Beyin Makine Arayüzlerinin Geleceği: Sembatik Zeka karşı İnsan Zekası

Beyin makine arayüzleri (BMI) yoluyla zeka amplifikasyonu nedir, neden önemlidir ve neden bazı insanların zekalarını artırırken diğerlerinin doğal kalmayı tercih etmesi nedeniyle gelecekte bir uçurum oluşabileceğini keşfedeceğiz.

BMI ile bağlanan insanlar, bilişsel performanslarını artırmaya ve işyerinde ve ötesinde verimliliği artırmaya sahip olacaklar.

Zeka Amplifikasyonu Nedir?

Zeka Amplifikasyonu kavramı ilk olarak William Ross Ashby’nin Introduction to Cybernetics adlı kitabında tanıtıldı. Terim, daha sonra Augmented Intelligence olarak bilinen, makine öğrenimi ve derin öğrenimi kullanarak insan zekasını geliştirmeye yönelik bir makine öğrenimi alt dalı haline geldi. Kavram, hem insan karar alma sürecini hem de insanların kararlarını geliştirmek için ihtiyaç duydukları bilgilere hızlı erişimini iyileştirmeyi amaçlar. Bu, günümüzde Augmented Intelligence’ın anlamının sona erdiği yerdir, bu, insanlara eyleme geçirilebilir veriler sağlamak için makine öğrenimi ve derin öğrenimi kullanan bir AI’dir, ancak gerçek zamanlı simbiyotik bir ilişki yoktur.

Beyin makine arayüzleri bu noktada devreye girer, insan bilişini günümüzün Augmented Intelligence’ın ötesinde büyük ölçüde geliştirmeye olanak tanır.

Şu anda bilgisayarlara, akıllı telefonlara veya diğer cihazlara erişimimiz, dış bir cihaz kullanarak gerçekleşir. Bir BMI, internete ve AI’ye erişim sağlayan bir arayüzdür ve bu, dış bir cihaz olmadan gerçekleşir. BMI, insan beynine implante edilir ve esasen insan zihninin bir uzantısı haline gelir.

Diğer bir deyişle, bir kitap açmak veya bir web sitesini ziyaret etmek yerine, bir insan, internet üzerinde depolanan tüm bilgilere erişebilir ve gelişmiş bir AI, ilgili veri noktalarını insan beynine besleyerek, insanı tam kontrolde tutabilir. Eğer bir anı hatırlamakta veya bir tarihi yeniden hatırlamakta zorlanıyorsanız, bu sinir bozucu bir deneyimdir. Augmented Intelligence ile mükemmel bir hafıza sahibi olabilirsiniz, çünkü AI sistemi biyolojik hafıza bankanızın bir uzantısı haline gelir.

Bu tür bir zeka amplifikasyonu, J.C.R. Licklider’ın 1960 yılında yayınladığı “Man-Computer Symbiosis” adlı bir makalede daha da incelendi. Bu aydınlatıcı makale, insanların AI ile simbiyotik bir ilişki kurarak AI’yi kontrol etmeyi öğrenmeleri gerektiğini açıklar. J.C.R. Licklider, “İnsanların ve bilgisayarların, esnek bir şekilde önceden belirlenmiş programlara bağlı kalmadan birlikte kararlar alması ve karmaşık durumları kontrol etmesi için.” demiştir.

Makine öğrenimi, bir bilgisayarın tabi ki önceden belirlenmiş olmamasını sağlayan gizli bir bileşendir, ancak bu, insanların bu simbiyozu nasıl erişebileceğini henüz ele almaz.

J.C.R. Licklider, “Umarız ki, birkaç yıl içinde, insan beyinleri ve bilgisayar makineleri çok sıkı bir şekilde bağlanacak ve ortaya çıkan ortaklık, hiçbir insan beyninin asla düşünmediği şekilde düşünecek ve bugün bildiğimiz bilgi işleme makinelerinin yaklaşamadığı bir şekilde veri işleyecektir.” demiştir.

