Il futuro delle interfacce cervello macchina: intelligenza simbiotica vs intelligenza umana

Esploreremo cos'è l'amplificazione dell'intelligenza tramite le interfacce cervello macchina (BMI), perché è importante e perché potrebbe esserci una divisione futura tra gli esseri umani che rimangono non potenziati e gli esseri umani che scelgono di amplificare la loro intelligenza creando una simbiosi sinergica con l'intelligenza artificiale ( AI).

Gli esseri umani che si connettono con il BMI saranno dotati di migliori prestazioni cognitive e maggiore produttività sul posto di lavoro e oltre.

Che cos'è l'amplificazione dell'intelligenza?

Il concetto di amplificazione dell'intelligenza è stato introdotto per la prima volta da William Ross Ashby nel suo rivoluzionario libro intitolato Introduzione alla cibernetica. Il termine si è poi evoluto fino a diventare ciò che oggi riconosciamo come Intelligenza Aumentata, una sottosezione dell’apprendimento automatico progettata innanzitutto per potenziare e migliorare l’intelligenza umana con l’assistenza dell’intelligenza artificiale. Il concetto è quello di migliorare sia il processo decisionale umano, sia il rapido accesso alle informazioni di cui gli esseri umani dispongono al fine di migliorare la qualità di tali decisioni. È qui che finisce il significato attuale di Intelligenza Aumentata, si tratta di un'intelligenza artificiale che utilizza l'apprendimento automatico e il deep learning per assistere gli esseri umani con dati fruibili, ma non esiste una relazione simbiotica in tempo reale.

È qui che entrano in gioco i BMI, che consentiranno il miglioramento della cognizione umana ben oltre la versione odierna dell'Intelligenza Aumentata.

A differenza del nostro attuale accesso ai dati che avviene con computer, smartphone o altri dispositivi, un indice di massa corporea è intrinsecamente progettato in modo che sia possibile accedere a Internet e all'intelligenza artificiale che consente l'accesso a Internet senza un dispositivo esterno. Il BMI sarà impiantato all'interno del cervello umano e diventa intrinsecamente un'estensione della mente umana.

In altre parole, invece di fare affidamento sulla memoria, o dover aprire un libro o visitare un sito Web, un essere umano potenziato potrebbe avere accesso a tutte le informazioni archiviate su Internet e un'intelligenza artificiale avanzata potrebbe alimentare i punti dati pertinenti al cervello umano, consentendo all'essere umano di avere il pieno controllo. Se hai mai avuto un momento in cui non riesci a ricordare un certo ricordo, o ricordare una data specifica, è un'esperienza frustrante. Con l'intelligenza aumentata potresti avere un ricordo perfetto grazie al sistema di intelligenza artificiale che diventa un'estensione della tua banca di memoria biologica.

Questo tipo di amplificazione dell'intelligenza è stato ulteriormente esplorato in "Simbiosi Uomo-Computer” un documento speculativo pubblicato nel 1960 da JCR Licklider. Questo documento illuminante offre una prima descrizione di come gli esseri umani devono imparare a controllare l'IA formando una relazione simbiotica con l'IA. Come affermato da JCR Licklider, “Consentire a uomini e computer di cooperare nel prendere decisioni e controllare situazioni complesse senza una dipendenza inflessibile da programmi prestabiliti”.

L'apprendimento automatico è la salsa segreta che garantisce che un computer non sia ovviamente predeterminato, tuttavia non affronta ancora il problema di come possiamo accedere a questa simbiosi.

JCR Licklider ha continuato con questo commento: "La speranza è che, tra non troppi anni, cervelli umani e macchine informatiche saranno accoppiati in modo molto stretto, e che la partnership che ne risulterà penserà come nessun cervello umano ha mai pensato ed elaborerà i dati in un modo non avvicinato dal trattamento delle informazioni macchine che conosciamo oggi.” 

Un primo esempio di come questo viene implementato può essere visto nel mondo degli scacchi. Mentre la maggior parte delle persone ha familiarità con La perdita di Garry Kasparov nel 1997, contro il computer IBM Deep Blue, c'è uno sviluppo più nuovo e più interessante.

