How to Create a Mind
Thought experimentsEdit
Kurzweil avaa kirjan muistuttamalla ajatuskokeiden merkityksestä suurten teorioiden, kuten evoluution ja suhteellisuusteorian kehityksessä. On syytä huomata, että Kurzweil näkee Darwinin ”hyvänä haastajana” 1800-luvun johtavalle tiedemiehelle. Hän ehdottaa omia ajatuskokeitaan, jotka liittyvät siihen, miten aivot ajattelevat ja muistavat asioita. Hän esimerkiksi pyytää lukijaa lausumaan aakkoset, mutta sitten lausumaan aakkoset takaperin. Taaksepäin menemisen vaikeus viittaa siihen, että”muistomme ovat peräkkäisiä ja järjestyksessä”. Myöhemmin hän pyytää lukijaa visualisoimaan jonkun, jonka hän on tavannut vain kerran tai kahdesti, vaikeus viittaa tässä ”ei ole kuvia, videoita, tai äänitallenteita tallennettu aivoihin” vain sekvenssejä kuvioita. Lopulta hän päättelee, että aivot käyttävät hahmontunnistimien hierarkiaa.
Mindeditin Hahmontunnistusteorian
Kurzweilin mukaan neokorteksissa on noin 300 miljoonaa hyvin yleistä hahmontunnistajaa, jotka on järjestetty hierarkiaan. Esimerkiksi kirjoitetun sanan tunnistamiseksi jokaiselle eri kirjainviivalle voi olla useita kuviotunnistimia: diagonaalinen, vaakasuora, pystysuora tai kaareva. Näiden tunnistimien tuotos syöttäisi korkeamman tason kuviotunnistimiin, jotka etsivät kirjaimen muodostavien vetojen mallia. Lopuksi sanatason tunnistin käyttää kirjaintunnistimien ulostuloa. Kaiken aikaa signaalit syöttävät sekä ”eteenpäin ” että”taaksepäin”. Jos esimerkiksi jokin kirjain on hämärän peitossa, mutta jäljelle jääneet kirjaimet viittaavat vahvasti tiettyyn sanaan, sanatason tunnistaja saattaa ehdottaa kirjeiden tunnistajalle, mitä kirjainta kannattaa etsiä, ja kirjaintason tunnistaja ehdottaa, mitä viivoja kannattaa etsiä. Kurzweil pohtii myös sitä, miten puheen kuuntelu vaatii samanlaisia hierarkkisia kuviotunnistajia.
Kurzweilin pääteesi on, että näitä hierarkkisia kuviotunnistimia käytetään paitsi maailman aistimiseen, myös lähes kaikkiin ajattelun osa-alueisiin. Kurzweilin mukaan esimerkiksi muistojen palautuminen perustuu samoihin kuvioihin, joita käytettiin maailman aistimisessa ylipäätään. Kurzweilin mukaan oppiminen on kriittistä ihmisen älykkyydelle. Tietokoneversio neokorteksista olisi aluksi kuin vastasyntynyt vauva, kykenemätön paljoon. Vain toistuva altistuminen kaavoille voisi lopulta itseorganisoitua ja tulla toimivaksi.
Kurzweil kirjoittaa laajasti neuroanatomiasta, sekä neokorteksista että”vanhoista aivoista”. Hän siteeraa tuoreita todisteita siitä, että neokorteksissa olevat liitokset muodostavat hilarakenteen, mikä viittaa hänelle yhteiseen algoritmiin ”kaikkien neokortikaalisten funktioiden”välillä.
Digital brainEdit
seuraavaksi Kurzweil kirjoittaa kuvaamiensa biologisten aivojen inspiroimasta digiaivojen luomisesta. Yksi olemassa oleva yritys, johon hän viittaa, on Henry Markramin Blue Brain-projekti, joka pyrkii luomaan täydellisen aivosimulaation vuoteen 2023 mennessä. Kurzweil sanoo, että täydellinen molekyylimallinnus, jota he yrittävät, tulee olemaan liian hidasta, ja että he joutuvat vaihtamaan yksinkertaistettuja malleja nopeuttaakseen alkuperäistä itseorganisaatiota.
Kurzweil uskoo, että nämä suuren mittakaavan simulaatiot ovat arvokkaita, mutta sanoo, että ihmisen älykkyystason saavuttaminen edellyttää selkeämpää ”toiminnallista algoritmimallia”. Kurzweil ei vaikuta neuroverkkoihin ja niiden mahdollisuuksiin, kun taas hän on hyvin napakka vektorin kvantisoinnissa, piilotetuissa Markovin malleissa ja geneettisissä algoritmeissa, koska hän käytti kaikkia kolmea onnistuneesti puheentunnistustyössään. Kurzweil rinnastaa neokorteksissa olevat kuviotunnistimet Lisp-ohjelmointikielen lauseisiin, jotka ovat myös hierarkkisia. Hän sanoo myös lähestymistapansa muistuttavan Jeff Hawkinsin hierarkkista aikamuistia, joskin hänen mielestään hierarkkisilla piilotetuilla Markovin malleilla on etulyöntiasema kuvioiden havaitsemisessa.
