Yapay zeka hakkında gerçek anlamda konuşmak için "makine öğrenimi" terimini de kullanmamız gerekecek. Yapay zeka, insanların makine öğrenimini kullandığı en büyük şeydir. Makine öğrenimi yapay zekanın temelidir, ona güç veren matematik ve algoritmalardır. Aynı değiller ama Venn diyagramlarında yeterince örtüşme var ve bu bizim amaçlarımız açısından pek önemli değil. Temel olarak eğrileri tanımlayan matematik vardır. Parabolleri hatırladın mı? Uçları devam eden at nalı görünümlü şeyler mi? Gerçek hayatta tonlarca şeyi eğri denklemleriyle ve özellikle de bunların saçma miktarlarını saçma derecede karmaşık şekillerde katmanlayarak modelleyebilirsiniz. Bilgisayar gücü artık ucuz. Buna ek olarak İnternet'in devasa miktarda eğitim verisi yaratma yeteneği de oldukça iyi bir kombinasyon. Bu modellemeyi yapan kişiler genellikle birçok eğri üzerinde aynı anda en uygun değeri bulmaya çalışırlar - uç nokta, parabolün tepesi veya altı, at nalının sonlu ucu. Nihai çıktı açısından bazı eğriler genellikle diğerlerinden daha önemlidir; bazılarını optimize etme konusunda gerçekten kesin olmak istersiniz ve diğerlerini optimize etme konusunda daha kararsız olabilirsiniz. Farklı ağırlıkları koymak için bilgisayarın doğru "ağırlıkları" öğrenmesini sağlayabilirsiniz. Modelleme denklemlerini daraltmasını sağlayabilirsiniz. Sonunda bilgisayar, bazı nihai sonuçları optimize edecek şekilde en uygun değer bulur. Bu, makine öğreniminin "sihri"dir (ağır alıntılar). kümesini Bir girdi (sözlü bir uyarı, tercihlerinizle ilgili bir dizi veri) alabilir ve bir açıdan oldukça gerçekçi bir çıktı (bir çizim, bir ünlünün sesi, bir şarkı önerisi) oluşturabilirsiniz. Bilgi işlem gücü ucuz olabilir ancak insanlara tüm bu matematiği yapmaları, hatta bu matematiği bir bilgisayara programlamaları için para ödemek pahalı olur. Akıllı insanlar, makinelerin bu ayak işlerinin çoğunu bizim için yapmasını nasıl sağlayacaklarını buldular: Makinelerin eğri denklemleri boyunca "hareket etmesini" ve onları "yokuş aşağı" takip etmesini sağlamanın yolları var. Bu, birkaç on yıl boyunca Google sonuçlarınızı özelleştirdi. O zamandan beri grafik kartları arasında bir silahlanma yarışı yaşandı. 2015 yılında dünyanın en iyi Go oyuncusunu yenen AlphaGo vardı. Boston Dynamics'in robot köpekleri var. Shazam ve Siri gibi uygulamalar var. DALL-E ve gibi çizim programları var. Midjourney Bütün bunlar harika, ancak para arama sonuçlarından çok uzaklaşmadı. Bitişikteki bir şeye yumruk attı: insanlara sosyal medyada beğenecekleri şeyleri göstermek. Bakmaya zaman ayıracağınız şeyler ve tıklayabileceğiniz reklamlar. Bu arada, daha geniş yapay zeka kavramı, bir süre daha bilim kurgunun temelini oluşturuyor ve alanın son beş ila on yıl içinde deneyimlediği bu "patlama" ile etkileşime giriyor. Bu üstel büyümeyi görüyoruz ve “Terminatör”ü düşünüyoruz. Yapay zeka satan kişiler, bazı temel gerçekleri atlayarak bunu düşünmemize izin vermekten mutluluk duyuyorlar, bu yüzden onların “evet! bizi Terminatör filmlerindeki Skynet'le karşılaştırın! Şirketimin inşa ettiği [Crazy Invention #4852] zirveye 5-10 yıl uzakta!” İnsanların neden yapabileceklerindeki hızlı büyümeyi gördüklerini ve gerçekten ona bilinç vermenin eşiğinde olduğumuzu