ກົດໝາຍການເລັ່ງຜົນຕອບແທນແມ່ນຫຍັງ? ເຮັດແນວໃດມັນນໍາໄປສູ່ AGI

ໃນການສໍາພາດທີ່ຜ່ານມາເມື່ອຖືກຖາມເມື່ອລາວຄາດວ່າຈະເຫັນການມາເຖິງຂອງ Artificial General Intelligence (AGI), Elon Musk. ຕອບວ່າ "3 ຫາ 6 ປີ". Demis Hassabis CEO DeepMind ຂອງ Google ໃນປັດຈຸບັນເຊື່ອວ່າ AGI ແມ່ນ "ສອງ​ສາມ​ປີ, ບາງ​ທີ​ພາຍ​ໃນ​ທົດ​ສະ​ວັດ​ທີ່​ຫ່າງ​ໄກ​ສອກ​ຫຼີກ” as ໄດ້ລະບຸໄວ້ ຢູ່​ທີ່ ງານບຸນໃນອະນາຄົດຂອງ Wall Street Journal.

ຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ຖືກພິຈາລະນາໃນແງ່ດີເມື່ອທຽບໃສ່ກັບ pundits ອຸດສາຫະກໍາ AI ສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ເຊື່ອວ່າ AGI ມັກຈະເປັນທົດສະວັດ, ຖ້າບໍ່ແມ່ນຫນຶ່ງສະຕະວັດ. ບາງຄົນໃນແງ່ຮ້າຍນີ້ແມ່ນມາຈາກຄວາມຢ້ານກົວຂອງສັນຍາກັບໄລຍະເວລາທີ່ສັ້ນກວ່າທີ່ຈະພຽງແຕ່ໄດ້ຮັບການພິສູດວ່າຜິດ. ຫຼັງຈາກທີ່ທັງຫມົດໃນປີ 1956, ໃນໂຄງການຄົ້ນຄ້ວາລະດູຮ້ອນ Dartmouth ຄໍາວ່າ "ປັນຍາປະດິດ" ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນແລະເລີ່ມຕົ້ນເປັນພາກສະຫນາມ, ດ້ວຍຄວາມຄາດຫວັງວ່າເຄື່ອງຈັກທີ່ສະຫລາດຄືກັບມະນຸດ. ຈະມີຢູ່ໃນບໍ່ເກີນຫນຶ່ງລຸ້ນ (25 ປີ).

ຄົນອື່ນເຊັ່ນ Geoffrey Hinton ຜູ້ທີ່ຮູ້ຈັກ ດັ່ງທີ່ເຈົ້າພໍ່ຂອງ AI ມີ ເລັກນ້ອຍຫຼາຍ ມຸມ​ມອງ nuanced​. "ຈົນກ່ວາບໍ່ດົນມານີ້, ຂ້າພະເຈົ້າຄິດວ່າມັນຈະເປັນຄືກັບ 20 ຫາ 50 ປີກ່ອນທີ່ພວກເຮົາມີ AI ຈຸດປະສົງທົ່ວໄປ. ແລະຕອນນີ້ຂ້ອຍຄິດວ່າມັນອາດຈະເປັນເວລາ 20 ປີ ຫຼືໜ້ອຍກວ່ານັ້ນ.”

ອຸດສາຫະກໍາ AI ໄດ້ກ້າວຫນ້າຢ່າງໄວວາໃນໄລຍະສອງສາມປີຜ່ານມາຍ້ອນການພັດທະນາຢ່າງໄວວາຂອງວິທີການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ຈໍານວນຫຼາຍທີ່ມີອໍານາດໃນມື້ນີ້. ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs).

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທັງຫມົດຂອງຄວາມກ້າວຫນ້າເຫຼົ່ານີ້ມີພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ແຄບເຊັ່ນ chatbots, ແລະການແປພາສາພາສາ. ນີ້ແມ່ນການປຽບທຽບກັບ AGI, ປະເພດຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈ, ຮຽນຮູ້, ແລະນໍາໃຊ້ຄວາມຮູ້ໃນທົ່ວວຽກງານທີ່ກວ້າງຂວາງໃນລະດັບທີ່ສົມທຽບກັບມະນຸດ.

ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ຂາດຫາຍໄປກັບ AGI ສໍາລັບຫຼາຍໆຄົນເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ສາມາດບັນລຸໄດ້, ແຕ່ສໍາລັບຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ເຊື່ອໃນສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ "ກົດຫມາຍວ່າດ້ວຍການເລັ່ງການກັບຄືນ", ມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ພວກເຮົາຈະສ້າງ AGI ໃນທີ່ສຸດ.

