지능 증폭의 미래: 상호작용 지능 대 인간 지능

우리는 지능 증폭이란 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 왜 일부 인간이 지능을 증폭시키지 않으면서 다른 일부 인간이 인공 지능(AI)과 상호작용하여 지능을 증폭시키는 미래가 있을 수 있는지에 대해 탐구할 것입니다.

인간이 뇌-기계 인터페이스(BMI)를 연결하면 인지 능력이 향상되고, 작업장과 그 밖에서 생산성이 증가할 것입니다.

지능 증폭이란 무엇인가?

지능 증폭의 개념은 William Ross Ashby의 혁신적인 책인 Introduction to Cybernetics에서 처음 소개되었습니다. 이후 이 용어는 현재 우리가 인식하는 증강 지능으로 발전했습니다. 이는 기계 학습을 사용하여 인간의 지능을 향상시키고, 의사 결정과 정보에 대한 빠른 접근을 개선하는 것을 목표로 합니다. 이 개념은 인간의 의사 결정과 정보에 대한 접근을 개선하는 것을 목표로 합니다. 이는 여기서 현재의 증강 지능의 의미가 끝납니다. 이는 인간을支援하는 기계 학습과 深層 학습을 사용하여 데이터를 제공하는 인공 지능입니다. 그러나 실시간 상호작용 관계는 없습니다.

이것이 뇌-기계 인터페이스가 등장하는 곳입니다. 뇌-기계 인터페이스는 인간의 인지 능력을 현재의 증강 지능보다 훨씬 더 향상시킬 수 있습니다.

컴퓨터, 스마트폰 또는 기타 장치를 사용하여 데이터에 접근하는 것과는 달리, 뇌-기계 인터페이스는 본질적으로 인터넷과 인터넷에 접근을 제공하는 인공 지능을 외부 장치 없이 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 뇌-기계 인터페이스는 인간의 뇌 안에 삽입되고, 본질적으로 인간의 마음의 확장입니다.

다시 말해, 기억이나 책을 열거나 웹사이트를 방문할 필요 없이, 강화된 인간은 인터넷에 저장된 모든 정보에 접근할 수 있습니다. 또한 고급 인공 지능은 관련 데이터를 인간의 뇌에 제공하여 인간이 완전한 통제를 할 수 있도록 합니다. 기억이 나지 않는 순간이나 특정 날짜를 회상하지 못하는 경우가 있습니다. 증강 지능을 사용하면 완벽한 회상을 가질 수 있습니다. 인공 지능 시스템은 생물학적 기억 은행의 확장으로 작용할 수 있습니다.

이러한 종류의 지능 증폭은 J.C.R. Licklider의 1960년 논문 “Man-Computer Symbiosis“에서さらに 탐구되었습니다. 이 논문은 인간이 인공 지능을 제어하기 위해 상호작용 관계를 형성해야 하는 초기 설명을 제공합니다. J.C.R. Licklider는 “인간과 컴퓨터가 사전 결정된 프로그램에 의존하지 않고 의사 결정과 복잡한 상황을 제어하는 데 협력할 수 있도록”라고 말했습니다.

기계 학습은 컴퓨터가 사전 결정되지 않은 컴퓨터임을 보장하는 비법입니다. 그러나 인간과 컴퓨터가 상호작용하는 방법에 대한 문제는 아직 해결되지 않았습니다.

J.C.R. Licklider는 다음과 같이 말했습니다. “인간의 뇌와 컴퓨터가 매우 긴밀하게 결합되어 생각하고 데이터를 처리하는 파트너십이 형성되기를 바랍니다. 이는 인간의 뇌가 생각하는 것과는 다른 방식으로 생각하고, 현재의 정보 처리 기계가 다루지 못하는 방식으로 데이터를 처리할 수 있습니다.”

이것이 실제로 어떻게 배포되는지에 대한 초기 예는 체스 세계에서 볼 수 있습니다. 대부분의 사람들은 1997년 Garry Kasparov가 IBM의 Deep Blue 컴퓨터에 패배한 것을 알고 있습니다. 그러나 더 흥미로운 발전은 최근에 나타났습니다.

인간과 인공 지능이 협력하여 체스를 하는 경우, 인간과 인공 지능의 팀은 단독 인공 지능을 이길 수 있습니다. 이 협력 환경에서 팀은 작업을 분할합니다. 인공 지능은大量한 계산, 패턴 인식, 미래 예측을 담당합니다. 인간은 직관과 보드에 대한 수십 년간의 연구를 활용하여 가치를 추가합니다.

현재 인간과 인공 지능의 팀이 인공 지능을 이길 수 있지만, 이 승리가 지속될지 여부는尚不明합니다. 그러나 이것은 인간이 자신의 마음의 확장으로서 인공 지능을 제어하고 통신할 수 있다면, 현재 인간이나 단독 인공 지능 프로그램으로 해결할 수 없는重大한 문제를 해결할 수 있다는 강력한 지표입니다.

J.C.R. Licklider의 마지막 주장은 인간의 뇌 안에서 실시간 인공 지능 통신을 가능하게 하는 뇌-기계 인터페이스를 설계하는 중요성을 분명히 밝혔습니다.

