Aivokone rajapinnan tulevaisuus: Symbioottinen äly vs. Ihmisen äly

Tutkimme, mitä on älykkyyden amplifikaatio aivokone rajapinnan kautta (BMI), miksi se on tärkeää, ja miksi voi olla tulevaisuudessa ero ihmisten välillä, jotka eivät ole parantaneet älykkyyttään ja niiden, jotka ovat valinneet älykkyytensä parantamisen luomalla symbioottisen suhteen tekoälyjen (AI) kanssa.

Ihmiset, jotka kytketään aivokone rajapintoihin, saavat lahjaksi parantuneen kognitiivisen suorituskyvyn ja lisääntyneen tuottavuuden työpaikalla ja sen ulkopuolella.

Mikä on älykkyyden amplifikaatio?

Älykkyyden amplifikaation käsite esiteltiin ensimmäisen kerran William Ross Ashbyn kirjassa Introduction to Cybernetics . Termi kehittyi myöhemmin siitä, mitä nykyään tunnetaan tehostettuna älykkyytenä, joka on alatekniikkaa koneoppimisessa, joka on suunniteltu ensisijaisesti parantamaan ja kehittämään ihmisen älykkyyttä tekoälyn avulla. Käsite on parantaa sekä ihmisen päätöksentekoa että nopeaa pääsyä tietoihin, joita ihmisillä on päätöksenteon parantamiseksi. Tässä vaiheessa nykyisen tehostetun älykkyyden nykyinen merkitys päättyy, se on tekoäly, joka käyttää koneoppimista ja syvää oppimista avustamaan ihmisiä toimivalla tiedolla, mutta siinä ei ole oikean aikaisia symbioottisia suhteita.

Tässä vaiheessa aivokone rajapinnat tulevat kuvaan, ne mahdollistavat ihmisen kognitiivisen kyvyn parantamisen nykyistä tehostettua älykkyyttä pidemmälle.

Toisin kuin nykyinen pääsy tietoihin, joka tapahtuu tietokoneiden, älypuhelinten tai muiden laitteiden avulla, aivokone rajapinta on luonnostaan suunniteltu siten, että internet ja tekoäly, joka mahdollistaa pääsyn internetiin, voidaan käyttää ilman ulkoista laitetta. Aivokone rajapinta asennetaan ihmisen aivoihin ja se muodostaa luonnostaan ihmisen mielen laajennuksen.

Toisin sanoen, sen sijaan, että riippuisimme muistista tai joutuisimme avaamaan kirjan tai vierailemaan verkkosivustolla, parannettu ihminen voisi päästä käsiksi kaikkiin internetissä tallennettuihin tietoihin, ja edistynyt tekoäly voisi syöttää ihmisen aivoihin relevantteja tietoja, mahdollistaen ihmiselle olla täysin hallinnassa. Jos olet koskaan kokenut tilanteen, jossa et voi muistaa tiettyä muistoa tai tiettyä päivämäärää, se on turhauttava kokemus. Tehostetun älykkyyden avulla voit muistaa täydellisesti, koska tekoälyjärjestelmästä tulee biologisen muistipankkisi laajennus.

Tämänkaltaista älykkyyden amplifikaatiota tutkittiin myös artikkelissa “Man-Computer Symbiosis“, joka julkaistiin vuonna 1960 J.C.R. Lickliderin toimesta. Tämä valaistuva artikkeli tarjoaa varhaisen kuvauksen siitä, miten ihmiset on opittava hallitsemaan tekoälyä muodostamalla symbioottinen suhde tekoälyn kanssa. J.C.R. Licklider totesi, “Ihmisten ja tietokoneiden on opittava yhteistyöhön päätöksenteon tekemiseksi ja monimutkaisten tilanteiden hallitsemiseksi ilman joustamatonta riippuvuutta ennalta määrätyistä ohjelmista”.

Koneoppiminen on salainen ase, joka takaa, että tietokone ei ole ennalta määrätty, mutta se ei vielä ratkaise ongelmaa, miten voimme päästä symbioosin pariin.

J.C.R. Licklider jatkoi kommentilla, “Toivomme, että ei ole liian monia vuosia, kun ihmisaivot ja tietokoneet ovat tiiviisti kytkettyjä, ja tuloksena oleva yhteistyö ajattelee tavalla, jota mikään ihmisaivot ei ole koskaan ajatellut ja käsittelee tietoa tavalla, jota ei voida lähestyä nykyisillä tietokoneilla, joita tunnemme tänään.”

Vaarhaisen esimerkin siitä, miten tämä toteutetaan, voidaan nähdä shakkipelin maailmassa. Vaikka useimmat ihmiset tuntevat Garry Kasparovin tappion vuonna 1997 IBM:n Deep Blue -tietokoneelle, on uudempi ja mielenkiintoisempi kehitys.

