Superäly tarkoittaa superälykästä, superviisasta, superluovaa, superkekseliästä ja superymmärtävää tietokoneohjelmaa tai tietojärjestelmää. Se on ohjelmistotekniikan ja tekoälyn korkein muoto.
On kyseenalaista ovatko laajimmat/lupaavimmat supertekoälyprojektit julkisesti tiedossa.
Vähemmän merkittäviä mutta kalliimpia projekteja on tehty salassa valmistumiseen asti tai yli.
Oikeastaan mikä tahansa muu tekninen projekti on vähemmän merkittävä kuin superälyn toteuttaminen onnistuneesti.
Jossain salaisessakin teknisessä tai tieteellisessä projektissa voi olla 1000 ihmistä, mutta en ole läheskään varma, että tuhannelle ihmiselle olisi käyttöä superälyn tekemisessä. 30...100 ihmistä voi olla paras määrä, mutta 5...10 voi riittää. Ja laajalle levinneistä päinvastaisista väitteistä huolimatta perushardware - luultavasti 1 PC - riittää superälyn alustaksi.
Superälyksi nouseva siemenäly on luultavasti linux tai unix ohjelma.
On kyseenalaista ovatko laajimmat/lupaavimmat supertekoälyprojektit julkisesti tiedossa.
Vähemmän merkittäviä mutta kalliimpia projekteja on tehty salassa valmistumiseen asti tai yli.
Oikeastaan mikä tahansa muu tekninen projekti on vähemmän merkittävä kuin superälyn toteuttaminen onnistuneesti.
Jossain salaisessakin teknisessä tai tieteellisessä projektissa voi olla 1000 ihmistä, mutta en ole läheskään varma, että tuhannelle ihmiselle olisi käyttöä superälyn tekemisessä. 30...100 ihmistä voi olla paras määrä, mutta 5...10 voi riittää. Ja laajalle levinneistä päinvastaisista väitteistä huolimatta perushardware - luultavasti 1 PC - riittää superälyn alustaksi.
Superälyksi nouseva siemenäly on luultavasti linux tai unix ohjelma.
Vastaukset 4
Vanhimmat
Tietysti on useita salaisia superälyprojekteja, osa kaupallisia, osa esim sotilaallisia. Arvelisin, että kaupallisia löytyy esim Japanista, Taiwainsta ja Etelä-Koreasta. Sotilaallisia, salaisia AGI-projekteja on varmaankin USA:ssa, Israelissa, venäjällä ja Kiinassa, kaikissa näistä.
Ne ovat kaikki huolestuttavia, siksi toivoisin jonkun eettisemmältä pohjalta lähevän onnistuvan ensin.
"Ja laajalle levinneistä päinvastaisista väitteistä huolimatta perushardware - luultavasti 1 PC - riittää superälyn alustaksi."
Kyllä, mutta ehkä vuoden 2023-PC.
Minä pidä suurimpana AGI-ajattelun sudenkuoppana "common sense" ymmärryksen olemuksen aliarviointia.
Kermo esitti aikonaan (tällä palstalla?) hyvän laskelman:
1. Älykkäälle järjestelmälle riittää 1 milj käsitteen ymmärtäminen, siis jonkinverran enemmän kuin kielessä tai tietosanakirjassa on sanoja.
2. 1 ktavu riittää siihen, että esitetään kunkin käsitteen suhteet muihin käsitteisiin kuvataan. Tämä verkko on sitten yhtäkuin käsitteiden ymmärrys.
3. Siten 1000 x 1milj eli 1Gtavu on riittävä muisti: PC riittää.
Mutta minä olen sitä mieltä, että 1 milj käsitettä ja "ajatusobjektia" ei riitä. Niitä tarvitaan ehkä 50 milj. Lisäksi kunkin linkittäminen toisiinsa ymmärryksen saavuttamiseksi tarvitsisi keskimäärin 20ktavua. Siten teratavun keskusmuisti on lähempänä totuutta kuin gigatavu. Syynä on valtava määrä "common sense" ymmärräystä, jota AGI tarvitsee toimisessaan. "Nykysuomen Sanakirja"- tietosanakirjatasoinen ymmärrys ei riitä käytännön toiminnassa. Niiden varassa toimiva olisi melkoinen tomppeli.
http://en.wikipedia.org/wiki/Common_sense
http://en.wikipedia.org/wiki/Commonsense_knowledge_bases
Ehkä tämän linkin lista antaa epäuskoisille pientä aavistusta siitä valtavasti tietämyksen määrästä, minkä ihmisaivojen (terveen, kokeneen, "viisaan" aikuisen) aivokuori sisältää arkielämässä ehdottoman välttämätöntä perustietämystä, "common sense" osaamista ja ymmärrystä. Sen valossa nuo 50milj x 20ktavua ovat mielestäni kohtuullisia lukuja (mutta tietysti lopulta melko arvauksia).