“다른 주요 목표는 관련이 있습니다. 그것은 컴퓨터를 생각의 과정에 효과적으로 참여시키는 것입니다. 예를 들어, 전투를 지휘하는 경우 컴퓨터의 도움을받는 일정으로 작업을 수행해야 합니다. 오늘날과는 달리, 컴퓨터는 사전 결정된 프로그램에 의존하지 않고 인간과 협력하여 의사 결정과 복잡한 상황을 제어하는 데 참여할 수 있어야 합니다.”

지능 증폭은 어떻게 작동하는가?

뇌-기계 인터페이스를 통한 지능 증폭은 아직 초기 단계에 있습니다. 인간의 뇌는 패턴 인식을 통해 상징과 데이터 간의 연결을 이해합니다. 예를 들어, 특정 순서로 배열된 선을 볼 때, 기호 A를 인식할 수 있습니다. 이후 APPLE이라는 단어를 읽을 때, 패턴을 인식할 수 있습니다. 이후 AN APPLE FELL FROM A TREE라는 문장을 읽을 때, 추가적인 패턴을 인식할 수 있습니다. 인간의 뇌는 문자, 단어, 문장,段落, 章, 책 등으로 연결을 계속합니다.

그러나 인간의 뇌는 완벽한 회상을 가지지 못합니다. 이것은 패턴 인식 시스템이 실패하는 불완전한 시스템을 초래합니다. 만약 책을 읽고 인공 지능 시스템이 필요한 패턴 인식을 즉시 제공할 수 있다면, 인간의 작업 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이것은 에세이를 작성하거나 정보에 의존하는 제품 또는 서비스를 생성하거나 지적인 대화를 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인간의 뇌는 인터넷에 실시간으로 연결되어 정보를 검색하고 전달할 수 있습니다. 여러 번 비디오를 시청하여 무언가를 배우는 대신, 한 번 시청으로 완벽한 회상을 가질 수 있습니다. 추가적인 패턴 인식 시스템의 이점은 인간의 뇌가 비디오와 오디오를 실시간보다 빠르게 디코딩할 수 있다는 것입니다. 이는 인간이 2배, 3배 또는 그 이상의 속도로 내용을吸收할 수 있습니다.

뇌-기계 인터페이스를 어디에서 찾을 수 있나요?

이러한 종류의 지능 증폭은 아직 초기 단계에 있습니다. 여러 가지 뇌-기계 인터페이스를 개발하기 위한 노력이 진행 중입니다. 가장 주목할 만한 예는 Elon Musk의 Neuralink 회사가 인간과 컴퓨터를 연결하는 초고대역 뇌-기계 인터페이스를 개발하기 위한 초기 단계에 있습니다.

Neuralink는 사용자가 어디서나 컴퓨터 또는 모바일 장치를 제어할 수 있는 첫 번째 신경 이식물을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 이를 달성하기 위해 마이크로 스케일의 스레드를 뇌의 운동 제어 영역에 삽입합니다. 각 스레드는 여러 개의 전극을 포함하며 Link라고 하는 이식물에 연결됩니다.

뇌-기계 인터페이스 개발자조차도 미세한 신경 화학적 수준에서 어떻게 작동하는지 완전히 이해하지 못할 수 있습니다. 인간의 뇌는 유연性을 가지고 있기 때문에 실제로 인간의 뇌가 입력을 받고 뇌-기계 인터페이스가 작동하는 데 필요한 출력을 스스로 학습합니다.

대부분의 뇌-기계 인터페이스는 뇌의 파동과 패턴을 해석하기 위해 디코더를 사용합니다. 이 디코더는 다양한 기계 학습, 심층 학습을 사용하여 받은 정보를 해석하여 운동 의도와 원하는 동작을 식별하려고 합니다.

이것은 사용자가 생각해서 운동 의도를 만들고 Neuralink 디코더가 의도를 해석하여 생각을 행동으로 옮기는 닫힌 루프 시스템입니다. 사용자는 성공적인 동작에 대한 시각적 확인을 받고, 이는 뇌를 Neuralink를 더 쉽게 제어할 수 있도록 훈련합니다. 뇌-기계 인터페이스 회사의 도전은 사용자에게 너무 많은 학습 부담이 되지 않는 디코더를 구축하는 것입니다.

현재 뇌-기계 인터페이스의 일부 문제는 대기 시간과 관련이 있습니다. 이는 인간과 뇌-기계 인터페이스 모두에서 입력과 출력 사이의 시간 지연입니다. 현재 Neuralink는 이 문제와 관련된 일부 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. Neuralink의 신경 공학자이자 뇌 신호 팀의负责자 인 Joseph O’Doherty는 다음과 같이 말했습니다.

