რა არის დაჩქარებული ანაზღაურების კანონი? როგორ მივყავართ AGI-მდე

ბოლო ინტერვიუში, როდესაც ჰკითხეს, როდის ელოდება ხელოვნური გენერალური ინტელექტის (AGI) გამოჩენას, ელონ მასკი უპასუხა "3-დან 6 წლამდე". Google-ის DeepMind-ის აღმასრულებელი დირექტორი დემის ჰასაბისი ახლა თვლის, რომ AGI არის "რამდენიმე წელიწადში, შესაძლოა, ათწლეულში“ as განაცხადა იმ Wall Street Journal-ის მომავალი ყველაფრის ფესტივალი.

ეს რიცხვები ოპტიმისტურად არის მიჩნეული ხელოვნური ინტელექტის ინდუსტრიის ექსპერტებთან შედარებით, რომლებიც თვლიან, რომ AGI ხშირად ათწლეულშია, თუ არა საუკუნეში. ამ პესიმიზმის ზოგიერთი ნაწილი გამოწვეულია მოკლე ვადების შესრულების შიშით, რათა საბოლოოდ დადასტურდეს, რომ არასწორია. ყოველივე ამის შემდეგ, 1956 წელს, დარტმუთის საზაფხულო კვლევით პროექტზე, ტერმინი „ხელოვნური ინტელექტი“ შეიქმნა და დაიწყო როგორც სფერო, იმ მოლოდინით, რომ მანქანა ისეთივე ინტელექტუალურია, როგორც ადამიანი. იარსებებს არაუმეტეს თაობისა (25 წელი).

სხვები, როგორიცაა ჯეფრი ჰინტონი, რომელიც ცნობილია როგორც ხელოვნური ინტელექტის ნათლია აქვთ ოდნავ მეტი ნიუანსირებული ხედი. ”სულ ბოლო დრომდე ვფიქრობდი, რომ 20-დან 50 წლამდე იქნებოდა, სანამ ზოგადი დანიშნულების ხელოვნური ინტელექტი გვექნებოდა. ახლა კი ვფიქრობ, რომ ეს შეიძლება იყოს 20 წელი ან ნაკლები. ”

AI ინდუსტრია სწრაფად განვითარდა ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში ღრმა გაძლიერების სწავლის ალგორითმების სწრაფი განვითარების წყალობით. დიდი ენის მოდელები (LLMs).

მიუხედავად ამისა, ყველა ამ გარღვევამ გამოიწვია მხოლოდ ვიწრო AI აპლიკაციები, როგორიცაა ჩეთბოტები და ენის თარგმანი. ეს არის AGI-სთან შედარებით, ხელოვნური ინტელექტის ტიპთან, რომელიც ფლობს უნარს გაიგოს, ისწავლოს და გამოიყენოს ცოდნა დავალებების ფართო სპექტრში, ადამიანის დონესთან შედარებით.

AGI-ს დაკარგული ბმული ბევრისთვის მიუწვდომელი ჩანს, მაგრამ რამდენიმესთვის, ვისაც სჯერა იმის, რასაც ჰქვია "დაჩქარებული დაბრუნების კანონი", გარდაუვალია, რომ ჩვენ საბოლოოდ ავაშენებთ AGI-ს.

დაჩქარებული დაბრუნების კანონი კონცეპტუალირებული იყო არავის მიერ, გარდა რეი კურცვეილის, ავტორის, გამომგონებელისა და ფუტურისტის მიერ. ის ჩართულია ისეთ სფეროებში, როგორიცაა პერსონაჟების ოპტიკური ამოცნობა (OCR), ტექსტის მეტყველების სინთეზი, მეტყველების ამოცნობის ტექნოლოგია და ის Google-მა დაიქირავა თავისი AI წიგნის გამოქვეყნების შემდეგ. "როგორ შევქმნათ გონება". ეს ინოვაციური წიგნი გვიჩვენებს, თუ როგორ უნდა გავიგოთ ადამიანის ტვინი, რათა შევქმნათ ის, რათა შევქმნათ საბოლოო სააზროვნო მანქანა. ეს წიგნი იმდენად მნიშვნელოვანი იყო ხელოვნური ინტელექტის მომავლისთვის, რომ ერიკ შმიდტმა აიყვანა რეი კურცვეილი ხელოვნური ინტელექტის პროექტებზე სამუშაოდ, მას შემდეგ რაც დაამთავრა ამ მნიშვნელოვანი წიგნის წაკითხვა. 

