Hur man skapar ett sinne
Tankeexperimentredigera
Kurzweil öppnar boken genom att påminna oss om vikten av tankeexperiment i utvecklingen av stora teorier, inklusive evolution och relativitet. Det är värt att notera att Kurzweil ser Darwin som ”en bra utmanare” för den ledande forskaren i 19th century. Han föreslår sina egna tankeexperiment relaterade till hur hjärnan tänker och kommer ihåg saker. Till exempel ber han läsaren att recitera alfabetet, men sedan att recitera alfabetet bakåt. Svårigheten att gå bakåt antyder”våra minnen är sekventiella och i ordning”. Senare ber han läsaren att visualisera någon han bara har träffat en eller två gånger, svårigheten här antyder ”det finns inga bilder, videor eller ljudinspelningar lagrade i hjärnan” bara sekvenser av mönster. Så småningom avslutar han hjärnan använder en hierarki av mönsterigenkännare.
Mönsterigenkänningsteori för MindEdit
Kurzweil säger att neocortex innehåller cirka 300 miljoner mycket allmänna mönsterigenkännare, ordnade i en hierarki. Till exempel, för att känna igen ett skrivet ord kan det finnas flera mönsterigenkännare för varje bokstavslag: diagonalt, horisontellt, vertikalt eller krökt. Utsignalen från dessa igenkännare skulle matas in i mönsterigenkännare på högre nivå, som letar efter mönstret av slag som bildar ett brev. Slutligen använder en ordnivåigenkännare utmatningen från bokstavsigenkännare. Samtidigt matar signalerna både ”framåt”och ” bakåt”. Till exempel, om en bokstav är dold, men de återstående bokstäverna indikerar starkt ett visst ord, kan ordnivåigenkännaren föreslå för bokstavsigenkännaren vilken bokstav du ska leta efter, och bokstavsnivån skulle föreslå vilka slag du ska leta efter. Kurzweil diskuterar också hur man lyssnar på tal kräver liknande hierarkiska mönsterigenkännare.
Kurzweils huvudavhandling är att dessa hierarkiska mönsterigenkännare används inte bara för att känna världen utan för nästan alla aspekter av tanken. Kurzweil säger till exempel att minnesåterkallande är baserat på samma mönster som användes när man kände världen i första hand. Kurzweil säger att lärande är avgörande för mänsklig intelligens. En datorversion av neocortex skulle ursprungligen vara som en nyfödd bebis, oförmögen att göra mycket. Endast genom upprepad exponering för mönster skulle det så småningom självorganisera och bli funktionellt.
Kurzweil skriver mycket om neuroanatomi, av både neocortex och”den gamla hjärnan”. Han citerar nyligen bevis för att sammankopplingar i neocortex bildar en nätstruktur, vilket antyder för honom en gemensam algoritm över ”alla neokortiska funktioner”.
Digital hjärnaredigera
Kurzweil next skriver om att skapa en digital hjärna inspirerad av den biologiska hjärnan han har beskrivit. En befintlig ansträngning han pekar på är Henry Markrams Blue Brain Project, som försöker skapa en fullständig hjärnsimulering av 2023. Kurzweil säger att den fullständiga molekylära modelleringen de försöker kommer att vara för långsam, och att de måste byta i förenklade modeller för att påskynda den första självorganisationen.
Kurzweil anser att dessa storskaliga simuleringar är värdefulla, men säger att en mer explicit ”funktionell algoritmisk modell” kommer att krävas för att uppnå mänskliga intelligensnivåer. Kurzweil är inte imponerad av neurala nätverk och deras potential medan han är väldigt hausse på vektorkvantisering, dolda Markov-modeller och genetiska algoritmer eftersom han använde alla tre framgångsrikt i sitt taligenkänningsarbete. Kurzweil likställer mönsterigenkännare i neocortex med uttalanden i LISP programmeringsspråk, som också är hierarkiskt. Han säger också att hans tillvägagångssätt liknar Jeff Hawkins hierarkiska temporära minne, även om han känner att de hierarkiska dolda Markov-modellerna har en fördel i mönsterdetektering.