ກົດ​ຫມາຍ​ວ່າ​ດ້ວຍ​ການ​ເລັ່ງ​ການ​ກັບ​ຄືນ​ມາ​ແມ່ນ​ມີ​ແນວ​ຄວາມ​ຄິດ​ໂດຍ​ບໍ່​ມີ​ໃຜ​ນອກ​ເຫນືອ​ໄປ​ຈາກ Ray Kurzweil​, ຜູ້​ຂຽນ​, inventor​, ແລະ futurist​. ລາວມີສ່ວນຮ່ວມໃນຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ລັກສະນະທາງ optical (OCR), ການສັງເຄາະຂໍ້ຄວາມເປັນສຽງເວົ້າ, ເຕັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ, ແລະລາວໄດ້ຖືກຈ້າງໂດຍ Google ຫຼັງຈາກເຜີຍແຜ່ປື້ມ AI ຂອງລາວ. "ວິທີການສ້າງຈິດໃຈ". ປຶ້ມຫົວນີ້ ສະ ແດງ ໃຫ້ ເຫັນ ວິ ທີ ການ ທີ່ ພວກ ເຮົາ ຈໍາ ເປັນ ຕ້ອງ ເຂົ້າ ໃຈ ສະ ຫມອງ ຂອງ ມະ ນຸດ ເພື່ອ reverse engineer ມັນ ເພື່ອ ສ້າງ ເຄື່ອງ ຄິດ ທີ່ ສຸດ. ຫນັງສືເຫຼັ້ມນີ້ມີປະໂຫຍດຫຼາຍຕໍ່ອະນາຄົດຂອງ AI, ທີ່ Eric Schmidt ໄດ້ແຕ່ງຕັ້ງ Ray Kurzweil ໃຫ້ເຮັດວຽກກ່ຽວກັບໂຄງການ AI ຫຼັງຈາກລາວອ່ານຫນັງສືນີ້ຈົບລົງ. 

ຫນັງສື Ray Kurzweil ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດແມ່ນບໍ່ມີໃຜນອກເຫນືອຈາກ "Singularity ແມ່ນຢູ່ໃກ້", ນັບຕັ້ງແຕ່ໄດ້ຖືກຈັດພີມມາໃນປີ 2005, ການຄາດຄະເນຂອງມັນໄດ້ສະທ້ອນເຖິງການເຕີບໂຕທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີໃນໄລຍະ 2 ທົດສະວັດທີ່ຜ່ານມາ. ສໍາຄັນທີ່ສຸດ Ray Kurzweil ຄາດຄະເນວ່າພວກເຮົາຈະບັນລຸ AGI ໃນປີ 2029, ໄລຍະເວລາທີ່ສອດຄ່ອງກັບຄວາມຄິດເຫັນທີ່ຜ່ານມາແບ່ງປັນໂດຍ Elon Musk ແລະ. Demis Hassabis.

ກົດໝາຍ​ໄດ້​ຢືນຢັນ​ວ່າ ອັດຕາ​ການ​ປ່ຽນ​ແປງ​ຂອງ​ລະບົບ​ວິວັດທະນາ​ການ​ທີ່​ຫຼາກ​ຫຼາຍ (ລວມທັງ​ແຕ່​ບໍ່​ຈຳກັດ​ການ​ເຕີບ​ໂຕ​ຂອງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ) ມີ​ທ່າ​ອ່ຽງ​ເພີ່ມ​ຂຶ້ນ​ຢ່າງ​ຫຼວງ​ຫຼາຍ.

ໃນສະພາບການຂອງການຂະຫຍາຍຕົວທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ, ກົດຫມາຍຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຮົາສາມາດຄາດຫວັງຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຢ່າງໄວວາໃນອະນາຄົດເພາະວ່າຈັງຫວະຂອງນະວັດຕະກໍາເຕັກໂນໂລຢີແມ່ນຕົວຂອງມັນເອງເລັ່ງ. Ray Kurzweil ໂຕ້ຖຽງວ່າແຕ່ລະຮຸ່ນໃຫມ່ຂອງເຕັກໂນໂລຢີກໍ່ສ້າງໃນອະດີດ, ເພີ່ມທ່າແຮງສໍາລັບການປະດິດສ້າງໃນອັດຕາຕົວເລກ.

ກົດໝາຍສະບັບນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການເຕີບໃຫຍ່ຂະຫຍາຍຕົວຂອງເທັກໂນໂລຍີເລັ່ງ, ເຊິ່ງປະຈຸບັນນີ້ນຳໂດຍ Generative AI, ຈະຂັບເຄື່ອນຄື້ນຟອງຂອງເທັກໂນໂລຍີທີ່ປະສົມປະສານກັນອື່ນໆ ເຊັ່ນ: ການຜະລິດຊິບ, ແລະການພິມ 3-D. ການປະສົມປະສານນີ້ແມ່ນຕົວຊ່ວຍສໍາລັບ AI ກາຍເປັນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດທີ່ເຄີຍສ້າງມາ.

ໃນປີ 2001, Ray Kurzweil ຄາດຄະເນ ຕໍ່ໄປນີ້:

ການວິເຄາະປະຫວັດສາດຂອງເຕັກໂນໂລຢີສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການປ່ຽນແປງທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີແມ່ນເປັນຕົວຊີ້ບອກ, ກົງກັນຂ້າມກັບທັດສະນະ "linear intuitive". ດັ່ງນັ້ນພວກເຮົາຈະບໍ່ມີປະສົບການ 100 ປີຂອງຄວາມຄືບຫນ້າໃນສະຕະວັດທີ 21 - ມັນຈະຄ້າຍຄືກັບ 20,000 ປີຂອງຄວາມກ້າວຫນ້າ (ໃນອັດຕາມື້ນີ້). "ຜົນຕອບແທນ," ເຊັ່ນຄວາມໄວຂອງຊິບແລະປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຍັງເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ມີການເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນຢູ່ໃນອັດຕາການຂະຫຍາຍຕົວຂອງເລກກຳລັງ. ພາຍໃນສອງສາມທົດສະວັດ, ຄວາມສະຫຼາດຂອງເຄື່ອງຈັກຈະລື່ນກາຍຄວາມສະຫຼາດຂອງມະນຸດ, ນໍາໄປສູ່ The Singularity - ການປ່ຽນແປງທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຢ່າງໄວວາແລະເລິກເຊິ່ງມັນສະແດງເຖິງຄວາມແຕກແຍກໃນປະຫວັດສາດຂອງມະນຸດ. ຜົນສະທ້ອນລວມເຖິງການລວມຕົວຂອງປັນຍາຊີວະວິທະຍາແລະທີ່ບໍ່ແມ່ນຊີວະວິທະຍາ, ມະນຸດທີ່ອີງໃສ່ຊອບແວທີ່ເປັນອະມະຕະ, ແລະລະດັບຄວາມສະຫຼາດສູງສຸດທີ່ຂະຫຍາຍອອກໄປໃນຈັກກະວານດ້ວຍຄວາມໄວຂອງແສງ.

ການລະເບີດຂອງເຕັກໂນໂລຢີນີ້ແມ່ນເນື່ອງມາຈາກ ກົດ ໝາຍ ຂອງ Moore ທີ່ ຄາດ​ຄະ​ເນ​ວ່າ​ຈ​ໍ​າ​ນວນ​ຂອງ transistors ໃນ chip ໃດ​ຫນຶ່ງ​ຈະ​ເພີ່ມ​ຂຶ້ນ​ເປັນ​ສອງ​ປະ​ມານ​ໃນ​ທຸກໆ​ສອງ​ປີ​. ນີ້ປະສົມກັບຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີອື່ນໆສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າກົດຫມາຍວ່າດ້ວຍການເລັ່ງການກັບຄືນກໍາລັງຈະເລີນເຕີບໂຕ. ພວກ​ນີ້​ແມ່ນ ການສັງເກດການ Ray Kurzweil ສໍາລັບສິ່ງທີ່ນີ້ຈະຫມາຍຄວາມວ່າສໍາລັບອະນາຄົດຂອງມະນຸດ:

