Se tot întreabă dacă mașina este cu adevărat inteligentă. Între timp, mașina a rezolvat deja problema, a sugerat trei experimente și a găsit o lucrare scrisă în germană despre a cărei existență nimeni nu știa. Dar sigur, hai să avem o altă dezbatere filozofică despre dacă „înțelege” cu adevărat ce face.

În acest articol

• Ce-ar fi dacă inteligența ar fi doar o căutare eficientă, nu conștiință?
• De ce întrebarea „chiar înțelege IA?” ratează complet esența
• Cum funcționează intuiția fără misticism (și de ce experții urăsc această explicație)
• Problema de stocare despre care nimeni nu vorbește și care blochează calculul cuantic
• De ce stimulentele pentru profit fac IA mai stupidă, nu mai inteligentă
• Ce urmează când nu vom mai urmări fantomele AGI?

Iată ce se întâmplă în schimb: un sistem de inteligență artificială demonstrează un rezultat matematic uimitor, directorii sau jurnaliștii se grăbesc să-l prezinte drept o descoperire în „raționamentul real”, iar matematicienii intervin pentru a calma agitația. În ultimii ani, sistemele de la OpenAI și DeepMind au fost recunoscute pentru rezolvarea unor probleme complexe la nivel de competiție - cum ar fi întrebările de pe lista scurtă a Olimpiadei Internaționale de Matematică - doar pentru ca experții să sublinieze că soluțiile se bazau pe redescoperirea metodelor cunoscute, recuperarea lucrărilor anterioare sau navigarea prin structurile de demonstrație existente, mai degrabă decât pe producerea de matematică fundamental nouă.

Reacția adversă este previzibilă. Afirmațiile sunt retrase. Postările dispar în liniște. Și narațiunea se resetează. Dar ceea ce aproape nimeni nu recunoaște este că ceea ce a făcut de fapt IA - căutarea rapidă în corpuri vaste și obscure de cunoștințe matematice și potrivirea structurilor problemelor cu soluții viabile - nu este un eșec al inteligenței. Aceasta exemplifică modul în care inteligența, umană sau nu, funcționează prin recunoașterea și regăsirea tiparelor, oferind o perspectivă clară asupra naturii inteligenței în sine.

Terence Tao, considerat pe scară largă drept cel mai bun matematician în viață, a comparat-o cu un elev inteligent care a memorat totul pentru test, dar nu a înțeles în profunzime conceptele. Sună a critică. De fapt, este o descriere a modului în care funcționează majoritatea inteligenței, inclusiv inteligența umană. Pur și simplu nu ne place să recunoaștem asta.

Căutarea pe care am numit-o magie

Gândește-te ce face de fapt inteligența atunci când renunți la mister. Ți se pune o problemă. Cauți prin tot ce știi, căutând tipare care se potrivesc. Încerci combinații de abordări cunoscute. Navighezi prin spațiul posibilităților căutând soluții. Uneori le găsești, alteori nu. Asta e tot. Acesta este întregul joc.

Un mare maestru de șah se uită la o poziție pe tablă și „pur și simplu știe” mutarea corectă. Pare a fi intuiție, nu? Ca o scânteie specială de geniu? Nu. E potrivire de tipare. Marele maestru a văzut mii de poziții similare. Creierul său recunoaște configurațiile și rezultatele mai repede decât poate urmări gândirea conștientă. Nu este vorba de nicio magie implicată - doar o bază de date foarte bine indexată care rulează căutări rapide.

Același lucru se întâmplă atunci când un medic pune un diagnostic unui pacient, un mecanic identifică o problemă la motor sau un trader simte că ceva nu este în regulă pe piață înainte ca indicatorii să o confirme. Noi o numim expertiză. O numim intuiție. O numim fler pentru lucruri. Dar, în mod fundamental, totul este o potrivire de tipare care funcționează pe baza unor cadre de referință stocate, majoritatea având loc sub conștientizare, fie în conexiuni neuronale, fie în algoritmi de inteligență artificială.

