Budoucnost rozhraní Brain Machine: Symbiotická inteligence vs lidská inteligence

Prozkoumáme, co je to zesílení inteligence prostřednictvím rozhraní mozkových strojů (BMI), proč na tom záleží a proč může v budoucnu existovat propast mezi lidmi, kteří zůstanou nevylepšení, a lidmi, kteří se rozhodnou zesílit svou inteligenci vytvořením synergické symbiózy s umělou inteligencí ( AI).

Lidé, kteří se spojí s BMI, budou obdařeni zvýšenou kognitivní výkonností a zvýšenou produktivitou na pracovišti i mimo něj.

Co je to Intelligence Amplification?

Koncept zesílení inteligence poprvé představil William Ross Ashby ve své průkopnické knize s názvem Úvod do kybernetiky. Tento termín se poté vyvinul tak, aby se stal tím, co nyní známe jako Augmented Intelligence, podsekci strojového učení, která je navržena především pro zlepšení a zlepšení lidské inteligence s pomocí AI. Cílem je zlepšit jak lidské rozhodování, tak rychlý přístup k informacím, které lidé mají, aby se zvýšila kvalita těchto rozhodnutí. Zde současný význam rozšířené inteligence končí, je to umělá inteligence, která využívá strojové učení a hluboké učení, aby pomáhala lidem s použitelnými daty, ale neexistuje žádný symbiotický vztah v reálném čase.

To je místo, kde BMI vstupuje do obrazu, umožní zlepšení lidského poznání daleko za hranice dnešní verze Augmented Intelligence.

Na rozdíl od našeho současného přístupu k datům, který se uskutečňuje pomocí počítačů, chytrých telefonů nebo jiných zařízení, je BMI ze své podstaty navržen tak, aby internet a umělá inteligence umožňující přístup k internetu byly přístupné bez externího zařízení. BMI bude implantováno do lidského mozku a ze své podstaty se stane rozšířením lidské mysli.

Jinými slovy, namísto spoléhání se na paměť, otevírání knihy nebo navštěvování webové stránky by vylepšený člověk mohl mít přístup ke všem informacím, které jsou uloženy na internetu, a pokročilá umělá inteligence by mohla zásobovat relevantní datové body. do lidského mozku, což člověku umožňuje mít plnou kontrolu. Pokud jste někdy zažili okamžik, kdy si nemůžete vzpomenout na určitou vzpomínku nebo si vybavit konkrétní datum, je to frustrující zážitek. S Augmented Intelligence můžete mít dokonalé vybavování, protože systém AI se stává rozšířením vaší biologické paměťové banky.

Tento typ zesílení inteligence byl dále prozkoumán v „Symbióza člověk-počítačspekulativní článek publikovaný v roce 1960 nakladatelstvím JCR Licklider. Tento poučný dokument nabízí raný popis toho, jak se lidé musí naučit ovládat AI vytvořením symbiotického vztahu s AI. Jak uvedl JCR Licklider, "Umožnit mužům a počítačům spolupracovat při rozhodování a řízení složitých situací bez nepružné závislosti na předem určených programech."

Strojové učení je tajná omáčka, která zajišťuje, že počítač samozřejmě není předem určen, nicméně zatím neřeší otázku, jak k této symbióze přistupovat.

JCR Licklider pokračoval s tímto komentářem, “Doufáme, že za ne příliš mnoho let budou lidské mozky a výpočetní stroje velmi těsně propojeny a že výsledné partnerství bude uvažovat tak, jak žádný lidský mozek nikdy nepřemýšlel a zpracovával data způsobem, který není přístupný zpracováním informací. stroje, které známe dnes." 

První příklad toho, jak se to nasazuje, lze vidět ve světě šachu. Zatímco většina lidí zná Prohra Garryho Kasparova v roce 1997 s počítačem IBM Deep Blue, dochází k novějšímu a zajímavějšímu vývoji.

