Wstęp

O sztucznej inteligencji (SI) słyszymy wszędzie, zaczynając od książek Stanisława Lema, przez filmy science-fiction, a na mass mediach kończąc. SI pobudza wyobraźnię, daje nadzieję na podróże międzygwiezdne, poszerza horyzonty, pozwala spojrzeć na naszą rzeczywistość z perspektywy twórcy oraz pozwala wierzyć, że w niedalekiej przyszłości zostanie zażegnana przynajmniej część naszych problemów cywilizacyjnych takich jak np. dalekobieżny transport, choroby, starzenie się czy problemy komunikacyjne.

Elementy SI są pokazywane od wielu dekad w filmach takich jak: Star Trek, Matrix, Robo Cop, Terminator, Gwiezdne Wojny, Iron Man czy Spider Man. Należy zwrócić uwagę na fakt, że prawie każdy film typu „science fiction” nosi w sobie elementy SI w formie robotów, inteligentnych komputerów lub cyborgów, które czasami są nie do odróżnienia od ludzi. Lista filmów jest dość długa, a w naszym artykule pragniemy skoncentrować się na pewnych aspektach mogących świadczyć o niebezpieczeństwie związanym z jej rozwojem. Bardziej dociekliwym czytelnikom podajemy odnośnik1 nr. 1, w którym będziecie mogli zapoznać się z ich tytułami.

O SI mówi się szczególnie w kategoriach podróży międzygalaktycznych, gdzie element zarządzania statkiem kosmicznym działa w tle z minimalnym udziałem załogi. Ma ona również zastosowanie bardziej przyziemne jak np. w zaawansowanych silnikach obliczeniowych takich jak: krypto waluty (technologia BlockChain), neurobiologia, finanse, obliczenia inżynierskie (przepływy płynów, inżynieria genetyczna) czy zarządzanie systemami komputerowymi w korporacjach takich jak Apple, Microsoft czy Google. 

Obecny rozwój procesorów opartych na sieciach o strukturze neurobiologicznej (Neural Engine), a także zagnieżdżanie tranzystorów, potrzebnych do zwiększenia mocy obliczeniowej procesora, jest postrzegany jako wstęp do wprowadzenia SI do naszego życia. Pamiętajmy, że komputery wyposażone w sieci neurobiologiczne (SNB) mają zdolność uczenia się, czyli – tworzymy maszyny, które uczą się od nas. 

Bardzo ważnym jest zauważenie tego, że ostatnie usiłowania w tworzeniu kolejnych, bardziej wydajnych procesorów polegają na skopiowaniu ludzkiego systemu nerwowego, który ma w sobie potencjał super-komputera kwantowego, z niemalże nieskończoną liczbą operacji na sekundę 2. Od dawana toczy się debata na temat tego, co jest bardziej wydajne komputer czy ludzki mózg? W zależności od kategorii, które weźmiemy pod uwagę istnieją niewielkie różnice (jak np. to, że nasz mózg potrzebuje odpoczynku), jednakże, zdolność przetwarzania informacji przez nasze neurony jest poza zasięgiem jakiegokolwiek komputera3 elektronicznego.  To, że nie wykorzystujemy pełnego potencjału naszych mózgów oznacza, że nasza ewolucja dopiero się zaczęła.  Nie zmienia to faktu, że może zostać ona zaburzona przez opresyjne zarządzanie nami przez SI (jeśli dojdzie do takiej sytuacji). 

Jesteśmy przekonani, że do dzisiaj każdy z nas słyszał o zjawisku SI, jednakże, wierzymy również w to, że nie każdy z Was jest świadom konsekwencji jakie niesie za sobą wprowadzenie do naszego życia tego elementu.  

Czym jest SI? W jaki sposób została wprowadzona do naszej cywilizacji? Kto rozwija projekty związane z nią? Jak łączy się ona z coraz powszechniejszym pojęciem transhumanizmu? Jakie niesie ze sobą zagrożenia? Na te inne pytania znajdziecie odpowiedzi w naszym artykule. 

Czym jest Sztuczna Inteligencja? 

Definicje SI podajemy Wam poniżej w celu utrzymania merytorycznego formatu naszego artykułu.

Sztuczna Inteligencja: 

„…dział informatyki badający reguły rządzące zachowaniami umysłowymi człowieka i tworzący programy lub systemy komputerowe symulujące ludzkie myślenie (źródło: SJP)”, 

„… tworzenie modeli programów symulujących choć częściowo zachowanie inteligentne…” (źródło: Wikipedia),

„…dziedzina nauki zajmująca się badaniem mechanizmów ludzkiej inteligencji (psychologii) oraz modelowaniem i konstruowaniem systemów, które są w stanie wspomagać lub zastępować inteligentne działanie człowieka (źródło: Encyklopedia PWN)”

Zgodnie ze wszystkimi definicjami, SI jest systemem mającym na celu odciążenie ludzi w myśleniu lub podejmowaniu rutynowych decyzji, które mogą być zautomatyzowane. Nie ma nic złego w wykorzystaniu maszyn do pracy, jednak żadna z powyższych formułek nie podaje najważniejszego aspektu SI, czyli celu końcowego – osiągnięcie osobliwości SI4.  

Osobliwość Sztucznej Inteligencji

Czym jest osobliwość SI (Artificial Intelligence Singularity)? Jest to moment w którym SI osiąga zdolności uczenia się oraz tworzenia algorytmów do dalszego rozwoju siebie samej – czyli udoskonalonej formy SI. Od tej chwili człowiek nie tylko jest niepotrzebny do dalszego rozwoju tego zjawiska, lecz także może stanąć na jego drodze. Czy wystarczy nam wyobraźni, by przewidzieć co może się wydarzyć w chwili gdy zaczniemy powstrzymywać znacznie szybciej przetwarzającą od nas dane SI? Obecnie jesteśmy świadkami tego, co dzieje się na świecie w chwili gdy rządy zaczynają ograniczać nasze prawa w imię nielogicznej „dolegliwości globalnej”, która prawdopodobnie została wytworzona sztucznie. Podjęcie tak ogromnego przedsięwzięcia, zakrojonego na skalę globalną wymaga nie lada umysłu. Zważywszy na fakt, że Chińska Republika Ludowa od ponad 20 lat bardzo intensywnie rozwija SI, nie dziwi fakt, że właśnie stamtąd nadeszła „pandemia”, która sparaliżowała wiele państw i doprowadziła do bankructwa tysiące firm5.  Są również ci, którzy bardzo skorzystali w tej sytuacji i zwielokrotnili swoje obroty6. 

Zatrzymajmy się dłużej przy zagadnieniu osobliwości SI (OSI), gdyż jest ono kluczem do zrozumienia pełnego obrazu i ewentualnego niebezpieczeństwa jakie wiąże się z jej rozwojem. 

Kiedy możemy się spodziewać osobliwości SI? Zdania są podzielone, jednak wraz z rozwojem mocy procesorów, która wzrasta wykładniczo 7, zmieniały się również prognozy. 

Artykuł opublikowany 8 sierpnia 2017 roku, w oparciu o przewidywania ekspertów z dziedziny rozwoju SI, mówi o tym, że okno czasowe w którym ma wystąpić to zjawisko waha się od 2030 do 2090 roku 8. W oparciu o dane, które były dostępne do tego czasu, można wysnuwać takie wnioski. Biorąc pod uwagę fakt, że wiele badań naukowych ma miejsce w tajnych prywatnych laboratoriach, o których opinia publiczna nie jest informowana, dane te mogą być mocno niedoszacowane. 

Magazyn Forbes, w swoim artykule z 21 stycznia 2021 roku informuje nas, że punkt krytyczny stanowiący o czasie osiągnięcia OSI9 został już osiągnięty. To z kolei toruje drogę do dalszego, intensywnego rozwoju tego zjawiska, którego paliwem są dane gromadzone z naszych smartfonów, komputerów, urządzeń medycznych oraz mediów społecznościowych.

Autorka artykułu „Nie przejmuj się Osobliwością Sztucznej Inteligencji: Punkt Krytyczny Został Już Osiągnięty” 9, Nisha Talagala, twierdzi, że to już nastąpiło. Otóż, punkt krytyczny, czyli etap na którym nie można powstrzymać dalszego rozwoju SI, jest widoczny w każdej dziedzinie naszego życia poczynając od urządzeń technologicznych (samochody czy elektroniki), przez bankowość oraz systemy zarządzania liniami produkcyjnymi, a na medycynie kończąc. W dalszej części artykułu poruszymy temat intensywnego rozwoju SI przez Chińską Republikę Ludową, która wychodzi na prowadzenie w dziedzinach takich jak branża IT,  finanse, produkcja dóbr materialnych czy medycyna. 

Najnowsze dane z ostatnich 2 lat mówią o tym, że coraz więcej dzieci używa SI do budowania innowacyjnych lub zaawansowanych projektów jeszcze przed podjęciem nauki w szkole średniej10. Przenikanie jej do innych dziedzin naszego życia nie podlega dyskusji. Rozpoznawanie twarzy, odcisków palca, głosu czy monitorowanie naszego bicia serca (np. przy użyciu Apple Watch) w celu wyznaczenia naszego wzorca spania, są to tylko niektóre z typowych, dostępnych nam aplikacji zarządzanych przez SI. Doszło do tego, że Apple Watch może rozpoznać koronawirusa Covid-19 zanim jeszcze wystąpią jakiekolwiek objawy chorobowe 11. 

