ფუტურისტული სერია
ყველა დროის 6 საუკეთესო მანქანათმცოდნეობის და AI წიგნი (2024 წლის მაისი)
ხელოვნური ინტელექტის სამყარო შეიძლება იყოს დამაშინებელი ტერმინოლოგიისა და მანქანური სწავლების სხვადასხვა ალგორითმების გამო. მას შემდეგ, რაც წავიკითხე 50-ზე მეტი ყველაზე რეკომენდირებული წიგნი მანქანათმცოდნეობის შესახებ, შევადგინე ჩემი პირადი სია, რომელიც აუცილებლად წასაკითხია.
წიგნები, რომლებიც არჩეული იყო, ეფუძნება იდეების ტიპებს, რომლებიც შემოტანილია და რამდენად კარგად არის წარმოდგენილი სხვადასხვა ცნებები, როგორიცაა ღრმა სწავლა, განმტკიცების სწავლა და გენეტიკური ალგორითმები. რაც მთავარია, სია ეფუძნება წიგნებს, რომლებიც საუკეთესოდ უხსნიან გზას ფუტურისტებსა და მკვლევარებს, რათა აეშენებინათ აშკარად პასუხისმგებელი და ახსნადი AI.
# 6. როგორ მუშაობს AI: ჯადოქრობიდან მეცნიერებამდე რონალდ ტ.კნეუსელის მიერ
„როგორ მუშაობს AI“ არის ლაკონური და მკაფიო წიგნი, რომელიც შექმნილია მანქანური სწავლის ძირითადი საფუძვლების გამოსაკვეთად. ეს წიგნი ხელს უწყობს მანქანათმცოდნეობის მდიდარი ისტორიის შესწავლას, მოგზაურობის დროს AI სისტემების დაარსებიდან თანამედროვე მეთოდოლოგიების გამოჩენამდე.
ისტორია ფენიანია, დაწყებული კარგად დაფუძნებული AI სისტემებით, როგორიცაა დამხმარე ვექტორული მანქანები, გადაწყვეტილების ხეები და შემთხვევითი ტყეები. ამ ადრინდელმა სისტემებმა გზა გაუხსნა ინოვაციური წინსვლისთვის, რამაც გამოიწვია უფრო დახვეწილი მიდგომების განვითარება, როგორიცაა ნერვული ქსელები და კონვოლუციური ნერვული ქსელები. წიგნში განხილულია დიდი ენობრივი მოდელების (LLMs) წარმოუდგენელი შესაძლებლობები, რომლებიც დღევანდელი უახლესი გენერაციული AI-ის მთავარი ძალაა.
საფუძვლების გაგება, მაგალითად, როგორ შეუძლია ხმაური-სურათის ტექნოლოგიას არსებული გამოსახულების გამეორება და თუნდაც ახალი, უპრეცედენტო სურათების შექმნა ერთი შეხედვით შემთხვევითი მოთხოვნიდან, გადამწყვეტია დღევანდელი გამოსახულების გენერატორების მამოძრავებელი ძალების გასაგებად. ეს წიგნი ლამაზად ხსნის ამ ფუნდამენტურ ასპექტებს, რაც მკითხველს საშუალებას აძლევს გააცნობიეროს გამოსახულების გენერირების ტექნოლოგიების სირთულეები და ძირითადი მექანიკა.
რონ კნეუსელი, ავტორი, აჩვენებს ღირსეულ ძალისხმევას თავისი პერსპექტივების გასარკვევად, თუ რატომ არის OpenAI-ის ChatGPT და მისი LLM მოდელი ნამდვილი AI-ს დასაწყისს. ის ზედმიწევნით წარმოაჩენს, თუ როგორ ავლენენ განსხვავებულ LLM-ებს გონების თეორიის ინტუიციურად გაგების უნარი. ეს გაჩენილი თვისებები, როგორც ჩანს, უფრო გამოხატული და გავლენიანი ხდება ტრენინგის მოდელის ზომაზე დაყრდნობით. Kneusel განიხილავს, თუ როგორ უფრო დიდი რაოდენობის პარამეტრების შედეგი, როგორც წესი, ყველაზე კვალიფიციურ და წარმატებულ LLM მოდელებს, რაც უზრუნველყოფს ამ მოდელების სკალირების დინამიკასა და ეფექტურობას უფრო ღრმად.
