Ce este legea randamentelor accelerate? Cum conduce la AGI

Într-un interviu recent, când a fost întrebat când se așteaptă să vadă apariția Inteligenței Artificiale Generale (AGI), Elon Musk a răspuns “3 până la 6 ani”. Directorul general al Google DeepMind, Demis Hassabis, crede acum că AGI este “la câțiva ani, poate într-un deceniu” după cum a declarat la festivalul Future of Everything al The Wall Street Journal.

Aceste numere sunt considerate optimiste în comparație cu majoritatea experților din industria AI, care cred că AGI este de obicei la o decadă, dacă nu la un secol distanță. O parte din acest pesimism se datorează fricii de a se angaja la un calendar mai scurt, doar pentru a fi dovedit greșit în cele din urmă. La urma urmei, în 1956, la Proiectul de Cercetare de Vară Dartmouth, termenul “Inteligență Artificială” a fost inventat și a început ca un domeniu, cu așteptarea că o mașină la fel de inteligentă ca un om ar exista în nu mai mult de o generație (25 de ani).

Alții, cum ar fi Geoffrey Hinton, cunoscut ca “părintele” inteligenței artificiale, au o vedere mai nuanțată. “Până de curând, credeam că va dura 20 până la 50 de ani până vom avea o inteligență artificială generală. Și acum cred că poate fi 20 de ani sau mai puțin.”

Industria AI a evoluat rapid în ultimii câțiva ani, datorită dezvoltării rapide a algoritmilor de învățare profundă prin întărire, mulți dintre ei putând fi găsiți astăzi în Modelele Lingvistice Mari (LLM).

În ciuda acestor progrese, toate acestea au condus doar la aplicații de inteligență artificială îngustă, cum ar fi chatbot-urile și traducerile lingvistice. Acest lucru se compară cu AGI, un tip de inteligență artificială care posedă capacitatea de a înțelege, a învăța și a aplica cunoștințe într-o gamă largă de sarcini la un nivel comparabil cu cel al unui om.

Legătura lipsă pentru AGI pentru mulți pare de neatins, dar pentru cei care cred în ceea ce se numește “Legea randamentelor accelerate”, este inevitabil că vom construi în cele din urmă un AGI.

Legea randamentelor accelerate a fost conceptualizată de nimeni altcineva decât Ray Kurzweil, autor, inventator și futurist. El este implicat în domenii precum recunoașterea optică a caracterelor (OCR), sinteza text-vorbire, tehnologia de recunoaștere a vorbirii și a fost angajat de Google după publicarea cărții sale despre IA “Cum să creezi o minte”. Această carte revoluționară ilustrează modul în care trebuie să înțelegem creierul uman pentru a-i putea realiza ingineria inversă pentru a crea mașina supremă de gândire. Această carte a fost atât de importantă pentru viitorul inteligenței artificiale, încât Eric Schmidt l-a recrutat pe Ray Kurzweil pentru a lucra la proiecte de IA după ce a terminat de citit această carte fundamentală.

Cea mai relevantă carte a lui Ray Kurzweil este, fără îndoială, “Singularitatea este aproape“, deoarece, de la publicarea sa în 2005, previziunile sale au reflectat creșterea tehnologică din ultimele două decenii. Cel mai important, Ray Kurzweil prezice că vom atinge AGI până în 2029, un calendar care se aliniază cu opinia recentă împărtășită de Elon Musk și Demis Hassabis.

Legea susține că rata schimbării într-o varietate largă de sisteme evolutive (inclusiv, dar fără a se limita la, creșterea tehnologiilor) are tendința de a crește exponențial.

În contextul creșterii tehnologice, legea implică faptul că ne putem aștepta la avansuri tehnologice rapide în viitor, deoarece ritmul inovației tehnologice însuși se accelerează. Ray Kurzweil argumentează că fiecare nouă generație de tehnologie se bazează pe cea precedentă, sporind potențialul de inovare la o rată exponențială.

