Tương lai của giao diện máy não: Trí thông minh cộng sinh vs Trí thông minh con người

Chúng ta sẽ khám phá Khuếch đại trí thông minh qua giao diện máy não (BMI) là gì, tại sao nó lại quan trọng và tại sao có thể có sự phân chia trong tương lai giữa những người không được tăng cường và những người chọn khuếch đại trí thông minh của mình bằng cách tạo ra sự cộng sinh hiệp đồng với Trí tuệ nhân tạo ( AI).

Những người kết nối với chỉ số BMI sẽ được nâng cao hiệu suất nhận thức và tăng năng suất tại nơi làm việc và hơn thế nữa.

Khuếch đại trí thông minh là gì?

Khái niệm Khuếch đại trí thông minh lần đầu tiên được giới thiệu bởi William Ross Ashby trong cuốn sách đột phá của ông có tựa đề Giới thiệu về Điều khiển học. Thuật ngữ này sau đó đã phát triển để trở thành thứ mà ngày nay chúng ta gọi là Trí tuệ tăng cường, một phần phụ của học máy được thiết kế trước hết để nâng cao và cải thiện trí thông minh của con người với sự hỗ trợ của AI. Khái niệm này nhằm cải thiện cả việc ra quyết định của con người và khả năng tiếp cận nhanh chóng thông tin mà con người có nhằm nâng cao chất lượng của những quyết định đó. Đây là nơi kết thúc ý nghĩa hiện tại của Trí tuệ tăng cường, nó là một AI sử dụng học máy và học sâu để hỗ trợ con người với dữ liệu có thể hành động được, nhưng không có mối quan hệ cộng sinh theo thời gian thực.

Đây là nơi các chỉ số BMI tham gia vào bức tranh, chúng sẽ cho phép nâng cao nhận thức của con người vượt xa phiên bản ngày nay của Trí tuệ tăng cường.

Không giống như quyền truy cập dữ liệu hiện tại của chúng tôi diễn ra bằng máy tính, điện thoại thông minh hoặc các thiết bị khác, chỉ số BMI vốn được thiết kế sao cho có thể truy cập internet và AI cho phép truy cập internet mà không cần thiết bị bên ngoài. Chỉ số BMI sẽ được cấy vào bên trong não người và vốn dĩ trở thành một phần mở rộng của tâm trí con người.

Nói cách khác, thay vì phải dựa vào trí nhớ, hoặc phải mở sách, hay truy cập trang web, một con người được tăng cường có thể truy cập tất cả thông tin được lưu trữ trên internet, và một AI tiên tiến có thể cung cấp các điểm dữ liệu liên quan cho não bộ, cho phép con người hoàn toàn làm chủ. Nếu bạn đã từng có lúc không thể nhớ một ký ức nào đó, hoặc nhớ lại một ngày cụ thể, thì đó quả là một trải nghiệm khó chịu. Với Trí tuệ Tăng cường, bạn có thể có khả năng nhớ lại hoàn hảo nhờ hệ thống AI trở thành một phần mở rộng của ngân hàng trí nhớ sinh học của bạn.

Loại khuếch đại trí thông minh này đã được khám phá thêm trong “Sự cộng sinh giữa người và máy tính” một bài báo đầu cơ xuất bản năm 1960 bởi JCR Licklider. Bài báo khai sáng này đưa ra một mô tả ban đầu về cách con người phải học cách kiểm soát AI bằng cách hình thành mối quan hệ cộng sinh với AI. Như JCR Licklider đã nêu, “Cho phép con người và máy tính hợp tác trong việc đưa ra quyết định và kiểm soát các tình huống phức tạp mà không phụ thuộc cứng nhắc vào các chương trình được xác định trước”.

Học máy là bí quyết đảm bảo rằng máy tính không được xác định trước, tuy nhiên nó vẫn chưa giải quyết được vấn đề làm thế nào chúng ta có thể tiếp cận được sự cộng sinh này.

JCR Licklider tiếp tục với nhận xét này, “Hy vọng rằng, trong không quá nhiều năm tới, bộ não con người và máy tính sẽ được kết hợp với nhau rất chặt chẽ và kết quả là sự hợp tác sẽ được coi là chưa từng có bộ não con người nào nghĩ và xử lý dữ liệu theo cách mà bộ xử lý thông tin chưa từng tiếp cận. những cỗ máy mà chúng ta biết ngày nay.” 

Có thể thấy một ví dụ ban đầu về cách triển khai điều này trong thế giới cờ vua. Trong khi hầu hết mọi người đều quen thuộc với Thất bại của Garry Kasparov năm 1997 trước máy tính IBM Deep Blue, có một sự phát triển mới hơn và thú vị hơn.