• Evolution ນໍາໃຊ້ຄໍາຄິດເຫັນໃນທາງບວກເພື່ອວ່າວິທີການທີ່ມີຄວາມສາມາດຫຼາຍທີ່ເປັນຜົນມາຈາກຂັ້ນຕອນຫນຶ່ງຂອງຄວາມຄືບຫນ້າຂອງ evolution ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ. ດັ່ງນັ້ນ, ໄດ້
• ອັດຕາຄວາມຄືບໜ້າຂອງຂະບວນການວິວັດທະນາການເພີ່ມຂຶ້ນຕາມເວລາ. ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ, "ຄໍາສັ່ງ" ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຝັງຢູ່ໃນຂະບວນການ evolutionary (ເຊັ່ນ: ມາດຕະການຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມກັບຈຸດປະສົງ, ເຊິ່ງໃນ evolution ແມ່ນການຢູ່ລອດ) ເພີ່ມຂຶ້ນ.
• ຄວາມສໍາພັນຂອງການສັງເກດການຂ້າງເທິງນີ້ແມ່ນວ່າ "ຜົນຕອບແທນ" ຂອງຂະບວນການ evolutionary (ຕົວຢ່າງ, ຄວາມໄວ, ປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຫຼື "ພະລັງງານ" ໂດຍລວມຂອງຂະບວນການໃດຫນຶ່ງ) ເພີ່ມຂຶ້ນໃນໄລຍະການເວລາ.
• ໃນວົງການຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນໃນທາງບວກອີກອັນຫນຶ່ງ, ຍ້ອນວ່າຂະບວນການວິວັດທະນາການສະເພາະໃດຫນຶ່ງ (ຕົວຢ່າງ, ການຄິດໄລ່) ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ (ຕົວຢ່າງ, ປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ), ຊັບພະຍາກອນຫຼາຍກວ່າເກົ່າໄດ້ຖືກປະຕິບັດໄປສູ່ຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງຂະບວນການນັ້ນ. ອັນນີ້ສົ່ງຜົນໃຫ້ລະດັບການຂະຫຍາຍຕົວຂອງເລກກຳລັງທີສອງ (ເຊັ່ນ: ອັດຕາການເຕີບໂຕຂອງເລກກຳລັງຈະເຕີບໂຕຂຶ້ນເປັນເລກກຳລັງ).
• ວິວັດທະນາການທາງຊີວະວິທະຍາແມ່ນໜຶ່ງໃນຂະບວນການວິວັດທະນາການດັ່ງກ່າວ.
• ວິວັດທະນາການເຕັກໂນໂລຢີແມ່ນອີກຂະບວນການວິວັດທະນາການດັ່ງກ່າວ. ແທ້ຈິງແລ້ວ, ການປະກົດຕົວຂອງເຕັກໂນໂລຢີທໍາອິດທີ່ສ້າງສາຍພັນໄດ້ສົ່ງຜົນໃຫ້ຂະບວນການວິວັດທະນາການໃຫມ່ຂອງເຕັກໂນໂລຢີ. ດັ່ງນັ້ນ, ການວິວັດທະນາການທາງເທັກໂນໂລຍີແມ່ນການຂະຫຍາຍຕົວຂອງ - ແລະການສືບຕໍ່ - ການວິວັດທະນາການທາງດ້ານຊີວະວິທະຍາ.
• paradigm ສະເພາະ (ວິທີການຫຼືວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາ, ເຊັ່ນ: ການຫົດຕົວຂອງ transistors ໃນວົງຈອນປະສົມປະສານເປັນວິທີການເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີມີອໍານາດຫຼາຍ) ສະຫນອງການຂະຫຍາຍຕົວຂອງ exponential ຈົນກ່ວາວິທີການຫມົດທ່າແຮງຂອງມັນ. ເມື່ອສິ່ງດັ່ງກ່າວເກີດຂຶ້ນ, ການປ່ຽນແປງແບບແຜນ (ie, ການປ່ຽນແປງພື້ນຖານໃນວິທີການ) ເກີດຂື້ນ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງເລກກໍາລັງສືບຕໍ່.

ຜູ້ອ່ານຄວນອ່ານ blog ຂອງ Kurzweil, ຫຼັງຈາກນັ້ນພວກເຂົາຄວນຈະສະທ້ອນເຖິງຜົນສະທ້ອນຂອງການເຕີບໂຕຂອງຕົວເລກນີ້, ແລະມັນກົງກັນແລະແຕກຕ່າງຈາກສິ່ງທີ່ພວກເຂົາມີປະສົບການສ່ວນຕົວນັບຕັ້ງແຕ່ blog ໄດ້ຖືກຈັດພີມມາໃນເບື້ອງຕົ້ນ.

ກົດຫມາຍວ່າດ້ວຍການເລັ່ງການກັບຄືນໃນຂະນະທີ່ບໍ່ເປັນທີ່ນິຍົມເປັນກົດຫມາຍຂອງ Moore, ຍັງຄົງມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໃນມື້ນີ້ຄືກັບເວລາທີ່ມັນຖືກຕີພິມໃນເບື້ອງຕົ້ນ.