Майбутнє інтерфейсів «мозок-машина»: симбіотична інтелект проти людської інтелекта

Ми дослідимо, що таке посилення інтелекту за допомогою інтерфейсів «мозок-машина» (BMI), чому це важливо, і чому може бути майбутнє розкол між людьми, які залишаються незміцненими, і тими, хто обирає посилення свого інтелекту шляхом створення синергетичної симбіозу з штучним інтелектом (AI).

Люди, які підключаються до інтерфейсів «мозок-машина», будуть обдаровані підвищеною когнітивною продуктивністю та підвищеною продуктивністю на робочому місці та за його межами.

Що таке посилення інтелекту?

Концепція посилення інтелекту була вперше введена Вільямом Россом Ешбі в його революційній книзі під назвою Введення в кібернетику. Термін потім еволюціонував і став тим, що ми зараз знаємо як розширений інтелект, підмножиною машинного навчання, яка спочатку призначена для покращення людського інтелекту за допомогою штучного інтелекту. Концепція полягає в тому, щоб покращити як прийняття рішень людиною, так і швидкий доступ до інформації, яку люди мають для покращення якості цих рішень. Це місце, де сучасне значення розширеного інтелекту закінчується, це штучний інтелект, який використовує машинне навчання та глибоке навчання для допомоги людям з дієвими даними, але немає реального симбіотичного зв’язку.

Це місце, де інтерфейси «мозок-машина» вступають у гру, вони дозволять підвищити людську когніцію далеко за межі сучасної версії розширеного інтелекту.

На відміну від нашого поточного доступу до даних, який відбувається за допомогою комп’ютерів, смартфонів або інших пристроїв, інтерфейс «мозок-машина» по суті призначений так, щоб Інтернет і штучний інтелект, який забезпечує доступ до Інтернету, могли бути доступні без зовнішнього пристрою. Інтерфейс «мозок-машина» буде імплантований всередину людського мозку і по суті стає розширенням людського розуму.

Іншими словами, замість того, щоб покладатися на пам’ять або мати відкриту книгу чи відвідувати веб-сайт, підвищений людський інтелект міг мати доступ до всієї інформації, яка зберігається в Інтернеті, а розширений штучний інтелект міг подати відповідні дані людині, дозволяючи людині бути повністю під контролем. Якщо ви коли-небудь мали момент, коли не могли згадати певну пам’ять або згадати конкретну дату, це був розчаруючий досвід. З розширеним інтелектом ви могли б мати досконалу пам’ять завдяки системі штучного інтелекту, яка стає розширенням вашого біологічного банку пам’яті.

Цей тип посилення інтелекту був далі досліджений у “Симбіозі людини та комп’ютера” – спекулятивній статті, опублікованій у 1960 році Дж. К. Р. Ліклідером. Ця просвітницька стаття пропонує раннє опис того, як люди повинні навчитися контролювати штучний інтелект, утворюючи симбіотичні відносини зі штучним інтелектом. Як зазначив Дж. К. Р. Ліклідер, “Дозволити людям і комп’ютерам співпрацювати у прийнятті рішень і контролі складних ситуацій без жорсткої залежності від попередньо визначених програм”.

Машинне навчання – це секретний інгредієнт, який забезпечує, що комп’ютер, звичайно, не попередньо визначений, проте це ще не вирішує питання про те, як ми можемо отримати цей симбіотичний зв’язок.

Дж. К. Р. Ліклідер продовжував з цим коментарем: “Надія полягає в тому, що вже не через багато років людські мозки та обчислювальні машини будуть тісно пов’язані, і що результатом цього партнерства буде думка, якої ніколи не думав жоден людський мозок, і обробка даних у спосіб, який не підходять до відомих нам сьогодні інформаційних машин”.

Ранній приклад того, як це використовується, можна побачити у світі шахів. Хоча більшість людей знайомі з поразкою Гаррі Каспарова в 1997 році від комп’ютера IBM Deep Blue, є новий і більш цікавий розвиток.

