 수십억 년이 걸리며, 수십 년 만에 진화가 필요하다는 것입니다.
그러나 우리에게는 진화론과는 달리 많은 장점이 있습니다. 첫째, 예지력이 없기 때문에 우연히 작동합니다. 예를 들어, 쓸모없는 돌연변이가 생겨서 작업 세트의 틀 내에서 프로세스를 제어 할 수 있습니다. 둘째, 진화에는 지능 추구를 포함하여 목표가 없습니다. 때로는 환경에서 어떤 종류의 이득은 지능을 희생하지 못합니다 (후자가 더 많은 에너지를 소비하기 때문에). 반면에 우리는 지능을 높이는 것을 목표로 삼을 수 있습니다. 셋째, 지능을 선택하기 위해서는 진화가 세포에 의한 에너지 소비를 재분배하는 것과 같은 많은 제 3 자 개선을해야합니다. 단순히 초과분을 제거하고 전기를 사용할 수 있습니다. 의심의 여지없이, 우리는 진화보다 더 빠를 것입니다. 그러나 다시 우리가 그것을 능가 할 수 있는지는 분명하지 않습니다.
3. 직접 컴퓨터를 제공하십시오.
이것은 과학자들이 완전히 절망하여 자기 계발을위한 프로그램을 계획하려고하는 마지막 기회입니다. 그러나이 방법이 가장 유망한 방법 일 수 있습니다. 아이디어는 우리가 두 가지 주요 기술을 가진 컴퓨터를 만드는 것입니다 : AI와 코드 변경 자체를 탐색하십시오 - 더 많은 것을 배우고 자신의 아키텍처를 향상시킬 수 있습니다. 우리는 컴퓨터가 스스로 개발할 수 있도록 컴퓨터 엔지니어가되도록 컴퓨터를 교육 할 수 있습니다. 그리고 그들의 주요 임무는 더 똑똑 해지는 법을 이해하는 것입니다. 우리는 나중에 이것에 대해 더 이야기 할 것입니다.
이 모든 일은 곧 일어날 수 있습니다.
하드웨어 및 소프트웨어 실험의 빠른 개발이 동시에 진행되며 AIS는 다음과 같은 두 가지 이유로 신속하고 예기치 않게 나타날 수 있습니다.
1. 기하 급수적 인 성장은 집중적 인 일이며, 달팽이의 발자취는 신속하게 도약과 경계로 변할 수 있습니다.이 gif는 이러한 개념을 잘 보여줍니다.
애니메이션 그림 : hi-news.ru/wp-content/uploads/2015/02/gif.gif
컴퓨터가 인간의 지능을 능가 할 때는 언제입니까? 미시간 호수의 체적은 유체의 온스 (ounces of fluid)로 뇌의 체적과 같습니다 (초당 작동). 18 개월마다 계산력이 배가됩니다. 이 속도로 오랜 시간 동안 결과를 볼 수는 없지만 모든 것이 즉시 발생합니다.
2. 소프트웨어에 관해서는 진도가 느려 보일 수 있지만, 한 가지 돌파구는 즉각적으로 전진의 속도를 바꿉니다 (좋은 예 : 지구 중심의 세계 인식의 시대에는 사람들이 우주의 일을 계산하기가 어렵지만 천상의 발견으로 모든 것이 훨씬 간단 해졌습니다). 또는 자체적으로 향상되는 컴퓨터의 경우 모든 것이 매우 느리게 보일 수 있지만 때로는 시스템의 한 개정 만이 사람 또는 이전 버전과 비교하여 수천 배의 효율성과 분리됩니다.
OII에서 ICI로가는 도로
특정 시점에서, 우리는 OII- 일반적인 인공 지능, 일반 인간 수준의 지능을 갖춘 컴퓨터를 확실히 얻을 것입니다. 컴퓨터와 사람들은 함께 살 것입니다. 그렇지 않을 수도 있습니다.
사실은 사람과 똑같은 수준의 인텔리전스와 컴퓨팅 능력을 갖춘 OII는 여전히 사람들보다 중요한 이점을 갖게됩니다. 예 :
Оборудование
속도 브레인 뉴런은 200 Hz의 주파수에서 작동하지만 현대 마이크로 프로세서 (OI 생성 당시의 속도보다 훨씬 느림)는 2 GHz의 주파수 또는 10보다 수백 배 빠른 속도로 작동합니다. 그리고 120 m / s의 속도로 움직일 수있는 뇌의 내부 통신은 광학과 빛의 속도를 사용하는 컴퓨터의 능력보다 현저히 떨어진다.