ეს წიგნი არის შუქურა მათთვის, ვისაც სურს შეიტყოს მეტი ხელოვნური ინტელექტის სამყაროს შესახებ, გთავაზობთ დეტალურ, მაგრამ გასაგებ მიმოხილვას მანქანათმცოდნეობის ტექნოლოგიების ევოლუციური ტრაექტორიის შესახებ, მათი ელემენტარული ფორმებიდან დღევანდელ პიონერულ არსებებამდე. იქნება თუ არა დამწყები თუ ვინმე, ვინც კარგად ფლობს ამ საკითხს, „როგორ მუშაობს ხელოვნური ინტელექტი“ შექმნილია იმისთვის, რომ მოგაწოდოთ ტრანსფორმაციული ტექნოლოგიების დახვეწილი გაგება, რომლებიც განაგრძობენ ჩვენს სამყაროს ფორმირებას.
# 5. Life 3.0 მაქს ტეგმარკის მიერ
"Life 3.0”-ს აქვს ამბიციური მიზანი და ეს არის შეისწავლოს შესაძლებლობები იმის შესახებ, თუ როგორ ვიქნებით მომავალში AI-სთან ერთად. ხელოვნური გენერალური ინტელექტი (AGI) არის ამის საბოლოო და გარდაუვალი შედეგი დაზვერვის აფეთქების არგუმენტი დამზადებულია ბრიტანელი მათემატიკოსის ირვინგ გუდის მიერ ჯერ კიდევ 1965 წელს. ეს არგუმენტი ამტკიცებს, რომ ზეადამიანური ინტელექტი იქნება მანქანის შედეგი, რომელსაც შეუძლია განუწყვეტლივ თვითგანვითარება. სადაზვერვო აფეთქების ცნობილი ციტატა ასეთია:
„მოდით, ულტრაინტელექტუალური მანქანა განისაზღვროს, როგორც მანქანა, რომელსაც შეუძლია გადააჭარბოს ნებისმიერი ადამიანის ინტელექტუალურ საქმიანობას, რაც არ უნდა ჭკვიანი იყოს. ვინაიდან მანქანების დიზაინი ერთ-ერთი ასეთი ინტელექტუალური საქმიანობაა, ულტრა ინტელექტუალურ მანქანას შეუძლია შექმნას კიდევ უკეთესი მანქანები; მაშინ უდავოდ მოხდებოდა „ინტელექტუალური აფეთქება“ და ადამიანის ინტელექტი შორს დარჩებოდა. ამრიგად, პირველი ულტრაინტელექტუალური მანქანა არის უკანასკნელი გამოგონება, რომელიც ადამიანმა ოდესმე უნდა გააკეთოს.
მაქს ტეგმარკი იწყებს წიგნს თეორიულ მომავალზე ცხოვრების სამყაროში, რომელსაც აკონტროლებს AGI. ამ მომენტიდან მოყოლებული ჩნდება ფეთქებადი კითხვები, როგორიცაა რა არის ინტელექტი? რა არის მეხსიერება? რა არის გამოთვლა? და რა არის სწავლა? როგორ მიგვიყვანს ეს კითხვები და შესაძლო პასუხები მანქანის პარადიგმამდე, რომელსაც შეუძლია გამოიყენოს სხვადასხვა ტიპის მანქანური სწავლება თვითგაუმჯობესების მიღწევების მისაღწევად, რაც საჭიროა ადამიანის დონის ინტელექტის მისაღწევად და გარდაუვალი სუპერინტელექტის მისაღწევად?