düşündüklerini anlıyorum. Bu uçurum 2 ya da 20 yıl yerine 200 yıl ölçeğinde olsa bile, bu, biz insanların etrafta bulunduğu süreyle karşılaştırıldığında oldukça önemli bir şey. Bu zaman ölçeğinde, AI programlarının ChatGPT veya olduğu gibi "kelimeler yerine kavramları otomatik tamamlama" olduğu noktayı gerçekten aşabilirdik. Searle'ın Çin odası argümanında Aslında doğru programları yerleştirebilir ve insan zihnini gerçekten taklit ederek Philip K. Dick ve diğerleri tarafından ortaya atılan insanlık ve duyarlılıkla ilgili soruları gündeme getirebiliriz. biyolojik olarak ilham alan doğru donanıma Yapay zeka, belirli alanlarda sadece beceri sahibi olmak yerine bizimki gibi kesintisiz bir bilince sahip olarak duygusal ve algısal zekamıza gerçekten rakip olursa, bir hesaplaşmayla karşı karşıya kalacağız. Bugün, yarın, gelecek hafta ve hatta gelecek yıl olmayacak. Beynimizdeki büyük ölçüde paralel (yani aynı anda çalışan) sinirsel bağlantılar, tabiri caizse kalemizin hendeğidir. “Yapay genel zekayı” yıllar veya daha büyük olasılıkla onlarca yıl geride bırakan şey budur. Son gelişmelerin çoğunun ardındaki makine öğrenimi dalı olan derin öğrenme, gerçek dünyada gördüğümüz girdi-çıktı ilişkilerini taklit eden istatistik ve hesaplamalar için harika bir isimdir. Bu, en azından şimdilik, bilgisayarların herhangi bir şeyi “derinlemesine öğrendiği” anlamına gelmiyor. Her ne kadar etkileyici olsa da, matematiğin bilgisayarda gerçekleşmesi, bir bakıma beyninizdeki "matematiğin nasıl gerçekleştiğine" tamamen yabancıdır. Beyin şaşırtıcı derecede az elektrik kullanır. Veri merkezleri şaşırtıcı derecede büyük miktarlar kullanıyor. İkincisi kaba kuvvet makineleridir. Daha az iş parçacığı işlerler ve bizden daha az esnektirler; her biri çok . hızlı Olasılıkları o kadar hızlı hesaplıyor ve daraltıyor ki, en iyi satranç ve Go oyuncuları bile buna yetişemiyor. Aşil topuğu, oldukça iyi tanımlanmış problemlere, oldukça temiz girdilere ve çıktılara ihtiyaç duymasıdır. Bir masa oyunu. Düşmeyen bir robot. Saçma derecede çeşitli ve hızla değişen bir dizi "optimizasyon" sorununu aynı anda çözemez ve aralarında sürekli geçiş yapamaz. Yapay zekanın bireysel alanlardaki güçlü yönleri ve kusurları ne olursa olsun, bizim gibi pek çok alanı bağlayamaz, odağı gerektiği gibi değiştiremez, etki alanları arasında davranışı uyarlayıp aktaramaz. Bunu yürümeye başlayan bir insan seviyesinde yapamaz. Yapay zeka araştırmalarında büyük bir hedef, "tek seferde" veya "birkaç seferde" öğrenme olmuştur; bu, bir şeyin nasıl yapılacağını öğrenmek için çok büyük veri kümelerine ve eğitim sürelerine ihtiyaç duyulmaması anlamına gelir. Burada bir başarı elde edildi; hâlâ beynimizin çok gerisinde kalıyor. Otomatik olarak, birçok alanda ve erken yaşlardan itibaren birkaç adımda öğrenme konusunda iyiyiz. Kuralları ve stratejileri neredeyse hiç eğitim verisinden hızlı bir şekilde öğreniyoruz. Bir çocuğa iPad kullanmayı, bisiklete binmeyi, ayakkabılarını bağlamayı gösterebilir veya bir hikayenin ana fikrini (sadece olay örgüsünün özetini değil) açıklayabilirsiniz. Bir bilgisayarı bunlardan iyi bir şekilde yapması için zar zor eğitebilirsiniz. Bilişsel akıl yürütmeyi, hareket etmeyi ve insan etkileşimini korkutucu