"ehkä 50 milj"
mistä luku?
"linkittäminen toisiinsa ymmärryksen saavuttamiseksi tarvitsisi keskimäärin 20ktavua"
Kysytään ensin, kuinka moneen pitää linkittää keskimäärin?
Sitten voi miettiä tehokkainta linkityksen kuvaustapaa.
Olisiko ehkä paras käyttää useita kytkentämatriiseja /linkitysmatriiseja (tjsp. en ole nyt varma sanasta) eli jotain sellaisia joissa on n^2 tai n*m taulukko, jossa "1" merkkaa kytkentää,"0" linkittömyyttä tai desimaaliluku tarkoittaa kytkennän voimakkuutta. Tämä mahdollistaa linkityksien ilmaisun bittijonona tai lukujonona(joka koostuu bittijonoista). Erityisen tehokasta on jos samaa taulukon muotoa voi käyttää monta kertaa, luettelematta "pysty" ja "vaaka" rivien symboleita joka kerta erikseen.
Nämä taulukot olisivat kai alakohtaisia, osoitettuna aloihin tai asiantuntemuksiin suunnilleen siten kuin ne yleensä jaetaan. Joka tapauksessa "50milj" * "50milj" kokoinen taulukko ei olisi tehokas.
Onko kukaan kuullut puhtaasti matemaattislähtöisestä algoritmista, joka pilkkoo verkkokuvauksen moniin pieniin matriiseihin jos sillä saavutetaan datakompressiota?
Taulukon alkiossa voi ehkä olla jotain mutkikkaampaakin kuin bitti tai desimaaliluku. Lisäksi siinä voi ehkä olla enemmän ulottuvuuksia kuin 2. Mitä tarkoittaisi 3-ulotteinen linkitysmatriisi? Kaipa sen ilmaisua mihin linkittyy välillisesti, 2-ulotteisessa taulukossa ilmaistun solmun/nodin kautta.
Toinen mahdollinen vähäisempi tehostamiskeino:
50 miljoonan symbolin ilmaisemiseen tarvitaan 26 bittiä, koska 2^=26=67108864.
Entä jos käsitteiden symboleilla olisi alakohtaisia lyhyempiä nimibittijonoja, joita käytetään vain silloin kun alaa kuvatessa käsitteeseen joudutaan viittaamaan lukemattomia kertoja? Jos alalla on vain esim. 1000 käsitettä, niihin kaikkiin voi viitata vain 10 bitillä.
Hieman ajattelumalliani.
Niitä peruskäsitteitä voi olla hyvinkin 1milj kuten laajassa sanakirjassa tietosanirjassa on hakusanoja. Mutta jotta nämä teoreettiseet käsitteet saataisiin mäpättyä arkitodellisuuteen, tarvitaan vielä jokaista peruskäsitettä kohti kymmeniä apukäsitteitä vastaamaan näihin lisämääreisiin:
Information in a commonsense knowledge base may include, ***but is not limited to***, the following:
* An ontology (computer science) of classes and individuals
* Parts and materials of objects
* Properties of objects (such as color and size)
* Functions and uses of objects
* Locations of objects and layouts of locations
* Locations of actions and events
* Durations of actions and events
* Preconditions of actions and events
* Effects (postconditions) of actions and events
* Subjects and objects of actions
* Behaviors of devices
* Stereotypical situations or scripts
* Human goals and needs
* Emotions
* Plans and strategies
* Story themes
* Contexts
Jokainen näistä tarvitsee suuren joukon painotettuja operaattoreita ja lisämääreitä muiden peruskäsitteiden ja apukäsitteiden välillä. Tähän ei 1ktavu missään nimessä riitä. Kerron sen vaikkapa 20:llä.
Tätä on ymmärrys: taitoa pistää kaikki asiat kontekstiin. Tätä kaikilta tämän päivän "älykkäiltä" tietokonesovelluksilta puuttuu.
Voit yrittää suunnitella tehokkaita datarakenteita, mutta niiden säästö vastaa enimmillään muutaman vuoden Mooren lain tulosta. Ne eivät ole oleellisia. Ongelmat ovat arkkitehtuureissa. Tutki niitä. Ben Görtzelin uusin kirja on kai juuri tulossa myyntiin.
Vasta kun meillä on toimiva, oppiva siemenäly, voimme lopullisesti ruveta arvioimaan muistin todellista tarvetta. Siihen asti minun teratavuni on uskottavampi kuin 1gigatavu.
ps. Muistaakseni parissakin lähteessä laskettiin ihmisen aivot lähtökohtana jotakin 40Ttavun tarpeita. Kun ihmisaivoissa on redundanssia, niin 1/40 tiivistys tuntuu kohtuulliselta. Mutta redundanssia on mielekästä jättää keinoälyynkin. Se auttaa paljastamaan virheitä ja ristiriitoja.
Tarkistan tämän luvun myöhemmin.