Siitä, mitä tiedämme jo vuosikymmenien ajan, tekoälyjärjestelmä voi helposti voittaa minkä tahansa shakinpelaajan, mielenkiintoisempaa on viimeaikaiset kehitys, jossa ihminen ja tekoäly voivat muodostaa tiimin, joka voi voittaa tekoälyjärjestelmän. Tässä yhteistyössä tiimi jakaa tehtävät, tekoäly hoitaa raskaat laskelmat, mallintamisen ja eteenpäin suuntautuneen ajattelun. Ihminen lisää arvoa hyödyntämällä ihmisen intuitiota ja vuosikymmenten shakkitutkimusta.

Vaikka tällä hetkellä ihminen ja tekoäly voivat voittaa tekoälyjärjestelmän, on tuntematon, säilyykö tämä voitto tulevaisuudessa. Kuitenkin tämä on vakava osoitus siitä, että jos ihmiset voivat viestiä, koordinoida ja hallita tekoälyä, joka on heidän mielensä laajennus, suuria ongelmia, joita ihmiset eivät voi ratkaista tänään tai yksin tekoälyohjelmilla, voivat ratkaista ihmisen ja tekoälyn unioni.

J.C.R. Lickliderin yksi viimeisistä kommentteista korostaa aivokone rajapintojen kehittämisen tärkeyttä, jotta voidaan mahdollistaa reaaliaikainen tekoälyviestintä ihmisen aivoissa.

“Toinen tärkeä tavoite on läheisesti liittynyt. Se on saada tietokoneet tehokkaasti prosesseihin, jotka tapahtuvat “reaaliajassa”, ajassa, joka liikkuu liian nopeasti sallimaan tietokoneiden käytön perinteisillä tavoilla. Kuvittele esimerkiksi ohjaavan taistelua tietokoneen avulla sellaisella aikataululla. Muotoilet ongelman tänään. Huomenna vietät aikaa ohjelmoijan kanssa. Seuraavalla viikolla tietokone omistaa 5 minuuttia ohjelman kokoamiseen ja 47 sekuntia laskemaan vastauksen ongelmaasi. Saat 20 jalan pituisen paperin, joka on täynnä numeroita, jotka eivät anna lopullista ratkaisua, vaan ehdottavat taktiikkaa, jota pitäisi tutkia simulaation avulla. Ilmeisesti taistelu olisi ohi, ennen kuin toinen askel suunnittelussa olisi aloitettu. Ajatella yhteistyössä tietokoneen kanssa samalla tavalla kuin ajattelet kollegan kanssa, jonka osaamisala täydentää omaa osaamistasi vaatii paljon tiukemman kytkennän ihmisen ja koneen välillä kuin esimerkki ja kuin on mahdollista tänään.”

Miten älykkyyden amplifikaatio toimii?

Älykkyyden amplifikaatio aivokone rajapinnan kautta on edelleen varhaisessa vaiheessa ja se on työn alla. On ymmärrettävä, että ihmisen aivot hyödyntävät mallintamista symbolismin ymmärtämiseksi ja yhteyksien luomiseksi tietojen välillä. Esimerkiksi, jos näet viivoja, jotka on järjestetty tietyn järjestyksen mukaan, kuten kirjain A, voit tunnistaa symbolin A. Siitä eteenpäin voit muodostaa kirjaimen muodon aivoissasi, kun luet sanan APPLE. Voit tunnistaa lisää malleja, kun luet, että AN APPLE FELL FROM A TREE. Ihmisen aivot jatkavat yhteyksien luomista eteenpäin merkeistä, sanoista, lauseista, kappaleista, luvuista ja kirjoista eteenpäin.

Ongelma on, että ihmisen aivot eivät ole täydellisiä, ja tämä epätäydellinen järjestelmä aiheuttaa mallintamisjärjestelmien epäonnistumisen. Kuvittele, mitä tapahtuisi, jos voit lukea koko kirjan ja tekoälyjärjestelmä voisi muodostaa tarvittavat mallintamiset, joilla voit saavuttaa täydellisen muistin. Tämä parantaisi ihmisen kykyä työskennellä esseissä, luoda tuotteita tai palveluita, jotka riippuvat tästä tiedosta, tai vain pitää älykästä keskustelua ilman muistin katkoksia.