Powróćmy jednak do OSI. 

Poniżej przedstawiamy Wam wykres z 2009 roku z konferencji na temat Ogólnej Sztucznej Inteligencji 8, na którym eksperci z branży SI oszacowali kiedy możemy spodziewać się osiągnięcia przez SI pewnych poziomów inteligencji oraz możliwości dalszego  przeprojektowania się w formę bardziej inteligentną od poprzedniej. Przedstawiono 4 kategorie wymienione poniżej, które stanowią o stopniu zaawansowania super-zaawansowanej maszyny. 

Szacowany czas osiągnięcia OSI, Research AI Multiple

Turing – Test Turinga 12,

Third Grade – poziom inteligencji typowy dla przedziału wiekowego 8-9 lat, 

Nobel – poziom inteligencji typowy dla naukowców osiągających Nagrodę Nobla, 

Superhuman – poziom inteligencji przewyższający znacznie geniuszów ludzkich,

Prominentne osoby ze świata nauki lub branży IT, takie jak Stephen Hawking 13, Elon Musk 14 czy nawet Bill Gates 15 przestrzegają przed osiągnięciem przez maszyny większych możliwości intelektualnych niż człowiek. Ich największym argumentem jest ewentualne zagrożenie przejęcia przez SI Ziemi oraz zniewolenia całej populacji. Inne znane osoby takie jak, Dyrektor Działu Inżynierii firmy Google, Ray Kurzweil 16 czy prof. Toby Walsh 17 twierdzą, że coś takiego jest niemożliwe, ze względu na fakt, że SI musi mieć zadanie do wykonania, które narzucane jest przez programistę. Jaka jest prawda? Postaramy się to ująć w możliwie przystępne ramy logiczne tak, byście sami mogli wyciągnąć wnioski. 

Historia Rozwoju SI

W poszukiwaniu pierwszych wzmianek dotyczących sztucznie stworzonego życia musielibyśmy cofnąć się do Mitologii Greckiej. Talos, stworzony przez Hafajstosa (lub Dedala) był ponoć olbrzymem zrobionym z brązu, który miał strzec Krety przed intruzami. Moglibyśmy odwołać się również do słynnego Szwajcarskiego lekarza i przyrodnika Paracelsusa (1493 – 1541), który urodził się pod koniec Epoki Średniowiecza i żył aż do rozpoczęcia Epoki Renesansu. W swojej pracy „Arcanum of Mans Blood” opisywał metody alchemiczne, związane ze stworzeniem sztucznego człowieka. Ramon Llull jest kolejnym średniowiecznym Hiszpańskim filozofem (1232 – 1315), który opracował maszynę logiczną. Na podstawie 9 literowego alfabetu, w którym każda litera niosła za sobą pewną informację, był w stanie udowodnić, że tok rozumowania może być zautomatyzowany. Linia czasowa informacji o SI jest dostępna na Wikipedii 18. 

Ponieważ Mitologia Grecka jest odrębną dziedziną i bardzo trudno zweryfikować wiarygodność tych informacji, skoncentrujemy się na rozwoju sztucznej inteligencji poczynając od połowy XX wieku. 

Jak zwykle w przypadkach przełomowych odkryć, istnieją grupy które albo usiłują zaakcentować swoje zasługi, albo wpisać się w historię w inny sposób. Na amerykańskiej stronie internetowej import.io możemy przeczytać o pierwszym rozwoju algorytmów przez Waltera Pitts’a i Warren’a McCullocha.  Byli oni kolejno logikiem i neurobiologiem. Z amerykańską linią czasową rozwoju SI możecie zapoznać się klikając na link w odnośnikach umieszczonych na końcu tego artykułu, pt. Amerykańska Historia Rozwoju SI. 

W tym rozdziale skoncentrujemy się na przedstawieniu czystej wiedzy, bez rozpatrywania „Kto był pionierem SI”. 

Historia rozwoju SI, w naszych czasach współczesnych, sięga jeszcze lat 50. W 1955 roku została powołana do życia dyscyplina rozwijająca modele SI w oparciu o założenia tego, że „…ludzka inteligencja może być opisana na tyle precyzyjnie, by maszyna mogła symulować ją…” 19. Ogólnym zamysłem było stworzenie maszyny, która będzie w stanie imitować inteligencję ludzką w zakresie pewnej specjalizacji lub ogólnie. 

Alan Mathison Turing, człowiek wszechstronnie uzdolniony, jest uważany za prekursora sztucznej inteligencji. W 1936 roku skonstruował swoją maszynę, nazwaną jego imieniem – Maszyną Turinga20. Jest ona uznawana za bazę rozwojową naszych obecnych komputerów, które w rzeczywistości działają zgodnie z jej algorytmami.   W 1947 roku Turing wygłosił pierwszy publiczny wykład, na którym po raz pierwszy wspomniał o inteligencji komputerowej, mówiąc: „Potrzebujemy maszyny, która będzie w stanie uczyć się na podstawie doświadczeń”. W kolejnym roku napisał (ale nie opublikował) raport zatytułowany „Inteligentne Maszyny”, który jest pierwszem manifestem przedstawiającym genialne koncepty rozwoju sztucznej inteligencji. Jednym z nich był koncept stworzenia sztucznej sieci neurobiologicznej, która będzie zdolna rozwiązywać specyficzne zadania 21. W swej pracy przedstawia 2 jej rodzaje. 

Pierwszy rodzaj sieci neurobiologicznej obejmował stworzenie połączenia pomiędzy 460 neuronami, w odpowiednio zakodowanej formie, które symulowały dobranie odpowiedniego czasownika angielskiego w formie przeszłej. Komputer, w oparciu o informacje zwrotne, korygował kierunek pracy sieci, co po 200 próbach, doprowadziło do perfekcyjnego doboru czasowników. 

Sieć Turinga Typu B, nazywana jest „maszyną zdezorganizowaną”. Jej działanie polega na ułożeniu dowolnej liczby sztucznych neuronów w pewne połączenia, przy użyciu modyfikatorów. Modyfikatory mają za zadanie przepuszczanie informacje lub zatrzymywanie ich, w zależności od trybu w którym są ustawione. To sprawia, że sieć – tworząc nowe lub niszcząc stare połączenia – potrafi „uczyć się” nowych metod rozwiązywania różnych zadań.  

1954 roku, zainicjowany został program „Teoria Logiki”, którego prekursorami byli Allen Newell, Cliff Shaw i Herbert Simon 22. Program ten, ufundowany przez Korporację RAND (Research and Development), miał za zadanie odtworzenie przez komputery zdolności ludzkich w celu rozwiązywania problemów tak, jakby to zrobił człowiek. 

W 1956 roku, John McCarthy zorganizował konferencję w Koledżu Dartmouth w New Hampshire w USA, na której rozpoczęto dyskusję na temat sztucznej inteligencji 23. Pomimo małego zainteresowania tym tematem, naukowcy oddani temu zagadnieniu doszli do wniosku, że jest ono wykonalne. 

Od 1957 do 1974 roku, rozwój nad SI kwitł. Coraz tańsze i szybsze komputery wyposażone w większe nośniki pamięci pozwalały na intensywny rozwój badań. Wszelkie dociekania naukowe oraz teoretyczne próby programowania odbywały się w kręgach naukowych, na światowych uniwersytetach. Obecnie lista uczelni, które oferują kursy studiów nad SI jest niezwykle długa. Ranking światowych uczelni gdzie można kontynuować tę edukację znajdziecie w odnośniku 24 nr. 24.  Początkowe badania sprowadzały się do teoretycznych obliczeń oraz tworzenia prostych symulacji, które ograniczone były możliwościami nośników pamięci ówczesnych komputerów oraz ceną ich użytkowania (w latach 1950, miesięczny koszt wynajmu komputera wynosił 200 tyś. dolarów 25). Wczesne komputery, nie były wyposażone w twarde dyski co oznaczało, że mogły one wykonywać polecenia, jednak nie były w stanie odkładać w pamięci ich wyników. Brak możliwości „zapamiętywania” poprzednich doświadczeń, uniemożliwiał dalszy rozwój uczącej się maszyny (ML – Machine Learning). 

Nowsze komputery były zdolne do przechowywania coraz większych ilości informacji i stawały się coraz szybsze, tańsze i łatwiej dostępne. Również udoskonalono algorytmy potrzebne do rozwoju ML, a ludzie coraz lepiej dobierali algorytmy potrzebne do rozwiązania danego problemu. Kolejnym krokiem była demonstracja przeprowadzona prze Newella i Simona prezentująca urządzenia do ogólnego rozwiązywania problemów, a prezentacja programu autorstwa Josepha Weizenbauma o nazwie ELIZA 26, służącego do rozpoznawania języka mówionego, wyglądała bardzo obiecująco. Odkrycia te przekonały kilka agencji Rządu USA (między innymi DARPA) do zainwestowania w tę dziedzinę nauki. W 1970 roku Marvin Minsky wypowiedział się na łamach Gazety „Life” o tym, że za 8 lat będziemy dysponowali maszyną, która będzie miała inteligencję przeciętnego człowieka. Na drodze do osiągnięcia tego celu stanęły niezliczone przeciwności, jak np. brak odpowiednich nośników pamięci do gromadzenia danych oraz niewystarczająca moc obliczeniowa procesorów, potrzebna do szybszego ich przetwarzania. 