Trong khi chúng ta đã biết trong nhiều thập kỷ rằng một hệ thống AI tiên tiến có thể dễ dàng đánh bại bất kỳ người chơi cờ vua nào, điều thú vị hơn là những phát triển gần đây trong đó một AI có thể bị đánh bại bởi con người và đội ngũ AI.  Trong môi trường hợp tác này, nhóm sẽ phân chia nhiệm vụ, AI thực hiện các công việc nặng nhọc là tính toán khối lượng lớn, nhận dạng mẫu và tư duy tiến bộ. Con người gia tăng giá trị bằng cách tận dụng trực giác của con người và hàng thập kỷ nghiên cứu bàn cờ.

Mặc dù hiện tại nhóm con người và AI có thể đánh bại AI, nhưng vẫn chưa biết liệu loại chiến thắng này có tiếp tục tiến về phía trước hay không. Tuy nhiên, đây là một dấu hiệu nghiêm trọng cho thấy nếu con người có thể giao tiếp, phối hợp và điều khiển đúng cách một AI về cơ bản là một phần mở rộng của tâm trí họ, thì những vấn đề lớn mà con người ngày nay hoặc các chương trình AI độc lập không thể giải quyết được có thể được giải quyết. xử lý bởi sự kết hợp của cả hai.

Một trong những bình luận cuối cùng của JCR Licklider nêu rõ tầm quan trọng của việc thiết kế BMI có khả năng cho phép giao tiếp AI theo thời gian thực trong não người.

“Mục tiêu chính khác có liên quan mật thiết với nhau. Đó là đưa máy tính một cách hiệu quả vào các quá trình tư duy phải diễn ra trong “thời gian thực”, thời gian di chuyển quá nhanh để cho phép sử dụng máy tính theo cách thông thường. Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn đang cố gắng chỉ đạo một trận chiến với sự trợ giúp của máy tính theo lịch trình như thế này. Bạn hình thành vấn đề của bạn ngày hôm nay. Ngày mai bạn dành cho một lập trình viên. Tuần tới, máy tính dành 5 phút để lắp ráp chương trình của bạn và 47 giây để tính đáp án cho bài toán của bạn. Bạn nhận được một tờ giấy dài 20 feet, đầy những con số, thay vì đưa ra giải pháp cuối cùng, chỉ đề xuất một chiến thuật nên được khám phá bằng mô phỏng. Rõ ràng, trận chiến sẽ kết thúc trước khi bước thứ hai trong kế hoạch của nó được bắt đầu. Suy nghĩ khi tương tác với máy tính giống như cách bạn suy nghĩ với một đồng nghiệp có năng lực bổ sung cho chính bạn sẽ yêu cầu sự liên kết chặt chẽ hơn nhiều giữa con người và máy móc hơn được đề xuất bởi ví dụ và hơn là có thể ngày hôm nay.

Trí thông minh khuếch đại hoạt động như thế nào?

Việc khuếch đại trí thông minh thông qua chỉ số BMI vẫn còn ở giai đoạn đầu và đang trong quá trình hoàn thiện. Cần phải hiểu rằng bộ não con người tận dụng khả năng nhận dạng mẫu để hiểu biểu tượng và tạo kết nối giữa dữ liệu. Ví dụ: nếu bạn nhìn thấy các dòng được cấu trúc theo một trình tự cụ thể, chẳng hạn như chữ A, thì bạn có thể nhận ra ký hiệu A. Từ đó trở đi, bạn có thể hình thành mẫu tự trong não khi đọc từ APPLE. Sau đó, bạn có thể nhận ra các mẫu bổ sung khi bạn đọc MỘT TÁO RẼ TỪ TRÊN CÂY. Bộ não con người tiếp tục tạo ra các kết nối trở đi từ các ký tự, từ, câu, đoạn văn, chương, rồi đến sách và hơn thế nữa.

Vấn đề là bộ não con người không có khả năng nhớ lại hoàn hảo, và hệ thống không hoàn hảo này khiến các hệ thống nhận dạng mẫu gặp trục trặc. Hãy tưởng tượng điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể đọc toàn bộ một cuốn sách và một hệ thống AI có thể hình thành những nhận dạng mẫu cần thiết để ngay lập tức ghi nhớ hoàn hảo. Điều này sẽ nâng cao khả năng của con người trong việc viết luận, tạo ra các sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên thông tin đó, hoặc đơn giản là thực hiện một cuộc trò chuyện thông minh mà không bị gián đoạn trí nhớ.

