ອະນາຄົດຂອງການໂຕ້ຕອບເຄື່ອງຈັກຂອງສະໝອງ: Symbiotic Intelligence vs Human Intelligence

ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາສິ່ງທີ່ເປັນການຂະຫຍາຍຄວາມສະຫລາດໂດຍຜ່ານການໂຕ້ຕອບຂອງເຄື່ອງຈັກໃນສະຫມອງ (BMI), ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສໍາຄັນ, ແລະເປັນຫຍັງມັນອາດຈະມີການແບ່ງແຍກໃນອະນາຄົດລະຫວ່າງມະນຸດທີ່ບໍ່ມີການປັບປຸງ, ແລະມະນຸດທີ່ເລືອກທີ່ຈະຂະຫຍາຍຄວາມສະຫລາດຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍການສ້າງ symbiosis ປະສົມປະສານກັບປັນຍາປະດິດ ( AI).

ມະນຸດທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບ BMIs ຈະໄດ້ຮັບຂອງຂວັນທີ່ມີການປັບປຸງທາງດ້ານສະຕິປັນຍາ, ແລະເພີ່ມຜົນຜະລິດໃນບ່ອນເຮັດວຽກແລະນອກເຫນືອການ.

Intelligence Amplification ແມ່ນຫຍັງ?

ແນວຄວາມຄິດຂອງ Intelligence Amplification ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີເປັນຄັ້ງທໍາອິດໂດຍ William Ross Ashby's ໃນຫນັງສືເຫຼັ້ມໃຫມ່ຂອງລາວທີ່ມີຊື່ວ່າ ການແນະນໍາກ່ຽວກັບ Cybernetics. ຄໍາສັບດັ່ງກ່າວໄດ້ພັດທະນາກາຍເປັນສິ່ງທີ່ພວກເຮົາຮັບຮູ້ໃນປັດຈຸບັນເປັນ Augmented Intelligence, ພາກສ່ວນຍ່ອຍຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຖືກອອກແບບມາກ່ອນແລະສໍາຄັນທີ່ສຸດເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍແລະປັບປຸງປັນຍາຂອງມະນຸດໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ AI. ແນວຄວາມຄິດແມ່ນເພື່ອປັບປຸງທັງການຕັດສິນໃຈຂອງມະນຸດ, ແລະການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນຂ່າວສານຢ່າງໄວວາທີ່ມະນຸດມີເພື່ອຍົກສູງຄຸນນະພາບຂອງການຕັດສິນໃຈເຫຼົ່ານັ້ນ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ຄວາມຫມາຍໃນປະຈຸບັນຂອງ Augmented Intelligence ສິ້ນສຸດລົງ, ມັນແມ່ນ AI ທີ່ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ມະນຸດມີຂໍ້ມູນປະຕິບັດໄດ້, ແຕ່ບໍ່ມີຄວາມສໍາພັນກັບ symbiotic ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ BMIs ເຂົ້າໄປໃນຮູບ, ພວກມັນຈະຊ່ວຍໃຫ້ການປັບປຸງສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດໄດ້ໄກກວ່າ ສະບັບມື້ນີ້ຂອງ Augmented Intelgence.

ບໍ່ຄືກັບການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນໃນປະຈຸບັນຂອງພວກເຮົາທີ່ເກີດຂື້ນກັບຄອມພິວເຕີ, ໂທລະສັບສະມາດໂຟນ, ຫຼືອຸປະກອນອື່ນໆ, BMI ໄດ້ຖືກອອກແບບໂດຍພື້ນຖານແລ້ວເພື່ອໃຫ້ອິນເຕີເນັດ, ແລະ AI ທີ່ເຮັດໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງອິນເຕີເນັດ, ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ອຸປະກອນພາຍນອກ. BMI ຈະຖືກຝັງຢູ່ໃນສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ແລະໂດຍທໍາມະຊາດຈະກາຍເປັນສ່ວນຂະຫຍາຍຂອງຈິດໃຈຂອງມະນຸດ.

