Przyszłość Interfejsów Mózg-Maszyna: Inteligencja Symbiotyczna kontra Inteligencja Ludzka

Będziemy eksplorować, co to jest Inteligencja Wzmacniana za pomocą interfejsów mózg-maszyna (BMI), dlaczego jest to ważne, i dlaczego może pojawić się przyszła różnica między ludźmi, którzy pozostaną niezmodyfikowani, a ludźmi, którzy zdecydują się na wzmacnianie swojej inteligencji poprzez stworzenie symbiotycznego związku z Sztuczną Inteligencją (AI).

Ludzie, którzy połączą się z BMI, zostaną obdarzeni zwiększoną wydajnością poznawczą i zwiększoną produktywnością w miejscu pracy i poza nią.

Czym jest Inteligencja Wzmacniana?

Pojęcie Inteligencji Wzmacnianej zostało po raz pierwszy wprowadzone przez Williama Rossa Ashby’ego w jego przełomowej książce zatytułowanej Wprowadzenie do cybernetyki . Termin ten ewoluował i stał się tym, co obecnie rozumiemy jako Inteligencja Wzmacniana, poddziedziną machine learningu, która jest zaprojektowana przede wszystkim w celu poprawy i udoskonalenia ludzkiej inteligencji z pomocą AI. Idea polega na poprawie zarówno podejmowania decyzji przez ludzi, jak i szybkiego dostępu do informacji, których ludzie potrzebują, aby podejmować lepsze decyzje. To jest miejsce, w którym obecne znaczenie Inteligencji Wzmacnianej się kończy, jest to AI, która wykorzystuje machine learning i deep learning, aby pomóc ludziom w podejmowaniu decyzji, ale nie ma prawdziwej, symbiotycznej relacji.

To jest miejsce, w którym BMI wkraczają do akcji, umożliwiając wzmacnianie ludzkiej percepcji znacznie poza obecną wersją Inteligencji Wzmacnianej.

W przeciwieństwie do naszego obecnego dostępu do danych, który odbywa się za pomocą komputerów, smartfonów lub innych urządzeń, BMI są zaprojektowane w taki sposób, aby internet i AI, które umożliwiają dostęp do internetu, mogły być dostępne bez zewnętrznych urządzeń. BMI będą wszczepiane w ludzki mózg i stają się rozszerzeniem ludzkiego umysłu.

Innymi słowy, zamiast polegać na pamięci, lub musieć otworzyć książkę, lub odwiedzić stronę internetową, człowiek z rozszerzoną inteligencją mógłby mieć dostęp do wszystkich informacji przechowywanych w internecie, a zaawansowany AI mógłby dostarczyć odpowiednie dane do ludzkiego mózgu, umożliwiając ludziom pełną kontrolę. Jeśli kiedykolwiek mieliście moment, w którym nie mogliście sobie przypomnieć pewnej pamięci, lub przypomnieć konkretną datę, jest to frustrujące doświadczenie. Z Inteligencją Wzmacnianą można mieć idealną pamięć dzięki temu, że system AI staje się rozszerzeniem biologicznego banku pamięci.

Ten rodzaj wzmacniania inteligencji został dalej zbadany w “Symbiozie Człowiek-Komputer” – spekulatywnym artykule opublikowanym w 1960 roku przez J.C.R. Lickliddera. Ten oświecający artykuł oferuje wczesny opis tego, jak ludzie muszą nauczyć się kontrolować AI, tworząc symbiotyczną relację z AI. Jak stwierdził J.C.R. Licklider, “Aby umożliwić ludziom i komputerom współpracę w podejmowaniu decyzji i kontrolowaniu złożonych sytuacji bez sztywnego uzależnienia od wcześniej ustalonych programów”.

Machine learning jest tajemniczym składnikiem, który zapewnia, że komputer nie jest oczywiście wcześniej ustalony, ale nie rozwiązuje jeszcze problemu, jak możemy uzyskać tę symbiozę.

J.C.R. Licklider kontynuował swoje uwagi, “Nadzieją jest, że w ciągu najbliższych lat ludzkie mózgi i komputery będą ściśle połączone, a wynikające z tego partnerstwo będzie myślało w sposób, jak nigdy wcześniej nie myślał ludzki mózg i przetwarza dane w sposób, który nie jest podejrzewany przez maszyny do przetwarzania informacji, które znamy dzisiaj.”