Trong các trường hợp khác, khi đang ở giữa cuộc trò chuyện, bộ não con người có thể kết nối ngay lập tức với internet để định vị thông tin theo thời gian thực và phân phối hoặc truyền tải thông tin đó. Thay vì phải xem một video YouTube nhiều lần để học một điều gì đó, chỉ cần xem một lần là đủ để ghi nhớ hoàn hảo. Ưu điểm bổ sung của các hệ thống nhận dạng mẫu bổ sung là bộ não con người có thể giải mã video và âm thanh nhanh hơn trong thời gian thực. Điều này có nghĩa là con người có thể tiếp thu nội dung của video ở tốc độ gấp 2, 3 lần hoặc hơn thế nữa.

Tôi có thể tìm Giao diện máy não ở đâu?

Vẫn còn rất sớm để ứng dụng loại hình khuếch đại trí tuệ này. Có nhiều nỗ lực đang được tiến hành để phát triển các chỉ số BMI khác nhau, mà cuối cùng có thể phát triển thành loại ứng dụng này. Đáng chú ý nhất là công ty của Elon Musk. Neuralink đó là trong giai đoạn đầu phát triển chỉ số BMI băng thông cực cao để kết nối con người và máy tính.

Neurallink đang hướng tới việc tạo ra mô cấy thần kinh đầu tiên cho phép người dùng điều khiển máy tính hoặc thiết bị di động ở bất cứ đâu họ đến. Để đạt được điều này, các sợi chỉ có kích thước Micron được đưa vào các vùng não kiểm soát chuyển động. Mỗi sợi chỉ chứa nhiều điện cực và kết nối chúng với một mô cấy được gọi là Liên kết.

Ngay cả những người phát triển hệ thống BMI cũng có thể chưa hiểu hết cách thức hoạt động của nó ở cấp độ hóa học thần kinh vi mô. Do tính dẻo dai của não bộ (khả năng tự điều chỉnh), thực tế là não bộ tiếp nhận thông tin đầu vào và sau đó tự học các thông tin đầu ra cần thiết để BMI phát huy tác dụng.

Hầu hết các chỉ số BMI sử dụng bộ giải mã để giải mã sóng não và các mẫu mà bộ não con người nhận được. Bộ giải mã này sử dụng nhiều loại máy học khác nhau bao gồm học sâu để học cách giải mã thông tin nhận được nhằm xác định ý định chuyển động và hành động mong muốn. Bằng cách giải mã những mẫu này, nó có thể hiểu rõ nhất những gì bộ não con người đang tìm cách đạt được.

Nó là một hệ thống vòng khép kín trong đó người dùng tạo ra ý định vận động bằng cách suy nghĩ đơn giản và bộ giải mã Neuralink sẽ giải mã ý định đó. Điều này chuyển suy nghĩ thành hành động, sau đó được thực hiện trên thế giới bằng con trỏ hoặc cánh tay rô-bốt. Con người nhận được xác nhận trực quan về một hành động thành công và phản hồi hóa học thần kinh đó sẽ huấn luyện não bộ để kiểm soát Neuralink dễ dàng hơn. Thách thức đối với bất kỳ công ty BMI nào là xây dựng một bộ giải mã không gây quá nhiều gánh nặng học tập cho người dùng cuối.

Một số vấn đề với BMI hiện tại liên quan đến độ trễ, tức là độ trễ thời gian giữa đầu vào và đầu ra ở cả phía con người và BMI. Hiện tại, Neuralink đang nỗ lực khắc phục một số vấn đề liên quan đến vấn đề này, như Joseph O'Doherty, một kỹ sư thần kinh tại Neuralink và là trưởng nhóm tín hiệu não, đã phát biểu. trong một cuộc phỏng vấn.

“Bước đầu tiên là tìm ra các nguồn gây ra độ trễ và loại bỏ tất cả chúng. Chúng tôi muốn độ trễ thấp trên toàn hệ thống. Điều này bao gồm việc phát hiện các xung đột; xử lý chúng trên thiết bị cấy ghép; bao gồm cả radio phải truyền chúng—có đủ loại chi tiết đóng gói với Bluetooth có thể làm tăng độ trễ. Và điều này bao gồm cả phía nhận, nơi bạn thực hiện một số xử lý trong bước suy luận mô hình, và thậm chí bao gồm cả việc vẽ các điểm ảnh trên màn hình cho con trỏ mà bạn đang điều khiển. Bất kỳ độ trễ nhỏ nào ở đó cũng sẽ làm tăng độ trễ và ảnh hưởng đến điều khiển vòng kín.”

