Майбутнє інтерфейсів мозок-машина: Симбіотичний інтелект проти людського інтелекту

Ми дослідимо, що таке посилення інтелекту за допомогою інтерфейсів мозок-машина (ІММ), чому це важливо, і чому в майбутньому може виникнути розрив між людьми, які залишаться невдосконаленими, та людьми, які оберуть посилення свого інтелекту шляхом створення синергетичного симбіозу зі штучним інтелектом (ШІ). Люди, які підключаться до ІММ, отримають у подарунок покращені когнітивні здібності та підвищену продуктивність на робочому місці та поза ним.

Що таке посилення інтелекту?

Концепцію посилення інтелекту вперше представив Вільям Росс Ешбі у своїй новаторській книзі під назвою Introduction to Cybernetics. Термін згодом еволюціонував у те, що ми зараз розпізнаємо як доповнений інтелект, підрозділ машинного навчання, який насамперед призначений для покращення та розвитку людського інтелекту за допомогою ШІ. Концепція полягає в покращенні як прийняття рішень людиною, так і швидкого доступу до інформації, якою володіє людина, щоб підвищити якість цих рішень. На цьому сучасне значення доповненого інтелекту закінчується — це ШІ, який використовує машинне навчання та глибоке навчання, щоб допомагати людям дієвими даними, але реального симбіотичного зв’язку в реальному часі немає. Саме тут на сцену виходять ІММ, вони дозволять посилити людське пізнання далеко за межі сучасної версії доповненого інтелекту. На відміну від нашого поточного доступу до даних за допомогою комп’ютерів, смартфонів чи інших пристроїв, ІММ за своєю суттю розроблений так, що доступ до інтернету та ШІ, який забезпечує цей доступ, можна отримати без зовнішнього пристрою. ІММ буде імплантовано в людський мозок, і він по суті стане продовженням людського розуму. Іншими словами, замість того, щоб покладатися на пам’ять, відкривати книгу чи відвідувати вебсайт, вдосконалена людина могла б мати доступ до всієї інформації, що зберігається в інтернеті, а передовий ШІ міг би подавати відповідні дані в людський мозок, дозволяючи людині повністю контролювати процес. Якщо у вас колись була мить, коли ви не можете згадати певний спогад або відтворити конкретну дату, це розчаровує. З доповненим інтелектом ви могли б мати ідеальну пам’ять завдяки тому, що система ШІ стане продовженням вашого біологічного банку пам’яті. Цей тип посилення інтелекту був досліджений у “Man-Computer Symbiosis“, спекулятивній статті, опублікованій у 1960 році Дж.С.Р. Ліклідером. Ця повчальна стаття дає ранній опис того, як люди повинні навчитися контролювати ШІ, формуючи симбіотичні стосунки з ним. Як зазначив Дж.С.Р. Ліклідер, “Щоб дозволити людям та комп’ютерам співпрацювати в прийнятті рішень та контролі складних ситуацій без негнучкої залежності від заздалегідь визначених програм”. Машинне навчання — це секретний інгредієнт, який гарантує, що комп’ютер, звичайно, не є заздалегідь визначеним, проте воно ще не вирішує питання про те, як ми можемо отримати доступ до цього симбіозу. Дж.С.Р. Ліклідер продовжив цією думкою: “Сподіваємося, що вже за кілька років людський мозок та обчислювальні машини будуть дуже тісно пов’язані між собою, і що партнерство, що виникне в результаті, мислитиме так, як ніколи не мислив жоден людський мозок, і оброблятиме дані способом, невідомим інформаційно-обробним машинам, які ми знаємо сьогодні.” Ранній приклад того, як це впроваджується, можна побачити у світі шахів. Хоча більшість людей знайомі з поразкою Гаррі Каспарова в 1997 році від комп’ютера IBM Deep Blue, існує новіший і цікавіший розвиток подій. Хоча ми десятиліттями знаємо, що передова система ШІ може легко перемогти будь-якого шахіста, цікавішими є нещодавні розробки, за яких ШІ може бути переможений командою людини та ШІ. У цьому кооперативному середовищі команда розподіляє завдання: ШІ виконує важку роботу з масивних обчислень, розпізнавання шаблонів та стратегічного мислення. Людина додає цінності, використовуючи людську інтуїцію та десятиліття вивчення шахівниці. Хоча наразі команда людини та ШІ може перемогти ШІ, залишається невідомим, чи залишиться такий тип перемоги постійним у майбутньому. Тим не менш, це серйозний індикатор того, що якщо люди зможуть належним чином спілкуватися, координувати та контролювати ШІ, який по суті є продовженням їхнього розуму, то великі проблеми, які не під силу сьогодні ні людям, ні автономним програмам ШІ, можуть бути вирішені об’єднанням обох. Одна з останніх думок Дж.С.Р. Ліклідера чітко окреслює важливість розробки ІММ, здатних забезпечити спілкування з ШІ у реальному часі всередині людського мозку. “Інша основна мета тісно пов’язана. Вона полягає в тому, щоб ефективно впровадити обчислювальні машини в процеси мислення, які повинні відбуватися в “реальному часі”, часі, що рухається занадто швидко, щоб дозволити використовувати комп’ютери звичайними способами. Уявіть, наприклад, спробу керувати битвою за допомогою комп’ютера за таким графіком. Ви сьогодні формулюєте свою проблему. Завтра ви проводите день з програмістом. Наступного тижня комп’ютер витрачає 5 хвилин на складання вашої програми та 47 секунд на обчислення відповіді на вашу проблему. Ви отримуєте аркуш паперу завдовжки 20 футів, повний чисел, які замість того, щоб надати остаточне рішення, лише натякають на тактику, яку слід дослідити шляхом моделювання. Очевидно, що битва закінчилася б до того, як було розпочато другий крок у її плануванні. Мислити у взаємодії з комп’ютером так само, як ви мислите з колегою, чия компетентність доповнює вашу власну, вимагатиме набагато тіснішого зв’язку між людиною та машиною, ніж це припускає наведений приклад і ніж це можливо сьогодні.”