“첫 번째 단계는 대기 시간의 원인을 찾고 모두 제거하는 것입니다. 우리는 시스템 전반에 낮은 대기 시간을 갖고 싶습니다. 이는 스파イク를 감지하는 것을 포함하여 처리하는 것을 포함하며, 이는 전송을 포함하며, 이는 패킷화 세부 정보를 포함하며, 이는 Bluetooth를 포함하여 대기 시간을 추가할 수 있습니다. 또한 수신 측에서 모델 추론 단계에서 일부 처리를 수행해야 하며, 이는 커서 또는 사용자가 제어하는 로봇 팔을 화면에 그리기 위해 픽셀을 그리기 위해 수행하는 모든 작업을 포함합니다. 작은 대기 시간이 있으면 지연이 발생하고, 이는 폐쇄 루프 제어에 영향을 미칩니다.”

Neuralink는 가장 인기 있는 뇌-기계 인터페이스의 예이지만, 다른 팀도 다양한 프로젝트에 대해 작업하고 있습니다. 예를 들어, Howard Hughes (HHH ) Medical Institute의 연구자들은 사용자의 정신적 글쓰기를 처음으로 타이핑할 수 있는 뇌-기계 인터페이스를 개발했습니다. 팀은 글쓰기에 대한 뇌 활동을 해석하여 이를 달성했습니다. 이 경우 사용자는 뇌-기계 인터페이스가 글쓰기에 대한 생각을 인식할 수 있도록 글쓰기에 대한 생각을 전략적으로 순서대로 생각할 수 있게 됩니다. 마비된 참가자는 1분당 90개의 문자를 타이핑할 수 있었으며, 이는 이전에 기록된 다른 유형의 뇌-기계 인터페이스보다 두 배 이상입니다.

또 다른 예는 두 명의 임상 시험 참가자가 마비를 가지고 있으며, 무선 전송기를 사용하여 BrainGate 시스템을 사용했습니다. 무선 전송기를 통해 표준 태블릿 컴퓨터에서 포인팅, 클릭 및 타이핑을 할 수 있었습니다.

증폭된 상호작용 지능 vs 인간 지능

우리는 일부 인간이 강화되고 다른 일부 인간이 자연적이고 강화되지 않은 상태로 남아있는 세계를 상상할 수 있습니다. 이러한 격차는 재정적으로 강화할 수 있는 능력이 있는 부유한 인간과 그렇지 못한 인간 사이의 격차를 심화시킬 수 있습니다.

강화된 직원은 두 번 생각할 필요가 없기 때문에 시간을 절약할 수 있으며, 정보를 즉시 회상하거나 인터넷에서 이전에 알지 못했던 데이터를 검색할 수 있습니다. 인공 지능은 관련이 없는, 가짜이거나 하위 수준의 정보를 빠르게 경고하거나 필터링할 수 있습니다. 완벽한 회상을 가진 강화된 인간은 작업을 수행하는 방식을 전환할 수 있으며, 효율성과 생산성을 기하급수적으로 증가시킬 수 있습니다.

강화된 인간은 텍스트를 입력하거나 큰 소리로 말할 필요 없이 생각만으로 텍스트를 입력할 수 있습니다. 이러한 간단한 뇌-기계 인터페이스의 시간 절약은 상당할 것입니다. 뇌-기계 인터페이스와 인공 지능 시스템은 인간의 뇌에 삽입되어 무선으로 외부 전원源에 충전되거나, 인간의 몸과 뇌에서 사용하는 것과 같은 칼로리와 자원을 사용하여 스스로를 구동할 수 있습니다. 이는 매우 추측적이지만, 뇌-기계 인터페이스를 생성하기 위해 혈액-뇌 장벽을 교차할 수 있는 나노 로봇이 있을 수 있습니다.

강화된 인간은 강화되지 않은 인간과 대화가 중복되고 지루할 수 있습니다. 강화된 인간은 비즈니스, 학술 논문 또는 기타 방식으로 생산적으로 협력하고자 하는 다른 강화된 인간과 어울리고 싶을 수 있습니다. 고용주는 교육 배경이나 경험을 무시하고, 대신 강화된 직원을 고용하는 것에 중점을 둘 수 있습니다.

사회는 서로 다른 경로로 발전할 수 있으며, 이는 서로 다른 결과를 초래할 수 있습니다. 한 경로에서는 두 종류의 인간이 단순히 공존하기로 결정할 수 있습니다.

뇌-기계 인터페이스가 이러한 상태에 도달하기 전에 초기 개발은 다음과 같은 신경학적 문제에 중점을 두고 있습니다.

• 기억 상실
• 청력 상실
• 시각 상실
• 마비
• 우울증
• 불면증
• 극심한 통증
• 경련
• 불안
• 중독
• 뇌졸중
• 뇌 손상

Neuralink의 장기적인 목표는 Elon Musk가 말한 대로 “인간이 여행을 계속할 수 있도록 높은 대역폭 인터페이스를 생성하는” 것입니다. 이는 인공 일반 지능을 성공적으로 개발하면, 이것은 초지능으로 이어질 수 있으며, 뇌-기계 인터페이스는 인간이 초지능이 있는 세계에서 살아가는 최종 해결책이 될 것입니다. 아직은 얼마나 많은 인간이 자신을 강화할지 알 수 없습니다. 현재 뇌-기계 인터페이스는 깊은 강화 학습 시스템을 특징으로 하는 가장 중요한 개발 중 하나입니다.