Tương lai của Giao diện Máy não: Trí tuệ Tương hỗ so với Trí tuệ Con người

Chúng tôi sẽ khám phá Intelligence Amplification thông qua giao diện máy não (BMI) là gì, tại sao nó quan trọng và tại sao có thể có một sự chia rẽ trong tương lai giữa con người không được tăng cường và con người chọn tăng cường trí tuệ của mình bằng cách tạo ra một mối quan hệ tương hỗ với Trí tuệ Nhân tạo (AI).

Con người kết nối với BMI sẽ được tặng trí tuệ nhận thức tăng cường và năng suất tăng cao trong môi trường làm việc và hơn thế nữa.

Trí tuệ Tương hỗ là gì?

Khái niệm về Trí tuệ Tương hỗ được giới thiệu lần đầu tiên bởi William Ross Ashby trong cuốn sách đột phá của ông có tựa đề Giới thiệu về Cybernetics . Thuật ngữ này sau đó đã phát triển thành những gì chúng ta hiện nhận biết là Trí tuệ Tăng cường, một phân khúc của học máy được thiết kế trước hết để tăng cường và cải thiện trí tuệ con người với sự hỗ trợ của AI. Khái niệm này nhằm cải thiện cả quyết định của con người và khả năng tiếp cận thông tin nhanh chóng mà con người có để tăng cường chất lượng của những quyết định đó. Đây là nơi ý nghĩa hiện tại của Trí tuệ Tăng cường kết thúc, nó là một AI sử dụng học máy và học sâu để hỗ trợ con người với dữ liệu có thể hành động, nhưng không có mối quan hệ tương hỗ thực sự.

Đây là nơi BMI tham gia, chúng sẽ cho phép tăng cường nhận thức của con người vượt xa phiên bản hiện tại của Trí tuệ Tăng cường.

Không giống như quyền truy cập dữ liệu hiện tại của chúng ta diễn ra với máy tính, điện thoại thông minh hoặc thiết bị khác, BMI được thiết kế để internet và AI cho phép truy cập internet có thể được truy cập mà không cần thiết bị bên ngoài. BMI sẽ được cấy ghép vào não người và trở thành một phần mở rộng của tâm trí con người.

Nói cách khác, thay vì dựa vào bộ nhớ hoặc phải mở một cuốn sách hoặc truy cập một trang web, một con người tăng cường có thể có quyền truy cập vào 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 con người, cho phép con người hoàn toàn kiểm soát. Nếu bạn đã từng có một khoảnh khắc khi bạn không thể nhớ một ký ức nhất định hoặc nhớ lại một ngày cụ thể, đó là một trải nghiệm khó chịu. Với Trí tuệ Tăng cường, bạn có thể có khả năng nhớ lại hoàn hảo do hệ thống AI trở thành một phần mở rộng của ngân hàng bộ nhớ sinh học của bạn.

Loại tăng cường trí tuệ này đã được khám phá sâu hơn trong “Tương hỗ giữa Người và Máy tính” một bài báo suy đoán được xuất bản vào năm 1960 bởi J.C.R. Licklider. Bài báo này cung cấp một mô tả sớm về cách con người phải học cách kiểm soát AI bằng cách tạo ra một mối quan hệ tương hỗ với AI. Như J.C.R. Licklider đã nói, “Để 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 vào các chương trình đã 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 vấn đề về cách chúng ta có thể truy cập vào mối quan hệ tương hỗ này.

J.C.R. Licklider tiếp tục với nhận xét này, “Hy vọng là, trong không quá nhiều năm, não bộ con người và máy tính sẽ được kết nối chặt chẽ và mối quan hệ kết quả sẽ suy nghĩ như không có não bộ con người nào từng suy nghĩ và xử lý dữ liệu theo cách không được tiếp cận bởi các máy xử lý thông tin mà chúng ta biết ngày nay.”

Một ví dụ sớm về cách nó được triển khai có thể được nhìn thấy trong thế giới cờ vua. Trong khi hầu hết mọi người đều quen thuộc với Garry Kasparov thua máy tính Deep Blue của IBM vào năm 1997, có một sự phát triển mới 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 các phát triển gần đây cho phép một đội gồm con người và AI đánh bại một AI. Trong môi trường hợp tác này, đội chia sẻ nhiệm vụ, AI thực hiện các tính toán lớn, nhận dạng mẫu và suy nghĩ tiến bộ. Con người thêm giá trị bằng cách tận dụng trực giác của con người và nhiều thập kỷ nghiên cứu trên bàn cờ.