Хоча ми знаємо вже десятиліттями, що розширена система штучного інтелекту може легко перемогти будь-якого шахового гравця, що більше цікаво – недавні розробки, згідно з якими людину та штучний інтелект можна перемогти команду людини та штучного інтелекту. У цьому кооперативному середовищі команда розділяє завдання, штучний інтелект виконує важку роботу масових обчислень, розпізнавання закономірностей та подальшого мислення. Людина додає цінність, використовуючи людську інтуїцію та десятиліття вивчення дошки.

Хоча зараз людина та штучний інтелект можуть перемогти штучний інтелект, залишається невідомим, чи ця перемога залишиться постійною в майбутньому. Проте це серйозний індикатор того, що якщо люди зможуть належним чином спілкуватися, координувати та контролювати штучний інтелект, який по суті є розширенням їхнього розуму, то великі проблеми, які не можуть бути вирішені людьми сьогодні або окремими програмами штучного інтелекту, могли б бути вирішені союзом обох.

Один із останніх коментарів Дж. К. Р. Ліклідера чітко викладає важливість розробки інтерфейсів «мозок-машина», які дозволять реальний симбіотичний зв’язок всередині людського мозку.

“Інша основна мета тісно пов’язана. Це включення обчислювальних машин у процеси мислення, які повинні відбуватися в «реальному часі», час, який рухається занадто швидко, щоб дозволити використовувати комп’ютери традиційним способом. Припустимо, наприклад, що ви намагаєтеся керувати битвою за допомогою комп’ютера на такому графіку. Ви формулюєте свою проблему сьогодні. Завтра ви проводите час з програмістом. Наступного тижня комп’ютер витрачає 5 хвилин на збір вашої програми та 47 секунд на обчислення відповіді на вашу проблему. Ви отримуєте аркуш паперу довжиною 20 футів, повний чисел, які, замість того, щоб надавати остаточне рішення, тільки пропонують тактику, яку слід дослідити за допомогою симуляції. Очевидно, що битва буде закінчена до початку другого етапу її планування. Щоб думати у взаємодії з комп’ютером так само, як ви думаєте з колегою, чиї компетенції доповнюють ваші власні потрібно буде набагато тісніше зв’язок між людиною та машиною, ніж це передбачено прикладом і можливим сьогодні.”

Як працює посилення інтелекту?

Посилення інтелекту за допомогою інтерфейсів «мозок-машина» ще знаходиться на ранній стадії розвитку і є роботою в процесі. Воно повинно бути зрозуміло, що людський мозок використовує розпізнавання закономірностей для розуміння символізму та створення зв’язків між даними. Наприклад, якщо ви бачите лінії, структуровані у певній послідовності, наприклад, букву А, ви можете потім розпізнати символ А. Відтоді ви можете мати букву, яка утворює закономірність у вашому мозку, коли ви читаєте слово APPLE. Ви можете потім розпізнати додаткові закономірності, коли ви читаєте, що ЯБЛУКО ВПАЛО З ДЕРЕВА. Людський мозок продовжує створювати зв’язки далі від символів, до слів, до речень, до абзаців, до розділів, і потім до книг та далі.

Проблема полягає в тому, що людський мозок не має досконалої пам’яті, і ця недосконала система викликає відмову систем розпізнавання закономірностей. Припустимо, що ви могли б прочитати цілу книгу, а система штучного інтелекту могла б утворити ті закономірності, які необхідні для миттєвої досконалої пам’яті. Це підвищить здатність людини працювати над есе, створювати продукти чи послуги, які залежать від цієї інформації, або просто мати розумну розмову без будь-яких прогалин у пам’яті.