I když už desítky let víme, že pokročilý systém umělé inteligence může snadno porazit každého šachistu, zajímavější je nedávný vývoj, kdy AI může být poražena týmem lidí a AI.  V tomto kooperativním prostředí tým rozděluje úkoly, AI provádí těžké výpočty, rozpoznávání vzorů a myšlení dopředu. Člověk přidává hodnotu tím, že využívá lidskou intuici a desetiletí studia desky.

Zatímco v současné době může tým lidí a AI porazit AI, zůstává neznámé, zda tento typ vítězství zůstane neustále vpřed. Nicméně je to vážný indikátor toho, že by lidé měli být schopni správně komunikovat, koordinovat a ovládat AI, která je v podstatě rozšířením jejich myslí, že by mohly být hlavní problémy, které dnes lidé nebo samostatné programy AI nemohou řešit. řešeno spojením obou.

Jedna ze závěrečných poznámek společnosti JCR Licklider jasně uvádí, že je důležité navrhnout BMI schopné umožnit komunikaci AI v reálném čase v lidském mozku.

„Další hlavní cíl spolu úzce souvisí. Jde o to přivést výpočetní stroje efektivně do procesů myšlení, které musí probíhat v „reálném čase“, čase, který se pohybuje příliš rychle, než aby bylo možné používat počítače konvenčním způsobem. Představte si, že byste se například pokusili řídit bitvu s pomocí počítače v takovém plánu, jako je tento. Dnes formulujete svůj problém. Zítra strávíš s programátorem. Příští týden počítač věnuje 5 minut sestavení vašeho programu a 47 sekund výpočtu odpovědi na váš problém. Získáte list papíru dlouhý 20 stop, plný čísel, která namísto konečného řešení pouze navrhují taktiku, která by měla být prozkoumána simulací. Je zřejmé, že bitva skončí dříve, než bude zahájen druhý krok v jejím plánování. Uvažovat v interakci s počítačem stejným způsobem, jako uvažujete s kolegou, jehož kompetence doplňuje vaši vlastní bude vyžadovat mnohem těsnější spojení mezi člověkem a strojem než naznačuje příklad a než je možné dnes.“

Jak funguje Intelligence Amplication?

Zesilování inteligence prostřednictvím BMI je stále v počátcích a stále se na něm pracuje. Je třeba pochopit, že lidský mozek využívá rozpoznávání vzorů k pochopení symboliky a vytváření spojení mezi daty. Pokud například vidíte čáry strukturované v určité sekvenci, jako je písmeno A, můžete rozpoznat symbol A. Odtamtud můžete mít toto písmeno ve svém mozku vzor, ​​když čtete slovo JABLKO. Další vzory pak můžete rozpoznat, když si přečtete, že JABLKO PADLO ZE STROMU. Lidský mozek pokračuje ve vytváření spojení od postav, ke slovům, větám, odstavcům, kapitolám a poté ke knihám a dále.

Problém je v tom, že lidský mozek nemá dokonalé zapamatování a tento nedokonalý systém způsobuje selhání systémů rozpoznávání vzorů. Představte si, co by se stalo, kdybyste mohli přečíst celou knihu a systém umělé inteligence byl schopen vytvořit rozpoznávání vzorů, které je potřeba k okamžitému zajištění dokonalého zapamatování. To by zlepšilo schopnost člověka pracovat na eseji, vytvářet produkty nebo služby, které na těchto informacích spoléhají, nebo jednoduše vést inteligentní konverzaci bez výpadků paměti.

V jiných případech se během konverzace mohl lidský mozek okamžitě připojit k internetu, v reálném čase vyhledat informace a tyto informace distribuovat nebo předávat. Namísto toho, abyste se museli dívat na video na YouTube několikrát, abyste se něco naučili, stačilo by si jej jednou pro dokonalé zapamatování. Další výhodou dalších systémů rozpoznávání vzorů je, že lidský mozek dokáže dekódovat video a zvuk rychleji než v reálném čase. To znamená, že člověk může absorbovat obsah videa rychlostí 2x, 3x nebo vyšší.