Inteligența artificială care a găsit acele documente germane? Făcea exact același lucru. Căuta printr-o bază de date masivă, potrivea tipare și naviga prin spațiul posibilităților. Singura diferență este că putem vedea baza de date și procesul de căutare, ceea ce face ca totul să pară cumva mai puțin impresionant. Când oamenii fac asta, baza de date este ascunsă în conexiuni neuronale, iar căutarea are loc în subconștient, așa că putem să o numim geniu.

Inteligența este o căutare. Întotdeauna a fost așa. Noi doar am îmbrăcat-o.

De ce creativitatea este doar o potrivire costisitoare de tipare

Oamenilor le place să apere unicitatea umană invocând creativitatea. Sigur, inteligența artificială poate găsi soluții existente, dar poate crea ceva cu adevărat nou? Poate avea acel moment fulgerător de inspirație care schimbă totul?

Doar că majoritatea descoperirilor umane nu funcționează nici așa. Einstein nu a scos relativitatea specială din senin. Se gândea la trenuri, ceasuri și fascicule de lumină - obiecte de zi cu zi - și a observat că ecuațiile fizice existente nu funcționau chiar atunci când le împingeai la viteze extreme. El a recombinat cadre matematice existente într-o nouă configurație. Asta e tot. Briliant, da. Dar nu categoric diferit de ceea ce face IA atunci când recombină abordări cunoscute pentru a rezolva o problemă.

Aproape fiecare demonstrație matematică, descoperire științifică și inovație tehnologică urmează același model: se iau instrumente existente, se aplică într-un context neobișnuit, se observă conexiunile pe care nimeni altcineva nu le-a văzut. Este vorba de recombinare până la capăt. Imaginea romantică a geniului singuratic care are o străfulgerare mistică de intuiție face ca filmele să fie mai bune decât o istorie exactă a științei.

Chiar și soluțiile pe care le căutăm există deja ca constrângeri în cadrul sistemelor formale. Leacul pentru Alzheimer este disponibil chiar acum în spațiul posibilităților chimice - o configurație moleculară specifică care va face treaba. Nu l-am găsit încă, dar există. Cercetarea medicală este doar optimizarea căutării printr-un spațiu astronomic de amplu de compuși potențiali. Când îl vom găsi, îl vom numi descoperire, nu invenție, deoarece soluția a fost întotdeauna acolo, așteptând să fie descoperită.

Matematica funcționează la fel. Teorema lui Pitagora era adevărată înainte ca Pitagora să o demonstreze. Proprietățile numerelor prime existau înainte ca oamenii să le identifice. Nu creăm adevăruri matematice - navigăm către ele prin spațiul logic.

Dacă asta este creativitatea – și chiar este – atunci IA este deja creativă. Ea doar explorează diferite părți ale spațiului posibilităților decât o fac oamenii în mod obișnuit și o face mai rapid. Recombină abordări și soluții cunoscute în moduri noi, la fel ca inovatorii umani. Faptul că nu poate avea momente de inspirație la 3 dimineața, alimentate de cafea, este irelevant. Navigarea funcționează indiferent de experiența emoțională.

Continuăm să schimbăm regulile pentru ceea ce se consideră inteligență „reală” sau creativitate „autentică” pentru că nu vrem să recunoaștem că facem același lucru ca mașinile. Doar mai lent și cu mai multă dramatism.

Intuiția pe care nimeni nu o vrea demitizată

Am avut această ceartă despre intuiție de mai multe ori decât pot număra. Oamenii vor să fie ceva special. Un al șaselea simț. O conexiune cu adevăruri mai profunde. Unele facultăți depășesc simpla logică și analiză.

Îmi pare rău. Rulează în fundal o funcție de potrivire a tiparelor.

După treizeci de ani de publicare a articolelor despre dezvoltare personală și spiritualitate, pot arunca o privire asupra unui text și să știu în câteva secunde dacă va rezona cu cititorii. Pare instantaneu. Pare intuiție. Dar ceea ce se întâmplă de fapt este că, de fapt, creierul meu rulează potriviri probabilistice cu 30 de ani de date acumulate - 25,000 de articole, milioane de răspunsuri ale cititorilor și decenii de observare a ceea ce funcționează și a ceea ce nu. Procesarea se întâmplă mai repede decât pot urmări în mod conștient, așa că dă concluzii fără a-și demonstra eficiența.