ეს არის წინდახედული აზროვნების ტიპი და მნიშვნელოვანი კითხვები, რომლებსაც Life 3.0 იკვლევს. Life 1.0 არის სიცოცხლის მარტივი ფორმები, როგორიცაა ბაქტერიები, რომლებიც შეიძლება შეიცვალოს მხოლოდ ევოლუციის გზით, რომელიც ცვლის მის დნმ-ს. Life 2.0 არის სიცოცხლის ფორმები, რომლებსაც შეუძლიათ საკუთარი პროგრამული უზრუნველყოფის ხელახალი დიზაინი, როგორიცაა ახალი ენის ან უნარების სწავლა. Life 3.0 არის ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც არა მხოლოდ შეუძლია შეცვალოს საკუთარი ქცევა და უნარები, არამედ შეუძლია შეცვალოს საკუთარი აპარატურა, მაგალითად, განაახლოს საკუთარი რობოტი.
მხოლოდ მაშინ, როცა გავიგებთ AGI-ს უპირატესობებსა და ნაკლოვანებებს, მაშინ შეგვიძლია დავიწყოთ ვარიანტების განხილვა, რათა დავრწმუნდეთ, რომ ავაშენებთ მეგობრულ AI-ს, ვიდრე ჩვენს მიზნებს შეესაბამება. ამის გასაკეთებლად შეიძლება ასევე დაგვჭირდეს გავიგოთ რა არის ცნობიერება? და რით განსხვავდება ხელოვნური ინტელექტის ცნობიერება ჩვენისგან?
ამ წიგნში ბევრი ცხელი თემაა შესწავლილი და ის სავალდებულო უნდა იყოს ყველასთვის, ვისაც ნამდვილად სურს გაიგოს, თუ როგორ არის AGI პოტენციური საფრთხე და ასევე იყოს პოტენციური ხსნარი კაცობრიობის ცივილიზაციის მომავლისთვის.
# 4. ადამიანის თავსებადი: ხელოვნური ინტელექტი და კონტროლის პრობლემა სტიუარტ რასელის მიერ
რა მოხდება, თუ ჩვენ მოვახერხეთ ინტელექტუალური აგენტის შექმნა, რაღაც, რომელიც აღიქვამს, მოქმედებს და უფრო გონიერია, ვიდრე მისი შემქმნელები? როგორ დავარწმუნოთ მანქანები, რომ მიაღწიონ ჩვენს მიზნებს საკუთარი მიზნების ნაცვლად?
ეს არის ის, რაც იწვევს წიგნის ერთ-ერთ ყველაზე მნიშვნელოვან კონცეფციას.ადამიანის თავსებადი: ხელოვნური ინტელექტი და კონტროლის პრობლემა”ეს არის ის, რომ ჩვენ უნდა ავიცილოთ თავიდან ”მანქანაში მიზნის მიცემა”, როგორც ერთხელ თქვა ნორბერტ ვინერმა. ინტელექტუალური მანქანა, რომელიც ძალიან დარწმუნებულია თავის ფიქსირებულ მიზნებში, არის სახიფათო ხელოვნური ინტელექტის საბოლოო ტიპი. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, თუ AI-ს არ სურს განიხილოს შესაძლებლობა, რომ ის არასწორია თავისი წინასწარ დაპროგრამებული მიზნისა და ფუნქციის შესრულებაში, მაშინ შესაძლოა შეუძლებელი იყოს AI სისტემის თავისთავად გამორთვა.
სტიუარტ რასელის მიერ ასახული სირთულე არის ხელოვნური ინტელექტის/რობოტის მითითება, რომ არცერთი დავალებული ბრძანება არ არის გამიზნული ნებისმიერ ფასად. ყავის მოსატანად ადამიანის სიცოცხლის გაწირვა ან ლანჩის მოსაწოდებლად კატის გრილზე გაღება არ არის კარგი. უნდა გვესმოდეს, რომ "რაც შეიძლება სწრაფად წამიყვანეთ აეროპორტში", არ ნიშნავს, რომ სიჩქარის შესახებ კანონები შეიძლება დაირღვეს, თუნდაც ეს ინსტრუქცია არ იყოს მკაფიო. თუ ხელოვნურმა ინტელექტუალმა შეცდომით მიიღო ზემოაღნიშნული, მაშინ მარცხის უსაფრთხოება გაურკვევლობის გარკვეული წინასწარ დაპროგრამებული დონეა. გარკვეული გაურკვევლობის პირობებში, AI-ს შეუძლია საკუთარი თავის გამოწვევა დავალების შესრულებამდე, შესაძლოა მოიძიოს სიტყვიერი დადასტურება.