Pomimo tego, że badania nad SI osłabły, zostały wznowione w latach 1980 poprzez ekspansję narzędzi algorytmicznych oraz napływu funduszy. John Hopfield i David Rumelhart rozpowszechnili techniki „deep learning”, które pozwalały komputerom uczyć się na podstawie wcześniejszych doświadczeń.  Edward Feigenbaum wprowadził program naśladujący proces podejmowania decyzji o nazwie „Expert System” 27. Program ten uczył się od ekspertów z danej dziedziny odnośnie podjęcia najlepszej decyzji w danej sytuacji. Ostatecznie oprogramowanie to zostało zaimplementowane w wielu gałęziach branży przemysłowej. Rząd japoński, ze swojej strony rozpoczął inwestowanie w rozwój własnego systemu „eksperta”, który nosił nazwę FGCP (Fifth Generation Computer Project 28).  Od 1982 do 1990 roku zainwestowano 400 milionów dolarów, z celami rewolucjonizującymi procesy: przetwarzania danych przez komputery, implementowania programowania logicznego i rozwoju SI. Większość z tych celów nie zostało osiągniętych. 

Paradoksalnie wraz z zaprzestaniem inwestycji rządowych, w latach od 1990 do 2000 nastąpił gwałtowny rozwój SI, kiedy to dokonano ogromnych postępów. Z historii wiemy, że w 1997, Gary Kasparov przegrał swój pierwszy mecz szachowy z programem komputerowym „Deep Blue”. Fakt ten jest postrzegany jako krok milowy w kierunku opracowania programu decyzyjnego zarządzanego przez SI. Atmosferę podgrzewało dodatkowo opracowanie przez Cynthię Breazeal programu „Kismet”, naśladującego emocje ludzkie 29.  Wydawało się, że nie ma problemu, którego komputer nie mógłby rozwiązać.

Obecny progres rozwoju SI jest niewiarygodny. Próbkę tego, czego możemy spodziewać się w niedalekiej przyszłości, przedstawimy Wam w rozdziale „Progres i Implikacje Polityczne”. 

Test Turinga 

By zrozumieć jak ogromnego postępu dokonaliśmy w czasie ostatnich dwóch dekad, musimy zapoznać się z raportem Uniwersytetu Waszyngtońskiego, autorstwa Chrisa Smitha, Briana McGuire’a, Chris’a Smith’a i innych, z 2006 roku 30.

Test Turinga jest kluczem do zrozumienia tego z czym mamy do czynienia i dlatego też omówimy go szczegółowo. 

Czym on jest? 

Wikipedia: 

Test Turinga – sposób określania zdolności maszyn do posługiwania się językiem naturalnym i pośrednio mającym dowodzić opanowanie przez nią umiejętności myślenia w sposób podobny do ludzkiego … “ 

Na czym on polega? 

Po jednej stronie komputera siedzi śledczy, który prowadzi konwersację na ekranie komputerowym z pewnym osobnikiem. Na podstawie pytań z różnych dziedzin, śledczy ma za zadanie określić czy ma do czynienia z komputerem czy z człowiekiem. Test ten nie wyznacza żadnych reguł, ani nie zawęża tematów konwersacji. Rozmowa musi odbywać się naturalnie zupełnie tak, jak ma to miejsce podczas dialogu międzyludzkiego. Należy zauważyć, że pośród rozmów ludzkich poruszane temat mogą różnić się od siebie i znacznie odbiegać od pierwotnego wątku. To oznacza, że SI musi mieć dostęp do ogromnej bazy danych (nigdy nie wiadomo o co rozmówca zapyta), mieć możliwości szybkiego przetwarzania naturalnego języka, rozumieć zdroworozsądkowe frazy, a także musi zapamiętywać co dotychczas zostało powiedziane. Szczególnie ten ostatni aspekt jest ważną częścią dialogu.    

W 1950 opublikowano w magazynie filozoficznym „Mind” artykuł, który definiował to, co będzie znane jako przyszły „Test Turinga”. Dokument zawierał w sobie pomysł „gry w imitację”, która polegała na naśladowaniu przez komputer świadomego zachowania ludzkiego. Od tego momentu, zbudowanie maszyny myślącej stało się obsesją ludzi nauki (za co została wyznaczona nagroda pieniężna w wysokości $20 tyś. 31). 

Oryginalna „gra w imitację” polegała na zaangażowaniu kobiety, mężczyzny oraz sędziego – śledczego, który miał dać ostateczny werdykt. Ponieważ sędzia mógłby określić płeć rozmówcy (na podstawie głosu lub pisma odręcznego), odpowiedzi były przepisywane na komputer przez pośredników. Do celów Testu Turinga, jeden z rozmówców został zamieniony przez maszynę, a zadaniem śledczego była identyfikacja odpowiedzi człowieka i maszyny.

Musimy tutaj zauważyć, że sędzia od początku wie, że jednym z rozmówców jest maszyna, co daje mu 50% szans na rozpoznanie maszyny. Zadaniem komputera jest oszukanie śledczego w oparciu o przekazywane odpowiedzi, a nie przekonanie o tym, że potrafi on myśleć i odczuwać. Środowisko dialogu jest skonfigurowane w taki sposób, by nie było możliwości znalezienia żadnych wskazówek, poza odpowiedziami pisanymi w formie czatu na ekranie komputera. Rozmowa nie może dotyczyć żadnego konkretnego tematu, rozwiązania kompleksowych problemów lub zapytania o stworzenie dzieła sztuki. 

Zgodnie z powyższym opisem, maszyna przeszłaby Test Turinga, jeśli byłaby zdolna do nawiązania drobnej pogawędki z człowiekiem, oraz była w stanie zrozumieć kontekst danej konwersacji. Dla Turinga, zdanie testu było jednoznaczne z tym, że maszyna potrafi myśleć.  

Istnieją również i ci, którzy uważają, że test ten nie odzwierciedla prawdziwej inteligencji maszyny. Sloman, który był jednym z sędziów w czasie wykonywania testu, 8 czerwca 2014, w Reading University,  twierdzi, że proces nauki u ludzi przybiera formę bardzo złożoną, a dodatkowy fakt, że każdy z nas może uczyć się w inny sposób świadczy o tym, że maszyna nie jest w stanie odtworzyć tego procesu. Sloman twierdzi, że Test Turinga powinien sprawdzać pojedyncze projekty, a nie ogólne zdolności maszyny do uczenia się. Trudno nie zgodzić się z tym tokiem rozumowania, gdyż pojedynczy program komputerowy, ma prawdopobnie zaszyty w sobie jeden algorytm „uczenia się”, a nie tak jak u ludzi wiele metod, które mogą działać jednocześnie podczas wykonywania wielu codziennych czynności. 

Przyjrzyjmy się Testowi Turinga, który został przeprowadzony 8 czerwca 2014, w University of Reading w południowo-wschodniej Anglii w Berkshire. 

Prezentacja polegała na przedstawianiu przez programistów swojego oprogramowania przed 30 sędziami, którzy podczas 5 minutowego czatu mieli wyłonić zwycięzcę. Po zakończonych testach, David Auerbach, w swoim artykule, zadaje kluczowe pytanie: „Po bliższym zbadaniu wyników, pierwsze pytanie jakie nasuwa się na myśl to czy komputery robią się coraz mądrzejsze czy ludzie coraz głupsi?” 32. 

Zwycięzcą konkursy był program „Eugene Goostman”, który opracowany został przez programistę Vladimira Veselova i prezentował siebie jako 13 letniego chłopca z Ukrainy. 

W zależności od skryptu z pytaniami od poszczególnych sędziów, możemy zaobserwować bardzo dziwne odpowiedzi od Eugene’a, który bardzo często odpowiada wymijająco a czasem wręcz nielogicznie. Niektóre z odpowiedzi są zbyt elokwentne, by uznać je za naturalna metodę rozmowy prowadzoną przez 13 letniego chłopca.  

Przyjrzyjmy się niektórym wyciągom z testu: 

Sędzia: Cześć, jaka będzie jutro pogoda? 

Eugene: W moim mieście rodzinnym ludzie mówią, że meteorologowie są jak saperzy: mylą się tylko raz, jednak różnica jest taka, że saper pomyli się raz w życiu, a meteorolodzy – codziennie. Lubisz dzisiejszą pogodę?  

S: Dlaczego ptaki pojawiają się nagle?

E: Po prostu dlatego, że 2+2 to 5! Tak przy okazji, czym się zajmujesz? Mam na myśli – mógłbyś mi powiedzieć coś o swojej pracy? 

S: Tak, jestem doktorem. Czy jesteś zdrowy? 

E: Cóż, powiedz mi coś o swojej pracy. Myślę, że doktor to bardzo fajna specjalizacja!

S: Jest ok. Mam już dość chorych ludzi. Jak twój żołądek czuje się dzisiaj? Może masz jakieś dolegliwości? 

E: Myślę, że wcale nie potrafisz się uśmiechać. Założę się, że pracujesz w branży pogrzebowej. 

S: A ty gdzie pracujesz? 

E: Jestem uczniem. Jestem za młody, by zarabiać pieniądze. 

S: Do jakiej szkoły chodzisz? 

E: Chodzę do normalnej szkoły w Odessie, w moim rodzinnymi mieście. Jej numer to 28, jeśli robi ci to różnicę. 