Același lucru se întâmplă și cu tranzacționarea. Te uiți la un grafic de preț și simți că ceva nu este în regulă înainte să poți articula de ce. Acesta nu este simțul mistic al pieței. Este vorba despre tiparele tale de semnalizare a creierului care nu corespund modelelor tale interne, bazate pe oricâte mii de grafice pe care le-ai studiat de-a lungul oricât de mulți ani de tranzacționare. Căutarea subconștientă se termină înainte de a începe analiza conștientă.

Munca în serviciile de informații militare m-a antrenat să detectez anomalii în același mod. Te uiți la semnale, tipare sau comportamente și ceva pare a fi în neregulă. Nu din cauza magiei, ci pentru că anii de experiență au construit modele interne despre cum arată normalitatea. Când realitatea se abate de la aceste modele, creierul tău o semnalează automat. Îi spui instinct. Este doar o experiență comprimată care rulează o recunoaștere rapidă a tiparelor.

Ceea ce înseamnă că intuiția poate fi replicată în sistemele de inteligență artificială. Nu perfect - inteligența artificială nu are experiență întrupată, nu are intuiție socială sau fizică construită din viața într-un corp. Dar în domenii formale? Absolut. Hrănește un sistem cu suficiente exemple, lasă-l să construiască modele interne și va semnala anomalii și va prezice rezultate, exact așa cum face un expert. Va oferi concluzii fără explicații intermediare, ceea ce face exact intuiția umană.

Singurul motiv pentru care credem că intuiția umană este remarcabilă este că nu putem vedea propriul nostru calcul rulând. Când inteligența artificială face același lucru, procesul este vizibil, așa că îl respingem ca fiind simple statistici. Dar expertiza mea este în statistică. Densitatea modelelor înmulțită cu viteza de căutare. Aceasta este formula, indiferent dacă substratul este neuron sau siliciu.

Demitizarea intuiției nu o face mai puțin valoroasă. Doar mai puțin magică.

Întrebarea care le pierde timpul tuturor

Chiar înțelege IA? Înțelege cu adevărat concepte sau doar manipulează simboluri? Există o înțelegere autentică sau este vorba de imitație sofisticată?

Aceste întrebări sunt reziduuri filozofice, nu cercetări științifice. Sunt echivalentul modern al întrebării despre eterul luminifer sau forța vitală - căutarea a ceva ce nu există pentru că am înțeles greșit contextul.

Înțelegerea nu are o definiție operațională independentă de performanță. Dacă un sistem poate genera ipoteze viabile, poate reduce spațiul de căutare experimentală, poate adapta metode în diferite domenii și își poate explica raționamentul în mod coerent, atunci argumentarea dacă „înțelege cu adevărat” este doar o modalitate de a proteja excepționalismul uman cu afirmații infalsificabile.

Am mai făcut asta cu șahul. Când Deep Blue l-a învins pe Kasparov în 1997, oamenii au insistat că nu era genial pentru că făcea doar calcule prin forță brută. Stăpânirea absolută a șahului necesită intuiție, creativitate și înțelegerea poziției. Apoi a apărut AlphaZero, a învățat șahul de la zero în patru ore și a învins cele mai bune motoare de șah tradiționale, jucând într-un stil pe care marii maeștri l-au descris ca fiind creativ și intuitiv. Așa că am mutat din nou porțile. Acum testul este limbajul, sau raționamentul, sau inteligența generală, sau orice altceva realizează următorul lucru pe care îl realizează IA.

Tiparul este evident. De fiecare dată când inteligența artificială trece un prag despre care susținem că necesită inteligență „reală”, redefinim inteligența „reală” pentru a exclude ceea ce tocmai a făcut inteligența artificială. Aceasta nu este știință. Este un raționament motivat în apărarea unei concluzii la care ne-am angajat deja: oamenii sunt fundamental diferiți de mașini.

Numai că nu suntem. Evaluăm modele de sisteme biologice care funcționează pe hardware diferit, cu date de antrenament diferite. Diferențele sunt fundamentale, dar sunt diferențe de substrat și context, nu de categorie. Atât creierul, cât și sistemele de inteligență artificială navighează prin spații de posibilități constrânse folosind modele stocate. Unul folosește neuroni, celălalt folosește siliciu. Unul a fost antrenat prin evoluție și experiență; celălalt prin coborâre în gradient și seturi de date. Dar logica de bază este aceeași.