Kurzweil sivuaa eräitä kehittyneen tekoälyn moderneja sovelluksia, kuten Googlen itseajavia autoja, IBM: n Watsonia, joka päihitti Jeopardy! – pelin parhaat ihmispelaajat., Siri henkilökohtainen avustaja Applen iPhone tai sen kilpailija Google Voice Search. Hän vertaa Douglas Lenatin Cyc-projektin käsin koodattua tietoa Google Translaten kaltaisten järjestelmien automaattiseen oppimiseen ja ehdottaa, että paras lähestymistapa on käyttää molempien yhdistelmää, jolloin IBM: n Watson oli niin tehokas. Kurzweilin mukaan John Searle ’s on tasoittanut” kiinalaisen huoneen ” vastaväitteensä Watsonia kohtaan väittäen, että Watson vain manipuloi symboleita ilman merkitystä. Kurzweilin mielestä ihmisaivot ”vain” tekevät myös hierarkkista tilastollista analyysia.
jaksossa nimeltä a Strategy for Creating a Mind Kurzweil tiivistää, miten hän kokoaisi digitaalisen mielen. Hän aloittaisi kuviotunnistimella ja järjestäisi hierarkian itseorganisoitumaan hierarkkisen piilotetun Markovin mallin avulla. Kaikki järjestelmän parametrit optimoitaisiin geneettisten algoritmien avulla. Hän lisäisi ”kriittisen ajattelun moduulin” skannaamaan olemassa olevia malleja taustalla yhteensopimattomuuksien varalta, jotta vältetään epäyhtenäisten ajatusten pitäminen. Kurzweilin mukaan aivoilla pitäisi olla pääsy ”avoimiin kysymyksiin kaikilla tieteenaloilla” ja kyky ”hallita laajoja tietokantoja”, missä perinteiset tietokoneet ovat hyviä. Hänen mielestään lopulliset digitaaliset aivot olisivat ”yhtä kyvykkäitä kuin biologiset aikaansaamaan muutoksia maailmassa”.
PhilosophyEdit
ihmisen tason älykkyyttä omaavat digitaaliset aivot herättävät monia filosofisia kysymyksiä, joista ensimmäinen on, onko ne tietoisia. Kurzweilin mielestä tietoisuus on ”monimutkaisen fysikaalisen järjestelmän emergentti ominaisuus” siten, että aivoja emuloivalla tietokoneella olisi sama emergentti tietoisuus kuin todellisilla aivoilla. Tämä on toisin kuin ihmiset, kuten John Searle, Stuart Hameroff ja Roger Penrose, jotka uskovat, että on jotain erityistä fyysisissä aivoissa, että tietokone versio ei voi kopioida.
toinen kysymys on vapaa tahto, missä määrin ihmiset ovat vastuussa omista valinnoistaan. Vapaa tahto liittyy determinismiin, jos kaikki on tiukasti määräytynyt edeltävän tilan mukaan, niin jotkut sanoisivat, ettei kenelläkään voi olla vapaata tahtoa. Kurzweil uskoo pragmaattisesti vapaaseen tahtoon, koska hänen mielestään yhteiskunta tarvitsee sitä toimiakseen. Hän esittää myös, että kvanttimekaniikka voi tarjota ”jatkuvan epävarmuuden lähteen todellisuuden perustasolla” siten, että determinismiä ei ole olemassa.
lopuksi Kurzweil käsittelee identiteettiä futuristisilla skenaarioilla, joissa kloonataan ei-biologista versiota jostakusta, tai vähitellen muutetaan sama henkilö ei-biologiseksi kokonaisuudeksi yksi leikkaus kerrallaan. Ensimmäisessä tapauksessa on houkuttelevaa sanoa, että klooni ei ole alkuperäinen henkilö, koska alkuperäinen henkilö on edelleen olemassa. Kurzweil sen sijaan päättelee, että molemmat versiot ovat yhtä sama henkilö. Hän selittää, että ei-biologisten järjestelmien etuna on ”kyky tulla kopioiduksi, varmuuskopioitua ja uudelleen luoduksi”, ja tähän ihmisten on vain totuttava. Kurzweil uskoo identiteetin ”säilyvän informaatiomallin jatkuvuuden kautta, joka tekee meistä” ja että ihmiset eivät ole sidottuja tiettyyn ”substraattiin” kuten biologia.
nopeutuvan paluun laki
kiihtyvän paluun laki on pohjana kaikille näille spekulaatioille digitaalisten aivojen luomisesta. Se selittää, miksi laskentakapasiteetti kasvaa heikentymättä vielä Mooren lain umpeuduttuakin, minkä Kurzweil ennustaa tapahtuvan vuoden 2020 tienoilla. Mikropiirit, nykyinen tapa luoda tietokonesiruja, häipyvät parrasvaloista, kun taas jokin uusi kehittyneempi tekniikka ottaa löysän. Se on tämä uusi teknologia, joka vie meidät massiiviseen laskentaan, jota tarvitaan keinotekoisten aivojen luomiseen.
kun eksponentiaalinen kehitys jatkuu Singulariteettiin ja sen yli, Kurzweil sanoo ”yhdistymme älykkääseen teknologiaan, jota luomme”. Sieltä älykkyys laajenee nopeasti ulospäin. Kurzweil jopa pohtii, onko valonnopeus todella luja raja sivilisaation kyvylle asuttaa maailmankaikkeutta.