ເວົ້າອີກຢ່າງ ໜຶ່ງ, ແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ຄວາມຊົງ ຈຳ, ຫຼືຕ້ອງເປີດປື້ມ, ຫຼືໄປຢ້ຽມຢາມເວັບໄຊທ໌, ມະນຸດທີ່ປັບປຸງສາມາດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທັງ ໝົດ ທີ່ເກັບໄວ້ໃນອິນເຕີເນັດ, ແລະ AI ຂັ້ນສູງສາມາດໃຫ້ຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ກັບສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ເຮັດໃຫ້ມະນຸດສາມາດຄວບຄຸມຢ່າງເຕັມສ່ວນ. ຖ້າທ່ານເຄີຍມີຊ່ວງເວລາທີ່ທ່ານບໍ່ສາມາດຈື່ຈໍາຄວາມຊົງຈໍາທີ່ແນ່ນອນ, ຫຼືຈື່ຈໍາວັນທີສະເພາະ, ມັນເປັນປະສົບການທີ່ຫນ້າເສົ້າໃຈ. ດ້ວຍ Augmented Intelligence ທ່ານສາມາດຈື່ໄດ້ຢ່າງສົມບູນເນື່ອງຈາກລະບົບ AI ກາຍເປັນສ່ວນຂະຫຍາຍຂອງທະນາຄານຄວາມຊົງຈໍາທາງຊີວະພາບຂອງທ່ານ.

ປະເພດຂອງການຂະຫຍາຍສະຕິປັນຍານີ້ໄດ້ຖືກຂຸດຄົ້ນຕື່ມອີກໃນ "Man-Computer Symbiosis” ເອກະສານການຄາດເດົາທີ່ຈັດພີມມາໃນປີ 1960 ໂດຍ JCR Licklider. ເອກະສານທີ່ໃຫ້ຄວາມສະຫວ່າງນີ້ສະເຫນີຄໍາອະທິບາຍເບື້ອງຕົ້ນກ່ຽວກັບວິທີທີ່ມະນຸດຕ້ອງຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຄວບຄຸມ AI ໂດຍການສ້າງຄວາມສໍາພັນກັບ AI. ດັ່ງທີ່ກ່າວໂດຍ JCR Licklider, "ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຜູ້ຊາຍແລະຄອມພິວເຕີສາມາດຮ່ວມມືໃນການຕັດສິນໃຈແລະການຄວບຄຸມສະຖານະການທີ່ສັບສົນໂດຍບໍ່ມີການເພິ່ງພາອາໄສ inflexible ກັບໂຄງການທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າ.

ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຄວາມລັບທີ່ເຮັດໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຄອມພິວເຕີບໍ່ໄດ້ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນບໍ່ໄດ້ແກ້ໄຂບັນຫາກ່ຽວກັບວິທີທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຂົ້າເຖິງ symbiosis ນີ້.

JCR Licklider ສືບຕໍ່ກັບຄໍາເຫັນນີ້, "ຄວາມຫວັງແມ່ນວ່າ, ພາຍໃນບໍ່ເທົ່າໃດປີ, ສະຫມອງຂອງມະນຸດແລະເຄື່ອງຈັກຄອມພິວເຕີຈະເຂົ້າກັນຢ່າງແຫນ້ນຫນາ, ແລະການຮ່ວມມືຜົນໄດ້ຮັບຈະຄິດວ່າບໍ່ມີສະຫມອງຂອງມະນຸດເຄີຍຄິດແລະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃນທາງທີ່ບໍ່ໄດ້ເຂົ້າຫາໂດຍການຈັດການຂໍ້ມູນ. ເຄື່ອງຈັກທີ່ພວກເຮົາຮູ້ໃນມື້ນີ້." 

ຕົວຢ່າງຕົ້ນຂອງວິທີການນີ້ຈະຖືກນໍາໄປໃຊ້ສາມາດເຫັນໄດ້ໃນໂລກຂອງຫມາກຮຸກ. ໃນຂະນະທີ່ປະຊາຊົນສ່ວນໃຫຍ່ຄຸ້ນເຄີຍກັບ ການສູນເສຍ Garry Kasparov ໃນປີ 1997, ກັບຄອມພິວເຕີ IBM Deep Blue, ມີການພັດທະນາໃຫມ່ແລະຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍ.

ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາຮູ້ຈັກມາເປັນເວລາຫຼາຍທົດສະວັດແລ້ວວ່າລະບົບ AI ຂັ້ນສູງສາມາດເອົາຊະນະຜູ້ຫຼິ້ນໝາກຮຸກໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ, ສິ່ງທີ່ໜ້າສົນໃຈກວ່ານັ້ນແມ່ນການພັດທະນາເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້. AI ສາມາດເອົາຊະນະໄດ້ໂດຍທີມງານມະນຸດແລະ AI.  ໃນສະພາບແວດລ້ອມການຮ່ວມມືນີ້, ທີມງານໄດ້ແບ່ງວຽກ, AI ເຮັດການຍົກຫນັກຂອງການຄິດໄລ່ຂະຫນາດໃຫຍ່, ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ແລະການຄິດໄປຂ້າງຫນ້າ. ມະນຸດເພີ່ມມູນຄ່າໂດຍການໃຊ້ປະໂຍດຈາກ intuition ຂອງມະນຸດ, ແລະທົດສະວັດຂອງການສຶກສາຄະນະກໍາມະ.

ໃນຂະນະທີ່ປະຈຸບັນທີມງານມະນຸດແລະ AI ສາມາດເອົາຊະນະ AI ໄດ້, ມັນຍັງບໍ່ຮູ້ວ່າໄຊຊະນະປະເພດນີ້ຈະຍັງຄົງສືບຕໍ່ກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນີ້ແມ່ນຕົວຊີ້ວັດທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ມະນຸດຄວນຈະສາມາດຕິດຕໍ່ສື່ສານ, ປະສານງານແລະຄວບຄຸມ AI ທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອຂະຫຍາຍຈິດໃຈຂອງພວກເຂົາ, ບັນຫາໃຫຍ່ທີ່ມະນຸດບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ໃນມື້ນີ້, ຫຼືໂດຍໂຄງການ AI ແບບດ່ຽວ, ອາດຈະເປັນ. ຈັດການໂດຍສະຫະພັນຂອງທັງສອງ.

ຫນຶ່ງໃນຄໍາຄິດເຫັນສຸດທ້າຍຂອງ JCR Licklider ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມສໍາຄັນຂອງການອອກແບບ BMIs ທີ່ມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ການສື່ສານ AI ໃນເວລາຈິງພາຍໃນສະຫມອງຂອງມະນຸດ.

“ເປົ້າ​ໝາຍ​ຕົ້ນ​ຕໍ​ອື່ນ​ແມ່ນ​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​ຢ່າງ​ໃກ້​ຊິດ. ມັນແມ່ນການນໍາເອົາເຄື່ອງຈັກຄອມພິວເຕີໄປສູ່ຂະບວນການຄິດຢ່າງມີປະສິດທິພາບທີ່ຕ້ອງດໍາເນີນໄປໃນ "ເວລາຈິງ", ເວລາທີ່ເຄື່ອນທີ່ໄວເກີນໄປທີ່ຈະອະນຸຍາດໃຫ້ໃຊ້ຄອມພິວເຕີ້ໃນແບບດັ້ງເດີມ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຈິນຕະນາການພະຍາຍາມຊີ້ນໍາການສູ້ຮົບດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງຄອມພິວເຕີໃນຕາຕະລາງເຊັ່ນນີ້. ເຈົ້າສ້າງບັນຫາຂອງເຈົ້າໃນມື້ນີ້. ມື້ອື່ນເຈົ້າໃຊ້ເວລາກັບນັກຂຽນໂປລແກລມ. ອາທິດຕໍ່ໄປຄອມພິວເຕີອຸທິດ 5 ນາທີເພື່ອປະກອບໂປຼແກຼມຂອງເຈົ້າແລະ 47 ວິນາທີເພື່ອຄິດໄລ່ຄໍາຕອບຂອງບັນຫາຂອງເຈົ້າ. ທ່ານໄດ້ຮັບແຜ່ນເຈ້ຍຍາວ 20 ຟຸດ, ເຕັມໄປດ້ວຍຕົວເລກທີ່, ແທນທີ່ຈະສະຫນອງການແກ້ໄຂສຸດທ້າຍ, ພຽງແຕ່ແນະນໍາກົນລະຍຸດທີ່ຄວນຈະຖືກຂຸດຄົ້ນໂດຍການຈໍາລອງ. ແນ່ນອນ, ການສູ້ຮົບຈະສິ້ນສຸດລົງກ່ອນທີ່ຂັ້ນຕອນທີສອງໃນການວາງແຜນຂອງມັນໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນ. ຄິດ​ໃນ​ການ​ໂຕ້​ຕອບ​ກັບ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ໃນ​ແບບ​ດຽວ​ກັນ​ທີ່​ທ່ານ​ຄິດ​ວ່າ​ກັບ​ເພື່ອນ​ຮ່ວມ​ງານ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ເສີມ​ຂອງ​ທ່ານ​ເອງ​ ຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການ coupling ຫຼາຍ tighter ລະຫວ່າງຜູ້ຊາຍແລະເຄື່ອງຈັກ ຫຼາຍກວ່າທີ່ໄດ້ແນະນໍາໂດຍຕົວຢ່າງແລະຫຼາຍກວ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນມື້ນີ້."