Bu nasıl çalıştığına dair erken bir örnek, satranç dünyasında görülebilir. İnsanların çoğu, Garry Kasparov’un 1997’de IBM bilgisayar Deep Blue’ya karşı kaybettiğini bilir, ancak daha yeni ve daha ilginç bir gelişme vardır.

İnsan ve AI takımı, AI’yi yenebilir. Bu işbirliği ortamında, takım görevleri bölüştürür, AI ağır hesaplamaları, model tanıma ve ileri görüşlülüğü gerçekleştirir. İnsan, insan sezgisini kullanarak ve satranç tahtasını yıllarca inceleyerek değer katar. İnsan ve AI takımı, AI’yi yenebilir. Şu anda, bu tür bir zaferin gelecekte sürekli olacağı bilinmemektedir. Bununla birlikte, bu, insanların AI ile düzgün bir şekilde iletişim kurmasını, koordine etmesini ve kontrol etmesini sağlayabilirse, insanların veya bağımsız AI programlarının bugün ele alamadığı büyük sorunların ele alınabileceğini gösteren ciddi bir göstergedir.

J.C.R. Licklider’in son yorumları, insan beyni içinde gerçek zamanlı AI iletişimini sağlayan BMİ’lerin tasarlanmasının önemini açıkça ortaya koyuyor.

“Diğer ana hedef yakından ilgili. Bu, düşünme süreçlerine, “gerçek zaman” dediğimiz, çok hızlı ilerleyen zamanlara, bilgisayarları geleneksel yollarla kullanmaya izin vermeyecek kadar hızlı ilerleyen zamanlara, bilgisayar makinelerini etkili bir şekilde dahil etmek. Örneğin, bir savaşı, bu tür bir zaman çizelgesine göre, bir bilgisayar yardımı ile yönetmeye çalışın. Bugün sorunuzu formüle edin. Yarın bir programcı ile geçirin. Ertesi hafta bilgisayar programınızı derlemek için 5 dakika harcar ve sorunuzu çözmek için 47 saniye harcar. 20 feet uzunluğunda, sadece bir taktiği simüle edilmesi gereken bir strateji öneren, değil de final bir çözüm sağlayan bir sayılar dizisi içeren bir kağıt alırsınız. Açıkçası, savaş, ikinci adımın başlangıcından önce bitecektir. Bir bilgisayar ile, bir meslektaşınızın yeteneklerini tamamlayıcı bir şekilde düşünebileceğiniz gibi düşünebilmeniz, insan ve makine arasında bugün mümkün olandan veya önerilen örnektekinden çok daha sıkı bir bağlantıyı gerektirecektir.”

Zeka Amplifikasyonu Nasıl Çalışır?

Beyin makine arayüzleri (BMI) yoluyla zeka amplifikasyonu hala erken günlerinde ve bir çalışma aşamasında. İnsan beyninin desen tanıma yoluyla sembolleri anlamak ve veri arasındaki bağlantılar oluşturmak için faydalandığını anlamak önemlidir. Örneğin, belirli bir sırayla yapılandırılmış çizgileri görürseniz, sembolü tanıyabilirsiniz. Oradan itibaren, harfi bir kelime olarak tanıyabilirsiniz. Daha sonra, cümleleri, paragrafları, bölümleri ve kitabı tanıyabilirsiniz. İnsan beyni, karakterlerden kelimelere, cümlelere, paragraflara, bölümlere ve kitaplara kadar bağlantılar oluşturmaya devam eder.

Problem, insan beyninin mükemmel bir hafızasının olmaması ve bu kusurlu sistemin desen tanıma sistemlerinin başarısız olmasına neden olmasıdır. Bir kitabın tamamını okuyabilir ve bir AI sistemi, mükemmel bir şekilde geri çağırmanızı sağlayan gerekli desen tanıma sistemlerini oluşturabilseydi ne olurdu? Bu, insanın bir deneme üzerinde çalışmasını, ürün veya hizmetler oluşturmasını veya sadece akıllı bir sohbet için bilgiye dayanarak kararlar almasını kolaylaştıracaktır.