Як працює посилення інтелекту?

Посилення інтелекту за допомогою ІММ ще перебуває на ранній стадії та є роботою в процесі. Необхідно розуміти, що людський мозок використовує розпізнавання шаблонів для розуміння символіки та створення зв’язків між даними. Наприклад, якщо ви бачите лінії, структуровані в певній послідовності, як літера А, ви можете розпізнати символ А. Звідти ви можете сформувати в мозку шаблон, коли читаєте слово ЯБЛУКО. Потім ви можете розпізнати додаткові шаблони, коли читаєте, що ЯБЛУКО ВПАЛО З ДЕРЕВА. Людський мозок продовжує встановлювати зв’язки від символів до слів, від слів до речень, від речень до абзаців, від абзаців до розділів, а потім до книг і далі. Проблема в тому, що людський мозок не має ідеальної пам’яті, і ця недосконала система призводить до збоїв систем розпізнавання шаблонів. Уявіть, що сталося б, якби ви могли прочитати цілу книгу, а система ШІ змогла б сформувати ті шаблони розпізнавання, які необхідні для миттєвого надання ідеального спогаду. Це покращило б здатність людини працювати над есе, створювати продукти чи послуги, що базуються на цій інформації, або просто вести розумну розмову без жодних провалів у пам’яті. В інших випадках, під час розмови людський мозок міг би миттєво підключатися до інтернету, щоб знаходити інформацію в реальному часі, та поширювати або передавати цю інформацію. Замість того, щоб дивитися відео на YouTube кілька разів, щоб чомусь навчитися, достатньо було б переглянути його один раз для ідеального запам’ятовування. Додаткова перевага додаткових систем розпізнавання шаблонів полягає в тому, що людський мозок міг би декодувати відео та аудіо швидше, ніж у реальному часі. Це означає, що людина могла б засвоювати вміст відео зі швидкістю 2x, 3x або більше.

Де можна знайти інтерфейси мозок-машина?

Для такого типу посилення інтелекту ще дуже рано. Ведеться багато робіт з розробки різних ІММ, які згодом могли б еволюціонувати в такий тип застосування. Найпомітнішою є компанія Ілона Маска Neuralink, яка перебуває на ранніх стадіях розробки надвисокошвидкісного ІММ для з’єднання людей та комп’ютерів. Neurallink працює над створенням першого нейроімпланта, який дозволить користувачам керувати комп’ютером або мобільним пристроєм де б вони не перебували. Для цього в ділянки мозку, що контролюють рух, вставляються мікронні нитки. Кожна нитка містить багато електродів і з’єднує їх з імплантом, який називається Link. Навіть розробники системи ІММ можуть не повністю розуміти, як вона працює на мікронному нейрохімічному рівні. Завдяки пластичності людського мозку (здатності модифікувати себе) саме людський мозок отримує вхідні сигнали, а потім самостійно вчиться необхідним вихідним діям, щоб ІММ спрацював. Більшість ІММ використовують декодер для розшифровки мозкових хвиль і шаблонів, які отримує людський мозок. Цей декодер використовує різні типи машинного навчання, включаючи глибоке навчання, щоб навчитися декодувати отриману інформацію в спробі визначити наміри руху та бажані дії. Розшифровуючи ці шаблони, він може найкраще зрозуміти, чого прагне досягти людський мозок. Це замкнута система, де користувач формує моторний намір просто думкою, а декодер Neuralink розшифровує цей намір. Це перетворює думку на дію, яка потім втілюється в світі курсором або роботизованою рукою. Людина отримує візуальне підтвердження успішної дії, і цей нейрохімічний зворотний зв’язок тренує мозок легше керувати Neuralink. Завданням для будь-якої компанії ІММ є створення декодера, який не є занадто великим навчальним тягарем для кінцевого користувача. Деякі проблеми з сучасними ІММ пов’язані з затримко