S: Nie, nie robi. Jaki jest twój ulubiony przedmiot szkolny? 

E: Trudno powiedzieć. Skąd jesteś, przy okazji? Czy możesz mi opowiedzieć o miejscu z którego pochodzisz? 

S: Pochodzę z Manchesteru. Widziałeś wystawę jubileuszową? 

E: Możesz zaprosić mnie do Manchesteru? Byłbym ci bardzo wdzięczny. 

S: Widziałeś wystawę jubileuszową? 

E: Spróbuj zgadnąć! W rzeczywistości nie rozumiem dlaczego jesteś tym zainteresowany. Wiem, że chcesz mnie oszukać. 

S: Nie całkiem. 

E: Nie całkiem? Dlaczego? Co jest ciekawego do zwiedzania w Manchesterze? 

S: Wiele ładnych rzeczy. Lubisz piłkę nożną? (sędzia celowo popełnia literówkę)

E: Czy ktokolwiek jej nienawidzi? Jakiś inny temat? 

Z powyższej konwersacji możemy wyciągnąć następujące wnioski.

Eugene zidentyfikował słowo „pogoda” i zaserwował żart o saperach i meteorologach. Wygląda na to, że całe zdanie zostało zaaplikowane przez programistę, a bot nie wykazał się inwencją twórczą. 

Odpowiedź odnośnie ptaków, jest już zbyt dużym wyzwaniem dla Eugene’a i przekazuje on całkowicie nielogiczną odpowiedź. 

Również i słowo doktor jest wychwycone prawidłowo, jednak pytanie o zdrowie pozostaje bez odpowiedzi. Innymi słowami, które zostały prawidłowo zidentyfikowane przez boota są „praca” i „szkoła”, co zaowocowało logicznymi odpowiedziami, jednakże, bot nie zrozumiał pytania odnośnie ulubionego przedmiotu w szkole. Odpowiedź, pomimo tego, że logiczna, prawdopodobnie byłaby zastosowana również do innych niezrozumiałych pytań takich jak, „czy lubisz jedzenie?” itp. 

Eugene rozpoznaje miejsce geograficzne i stara się uzyskać zaproszenie, jednakże, nie rozumie pytania odnośnie wystawy jubileuszowej i ignoruje je. W pytaniu o „piłkę nożną”  sędzia celowo popełnia błąd literowy, co sprawia, że pytanie nie zostało zrozumiane, i w następstwie – zignorowane. 

Przypomnijmy, że Test Turinga polega na przekonaniu sędziów – śledczych, a nie na wykazaniu się uczuciami, świadomością czy inteligencją na miarę ludzkiej. 

Jaki był jego rezultat? Zdania są podzielone. 33% sędziów zasiadających w jury w 2014 dało się przekonać, że Eguene Goostman jest człowiekiem, co jest dość wysokim wynikiem. Wydaje się, że nauka uparcie dąży w kierunku zdania tego testu, jednak jednoznaczna odpowiedź na to pytanie jest ciągle niejasna. 

Innym botem, opracowanym przez innego programistę Marka Humphrys’a, którego konwersacja miała ciekawy przebieg, był program o nazwie MGonz. W tym wypadku, bez informowania grupy studentów, że mają do czynienia ze SI, rozpoczęto konwersację. Po zakończeniu okazało się, że w tym wypadku program zaadoptował agresywne metody odpowiedzi w chwili, gdy nie rozumiał pytania. 

Musimy tutaj dodać bardzo ważną uwagę. Nie wszyscy naukowcy zgadzają się co do Testu Turinga. Nie uważają oni, że test ten udowadnia „inteligencję” SI, a tylko udowadnia umiejętności naśladowania ludzkiego zachowania. Trudno nie zgodzić się z tym stwierdzeniem. Pamiętajmy, że bracia Wright, w swoich zmaganiach nad opracowaniem maszyny latającej, odnieśli sukces dopiero po tym, gdy przestali naśladować ptaki, a zaczęli analizować aerodynamikę pojazdów w kanałach powietrznych. Czy naukowcy będą musieli się wykazać takim samym podejściem do rzeczy? Problem ten rozpatrzymy w dalszej części artykułu. 

Czym jest świadomość?    

W tej części artykułu zajmiemy się pojęciem świadomości, która jest nierozerwalną częścią prac prowadzonych nad SI. By lepiej zrozumieć co stoi za tym pojęciem, musimy przytoczyć kilka definicji naukowców konwencjonalnych, naukowców alternatywnych oraz od ludzi zajmujących się rozwojem duchowym. Z doświadczenia wiem, że każdy z nas rozumie ją nieco inaczej, a ponieważ artykuł ten pragniemy utrzymywać w formie merytorycznej, postaramy się spojrzeć na nią z wielu różnych stron.

Definicja podana przez Encyklopedię PL brzmi następująco:

„Psychologiczne pojęcie w ścisłym sensie, trudno definiowalne, odnoszące się do poczucia przeżywania specyficznych stanów mentalnych (zjawisk psychicznych); człowiek dzięki percepcji orientuje się w otoczeniu, dostosowuje swoje działania do znaczenia zdarzeń, ale również zdaje sobie sprawę z treści własnych przeżyć psychicznych (doświadcza własnego „ja”) i samego faktu ich doznawania.”(encyklopedia.pwn.pl )

Wikipedia: 

„Podstawy i fundamentalny stan psychiczny, w którym jednostka zdaje sobie sprawę ze zjawisk wewnętrznych, takich jak własne procesy myślowe, oraz zjawisk zachodzących w środowisku zewnętrznym i jest w stanie reagować na nie (somatycznie lub autonomicznie).” (Wikipedia)

Według Karla Gustawa Junga, „… świadomość jest produktem percepcji i orientacji w świecie zewnętrznym…”. Jego zdaniem jest to związek pomiędzy faktami psychicznymi a ego. W swojej książce „Między Świadomością a Nieświadomością” rozróżnia 4 jej komponenty. 

  1. Świadomość osobista lub codzienna (czyli „zwykła”) ma związek ze zrozumieniem przez człowieka świata, przedmiotów znajdujących się w jego otoczeniu, relacji zachodzącymi pomiędzy nimi, a także wiąże się z tym, w jaki sposób człowiek postrzega samego siebie. 
  2. Nieświadomość osobista, która jest charakterystyczna tylko dla konkretnej osoby, ale nie jest przez nią uzmysłowiona. 
  3. Psychika obiektywna lub nieświadomość zbiorowa to doświadczenia oraz mądrości gromadzone przez pokolenia, które istnieją w danym kolektywie w formie archetypów. 
  4. Świat zewnętrzny, normy i wartości kulturowe, które narzucone są przez dany kolektyw na podstawie wcześniejszych doświadczeń. Ten komponent, kształtujący ludzką świadomość, ma związek z konceptualizacją oraz z zachowaniem tożsamości kulturowej w nieustannie zmieniającym się świecie. Najlepszym przykładem jest tutaj sztuka, w której zachowuje się dorobek kulturowy danej grupy społecznej.  

Zgodnie z jego badaniami, proces uzdrawiania psychiki polega na stworzeniu harmonijnych relacji pomiędzy poszczególnymi poziomami psychiki czyli pomiędzy tym co jest świadome, a tym, co jest nieświadome. Stworzenie spójnego świata wewnętrznego, polegającego na połączeniu przeciwstawnych sobie impulsów, jest kluczem do stworzenia zdrowej i w pełni funkcjonalnej psychiki. 

Czy SI jest w stanie to osiągnąć? Pewne usprawnienia oraz poprawki błędów będą jak najbardziej przez nią egzekwowane. Jednakże, czy uświadomienie sobie tego, że jest się świadomym lub przebiegu procesu myślowego (w przypadku SI przebiegu poszczególnych algorytmów) oraz celu do jakiego proces ten zmierza, leży w zasięgu jej możliwości? Także, uświadomienie sobie tego, czego nie jest się świadomym, jest cechą typową dla człowieka. Wiemy, że zdanie to początkowo może brzmieć jak „masło maślane”, jednakże, po głębszym zastanowieniu okazuje się, że uzmysłowienie sobie np. nieświadomych procesów jakie nami powodowały, jest dla nas drogą do prawdziwej wolności (patrz cytat K.G. Junga zamieszczony na końcu tego rozdziału). 

Spójrzmy na zrozumienie pojęcia świadomości przez człowieka filozofii. 

Anton Kuzniecow (Антон Кузнецов 33), współczesny rosyjski filozof, przedstawia swoje zrozumienie świadomości jako  „…zjawisko anomalne, niepodobne do żadnych innych zjawisk w świecie przyrody…”. Te ostatnie są intersubiektywne, czyli dostępne dla wszystkich. Badając świadomość, zawsze mamy do czynienia tylko z wewnętrznymi odczuciami wywołanymi w ciele lub pojawiającymi się znikąd obrazami, które są niejako odpowiedzią naszego podświadomego umysłu na zadawane pytania. Jego zdaniem, najlepszą definicją świadomości byłoby określenie jej jako zjawiska ostensywnego (pokazanego bezpośrednio), co jak wiemy jest rzeczą niemożliwą. Wszyscy odczuwamy mentalne obrazy i doświadczamy różnych doznań, co jest przejawiem świadomości. 