Kde najdu rozhraní Brain Machine?

Na tento typ zesílení inteligence je stále velmi brzy. Existuje mnoho úsilí o vývoj různých BMI, které by se nakonec mohly vyvinout v tento typ aplikace. Nejpozoruhodnější je společnost Elona Muska Neuralink to je v raných fázích vývoje BMI s ultra velkou šířkou pásma pro propojení lidí a počítačů.

Neurallink pracuje na vytvoření prvního neurálního implantátu, který uživatelům umožní ovládat počítač nebo mobilní zařízení, ať jsou kdekoli. K dosažení tohoto cíle se do oblastí mozku, které řídí pohyb, vkládají vlákna v mikronovém měřítku. Každé vlákno obsahuje mnoho elektrod a spojuje je s implantátem, který se nazývá Link.

Dokonce i vývojáři systému BMI nemusí plně rozumět tomu, jak funguje na mikronové neurochemické úrovni. Vzhledem k plasticitě lidského mozku (schopnosti se sám modifikovat) je to vlastně lidský mozek, který přijímá vstupy a sám se pak učí potřebné výstupy, aby BMI fungovalo.

Většina BMI používá dekodér k dešifrování mozkových vln a vzorců, které přijímá lidský mozek. Tento dekodér využívá různé typy strojového učení, včetně hlubokého učení, aby se naučil dekódovat přijaté informace ve snaze identifikovat záměry pohybu a požadované akce. Dekódováním těchto vzorců může nejlépe pochopit, čeho se lidský mozek snaží dosáhnout.

Jedná se o systém s uzavřenou smyčkou, kde uživatel vytváří záměr motoru pouhým přemýšlením a dekodér Neuralink tento záměr dešifruje. To převádí myšlenku do akce, která je pak ve světě uvedena pomocí kurzoru nebo robotické paže. Člověk obdrží vizuální potvrzení úspěšné akce a tato neurochemická zpětná vazba trénuje mozek, aby snadněji ovládal Neuralink. Výzvou pro každou společnost BMI je vytvořit dekodér, který pro koncového uživatele nepředstavuje příliš velkou zátěž pro učení.

Některé z problémů se současnými BMI zahrnují latenci, to je časová prodleva mezi vstupem a výstupem jak na straně člověka, tak na straně BMI. V současné době Neuralink pracuje na vyřešení některých problémů, které jsou spojeny s tímto problémem, jak uvedl Joseph O'Doherty, neuroinženýr ve společnosti Neuralink a vedoucí jeho týmu mozkových signálů, V rozhovoru.

„Prvním krokem je najít zdroje latence a všechny je odstranit. Chceme mít nízkou latenci v celém systému. To zahrnuje detekci špiček; to zahrnuje jejich zpracování na implantátu; včetně rádia, které je musí přenášet – jsou zde všechny druhy paketizačních podrobností s Bluetooth, které mohou zvýšit latenci. A to zahrnuje přijímací stranu, kde provádíte určité zpracování v kroku odvození modelu, a to dokonce zahrnuje kreslení pixelů na obrazovce pro kurzor, který ovládáte. Jakékoli malé zpoždění, které tam máte, přidává zpoždění a ovlivňuje ovládání v uzavřené smyčce.“

Zatímco Neuralink je nejoblíbenějším příkladem BMI, existuje mnoho dalších týmů, které také pracují na fascinujících projektech. Například vědci z Howard Hughes Medical Institute úspěšně umožnilo BMI zapsat mentální rukopis uživatelů poprvé . Tým dešifroval mozkovou aktivitu spojenou s ručním psaním písmen, aby dosáhl výsledku. V tomto případě se mozek s praxí naučil, jak strategicky přemýšlet o rukopisu v sekvenci, která byla poté rozpoznána pomocí BMI. Ochrnutý účastník byl schopen napsat 90 znaků za minutu, což je více než dvojnásobek množství dříve zaznamenaného s jiným typem BMI.

