Když budou počítače inteligentnější než lidé

Podobné dokumenty
SINGULARITA: KDYŽ BUDOU POČÍTAČE INTELIGENTNĚJŠÍ NEŽ LIDÉ

Lesk a bída nestandardních výpočetních systémů

Biologicky inspirované výpočty. Schématické rozdělení problematiky a výuky

Kvantová informatika pro komunikace v budoucnosti

PB002 Základy informačních technologií

1. Definice a historie oboru molekulární medicína. 3. Základní laboratorní techniky v molekulární medicíně

Doprovodný materiál k práci s přípravným textem Biologické olympiády 2014/2015 pro soutěžící a organizátory kategorie B

Přednášky o výpočetní technice. Hardware teoreticky. Adam Dominec 2010

Znalostní technologie proč a jak?

Inovace studia molekulární a buněčné biologie

COMPLEXITY

Bioinformatika a výpočetní biologie KFC/BIN. I. Přehled

Co nás učí nádory? Prof. RNDr. Jana Šmardová, CSc. Ústav patologie FN Brno Přírodovědecká a Lékařská fakulta MU Brno

VY_32_INOVACE_06_Předpřítomný čas_03. Škola: Základní škola Slušovice, okres Zlín, příspěvková organizace

Třídy složitosti P a NP, NP-úplnost

2. Začlenění HCI do životního cyklu software

Grandiózní výzvy pro dlouhodobý výzkum v informatice

Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat

Sylabus témat ke zkoušce z lékařské biologie a genetiky. Struktura, reprodukce a rekombinace virů (DNA viry, RNA viry), význam v medicíně

IUVENTAS Soukromé gymnázium a Střední odborná škola, s. r. o. Umělá inteligence. Jméno: Třída: Rok:

CEITEC a jeho IT požadavky. RNDr. Radka Svobodová Vařeková, Ph.D.

Zvyšování efektivity jaderné elektrárny s využitím umělé inteligence

Aproximativní algoritmy UIN009 Efektivní algoritmy 1

SEZNAM PŘÍLOH. Příloha 1 Dotazník Tartu, Estonsko (anglická verze) Příloha 2 Dotazník Praha, ČR (česká verze)... 91

Propojení výuky oborů Molekulární a buněčné biologie a Ochrany a tvorby životního prostředí. Reg. č.: CZ.1.07/2.2.00/

GENETIKA 1. Úvod do světa dědičnosti. Historie

Datová věda (Data Science) akademický navazující magisterský program

Evoluční algoritmy. Podmínka zastavení počet iterací kvalita nejlepšího jedince v populaci změna kvality nejlepšího jedince mezi iteracemi

Umělá inteligence a rozpoznávání

Složitost algoritmů. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava

Aplikovaná informatika

Využití metod strojového učení v bioinformatice David Hoksza

Informace pro výběr bakalářského oboru

Martin Lísal. Úvod do MPI

Kdo jsme Čím se zabýváme Nabídka služeb pro veřejnou správu Ověřeno v praxi u tisíce uživatelů v podnikatelské a bankovní sféře Plně využitelné u

ANALÝZA VYUŢÍVÁNÍ SLUŢEB PRACOVNÍ REHABILITACE U OSOB S DUŠEVNÍM ONEMOCNĚNÍM

analýzy dat v oboru Matematická biologie

Stefan Ratschan. Fakulta informačních technologíı. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti 1 / 16

O síle informatiky. Jiří Wiedermann Ústav informatiky Akademie věd České republiky

H. Dreyfuss: What computers can t do, 1972 What computers still can t do, J. Weizenbaum. Computer power and human reason, 1976

Úvod (1) Pojem a rozdělení biologie, biologické vědy, význam biologie. (1/1) Pojem a rozdělení biologie, biologické vědy, význam biologie.

BIOLOGIE. Gymnázium Nový PORG

Algoritmizace. Jiří Vyskočil, Marko Genyg-Berezovskyj 2010

Algoritmy I, složitost

DUM DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL ANGLIČTINA. Mgr. Kateřina Kasanová

Technologická singularita

Definice 7.2. Nejmenší přirozené číslo k, pro které je graf G k-obarvitelný, se nazývá chromatické číslo (barevnost) grafu G a značí se χ(g).