У інших випадках під час розмови людський мозок міг би миттєво підключитися до Інтернету, щоб у реальному часі знайти інформацію та розподілити або передати цю інформацію. Замість того, щоб дивитися відео на YouTube кілька разів, щоб щось вивчити, перегляд одного разу був би достатнім для досконалої пам’яті. Додаткова перевага додаткових систем розпізнавання закономірностей полягає в тому, що людський мозок міг би розшифрувати відео та аудіо швидше, ніж у реальному часі. Це означає, що людина могла б поглинати вміст відео зі швидкістю 2x, 3x або більше.

Де можна знайти інтерфейси «мозок-машина»?

Все ще рано для цього типу посилення інтелекту. Є кілька зусиль, які зараз здійснюються для розробки різних інтерфейсів «мозок-машина», які могли б у майбутньому розвинутися у цей тип застосування. Найбільш відомим є компанія Ілона Маска Neuralink, яка знаходиться на ранній стадії розробки інтерфейсу «мозок-машина» з надвисокою смугою пропускання для підключення людей та комп’ютерів.

Neuralink працює над створенням першого нейронного імплантату, який дозволить користувачам керувати комп’ютером або мобільним пристроєм будь-де. Для цього мікронні нитки вводяться в області мозку, які контролюють рух. Кожна нитка містить багато електродів і підключається до імплантату, який називається Link.

Евен розробники системи інтерфейсу «мозок-машина» можуть не повністю розуміти, як це працює на мікронному нейрохімічному рівні. Через пластичність людського мозку (здатність модифікувати себе) насправді людський мозок отримує входи та вчиться сам необхідні виходи для роботи інтерфейсу «мозок-машина».

Більшість інтерфейсів «мозок-машина» використовують декодер для розшифрування хвиль мозку та закономірностей, які отримує людський мозок. Цей декодер використовує різні види машинного навчання, включаючи глибоке навчання, для вивчення розшифрування отриманої інформації в спробі ідентифікувати наміри руху та бажані дії. Розшифруючи ці закономірності, він може найкраще зрозуміти, чого людський мозок намагається досягти.

Це закрита система, в якій користувач робить руховий намір, просто подумавши, і декодер Neuralink розшифровує намір. Це перекладує думку у дію, яку потім здійснює курсор або роботизована рука. Людина отримує візуальне підтвердження успішної дії, і ця нейрохімічна зворотня зв’язок тренує мозок, щоб легше контролювати Neuralink. Виклик для будь-якої компанії, яка розробляє інтерфейс «мозок-машина», полягає в тому, щоб створити декодер, який не буде надто великим навантаженням для кінцевого користувача.

Деякі з проблем, пов’язаних з поточними інтерфейсами «мозок-машина», включають затримку, це часовий лаг між входом і виходом як на людській, так і на стороні інтерфейсу «мозок-машина». Зараз Neuralink працює над виправленням деяких проблем, пов’язаних з цією проблемою, як зазначив Джозеф О’Догерті, нейроінженер у Neuralink і керівник команди сигналів мозку, у інтерв’ю.

“Перший крок – знайти джерела затримки та ліквідувати всі їхні. Ми хочемо мати низьку затримку протягом усього системи. Це включає виявлення спайків; це включає їх обробку на імплантаті; це включає радіо, яке повинно передавати їх – є всі види деталей пакетизації з Bluetooth, які можуть додати затримку. І це включає приймальну сторону, де ви робите деяку обробку на етапі висновку моделі, і це навіть включає малювання пікселів на екрані для курсора, яким ви керуєте. Будь-яка маленька затримка, яку ви маєте там, додає затримку, і це впливає на закритий контроль.”