Wczesny przykład tego, jak to jest wdrażane, można zobaczyć na świecie szachów. Podczas gdy większość ludzi jest zaznajomiona z przegraną Garry’ego Kasparowa w 1997 roku z komputerem Deep Blue, jest nowszy i bardziej interesujący rozwój.

Podczas gdy wiemy od dziesięcioleci, że zaawansowany system AI może łatwo pokonać każdego szachistę, co jest bardziej interesujące, to niedawne rozwoju, w którym AI może być pokonany przez zespół człowieka i AI. W tym współpracującym środowisku zespół dzieli zadania, AI wykonuje ciężką pracę obliczeniową, rozpoznawania wzorców i myślenia w przyszłości. Człowiek dodaje wartość, wykorzystując ludzką intuicję i dziesięciolecia studiowania planszy.

Podczas gdy obecnie zespół człowieka i AI może pokonać AI, nie jest jeszcze wiadome, czy ten rodzaj zwycięstwa pozostanie stały w przyszłości. Niemniej, jest to poważny wskaźnik, który powinien powiedzieć ludziom, że jeśli będą w stanie właściwie komunikować się, koordynować i kontrolować AI, które jest podstawą ich umysłów, to główne problemy, które nie mogą być rozwiązane przez ludzi dzisiaj, lub przez samodzielne programy AI, mogą być rozwiązane przez związek obu.

Jedna z ostatnich uwag J.C.R. Lickliddera wyraźnie określa znaczenie projektowania BMI, które umożliwiają rzeczywistą komunikację AI w ludzkim mózgu.

“Innym głównym celem jest ściśle związany. Jest to wprowadzenie komputerów w procesy myślowe, które muszą zachodzić w “czasie rzeczywistym”, czasie, który porusza się zbyt szybko, aby pozwolić na używanie komputerów w konwencjonalny sposób. Wyobraź sobie, na przykład, kierowanie bitwą z pomocą komputera na takim harmonogramie. Formułujesz swój problem dzisiaj. Jutro spędzasz z programistą. W następnym tygodniu komputer poświęca 5 minut na składanie twojego programu i 47 sekund na obliczanie odpowiedzi na twój problem. Otrzymujesz arkusz papieru długi na 20 stóp, pełen liczb, które zamiast dostarczyć ostatecznego rozwiązania, sugerują taktykę, która powinna być zbadana przez symulację. Oczywiście, bitwa byłaby skończona, zanim drugi krok w jej planowaniu zostałby rozpoczęty. Myślenie w interakcji z komputerem w taki sam sposób, w jaki myślisz z kolegą, którego kompetencje uzupełniają twoje własne will require much tighter coupling between man and machine niż sugeruje przykład i niż jest to możliwe dzisiaj.”

Jak działa Inteligencja Wzmacniana?

Inteligencja Wzmacniana za pomocą BMI jest jeszcze w swoich początkowych dniach i jest pracą w toku. Należy zrozumieć, że ludzki mózg korzysta z rozpoznawania wzorców, aby zrozumieć symbolizm i stworzyć połączenia między danymi. Na przykład, jeśli zobaczysz linie ułożone w określonej sekwencji, takiej jak litera A, możesz potem rozpoznać symbol A. Od tego momentu możesz mieć literę, która tworzy wzorzec w twoim mózgu, gdy czytasz słowo APPLE. Możesz potem rozpoznać dodatkowe wzorce, gdy czytasz, że AN APPLE FELL FROM A TREE. Ludzki mózg kontynuuje tworzenie połączeń od znaków, do słów, do zdań, do paragrafów, do rozdziałów, i potem do książek i dalej.

Problem polega na tym, że ludzki mózg nie ma idealnej pamięci, a ten nieidealny system powoduje, że systemy rozpoznawania wzorców zawodzą. Wyobraź sobie, co by się stało, gdybyś mógł przeczytać całą książkę, a system AI mógłby utworzyć te wzorce rozpoznawania, które są potrzebne do natychmiastowego zapewnienia idealnej pamięci. To zwiększyłoby zdolność człowieka do pracy nad esejem, tworzenia produktów lub usług, które polegają na tej informacji, lub po prostu prowadzenia inteligentnej rozmowy bez żadnych luk w pamięci.