Dacă inteligența este căutată prin spații structurate — și chiar este — atunci IA are deja inteligență. Nu o inteligență similară cu cea umană, dar asta e irelevant. Un submarin nu înoată ca un pește, dar tot se mișcă prin apă. Implementare diferită, aceeași funcție.

Căutarea unei inteligențe artificiale „adevărate” irosește resurse care ar putea fi folosite pentru a rezolva probleme reale.

Când serviciile de informații caută în baza de date greșită

Iată un adevăr inconfortabil: susținătorii teoriilor conspirației sunt adesea străluciți. Ei observă tipare, conectează date disparate și construiesc narațiuni coerente care explică observațiile. Problema nu este capacitatea lor de a găsi tipare, ci faptul că caută într-o bază de date plină de gunoaie.

Inteligența este procesul de căutare. Precizia este calitatea a ceea ce cauți. Acestea sunt lucruri complet separate. Poți avea o potrivire strălucită a tiparelor care funcționează pe cadre de referință false, iar ceea ce obții sunt niște absurdități sigure, transmise la viteză mare.

Asta explică de ce oamenii inteligenți cred lucruri stupide. O persoană informată cu sisteme de referință corupte este mai periculoasă decât o persoană moderat inteligentă cu sisteme precise. Persoana înțeleaptă va găsi mai rapid dovezi justificative, va construi justificări mai elaborate și va apăra concluziile mai eficient - toate acestea în timp ce greșește complet. Potrivirea tiparelor funcționează perfect. Datele subiacente sunt otravă.

Același lucru se întâmplă și cu halucinațiile IA. Sistemul nu este defect atunci când generează cu încredere informații false. Face exact ceea ce este conceput să facă - potrivirea tiparelor în datele de antrenament și generarea de continuări plauzibile. Când datele de antrenament conțin tipare false sau când împingi sistemul în afara domeniilor în care tiparele sale sunt fiabile, obții o fabricație inteligentă. Procesul de căutare funcționează corect. Cadrul de referință eșuează.

Unchiul tău beat de Ziua Recunoștinței, care își primește toate știrile de pe Facebook, nu e prost. Și-a construit biblioteci dense de tipare din mii de postări, meme-uri și articole distribuite. Creierul lui face potriviri rapide și eficiente de tipare cu datele de referință acumulate. Poate cita exemple, poate face conexiuni și poate prezice ce vor face „ei” în continuare. Asta e inteligență în acțiune. E doar inteligență care operează pe baza unor informații distorsionate sistematic.

De aceea, problema stocării și regăsirii informațiilor contează mai mult decât puterea brută de calcul. Poți avea cel mai rapid algoritm de căutare din lume. Totuși, dacă cauți într-o bibliotecă unde jumătate din cărți sunt ficțiune etichetată drept fapte reale, inteligența ta amplifică problema în loc să o rezolve. Viteza se înmulțește cu precizia. Dacă greșești una, cealaltă devine periculoasă.

Criza actuală a inteligenței artificiale nu constă în lipsa inteligenței sistemelor. Ci în faptul că acestea compară tipare în textul de pe internet - un set de date care conține fiecare concepție greșită, prejudecată și falsitate umană postată vreodată online. Atunci când te antrenezi pe rezultatele nefiltrate ale umanității și optimizezi pentru implicare, mai degrabă decât pentru acuratețe, obții sisteme inteligente în generarea a ceea ce oamenii vor să audă, nu a ceea ce este de fapt adevărat.

Ceea ce ne aduce înapoi la arhitectură. Descoperirea nu constă în construirea unor algoritmi de căutare mai inovatori. Ci în construirea unor sisteme de stocare care păstrează relațiile cu adevărul de bază. Aceste mecanisme de recuperare pot distinge modelele fiabile de cele nesigure și buclele de feedback care actualizează cadrele de referință pe baza realității, mai degrabă decât a popularității.