크기와 보관. 두뇌의 크기는 우리 두개골의 크기에 의해 제한되며 더 커질 수 없습니다. 그렇지 않으면 120 속도로 내부 구조를 이동하는 데 너무 오래 걸립니다. 컴퓨터는 물리적 인 크기로 확장하고 더 많은 장비를 사용하며 RAM을 늘리고 장기간 메모리를 사용할 수 있습니다.이 모든 것이 우리의 능력을 뛰어 넘습니다.
신뢰성과 내구성. 뿐만 아니라 컴퓨터 기억은 인간이다. 컴퓨터 트랜지스터는 생물학적 뉴런보다 정확하고 품질 저하가 적습니다 (일반적으로 대체하거나 수리 할 수 있음). 사람들의 두뇌는 더 빨리 지치고, 컴퓨터는 일주일에 24 시간 7 시간 논스톱으로 일할 수 있습니다.
소프트웨어
향상된 기능을 편집하고 업그레이드 할 수있는 기능. 인간의 두뇌와는 달리, 컴퓨터 프로그램은 쉽게 수리, 업데이트, 실험을 수행 할 수 있습니다. 근대화는 또한 인간 두뇌가 약한 영역의 영향을받을 수 있습니다. 시력에 책임이있는 사람의 소프트웨어는 훌륭하게 조정되어 있지만 공학의 관점에서 그의 능력은 여전히 매우 제한적입니다. 가시 광선 스펙트럼에서만 볼 수 있습니다.
집단적 능력. 사람들은 웅대 한 집단 정신의 측면에서 다른 종보다 우수합니다. 언어의 개발과 커다란 공동체의 형성, 글쓰기와 인쇄의 발명을 통해 시작하여 인터넷과 같은 도구를 사용하여 활성화되는 지금부터 사람들의 공동 정신은 왜 우리가 진화의 면류관을 확대 할 수 있는지에 대한 중요한 이유입니다. 그러나 컴퓨터는 여전히 나아질 것입니다. 인공 지능의 글로벌 네트워크는 지속적으로 동기화되고 자체 개발되는 하나의 프로그램으로 작업하여 어디서나 새로운 정보를 데이터베이스에 즉시 추가 할 수 있습니다. 그러한 그룹은 컴퓨터가 사람들과 같은 특별한 의견, 동기 부여 및 개인적인 관심의 존재로 고통을 겪지 않기 때문에 전체적으로 하나의 목표로도 작업 할 수 있습니다.
프로그래밍 된 자기 개선을 통해 OII가 될 가능성이 가장 높은 인공 지능은 "인간 수준의 지성"을 중요한 이정표로 보지 않을 것입니다.이 이정표는 우리에게만 중요합니다. 그는이 모호한 수준에서 멈출 이유가 없습니다. 그리고 인간 수준의 오이 (OII)가 가진 이점을 고려해 볼 때, 지능적으로 우월을 향한 경쟁에서 인간의 지능이 짧은 순간으로 변할 것임이 분명합니다.
이 개발은 우리를 매우 놀랄 수 있습니다. 사실 우리가보기에, 우리가 지능의 질을 결정할 수있게하는 유일한 기준은 기본적으로 우리보다 낮은 동물 지능입니다. b) 우리에게 가장 똑똑한 사람들은 가장 어리석은 사람보다 항상 똑똑합니다. 이렇게 :
즉, 인공 지능이 단순히 우리의 발달 수준에 도달하려고 시도하는 동안, 우리는 이것이 동물의 수준에 접근하면서 어떻게 더 똑똑 해지는지를 봅니다. Nick Bostrom이 처음으로 인간 수준에 도달하면 "마을 바보"라는 용어를 사용합니다. 우리는 기뻐할 것입니다. "그는 이미 바보 같은 사람입니다. 차가워! ". 유일한 것은 사람들의 지능의 일반적인 스펙트럼에서 마을의 바보에서 아인슈타인에 이르기까지 범위가 작기 때문입니다. AI가 바보의 수준에 도달하고 OII가되면 그는 갑자기 아인슈타인보다 더 똑똑해집니다.
그리고 다음에 어떤 일이 일어날 것입니까?
지능의 폭발
이 시점에서 우리가 논의하고있는 주제가 비정상적이며 오싹 해지기 때문에 재미 있고 재미 있다고 생각합니다. 우리는 위에서 언급 한 모든 사실이 또한 가장 저명한 사상가와 과학자들에 의해 표현 된 미래에 대한 진정한 과학이고 실제적인 예측임을 일시 중지하고 상기시켜야합니다. 그냥 명심하십시오.