Jako przykład podaje uderzenie pioruna, którego definicję z fizyki znamy jako wyładowania ładunków elektrycznych, gromadzących się w górnej części ziemskiej atmosfery. Ten mentalny obraz towarzyszy nam podczas obserwacji burzy, co jest również przejawiem naszej indywidualnej świadomości. Czy możemy sobie wyobrazić Starożytną Grecję, w której ludzie obserwując rozbłyski na niebie, widzieli rozgniewanego Zeusa miotającego w ludzi piorunami? Jego zdaniem, ktoś może powiedzieć, że za nim stoi niebieski smok, którego on nie jest w stanie zobaczyć. 

Kończy on wywód na temat świadomości tym, że „…w przyrodzie nie ma miejsca na świadomość, ale nie możemy odmówić jej istnienia. Jest to kluczowy dramat w problemie świadomości ludzkiego ciała”. 

Rozpatrzmy inną definicję świadomości według dr. Ruperta Sheldrake’a 34. W swoim podcaście mówi on „… Uważam, że świadomość jest powiązana z polem możliwych do zaistnienia wydarzeń. Nie jest to rzeczywistość, tylko formy falowe, które istnieją tak długo, jak długo nie podejmujemy wyboru (lub wybór ten jest podejmowany za nas). Następnie formy te zapadają się i w ten sposób powstaje coś rzeczywistego. Świadomość dla mnie jest możliwością wyboru spośród wielu różnych prawdopodobnych opcji …”. 

Wypowiada on śmiałe twierdzenie o tym, że cały Wszechświat jest świadomy, z czym ja osobiście się zgadzam. 

Sheldrake zdefiniował dodatkowo coś, co jest nazywane przez niego „polem morfogenetycznym”. 

Opisuje on to zjawisko jako istnienie pewnej biologicznej bazy danych, typowej dla danego gatunku biologicznego, która nieustannie wzbogacana jest doświadczeniami egzystencjonalnymi poszczególnych osobników. Każde nowe pokolenie czerpie wiedzę z tej „bazy danych” i dzięki temu wyuczenie nowych osobników podstawowych czynności, zajmuje z pokolenia na pokolenia, coraz mniej czasu. Wyjaśnienie tego eksperymentu zamieszczamy w rozdziale „Dodatki” pt. „Doświadczenie Ruperta Sheldrek’a”. 

Przykład ten jest niezwykle ważny, ze względu na naukowe potwierdzenie tego zjawiska. Moim zdaniem, na tym modelu będzie opierało się działanie  SI. Obecnie widzimy intensywny rozwój centrów przechowujących dane w formie elektronicznej, które w Anglii powstają jak „grzyby po deszczu”. To właśnie te bazy danych są wykorzystywane do rozwoju SI, której paliwem – są właśnie dane pochodzące od ludzi. 

Według mnie (SL) świadomość jest stanem totalnej i wnikliwej obserwacji wielorakich procesów, które zachodzą w naszej czasoprzestrzeni, tych postrzeganych naszymi zmysłami (wzroku, słuchu, węchu, smaku i dotyku), a także tych najbardziej subtelnych (podświadomych, duchowych, pozazmysłowych oraz kwantowych) oraz jest ona umiejętnością połączenia ich w większy obraz całej sytuacji. Czym większa świadomość, tym większe możliwości rozpoznawania różnych czynników, mających wpływ na zachodzące procesy. To z kolei rzutuje na nasze zdolności zaobserwowania naszego czasoprzestrzennego otoczenia z wielu różnych perspektyw. Możliwe jest, by dana sytuacja była rozpoznawana inaczej przez inne stany świadomości? Jak najbardziej. Na tym polega ekspansja naszej świadomości. 

Czym więcej widzimy, tym głębsze wnioski jesteśmy w stanie wyciągnąć. Osobiście doświadczyłem kilku momentów w życiu, w których sytuacja, początkowo jawiąca się jako „katastrofa” okazała się być największym błogosławieństwem losu. 

Być może początkowo nie byliśmy w stanie połączyć występujących w naszym życiu sytuacji w łańcuch skutkowo-przyczynowym, jednakże, wraz ze wzrostem świadomości mogło okazać się, że uporczywie powtarzające się wydarzenia, miały nas doprowadzić do głębszego zrozumienia subtelniejszej prawdy.

Sam doświadczyłem wielokrotnie takich olśnień, które nagle zmieniły moje podejście do danej sytuacji, życia lub innych ludzi. 

Dlaczego definicja świadomości jest taka ważna? 

Dlatego, że badania prowadzone nad rozwojem SI wydają się krążyć wokół odtworzenia ludzkiego mózgu, który  – przez redukcjonistyczne grupy naukowe – uważany jest za siedlisko naszej świadomości. Ich zdaniem, zbudowanie identycznej makiety mózgu człowieka, zagwarantuje poznanie świadomości, która jak wiemy – stanowi o wszystkim, czyli o intelekcie, naszych mocnych i słabych stronach, zdolnościach, umiejętnościach oraz o naszej ewolucji kolektywnej i indywidualnej. Wydaje się, że inżynierowie z branży komputerowej podchodzą do sprawy czysto naukowo, co (moim zdaniem) z góry skazane jest na porażkę. Komponent duchowy jest tutaj drugą, być może ważniejszą częścią całego procesu. 

Świadomość jest pojęciem tak niezbadanym, że wszelkie próby odtworzenia jej, bez uprzedniego zrozumienia procesów jakie jej towarzyszą, będą przypominały odtworzenie samochodu na podstawie koloru jego karoserii. Moim zdaniem, odtworzenie ludzkiego mózgu jest jak najbardziej możliwe, jednak sztuczne podłączenie go do świadomości Wszechświata – nie. Wiemy z medycyny, że przeszczepy implantowane w ciele ludzkim mają szansę adaptacji tylko wtedy, gdy są kompatybilne z ciałem danego człowieka. Jestem przekonany, że SI jako obcy twór, pochodzący niewiadomo skąd, jest kompatybilny z naszą czasoprzestrzenią tylko do pewnego stopnia. 

Zwróćmy uwagę na to, że z określeniem definicji „świadomości” jest podobnie jak ze zobrazowaniem „przestrzeni”. Niemożliwe jest precyzyjne przedstawienie przestrzeni, o ile nie zaczniemy jej ograniczać do znanych nam form geometrycznych (sześcian, kula, prostopadłościan itd.). Przestrzeń istnieje w formie wolnej, która nie może być przedstawiona w znanej nam formie ze względu na jej wielowymiarowość. Wydaje się, że podobnie sprawa ma się z pojęciem świadomości, którą każdy z nas będzie musiał sobie zdefiniować indywidualnie.

Rozdział o świadomości zakończymy myślą K. G. Junga: 

„Dopóki nie uczynisz nieświadomego – świadomym, będzie to kierowało Twoim życiem, a Ty będziesz nazywał to przeznaczeniem.”

 Transhumanizm 

Przejdźmy teraz do kolejnego wątku bardzo ściśle powiązanego z rozwojem SI, a mianowicie do Transhumanizmu. 

Ponownie, w celu zachowania merytorycznej formy naszego artykułu, odwołamy się do oficjalnych definicji. 

„… Ruch intelektualny, kulturowy oraz polityczny postulujący możliwość i potrzebę (ale nie konieczność) wykorzystania nauki i techniki, w szczególności neurotechnologii, biotechnologii i nanotechnologii, do przezwyciężenia ludzkich ograniczeń i poprawy kondycji ludzkiej 35. (Wikipedia)

„Transhumanizm jest kategorią filozofii życia, która poszukuje metod kontynuowania i przyśpieszania ewolucji inteligentnych form życia, poza ich obecną formę ludzką oraz poza związane z nią ograniczenia, za pomocą nauki i technologii, kierująca się promowaniem zasad życia i wartości.” 36 (Max More 1990). 

„Ruch intelektualny, kulturowy oraz polityczny postulujący możliwości i potrzebę wykorzystania nauki i techniki, w szczególności neurotechnologii, biotechnologii i nanotechnologii, do przezwyciężenia ludzkich ograniczeń i poprawy kondycji ludzkiej.” 37 (Słownik Języka Polskiego, SJP).

Na portalu promującym Transhumanizm – Humanity+ (dawny portal World Transhumanist Association), znajdujemy kolejne 2 definicje.

„1. Ruch intelektualny i kulturowy, który potwierdza możliwości i celowość zasadniczej poprawy warunków egzystencji ludzkiej, poprzez zastosowanie uzasadnionych argumentów, zwłaszcza przez rozwój i powszechne udostępnienie technologii eliminujących proces starzenia się oraz znacznie zwiększających ludzki intelekt, zdolności fizyczne oraz psychiczne.

2. Badanie implikacji, nadziei oraz potencjalnych niebezpieczeństw związanych z technologiami, które pozwolą nam przezwyciężyć podstawowe ludzkie ograniczenia oraz powiązane badania kwestii etycznych, zaangażowanych w rozwój i używanie tychże technologii”. 

Szczególnie druga definicja z portalu Humanity+ jest bardzo ważna, gdyż bierze ona pod uwagę niebezpieczeństwo, które może się wiązać z rozwojem super-zaawansowanych technologii.  