Diğer durumlarda, insan beyni, sohbetin ortasında, gerçek zamanlı olarak bilgi bulmak ve dağıtmak için internete bağlanabilir. Bir YouTube videosunu birden fazla kez izlemek yerine, bir kez izlemek yeterli olacaktır. İlave desen tanıma sistemlerinin avantajı, insan beyninin videosu ve sesi daha hızlı bir şekilde çözebilmesidir. Bu, insanın içeriği 2x, 3x veya daha hızlı bir hızda emmesine olanak tanır.

Beyin Makine Arayüzlerini Nerede Bulabilirim?

Bu tür bir zeka amplifikasyonu için masih çok erken günler. Çeşitli BMİ’lerin geliştirilmesi için çoklu çabalar devam etmektedir. En dikkat çekici olanı, Elon Musk’ın Neuralink şirketidir ve insanların bilgisayarları veya mobil cihazları kontrol etmelerini sağlayan bir ultra yüksek bant genişliği BMI geliştirmenin erken aşamalarındadır.

Neuralink, kullanıcının bir bilgisayar veya mobil cihazı her yerden kontrol etmesini sağlayan ilk nöral implantı oluşturmayı hedefliyor. Bunu başarmak için, beynin hareketi kontrol eden bölgelerine mikro ölçekli iplikler yerleştiriliyor. Her iplik, birçok elektrodu içerir ve bunları Link olarak adlandırılan bir implant ile bağlar.

BMİ sistemi geliştiricileri bile, mikro nörokimyasal düzeyde nasıl çalıştığını tam olarak anlamayabilirler. İnsan beyninin plastisitesi (kendini değiştirme yeteneği) nedeniyle, aslında insan beyni, girdileri alır ve BMİ’nin çalışması için gerekli çıktıları öğrenir.

Çoğu BMİ, beyin dalgalarını ve alınan desenleri çözmek için bir dekoder kullanır. Bu dekoder, hareket niyetlerini ve istenilen eylemleri tanımlamaya çalışmak için çeşitli makine öğrenimi türleri, derin öğrenimi de dahil olmak üzere kullanır. Bu desenleri çözmek, insan beyninin ne elde etmeye çalıştığını en iyi şekilde anlamasını sağlar.

Kapalı bir sistemdir, kullanıcı sadece düşünerek bir motor niyeti oluşturur ve Neuralink dekoderi niyeti çözer. Bu, düşünceyi eyleme çevirir ve bir imleç veya robotik kol tarafından世界da gerçekleştirilir. İnsan, başarılı bir eylemin görsel onayını alır ve bu nörokimyasal geri besleme, beynin Neuralink’i daha kolay kontrol etmesini sağlar. Herhangi bir BMİ şirketinin karşılaştığı zorluk, kullanıcı için öğrenme yükü olmayan bir dekoder oluşturmaktır.

Şu anda BMİ’lerin bazı sorunları, gecikme ile ilgilidir, bu, hem insan hem de BMİ tarafında girdi ve çıktı arasındaki zaman farkıdır. Şu anda, Neuralink, bu sorunla ilgili bazı sorunları çözmeye çalışıyor, bu, Neuralink’in beyin sinyalleri ekibinin başkanı olan Joseph O’Doherty tarafından bir röportajda belirtilmiştir.

“Adım bir, gecikmenin kaynaklarını bulmak ve hepsini ortadan kaldırmak. Sistem genelinde düşük gecikme süresi olsun istiyoruz. Bu, spike’leri tespit etmeyi, bunları implant üzerinde işlemeyi, bunları iletmek için gereken radyoyu ve Bluetooth ile ilgili paketleme ayrıntılarını içerir ve alıcı tarafta, model çıkarımı adımında işleme yapmanız ve kontrol ettiğiniz imlecin ekran上的 pikselleri çizmeniz gerekir. Herhangi bir küçük gecikme, gecikme ekler ve kapalı döngü kontrolünü etkiler.”

