Có những cuộc thảo luận giữa các nhà khoa học thần kinh, nhà nhận thức và triết học về việc liệu bộ não con người có thể được tạo ra hay tái tạo lại hay không. Những đột phá và khám phá hiện tại trong khoa học não bộ đang dần mở đường cho một thời kỳ mà bộ não nhân tạo có thể được tái tạo lại từ đầu. Một số người cho rằng nó nằm ngoài giới hạn của khả năng có thể, người thứ hai bận rộn với nhiều cách để tạo ra nó, người thứ ba đã làm việc hiệu quả cho nhiệm vụ trong một thời gian dài. Trong bài viết, chúng tôi sẽ xem xét các câu hỏi về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, triển vọng của nó, cũng như về các công ty và dự án lớn trong lĩnh vực này.
Khái niệm cơ bản
Bộ não nhân tạo tương ứng với một cỗ máy robot thông minh, sáng tạo và có ý thức như con người. Trong toàn bộ lịch sử nhân loại, nhiệm vụ này vẫn chưa được giải quyết hoàn toàn, nhưng những người theo thuyết vị lai cho rằng đây là vấn đề thời gian. Xem xét hiện đạicác xu hướng trong khoa học thần kinh, máy tính và công nghệ nano dự đoán rằng trí tuệ nhân tạo và não bộ sẽ xuất hiện trong thế kỷ 21, có thể vào năm 2050.
Các nhà khoa học đang xem xét một số cách để tạo ra trí thông minh nhân tạo. Trong trường hợp đầu tiên, các mô phỏng sinh học thực tế quy mô lớn về não người được thực hiện trên siêu máy tính. Trong trường hợp thứ hai, các nhà khoa học đang cố gắng tạo ra các thiết bị tính toán thần kinh đa hình song song khổng lồ có thể dễ dàng mô phỏng trên mô thần kinh.
Ý thức của con người về những bí ẩn thú vị nhất của khoa học và siêu hình học được coi là phức tạp nhất và có thể đạt được nhất. Các kết luận tương tự cũng được đưa ra bằng kỹ thuật đảo ngược bộ não con người.
Học máy
Học máy là trọng tâm của chiến lược phát triển "trí tuệ nhân tạo", vì điều này, các tế bào não của con người được nghiên cứu một cách toàn diện. Loại hình học tập này có tiềm năng lớn: nền tảng của nó bao gồm các thuật toán, công cụ phát triển, API và triển khai mô hình. Máy tính có khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng. Các công ty sáng tạo Amazon, Google và Microsoft đang tích cực sử dụng máy học.
Nền tảng học sâu
Học sâu là một phần của học máy. Nó dựa trên cách bộ não con người hoạt động và dựa vào các thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để thông tin lưu chuyển qua đó. Robot có thể "học" từ đầu vào và kết quả. Học sâu - Có triển vọngxu hướng trí tuệ nhân tạo, kết hợp với lượng lớn thông tin. Nó đã được chứng minh trong nhận dạng và phân loại mẫu. Deep Instinct, Fluid AI, MathWorks, Ersatz Labs, Sentient Technologies, Peltarion và Saffron Technology là những ví dụ về các công ty tiên phong trong lĩnh vực nghiên cứu trí thông minh này.
Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên
Lập trình ngôn ngữ thần kinh (NLP) nằm ở biên giới giữa máy tính và ngôn ngữ con người và là một công nghệ trí tuệ nhân tạo. Các chương trình máy tính có thể hiểu được lời nói của con người nói hoặc viết. Trong phần mềm Amazon Alexa, Apple Siri, Microsoft Cortana và Google Assistant, NLP được sử dụng để hiểu các câu hỏi của người dùng và cung cấp câu trả lời cho họ. Kiểu lập trình này được sử dụng rộng rãi trong các giao dịch kinh tế và dịch vụ khách hàng.