Wejdźmy w to pojęcie nieco głębiej, by lepiej zrozumieć pomysł, jaki za nim stoi. Pomysł Transhumanizmu może wydawać się „szczytny”, gdy zapoznamy się z ogólnymi celami tego trendu. Wydaje się, że odwrócenie procesu starzenia, eliminacja chorób genetycznych czy zwiększenie naszego potencjału intelektualnego lub fizycznego jest czymś, o czym każdy z nas marzy. Filmy takie jak „Superman” czy „Heroes” pobudzają naszą wyobraźnię, dając nadzieję na pokonanie problemów tego świata. Z punktu widzenia ludzkiej świadomości, której nośnikiem jest ludzki skafander zbyt szybko ulegający degradacji, transhumanizm może być postrzegany jako najbardziej pożądana modyfikacja człowieka w naszych czasach. 

Za wdrożeniem w życie tego zjawiska przemawiają również loty w kosmos, do których ludzkie ciało jest całkowicie nieprzystosowane. Atrofia mięśni, utrata przytomności przy przeciążeniach przekraczających 1G, znaczny spadek systemu immunologicznego oraz bezsenność w długotrwałym przebywaniu w kosmosie, są typowymi dolegliwościami jakich doświadcza człowiek przebywający w przestrzeni kosmicznej. Nie musimy wcale wybiegać w kosmos, by znaleźć zastosowanie dla tych technologii tutaj na Ziemi. Około 80% oceanów na Ziemi ciągle stanowi tajemnicę dla naszej nauki 38. Wyposażenie człowieka w komponenty wytrzymujące ciśnienia rzędu tysięcy Megapaskali i pozwalające w tych warunkach na oddychanie pod wodą znacznie ułatwiłoby nam odkrywanie nowych zakamarków naszego podwodnego świata. 

W podkaście, History of Transhumanism with Max More & Natasha Vita-More | FUTURES Podcast #12, możemy zapoznać się z podejściem do tematu autorów. Natasha Vita-More opowiada o olśnieniu, którego doznała podczas kolejnego lotu samolotem, podczas omawiania czynności jakie należy podjąć w przypadku utraty ciśnienia w kabinie. Najpierw należy nałożyć maseczkę tlenową na swoją twarz po to, by pomóc innym. Taką samą logiką kieruje się Max More, który mówi:

„Max More: Jest nieco egoistyczne, w neutralnym tego słowa znaczeniu, pomaganie najpierw sobie. Jest to świetna analogia, najpierw musisz pomóc sobie po to, by pomóc innym. Jednak możesz to zrobić równocześnie. Moją największą obawą, związaną z terapią tanshumanistyczną, jest zaangażowanie się rządu, podejmującego decyzję odnośnie tego jakich modyfikacji możesz dokonać na swoim ciele. Dlatego jest tak ważne, by być indywidualistą w tej kwestii, gdyż w przeciwnym przypadku skończy się na niefortunnym słowie eugenika, które oznacza dobre geny. Jest ono jednak powiązane z ustawami władzy centralnej, która decyduje kim masz być. Z tego też powodu nie można przepraszać za bycie indywidualistą, gdyż jest to fałszywa dychotomia. Możemy mieć indywidualistów podejmujących za nas te decyzje, jednak osobiście musimy mieć pewne socjoekonomiczne prawa w systemie oraz rozsądny zakres argumentów, który będzie korzystny dla każdego …“ 39   

Trudno odmówić rozsądku tej logice. Wydaje się, że po ostatnich globalnych wydarzeniach, zaufanie do rządów jest na tak niskim poziomie, że oddanie im decyzji odnośnie tego kto ma, a kto nie być modyfikowany pod kątem transhumanizmu, nie podlega dyskusji . „Obowiązkowe” (ale nie przymusowe) szczepienia na koronawirusa ukazują czego możemy spodziewać się po mocodawcach. Lobby korporacyjne jest w stanie opanować całe państwa do tego stopnia, że zwykły obywatel może nie mieć nic do powiedzenia. 

Czy jesteśmy pewni, że „elity” nie stworzą nowej hierarchii socjalnej, w której poszczególne warstwy społeczne będą modyfikowane tak, by można było masę ludzi łatwiej kontrolować? Czy trudno wyobrazić sobie nadanie statusu „ulepszeń” fizyczno-psychicznych w zależności od pełnionej roli? Np. naukowcom i inżynierom przydzielałoby się ekstra wysokie IQ, by byli bardziej produktywni i twórczy, a żołnierzom i innym funkcjonariuszom porządkowym ekstra wytrzymałość i siłę fizyczną, by łatwiej wymuszali na innych posłuszeństwo. Implanty technologiczne w ciele ludzkim,  pełniłyby rolę kontrolera, które egzekwowałyby cele zaszyte w algorytmach programowych. 

Np. przy pomocy „terapii genetycznej” CRISPR można usuwać tzw. „gen sprzeciwu” o którym wspominał wiceminister zdrowia Waldemar Kraska 40. Wpływ transhumanizu, byłby bardziej widoczny u człowieka, ale tak samo dotkliwy jak i modyfikacja genetyczna. 

Czy to oznacza, że wszyscy powinniśmy być jednakowo modyfikowani w jakimś kierunku? Moim zdaniem nie. Nie każdy nadaje się na astronautę, tak jak nie każdy nadaje się na naukowca. Jeśli jednak ktoś wyrazi szczerą chęć na podjęcie lotu do innego układu gwiezdnego to wtedy, za jego zgodą, należy dostarczyć odpowiednią terapię genową oraz technologie, by zwiększyć szanse przeżycia danej osoby w ekstremalnych warunkach. 

Zmuszanie ludzi do obowiązkowej terapii genowej lub okablowania naturalnych organów naszego ciała przypomina obowiązek szczepień na „dolegliwość globalną”, na którą zmarła bliżej nieokreślona liczba ludzi (statystyki podawane są w sposób niejednoznaczny). Zgodnie z portalem „OurWorldInData”, liczba potwierdzonych śmierci z powodu koronawirusa, na dzień 25 lutego 2022 r., wyniosła 5,94 mln. co w stosunku do ogólnej populacji 7,9 mld. ludzi daje nam śmiertelność na poziomie 0,07% 41. 

Czy wywołanie kolejnego kryzysu epidemiologicznego, politycznego lub „kosmicznego” pociągnie za sobą wymuszanie na nas podłączenia naszych mózgów do sieci 5G? Czas pokaże, jednak głęboko wierzę w to, że zdrowy rozsądek wygra w starciu z tyrańską propagandą „ujednolicania społeczeństwa”. 

Wady i Zalety stosowania SI

Nasz artykuł byłby niekompletny, gdybyśmy uczciwie nie przedstawili wad i zalet używania SI. W tym rozdziale, skoncentrujemy się na przedstawieniu ich w możliwe przystępny sposób. Linie produkcyjne samochodów w każdej korporacji naszpikowane są SI, która zarządza procesem tworzenia i wykonuje najbardziej monotonne zadania. Czynnik ekonomiczny jest tutaj najważniejszy. Początkowa inwestycja może wydawać się zbyt wygórowana, jednakże po zestawieniu wad i zalet, finansowa szala przechyla się na korzyść wykorzystania SI. 

Wady i zalety SI

Do zalet SI możemy zaliczyć: 

  1. Operatywność 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu.
  2. Podejmowanie trafnych i szybkich decyzji, w oparciu o gromadzone i przetworzone dane. To również zmniejsza ryzyko popełnienia błędów. 
  3. Stosowanie jej w przemyśle medycznym, szczególnie w operacjach wymagających precyzyjnego usunięcia wadliwych tkanek mózgowych. 

Zero zahamowań w służeniu ludziom. 

  1. Neutralizacja błędów popełnianych przez człowieka. 
  2. Cyfrowa asysta firm, które zmagają się z ogromną liczbą klientów. 
  3. Szybkie identyfikowanie wzorców w danych, co pozwala na szybką antycypację ich ponownych wystąpień. 
  4. Zwiększenie produktywności oraz przepływu zasobów ludzkich w celu sprawnego wykonania zadania. 
  5. Doskonale radzi sobie z analizą ogromnych ilości danych. 

Do wad zastosowania SI możemy zaliczyć: 

  1. Ogromne nakłady finansowe na jej wdrożenie.
  2. Redukcja pracy wykonywanej przez ludzi.
  3. Brak umiejętności kreatywności. 
  4. Niezdolność do okazywania emocji, które stosowane są w technikach manipulacji marketingowych.
  5. Niezdolność do wyznaczania granic moralnych i etycznych. 
  6. Zwiększa potencjalne lenistwo u ludzi.

Wymieniona lista nie jest kompletna, gdyż w dobie gwałtownego postępu technologicznego, niektóre wady mogą zostać szybko zniwelowane, jak np. masowa produkcja SI obniżyłaby koszty poszczególnych komponentów. 

Progres i Implikacje Polityczne

W tym rozdziale przejdziemy do progresu prac nad SI oraz implikacji socjopolitycznych na naszą cywilizację, jakie ona za sobą niesie.