그래서 우리가 위에서 지정한 바와 같이, OII를 달성 한 모든 현대 모델에는 AI가 향상 될 때 옵션이 포함됩니다. 그리고 그가 OII가 되 자마자 자란 시스템 및 방법조차도 스스로 개선 할 수있을 정도로 영리 해집니다. 재귀 적 자기 개선이라는 흥미로운 개념이 생깁니다. 그것은 이런 식으로 작동합니다.
일정 수준의 특정 인공 지능 시스템 (예 : 마을의 바보)은 자체 지능을 향상 시키도록 프로그래밍되어 있습니다. 말하자면, 아인슈타인의 수준까지 - 그런 시스템은 아인슈타인의 지능으로 진화하기 시작합니다. 개발하는 데는 시간이 덜 걸리고, 도약은 모두 커집니다. 그들은 시스템이 어떤 사람을 능가하여 점점 더 커지게합니다. 그것이 빠르게 진행됨에 따라 오이 (OII)는 지식의 천국으로 올라가고 ISI의 권위있는 시스템이됩니다. 이 과정을 지성의 폭발이라 부르며, 이것은 수익을 가속화시키는 법의 가장 분명한 예입니다.
과학자들은 AI가 얼마나 빨리 OII의 수준에 도달 할 것인가에 대해 논쟁한다. 대다수는 OII가 2040 년에 25 년 동안 기술 발전의 기준에 거의 미치지 못할 것이라고 믿는다. 논리적 체인을 계속 이어 가면서 OII에서 IIS 로의 전환이 매우 신속하게 이루어질 것이라고 가정하는 것은 쉽습니다. 이렇게 :
"첫 인공 지능 시스템이 일반 지능의 최저 수준에 도달하기까지 수십 년이 걸렸지 만 마침내 발생했습니다. 이 컴퓨터는 4 살짜리 남자로 세상을 이해할 수 있습니다. 갑자기 말 그대로이 이정표에 도달 한 지 1 시간 만에 시스템은 아무도 할 수없는 상대성 이론과 양자 역학을 결합한 훌륭한 물리 이론을 산출합니다. 한 시간 반이 지나면 AI는 ICI가되고 170 000은 어떤 남성보다 더 똑똑해집니다. "
이 정도의 초 지능을 특성화하기 위해, 우리는 적절한 용어조차 가지고 있지 않습니다. 우리 세계에서 "현명한"이란 IQ 130, "바보 같은"- 85을 가진 사람을 의미합니다. 그러나 우리는 IQ 12 952을 가진 사람들의 사례를 가지고 있지 않습니다. 우리의 통치자는 이것을 위해 설계되지 않았습니다.
인류의 역사는 우리에게 분명하고 명확하게 알려줍니다. 지성과 함께 힘과 힘이 나타납니다. 이것은 우리가 인공 지능을 창조 할 때, 지구상에서 생명의 역사에서 가장 강력한 생물이 될 것이며, 인간을 포함한 모든 생명체는 전적으로 권력을 가질 것임을 의미합니다. 이것은 20 년 안에 일어날 수 있습니다.
빈약 한 두뇌가 Wi-Fi를 만들 수 있었다면, 우리보다 더 똑똑한 백, 천, 십억 번은 쉽게 우주의 각 원자의 위치를 계산할 수있게되었습니다. 마술이라고 불릴 수있는 모든 것, 전능 한 신에 기인 한 모든 힘은 모두 ISI를 처리 할 것입니다. 노화를 되 돌리는 질병을 치료하고, 기아와 죽음을 없애고, 날씨를 관리하는 기술을 창조하는 것은 갑자기 가능해진다. 지구상의 모든 생명체가 즉각적으로 끝날 수도 있습니다. 지구상에서 가장 영리한 사람들은 인공 지능이 세계에 나타나 자마자 지구상에 하나님의 모습을 나타낼 것이라는 데 동의합니다. 그리고 중요한 질문이 남아 있습니다.
그는 좋은 신이겠습니까?
Tim Urban이 작성한 waitbutwhy.com을 기반으로합니다. 이 기사는 닉 보스 트롬, 제임스 바라트, 레이 커즈와일, 제이 닐스 - 닐슨, 스티븐 핑커, 버너 빈지, 모셰 바디, 러스 로버츠, 스튜어트 Armstroga 카이 세포, 수잔 슈나이더, 스튜어트 러셀과 피터 노르 빅, 시어 도어 모디 세, 게리의 작품에 그립니다 마커스, 칼 슐먼, 존 샐 얼, 자론 라니 어, 빌 조이, 케빈 켈리, 폴 알렌, 스티븐 호킹, 커트 안데르센, 미치 카 포르, 벤 허셀, 아서 클라크, 허버트 드레퓌스, 테드 그린 왈드, 제레미 하워드.
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