olmadan yapabilseydi, onu zaten tüm bunlar için kullanıyor olurduk. birini İşletmelerin dağınık insan emeğine alerjisi var ve her zaman daha ucuz makine versiyonları için çabalıyorlar. Bunu başaracaklardı. Yapmadılar. Üniversitelerdeki hesaplamalı sinirbilim laboratuvarları, beynimizin dünya hakkında yaptığı iç düşünceyi ve muhakemeyi modellemekle ilgilenen laboratuvarlardır. Bebeklerinin nasıl görüneceğini görmek için iki kişinin fotoğraflarını harmanlayan modellerin amacı bu değil. Muhtemelen onlarca yıl boyunca, bulanık, uyarlanabilir, birlikte hareket eden stratejilerle dünyayı dolaşmaya kilitlenecek olanlar yalnızca biz insanlar olacağız. Duygu ve deneyimlerden yola çıkarak dünya hakkında bilgi edinme ve dünyada gezinmeye yönelik bu genel yetenek, teknoloji endüstrisinin yapay zekayı geliştirirken yararlı bulduğu bir şey değil. Şu ana kadar makine öğreniminde gerçek beyin taklitinin gerçekleşme yolları çok az. Beyni kopyalamak artık gerekli değil, yani karlı. Şirketler (ve finanse ettikleri üniversiteler) bunun yerine daha ölçülebilir şeyler için optimizasyon yaptılar: sosyal medya akışına yapılan tıklamaların sayısı veya bir drone saldırısının doğruluğu. Eğer bizi taklit etmeye çalıştıysa, beynin yapabileceği bazı şeylerin elde etmeye yönelik kâr odaklı bir girişimdir. Bilgisayarla görmede bazı etkileyici ve ilginç örüntü tanıma biçimleri gerçekleşir. sonuçlarını Bütün bunlar, yapay zekanın ne "bilgisayarları hayata geçiren sihir" ne de "bazı insanların bilgisayarlarla yapabileceği sihir" olmadığı noktasını ortaya çıkarmaktır. Bu kaba kuvvet matematiği. Bilgi işlem gücüyle birleşti. Kaldıraç. Çoğu yapay zeka modeli tek bir şey için rakamları hesaplıyor: para kazanmak. Bu altın kazın, bu güçlü aracın sahibi insanlar, yapay zekanın kendi işleri için yaptığı daha gerçek, sıradan, daha az dikkat çekici şeyleri gizlemek amacıyla kozmik veya kıyamet gibi bir şey yapmaktan çok uzakta olduğunu iddia etmeye ekonomik olarak teşvik ediliyorlar. Önümüzdeki 1 ya da 5 ya da 10 ya da 15 yıl içinde bazı büyük şeyleri başarabileceğini iddia etme konusunda çıkarları var. Bunlar yatırımcıların sevdiği zaman çizelgeleridir. Tamamen kendi kendini süren arabaların başarılı olmaması, bu cephede göreceğimiz ilk başarısızlıklardan sadece biri. Yüce bilim kurgu öncülleri ve vaatler iyi filmler yaratır. . Bu onların doğru olduğu anlamına gelmez. Eski Machina, O, Blade Runner Yapay zeka geliştiricilerinin ürünlerini (1) kaçınılmaz ve (2) politik ve ekonomik açıdan dönüştürücü olarak kabul ettiğimizde, yapay zekanın aldığı biçimlerin (örneğin sohbet robotları! "arama motorları" olarak) göz ardı edilmesi kolaylaşıyor! ) ve kullanım alanları (yani artıracağı veya yerini alacağı işler! Kolaylaştıracağı veya zorlaştıracağı görevler!), ortaya çıktığı politik ve ekonomik koşullara bağlıdır. … Bir uçurumun kenarında durduğumuz ihtimaline açığım; Paul Christiano'nun da inandığı gibi, büyük dil modelleri tarafından "tanınmayacak şekilde dönüştürülen" bir dünyanın yalnızca birkaç ay uzakta olduğu ihtimaline açığım. Ancak bu haber bülteninin temel kuralı, her şeyin hızlı ve dramatik bir şekilde değil, yavaş ve aptalca değiştiği ve uygun bir yapay zeka eleştirisinin bu olasılığı