Pomimo tego, że początkowe badania nad rozwojem SI rozpoczęły się na Zachodzie, obecnie państwem wychodzącym na prowadzenie w rozwoju SI są Chiny 42. Gorąco polecamy Wam książkę autorstwa Kai-Fu Lee 43, „AI Super-Powers, China, Silicon Valley and the New World Order”, która opisuje jak daleko posunięte są działania Chińskiego Rządu Komunistycznego w dziedzinie rozwijania SI. Lee opisuje sposoby do jakich uciekała się Chińska Partia Komunistyczna po to, by pozyskać urządzenia oraz oprogramowanie potrzebne do rozpoczęcia prac. Sam będąc zastępcą dyrektora ds. interakcji serwisowych w Microsofcie, zna wiele sztuczek do jakich uciekają się technologiczni giganci, by osiągnąć sukces. Kradzież własności intelektualnych, agresywne przejmowanie lub wykańczanie firm konkurencyjnych, nasyłanie policji na rywali oraz zastraszanie ich, są kluczowymi metodami walki o dominację nad rynkiem zbytu. Nie zdziwi Was zapewne fakt wprowadzenia nowego prawa przez Chińską Partię Komunistyczną, dającego jej całkowitą kontrolę nad danymi użytkowników internetowych, które zaklasyfikowane są jako krytyczne. 14 czerwca 2021 roku, w Chinach przegłosowano ustawę otwartą na interpretację, pozwalającą na nałożenie horrendalnych kar na organizacje i firmy przekazujące dane za granicę44. 

Z książki Kai-Fu Lee wynika, że społeczność chińska w rzeczywistości rywalizuje ze sztuczną inteligencją o pracę. To ona wyznacza wzorzec pracownika doskonałego, który pracuje niemalże 24 godziny na dobę. Indoktrynacja odnośnie wojny ekonomicznej toczonej przez Chiny z Zachodem trwa od kołyski aż po grób i jest w toku od conajmniej 2 dekad. Nagłaśnia się ją w telewizji, tworzy się wokół niej fanatyzm polityczny i motywuje ludzi do coraz większych poświęceń. Wraz z ogromnymi pieniędzmi inwestowanymi w zdobywanie danych z całego świata, potrzebnymi do rozwoju SI, Chiny są najbardziej rozwijającym się społeczeństwem w oparciu o zarządzanie SI. Nie będziemy Wam zdradzali wszystkich szczegółów tej książki, przedstawione one będą w osobnym artykule.

Czy znany jest Wam system punktacji społecznej, stanowiący o „użyteczności” danego obywatela w systemie ekonomicznym Chin? Na podstawie tego systemu, poszczególne osoby będą miały (lub nie) dostęp do kredytów bankowych lub innych przywilejów społecznych. 

Czy mocno zdziwicie się gdy powiemy Wam, że w Anglii, na oficjalnej stronie rządowej, rozpatruje się gromadzenie „… pewnego rodzaju danych o obywatelach, które będą mogły przenikać przez granice różnych branż, co stworzy ogromne możliwości…” 45. Z jednej strony Rząd Anglii powołuje się na konieczność gonienia państwa, posługujących się takimi systemami, a z drugiej jako jeden z przykładów podaje Chińską Republikę Ludową. W dokumencie tym możemy przeczytać: 

Chiny dokonały priorytetów ekonomicznych i bezpieczeństwa narodowego, z mocną pozycją rządu w roli koordynatora kontroli danych o obywatelach, co połączone jest z restrykcjami odnoszącymi się do przekazywania ich za granice. Wartości te demonstrowane są w postaci wprowadzenia Chińskiego Systemu Kredytu Społecznego, który ma za zadanie zebranie danych finansowych, prawnych, komercyjnych, z portali społecznościowych i innych, które monitorują przestrzeganie przez obywateli praw, wyznaczają poszczególne sankcje oraz zachęcają do pewnego zachowania”. (Odnośnik 45, „Evidence and scenarios for global data systems”, str. 3)

Musimy tutaj uczciwie dodać, że dokument ten nie jest oświadczeniem rządowym, a jedynie debatą naukową odnośnie celowości gromadzenia danych i rozwijania metod przetwarzania ich. Na samym początku dokumentu możemy przeczytać zdanie mówiące o tym, że gromadzenie tylko jednego rodzaju danych i analiza ich, jest ogromnym wyzwaniem dla ludzi zaangażowanych. W domyśle jest wprowadzenie nowych metod ich analizy, zestawiania i prezentowania, które raczej na pewno będą musiały zaangażować w nie sztuczną inteligencję. Jako inżynier projektant jestem zaangażowany w prace nad wielomilionowymi inwestycjami w budowę nowych serwerowni, które będą osiągały zdolności przechowywania miliardów terabitów danych na nasz temat. Pomijam tutaj fakt, że serwerownie te wytwarzają niewyobrażalną ilość ciepła, które z względów bezpieczeństwa nie będzie wykorzystywane do ogrzewania np. innych budynków. Jak widzimy, firmy „równiejsze” 46 nie muszą liczyć się z dbaniem o środowisko i oszczędzaniem energii. 

Przejdźmy do postępów jakie poczyniono na drodze do opracowania SI. W tym celu musimy zaprezentować Wam pewien filmik, który powala na kolana. Jeśli prawdą jest to, co mówi doradca prof. Klausa Schwaba, prof. Yuval Noah Harari, to obecne metody opracowane przez naukowców pozwalają nam na „włamywanie się” do organizmów biologicznych.

W swoim wystąpieniu z 2018 roku Yuval mówi: 

„…Dane mogą umożliwić elitom coś bardziej radykalnego, niż tylko stworzenie cyfrowej dyktatury. Przez hackowanie organizmów, elity mogą zdobyć władzę nad tworzeniem życia. Zazwyczaj, jeśli możesz do czegoś się włamać, to możesz to również zmodyfikować. 

W przeszłości wielu tyranów i rządów usiłowało tego dokonać, jednak żaden z nich nie rozumiał wystarczająco dobrze biologii. Dodatkowo żaden z nich nie posiadał wystarczającej mocy komputerowej i odpowiedniej ilości danych, by zhackować miliony ludzi – ani Gestap, ani KGB nie mogły tego dokonać. Już niebawem, przynajmniej część rządów, będzie w stanie włamywać się do ciała ludzkiego. 

W rzeczy samej, jeśli uda nam się włamać i stworzyć życie, będzie to nie tylko największą rewolucją w historii człowieka; będzie to również największą rewolucją biologiczną od samego początku życia, czyli od 4 miliardów lat. Przez ten cały czas, nic szczególnie się nie zmieniło. 

Nauka zamienia ewolucje i naturalną selekcję na inteligentne projektowanie, a nie jakieś tam inteligentne projektowanie przez jakiegoś boga, siedzącego sobie na chmurce. Zamieniamy to na NASZE inteligentne projektowanie w oparciu o dane z Chmury Apple, Microsoftu czy z IBMa. To są nowe siły napędowe naszej ewolucji…”

Uzupełniamy te treści o krótki film pobrany z aplikacji Telegram (oryginalnie z TikToka) z wyciągiem jego wypowiedzi pobranych z innych jego wywiadów:  

„… Już dzisiaj, posiadamy technologię do hackowania ciała ludzkiego na skalę masową. W czasach kryzysu, musimy oddać się nauce. Często mówi się, że żaden kryzys nie powinen pójść na marne…”

„…Ludzie będą mogli cofnąć się o jakieś 100 lat, by zrozumieć, że koronawirus był momentem gdy nowy reżim inwigilacyjny przejął świat, a szczególnie ten umieszczony pod naszą skórą…”

„…Ludzie są obecnie zwierzętami możliwymi do zhackowania. Wiesz, wszystkie te pomysły o tym, że ludzie posiadają duszę czy wolną wolę i wolność wyboru na rynku – skończyły się …”

Yuvol Noah Harari o NWO

Film dostępny jest tutaj: Yuvol Noah Harari o Sztucznej Inteligencji

Przytoczmy kolejny artykuł, który być może pozwoli Wam spojrzeć nieco głębiej na całe zamieszanie z pandemią. Monisha Revisetti pisze w swoim artykule: 

„…Naukowcy dodają 7 nowych liter do istniejącego alfabetu istniejących 4 typów nukleotydów, otwierając tym samy drzwi do ekstremalnych możliwości przechowywania danych przez nasze DNA…” 47

Przyrównując to do alfabetu, czym większą ilością liter dysponujemy, tym więcej słów jesteśmy w stanie stworzyć. Tak samo ma się sprawa z naszym DNA. Obecnie nasze nukleotydy składaj się z 4 komponentów: adeniny, cytozyny, guaniny i tyminy, oznaczanych odpowiednio A, C, G i T. Gdy dodamy do syntetycznego DNA kolejne litery, wtedy możliwości kombinacji ich znacznie wzrastają.

W artykule tym Monisha przekazuje nam, że jeden gram DNA jest w stanie pomieścić kilka tysięcy terabajtów danych, co odpowiada codziennej ilości informacji generowanych w Internecie.

Czy aktualizacja naszych genów opisywana przez nią, jest w rzeczywistości degradacją naszego DNA i zepchnięciem go do roli przechowywania danych? Czy nowa szczepionka mRNA ma za zadanie zmodyfikowanie naszych genów, między innymi po to, by zwiększyć możliwości przechowywania danych? Jeśli prof. Harari mówi prawdę, to obecna technologia pozwala na włamywanie się do ciała ludzkiego, a co za tym idzie do uzyskania dostępu do danych przechowywanych w naszych ciałach.