W innych przypadkach, podczas rozmowy, ludzki mózg mógłby natychmiast połączyć się z internetem, aby w czasie rzeczywistym znaleźć informacje i rozdzielić lub przekazać te informacje. Zamiast musieć obejrzeć film wideo na YouTube wiele razy, aby nauczyć się czegoś, obejrzenie go raz byłoby wystarczające dla idealnej pamięci. Dodatkową zaletą dodatkowych systemów rozpoznawania wzorców jest to, że ludzki mózg mógłby odszyfrować wideo i audio szybciej niż w czasie rzeczywistym. To oznacza, że człowiek mógłby absorbować treść wideo z prędkością 2x, 3x lub więcej.

Gdzie mogę znaleźć Interfejsy Mózg-Maszyna?

Jest to jeszcze bardzo wczesne dni dla tego rodzaju Inteligencji Wzmacnianej. Trwają liczne prace nad różnymi BMI, które mogą ewoluować w tego rodzaju aplikację. Najbardziej godny uwagi jest Elon Musk’s firma Neuralink, która jest na wczesnym etapie rozwoju ultra-wysokiej przepustowości BMI, aby połączyć ludzi i komputery.

Neuralink pracuje nad stworzeniem pierwszego implantu nerwowego, który umożliwi użytkownikom kontrolę komputera lub urządzenia mobilnego w dowolnym miejscu. Aby to osiągnąć, nici o mikroskopijnej skali są wprowadzane do obszarów mózgu, które kontrolują ruch. Każda nić zawiera wiele elektrod i łączy je z implantem zwanym Link.

Nawet rozwój systemu BMI może nie w pełni zrozumieć, jak to działa na poziomie mikro-chemicznym. Ze względu na plastyczność ludzkiego mózgu (zdolność do modyfikacji samego siebie) jest to tak naprawdę ludzki mózg, który otrzymuje dane wejściowe, a następnie uczy się samodzielnie niezbędnych wyjść, aby BMI mogło działać.

Większość BMI używa dekodera do odszyfrowania fal mózgowych i wzorców, które są odbierane przez ludzki mózg. Ten dekoder używa różnych rodzajów machine learningu, w tym deep learningu, aby nauczyć się odszyfrowywać otrzymane informacje w celu identyfikacji intencji ruchu i pożądanych działań. Poprzez odszyfrowywanie tych wzorców może najlepiej zrozumieć, co ludzki mózg chce osiągnąć.

Jest to zamknięty system, w którym użytkownik wykonuje intencję ruchu, po prostu myśląc, a dekoder Neuralink odszyfrowuje intencję. To tłumaczy myśl na działanie, które jest następnie realizowane na świecie przez kursor lub ramieniem robota. Użytkownik otrzymuje wizualne potwierdzenie pomyślnego działania, a ten neurochemiczny sprzężenie zwrotne szkoli mózg, aby łatwiej kontrolować Neuralink. Wyzwaniem dla każdej firmy BMI jest zbudowanie dekodera, który nie jest zbyt dużym obciążeniem dla użytkownika końcowego.

Niektóre z problemów związanych z bieżącymi BMI dotyczą opóźnień, jest to opóźnienie między wejściem a wyjściem zarówno po stronie ludzkiej, jak i BMI. Obecnie Neuralink pracuje nad rozwiązaniem niektórych problemów związanych z tym problemem, jak stwierdził Joseph O’Doherty, neuroinżynier w Neuralink i szef zespołu sygnałów mózgowych, w wywiadzie.

“Krok pierwszy to znalezienie źródeł opóźnień i usunięcie ich wszystkich. Chcemy mieć niskie opóźnienie w całym systemie. Obejmuje to wykrywanie szczytów; obejmuje to przetwarzanie ich na implant; obejmuje to radio, które musi je transmitować – istnieją wszystkie rodzaje szczegółów pakietowych z Bluetooth, które mogą dodać opóźnienie. I to obejmuje odbierający koniec, gdzie wykonujesz pewne przetwarzanie w Twoim modelu inferencyjnym, i to nawet obejmuje rysowanie pikseli na ekranie dla kursora, który kontrolujesz. Każda mała ilość opóźnienia, które masz tam, dodaje opóźnienie i to wpływa na kontrolę zamkniętą pętlą.”

Pomimo że Neuralink jest najbardziej znanym przykładem BMI, istnieją inne zespoły, które również pracują nad fascynującymi projektami. Na przykład, badacze z Howard Hughes (HHH ) Medical Institute réusscili włączyć BMI do pisania myślowego użytkowników po raz pierwszy . Zespół odszyfrował aktywność mózgu związaną z pisanie ręczne, aby osiągnąć wynik. W tym przypadku z praktyką mózg nauczył się, jak strategicznie myśleć o pisanie w sekwencji, która była potem rozpoznawana przez BMI. Uczestnik z paraliżem mógł pisać 90 znaków na minutę, co jest ponad dwa razy więcej niż wcześniej zarejestrowane z innego rodzaju BMI.