რეი კურცვეილის ყველაზე აქტუალური წიგნი სხვა არაფერია თუ არასინგულარობა ახლოს არის2005 წელს გამოქვეყნების შემდეგ, მისი პროგნოზები ასახავს ტექნოლოგიურ ზრდას ბოლო 2 ათწლეულის განმავლობაში. რაც მთავარია, რეი კურცვეილი პროგნოზირებს, რომ ჩვენ მივაღწევთ AGI-ს 2029 წლისთვის, ვადები, რომელიც შეესაბამება ბოლოდროინდელ აზრს, რომელიც იზიარებს ელონ მასკმა და დემის ჰასაბისი.

კანონი ამტკიცებს, რომ ევოლუციური სისტემების მრავალფეროვნებაში ცვლილების ტემპი (მათ შორის, მაგრამ არ შემოიფარგლება ტექნოლოგიების ზრდით) ექსპონენტურად იზრდება.

ტექნოლოგიური ზრდის კონტექსტში, კანონი გულისხმობს, რომ ჩვენ შეგვიძლია ველოდოთ სწრაფ ტექნოლოგიურ მიღწევებს მომავალში, რადგან ტექნოლოგიური ინოვაციების ტემპი თავისთავად აჩქარებს. რეი კურცვეილი ამტკიცებს, რომ ყოველი ახალი თაობის ტექნოლოგია ეფუძნება წინას და ზრდის ინოვაციის პოტენციალს ექსპონენციალური სიჩქარით.

ეს კანონი გვიჩვენებს, თუ როგორ აჩქარებს ტექნოლოგიების ფეთქებადი ზრდა, რომელსაც ამჟამად ხელმძღვანელობს Generative AI, გადააჭარბებს სხვა კონვერგენციული ექსპონენციალური ტექნოლოგიების ტალღებს, როგორიცაა ჩიპების წარმოება და 3-D ბეჭდვა. ეს კონვერგენცია არის კატაპულტი იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტი გახდეს ყველაზე მძლავრი აპლიკაცია, რომელიც ოდესმე შექმნილა.

2001 წელს რეი კურცვეილი წინასწარმეტყველებს შემდეგ:

ტექნოლოგიის ისტორიის ანალიზი აჩვენებს, რომ ტექნოლოგიური ცვლილება ექსპონენციალურია, საღი აზრის „ინტუიციური ხაზოვანი“ შეხედულების საწინააღმდეგოდ. ასე რომ, 100-ე საუკუნეში ჩვენ არ განვიცდით 21 წლის წინსვლას - ეს იქნება უფრო 20,000 წლის პროგრესი (დღევანდელი ტემპით). „ანაზღაურება“, როგორიცაა ჩიპის სიჩქარე და ხარჯების ეფექტურობა, ასევე იზრდება ექსპონენტურად. ექსპონენციური ზრდის ტემპშიც კი არის ექსპონენციალური ზრდა. რამდენიმე ათწლეულში მანქანური ინტელექტი გადააჭარბებს ადამიანის ინტელექტს, რაც გამოიწვევს სინგულარულობას - ტექნოლოგიური ცვლილება იმდენად სწრაფი და ღრმა, რომ წარმოადგენს რღვევას კაცობრიობის ისტორიაში. შედეგები მოიცავს ბიოლოგიური და არაბიოლოგიური ინტელექტის შერწყმას, უკვდავ პროგრამულ ადამიანებზე დაფუძნებულ ადამიანებს და ინტელექტის ულტრა მაღალ დონეს, რომელიც სამყაროს გარეთ ვრცელდება სინათლის სიჩქარით.