Intelligence Amplication ເຮັດວຽກແນວໃດ?

ການຂະຫຍາຍທາງປັນຍາຜ່ານ BMI ແມ່ນຍັງຢູ່ໃນຍຸກເລີ່ມຕົ້ນຂອງມັນ ແລະເປັນວຽກທີ່ກຳລັງດຳເນີນຢູ່. ມັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າສະຫມອງຂອງມະນຸດໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກການຮັບຮູ້ຮູບແບບເພື່ອເຂົ້າໃຈສັນຍາລັກແລະສ້າງການເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງຂໍ້ມູນ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າທ່ານເຫັນເສັ້ນທີ່ມີໂຄງສ້າງໃນລໍາດັບສະເພາະເຊັ່ນ: ຕົວອັກສອນ A, ຫຼັງຈາກນັ້ນທ່ານສາມາດຮັບຮູ້ສັນຍາລັກ A. ຈາກນັ້ນທ່ານສາມາດມີຕົວອັກສອນເປັນຮູບແບບໃນສະຫມອງຂອງທ່ານເມື່ອທ່ານອ່ານຄໍາວ່າ APPLE. ຈາກນັ້ນທ່ານສາມາດຮັບຮູ້ຮູບແບບເພີ່ມເຕີມເມື່ອທ່ານອ່ານວ່າຫມາກໂປມຫຼຸດລົງຈາກຕົ້ນໄມ້. ສະຫມອງຂອງມະນຸດສືບຕໍ່ເຊື່ອມຕໍ່ຈາກຕົວອັກສອນ, ຄໍາສັບ, ປະໂຫຍກ, ຫຍໍ້ຫນ້າ, ໄປຫາບົດ, ແລະຈາກນັ້ນໄປຫາຫນັງສືແລະຫຼາຍກວ່ານັ້ນ.

ບັນຫາແມ່ນສະຫມອງຂອງມະນຸດບໍ່ມີການຈື່ຈໍາຢ່າງສົມບູນ, ແລະລະບົບທີ່ບໍ່ສົມບູນແບບນີ້ເຮັດໃຫ້ລະບົບການຮັບຮູ້ແບບຈໍາລອງລົ້ມເຫລວ. ຈິນຕະນາການສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນຖ້າທ່ານສາມາດອ່ານຫນັງສືທັງຫມົດແລະລະບົບ AI ສາມາດສ້າງການຮັບຮູ້ແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອສະຫນອງການຈື່ຈໍາທີ່ສົມບູນແບບໃນທັນທີ. ນີ້ຈະເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດໃນການເຮັດວຽກກ່ຽວກັບບົດຂຽນ, ການສ້າງຜະລິດຕະພັນຫຼືການບໍລິການທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນນັ້ນ, ຫຼືພຽງແຕ່ມີການສົນທະນາທີ່ສະຫຼາດໂດຍບໍ່ມີຄວາມຊົງຈໍາໃດໆ lapses.

ໃນກໍລະນີອື່ນໆ, ໃນຂະນະທີ່ຢູ່ໃນການສົນທະນາລະຫວ່າງກາງ, ສະຫມອງຂອງມະນຸດສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດໄດ້ທັນທີເພື່ອຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງ, ແລະແຈກຢາຍຫຼືຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນນັ້ນ. ແທນ​ທີ່​ຈະ​ຕ້ອງ​ເບິ່ງ​ວິ​ດີ​ໂອ YouTube ຫຼາຍ​ຄັ້ງ​ເພື່ອ​ຮຽນ​ຮູ້​ບາງ​ສິ່ງ​ບາງ​ຢ່າງ, ເບິ່ງ​ມັນ​ຫນຶ່ງ​ຄັ້ງ​ຈະ​ພຽງ​ພໍ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ຈື່​ຈໍາ​ທີ່​ສົມ​ບູນ​ແບບ. ປະໂຫຍດເພີ່ມເຕີມຂອງລະບົບການຮັບຮູ້ຮູບແບບເພີ່ມເຕີມແມ່ນວ່າສະຫມອງຂອງມະນຸດສາມາດຖອດລະຫັດວິດີໂອແລະສຽງໄດ້ໄວກວ່າໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າມະນຸດສາມາດດູດຊຶມເນື້ອຫາຂອງວິດີໂອໄດ້ດ້ວຍຄວາມໄວ 2x, 3x, ຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນ.