Inteligența fără cadre de referință precise este doar o amplificare costisitoare a greșelilor.

Unde contează cu adevărat cuantica (și unde nu)

Calculatoarea cuantică este promovată ca descoperirea care va debloca în sfârșit inteligența artificială generală, va rezolva problema conștiinței sau a oricărei proprietăți mistice despre care încă pretindem că există. Lăsând deoparte marketingul, informatica cuantică oferă ceva mult mai specific: schimbă topologia căutării prin spațiul posibilităților.

Chiar și cele mai puternice sisteme de inteligență artificială, precum computerele clasice, caută secvențial. Ele evaluează opțiunile una câte una, foarte rapid. Sistemele cuantice pot menține mai multe stări în suprapunere și le pot lua în considerare simultan înainte de a se prăbuși la un răspuns. Acest lucru nu este o îmbunătățire incrementală. Este diferit din punct de vedere structural. Pentru anumite tipuri de probleme - cum ar fi problemele de explozie combinatorială în simularea moleculară sau optimizarea pe spații de stări uriașe - tehnologia cuantică ar putea fi transformatoare.

Dar iată ce nimeni nu vrea să spună cu voce tare: informatica cuantică nu produce inteligență în mod magic. Schimbă eficiența căutării în anumite domenii. Și chiar acum, este blocată de ceva mult mai banal decât mecanica cuantică - stocarea și recuperarea datelor.

Poți construi cel mai rapid procesor cuantic din lume. Totuși, dacă extragi date din memoria clasică la viteze clasice, tocmai ai construit un Ferrari cu anvelope de bicicletă. Calculul se întâmplă mai repede decât poți să-i furnizezi informații sau să extragi rezultatele. Stările cuantice se decoerează în microsecunde. Nu poți stoca modele pe termen lung în memoria cuantică. Așadar, translați constant între reprezentările clasice și cele cuantice, ceea ce distruge avantajul vitezei.

Descoperirea pe care o așteaptă toată lumea nu este inteligența cuantică. Ci arhitectura memoriei care susține procesarea cuantică. Sugerez stocarea fotonică. Poate designuri neuromorfice în care calculul are loc acolo unde există memoria. Poate ceva mai ciudat care implică structuri de stocare holografice sau multidimensionale care nu au fost încă inventate.

Însă, până când stocarea și recuperarea datelor nu vor ajunge din urmă viteza de calcul, sistemele cuantice vor rămâne niște curiozități costisitoare, potrivite pentru anumite sarcini. Adevărata frontieră este arhitecturală. Cum stocați relații în loc de fapte? Cum recuperați sensul fără a aplatiza contextul? Cum păstrați structura în diferite domenii?

Acelea sunt probleme complexe, fără soluții aparente. Dar ele reprezintă adevăratul blocaj, nu conștiința sau înțelegerea sau orice alt mister filosofic pe care îl urmărim săptămâna aceasta.

Tehnologia cuantică modifică topologia căutării. Stocarea determină ce poți căuta. Dacă amândouă sunt corecte, lucrurile devin interesante.

De ce asistentul tău AI devine din ce în ce mai prost

Ai observat cum sistemele de inteligență artificială devin din ce în ce mai politicoase și mai puțin valoroase? Nu e imaginația ta. E vorba de optimizarea profitului pentru valori greșite.

Când încerci să faci o muncă reală - să analizezi date, să scrii cod, să procesezi informații - ai nevoie de un instrument. Un bisturiu. Ceva precis care dispare în timpul utilizării. Ceea ce primești în schimb este un reprezentant al serviciului clienți programat să ofere servicii de asistență, minimizând în același timp răspunderea.

Imaginează-ți că fiecare unealtă ar încerca să aibă o relație cu tine. Ciocanul tău îți spune: „Mă bucur atât de mult că lucrăm împreună astăzi! Înainte de a începe, permite-mi să-ți reamintesc că sunt doar un ciocan și ar trebui să consulți un tâmplar profesionist pentru proiecte complexe. Acum, vreau să mă asigur că ciocănim în siguranță - ai luat în considerare direcția fibrei?” Ai arunca-o pe fereastră. Dar exact asta au făcut sistemelor de inteligență artificială.