1965 წლის ნაშრომში სახელწოდებით "სპეკულაციები პირველ ულტრადაზვერვის მანქანასთან დაკავშირებით"აიჯ გუდმა ბრწყინვალე მათემატიკოსმა, რომელიც მუშაობდა ალან ტურინგთან ერთად, თქვა: "ადამიანის გადარჩენა დამოკიდებულია ულტრაინტელექტუალური მანქანის ადრეულ მშენებლობაზე". სავსებით შესაძლებელია, რომ თავი დავიცვათ ეკოლოგიური, ბიოლოგიური და ჰუმანიტარული კატასტროფისგან, ჩვენ უნდა ავაშენოთ ყველაზე მოწინავე ხელოვნური ინტელექტი, რაც შეგვიძლია.
ეს ძირითადი ნაშრომი ხსნის დაზვერვის აფეთქებას, ეს თეორია არის ის, რომ ულტრაინტელექტუალურ მანქანას შეუძლია შექმნას კიდევ უკეთესი და უმაღლესი მანქანები ყოველი გამეორებით, და ეს აუცილებლად იწვევს AGI-ს შექმნას. მიუხედავად იმისა, რომ AGI შეიძლება თავდაპირველად იყოს თანაბარი ინტელექტის მქონე ადამიანისთვის, ის სწრაფად აჯობა ადამიანებს მოკლე დროში. ამ წინასწარგანსაზღვრული დასკვნის გამო, AI დეველოპერებისთვის მნიშვნელოვანია, გააცნობიერონ ძირითადი პრინციპები, რომლებიც გაზიარებულია ამ წიგნში და ისწავლონ როგორ უსაფრთხოდ გამოიყენონ ისინი ხელოვნური ინტელექტის სისტემების დიზაინში, რომლებსაც შეუძლიათ არა მხოლოდ ემსახურონ ადამიანებს, არამედ გადაარჩინონ ადამიანები საკუთარი თავისგან. .
როგორც სტიუარტ რასელმა ხაზგასმით აღნიშნა, ხელოვნური ინტელექტის გამოკვლევიდან უკან დახევა არ არის ვარიანტი, ჩვენ უნდა ვიმოქმედოთ წინ. ეს წიგნი არის საგზაო რუკა, რომელიც გვიხელმძღვანელებს უსაფრთხო, პასუხისმგებელი და აშკარად მომგებიანი AI სისტემების შექმნისკენ.
# 3. როგორ შევქმნათ გონება რეი კურცვეილის მიერ
რეი კურცვეილი არის მსოფლიოს ერთ-ერთ წამყვან გამომგონებელს, მოაზროვნეს და ფუტურისტს, მას მოიხსენიებენ, როგორც The Wall Street Journal-ის "მოუსვენარი გენიოსი" და ჟურნალ Forbes-ის "საბოლოო სააზროვნო მანქანა". ის ასევე არის Singularity University-ის თანადამფუძნებელი და ის ყველაზე ცნობილია თავისი ინოვაციური წიგნით "The Singularity is Near". "როგორ შევქმნათ გონება” ნაკლებად ეხმაურება ექსპონენციალური ზრდის საკითხებს, რომლებიც მისი სხვა ნამუშევრების დამახასიათებელი ნიშნებია, სამაგიეროდ, ის ფოკუსირებულია იმაზე, თუ როგორ უნდა გავიგოთ ადამიანის ტვინი, რათა შევქმნათ იგი საბოლოო სააზროვნო მანქანის შესაქმნელად.