ຂ້ອຍສາມາດຊອກຫາການໂຕ້ຕອບເຄື່ອງຈັກສະຫມອງໄດ້ຢູ່ໃສ?

ມັນຍັງເປັນມື້ເລີ່ມຕົ້ນຫຼາຍສໍາລັບປະເພດຂອງ Intelligence Amplication ນີ້. ມີຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະພັດທະນາ BMIs ຕ່າງໆທີ່ສາມາດພັດທະນາໄປສູ່ປະເພດຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້. ທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດແມ່ນບໍລິສັດຂອງ Elon Musk Neuralink ນັ້ນແມ່ນຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນຕົ້ນຂອງການພັດທະນາ BMI ແບນວິດສູງສຸດເພື່ອເຊື່ອມຕໍ່ມະນຸດແລະຄອມພິວເຕີ.

Neurallink ກໍາລັງເຮັດວຽກໄປສູ່ການສ້າງ neural implant ທໍາອິດທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຄວບຄຸມຄອມພິວເຕີຫຼືອຸປະກອນມືຖືໄດ້ທຸກບ່ອນທີ່ພວກເຂົາໄປ. ເພື່ອບັນລຸກະທູ້ຂະຫນາດ Micron ນີ້ຖືກໃສ່ເຂົ້າໄປໃນພື້ນທີ່ຂອງສະຫມອງທີ່ຄວບຄຸມການເຄື່ອນໄຫວ. ແຕ່ລະກະທູ້ປະກອບດ້ວຍ electrodes ຫຼາຍແລະເຊື່ອມຕໍ່ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບ implant ທີ່ເອີ້ນວ່າ Link.

ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ພັດທະນາລະບົບ BMI ອາດຈະບໍ່ເຂົ້າໃຈຢ່າງເຕັມທີ່ວ່າມັນເຮັດວຽກໃນລະດັບ micron neurochemical. ເນື່ອງຈາກຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ (ຄວາມສາມາດໃນການດັດແປງຕົວມັນເອງ) ຕົວຈິງແລ້ວແມ່ນສະຫມອງຂອງມະນຸດທີ່ໄດ້ຮັບວັດສະດຸປ້ອນແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົວມັນເອງຂອງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບ BMI ເພື່ອເຮັດວຽກ magic ຂອງມັນ.

BMI ສ່ວນໃຫຍ່ໃຊ້ຕົວຖອດລະຫັດເພື່ອຖອດລະຫັດຄື້ນຂອງສະຫມອງແລະຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບໂດຍສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ຕົວຖອດລະຫັດນີ້ໃຊ້ປະເພດຕ່າງໆຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກລວມທັງການຮຽນຮູ້ເລິກເພື່ອຮຽນຮູ້ການຖອດລະຫັດຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບໃນຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອກໍານົດຄວາມຕັ້ງໃຈການເຄື່ອນໄຫວ, ແລະການກະທໍາທີ່ຕ້ອງການ. ໂດຍການຖອດລະຫັດຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້, ມັນສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ດີທີ່ສຸດວ່າສະຫມອງຂອງມະນຸດກໍາລັງຊອກຫາເພື່ອບັນລຸຫຍັງ.