ALGORITMY A DATOVÉ STRUKTURY

"Učení nás bude více bavit aneb moderní výuka oboru lesnictví prostřednictvím ICT ". Základy genetiky, základní pojmy

Výuka genetiky na Přírodovědecké fakultě UK v Praze

3. Třídy P a NP. Model výpočtu: Turingův stroj Rozhodovací problémy: třídy P a NP Optimalizační problémy: třídy PO a NPO MI-PAA

Genetické programování

Pokročilé operace s obrazem

Modelov an ı biologick ych syst em u Radek Pel anek

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Inovace studia molekulární a buněčné biologie

Přednáška. Správa paměti II. Katedra počítačových systémů FIT, České vysoké učení technické v Praze Jan Trdlička, 2012

Trocha obrázků na začátek..

Autonomní roboty a zaměstnanost

Doc. Ing. Daniel Kaminský, CSc. ELCOM, a.s.

Inteligentní systémy a neuronové sítě

Mgr. Veronika Papoušková, Ph.D. Brno, 20. března 2014

Pojem algoritmus. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava

Jaro 2010 Kateřina Slavíčková

SYSTÉMOVÁ METODOLOGIE (VII) Kybernetika. Ak. rok 2011/2012 vbp 1

Přírodou inspirované metody umělé inteligence

SoSIReČR Sociální síť informatiků v regionech České republiky, Peter Vojtáš, MFFUK

Web 2.0 vs. sémantický web

Metody analýzy dat I (Data Analysis I) Úvod do sítí (Networks Basics)

Časová složitost / Time complexity

Věc: Dodatečné / upřesňující informace k zadávacím podmínkám a prodloužení lhůty pro podání nabídek

Elegantní algoritmus pro konstrukci sufixových polí

Metody analýzy dat I. Míry a metriky - pokračování

Neuronové sítě (11. přednáška)

ROLE ICT VE SPOLEČNOSTI

HW počítače co se nalézá uvnitř počítačové skříně

Základní škola Náchod Plhov: ŠVP Klíče k životu

VY_22_INOVACE_84. P3 U3 Revision

CASE nástroje. Jaroslav Žáček

Zdůvodněte, proč funkce n lg(n) roste alespoň stejně rychle nebo rychleji než než funkce lg(n!). Symbolem lg značíme logaritmus o základu 2.

Paralelní programování

OPEN ACCESS WEEK k výsledkům vědy a výzkumu probíhá na Mendelově univerzitě v Brně od 21. do 27. října 2013 REDEFINING IMPACT

Introduction to MS Dynamics NAV

Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/

c 2002 Intellectronics

Budějovice Název materiálu: Reported Speech. Datum (období) vytvoření: Srpen Autor materiálu: PhDr. Dalibor Vácha PhD. Zařazení materiálu:

USING VIDEO IN PRE-SET AND IN-SET TEACHER TRAINING

Základní pojmy. Program: Algoritmus zapsaný v programovacím jazyce, který řeší nějaký konkrétní úkol. Jedná se o posloupnost instrukcí.

Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/

PARADIGMATA PROGRAMOVÁNÍ 2 PŘÍSLIBY A LÍNÉ VYHODNOCOVÁNÍ

Digital Transformation of Organization

NANOMATERIÁLY, NANOTECHNOLOGIE, NANOMEDICÍNA

Počítačová Podpora Studia. Přednáška 4. Nástroje pro vědecko-technické výpočty a zpracování dat. (v rámci PPS) PPS 2014

Biologie - Oktáva, 4. ročník (humanitní větev)

KURZ TEORETICKÉ ASPEKTY UMĚLÉ INTELIGENCE (KA 16)

Emergence chování robotických agentů: neuroevoluce

Třída PTIME a třída NPTIME. NP-úplnost.