Mặc dù hiện tại, đội con người và AI có thể đánh bại một AI, vẫn chưa rõ liệu chiến thắng này sẽ còn tồn tại trong tương lai hay không. Tuy nhiên, đây là một chỉ số nghiêm túc cho thấy nếu con người có thể giao tiếp, phối hợp và kiểm soát AI một cách chính xác, những vấn đề lớn mà con người không thể giải quyết hiện nay hoặc bởi các chương trình AI độc lập, có thể được giải quyết bởi sự kết hợp của cả hai.

Một trong những nhận xét cuối cùng của J.C.R. Licklider rõ ràng nêu ra tầm quan trọng của việc thiết kế các BMI có khả năng cho phép giao tiếp AI thời gian thực trong não bộ con người.

“Mục tiêu chính khác liên quan chặt chẽ. Đó là đưa máy tính vào các quá trình suy nghĩ phải diễn ra trong “thời gian thực”, thời gian di chuyển quá nhanh để cho phép sử dụng máy tính theo cách thông thường. Hãy tưởng tượng, ví dụ, việc chỉ đạo một trận chiến với sự hỗ trợ của một máy tính trên một lịch trình như thế này. Bạn xây dựng vấn đề của mình ngày hôm nay. Ngày mai bạn dành thời gian với một lập trình viên. Tuần sau, máy tính dành 5 phút để lắp ráp chương trình của bạn và 47 giây để tính toán câu trả lời cho vấn đề của bạn. Bạn nhận được một tờ giấy 20 feet dài, đầy những con số mà, thay vì cung cấp một giải pháp cuối cùng, chỉ đề xuất một chiến thuật nên được khám phá bằng cách mô phỏng. Rõ ràng, trận chiến sẽ kết thúc trước khi bước thứ hai trong kế hoạch của nó được bắt đầu. Để suy nghĩ tương tác với một máy tính theo cách bạn suy nghĩ với một đồng nghiệp mà năng lực của họ bổ sung cho năng lực của bạn sẽ yêu cầu sự kết nối chặt chẽ hơn giữa người và máy hơn so với ví dụ này và hơn so với những gì có thể thực hiện được ngày nay.”

Làm thế nào Trí tuệ Tương hỗ hoạt động?

Tăng cường trí tuệ thông qua BMI vẫn còn trong những ngày đầu và là một công việc đang tiến hành. Nó phải được hiểu rằng não bộ con người tận dụng nhận dạng mẫu để hiểu biểu tượng và tạo ra các kết nối giữa dữ liệu. Ví dụ, nếu bạn nhìn thấy các đường thẳng được cấu trúc theo một trình tự cụ thể như chữ A, bạn có thể nhận ra biểu tượng A. Từ đó, bạn có thể tạo ra một mẫu trong não của mình khi bạn đọc từ APPLE. Bạn có thể nhận ra các mẫu bổ sung khi bạn đọc rằng AN APPLE FELL FROM A TREE. Não bộ con người tiếp tục tạo ra các kết nối từ các ký tự, từ, câu, đoạn, chương và sách và hơn thế nữa.

Vấn đề là não bộ con người không có khả năng nhớ lại hoàn hảo và hệ thống không hoàn hảo này khiến các hệ thống nhận dạng mẫu thất bại. Hãy tưởng tượng điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể đọc một cuốn sách hoàn chỉnh và một hệ thống AI có thể tạo ra những nhận dạng mẫu cần thiết để cung cấp khả năng nhớ lại hoàn hảo. Điều này sẽ tăng cường khả năng của con người trong việc làm việc trên một bài luận, tạo ra sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên thông tin đó hoặc chỉ đơn giản là có một cuộc trò chuyện thông minh mà không có khoảng thời gian nào trong bộ nhớ.