ມັນເປັນລະບົບວົງປິດທີ່ຜູ້ໃຊ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງມໍເຕີໂດຍພຽງແຕ່ຄິດ, ແລະຕົວຖອດລະຫັດ Neuralink ຖອດລະຫັດຄວາມຕັ້ງໃຈ. ນີ້ແປວ່າຄວາມຄິດເຂົ້າໄປໃນການກະທໍາທີ່ຫຼັງຈາກນັ້ນຖືກບັງຄັບໃຊ້ໃນໂລກໂດຍຕົວກະພິບຫຼືແຂນຫຸ່ນຍົນ. ມະນຸດໄດ້ຮັບການຢືນຢັນດ້ວຍສາຍຕາຂອງການປະຕິບັດທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດແລະການຕອບໂຕ້ທາງ neurochemical ຝຶກອົບຮົມສະຫມອງເພື່ອຄວບຄຸມ Neuralink ໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ສິ່ງທ້າທາຍສໍາລັບບໍລິສັດ BMI ໃດໆແມ່ນການສ້າງຕົວຖອດລະຫັດທີ່ບໍ່ເປັນພາລະຂອງການຮຽນຮູ້ຫຼາຍເກີນໄປສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍ.

ບາງບັນຫາກ່ຽວກັບ BMIs ໃນປະຈຸບັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການ latency, ນີ້ແມ່ນຄວາມຊັກຊ້າລະຫວ່າງການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະຜົນຜະລິດທັງສອງດ້ານຂອງມະນຸດແລະ BMI. ໃນປັດຈຸບັນ, Neuralink ກໍາລັງເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການແກ້ໄຂບັນຫາບາງຢ່າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບບັນຫານີ້, ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໂດຍ Joseph O'Doherty, ວິສະວະກອນ neuroengineer ຂອງ Neuralink ແລະຫົວຫນ້າທີມງານສັນຍານສະຫມອງຂອງຕົນ, ໃນການສໍາພາດ.

"ຂັ້ນຕອນທີຫນຶ່ງແມ່ນເພື່ອຊອກຫາແຫຼ່ງຂອງການຊັກຊ້າແລະລົບລ້າງພວກມັນທັງຫມົດ. ພວກເຮົາຕ້ອງການໃຫ້ມີການຕອບສະໜອງຕໍ່າໃນທົ່ວລະບົບ. ເຊິ່ງລວມມີການກວດຫາຮວງ; ເຊິ່ງລວມມີການປຸງແຕ່ງພວກມັນໃສ່ implant; ເຊິ່ງລວມມີວິທະຍຸທີ່ຕ້ອງສົ່ງພວກມັນ—ມີລາຍລະອຽດການຫຸ້ມຫໍ່ທຸກປະເພດດ້ວຍ Bluetooth ທີ່ສາມາດເພີ່ມເວລາແພັກເກັດໄດ້. ແລະນັ້ນປະກອບມີດ້ານການຮັບ, ບ່ອນທີ່ທ່ານດໍາເນີນການບາງຂັ້ນຕອນໃນຕົວແບບ inference ຂອງເຈົ້າ, ແລະເຖິງແມ່ນວ່າການແຕ້ມ pixels ໃນຫນ້າຈໍສໍາລັບຕົວກະພິບທີ່ທ່ານກໍາລັງຄວບຄຸມ. ຄວາມຊັກຊ້າເລັກນ້ອຍທີ່ທ່ານມີຢູ່ນັ້ນຈະເພີ່ມຄວາມລ່າຊ້າ ແລະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການຄວບຄຸມວົງປິດ.”

ໃນຂະນະທີ່ Neuralink ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດຂອງ BMI, ມີຫຼາຍທີມງານອື່ນໆທີ່ເຮັດວຽກກ່ຽວກັບໂຄງການທີ່ຫນ້າສົນໃຈ. ຕົວຢ່າງ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຈາກສະຖາບັນການແພດ Howard Hughes ໄດ້ປະສົບຜົນສໍາເລັດ ເປີດໃຊ້ BMI ເພື່ອພິມການຂຽນດ້ວຍມືທາງຈິດໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້ ເປັນ​ຄັ້ງ​ທໍາ​ອິດ . ທີມງານໄດ້ຖອດລະຫັດການເຄື່ອນໄຫວຂອງສະຫມອງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຂຽນຕົວອັກສອນດ້ວຍມືເພື່ອບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບ. ໃນກໍລະນີນີ້ດ້ວຍການປະຕິບັດ, ສະຫມອງໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການຄິດຍຸດທະສາດກ່ຽວກັບການຂຽນດ້ວຍມືໃນລໍາດັບທີ່ໄດ້ຖືກຮັບຮູ້ໂດຍ BMI. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ເປັນອໍາມະພາດສາມາດພິມໄດ້ 90 ຕົວອັກສອນຕໍ່ນາທີ, ເຊິ່ງຫຼາຍກວ່າສອງເທົ່າຂອງຈໍານວນທີ່ບັນທຶກໄວ້ໃນເມື່ອກ່ອນດ້ວຍ BMI ປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ຕົວຢ່າງອື່ນ ປະກອບມີການສຶກສາທີ່ມີຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທົດລອງທາງດ້ານຄລີນິກສອງຄົນທີ່ເປັນອໍາມະພາດ, ແລະພວກເຂົາໃຊ້ ລະບົບ BrainGate ດ້ວຍເຄື່ອງສົ່ງສັນຍານໄຮ້ສາຍ. ຜ່ານເຄື່ອງສົ່ງສັນຍານໄຮ້ສາຍ, ພວກເຂົາສາມາດຊີ້, ຄລິກແລະພິມໃນຄອມພິວເຕີແທັບເລັດມາດຕະຖານ.