Хоча Neuralink є найвідомішим прикладом інтерфейсу «мозок-машина», є багато інших команд, які працюють над цікавими проектами. Наприклад, дослідники з Інституту медичної інженерії Говарда Х’юза успішно забезпечили інтерфейс «мозок-машина», щоб набрати ментальне рукописне письмо користувачів вперше. Команда розшифрувала активність мозку, пов’язану з написанням букв вручну, щоб досягти результату. У цьому випадку з практикою мозок навчився стратегічно думати про рукописне письмо в послідовності, яку потім розпізнав інтерфейс «мозок-машина». Учасник з паралічем міг набирати 90 символів на хвилину, що більше ніж у два рази перевищує раніше зареєстроване значення з іншого типу інтерфейсу «мозок-машина».

Інший приклад включає дослідження з двома учасниками клінічних випробувань, які мають параліч, і вони використовували систему BrainGate з бездротовим передавачем. Через бездротовий передавач вони могли вказувати, клацати та набирати текст на стандартному планшетному комп’ютері.

Посиленний симбіотичний інтелект проти людського інтелекту

Ми можемо уявити світ, в якому деякі люди підсилені, тоді як інші люди обирають бути природними та не підсилюють себе. Небезпека полягає в тому, що це посилить розрив між багатими людьми, які мають фінансові можливості для підсилення себе, та іншими людьми, які добровільно чи ні залишаються непідсилені.

Підсилений працівник зможе досягти значних економії часу, не сумніваючись у собі, з легкою можливістю миттєво згадати інформацію або отримати раніше невідомі дані з Інтернету. Штучний інтелект міг би швидко попередити людину (або фільтрувати) інформацію, яка є неважливою, фальшивою чи низької якості. Підсиленій людині з досконалою пам’яттю можна було б змінити спосіб виконання завдань, і вони могли б експоненціально збільшити як ефективність, так і продуктивність.

Замість набору тексту або голосової мови підсиленій людині можна було б просто подумати, і текст би магічно з’явився на екрані. Економія часу від цього простішого варіанту інтерфейсу «мозок-машина» була б значною. Інтерфейс «мозок-машина» з системою штучного інтелекту міг би бути просто імплантований у людський мозок та бездротово заряджатися від зовнішніх джерел енергії або навіть самостійно генерувати енергію з тих самих калорій та ресурсів, які вбудовані в людське тіло та мозок. Хоча це дуже спекулятивно, можуть бути наноботи, які можуть перетинати гематоенцефалічний бар’єр для генерації інтерфейсу «мозок-машина».

Підсиленій людині може здатися, що розмова з непідсиленою людиною є зайвою та нудною. Вони можуть обирати спілкуватися з іншими підсилиними людьми, які хочуть співпрацювати, щоб запустити бізнес, написати фундаментальні статті чи бути продуктивними іншими способами. Роботодавець може обирати ігнорувати освітній рівень чи досвід, щоб замість цього зосередитися лише на наймі працівників, які були підсилені.

Суспільство могло б рухатися різними шляхами, кожен з яких веде до різних результатів. По одному шляху могли б бути два типи людей, які просто навчилися співіснувати.

До того, як інтерфейси «мозок-машина» досягнуть цього стану, ранні розробки зосереджені на нейрологічних проблемах, які включають наступне:

• Втрата пам’яті
• Втрата слуху
• Сліпота
• Параліч
• Депресія
• Безсоння
• Екстремальний біль
• Припадки
• Тревога
• Залежність
• Інсульти
• Пошкодження мозку

Не слід забувати, що довгострокова мета Neuralink, як зазначив Ілон Маск, полягає в тому, щоб «Створити високошвидкісний інтерфейс, який дозволить людям їхати на цій поїздці». Імплікації полягають у тому, що якщо ми успішно розробимо штучний інтелект загального призначення, це призведе нас до суперінтелекту. Інтерфейс «мозок-машина» буде останнім рішенням людства для життя у світі, який володіє суперінтелектом, який значно перевершує наш сучасний біологічний людський мозок. Залишається тільки побачити, скільки людей оберуться для підсилення себе, а тим часом інтерфейси «мозок-машина» залишаються одним з найважливіших розробок, які використовують глибоке навчання.