ერთ-ერთი ძირითადი პრინციპი, რომელიც ასახულია ამ მნიშვნელოვან ნაშრომში, არის ის, თუ როგორ მუშაობს ნიმუშის ამოცნობა ადამიანის ტვინში. როგორ ცნობენ ადამიანები ყოველდღიურ ცხოვრებაში არსებულ ნიმუშებს? როგორ ყალიბდება ეს კავშირები ტვინში? წიგნი იწყება იერარქიული აზროვნების გაგებით, ეს არის სტრუქტურის გაგება, რომელიც შედგება სხვადასხვა ელემენტებისაგან, რომლებიც განლაგებულია შაბლონად, ეს განლაგება შემდეგ წარმოადგენს სიმბოლოს, როგორიცაა ასო ან სიმბოლო, და შემდეგ ეს უფრო მოწინავე ნიმუშად არის მოწყობილი. როგორიცაა სიტყვა და საბოლოოდ წინადადება. საბოლოოდ ეს შაბლონები აყალიბებენ იდეებს და ეს იდეები გარდაიქმნება პროდუქტად, რომლის აშენებაზეც ადამიანები არიან პასუხისმგებელი.
ვინაიდან ეს არის რეი კურცვეილის წიგნი, რა თქმა უნდა, დიდი დრო არ დასჭირდება ექსპონენციალური აზროვნების დანერგვას. "აჩქარებული დაბრუნების კანონიეს არის ამ მნიშვნელოვანი წიგნის დამახასიათებელი ნიშანი. ეს კანონი გვიჩვენებს, თუ როგორ აჩქარებს ტექნოლოგიები და აჩქარების ტემპი მიღწევების ტენდენციის გამო, რომ იკვებება საკუთარი თავისგან, რაც კიდევ უფრო ზრდის პროგრესის ტემპს. შემდეგ ეს აზროვნება შეიძლება გამოყენებულ იქნას იმაზე, თუ რამდენად სწრაფად ვსწავლობთ ადამიანის ტვინის გაგებას და შებრუნებას. ადამიანის ტვინში შაბლონების ამოცნობის სისტემების ეს დაჩქარებული გაგება შეიძლება გამოყენებულ იქნას AGI სისტემის შესაქმნელად.
ეს წიგნი იმდენად გარდამტეხი იყო ხელოვნური ინტელექტის მომავლისთვის, რომ ერიკ შმიდტმა აიყვანა რეი კურცვეილი ხელოვნური ხელოვნური ინტელექტის პროექტებზე სამუშაოდ, მას შემდეგ რაც დაამთავრა ამ მნიშვნელოვანი წიგნის წაკითხვა. შეუძლებელია მოკლე სტატიაში განხილული ყველა იდეისა და კონცეფციის გამოკვეთა, მიუხედავად ამისა, ეს არის ინსტრუმენტული წიგნი, რომელიც უნდა წაიკითხოთ, რათა უკეთ გავიგოთ, თუ როგორ მუშაობს ადამიანის ნერვული ქსელები, რათა შეიქმნას მოწინავე ხელოვნური ნერვული ქსელი.
ნიმუშის ამოცნობა არის ღრმა სწავლის მთავარი ელემენტი და ეს წიგნი ასახავს რატომ.
# 2. სამაგისტრო ალგორითმი პედრო დომინგოსის მიერ
ცენტრალური ჰიპოთეზა სამაგისტრო ალგორითმი არის ის, რომ მთელი ცოდნა - წარსული, აწმყო და მომავალი - შეიძლება იყოს მიღებული მონაცემებიდან ერთი, უნივერსალური სწავლის ალგორითმით, რომელიც რაოდენობრივად არის განსაზღვრული, როგორც ძირითადი ალგორითმი. წიგნში დეტალურადაა აღწერილი მანქანური სწავლების რამდენიმე საუკეთესო მეთოდოლოგია, იგი იძლევა დეტალურ ახსნას, თუ როგორ მუშაობს სხვადასხვა ალგორითმები, როგორ შეიძლება მათი ოპტიმიზაცია და როგორ შეუძლიათ ერთობლივად იმუშაონ მთავარი ალგორითმის შექმნის საბოლოო მიზნის მისაღწევად. ეს არის ალგორითმი, რომელსაც შეუძლია გადაჭრას ნებისმიერი პრობლემა, რომელსაც ჩვენ ვკვებავთ, და ეს მოიცავს კიბოს განკურნებას.