Amplified Symbiotic Intelligence vs Human Intelligence

ພວກເຮົາສາມາດຈິນຕະນາການໂລກທີ່ມະນຸດບາງຄົນໄດ້ຮັບການເສີມຂະຫຍາຍໃນຂະນະທີ່ມະນຸດອື່ນໆເລືອກທີ່ຈະເປັນທໍາມະຊາດແລະບໍ່ສາມາດຂະຫຍາຍຕົນເອງໄດ້. ອັນຕະລາຍທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງນີ້ແມ່ນວ່າມັນຈະເຮັດໃຫ້ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງມະນຸດຮັ່ງມີກັບວິທີການທາງດ້ານການເງິນເພື່ອຂະຫຍາຍຕົວເອງ, ແລະມະນຸດອື່ນໆທີ່ເຕັມໃຈຫຼືບໍ່ຍັງຄົງບໍ່ຖືກປັບປຸງ.

ພະນັກງານທີ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງຈະສາມາດບັນລຸການປະຫຍັດເວລາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຄາດເດົາຕົວເອງ, ມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະຈື່ຈໍາຂໍ້ມູນທັນທີທັນໃດຫຼືດຶງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຮູ້ມາກ່ອນຈາກອິນເຕີເນັດ. AI ສາມາດແຈ້ງເຕືອນມະນຸດ (ຫຼືການກັ່ນຕອງອອກ) ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ປອມ, ຫຼືຕໍ່າກວ່າມາດຕະຖານ. ມະນຸດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນທີ່ມີການເອີ້ນຄືນທີ່ສົມບູນແບບສາມາດ pivot ໃນວິທີທີ່ພວກເຂົາເຮັດສໍາເລັດວຽກງານ, ແລະພວກເຂົາສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະຜົນຜະລິດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ແທນ​ທີ່​ຈະ​ພິມ​ຂໍ້​ຄວາມ, ຫຼື​ເວົ້າ​ອອກ​ສຽງ​ດັງ, ມະ​ນຸດ​ທີ່​ປັບ​ປຸງ​ໄດ້​ຢ່າງ​ງ່າຍ​ດາຍ​ສາ​ມາດ​ຄິດ​ວ່າ​ແລະ​ຂໍ້​ຄວາມ​ຈະ​ປາ​ກົດ​ຂຶ້ນ​ໃນ​ຫນ້າ​ຈໍ. ການປະຫຍັດເວລາຈາກ BMI ສະບັບທີ່ງ່າຍດາຍກວ່ານີ້ຈະມີຄວາມສໍາຄັນ. BMI ກັບລະບົບ AI ອາດຈະພຽງແຕ່ຖືກຝັງຢູ່ໃນສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ແລະສາກໄຟແບບໄຮ້ສາຍໃຫ້ກັບແຫຼ່ງພະລັງງານພາຍນອກ, ຫຼືສາມາດພະລັງງານຕົວມັນເອງຈາກປະເພດດຽວກັນຂອງແຄລໍລີ່ແລະຊັບພະຍາກອນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນຮ່າງກາຍແລະສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ໃນຂະນະທີ່ມັນເປັນການຄາດເດົາ super, ອາດຈະມີ nanobots ທີ່ສາມາດຂ້າມອຸປະສັກເລືອດສະຫມອງເພື່ອສ້າງ BMI.