Učební osnovy předmětu Biologie

Technologická singularita

Unbounded Model Checking

Transkript:

Když budou počítače inteligentnější než lidé Jiří Wiedermann Akademie věd ČR Podporováno grantem GA ČR P202/10/1333

Situace, kdy umělá inteligence dosáhne úroveň lidské inteligence, se v odborné literatuře nazývá singularitou. Dle mínění expertů singularita nastane v horizontu dvaceti či třiceti let. Poté lze očekávat explozi inteligence, protože počítače (či roboti) budou schopné svou inteligenci evolučně vylepšovat. Praktické důsledky dosažení singularity jsou jenom stěží představitelné. V přednášce uvedeme argumenty, převážně z oblasti exponenciálního rozvoje technologií a poznání činnosti lidského mozku, které vedou zmíněné experty k takovým závěrům. Jako protiklad uvedeme argumenty z oblasti výpočetní složitosti, které naznačují, že očekávaní ohledně exponenciálního rozvoje inteligence jsou možná přehnaná.

Within thirty years, we will have the technological means to create superhuman intelligence. Shortly thereafter, the human era will be ended When greater-than-human intelligence drives progress, that progress will be much more rapid The Coming Technological Singularity Vernor Vinge (1993) Credit: Wikipedia

Singularita: myšlenka, že exponenciálně se zrychlující technologie povedou k vytvoření umělého intelektu s nadlidskými schopnostmi, jež znemožní jakoukoliv předpověď budoucnosti. Původní myšlenka od V. Vingeho z r. 1993 rozšiřována Rayem Kurzweilem v několika knihách název úmyslně evokuje horizont černé díry jako primární příčiny se citují rozvoj tzv. umělé obecné inteligence Intelligence AGI), genetiky a nanotechnologií (Artificial General důsledkem bude asymptotické dosažení hranic inteligence, síly a schopnosti manipulovat realitu dalším důsledkem bude konec existence lidské společnosti ve stávající podobě o singularitě se hovoří jak v pesimistické tak i v optimistické podobě o dosažení singularity málokdo pochybuje důsledky v oblasti super-inteligence však podléhají limitům výpočetní složitosti

Napřed sestrojíme prostředky a tyto pak sestrojí nás M. McLuhan Credit Miesto : Ray pre Kurzweil Vaše logo

Lineární versus logaritmický graf Credit: Ray Kurzweil

Credit: Miesto Ray Kurzweil pre Vaše logo

Credit: Miesto Ray Kurzweil pre Vaše logo

Další příklady exponenciálního růstu: cena RAM pamětí průměrná cena tranzistoru rychlost mikroprocesorů cena mikroprocesorů počet transistorů na mikroprocesoru Moorův zákon počet internetových serverů datový provoz na internetu čtení DNA velikost genomické banky Rezoluce neinvazivního skenování mozku rychlost obrazové rekonstrukce mozkového skenu citace článků z oblasti nanověd velikost mechanických strojů počat US patentů v oblasti nanověd Credit: Kurzweil The Singularity is Near

Tři zdroje a tři součásti singularity Robotika Singularita Genetika Nanotechnologie

Genetika: průsečník informací a biologie Můžeme žít věčně? RNA interference vypínaní škodlivých genů, způsobujících např. rakovinu Buněční terapie pěstování částí či celých orgánů přímo v těle Somatická buněční terapie (genetická terapie nereproduktivních buněk) řízení a změna genetické výbavy člověka Zvrácení degenerativních změn Potlačení srdečních chorob Překonání rakoviny Zvrácení stárnutí Nanobot opravující DNA Terapeutické klonování neinvazivní náhrada starých orgánů a tkání za nové Zdroj: Kurzweil The Singularity is Near

Nanotechnologie - průsečník informací a fyzického světa Biologický asembler Upgrade buněčného jádra nanopočítačem a nanobotem Nanoboti v krvi Quorum sensing Emitter Receptor Sender Finte state transducer Random bit generator Sender Recei- ver

Robotika: silná umělá inteligence (AGI) Nástroje: expertní systémy Markovovské modely neuronové sítě genetické algoritmy rekurzivní prohledávání Výpočetní paradigmata a technologie: molekulární výpočty sebestavování DNA výpočty spinové výpočty počítaní se světlem kvantové výpočty nanovýpočty amorfní výpočty

První cesta k získání softwaru lidské inteligence: reverzní inženýrství mozku ( whole brain emulation ) Credit: University of California, Los Angeles (UCLA), Health Sciences