Inny przykład obejmuje badanie z dwoma uczestnikami klinicznymi, którzy mają paraliż, i którzy używali systemu BrainGate z bezprzewodowym nadajnikiem. Za pomocą bezprzewodowego nadajnika mogli wskazywać, klikać i pisać na standardowym tablecie.

Wzmacniana Inteligencja Symbiotyczna vs Inteligencja Ludzka

Możemy wyobrazić sobie świat, w którym niektórzy ludzie są rozszerzeni, podczas gdy inni ludzie decydują się na pozostanie naturalnymi i nie rozszerzają się. Niebezpieczeństwo polega na tym, że to zwiększy lukę między bogatymi ludźmi, którzy mają środki finansowe, aby się rozszerzyć, a innymi ludźmi, którzy dobrowolnie lub nie pozostają nie-rozszerzeni.

Pracownik, który jest rozszerzony, będzie mógł osiągnąć znaczne oszczędności czasu, nie musząc się wahać, z łatwością natychmiast przywołując informacje lub pobierając wcześniej nieznane dane z internetu. AI mogłoby szybko ostrzec człowieka (lub wyfiltrować) informacje, które są nieistotne, fałszywe lub gorsze. Rozszerzony człowiek z idealną pamięcią mógłby zmienić sposób, w jaki wykonuje zadania, i mógłby wykładniczo zwiększyć wydajność i produktywność.

Zamiast pisania tekstu lub mówienia na głos, rozszerzony człowiek mógłby po prostu myśleć, a tekst pojawiłby się magicznie na ekranie. Oszczędności czasu z tego prostszego BMI byłyby znaczne. BMI z systemem AI mogłyby być wszczepiane w ludzki mózg i bezprzewodowo ładowane z zewnętrznych źródeł zasilania lub mogłyby nawet samodzielnie zasilane z tych samych kalorii i zasobów, które są wbudowane w ludzkie ciało i mózg. Chociaż jest to bardzo spekulatywne, mogą istnieć nanobots, które mogą przekroczyć barierę krew-mózg, aby wygenerować BMI.

Rozszerzony człowiek mógłby uznać, że rozmowa z nie-rozszerzonym człowiekiem jest zbędna i nudna. Mogliby wybrać stowarzyszenie się z innymi rozszerzonymi ludźmi, którzy chcą współpracować, aby uruchomić firmy, napisać przełomowe artykuły lub być produktywnymi w inny sposób. Pracodawca mógłby zdecydować się zignorować wykształcenie lub doświadczenie, aby zamiast tego skupić się tylko na zatrudnianiu pracowników, którzy zostali rozszerzeni.

Świat mógłby podążać różnymi ścieżkami, prowadzącymi do różnych wyników. Na jednej ścieżce mogłyby istnieć dwa rodzaje ludzi, którzy po prostu nauczą się współistnieć.

Przed tym, jak BMI osiągną ten stan, wczesne rozwój koncentruje się na problemach neurologicznych, w tym:

• Utrata pamięci
• Utrata słuchu
• Ślepota
• Paraliż
• Depresja
• Bezsenność
• Ból ekstremalny
• Drgawki
• Lęk
• Uzależnienie
• Udar
• Uszkodzenie mózgu

Nie powinno się zapominać, że długoterminowym celem Neuralink, jak stwierdził Elon Musk, jest „Stworzenie wysokiej przepustowości interfejsu, który pozwoli ludziom iść z przebiegiem”. Implikacje są takie, że jeśli uda nam się stworzyć Sztuczną Inteligencję Ogólną, ten rozwój nieuchronnie prowadzi nas do Superinteligencji. BMI będą ostatecznym rozwiązaniem dla ludzi, aby żyć w świecie, w którym Superinteligencja jest znacznie bardziej zaawansowana niż nasze obecne biologiczne ludzkie mózgi. Pozostaje to, aby zobaczyć, ilu ludzi zdecyduje się na rozszerzenie, tymczasem BMI pozostają jednym z najważniejszych rozwojów, które wykorzystują systemy głębokiego wzmocnienia.