Neuralink, en popüler BMİ örneği olsa da, diğer birçok ekip de ilgi çekici projeler üzerinde çalışıyor. Örneğin, Howard Hughes (HHH ) Medical Institute’den araştırmacılar, ilk kez kullanıcıların zihinsel el yazısını bir BMİ ile yazmasını başardılar. Ekibin, el yazısı ile ilgili beyin aktivitesini çözmek için bir yöntem geliştirdi. Bu durumda, beyin, BMİ tarafından tanınan bir dizi olarak düşünmeyi öğrenir. Felçli katılımcı, daha önce kaydedilen başka bir BMİ ile karşılaştırıldığında dakikada 90 karakter yazabiliyordu.

Başka bir örnek, iki klinik deneme katılımcısının, felç geçirdiği ve BrainGate sistemi ile kablosuz bir iletim kullanarak bir standart tablet bilgisayarda işaret edebilmesi, tıklaması ve yazabilmesidir.

Amplified Sembatik Zeka vs İnsan Zekası

İnsanların bir kısmı artırılırken, diğerlerinin doğal kalmayı tercih ettiği bir dünya hayal edebiliriz. Bunun arkasındaki tehlike, zengin insanların kendilerini tăngıtma olanaklarına sahip olduğu ve diğer insanların tăngıtma olanaklarına sahip olmadığı veya tăngıtma yapmayı tercih etmediği bir uçurumun oluşmasıdır.

Artırılmış bir çalışan, ikinci kez düşünmek zorunda kalmadan önemli zaman tasarrufu sağlayabilir ve kolayca bilgiyi anımsayabilir veya internetten bilinmeyen verileri alabilir. Bir AI, insanı (veya sahte veya düşük kaliteli bilgileri filtreleyebilir) uyarabilir. Artırılmış insan, mükemmel bir şekilde geri çağırabilir ve görevleri gerçekleştirmek için nasıl davranacağını değiştirebilir ve verimliliği ve üretkenliği üssel olarak artırabilir.

Metin yazmak veya yüksek sesle konuşmak yerine, artırılmış insan sadece düşünebilir ve metin ekran üzerinde görünür. Bu basit BMİ’nin zaman tasarrufu önemli olacaktır. BMI ve AI sistemi, insan beynine implante edilebilir ve kablosuz olarak dış güç kaynaklarına şarj edilebilir veya insan vücudunda ve beyninde bulunan aynı tür kalorilerden ve kaynaklardan güç alabilir. Çok spekülatif olsa da, nanobotlar kan-beyin bariyerini geçerek bir BMİ oluşturabilir.

Artırılmış bir insan, artırılmamış bir insanla konuşmanın tekrarlayıcı ve sıkıcı olabileceğini düşünebilir. Artırılmış diğer insanlarla ilişki kurmayı tercih edebilir ve işbirliği yapabilir. Bir işveren, eğitim geçmişini veya deneyimini göz ardı ederek, yalnızca artırılmış personele odaklanabilir.

Toplum, her biri farklı sonuçlara yol açan farklı yollara gidebilir. Bir yolda, iki tür insan, basitçe birlikte yaşamayı öğrenebilir.

BMİ’ler bu duruma ulaşmadan önce, erken gelişmeler, aşağıdaki nörolojik sorunları içermektedir:

• Hafıza kaybı
• İşitme kaybı
• Körlük
• Felç
• Depresyon
• Uyku bozukluğu
• Aşırı ağrı
• Nöbet
• Kaygı
• Bağımlılık
• İnme
• Beyin hasarı

Unutulmaması gereken, Neuralink’in uzun vadeli hedefinin, Elon Musk tarafından belirtildiği gibi, “İnsanların sürece katılabileceği bir yüksek bant genişliği arayüzü oluşturmaktır” olmasıdır. Bunun anlamı, başarılı bir şekilde Yapay Genel Zeka geliştirdiğimiz takdirde, bu, Superintelligence’in geliştirilmesine yol açacaktır. Bir BMİ, insanların Superintelligence’den daha gelişmiş bir dünyada yaşadığı bir dünyada insanlığın son çözümünü oluşturacaktır. İnsanların kendilerini tăngıtma seçimi yapıp yapmayacağı henüz bilinmemektedir, ancak BMİ’ler, derin takviye öğrenimi sistemleri içeren en önemli gelişmelerden biri olarak kalacaktır.