Trong các trường hợp khác, trong khi đang trò chuyện, não bộ con người có thể kết nối ngay với internet để tìm kiếm thông tin theo thời gian thực và phân phối hoặc truyền đạt thông tin đó. Thay vì phải xem một video trên YouTube nhiều lần để học hỏi điều gì đó, việc xem một lần sẽ đủ cho khả năng nhớ lại hoàn hảo. Ưu điểm bổ sung của các hệ thống nhận dạng mẫu là não bộ con người có thể giải mã video và âm thanh nhanh hơn thời gian thực. Điều này có nghĩa là con người có thể hấp thụ nội dung của video với tốc độ 2x, 3x hoặc hơn.

Ở đâu tôi có thể tìm thấy Giao diện Máy não?

Vẫn còn rất sớm cho loại Tăng cường Trí tuệ này. Có nhiều nỗ lực đang được tiến hành để phát triển các BMI khác nhau có thể cuối cùng sẽ phát triển thành loại ứng dụng này. Đáng chú ý nhất là công ty của Elon Musk, Neuralink, đang trong giai đoạn đầu phát triển một giao diện BMI băng thông siêu cao để kết nối con người và máy tính.

Neuralink đang làm việc để tạo ra bộ cấy ghép thần kinh đầu tiên sẽ cho phép người dùng kiểm soát máy tính hoặc thiết bị di động ở bất cứ nơi nào họ đi. Để đạt được điều này, các sợi dây vi mô được chèn vào các khu vực của não bộ kiểm soát chuyển động. Mỗi sợi dây chứa nhiều điện cực và kết nối chúng với một bộ cấy ghép được gọi là Link.

Ngay cả các nhà phát triển của hệ thống BMI có thể không hoàn toàn hiểu cách nó hoạt động ở mức độ vi sinh hóa. Do tính chất dẻo của não bộ (khả năng sửa đổi chính nó), thực sự là não bộ con người nhận được đầu vào và sau đó học cách tự đưa ra các đầu ra cần thiết cho BMI hoạt động.

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

Đây là một hệ thống vòng kín nơi người dùng tạo ra một ý định di chuyển bằng cách chỉ nghĩ về nó và bộ giải mã Neuralink giải mã ý định. Điều này dịch suy nghĩ thành hành động được thực hiện trên thế giới bởi một con trỏ hoặc cánh tay robot. Người dùng nhận được xác nhận trực quan về một hành động thành công và phản hồi thần kinh đó huấn luyện não bộ để dễ dàng kiểm soát Neuralink hơn. Thử thách đối với bất kỳ công ty BMI nào là xây dựng một bộ giải mã không quá nặng nề về việc học hỏi cho người dùng cuối.

Một số vấn đề với các BMI hiện tại liên quan đến độ trễ, đây là độ trễ giữa đầu vào và đầu ra trên cả hai phía của con người và BMI. Hiện tại, Neuralink đang làm việc để sửa một số vấn đề liên quan đến vấn đề này, như Joseph O’Doherty, một kỹ sư thần kinh tại Neuralink và trưởng nhóm tín hiệu não của công ty, đã nói trong một phỏng vấn.

“Bước đầu tiên là tìm kiếm các nguồn độ trễ và loại bỏ tất cả chúng. Chúng tôi muốn có độ trễ thấp trên toàn hệ thống. Điều đó bao gồm việc phát hiện các spike; điều đó bao gồm việc xử lý chúng trên bộ cấy ghép; điều đó bao gồm radio phải truyền chúng – có tất cả các chi tiết về packetization với Bluetooth có thể thêm độ trễ. Và điều đó bao gồm cả phía nhận, nơi bạn thực hiện một số xử lý trong bước suy luận mô hình và điều đó bao gồm cả việc vẽ các pixel trên màn hình cho con trỏ mà bạn đang kiểm soát. Bất kỳ độ trễ nhỏ nào mà bạn có ở đó sẽ thêm độ trễ và điều đó ảnh hưởng đến kiểm soát vòng kín.”

Mặc dù Neuralink là ví dụ phổ biến nhất về BMI, nhưng có nhiều nhóm khác cũng đang làm việc trên các dự án thú vị. Ví dụ, các nhà nghiên cứu từ Viện Y học Howard Hughes đã thành công cho phép một BMI đánh máy văn bản viết tay của người dùng lần đầu tiên . Đội ngũ đã giải mã hoạt động của não liên quan đến việc viết tay để đạt được kết quả. Trong trường hợp này, với sự luyện tập, não bộ đã học cách suy nghĩ chiến lược về viết tay theo một trình tự được BMI nhận ra. Người tham gia bị liệt đã có thể đánh máy 90 ký tự mỗi phút, nhiều hơn gấp đôi so với trước đây với một loại BMI khác.