Thế hệ ngôn ngữ tự nhiên
Phần mềm NLG được sử dụng để chuyển đổi tất cả các loại dữ liệu thành văn bản có thể đọc được của con người, điều này đạt được thông qua nghiên cứu của bộ não. Nó là một công nghệ được đánh giá thấp với các ứng dụng như tự động hóa báo cáo tình báo kinh doanh, mô tả sản phẩm, báo cáo tài chính. Công nghệ giúp bạn có thể tạo nội dung do người dùng tạo với chi phí bổ sung có thể dự đoán được. Dữ liệu có cấu trúc được chuyển đổi thành văn bản với tốc độ cao, lên đến vài trang mỗi giây. Những người chơi thú vị trong thị trường này là Thông tin chi tiết tự động,Lucidworks, Attivio, SAS, Narrative Science, Digital Reasoning, Yseop và Cambridge Semantics.
Đại lý ảo
Trong khuôn khổ công nghệ trí tuệ nhân tạo, thuật ngữ "tác nhân ảo" và "trợ lý ảo" không thể thay thế cho nhau. Một số người cố gắng phân biệt giữa các khái niệm và họ đã thành công.
Trợ lý ảo là một loại trợ lý trực tuyến cá nhân. Tác nhân ảo thường được thể hiện dưới dạng các nhân vật AI máy tính có cuộc trò chuyện thông minh với người dùng. Họ có thể trả lời các câu hỏi và lợi thế chính của họ là khách hàng có thể nhận được trợ giúp 24 giờ một ngày.
Nhận dạng giọng nói
Nhận dạng giọng nói là khả năng một chương trình hiểu và phân tích các từ và cụm từ trong ngôn ngữ nói và chuyển đổi chúng thành dữ liệu bằng cách sử dụng thuật toán não nhân tạo tích hợp sẵn. Nhận dạng giọng nói được sử dụng trong công ty để định tuyến cuộc gọi, quay số bằng giọng nói, tìm kiếm bằng giọng nói và xử lý giọng nói thành văn bản. Một nhược điểm là chương trình có thể nhầm lẫn các từ do sự khác biệt trong cách phát âm và tiếng ồn xung quanh. Phần mềm nhận dạng giọng nói ngày càng được cài đặt nhiều hơn trên các thiết bị di động. Nuance Communications, OpenText, Verint Systems và NICE đang phát triển trong lĩnh vực này.
Phần cứng nhúng AI
Các thiết bị được nhúng AI, chip và đơn vị xử lý đồ họa (GPU) đã trở nên phổ biến. Google đã tích hợp vàotrí tuệ nhân tạo phần cứng, lấy làm cơ sở cho sự phát triển của viện não người. Tác động của việc tích hợp AI với phần mềm vượt xa các ứng dụng tiêu dùng như giải trí và chơi game. Đây là một loại công nghệ mới sẽ được sử dụng để thúc đẩy quá trình học sâu. Những phát triển như vậy được thực hiện bởi Google, IBM, Intel, Nvidia, Allluviate và Cray.
Quản lý Quyết định
Quản lý quyết định kinh doanh trong các sản phẩm sáng tạo (ví dụ như robot với trí tuệ nhân tạo) bao gồm tất cả các khía cạnh của thiết kế và quy định của hệ thống tự động. Điều cần thiết đối với các tổ chức là quản lý các tương tác giữa nhân viên, khách hàng và nhà cung cấp.
Quản lý quyết định cải thiện quy trình lựa chọn thay thế, ở đây tất cả thông tin có thể được sử dụng cho ưu tiên tốt nhất, trong khi nhấn mạnh vào khả năng cơ động, tính nhất quán, độ chính xác của việc ra quyết định. Quản lý quyết định có tính đến các hạn chế về thời gian và các rủi ro đã biết.
Các tổ chức ngân hàng, bảo hiểm và dịch vụ tài chính đang tích hợp phần mềm quyết định hàng ngày vào quy trình dịch vụ khách hàng của họ.