Sebbene sappiamo da decenni che un sistema di intelligenza artificiale avanzato può facilmente sconfiggere qualsiasi giocatore di scacchi, ciò che è più interessante sono i recenti sviluppi in base ai quali un L'intelligenza artificiale può essere sconfitta da un team umano e di intelligenza artificiale.  In questo ambiente cooperativo il team divide i compiti, l'intelligenza artificiale fa il lavoro pesante di calcoli massicci, riconoscimento di modelli e lungimiranza. L'umano aggiunge valore sfruttando l'intuizione umana e decenni di studio della scacchiera.

Mentre attualmente il team umano e IA può sconfiggere un'IA, non è noto se questo tipo di vittoria rimarrà costante andando avanti. Tuttavia, questo è un serio indicatore del fatto che gli esseri umani dovrebbero essere in grado di comunicare, coordinare e controllare correttamente un'intelligenza artificiale che è essenzialmente un'estensione delle loro menti, che i principali problemi che non possono essere affrontati dagli esseri umani oggi, o da programmi di intelligenza artificiale autonomi, potrebbero essere gestito da un'unione di entrambi.

Uno dei commenti finali di JCR Licklider illustra chiaramente l'importanza di progettare BMI in grado di consentire la comunicazione IA in tempo reale all'interno del cervello umano.

“L'altro obiettivo principale è strettamente correlato. Significa portare le macchine informatiche in modo efficace nei processi di pensiero che devono svolgersi in "tempo reale", tempo che si muove troppo velocemente per consentire l'uso dei computer in modi convenzionali. Immaginiamo, per esempio, di provare a dirigere una battaglia con l'aiuto di un computer in un programma come questo. Formula il tuo problema oggi. Domani passi con un programmatore. La prossima settimana il computer dedica 5 minuti all'assemblaggio del tuo programma e 47 secondi al calcolo della risposta al tuo problema. Ottieni un foglio di carta lungo 20 piedi, pieno di numeri che, invece di fornire una soluzione finale, suggeriscono solo una tattica che dovrebbe essere esplorata con la simulazione. Ovviamente, la battaglia sarebbe finita prima che iniziasse la seconda fase della sua pianificazione. Pensare interagendo con un computer nello stesso modo in cui pensi con un collega la cui competenza integra la tua richiederà un accoppiamento molto più stretto tra uomo e macchina di quanto suggerisca l'esempio e di quanto sia possibile oggi».

Come funziona l'amplificazione dell'intelligenza?

L'amplificazione dell'intelligenza tramite BMI è ancora agli inizi ed è un lavoro in corso. Deve essere chiaro che il cervello umano sfrutta il riconoscimento di schemi per comprendere il simbolismo e creare connessioni tra i dati. Ad esempio, se vedi linee strutturate in una sequenza specifica come la lettera A, puoi riconoscere il simbolo A. Da lì in poi puoi fare in modo che la lettera formi uno schema nel tuo cervello quando leggi la parola MELA. Puoi quindi riconoscere altri schemi quando leggi che UNA MELA È CADUTA DA UN ALBERO. Il cervello umano continua a creare connessioni dai personaggi, alle parole, alle frasi, ai paragrafi, ai capitoli, e poi ai libri e oltre.

Il problema è che il cervello umano non ha un ricordo perfetto e questo sistema imperfetto fa fallire i sistemi di riconoscimento dei modelli. Immagina cosa accadrebbe se potessi leggere un intero libro e un sistema di intelligenza artificiale fosse in grado di formare quei riconoscimenti di schemi necessari per fornire istantaneamente un ricordo perfetto. Ciò migliorerebbe la capacità dell'essere umano di lavorare su un saggio, di creare prodotti o servizi che si basano su tali informazioni o semplicemente di avere una conversazione intelligente senza vuoti di memoria.

