Основы подхода к построению универсального интеллекта. Часть 1
От универсального интеллекта к сильному ИИ. Перспективы создания сильного искусственного интеллекта Область искусственного интеллекта (ИИ) принесла массу замечательных практических результатов в части автоматизации человеческой деятельности в самых разных сферах, что постепенно меняет облик нашей цивилизации. Однако конечная цель – создание по-настоящему разумных машин (сильного ИИ) до сих пор не была достигнута. В то же время, из ученых мало, кто действительно сомневается в том, что такой сильный ИИ в том или ином виде может быть создан. Если какие-то возражения и звучат, то они имеют религиозных характер, апеллирующий к наличию у человека нематериальной души. Но даже при столь радикальных воззрениях на нематериальный мир списывают лишь такие сложные концептуально феномены как свобода воли, творчество или чувства, не отрицая возможности наделения машины почти неотличимым от человека поведением. Гораздо менее однозначными являются ответы на вопросы, когда и как именно может быть создан сильный ИИ?
В человеческом мозге столько же «транзисторов», сколько в мировой ИТ-инфраструктуре
Стэнфордские нейробиологи потратили несколько лет, разрабатывая новый способ 3D-сканирования мозга. Они совместили объёмную компьютерную томографию (array tomography — техника «антенных решёток» из радиоастрономии) и специально разработанный софт, чтобы получить объёмную и реалистичную 3D-модель. Такую, по которой можно перемещаться, масштабировать и вращать её в разных измерениях. Сканирование от мягкой оболочки коры мозга мыши через шесть слоёв и подкорковое белое вещество к прилегающему полосатому телу. Изучив полученную картину, учёные пришли к выводу, что синапсы устроены гораздо сложнее, чем предполагалось раньше.
Изображаем память с помощью тетрадки в клеточку
Где-то в архивах этого блога можно найти статью про тетрадь в клеточку и ее душевные переживания. Содержание у этой статьи скорее философское, чем прикладное. Но вот сама идея изобразить работу мозга с помощью карандаша и тетради в клеточку показалась мне довольно интересной. Как заметил автор той статьи, работу любой программы можно изобразить на бумаге. Будь то стек вызовов или регистры процессора – их легко можно изобразить с помощью клеточек. Но это все низкоуровневые процессы. Возможность изобразить их на бумаге скорее теоретическая. На практике от нее мало пользы. Вот если бы можно было с такой же легкостью описывать более высокоуровневые процессы…
Суперкомпьютер добился 10% производительности мышиного мозга
Одно полушарие мышиного неокортекса содержит 8 млрд нейронов по 8000 синапсов на нейрон. Для запуска полноценной симуляции исследователям IBM потребовался суперкомпьютер BlueGene/L на 4096 процессорах с 1 ТБ оперативной памяти. За десять секунд рабочего времени суперкомпьютер симулировал одну секунду работы почти полноценного мышиного мозга (8 млрд нейронов по 6300 синапсов). Человеческий мозг содержит 100 млрд нейронов, то есть в 12,5 раз больше, чем у мыши. Как много времени по закону Мура потребуется для того, чтобы программу эмуляции можно было запустить на обычном ПК — считайте сами.
