Quy luật gia tăng lợi nhuận là gì? Nó dẫn đến AGI như thế nào

Trong một cuộc phỏng vấn gần đây khi được hỏi khi nào ông mong đợi sự ra đời của Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI), Elon Musk trả lời “3 đến 6 năm”. Giám đốc điều hành DeepMind của Google Demis Hassabis hiện tin rằng AGI là "một vài năm, có thể trong vòng một thập kỷ nữa” as quy định tại Lễ hội Tương lai của Mọi thứ của Tạp chí Phố Wall.

Những con số này được coi là lạc quan so với hầu hết các chuyên gia trong ngành AI, những người tin rằng AGI thường là một thập kỷ, nếu không muốn nói là một thế kỷ. Một số bi quan này xuất phát từ nỗi sợ cam kết với một mốc thời gian ngắn hơn để cuối cùng bị chứng minh là sai. Rốt cuộc vào năm 1956, tại Dự án Nghiên cứu Mùa hè Dartmouth, thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” đã được đặt ra và bắt đầu như một lĩnh vực, với kỳ vọng rằng một cỗ máy thông minh như con người. sẽ tồn tại không quá một thế hệ (25 năm).

Những người khác như Geoffrey Hinton, người được biết đến như cha đỡ đầu của AI có nhiều hơn một chút chế độ xem sắc thái. “Cho đến gần đây, tôi nghĩ rằng sẽ mất khoảng 20 đến 50 năm nữa trước khi chúng ta có AI đa năng. Và bây giờ tôi nghĩ có thể là 20 năm hoặc ít hơn.”

Ngành công nghiệp AI đã phát triển nhanh chóng trong vài năm qua nhờ sự phát triển nhanh chóng của các thuật toán học tăng cường sâu, nhiều thuật toán hỗ trợ cho thời đại ngày nay. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Tuy nhiên, tất cả những đột phá này chỉ dẫn đến các ứng dụng AI hẹp như chatbot và dịch ngôn ngữ. Điều này so với AGI, một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu, học và áp dụng kiến ​​thức trên nhiều loại nhiệm vụ ở cấp độ tương đương với con người.

Mối liên kết còn thiếu với AGI đối với nhiều người dường như không thể đạt được, nhưng đối với một số ít người tin vào cái được gọi là “Quy luật tăng tốc hoàn vốn”, thì việc chúng ta cuối cùng sẽ xây dựng một AGI là điều tất yếu.

Quy luật hoàn vốn tăng tốc được khái niệm hóa bởi không ai khác ngoài Ray Kurzweil, tác giả, nhà phát minh và nhà tương lai học. Anh ấy tham gia vào các lĩnh vực như nhận dạng ký tự quang học (OCR), tổng hợp văn bản thành giọng nói, công nghệ nhận dạng giọng nói và anh ấy đã được Google thuê sau khi xuất bản cuốn sách AI của mình "Làm thế nào để tạo ra một tâm trí". Cuốn sách đột phá này minh họa cách chúng ta cần hiểu bộ não con người để thiết kế ngược nó nhằm tạo ra cỗ máy tư duy tối thượng. Cuốn sách này đóng vai trò rất quan trọng đối với tương lai của AI, đến nỗi Eric Schmidt đã tuyển dụng Ray Kurzweil để làm việc trong các dự án AI sau khi ông đọc xong cuốn sách quan trọng này. 

Cuốn sách Ray Kurzweil phù hợp nhất không gì khác chính là “Điểm kỳ dị ở gần“, kể từ khi được xuất bản vào năm 2005, những dự đoán của nó đã phản ánh sự phát triển của công nghệ trong 2 thập kỷ qua. Quan trọng nhất, Ray Kurzweil dự đoán rằng chúng ta sẽ đạt được AGI vào năm 2029, mốc thời gian phù hợp với quan điểm gần đây được chia sẻ bởi Elon Musk và Demis Hassabis.

Quy luật thừa nhận rằng tốc độ thay đổi trong nhiều hệ thống tiến hóa khác nhau (bao gồm nhưng không giới hạn ở sự phát triển của công nghệ) có xu hướng tăng theo cấp số nhân.

Trong bối cảnh tăng trưởng công nghệ, luật ngụ ý rằng chúng ta có thể mong đợi những tiến bộ công nghệ nhanh chóng trong tương lai vì bản thân tốc độ đổi mới công nghệ đang tăng tốc. Ray Kurzweil lập luận rằng mỗi thế hệ công nghệ mới được xây dựng dựa trên thế hệ trước đó, làm tăng tiềm năng đổi mới theo cấp số nhân.