Muualla keskustelun aikana ihmisen aivot voivat yhdistää internetiin reaaliajassa etsimään tietoa ja jakamaan tai välittämään tietoa. Sen sijaan, että joutuisit katsomaan YouTube-videon useita kertoja oppiaksesi jotain, katsominen kerran riittäisi täydelliseen muistiin. Lisäksi mallintamisjärjestelmien avulla ihmisen aivot voivat dekoodata videon ja audion nopeammin kuin reaaliajassa. Tämä tarkoittaa, että ihminen voisi omaksua sisällön videosta 2x, 3x tai useamman kerran nopeammin.

Mistä voin löytää aivokone rajapinnat?

On edelleen varhainen vaihe tällaisen älykkyyden amplifikaation kehittämisessä. On useita kehityshankkeita käynnissä, joissa kehitetään erilaisia aivokone rajapintoja, jotka voivat lopulta kehittyä tällaisiin sovelluksiin. Merkittävin esimerkki on Elon Muskin yritys Neuralink, joka on varhaisessa vaiheessa kehittämässä ultra korkean kaistan aivokone rajapintaa yhdistämään ihmisiä ja tietokoneita.

Neuralink on työskentelemässä ensimmäisen hermoimplantin luomiseksi, joka mahdollistaa käyttäjilleen tietokoneen tai mobiililaitteen hallinnan missä tahansa. Tämän saavuttamiseksi mikroskaalaiset langat asennetaan aivojen alueisiin, jotka ohjaavat liikettä. Kussakin langassa on useita elektrodeja, jotka yhdistetään implanttiin, jota kutsutaan Linkiksi.

Even aivokone rajapinnan kehittäjät eivät välttämättä ymmärrä, miten se toimii mikroskooppisella neurokemiallisella tasolla. Ihmisen aivojen plastisuuden (kyvyn muuttaa itseään) vuoksi on itse asiassa ihmisen aivot, jotka vastaanottavat syötteitä ja oppivat itse tarvittavat tulostukset aivokone rajapinnan toimimiseksi.

Useimmat aivokone rajapinnat käyttävät dekooderia selvittämään aivoaaltoja ja malleja, jotka vastaanotetaan ihmisen aivoissa. Tämä dekooderi käyttää erilaisia koneoppimismenetelmiä, mukaan lukien syvän oppimisen, jotta voisi oppia dekoodaamaan vastaanotetun tiedon ja tunnistamaan liikkeen aikomukset ja toivottuja toimintoja. Dekoodaamalla nämä mallit se voi parhaiten ymmärtää, mitä ihmisen aivot tavoittelevat.

On suljettu järjestelmä, jossa käyttäjä tekee liikkeen aikomuksen vain ajattelemalla, ja Neuralink-dekooderi tulkitsee aikomuksen. Tämä kääntää ajatuksen toiminnaksi, joka toteutetaan maailmassa kohdistimella tai robottikäsillä. Ihminen saa visuaalisen vahvistuksen onnistuneesta toiminnasta, ja tämä neurokemiallinen palaute kouluttaa aivot hallitsemaan Neuralinkiä helpommin. Haaste aivokone rajapinnan kehittäjille on rakentaa dekooderi, joka ei ole liian suuri oppimisen taakka loppukäyttäjälle.

Jotkut aivokone rajapintojen ongelmat liittyvät viiveisiin, eli viiveisiin syötteen ja tulostuksen välillä sekä ihmisen että aivokone rajapinnan puolella. Neuralink on parhaillaan korjaamassa joitain näihin ongelmiin liittyviä ongelmia, kuten Joseph O’Doherty, neuroinsinööri Neuralinkissa ja sen hermosignaali tiimin johtaja, haastattelussa todettiin.

“Askelen yksi on löytää viiveiden lähteet ja poistaa ne kaikki. Haluamme olla alhaisella viiveellä koko järjestelmässä. Se sisältää hermoimpulssien havaitsemisen; se sisältää niiden prosessoinnin implantissa; se sisältää radiota, joka on lähetettävä – siinä on paketin muodostamisen yksityiskohtia Bluetoothilla, jotka voivat lisätä viivettä. Ja se sisältää vastaanottavan puolen, jossa tehdään jonkin verran prosessointia mallin päättelyvaiheessa, ja se sisältää myös kuvien piirtämisen ruudulle kohdistimelle, jonka hallitset. Mikä tahansa pieni viive, joka on siellä, lisää viivettä ja vaikuttaa suljettuun silmukkaan.