hesaba katması gerektiğidir. Şimdilik, kendimi bir kez daha teknoloji hakkındaki tartışma koşullarının ve çerçevelerinin az çok tamamen teknolojinin geliştirilmesinden ve benimsenmesinden kâr elde eden özel şirketler tarafından belirlendiği bir söylemin ortasında bulduğum için kızgınlıkla doluyum. . — Max Read, Facebook eleştirisi bize yapay zeka eleştirisi hakkında neler öğretebilir? Bir saniyeliğine durumu değerlendirelim. Teknokratik elitlerin, ister kripto para birimi ister bankacılık olsun, teknik konulardaki tartışmalara dayattığı "tartışma şartlarını ve çerçevelerini" kabul ettiğimizde, tarihsel olarak bu bizim için nasıl gitti? Roosevelt'in Büyük Buhran sonrası reformları ile 80'ler arasında ekonomiyi çökerten kaç banka krizi yaşandı? Reagan'ın onları geri almasından bu yana kaç olay yaşandı? Max Read, Facebook'un bunu perde arkasında nasıl yaptığına dair Joe Bernstein'ın alıntı yapıyor; kendi reklamlarının etkililiğine ilişkin sallantılı ve giderek savunulamaz hale gelen bir model üzerinden bütün bir sınıf insanı ikna etti. Harper's makalesinden Bir piramit şemasının gerçek bir ürüne dayanması onun bir piramit şeması olmadığı anlamına gelmez. Buradaki önemli nokta şudur: Konu, sunduğu teklifler konusunda halkı yanıltmaya gelince teknoloji, finanstan "daha iyi" değildir. Tartışmasız daha kötü. Ucuz kan testine, ortak çalışma alanlarına ve blockchain'e ne olduğunu gördünüz. Güzel endüstriler aptallıkla lekelenmiştir. Bakın oğlumu nasıl katlettiler. İçerde işleri berbat ediyorlar, ama bu hepimizi etkileyecek şekilde çünkü arkadaşlarımız ve komşularımız onların saçmalıklarına inanıyor ve tartışmanın şartlarını onların belirlemesine izin veriyorlar. Sonra da altın paraşütlerinin parasını ödüyoruz. İyi yerleştirilmiş birkaç düzenlemeyle önlenebilecek ekonomik olaylar nedeniyle milyonlarca kişi geçim kaynaklarını kaybediyor. Zaman kadar eski hikaye. Yapay zeka ile yeni bir şeyler denememiz gerekiyor. Gelecekteki benliğimize, sağlam bilgilere dayanarak, bu konuda sağlam kararlar verme özgürlüğünü vermenin faydası var. Bu konudaki gerçeği öğrenmek işe yarar. Başkalarının bu konudaki kaprislerini göründüğü gibi kabul etmek, gelecekte daha yüksek bir bedel ödemenizi sağlar. İnsanlar makine öğrenimini ve derin öğrenmeyi her türlü şey için kullanma konusunda ustalaşıyor; bilgisayarların yüzleri tanımasını, sesleri çoğaltmasını ve insanlara kaydırma yapmalarını sağlayacak içerik göstermesini sağlıyor. Bu kullanımlar, biz bunu yapmadığımız sürece, bazı insanları çok zengin kılmak yerine, yaşamlarımız için daha iyi veya daha faydalı olmayacaktır. Bu arada elbette çok eğlenceli de olabiliyorlar. Yapay zeka, insan koşullarına bağlı olarak iyi, kötü, sadece tuhaf veya gerçekten her şey için kullanılabilir. Şu anda bu, her şeyin kâr amacının nereye vardığına bağlı olduğu anlamına geliyor. Yapay zeka uzmanlığının çoğu, bizi dolar karşılığında sıkıştırmaya çalışan şirketler tarafından yok edildi. Hayatı temelde daha iyi hale getirmeye yönelik kamusal, şeffaf, insan odaklı çabalarda (eskiden hükümetin alanıydı) ve hatta beyin simülasyonunda bile o kadar para yok. Ekmek, sirkler ve askeri kullanımlarda var. Bu tür koşullar, yapay zekanın ve diğer teknolojilerin bu