Această lege prezintă modul în care o creștere explozivă a tehnologiilor accelerate, condusă în prezent de Inteligența Artificială Generativă, va călători pe valurile altor tehnologii convergente exponențiale, cum ar fi fabricarea de cipuri și imprimarea 3D. Această convergență este rampa de lansare pentru ca IA să devină cea mai puternică aplicație construită vreodată.

În 2001, Ray Kurzweil a prezis următoarele:

O analiză a istoriei tehnologiei arată că schimbarea tehnologică este exponențială, în contrast cu punctul de vedere “linear intuitiv” obișnuit. Așadar, nu vom experimenta 100 de ani de progres în secolul al XXI-lea — va fi mai mult ca 20.000 de ani de progres (la rata actuală). “Rezultatele”, cum ar fi viteza și eficiența costurilor, cresc și ele exponențial. Există chiar și o creștere exponențială în rata de creștere exponențială. În câteva decenii, inteligența mașinilor va depăși inteligența umană, ducând la Singularitate — o schimbare tehnologică atât de rapidă și profundă încât reprezintă o ruptură în țesătura istoriei umane. Implicațiile includ fuziunea inteligenței biologice și non-biologice, oamenii nemuritori existenți sub formă de software și niveluri extrem de ridicate de inteligență care se extind în univers la viteza luminii.

Această explozie tehnologică se datorează Legii lui Moore, care a prezis că numărul de tranzistoare de pe un cip dat se va dubla aproximativ la fiecare doi ani. Acest lucru, combinat cu alte progrese tehnologice, ilustrează că Legea randamentelor accelerate este în plină expansiune. Acestea sunt observațiile lui Ray Kurzweil cu privire la ceea ce va însemna aceasta pentru viitorul umanității:

• Evoluția aplică un feedback pozitiv, întrucât metodele mai capabile rezultate dintr-o etapă a progresului evolutiv sunt utilizate pentru a crea următoarea etapă. Ca urmare, rata progresului unui proces evolutiv crește exponențial în timp. În timp, “ordinea” informației încorporate în procesul evolutiv (adică măsura în care informația servește unui scop, care în evoluție este supraviețuirea) crește.
• Un corolar al observației de mai sus este că “rezultatele” unui proces evolutiv (de exemplu, viteza, eficiența costurilor sau “puterea” generală a unui proces) cresc exponențial în timp.
• Într-o altă buclă de feedback pozitiv, pe măsură ce un anumit proces evolutiv (de exemplu, calculul) devine mai eficient (de exemplu, eficient din punct de vedere al costurilor), se alocă mai multe resurse pentru progresul ulterior al acelui proces. Acest lucru duce la un al doilea nivel de creștere exponențială (adică rata de creștere exponențială însăși crește exponențial).
• Evoluția biologică este un astfel de proces evolutiv.
• Evoluția tehnologică este un alt astfel de proces evolutiv. Într-adevăr, apariția primei specii care creează tehnologie a dus la un nou proces evolutiv al tehnologiei. Prin urmare, evoluția tehnologică este o extensie a — și o continuare a — evoluției biologice.
• O anumită paradigmă (o metodă sau abordare pentru rezolvarea unei probleme, de exemplu, reducerea tranzistorilor de pe un circuit integrat ca abordare pentru crearea de calculatoare mai puternice) oferă o creștere exponențială până când metoda își epuizează potențialul. Când se întâmplă acest lucru, are loc o schimbare de paradigmă (adică o schimbare fundamentală a abordării), care permite continuarea creșterii exponențiale.

Citiți blogul lui Kurzweil, apoi reflectați asupra implicațiilor acestei creșteri exponențiale și modului în care se potrivește și diferă de ceea ce ați experimentat personal de la publicarea inițială a blogului.

Legea randamentelor accelerate, deși nu este la fel de populară ca Legea lui Moore, rămâne la fel de relevantă astăzi ca și atunci când a fost publicată pentru prima dată.