Vaikka Neuralink on tunnetuin esimerkki aivokone rajapinnasta, on monia muita ryhmiä, jotka työskentelevät mielenkiintoisissa projekteissa. Esimerkiksi tutkijat Howard Hughesin lääketieteellisestä instituutista ovat onnistuneesti mahdollistaneet aivokone rajapinnan kirjoittaa käyttäjien mielentilaa ensimmäisen kerran. Tutkijaryhmä tulkitsee aivotoimintaa, joka liittyy käsin kirjoittamiseen, saadakseen tuloksen. Tässä tapauksessa harjoittelun myötä aivot oppivat strategisesti ajattelemaan käsin kirjoittamisesta järjestyksessä, jota aivokone rajapinta tunnisti. Halvaantunut osallistuja pystyi kirjoittamaan 90 merkkiä minuutissa, mikä on yli kaksi kertaa enemmän kuin aiemmin tallennettu toisella aivokone rajapinnalla.

Toinen esimerkki on tutkimus, jossa kaksi kliinistä kokeen osallistujaa, jotka ovat halvaantuneita, käyttivät BrainGate-järjestelmää langattoman lähettimen kanssa. Langattoman lähettimen kautta he pystyivät osoittamaan, napsauttamaan ja kirjoittamaan tavalliseen tablet-tietokoneeseen.

Vahvistettu symbioottinen äly vs. Ihmisen äly

Voimme kuvitella maailman, jossa jotkut ihmiset ovat parannettuja, kun taas toiset ihmiset valitsevat olematta parannettuja. Tämän takana oleva vaara on, että se lisää kuilua rikkaiden ihmisten ja muiden ihmisten välillä, jotka joko vapaaehtoisesti tai ei paranna itseään.

Parannettu työntekijä pystyy saavuttamaan merkittäviä aikasäästöjä, koska hänellä ei ole tarve epäillä itseään, ja hänellä on helppo pääsy tietoihin tai hakeminen aiemmin tuntemattomista tiedoista internetistä. Tekoäly voi nopeasti hälyttää ihmiselle (tai suodattaa) tiedon, joka on epäolennaista, väärää tai alaista. Parannetun ihmisen täydellinen muisti voi kääntää, miten hän suorittaa tehtäviä, ja hän voi eksponentiaalisesti lisätä sekä tehokkuutta että tuottavuutta.

Sen sijaan, että kirjoittaisit tekstiä tai puhuisit äneen, parannettu ihminen voisi vain ajatella, ja teksti ilmestyisi magiasti ruudulle. Aikasäästö tästä yksinkertaisesta aivokone rajapinnasta olisi merkittävä. Aivokone rajapinta ja tekoälyjärjestelmä voivat olla vain asennettuina ihmisen aivoihin ja langattomasti ladata ulkoisista voimanlähteistä, tai ne voivat itse asiassa tuottaa energiaa samasta kalorimäärästä ja resursseista, jotka ovat rakennettu ihmisen kehoon ja aivoihin. Vaikka se on erittäin spekulatiivista, voi olla nanorobotteja, jotka voivat ylittää veriaivoesteen ja luoda aivokone rajapinnan.

Parannettu ihminen voi havaita, että keskustelu parannettujen ja parannettujen ihmisten välillä on turhaa ja tylsää. He voivat valita yhdistymisen muiden parannettujen ihmisten kanssa, jotka haluavat yhteistyöhön perustaa yrityksiä, kirjoittaa merkittäviä artikkeleita tai tulla tuottavammaksi muilla tavoilla. Työnantaja voi valita olematta kiinnostunut koulutustaustasta tai kokemuksesta, vaan palkata vain henkilöstöä, joka on parannettu.

Yhteiskunta voi kulkea eri polkuja, joista jokainen johtaa eri lopputuloksiin. Yhdellä polulla voi olla kaksi tyyppiä ihmisiä, jotka vain oppivat elämään yhdessä.

Ennen kuin aivokone rajapinnat saavuttavat tämän tilan, varhaiset kehitys on keskittynyt neurologisiin ongelmiin, jotka sisältävät seuraavat:

• Muistinmenetys
• Kuulovaurio
• Sokeus
• Halvaus
• Masennus
• Unettomuus
• Äärimmäinen kipu
• Kouristukset
• Ahdistus
• Riippuvuus
• Aivohalvaus
• Aivovaurio

On muistettava, että Neuralinkin pitkän aikavälin tavoite, kuten Elon Musk on todennut, on “luoda korkean kaistan aivokone rajapinta, joka mahdollistaa ihmisille mukaan menemisen”. Seurauksena on, että jos kehittämme yleisen tekoälyn, tämä kehitys johtaa väistämättä superälykkyyteen. Aivokone rajapinta on ihmiskunnan viimeinen ratkaisu maailmaan, jossa on superälykäs, joka on paljon kehittyneempi kuin nykyinen biologinen ihmisaivot. On nähtävä, kuinka monta ihmistä valitsee parantaa itseään, mutta sillä välin aivokone rajapinnat ovat yksi tärkeimmistä kehityksistä, jotka sisältävät syvän vahvistusoppimisen järjestelmiä.