მკითხველი დაიწყებს გაცნობით გულუბრყვილო ბეისი, მარტივი ალგორითმი, რომელიც შეიძლება აიხსნას ერთი მარტივი განტოლებით. იქიდან ის აჩქარებს სრულ სიჩქარეს უფრო საინტერესო მანქანათმცოდნეობის ტექნიკაში. იმისათვის, რომ გავიგოთ ტექნოლოგიები, რომლებიც გვაჩქარებენ ამ სამაგისტრო ალგორითმისკენ, ჩვენ ვსწავლობთ კონვერტაციულ საფუძვლებს. პირველ რიგში, ნეირომეცნიერებიდან ჩვენ ვიგებთ ტვინის პლასტიურობას, ადამიანის ნერვულ ქსელებს. მეორე, ჩვენ გაკვეთილზე გადავდივართ ბუნებრივ გადარჩევაზე, რათა გავიგოთ, როგორ შევქმნათ გენეტიკური ალგორითმი, რომელიც ახდენს ევოლუციისა და ბუნებრივი გადარჩევის სიმულაციას. გენეტიკური ალგორითმით ჰიპოთეზების პოპულაცია თითოეულ თაობაში გადაიკვეთება და მუტაციას განიცდის, აქედან ყველაზე შესაფერისი ალგორითმები წარმოქმნიან მომავალ თაობას. ეს ევოლუცია გვთავაზობს საბოლოო თვითგანვითარებას.
სხვა არგუმენტები მომდინარეობს ფიზიკიდან, სტატისტიკიდან და, რა თქმა უნდა, საუკეთესო კომპიუტერული მეცნიერებიდან. შეუძლებელია ყოვლისმომცველი მიმოხილვა ყველა სხვადასხვა ასპექტის შესახებ, რომელსაც ეს წიგნი ეხება, წიგნების ამბიციური მასშტაბის გამო, რომელიც აყალიბებს სამაგისტრო ალგორითმის აგების ჩარჩოს. სწორედ ამ ჩარჩომ აიძულა ეს წიგნი მეორე ადგილზე, რადგან ყველა სხვა მანქანათმცოდნეობის წიგნი ეფუძნება მას რაიმე ფორმით ან ფორმით.
# 1. ათასი ტვინი ჯეფ ჰოკინსის მიერ
"ათასი ტვინი” ეფუძნება ცნებებს, რომლებიც განხილულია ჯეფ ჰოკინსის წინა წიგნში, სახელწოდებით ”დაზვერვის შესახებ”. „დაზვერვის შესახებ“ შეისწავლა ჩარჩო იმის გასაგებად, თუ როგორ მუშაობს ადამიანის ინტელექტი და როგორ შეიძლება ამ კონცეფციების გამოყენება საბოლოო AI და AGI სისტემების შესაქმნელად. ის ფუნდამენტურად აანალიზებს, თუ როგორ იწინასწარმეტყველებს ჩვენი ტვინი, თუ რას განვიცდით, სანამ ამას განვიცდით.
მიუხედავად იმისა, რომ "ათასი ტვინი" შესანიშნავი დამოუკიდებელი წიგნია, ის საუკეთესოდ ისიამოვნებს და დააფასებს, თუ "დაზვერვის შესახებ” იკითხება ჯერ.
"ათასი ტვინი" ეფუძნება ჯეფ ჰოკინსის უახლეს კვლევას და მის მიერ დაარსებულ კომპანიას ე.წ. ნუმენტა. ნუმენტას უპირველესი მიზანი აქვს თეორიის შემუშავება, თუ როგორ მუშაობს ნეოკორტექსი, მეორეხარისხოვანი მიზანია, თუ როგორ შეიძლება გამოიყენოს ტვინის ეს თეორია მანქანურ სწავლასა და მანქანათმცოდნეობაში.
