Цитаты из книги «Всё об искусственном интеллекте за 60 минут»

Было бы замечательно, если бы мы могли пойти коротким путем и позволили бы компьютерам разрабатывать самих себя. Однако, несмотря на такие методы, как генетическое программирование, мы отчаянно стараемся заставить компьютеры разрабатывать более совершенные алгоритмы. Сегодня тысячи ученых используют самые современные компьютеры в попытках создать ИИ. Если мы изо всех сил пытаемся создать разум, почему же наши значительно менее умные ИИ будут лучше нас? Нам не помогает даже экспоненциальный рост. Более того, он оборачивается не в нашу пользу. Каждый раз, когда мы пытаемся сделать ИИ чуть-чуть умнее, мы экспоненциально увеличиваем его возможности. Это дает экспоненциально больше шансов на провал, поэтому мы должны существенно умножить количество тестов и экспериментов, чтобы убедиться в правильности конструкций.

Я установил дату сингулярности, когда произойдет глубокая и разрушительная трансформация человеческих возможностей, – 2045 год. Созданный в этот год небиологический интеллект окажется в миллиард раз мощнее, чем весь человеческий интеллект сегодня. РЭЙМОНД КУРЦВЕЙЛ (2005)

Некоторые футурологи, философы и писатели-фантасты делают пугающие прогнозы о том, куда в конечном итоге нас может привести эта технология. Они утверждают, что, как только ИИ станет достаточно умным, чтобы разрабатывать себе подобных, появится петля положительной обратной связи: умный ИИ сможет создать еще более умного ИИ, который в свою очередь создаст еще более умного ИИ, и так далее. Такого рода аргументы опираются на закон Мура, который гласит, что число транзисторов в микросхеме удваивается примерно каждые два года (а скорость процессоров удваивается каждые 18 месяцев). Сторонники этой идеи полагают, что экспоненциальное увеличение скорости компьютеров неизбежно приведет к появлению суперинтеллекта. Однажды, считают они, мы достигнем «технологической сингулярности » – когда рост подобных ИИ станет неуправляемым, что приведет к потенциальной катастрофе для человечества.

Традиционные искусственные нейроны непрерывно выводят значения на основе входных данных. Тогда как импульсные, которые активируются импульсами на входе, передают цепочки импульсов друг от друга, эффективно кодируя информацию во времени в форме двоичных сигналов «включено/выключено». Это значит, что импульсные нейронные сети лучше подходят для решения изменяющихся со временем проблем, нежели обычные искусственные нейронные сети. Импульсные нейронные сети требуют значительных вычислений для имитации более реалистичных нейронов (отсюда необходимость в специальном оборудовании, таком как ).

Сказать, что ИИ начнет делать то, что он хочет, преследуя собственные цели, все равно что сказать, что калькулятор начнет делать свои собственные вычисления. ОРЕН ЭТЦИОНИ

Эмоциональные вычисления – одно из последних значительных достижений в области ИИ: по оценкам специалистов, рынок эмоциональных вычислений вырастет с 22,2 миллиарда долларов в 2019 году до 90 миллиардов долларов к 2024 году.

Точно так же, как настоящие эмоции помогают нам функционировать в реальном мире, включение эмоций в искусственные нейронные сети, как надеются исследователи, позволит роботам отражать и изучать эмоциональные состояния, в результате чего они обретут способность быстро и эффективно выносить суждения, как это делаем мы. Вопрос не в том, могут ли разумные машины иметь какие-либо эмоции, а в том, могут ли эти машины быть разумными без каких-либо эмоций.

Конечная цель эмоционального ИИ – дать ИИ его собственные эмоции. Распознавание эмоций у других лишь помогает вам понять, что ваше поведение оказывает определенное влияние. Ощущение же собственных эмоций позволяет вам сопереживать и принимать решения более эффективно.

Одним из первых социальных роботов стал робот-тюлень был создан по образу гренландских тюленей, которых Сибата наблюдал на северо-востоке Канады.

хладнокровие суждений Эллиота мешает ему определять ценность различных вариантов и делает его область принятия решений безнадежно плоской. АНТОНИО ДАМАСИО (2005)