Kurzweil berör några moderna tillämpningar av avancerad AI inklusive Googles självkörande bilar, IBMs Watson som slog de bästa mänskliga spelarna i spelet Jeopardy!, Siri personliga assistent i Apple iPhone eller dess konkurrent Google Voice Search. Han kontrasterar den handkodade kunskapen om Douglas Lenats Cyc-projekt med det automatiska lärandet av system som Google Translate och föreslår att det bästa sättet är att använda en kombination av båda, vilket är hur IBMs Watson var så effektiv. Kurzweil säger att John Searle har utjämnat sin” kinesiska rum ” – invändning mot Watson och hävdar att Watson bara manipulerar symboler utan mening. Kurzweil tycker att den mänskliga hjärnan ”bara” gör hierarkisk statistisk analys också.
i ett avsnitt med titeln En strategi för att skapa ett sinne Kurzweil sammanfattar hur han skulle sätta ihop ett digitalt sinne. Han skulle börja med en mönsterigenkännare och ordna en hierarki för att självorganisera med hjälp av en hierarkisk dold Markov-modell. Alla parametrar i systemet skulle optimeras med hjälp av genetiska algoritmer. Han skulle lägga till i en” kritisk tänkande modul ” för att skanna befintliga mönster i bakgrunden för inkompatibiliteter, för att undvika att hålla inkonsekventa tankar. Kurzweil säger att hjärnan ska ha tillgång till” öppna frågor i varje disciplin ”och ha förmågan att” behärska stora databaser”, något som traditionella datorer är bra på. Han anser att den slutliga digitala hjärnan skulle vara”lika kapabel som biologiska att åstadkomma förändringar i världen”.
PhilosophyEdit
en digital hjärna med intelligens på mänsklig nivå väcker många filosofiska frågor, varav den första är om den är medveten. Kurzweil anser att medvetandet är” en framväxande egenskap hos ett komplext fysiskt system”, så att en dator som emulerar en hjärna skulle ha samma framväxande medvetande som den verkliga hjärnan. Detta står i kontrast till människor som John Searle, Stuart Hameroff och Roger Penrose som tror att det finns något speciellt med den fysiska hjärnan som en datorversion inte kunde duplicera.
en annan fråga är den fria viljan, i vilken grad människor är ansvariga för sina egna val. Fri vilja avser determinism, om allt är strikt bestämt av tidigare tillstånd, skulle vissa säga att ingen kan ha fri vilja. Kurzweil har en pragmatisk tro på fri vilja eftersom han känner att samhället behöver det för att fungera. Han föreslår också att kvantmekanik kan ge ”en ständig källa till osäkerhet på den mest grundläggande nivån av verkligheten” så att determinism inte existerar.
slutligen adresserar Kurzweil identitet med futuristiska scenarier som involverar kloning av en icke-biologisk version av någon, eller gradvis förvandlar samma person till en icke-biologisk enhet en operation i taget. I det första fallet är det frestande att säga att klonen inte är den ursprungliga personen, eftersom den ursprungliga personen fortfarande existerar. Kurzweil drar istället slutsatsen att båda versionerna är lika samma person. Han förklarar att en fördel med icke-biologiska system är ”förmågan att kopieras, säkerhetskopieras och återskapas” och det här är bara något som människor måste vänja sig vid. Kurzweil tror att identitet ”bevaras genom kontinuitet i informationsmönstret som gör oss” och att människor inte är bundna till ett specifikt ”substrat” som biologi.
lagen om accelererande återvändanderedigera
lagen om accelererande avkastning är grunden för alla dessa spekulationer om att skapa en digital hjärna. Det förklarar varför beräkningskapaciteten fortsätter att öka oförminskad även efter att Moores lag löper ut, vilket Kurzweil förutspår kommer att hända runt 2020. Integrerade kretsar, den nuvarande metoden för att skapa datorchips, kommer att blekna från rampljuset, medan någon ny mer avancerad teknik kommer att hämta slacken. Det är denna nya teknik som kommer att få oss till de massiva beräkningsnivåerna som behövs för att skapa en konstgjord hjärna.
när exponentiella framsteg fortsätter in i och bortom singulariteten, säger Kurzweil”vi kommer att smälta samman med den intelligenta tekniken vi skapar”. Därifrån kommer intelligensen att expandera utåt snabbt. Kurzweil undrar även om ljusets hastighet verkligen är en fast gräns för civilisationens förmåga att kolonisera universum.