Luật này cho thấy sự phát triển bùng nổ của các công nghệ tăng tốc, hiện đang dẫn đầu bởi Trí tuệ nhân tạo Sáng tạo, sẽ thúc đẩy các làn sóng khác của các công nghệ theo cấp số nhân hội tụ khác như sản xuất chip và in 3-D. Sự hội tụ này là bệ phóng để AI trở thành ứng dụng mạnh mẽ nhất từng được xây dựng.

Năm 2001, Ray Kurzweil dự đoán sau đây:

Một phân tích về lịch sử công nghệ cho thấy sự thay đổi công nghệ là theo cấp số nhân, trái ngược với quan điểm “tuyến tính trực quan” thông thường. Vì vậy, chúng ta sẽ không trải qua 100 năm tiến bộ trong thế kỷ 21 - nó sẽ giống như 20,000 năm tiến bộ (với tốc độ ngày nay). “Lợi nhuận”, chẳng hạn như tốc độ chip và hiệu quả chi phí, cũng tăng theo cấp số nhân. Thậm chí còn có sự tăng trưởng theo cấp số nhân trong tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân. Trong vòng vài thập kỷ nữa, trí thông minh của máy móc sẽ vượt qua trí thông minh của con người, dẫn đến Điểm kỳ dị — sự thay đổi công nghệ nhanh chóng và sâu sắc đến mức nó thể hiện sự đứt gãy trong kết cấu lịch sử loài người. Các hàm ý bao gồm sự hợp nhất của trí thông minh sinh học và phi sinh học, con người dựa trên phần mềm bất tử và mức độ thông minh cực cao mở rộng ra bên ngoài vũ trụ với tốc độ ánh sáng.

Sự bùng nổ công nghệ này là do định luật Moore cái nào dự đoán rằng số lượng bóng bán dẫn trên một con chip nhất định sẽ tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Điều này kết hợp với sự đột phá về công nghệ khác chứng tỏ rằng Quy luật Tăng tốc Hoàn vốn đang phát triển mạnh. đó là Ray Kurzweil quan sát điều này sẽ có ý nghĩa như thế nào đối với tương lai của nhân loại:

• Sự tiến hóa áp dụng phản hồi tích cực trong đó các phương pháp có khả năng hơn từ một giai đoạn của quá trình tiến hóa được sử dụng để tạo ra giai đoạn tiếp theo. Kết quả là, các
• tốc độ tiến bộ của một quá trình tiến hóa tăng theo cấp số nhân theo thời gian. Theo thời gian, “trật tự” của thông tin được nhúng trong quá trình tiến hóa (tức là thước đo mức độ phù hợp của thông tin với một mục đích, mà trong quá trình tiến hóa là sự sống còn) tăng lên.
• Một mối tương quan của quan sát trên là “lợi nhuận” của một quy trình tiến hóa (ví dụ: tốc độ, hiệu quả chi phí hoặc “sức mạnh” tổng thể của một quy trình) tăng theo cấp số nhân theo thời gian.
• Trong một vòng phản hồi tích cực khác, khi một quy trình tiến hóa cụ thể (ví dụ: tính toán) trở nên hiệu quả hơn (ví dụ: hiệu quả về chi phí), các nguồn lực lớn hơn sẽ được triển khai cho tiến trình tiếp theo của quy trình đó. Điều này dẫn đến mức tăng trưởng cấp số nhân thứ hai (tức là bản thân tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân cũng tăng trưởng theo cấp số nhân).
• Tiến hóa sinh học là một trong những quá trình tiến hóa như vậy.
• Tiến hóa công nghệ là một quá trình tiến hóa khác như vậy. Thật vậy, sự xuất hiện của công nghệ đầu tiên tạo ra các loài đã dẫn đến quá trình tiến hóa mới của công nghệ. Do đó, tiến hóa công nghệ là kết quả tự nhiên của–và là sự tiếp nối của–tiến hóa sinh học.
• Một mô hình cụ thể (một phương pháp hoặc cách tiếp cận để giải quyết vấn đề, ví dụ: thu nhỏ các bóng bán dẫn trên mạch tích hợp như một cách tiếp cận để tạo ra các máy tính mạnh hơn) mang lại sự tăng trưởng theo cấp số nhân cho đến khi phương pháp này cạn kiệt tiềm năng của nó. Khi điều này xảy ra, một sự thay đổi mô hình (nghĩa là một sự thay đổi cơ bản trong cách tiếp cận) sẽ xảy ra, cho phép tiếp tục tăng trưởng theo cấp số nhân.

Độc giả nên đọc Blog của Kurzweil, sau đó họ nên suy nghĩ về ý nghĩa của sự tăng trưởng theo cấp số nhân này cũng như cách nó khớp và khác với những gì cá nhân họ đã trải nghiệm kể từ khi blog được xuất bản lần đầu.

Định luật tăng tốc hoàn vốn mặc dù không phổ biến như định luật Moore, nhưng vẫn phù hợp cho đến ngày nay như khi nó được xuất bản lần đầu.