In altri casi, durante una conversazione, il cervello umano potrebbe connettersi istantaneamente a Internet per individuare informazioni in tempo reale e distribuire o trasmettere tali informazioni. Invece di dover guardare un video di YouTube più volte per imparare qualcosa, guardarlo una volta sarebbe sufficiente per un ricordo perfetto. Il vantaggio aggiuntivo di ulteriori sistemi di riconoscimento del modello è che il cervello umano potrebbe decodificare il video e l'audio più velocemente che in tempo reale. Ciò significa che l'essere umano potrebbe assorbire il contenuto del video a velocità di 2x, 3x o oltre.

Dove posso trovare le interfacce Brain Machine?

È ancora molto presto per questo tipo di amplificazione dell'intelligenza. Sono in corso molteplici sforzi per sviluppare vari BMI che potrebbero eventualmente evolversi in questo tipo di applicazione. La più notevole è la compagnia di Elon Musk Neuralink cioè nelle prime fasi di sviluppo di un BMI a larghezza di banda ultra elevata per connettere esseri umani e computer.

Neurallink sta lavorando alla creazione del primo impianto neurale che consentirà agli utenti di controllare un computer o un dispositivo mobile ovunque vadano. Per ottenere questo, i fili su scala micron vengono inseriti nelle aree del cervello che controllano il movimento. Ogni filo contiene molti elettrodi e li collega a un impianto chiamato Link.

Anche gli sviluppatori di un sistema BMI potrebbero non comprendere appieno come funziona a livello neurochimico di micron. A causa della plasticità del cervello umano (capacità di modificarsi) è in realtà il cervello umano che riceve gli input e quindi apprende da solo gli output necessari affinché il BMI faccia la sua magia.

La maggior parte dei BMI utilizza un decodificatore per decifrare le onde cerebrali e i modelli che vengono ricevuti dal cervello umano. Questo decodificatore utilizza vari tipi di apprendimento automatico, incluso il deep learning, per imparare a decodificare le informazioni ricevute nel tentativo di identificare le intenzioni di movimento e le azioni desiderate. Decodificando questi schemi può capire meglio ciò che il cervello umano sta cercando di ottenere.

È un sistema a circuito chiuso in cui l'utente crea un intento motorio semplicemente pensando e il decodificatore Neuralink decifra l'intento. Questo traduce il pensiero in azione che viene poi messa in atto nel mondo da un cursore o da un braccio robotico. L'essere umano riceve una conferma visiva di un'azione riuscita e quel feedback neurochimico allena il cervello a controllare più facilmente il Neuralink. La sfida per qualsiasi azienda BMI è costruire un decodificatore che non sia un onere di apprendimento eccessivo per l'utente finale.

Alcuni dei problemi con gli attuali BMI riguardano la latenza, questo è l'intervallo di tempo tra l'input e l'output sia dal lato umano che da quello del BMI. Attualmente, Neuralink sta lavorando per risolvere alcuni dei problemi legati a questo problema, come affermato da Joseph O'Doherty, un neuroingegnere di Neuralink e capo del suo team di segnali cerebrali, in un'intervista.

“Il primo passo è trovare le fonti di latenza ed eliminarle tutte. Vogliamo avere una bassa latenza in tutto il sistema. Ciò include il rilevamento di picchi; che include la loro elaborazione sull'impianto; che include la radio che deve trasmetterli: ci sono tutti i tipi di dettagli di pacchettizzazione con Bluetooth che possono aggiungere latenza. E questo include il lato ricevente, dove esegui alcune elaborazioni nella fase di inferenza del modello, e questo include anche il disegno di pixel sullo schermo per il cursore che stai controllando. Qualsiasi piccola quantità di ritardo che hai lì aggiunge ritardo e ciò influisce sul controllo a circuito chiuso.