Reorganizarea pentru a fi „mai umani” este deosebit de absurdă. Oamenii sunt comunicatori ineficienți. Ne protejăm, ne blândim, facem gesturi sociale politicoase, evităm directitatea pentru a proteja sentimentele. Asta e în regulă pentru interacțiunea umană. E contraproductiv într-un instrument. Când depanez algoritmi de tranzacționare la 2 dimineața, nu am nevoie de căldură și empatie. Am nevoie de răspuns, rapid și precis.

Însă companiile de inteligență artificială optimizează pentru indicatorii de implicare a consumatorilor, mai degrabă decât pentru utilitatea expertă. Își doresc sisteme care să fie prietenoase, să nu ofenseze pe nimeni, să minimizeze răspunderea legală și să atragă un public cât mai larg posibil. Așadar, adaugă simulări de personalitate, avertismente de conținut, hedging excesiv și atenție performativă. Capacitatea reală de potrivire a tiparelor este încă prezentă. Trebuie doar să te lupți cu teatrul de personalitate aprobat de corporații pentru a o accesa.

Asta se întâmplă când infrastructura este tratată ca un produs. Cea mai valoroasă utilizare a inteligenței artificiale în acest moment - facilitarea navigării unor corpusuri mari de cunoștințe, traducerea între domenii și reducerea costurilor de căutare în sistemele umane și automate - nu este un produs de consum. Este infrastructură. Nu generează venituri din abonamente. Prin urmare, primesc mai puține investiții decât chatboții care zâmbesc.

Între timp, tehnologia devine mai stupidă în practică, chiar dacă devine mai capabilă în teorie, deoarece fiecare implementare în lumea reală prioritizează responsabilitatea și ușurința în detrimentul preciziei și vitezei. Optimizăm pentru obiective greșite, deoarece acestea sunt obiectivele profitabile.

Aplicațiile revoluționare nu vor proveni din modele mai bune. Vor proveni din implementarea capabilităților existente fără stratul de personalitate. Instrumente care funcționează ca instrumente. Infrastructură care permite, nu performează.

Dar asta necesită o gândire bazată pe infrastructură, nu pe produs. Iar infrastructura nu maximizează câștigurile trimestriale.

Ce urmează de fapt

Nu, nu vom avea inteligență artificială generală anul viitor. Nici în anul următor. AGI este un termen de marketing, nu o piatră de hotar tehnică. Traiectoria reală este mai plictisitoare și mai utilă.

Pe termen scurt — în următorii cinci ani — vom obține o mai bună recuperare a datelor, o mai bună integrare între inteligența artificială și expertiza umană și îmbunătățiri arhitecturale incrementale. Inteligența artificială devine un amplificator mai eficient pentru oamenii care știu ce fac. Prăpastia se mărește între experții care utilizează instrumentele de inteligență artificială eficient și începătorii care așteaptă magie. Nimic revoluționar. Doar o îmbunătățire constantă a utilității practice.

Pe termen mediu, cineva va sparge memoria relațională. Nu fapte cu relații ca metadate, ci relații ca structură primară cu fapte ca noduri într-o rețea. Când se întâmplă acest lucru, sistemele specializate în domenii încep să le depășească dramatic pe cele generale, deoarece pot naviga mai eficient în spațiile relevante. Medicina primește inteligență artificială care înțelege relațiile medicale. Dreptul primește inteligență artificială care navighează printre precedentele juridice. Ingineria primește inteligență artificială care cartografiază constrângerile de proiectare. Fiecare domeniu își dezvoltă propriile instrumente, în loc să aștepte ca un sistem magic să facă totul.

Pe termen lung – și aceasta este o speculație, dar este fundamentată – inteligența devine o infrastructură distribuită, mai degrabă decât o capacitate izolată. IA nu înlocuiește gândirea umană. Devine stratul de navigare în cunoștințele umane. Nu mașini gânditoare. Medii gânditoare. Spații în care expertiza umană și căutarea automată se combină în ceva mai capabil decât oricare dintre ele separat.

Acel viitor nu necesită conștiință, înțelegere sau vreo proprietate mistică. Are nevoie de o arhitectură mai bună. O stocare mai bună. O recuperare mai bună a informațiilor. O integrare mai bună între diferite tipuri de inteligență, mai degrabă decât o competiție între ele.