ეს ტექნოლოგიური აფეთქება გამოწვეულია მურის კანონი რომელიც იწინასწარმეტყველა, რომ მოცემულ ჩიპზე ტრანზისტორების რაოდენობა გაორმაგდება დაახლოებით ორ წელიწადში ერთხელ. ეს სხვა ტექნოლოგიურ მიღწევასთან ერთად გვიჩვენებს, რომ დაჩქარებული დაბრუნების კანონი აყვავდება. Ესენი არიან რეი კურცვეილის დაკვირვებები იმის შესახებ, თუ რას ნიშნავს ეს კაცობრიობის მომავლისთვის:

• ევოლუცია იყენებს დადებით გამოხმაურებას იმით, რომ ევოლუციური პროგრესის ერთი ეტაპის შედეგად მიღებული უფრო ეფექტური მეთოდები გამოიყენება შემდეგი ეტაპის შესაქმნელად. შედეგად,
• ევოლუციური პროცესის პროგრესი დროთა განმავლობაში ექსპონენტურად იზრდება. დროთა განმავლობაში, ევოლუციურ პროცესში ჩადებული ინფორმაციის „წესრიგი“ (ანუ საზომი, თუ რამდენად შეესაბამება ინფორმაცია მიზანს, რომელიც ევოლუციაში არის გადარჩენა) იზრდება.
• ზემოაღნიშნული დაკვირვების კორელატი არის ის, რომ ევოლუციური პროცესის „დაბრუნება“ (მაგ. პროცესის სიჩქარე, ხარჯ-ეფექტურობა ან მთლიანი „ძალა“) დროთა განმავლობაში ექსპონენტურად იზრდება.
• სხვა დადებითი გამოხმაურების ციკლში, როდესაც კონკრეტული ევოლუციური პროცესი (მაგ. გამოთვლა) უფრო ეფექტური ხდება (მაგ. ხარჯთეფექტური), უფრო მეტი რესურსი გამოიყენება ამ პროცესის შემდგომი პროგრესისთვის. ეს იწვევს ექსპონენციალური ზრდის მეორე დონეს (ანუ, თვით ექსპონენციალური ზრდის ტემპი ექსპონენციალურად იზრდება).
• ბიოლოგიური ევოლუცია ერთ-ერთი ასეთი ევოლუციური პროცესია.
• ტექნოლოგიური ევოლუცია კიდევ ერთი ასეთი ევოლუციური პროცესია. მართლაც, სახეობების შექმნის პირველი ტექნოლოგიის გაჩენამ გამოიწვია ტექნოლოგიის ახალი ევოლუციური პროცესი. ამრიგად, ტექნოლოგიური ევოლუცია არის ბიოლოგიური ევოლუციის შედეგი და გაგრძელება.
• კონკრეტული პარადიგმა (პრობლემის გადაჭრის მეთოდი ან მიდგომა, მაგ., ტრანზისტორების შეკუმშვა ინტეგრირებულ წრეზე, როგორც უფრო ძლიერი კომპიუტერების შექმნის მიდგომა) უზრუნველყოფს ექსპონენციალურ ზრდას, სანამ მეთოდი არ ამოწურავს მის პოტენციალს. როდესაც ეს მოხდება, პარადიგმის ცვლილება (ანუ მიდგომის ფუნდამენტური ცვლილება) ხდება, რაც ექსპონენციალური ზრდის გაგრძელების საშუალებას იძლევა.

მკითხველმა უნდა წაიკითხოს კურცვეილის ბლოგი, შემდეგ მათ უნდა დაფიქრდნენ ამ ექსპონენციური ზრდის შედეგებზე და იმაზე, თუ როგორ ემთხვევა და განსხვავდება იმისგან, რაც მათ პირადად განიცდიდნენ ბლოგის თავდაპირველად გამოქვეყნების შემდეგ.

დაჩქარებული დაბრუნების კანონი, მიუხედავად იმისა, რომ არ არის ისეთი პოპულარული, როგორც მურის კანონი, დღესაც ისეთივე აქტუალური რჩება, როგორც პირველად გამოქვეყნდა.