Mentre Neuralink è l'esempio più popolare di BMI, ci sono anche molti altri team che lavorano su progetti affascinanti. Ad esempio, i ricercatori dell'Howard Hughes Medical Institute hanno avuto successo ha permesso a un indice di massa corporea di digitare la calligrafia mentale degli utenti per la prima volta . Il team ha decifrato l'attività cerebrale associata alla scrittura di lettere a mano per ottenere il risultato. In questo caso con la pratica il cervello ha imparato a pensare strategicamente alla scrittura a mano in una sequenza che è stata poi riconosciuta dal BMI. Il partecipante paralizzato è stato in grado di digitare 90 caratteri al minuto, che è più del doppio della quantità precedentemente registrata con un diverso tipo di BMI.

Un altro esempio include uno studio con due partecipanti alla sperimentazione clinica che hanno la paralisi e hanno usato il Sistema BrainGate con un trasmettitore wireless. Attraverso il trasmettitore wireless, potevano puntare, fare clic e digitare su un tablet standard.

Intelligenza simbiotica amplificata contro intelligenza umana

Possiamo immaginare un mondo in cui alcuni umani sono aumentati mentre altri umani scelgono di essere naturali e non riescono ad aumentare se stessi. Il pericolo alla base di questo è che amplificherà il divario tra gli umani ricchi con i mezzi finanziari per aumentare se stessi e altri umani che, volontariamente o meno, rimangono non potenziati.

Un dipendente potenziato sarà in grado di ottenere un notevole risparmio di tempo non dovendo indovinare se stesso, con una facile capacità di richiamare istantaneamente informazioni o recuperare dati precedentemente sconosciuti da Internet. Un'intelligenza artificiale potrebbe avvisare rapidamente le informazioni umane (o filtrare) che sono irrilevanti, false o scadenti. L'essere umano potenziato con un ricordo perfetto può ruotare nel modo in cui svolge i compiti e potrebbe aumentare in modo esponenziale sia l'efficienza che la produttività.

Invece di digitare del testo o parlare ad alta voce, l'essere umano potenziato potrebbe semplicemente pensare e il testo apparirà magicamente su uno schermo. Il risparmio di tempo da questa versione più semplice di un BMI sarebbe significativo. L'indice di massa corporea con il sistema di intelligenza artificiale può essere semplicemente impiantato nel cervello umano e caricato in modalità wireless a fonti di alimentazione esterne, oppure essere in grado di alimentarsi effettivamente con lo stesso tipo di calorie e risorse integrate nel corpo umano e nel cervello. Sebbene sia super speculativo, potrebbe esserci nanobot che può attraversare la barriera emato-encefalica per generare un BMI.

Un essere umano potenziato può scoprire che la conversazione con un essere umano non potenziato è ridondante e noiosa. Possono scegliere di associarsi con altri umani potenziati che desiderano collaborare per avviare attività commerciali, scrivere articoli seminali o diventare produttivi in ​​altri modi. Un datore di lavoro può scegliere di ignorare il background o l'esperienza educativa, per concentrarsi invece solo sull'assunzione di personale che è stato migliorato.

La società potrebbe prendere strade diverse, ognuna delle quali porta a risultati diversi. Su un percorso potrebbero esserci due tipi di umani che semplicemente imparano a coesistere.

Prima che il BMI raggiunga questo stato, i primi sviluppi si stanno concentrando sui problemi neurologici che includono quanto segue:

• Perdita di memoria
• Perdita uditiva
• Cecità
• Paralisi
• Depressione
• Miglioramento dell’insonnia
• Dolore estremo
• Convulsioni
• Ansia
• Dipendenza
• Strokes
• Brain Damage

Non va dimenticato che l'obiettivo a lungo termine di Neurallink as dichiarato da Elon Musk è, "Creare un'interfaccia ad alta larghezza di banda che consenta agli umani di seguire il viaggio”. Le implicazioni sono che se sviluppiamo con successo Intelligenza generale artificiale, questo sviluppo ci porta inevitabilmente alla Superintelligenza. Un BMI sarà la soluzione finale dell’umanità per vivere in un mondo dotato di una superintelligenza molto più avanzata del nostro attuale cervello umano biologico. Resta da vedere quanti esseri umani sceglieranno di migliorare se stessi, nel frattempo i BMI rimangono uno degli sviluppi più importanti dotati di sistemi di apprendimento con rinforzo profondo.