Další příklad zahrnuje studii se dvěma účastníky klinické studie, kteří mají paralýzu, a tito použili Systém BrainGate s bezdrátovým vysílačem. Prostřednictvím bezdrátového vysílače mohli ukazovat, klikat a psát na standardním tabletovém počítači.

Amplified Symbiotic Intelligence vs Human Intelligence

Můžeme si představit svět, kde jsou někteří lidé rozšířeni, zatímco jiní lidé se rozhodnou být přirození a nedokážou se rozšířit. Nebezpečí za tím je, že to prohloubí propast mezi bohatými lidmi s finančními prostředky, aby se mohli rozšířit, a ostatními lidmi, kteří chtě nechtě zůstanou bez vylepšení.

Zaměstnanec, který je vylepšen, bude schopen dosáhnout značné úspory času tím, že nebude muset sám sebe odhadovat, se snadnou schopností okamžitě vyvolat informace nebo získat dříve neznámá data z internetu. AI by mohla rychle upozornit člověka (nebo odfiltrovat) informace, které jsou irelevantní, falešné nebo nestandardní. Rozšířený člověk s dokonalou pamětí se může soustředit na to, jak plní úkoly, a mohl by exponenciálně zvýšit efektivitu i produktivitu.

Místo psaní textu nebo mluvení nahlas mohl vylepšený člověk jednoduše myslet a text by se jako kouzlem objevil na obrazovce. Časová úspora z této jednodušší verze BMI by byla značná. BMI se systémem AI může být jednoduše implantován do lidského mozku a bezdrátově nabíjen do externích zdrojů energie, nebo může být skutečně napájen ze stejného typu kalorií a zdrojů, které jsou zabudovány do lidského těla a mozku. I když je to super spekulativní, může existovat nanobotů které mohou překonat hematoencefalickou bariéru a vytvořit BMI.

Posílený člověk může zjistit, že rozhovor s nepolepšeným člověkem je nadbytečný a nudný. Mohou se rozhodnout, že se spojí s jinými vylepšenými lidmi, kteří si přejí spolupracovat na zahájení podnikání, psát klíčové články nebo se stát produktivními jinými způsoby. Zaměstnavatel se může rozhodnout ignorovat vzdělání nebo zkušenosti a místo toho se zaměřit pouze na najímání zaměstnanců, kteří byli posíleni.

Společnost se může vydat různými cestami, z nichž každá vede k jiným výsledkům. Na jedné cestě by mohly být dva typy lidí, kteří se prostě naučí koexistovat.

Než BMI dosáhne tohoto stavu, raný vývoj se zaměřuje na neurologické problémy, které zahrnují následující:

• Ztráta paměti
• Ztráta sluchu
• Slepota
• Ochrnutí
• Deprese
• Nespavost
• Extrémní bolest
• Záchvaty
• Úzkost
• Závislost
• Tahy
• Brain Damage

Nemělo by se zapomínat, že dlouhodobým cílem Neurallink je uvedl Elon Musk je, "Vytvořit rozhraní s velkou šířkou pásma, které lidem umožní jít spolu s jízdou“. Důsledky jsou takové, že pokud se budeme úspěšně rozvíjet Umělá obecná inteligenceTento vývoj nás nevyhnutelně vede k Superinteligenci. BMI bude konečným řešením lidstva pro život ve světě, který se vyznačuje Superinteligencí, která je mnohem pokročilejší než naše současné biologické lidské mozky. Zbývá zjistit, kolik lidí se rozhodlo zlepšit se, mezitím BMI zůstává jedním z nejdůležitějších vývojových systémů s hlubokým posílením výukových systémů.