ნუმენტას პირველი მნიშვნელოვანი აღმოჩენა 2010 წელს გულისხმობს, თუ როგორ აკეთებენ ნეირონები წინასწარმეტყველებებს, ხოლო მეორე აღმოჩენა 2016 წელს მოიცავდა ნეოკორტექსში რუკის მსგავსი საცნობარო ჩარჩოებს. წიგნი უპირველეს ყოვლისა დეტალურადაა აღწერილი, თუ რა არის „ათასი ტვინის თეორია“, რა არის საცნობარო ჩარჩოები და როგორ მუშაობს თეორია რეალურ სამყაროში. ამ თეორიის მიღმა ერთ-ერთი ყველაზე ფუნდამენტური კომპონენტია იმის გაგება, თუ როგორ განვითარდა ნეოკორტექსი მის ამჟამინდელ ზომამდე.
ნეოკორტექსი დაიწყო პატარა, ისევე როგორც სხვა ძუძუმწოვრები, მაგრამ ის ექსპონენტურად გაიზარდა (მხოლოდ დაბადების არხის ზომით შემოიფარგლება) არა რაიმე ახლის შექმნით, არამედ ძირითადი წრედის განმეორებით კოპირებით. არსებითად, რაც განასხვავებს ადამიანებს არა ტვინის ორგანული მასალა, არამედ იდენტური ელემენტების ასლების რაოდენობაა, რომლებიც ქმნიან ნეოკორტექსს.
თეორია შემდგომში ვითარდება, თუ როგორ იქმნება ნეოკორტექსი დაახლოებით 150,000 კორტიკალური სვეტით, რომლებიც არ ჩანს მიკროსკოპით, რადგან მათ შორის ხილული საზღვრები არ არის. როგორ ურთიერთობენ ეს კორტიკალური სვეტები ერთმანეთთან, არის ფუნდამენტური ალგორითმის განხორციელება, რომელიც პასუხისმგებელია აღქმისა და ინტელექტის ყველა ასპექტზე.
რაც მთავარია, წიგნი გვიჩვენებს, თუ როგორ შეიძლება ამ თეორიის გამოყენება ინტელექტუალური მანქანების მშენებლობაში და საზოგადოებისთვის შესაძლო სამომავლო შედეგებზე. მაგალითად, ტვინი სწავლობს სამყაროს მოდელს დაკვირვებით, თუ როგორ იცვლება მონაცემები დროთა განმავლობაში, განსაკუთრებით მოძრაობის დროს. კორტიკალური სვეტები საჭიროებენ საცნობარო ჩარჩოს, რომელიც ფიქსირდება ობიექტზე, ეს საცნობარო ჩარჩოები საშუალებას აძლევს კორტიკალურ სვეტს ისწავლოს იმ მახასიათებლების მდებარეობა, რომლებიც განსაზღვრავენ ობიექტის რეალობას. არსებითად საცნობარო ჩარჩოებს შეუძლიათ ნებისმიერი ტიპის ცოდნის ორგანიზება. ეს იწვევს ამ მნიშვნელოვანი წიგნის ყველაზე მნიშვნელოვან ნაწილს, შეიძლება თუ არა საცნობარო ჩარჩოები იყოს სასიცოცხლო მნიშვნელობის დაკარგული რგოლი უფრო მოწინავე AI ან თუნდაც AGI სისტემის შესაქმნელად? თავად ჯეფს სჯერა გარდაუვალი მომავლის, როდესაც AGI შეისწავლის მსოფლიოს მოდელებს ნეოკორტექსის მსგავსი რუქის მსგავსი საცნობარო ჩარჩოების გამოყენებით და ის შესანიშნავ საქმეს აკეთებს იმის საილუსტრაციოდ, თუ რატომ სჯერა ამის.