Một ví dụ khác bao gồm một nghiên cứu với hai người tham gia thử nghiệm lâm sàng bị liệt và họ sử dụng hệ thống BrainGate với một bộ phát sóng không dây. Thông qua bộ phát sóng không dây, họ có thể chỉ, nhấp và đánh máy trên một máy tính bảng tiêu chuẩn.

Trí tuệ Tương hỗ Tăng cường so với Trí tuệ Con người

Chúng ta có thể tưởng tượng một thế giới nơi một số con người được tăng cường trong khi những con người khác chọn là tự nhiên và không tăng cường bản thân. Nguy cơ đằng sau điều này là nó sẽ khuếch đại khoảng cách giữa những con người giàu có có khả năng tài chính để tăng cường bản thân và những con người khác không tăng cường bản thân.

Một nhân viên được tăng cường sẽ có thể đạt được tiết kiệm thời gian đáng kể bằng cách không phải nghi ngờ bản thân, với khả năng nhớ lại thông tin hoặc lấy thông tin chưa biết từ internet một cách dễ dàng. Một AI có thể nhanh chóng cảnh báo con người (hoặc lọc ra) thông tin không liên quan, giả mạo hoặc dưới tiêu chuẩn. Con người tăng cường với khả năng nhớ lại hoàn hảo có thể thay đổi cách họ thực hiện nhiệm vụ và họ có thể tăng hiệu quả và năng suất theo cấp số nhân.

Thay vì gõ văn bản hoặc nói to, con người tăng cường có thể chỉ nghĩ và văn bản sẽ xuất hiện trên màn hình một cách ma thuật. Tiết kiệm thời gian từ phiên bản BMI đơn giản này sẽ rất đáng kể. BMI với hệ thống AI có thể chỉ được cấy ghép vào não bộ con người và sạc không dây từ nguồn điện bên ngoài hoặc có thể tự cung cấp năng lượng từ cùng loại calo và tài nguyên được tích hợp vào cơ thể và não bộ con người. Mặc dù rất suy đoán, có thể có nanobots có thể vượt qua hàng rào máu não để tạo ra một BMI.

Con người tăng cường có thể thấy rằng cuộc trò chuyện với một con người không tăng cường là thừa và nhàm chán. Họ có thể chọn giao du với những con người tăng cường khác muốn hợp tác để khởi nghiệp, viết các bài báo quan trọng hoặc trở nên năng suất trong các cách khác. Một nhà tuyển dụng có thể chọn bỏ qua nền tảng giáo dục hoặc kinh nghiệm, để tập trung vào việc chỉ thuê nhân viên đã được tăng cường.

Xã hội có thể đi theo các con đường khác nhau, mỗi con đường dẫn đến các 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 các BMI đạt đến trạng thái này, các phát triển ban đầu đang tập trung vào các vấn đề về thần kinh, bao gồm:

• Mất trí nhớ
• Mất thính giác
• Mù
• Liệt
• Trầm cảm
• Mất ngủ
• Đau đớn cực độ
• Cơn động kinh
• Lo lắng
• Nghiện
• Đột quỵ
• Thương tích não

Không nên quên rằng mục tiêu dài hạn của Neurallink, như Elon Musk đã tuyên bố, là “Tạo ra một giao diện băng thông cao cho phép con người đi cùng với chuyến đi”. Các ý nghĩa là nếu chúng ta thành công trong việc phát triển Trí tuệ Tổng quát Nhân tạo, sự phát triển này sẽ dẫn chúng ta đến Siêu trí tuệ. Một BMI sẽ là giải pháp cuối cùng của con người để sống trong một thế giới có Siêu trí tuệ vượt trội hơn não bộ sinh học của con người. Vẫn còn phải xem bao nhiêu người chọn tăng cường bản thân, trong khi đó, các BMI vẫn là một trong những phát triển quan trọng nhất về các hệ thống học sâu.