Druhá cesta k získání softwaru lidské inteligence: výpočetní modely vtělené kognice

Impakt: Human Body Ver. 2.0: jedení pro radost přestavba digestivního systému programovatelná krev nanoboti namísto srdce nanoboti namísto orgánů, produkující hormony samo-opravující se kostra rekonstrukce/opravy mozku Human Body Ver. 3.0 (po r. 2030): morfologická rekonfigurace a reinstantizace Mozek: realistická virtuální realita prostřednictvím nanobotů simulujících všechny smysly převtělování - jaké je to být.. projekce zážitků a pocitů bezdrátová komunikace mozek-mozek a mozek - nebiologická inteligence Nesmrtelnost: fyzická, ve standardním smyslu morfologie těla jako projekce naší inteligence virtuální (přechod na ne-biologickou existenci) skenovaní mozku zevnitř pomocí nanobotů re-instantizace struktury a funkce v ne-biologickém mediu

PRIMO POSTHUMAN By Natasha Vita-More (media artist, futurist, cultural catalyst, proponent of morphological freedom) Miesto Credit:natasha.cc pre Vaše logo

Ray Kurzweil Datum singularity, která bude představovat hlubokou a skokovou transformaci lidských schopností, jsem odhadl na rok 2045. Ne-biologická inteligence vytvořená v tomto roce bude miliardkrát výkonnější než dnešní inteligence celého lidstva dohromady. Immortality Source: Google

Systém umělé obecné inteligence (AGIS) musí být interaktivní - aby mohl komunikovat se svým okolím, reflektovat jeho změny, dostávat zpětnou vazbu, apod. evoluční aby se mohl vyvíjet přes generace potenciálně časově neomezený aby jeho existence neměla pevný konec Rozšířená Church-Turingova teze (van Leeuwen, Wiedermann, 2001): libovolný interaktivní evoluční časově neohraničený výpočet je ekvivalentní výpočtu nějakého interaktivního Turingova stroje s rádcem, resp. nekonečné posloupnosti interaktivních neuniformních konečných automatů. input output advice Q1 Q2 Q3

Výpočetní síla AGIS se měří pomocí velikosti množin různých reakcí (resp. chování) které tyto systémy mohou produkovat během jejich potenciálně nekonečných interakcí s okolím Proč jsou AGIS super-turingovské: nekonečné výpočty interaktivita neuniformní softwarová a hardwarová evoluce během výpočtů podmíněná nepredikovatelnými interakcemi Příklady interaktivních evolučních výpočetních systémů: internet dynamické sítě mobilních bezdrátově komunikujících agentů vývojová větev živých organizmů rostoucí kolonie bakterií lidská společnost vesmír (?) Výsledky: výpočetní síla AGIS je větší než výpočetní síla Turingových strojů existuje nekonečná hierarchie výpočetně stále silnějších AGIS někde v této hierarchii je bod singularity výpočetní síla AGIS potřebná na překonání rozdílu mezi zajímavými stupni této hierarchie musí růst rychleji než jakákoliv vypočitatelná funkce

intelligence Výpočetní meze inteligence Human intelligence 2 level The Singularity 3 level x y F(x,y,w) Logarithmic scale Intelligence of simple organisms Computational power Logarithmic scale Výpočetní síla AGIS potřebná na překonání rozdílu mezi jednotlivými stupni aritmetické hierarchie musí růst rychleji než jakákoliv vypočitatelná funkce, tzn., že pravděpodobně se nikdy nedostaneme za singularitu

One might think that the singularity would be of great interest to academic philosophers, cognitive scientists, and artificial intelligence researchers. In practice, this has not been the case.... I think this resistance is a shame, as the singularity idea is clearly an important one. The argument for a singularity is one that we should take seriously. And the questions surrounding the singularity are of enormous practical and philosophical concern. Literatura: Chalmers, D. J.: The Singularity: A Philosophical Analysis, 2009, cf. http://consc.net/papers/singularity.pdf D. J. Chalmers Kurzweil, R.: The Singularity is Near. Viking Books, 652 pages, 2005