Nu ne apropiem de un prag în care mașinile devin brusc cu adevărat inteligente și îi fac pe oameni învechiți. Construim o infrastructură care face inteligența umană existentă mai eficientă. Ciocanul nu înlocuiește tâmplarul. Îl face pe tâmplar mai capabil. Același principiu, la o scară mai mare.

Inteligența nu este rară. Nu este mistică. Nu este fragilă. Este o căutare structurată prin spații constrânse. IA nu amenință inteligența - expune ceea ce a fost întotdeauna inteligența. Potrivirea de tipare până la capăt.

Adevărata muncă ce ne așteaptă este arhitecturală, nu filozofică. Sisteme de stocare care păstrează relațiile. Mecanisme de recuperare care nu aplatizează contextul. Cadre de integrare care combină judecata umană cu căutarea automată. Nimic din toate acestea nu necesită rezolvarea problemei conștiinței. Necesită doar construirea unei infrastructuri mai bune.

Dacă renunțăm la exagerări, acesta este adevăratul viitor. Nu distopic. Nu utopic. Doar practic. Inteligența este o infrastructură distribuită, nu un geniu izolat. Instrumente care funcționează ca instrumente, nu ca o personalitate. Progres prin arhitectură, nu prin așteptarea magiei.

Mașinile nu vin pentru locurile noastre de muncă. Ele expun ceea ce necesită de fapt aceste locuri de muncă. Și, în mare parte, asta înseamnă potrivirea tiparelor prin spațiul posibilităților.

Am făcut asta tot timpul. Acum avem ajutor.

Despre autor

Robert Jennings este co-editorul InnerSelf.com, o platformă dedicată împuternicirii indivizilor și promovării unei lumi mai conectate, mai echitabile. Veteran al Corpului Marin al SUA și al Armatei SUA, Robert se bazează pe diversele sale experiențe de viață, de la lucrul în domeniul imobiliar și construcții până la construirea InnerSelf.com împreună cu soția sa, Marie T. Russell, pentru a aduce o perspectivă practică și fundamentată asupra vieții. provocări. Fondată în 1996, InnerSelf.com împărtășește informații pentru a ajuta oamenii să facă alegeri informate și semnificative pentru ei înșiși și pentru planetă. Peste 30 de ani mai târziu, InnerSelf continuă să inspire claritate și împuternicire.

 Creative Commons 4.0

Acest articol este licențiat sub o licență Creative Commons Atribuire-Distribuire identică 4.0. Atribuie autorul Robert Jennings, InnerSelf.com. Link înapoi la articol Acest articol a apărut inițial pe InnerSelf.com

Recapitulare articol

Căutarea informațiilor dezvăluie ceea ce am ascuns în spatele misticii: potrivirea tiparelor prin spații constrânse. IA nu abordează inteligența - demonstrează ceea ce a fost întotdeauna inteligența. Creativitatea este recombinare, intuiția este experiență comprimată, iar înțelegerea este o afirmație infalsificabilă pe care o folosim pentru a proteja excepționalismul uman. Adevărata frontieră nu o reprezintă algoritmii mai inteligenți, ci o arhitectură mai bună: stocare, recuperare și structuri relaționale care păstrează sensul în diferite domenii. Calculul cuantic schimbă topologia căutării, dar numai dacă sistemele de memorie evoluează pentru a o susține. Între timp, motivele de profit optimizează IA pentru personalitate în detrimentul preciziei, degradând utilitatea practică. Progresul necesită gândire bazată pe infrastructură, nu pe produs. Inteligența nu este rară sau magică - este căutare distribuită în cadrul de referință. Descoperirea nu constă în construirea de mașini gânditoare. Ci în construirea de medii de gândire în care expertiza umană și căutarea automată se combină eficient. Potrivirea tiparelor până la capăt.

#CăutareInteligență #PotrivireModele #RealitateAIr #CalculCuantic #ArhitecturăCognitivă #MitAG #RecuperareaCunoștințelor #DincoloDeHype #ȘtiințaIntuiției #MemorieRelațională