yönde ilerlemesini sağlayan unsurlardır. Yapay zeka artık orada. Bu gerçek köprünün altındaki sudur. Bunun hakkında sanki bir sihirmiş gibi konuşmak sadece bu konuda saçmalık yapmaktan en çok çıkarı olan insanlara fayda sağlar. Yapay zekayı büyük, ağır konuşmalarla donatmak, bu durumda, kıyamet günü konuşmaları, insanların bilgisiz ilgilerini yağmalamak, daha önce gördüğümüz bir model. “Theranos/WeWork/NFT'ler her şeyi değiştirecek.” Düzeltme: Çok değişmiş olabilirler. Bunun yerine kendilerini aşırı sattılar. Fazla söz verdiler ve gereğinden az teslim ettiler. Bazı insanların daha da zenginleşmesi için yapay zekanın hem yeteneklerini hem de risklerini abartan bu histeriyi, doğal olarak yapay zekayla ilgilenen insanlardan ayırmak zor. Çok çeşitli kullanım alanları olan ilginç bir şey. İnsanlar, kripto ve NFT'lerde olduğu gibi, muhtemelen daha da fazlasını satın alacaklar. Bu konudaki gerçeği bilmek için bir neden daha. Bu yazıdan başka bir şey çıkarmayacaksanız şunu alın: Yapay Zekayı birbirimiz üzerinde nasıl kullandığımız şu anda Yapay Zekanın bilinçlenmesiyle ilgili her şeyden çok daha acil bir konudur. Bir düşünün: Eğer bilinçli hale geldiyse ve bize zarar vermek istediyse ? Bunu neden yapmak isteyebilir? neden Onu dünyaya getirme şeklimizin, onun insan türüne karşı duruşu üzerinde bir miktar etki yaratacağı apaçık ortada görünmüyor mu? Bunu ve etrafındaki anlatıları tamamen CEO'lara ve teknolojiye yakın sermaye sahiplerine, bu konuda çok kötü bir geçmişe sahip olan ve genel nüfustan daha yüksek psikopati vakasına sahip olduğu kanıtlanmış bir gruba emanet etmek mantıklı mı? İster 2030 ister 2230'da olsun, duyarlı hale gelene kadar bunların kullanımından, araştırmasından ve geliştirilmesinden onların sorumlu olmasını istiyor muyuz? Read'in işaret ettiği gibi, yapay zeka korku çığırtkanları insanların bu konu hakkında düşünmemesini uygun buluyor. Bu gerçeğin gizli kalmasını çok daha uygun buluyorlar, böylece ilerlemesinin kaçınılmaz olduğunu, sorgulanmaya değmeyeceğini, Tekilliğin çok yakında olduğunu konuşabiliyorlar. Burada insanların kaçınılmaz dışında kaçınılmaz hiçbir şey yok. Goriller bunun üzerinde çalışmıyor. kıldıkları Yapay genel zeka geldiğinde, bu bir astrobiyoloji meselesi, uzaylı bir yaşam formu meselesi olacak. O ana kadar bu, felsefenin, tarihin ve beşeri bilimlerin meselesidir. Onu kendimize benzetecek miyiz, kendi imajımıza göre, belki de bizden daha iyi hale getirecek miyiz? En sosyopatik eğilimlerimizin bir aynası olarak durumu daha da kötüleştirecek miyiz? Çılgın olan şu: insanlar karar veriyor. Biz inşaatçıyız. Ne kadar uzaylı ya da insana benzediği konusunda kontrol uyguluyoruz. Tabii ki "biz" değiliz. Bazı insanlar diğerlerinden daha fazladır. Bunda bir sakınca yok mu? Bu insanların kim olduğu konusunda iyi miyiz? Bu teknolojiyi nereye yönlendirdikleri konusunda iyi miyiz? Yüksek sermaye sahibi sınıfın neyi "kaçınılmaz kılma" eğiliminde olduğunu gördükten sonra - diğer endüstrilerdeki kehanetleri, milyarlarca dolarlık işletmeleri çökerten dar görüşlü ve gerçekleri göz ardı eden ve sürü zihniyeti uygulamaları - bunun nasıl yapılacağına dair bazı şüpheler var. Yapay zekanın garantili olduğundan bahsediyorlar. da yayınlandı Burada