ມະນຸດ​ທີ່​ມີ​ການ​ປັບປຸງ​ອາດ​ຈະ​ເຫັນ​ວ່າ​ການ​ສົນທະນາ​ກັບ​ມະນຸດ​ທີ່​ບໍ່​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ປັບປຸງ​ແມ່ນ​ຊ້ຳ​ຊ້ອນ, ແລະ​ໜ້າ​ເບື່ອ. ເຂົາເຈົ້າອາດຈະເລືອກທີ່ຈະເຊື່ອມໂຍງຕົນເອງກັບມະນຸດທີ່ມີການປັບປຸງອື່ນໆທີ່ຕ້ອງການຮ່ວມມືເພື່ອເປີດທຸລະກິດ, ຂຽນເອກະສານການບັນຍາຍ, ຫຼືກາຍເປັນຜະລິດຕະພັນໃນວິທີອື່ນ. ນາຍຈ້າງອາດຈະເລືອກທີ່ຈະບໍ່ສົນໃຈພື້ນຖານການສຶກສາຫຼືປະສົບການ, ແທນທີ່ຈະສຸມໃສ່ການຈ້າງພະນັກງານທີ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງເທົ່ານັ້ນ.

ສັງ​ຄົມ​ສາ​ມາດ​ເດີນ​ໄປ​ໃນ​ເສັ້ນ​ທາງ​ທີ່​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​ທີ່​ຈະ​ນໍາ​ໄປ​ສູ່​ຜົນ​ໄດ້​ຮັບ​ທີ່​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​. ໃນເສັ້ນທາງຫນຶ່ງສາມາດມີມະນຸດສອງປະເພດທີ່ພຽງແຕ່ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຢູ່ຮ່ວມກັນ.

ກ່ອນທີ່ BMIs ມາຮອດສະຖານະນີ້, ການພັດທະນາເບື້ອງຕົ້ນແມ່ນສຸມໃສ່ບັນຫາທາງ neurological ທີ່ປະກອບມີດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

• ການສູນເສຍຄວາມຈໍາ
• ການສູນເສຍການໄດ້ຍິນ
• ຕາບອດ
• ການອໍາມະພາດ
• ຊຶມເສົ້າ
• insomnia
• ຄວາມເຈັບປວດທີ່ສຸດ
• Seizures
• ຄວາມກັງວົນ
• ສິ່ງເສບຕິດ
• ເສັ້ນເລືອດຕັນໃນ
• ຄວາມເສຍຫາຍຂອງສະຫມອງ

ມັນບໍ່ຄວນລືມວ່າເປົ້າຫມາຍໄລຍະຍາວຂອງ Neurallink ເປັນ ກ່າວໂດຍ Elon Musk ແມ່ນ,“ເພື່ອສ້າງການໂຕ້ຕອບແບນວິດສູງທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ມະນຸດໄປຄຽງຄູ່ກັບການຂັບເຄື່ອນ”. ຜົນສະທ້ອນແມ່ນວ່າຖ້າຫາກວ່າພວກເຮົາພັດທະນາສົບຜົນສໍາເລັດ ປັນຍາທຽມທົ່ວໄປ, ການພັດທະນານີ້ inevitably ນໍາພວກເຮົາໄປສູ່ Superintelligence. BMI ຈະ​ເປັນ​ການ​ແກ້​ໄຂ​ສຸດ​ທ້າຍ​ຂອງ​ມະ​ນຸດ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ດໍາ​ລົງ​ຊີ​ວິດ​ຢູ່​ໃນ​ໂລກ​ທີ່​ມີ Superintelligence ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ກ້າວ​ຫນ້າ​ຫຼາຍ​ກ​່​ວາ​ສະ​ຫມອງ​ທາງ​ຊີ​ວະ​ພາບ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​ໃນ​ປັດ​ຈຸ​ບັນ​. ມັນຍັງຄົງຈະເຫັນໄດ້ວ່າມີມະນຸດຫຼາຍປານໃດທີ່ເລືອກທີ່ຈະປັບປຸງຕົນເອງ, ໃນເວລານີ້ BMIs ຍັງຄົງເປັນຫນຶ່ງໃນການພັດທະນາທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດທີ່ມີລະບົບການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງຢ່າງເລິກເຊິ່ງ.