Trang bị thần kinh
SyNAPSElà chương trìnhdo DARPA tài trợ nhằm phát triển các hệ thống vi xử lý thần kinh cấu trúc ánh xạ cho trí thông minh và vật lý của não. Nền tảng này đang tìm kiếm câu trả lời cho câu hỏi chính: liệu có thể tạo ra một bộ não nhân tạo không? Lúc đầumạng nơ-ron được thử nghiệm trong mô phỏng trên một siêu máy tính, sau đó mạng được xây dựng trực tiếp trong phần cứng. Vào tháng 10 năm 2011, một chip thần kinh đa hình nguyên mẫu chứa 256 tế bào thần kinh đã được trình diễn. Công việc đang được tiến hành để tạo ra một hệ thống nhiều chip có khả năng mô phỏng 1 triệu tế bào thần kinh đỉnh cao và 1 tỷ khớp thần kinh.
Mô hình hóa mạng thần kinh
Dự án Blue Brain là một nỗ lực nhằm tái tạo lại bộ não và tủy sống của con người bằng cách sử dụng các mô phỏng máy tính ở cấp độ phân tử. Dự án được thành lập vào tháng 5 năm 2005 bởi Henry Markram tại Trường Bách khoa Bang Lausanne (EPFL) ở Thụy Sĩ. Mô phỏng chạy trên siêu máy tính IBM Blue Gene, do đó có tên là Blue Brain. Tính đến tháng 11 năm 2018, các mô phỏng đang được thực hiện trên các tế bào trung mô có chứa khoảng 10 triệu tế bào thần kinh và 10 tỷ khớp thần kinh. Một mô phỏng quy mô đầy đủ của bộ não con người với 186 tỷ tế bào thần kinh của nó được lên kế hoạch vào năm 2023.
Spaun, một mạng thống nhất với kiến trúc con trỏ ngữ nghĩa, được tạo ra bởi Chris Eliasmit và các đồng nghiệp tại Trung tâm Khoa học Thần kinh Lý thuyết (CTN) tại Đại học Waterloo ở Canada. Tính đến tháng 12 năm 2018, Spaun là mô phỏng não lớn nhất thế giới. Mô hình này chứa 2,5 triệu tế bào thần kinh, đủ để nó nhận ra danh sách các số, thực hiện các phép tính đơn giản.
SpiNNaker là một siêu máy tính thần kinh đa hình công suất thấphiện đang được xây dựng tại Đại học Manchester ở Vương quốc Anh. Với hơn một triệu lõi và một nghìn tế bào thần kinh mô phỏng, cỗ máy sẽ có khả năng mô phỏng một tỷ tế bào thần kinh. Thay vì triển khai một thuật toán cụ thể, SpiNNaker sẽ trở thành một nền tảng nơi bạn có thể thử nghiệm các thuật toán khác nhau. Các loại mạng nơ-ron khác nhau có thể được thiết kế và chạy trên một máy, do đó mô phỏng các loại nơ-ron và các mẫu giao tiếp khác nhau. SpiNNaker là một từ viết tắt có nguồn gốc từ Spi King Nural.
Brain Corporation là một công ty nghiên cứu nhỏ phát triển các thuật toán và bộ vi xử lý mới làm nền tảng cho hệ thần kinh sinh học. Công ty được thành lập vào năm 2009 bởi nhà thần kinh học tính toán Evgeny Izhikevich và nhà kinh doanh / khoa học thần kinh Allen Gruber. Nghiên cứu của họ tập trung vào các lĩnh vực sau: nhận thức thị giác, điều khiển động cơ và điều hướng tự động. Mục tiêu của công ty là trang bị hệ thống thần kinh nhân tạo cho các thiết bị tiêu dùng như điện thoại di động và robot gia dụng. Nghiên cứu được tài trợ một phần bởi Qualcomm, nằm trong khuôn viên Qualcomm ở San Diego, California. Không có sản phẩm cụ thể nào vẫn chưa được phát hành hoặc công bố, nhưng công ty vẫn tiếp tục phát triển và đã tích cực tuyển dụng nhân viên mới kể từ tháng 2 năm 2018.