Trong khi Neuralink là ví dụ phổ biến nhất về chỉ số BMI, có nhiều nhóm khác cũng đang làm việc trong các dự án hấp dẫn. Ví dụ, các nhà nghiên cứu từ Viện Y khoa Howard Hughes đã thành công kích hoạt chỉ số BMI để gõ chữ viết tay của người dùng lần đầu tiên . Nhóm đã giải mã hoạt động của não liên quan đến việc viết thư bằng tay để đạt được kết quả. Trong trường hợp này, nhờ thực hành, bộ não đã học cách suy nghĩ chiến lược về chữ viết tay theo một trình tự mà sau đó được chỉ số BMI nhận ra. Người tham gia bị liệt có thể gõ 90 ký tự mỗi phút, nhiều hơn gấp đôi so với số lượng được ghi trước đó với một loại BMI khác.

Một vi dụ khac bao gồm một nghiên cứu với hai người tham gia thử nghiệm lâm sàng bị liệt và họ đã sử dụng Hệ thống BrainGate với một máy phát không dây. Thông qua bộ phát không dây, họ có thể trỏ, nhấp và gõ trên máy tính bảng tiêu chuẩn.

Trí thông minh cộng sinh được khuếch đại so với trí thông minh của con người

Chúng ta có thể tưởng tượng một thế giới nơi một số người được tăng cường trong khi những người khác chọn trở nên tự nhiên và không thể tự tăng cường. Điều nguy hiểm đằng sau điều này là nó sẽ làm gia tăng khoảng cách giữa những người giàu có có phương tiện tài chính để nâng cao bản thân và những người khác sẵn sàng hoặc không muốn nâng cao.

Một nhân viên được nâng cao sẽ có thể tiết kiệm thời gian đáng kể bằng cách không phải tự đoán lần thứ hai, với khả năng dễ dàng nhớ lại thông tin ngay lập tức hoặc truy xuất dữ liệu chưa biết trước đó từ internet. AI có thể nhanh chóng cảnh báo con người (hoặc lọc ra) thông tin không liên quan, giả mạo hoặc không đạt tiêu chuẩn. Con người được tăng cường với khả năng thu hồi hoàn hảo có thể xoay quanh cách họ hoàn thành nhiệm vụ và họ có thể tăng cả hiệu quả và năng suất theo cấp số nhân.

Thay vì gõ văn bản hoặc nói to, con người được nâng cao có thể chỉ cần suy nghĩ và văn bản sẽ xuất hiện một cách kỳ diệu trên màn hình. Tiết kiệm thời gian từ phiên bản BMI đơn giản hơn này sẽ rất đáng kể. Chỉ số BMI với hệ thống AI có thể được cấy vào não người một cách đơn giản và được sạc không dây vào các nguồn năng lượng bên ngoài hoặc có thể tự cung cấp năng lượng thực sự từ cùng một loại calo và tài nguyên được tích hợp sẵn trong cơ thể và não người. Trong khi nó là siêu đầu cơ, có thể có nanobot có thể vượt qua hàng rào máu não để tạo chỉ số BMI.

Một người được nâng cao có thể thấy rằng cuộc trò chuyện với một người không được tăng cường là thừa và nhàm chán. Họ có thể chọn liên kết với những người được nâng cao khác muốn hợp tác để thành lập doanh nghiệp, viết các bài báo chuyên đề hoặc trở nên hiệu quả theo những cách khác. Người sử dụng lao động có thể chọn bỏ qua nền tảng giáo dục hoặc kinh nghiệm, thay vào đó chỉ tập trung vào việc tuyển dụng những nhân viên đã được nâng cao.

Xã hội có thể đi theo những con đường khác nhau, mỗi con đường dẫn đến những kết quả khác nhau. Trên một con đường, có thể có hai loại người chỉ đơn giản là học cách cùng tồn tại.

Trước khi chỉ số BMI đạt đến trạng thái này, những phát triển ban đầu đang tập trung vào các vấn đề về thần kinh bao gồm:

• Mất trí nhớ
• Mất thính lực
• Mù
• Tê liệt
• Trầm cảm
• Mất ngủ
• Đau đớn tột cùng
• Động kinh
• Lo âu
• Nghiện
• Strokes
• Thiệt hại não

Không nên quên rằng mục tiêu dài hạn của Neurallink là do Elon Musk phát biểu Là, "Để tạo giao diện băng thông cao cho phép con người đồng hành cùng chuyến đi”. Ý nghĩa là nếu chúng ta phát triển thành công Trí tuệ tổng hợp nhân tạoSự phát triển này chắc chắn sẽ dẫn chúng ta đến Siêu trí tuệ. BMI sẽ là giải pháp cuối cùng của nhân loại để sống trong một thế giới sở hữu Siêu trí tuệ tiên tiến hơn nhiều so với bộ não sinh học hiện tại của con người. Vẫn còn phải chờ xem có bao nhiêu người lựa chọn nâng cao bản thân. Trong khi đó, BMI vẫn là một trong những phát triển quan trọng nhất với các hệ thống học tăng cường sâu.