Die Verschmelzung von Menschen und Maschinen nicht aufhören Rebellion der Maschinen

Tesla CEO und Gründer OpenAI danach hat ilon Musk in der vergangenen Woche spekuliert, dass die Menschheit kann negieren Ihre Angst vor dem Aufstand der Maschinen (Roboter) durch die Zusammenlegung mit den gleichen Maschinen und Umwandlung in Cyborgs. Allerdings können aktuelle Tendenzen im Bereich der künstlichen Intelligenz, geschärfter rein unter Software, und Deep-learning-Technologien ernste Zweifel im Boden einer solchen Erklärung, vor allem langfristig. Und dies ist nicht nur mit Hardware-Beschränkungen, sondern auch mit der Rolle des menschlichen Gehirns in diesem ganzen.

These Maske sehr einfach: ausreichend entwickelten нейрокомпьютерные Schnittstellen ermöglichen den Menschen Massiv erhöhen Ihre Chancen besser nutzen Technologien wie maschinelles lernen und tiefgreifende Ausbildung. Aber ein solcher Austausch wird zweiseitig. Нейрокомпьютерные Schnittstellen helfen auch die Lücken in den algorithmen des maschinellen Lernens auf Kosten der Menschen, Z. B. bei der kontextbezogenen Lösungen. Die Idee selbst ist nicht neu. Ликлайдер und andere spekuliert über die Möglichkeit und die Folgen einer «Symbiose von Mensch und Computer» in der Mitte des 20 Jahrhunderts.

Der Fortschritt langsam. Nicht zuletzt wegen der Entwicklung der Hardware. «Wenn der Grund, warum hardware (Hardware) so genannt, — weil es hard (harte)», sagte Tony Фаделл, der Schöpfer des iPod. Und erstellen die Hardware, die verbunden mit organischen Systemen, wird noch schwieriger.

Moderne Technologie primitiv, wenn man Sie mit Bildern нейрокомпьютерных interfaces in Science-Fiction-Filmen wie «Matrix».

Macken Deep-learning

Wenn wir davon ausgehen, dass ein Hardware-Problem wird schließlich gelöst, bleiben andere Probleme. Den letzten zehn Jahren unglaubliche Fortschritte in der Deep-learning-Forschung hat gezeigt, dass einige Hindernisse zu überwinden ist nicht so einfach.

Erstens, wir einfach nicht verstehen und können nicht beschreiben, wie genau funktionieren die komplexen neuronalen Netzwerk. Wir Vertrauen einfache Technologien wie Taschenrechner, weil wir wissen, dass Sie immer genau das tun, was wir von Ihr wollen. Seine Fehler — es ist fast immer das Ergebnis von falschen Handlungen seitens des Menschen.

Zum Beispiel möchten wir, dass neben uns der Maschine erlauben würde, uns vollkommen gemacht werden in der Arithmetik. Statt zu bekommen Rechner oder Smartphone, wir könnten denken über die Berechnung und erhalten eine sofortige Antwort von zusätzlichen Maschine.

Kompliziert wird es dann, wenn wir versuchen zu verbinden komplexere Funktionen, die vorgeschlagenen Methoden des maschinellen Lernens. Zum Beispiel, ein tiefes lernen.

Nehmen wir an, Sie arbeiten Mitarbeiter der Flughafensicherheit und Ihr Gehirn ergänzt die Maschine, die automatisch scannt Tausende von Personen, die Sie täglich sehen, Warnung vor möglichen Gefahren für die Sicherheit.

Die Meisten Systeme maschinelles lernen leiden unter dem berüchtigten Problem: wenn eine winzige änderung in der Optik oder des Objekts kann zu Systemfehlern führen, nicht geben Sie Ihr Objekt genau zu klassifizieren. Ändern Sie das Bild der Person auf 1% — und Maschinensystem kann man denken, dass ist ein Fahrrad.

Die Terroristen oder Verbrecher können verschiedene Schwachstellen der Maschine, unter Umgehung der Sicherheitsprüfung. Dieses Problem hat verhindert, dass Online-Sicherheit. Menschen, wenn auch in gewisser Weise begrenzt, nicht so anfällig für обходам.

Trotz der Tatsache, dass die Maschinen hat einen Ruf unparteiischen, der Technologie des maschinellen Lernens ist auch leiden Bias und kann sogar zeigen, rassistisches Verhalten, wenn die entsprechenden Daten eingeben. Diese Unberechenbarkeit hat gravierende Folgen, wie der Mensch mit der Maschine verbinden und wie wird Ihr Vertrauen.

Glaub mir, ich bin ein Roboter

Vertrauen ist keine Einbahnstraße. Der menschliche Gedanke ist eine komplexe, sehr dynamische Tätigkeit. Als Maschine zu verstehen, welcher Teil der menschlichen Voreingenommenheit ignorieren? Am Ende stehen wir alle mit Ihr, überhaupt nicht ahnend, in diesem Bericht. Wie eine Technologie, die Ihnen helfen zu gewinnen Menschen auf der Arbeit?

In einem gewissen Grad können wir beobachten, Fragen des Vertrauens in нейрокомпьютерных Schnittstellen, wenn Sie einen Blick darauf, wie die defensiven Kräfte auf der ganzen Welt versuchen, die Frage des Vertrauens in die Menschen zu den Maschinen auf gemischten Schlachtfeld. Die Menschen versuchen, Vertrauen in die Maschinen, und die Maschinen — Menschen.

Es Gibt eine parallele zwischen Kampfkunst-Roboter, der nimmt die ethische Entscheidung zu ignorieren ungesetzliche Ordnung, die dem Menschen gegeben ist, um, und das geschehen in нейрокомпьютерном Schnittstelle: die Maschine muss die Gedanken des Menschen zu interpretieren und filtern Sie flüchtige Gedanken und Tiefe Unbewusste Voreingenommenheit.

In defensiven Szenarien die logische Rolle des menschlichen Gehirns wird es sein, die überprüfung der Ethik solcher Lösungen. Aber was ist, wenn das menschliche Gehirn wird mit dem Auto verbunden, das in der Lage ist zu tun, logische Schlussfolgerungen auf der Grundlage von Daten in einem solchen Ausmaß, wie kein Gehirn nicht erfassen und verstehen?

Langfristig ist die Frage, Wann und wie die Menschen einbezogen werden in Prozesse, die immer mehr von Maschinen bestimmt. Sehr bald werden die Maschinen anfangen, medizinische Entscheidungen, die kein Mensch oder ein Team von Menschen nicht verstehen können. Welche Rolle dann spielen wird das Gehirn in diesem Prozess?

In einigen Fällen die Kombination von Automatisierung und Arbeiter-Menschen erhöhen die Zahl der Arbeitsplätze, aber die Wirkung ist flüchtig,wahrscheinlich. Dieselben Roboter und Automatisierungssysteme zu verbessern, bis die Beseitigung der von Ihnen erstellten Jobs. Ebenso die Menschen, die spielen «nützliche» Rolle in нейрокомпьютерных Schnittstellen, werden immer weniger einreihen in diese Kette, da die Technologien verbessert werden.

Die Idee der Erhaltung der Aktualität der Menschheit durch die Integration des menschlichen Gehirns mit künstlichem scheint attraktiv. Aber uns nur noch abzuwarten, welchen Beitrag wird das menschliche Gehirn zu tun, wenn die Entwicklung der Technologie überholt die Entwicklung des Gehirns in eine Million mal.