Nghiên cứu Liên quan
Google X Lab là một phòng thí nghiệm bí mật, nơi Google thử nghiệm các công nghệ trong tương lai. Các dự án mà công tycác tác phẩm không được công khai, nhưng được cho là dựa trên robot và trí tuệ nhân tạo. Thông tin chi tiết về phòng thí nghiệm lần đầu tiên xuất hiện trong một bài báo của New York Times vào tháng 11 năm 2011. Ấn phẩm nói rằng phòng thí nghiệm nằm ở Bay Area, California. Ai cũng biết rằng những người sáng lập Google rất quan tâm đến việc nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và đang đầu tư theo hướng này. Năm 2006, một bản ghi nhớ của công ty nói rằng Google muốn xây dựng phòng nghiên cứu AI tốt nhất thế giới.
Russia 2045, được gọi là Sáng kiến 2045 hoặc Dự án Avatar, là một dự án dài hạn đầy tham vọng nhằm mục đích có avatar người máy vào năm 2020, cấy ghép não vào năm 2025 và não nhân tạo vào năm 2035. Chương trình được phát động vào năm 2011 bởi ông trùm truyền thông Nga Dmitry Itskov. Nó nhằm mục đích tạo ra một tổ chức não người thông qua một mạng lưới toàn cầu gồm các nhà khoa học làm việc cùng nhau vì lợi ích của nhân loại và sự phát triển có hệ thống của công nghệ. Một số nhà khoa học Nga đã nhận được các khoản đầu tư từ Itskov cho nghiên cứu của họ. Ngoài ra, Itskov đang tìm kiếm thêm nguồn tài trợ từ các cá nhân, tổ chức từ thiện có giá trị ròng cao và các chính phủ quốc gia và quốc tế.
Dự án thú vị tiếp theo là một chương trình của Đại học Boston và Hewlett Packard (HP) có tên Moneta. Một nhóm HP do Greg Snyder lãnh đạo đang xây dựng một nền tảng mạng nơ-ron có tên Cog Ex Machina có thểlàm việc trong GPU và máy tính của tương lai dựa trên memristor. Phòng thí nghiệm Hình thái học thần kinh tại Đại học Boston, do Massimiliano Versace đứng đầu, đã tạo ra một bộ não nhân tạo mô-đun, Moneta, chạy trên Cog Ex Machina. Từ viết tắt của Modular Neural Exploring Travel Agent.
Khung thời gian
Câu hỏi chắc chắn được đặt ra là khi nào một bản sao kỹ thuật số của não và tủy sống có thể được tổng hợp.
Thật không may, điều này sẽ không đến sớm. Dự đoán của Kurzweil về khả năng mô phỏng não vào năm 2030 có vẻ quá ngắn, chỉ 12 năm nữa. Hơn nữa, những tương tự của ông với Dự án Bộ gen người tỏ ra không thỏa đáng. Ngoài ra, nhiều nhà khoa học có thể đang di chuyển theo một số hướng cụt.
Tương tự, những dự đoán của Goertzel về sự thành công của phương pháp tiếp cận dựa trên quy tắc trong những thập kỷ tiếp theo có vẻ lạc quan quá mức. Mặc dù có lẽ không phải là không thể với phương pháp đào tạo AI của anh ấy.
Theo kịch bản có thể xảy ra, việc tạo ra mật mã hoặc hình thái của não người là có thể xảy ra sau 50-75 năm nữa. Tuy nhiên, ngày tháng khá khó đoán, mặt khác là sai số trong khoa học thần kinh và tốc độ thay đổi. Năm 2050 là một loại lỗ đen khi nói đến các dự đoán.
