Прикладной вопрос
Не являемся ли мы очень большой и очень развитой, но разделенной генеративно-созидательной нейронной сетью?
Не будет ли состязание между искусственным и естественным интеллектом созтязанием между нейронными сетями, построенным на разных принципах и разной элементной базе?
Что можно сказать о краткосрочном и долгосрочном воздействии ИИ на нашу жизнь?
В долгосрочном плане мы можем ожидать, что мы создадим настолько мощный ИИ, что потеряем контроль над ним.
В краткосрочном плане то же не все так радужно. Мы уже имеем либо реально действующие либо протитипы ИИ, которые построены на грубых алгоритмах имитации нейронных сетей нашего мозга.
Здесь можно выделить два вида нейтронных сетей:
Не являемся ли мы очень большой и очень развитой, но разделенной генеративно-созидательной нейронной сетью?
Не будет ли состязание между искусственным и естественным интеллектом созтязанием между нейронными сетями, построенным на разных принципах и разной элементной базе?
Что можно сказать о краткосрочном и долгосрочном воздействии ИИ на нашу жизнь?
В долгосрочном плане мы можем ожидать, что мы создадим настолько мощный ИИ, что потеряем контроль над ним.
В краткосрочном плане то же не все так радужно. Мы уже имеем либо реально действующие либо протитипы ИИ, которые построены на грубых алгоритмах имитации нейронных сетей нашего мозга.
Здесь можно выделить два вида нейтронных сетей:
- Generative Adversarial Networks (GANs) - генеративно-состязательные сети.
- Recurrent Neural Networks (RNNs) - реккурентные нейронные сети.
Генеративно-состязательная сеть состоит двух нейронных сетей, обученных распознавать какую либо категорию объектов, например, животных или вещей. Когда обучение сетей закончена, одна из сетей начинает создавать новые объекты, включая поддельные. Другая сеть должна распознать новые объекты и вычленить поддельные объекты. Человек может подключать к обучению и давать дополнительную информацию об успешности распознавания.
Рекуррентные нейронные сети представлены направленным слоями нейронов и могут обрабатывать временные ряды, пространственные последовательно или причинно-следственные последовательности. Могут иметь внутреннюю память — вид нейронных сетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность. Удачно подходят для задач в тех случаях когда целое представлено частями. В частности, для задач распознавания рукописного текста или распознавания речи.
Неисключается комбинированная сеть, например, генеративно-состязательная сеть, в которой ее подсети построены на принципах реккурентных нейронных сетей.
Какие вытекают не очень благоприятные последствия развития подобных сетей.
Например, сеть может создавать поддельных людей, неотличимых от реальных. Компьютеры будут притворяться людьми и создавать контент. И таким поддельным людям не надо платить зарплату.
Искаженная реальность: фальшивые кадры с камер слежения, фальшивые признания и фальшивый интеллект. Изображения и видео, сгенерированные ИИ поставят под сомнение улики и и создадут серьезную проблему для правовой системы. Фотографические доказательства будут подвергаться сомнению, более того, они могут быть использованы в качестве алиби с одновременным заявлением о том, что настоящее изображение являются поддельным.
Смена парадигмы общения: Компьютер может сгенерировать цифрового двойника, который может общаться по сети и по телефону, договариваться о сделках и невозможно будет отличить, кто реально находится на другом конце - реальный человек или его цифровой двойник.
Компьютерная журналистика. Простые новости и репортажи будут создаваться ИИ, причем для каждого сегмента потребителей информации с учетом их социальной модели, уровня образования, характера мировоззрения и интересов.
Машины для убийства: дроны и роботы могут преследовать без устали свою жертву, более того, пользуясь обширной сетью и интегрированной информацией в реальном масштабе времени.
Най-тэк шпионаж. Дроны и роботы, вооруженные высокочувствительным микрофонами, видео и инфра- техников могут шпионить за кем угодно, включая политиков, генералов, директоров и просто предпринимателей. Сверхбогатым людям стоит задуматься...
По мотивам The Short Term Impact of AI is Very real
Следует добавить, что в ИИ также видят возможности. А именно естественные человеческие возможности могут быть существенно расширены тремя способами:
- Компьютеры помогут нам думать и мыслить.
- Роботы помогут нам делать и производить.
- Цифровизированая нервная система соединит нас с миром, которым находится далеко за за пределами нашей естественной нервной системы.
Но посмотрим, как человек смотрит на "реальность".
Вот что об этом пишет Бертран Рассел.
88. Реальность
89. Реальные объекты
C учетом этого - не являемся ли мы очень большой и очень развитой, но разделенной генеративно-созидательной нейронной сетью?
Не будет ли состязание между искусственным и естественным интеллектом созтязанием между нейронными сетями, построенным на разных принципах и разной элементной базе?
Таким образом, вопрос, который нам предстоит рассмотреть – это вопрос о том, что можно иметь в виду при приписывании «реальности» некоторым, но не всем сущностям, составляющим мир. Мне кажется, что при употреблении в этом смысле слова «реальность» мы скорее чувствуем, чем осознаем, два следующих обстоятельства.
Вещь реальна, если она продолжает существовать в то время, когда мы ее не воспринимаем; кроме того, вещь реальна, когда она соотносится с другими вещами так, как мы склонны ожидать в соответствии с нашим опытом.
Мы увидим, что реальность и в том, и в другом смысле вряд ли необходима вещам, и, в сущности, может существовать целый мир, в котором ничто не будет реально ни в одном из этих смыслов. Может оказаться, что объекты восприятия лишены реальности в одном из указанных отношений (или в обоих), но из этого совершенно не следует, что они не являются частями внешнего мира, с которым имеет дело физика.
89. Реальные объекты
Чувственные объекты называются «реальными», когда они связаны с другими чувственными объектами таким способом, который мы благодаря своему опыту считаем нормальным; при отсутствии этой связи они называются «иллюзиями».
C учетом этого - не являемся ли мы очень большой и очень развитой, но разделенной генеративно-созидательной нейронной сетью?
Не будет ли состязание между искусственным и естественным интеллектом созтязанием между нейронными сетями, построенным на разных принципах и разной элементной базе?