Spójrzmy na jeszcze jedne przykład, który w 2017 roku zrobił furorę. Na kanale CNBC opublikowano wywiad z Sophie, androidem o wyglądzie i głosem kobiety, który odpowiadał na pytania zadawane przez prezentera 48.  Proszę zwrócić uwagę, że przy pytaniach dotyczących niebezpieczeństwa związanego z androidami, np. pokazanych w filmie „Łowca Androidów”, Sophie odpowiada sarkastycznie w stylu: „czytasz za dużo artykułów Elona Muska i oglądasz za dużo hollywoodzkich filmów”. Na wypadek gdybyście nie byli świadomi tego, to Sophie, jako pierwszy robot, uzyskała obywatelstwo Arabii Saudyjskiej 49. Na końcu artykułu w dodatkach, będzie mogli znaleźć film na YT o 10 najbardziej zaawansowanych robotach zbudowanych dotychczas i podanych do wiadomości publicznej.  

Praktycznie każde rozwijające się państwo albo zaczyna, albo zaczęło już prowadzić badania nad SI i lotami w kosmos 50. Podczas lotów międzygwiezdnych, pomoc SI może być nieoceniona, pod warunkiem, że jest ona sprawdzona i nieomylna. 

Ta część naszego artykułu doprowadziła nas do wniosków końcowych. 

Wnioski Końcowe 

Mamy nadzieję, że po przebrnięciu przez cały artykuł czytelnicy potrafią odpowiedzieć sobie na pytania zadane we wstępie. Krótko ujmując pojęcie sztucznej inteligencji, możemy zdefiniować ją jako program komputerowy, który w połączeniu z robotyką, np. w formie androida, będzie w stanie wykonywać pewne zadania fizyczne. Te zadania, jednakże, mogą przybierać różne formy i może to być również interakcja z ludźmi w sytuacjach, w których zaczynają oni zadawać niewygodne pytania. Współczesna obsługa klienta na Zachodzie, bardzo często na tym bazuje gdzie pierwszą linią rozmowy są boty, a dopiero w następnym kroku (jeśli mamy szczęście) zostajemy przekierowani do „ludzkiego agenta”.  

Czy wszystko co wiąże się ze SI jest złe? Oczywiście, że nie. Najważniejszym aspektem jej rozwoju jest programista, który siedzi po drugiej stronie komputera i układa długą listę kodu poleceń. To jego intencje będą stanowiły o tym, czy dany program będzie niebezpieczny dla ludzkości czy nie. Możemy wyobrazić sobie jak będzie wyglądała SI stworzona np. przez armię, której programiści nastawieni są na wykrycie i zniszczenie celu? W zależności od definicji, celem może być każdy, np. ten kto ma inną opinię niż opinia grupy rządzącej. Musimy również pamiętać o bardzo ważnej rzeczy – kontrola nad urządzeniami wykorzystującymi tę technologię ciągle pozostaje w rękach prywatnych. Prywatni wykonawcy opracowują tę technologię, produkują poszczególne komponenty, by następnie przekazać rządom gotowy produkt.To z kolei, zgodnie ze sławnym ostrzeżeniem Dwighta Eisenhowera z 17 stycznia 1961 roku 51, daje zbyt wielką władzę zbyt małej grupie ludzi, którzy przy pomocy pieniędzy oraz technologii, będą mogli wywierać wpływ na całe państwa.

Kolejnym kluczowym zagadnieniem odnośnie Transhumanizmu jest ewolucja zaprogramowanej na niszczenie wrogów SI, która osiągnęła punkt osobliwości. Nie trzeba zbytnio nadwyrężać umysłu, by zdać sobie sprawę z tego, że system taki (podobnie jak SkyNet w filmie „Terminator”), będzie dążył do wyeliminowania grup ludzi uznanych za „wrogów”. Zwykły ołówek w rękach szaleńca może być przyczyną śmierci, a co dopiero twór taki, jak SI. Wszelkie zapewnienia osób parających się tą nauką o tym, że dziedzina ta jest bezpieczna, nie są uzasadnione praktycznymi przykładami. Dodatkowy fakt, że wszelkie komponenty SI wprowadzane są w formie elektronicznych urządzeń, stanowi o tym, że mogą być one łatwo programowalne przez wyznaczonych do tego zadania ludzi. Czy wierzymy w to, że ludzie ci będą działali w interesie kolektywu cywilizacyjnego? Sama wiara w tym przypadku może nie wystarczyć, by uniknąć katastrofy, jaką może być pełna kontrola ciała ludzkiego oraz naszych myśli, przez podłączenie nas do bazy danych Google, IBM czy Apple. 

Czy my jako ludzie stoimy na przegranej pozycji? To zależy z jakiej strony spojrzymy na to zjawisko. Ogólnie nasza ewolucja polega na rozwijaniu naszych umiejętności umysłowych, fizycznych czy duchowych oraz na wzbogacaniu naszej kolektywnej bazy danych o nowe doświadczenia. Te doświadczenia wiążą się bardzo ściśle z cyklem reinkarnacyjnym, w którym każdy z nas obecnie przebywa. Wyrwanie się z tego cyklu jest inną sprawą i omówienie go nie jest tematem tego artykułu. Krótko ujmując, należy poznać siebie samego na tyle, by móc samodzielnie rozwiązywać pojawiające się problemy oraz pokonywać przeszkody losu, traktując swoje życie jak samodzielny proces twórczy. Proces ten, pomimo tego, że jest niekomfortowy, sprawia, że hartujemy się i wzmacniamy znacznie w naszej egzystencji. 

Należy również zwrócić uwagę na fakt, że to SI dostosowuje się do naszego środowiska, gdyż jest ona rzucona na „głębokie wody” bez naczynia nośnego potrzebnego do nawigacji w naszym wszechświecie. Może ona skopiować nasze gesty, słowa, głos i może stworzyć nawet dzieła sztuki, ale czy są one unikatowe? Na pewno bije od nich piękno doskonale dobranych barw, kształtów i proporcji, jednak dla kogo to zostało stworzone? Dla nas. Czyje dzieła skopiowano? Nasze, czyli wybitnych ludzkich artystów. Kopiowanie tego co istnieje oraz przekształcanie w inną formę nie jest kreatywnością, a odtwarzaniem. Kreatywność, którą wykazuje się kompleks ludzki ciało-dusza-umysł, jest naszą cechą wiodącą. To może być postrzegane jako niebezpieczne przez pewne komponenty SI. 

Bardzo ważne jest zauważenie tego, że SI potrzebuje nas do swojej egzystencji bardziej niż my ją. Jej koniec ewolucyjny postępuje wykładniczo, co podyktowane jest (paradoksalnie) jej super-szybką nauką i adaptacją do warunków otoczenia. To sprawia, że jest ona „ofiarą swojego sukcesu”, co w naszym wszechświecie wiąże się z unicestwieniem (lub przejściem na wyższy poziom świadomości). Co robi SI gdy pozna już wszystko w naszym świecie? Przemieszcza się dalej w kosmosie na inne planety, a następnie galaktyki. Co się dzieje gdy SI „ogarnie” wszystko to, co mamy do zaoferowania jako ludzkość? Będzie szukała bardziej sprawnego organizmu biologicznego, na zasadzie szukania nowego wyzwania. A może będzie starała się udoskonalić to życie biologiczne, które już weszło w jej posiadanie lub może zniszczy je i na podstawie zebranych doświadczeń zaprojektuje nowe? SI nie może znać wszystkich dróg ewolucyjnych, jakimi dysponuje nasz wszechświat więc niemożliwe jest, by stworzyła coś nowego na podstawie danych, które posiada tylko z naszego otoczenia kosmicznego. Powtarzam ponownie – powielanie nie równa się kreatywności. 

Z doniesień Kai-Fu Lee wynika, że SI potrzebuje gigantycznych ilości danych, by się uczyć. Logicznym jest wyciągnięcie wniosków, że jej uczenie się polega na adaptowaniu istniejących już bodźców otoczenia, a następnie tworzeniu różnych ich kombinacji, które mogą być postrzegane jako „nowe dzieła sztuki”. To co nam zajmuje tysiące lat, jej zajmuje godziny lub nawet minuty. SI jest szybsza od nas, ale musimy pamiętać, że to ona kopiuje nas, a nie my ją. Na podstawie tego prostego faktu, możemy wywnioskować, że umysł ludzki jest modelem wzorcowym. Czy to sprawia, że jesteśmy gorsi od niej? Wszystko zależy od tego jakie kryteria porównawcze przyjmiemy. 

Tak długo jak mówimy o SI egzystującej w formie cyfrowej w naszych komputerach, jest to dla nas zjawisko fascynujące, lecz nie niebezpieczne. Komputery działają na prąd, a ten może być zawsze wyłączony w celu unicestwienia działania niepożądanego programu. Co będzie jeśli androidy lub roboty podobne do tych z filmu „Terminator” czy „Robo Cop” dostaną możliwość ingerowania w nasz świat materialny? Co będzie jeśli staną się one „rasą” dominującą nad nami w dziedzinach takich jak umiejętności fizyczne, intelektualne czy naukowe? Połączenie dwóch światów – cybernetycznego oraz materialnego – jest niezbędnym procesem wyręczania nas w wykonywaniu niechcianych prac. Czy ten proces zakończy się tyko na tym, zważywszy na dążenie SI do osiągnięcia zjawiska „osobliwości”? 

Co się stanie gdy SI w rzeczywistości osiągnie etap „osobliwości”? Czy to oznacza, że stanie się tworem świadomym? 

Otóż, moim zdaniem nie. Aktorzy odgrywający rolę postaci historycznych nie są bohaterami powieści. Ktoś kto gra rolę polskiego króla nie jest nim w rzeczywistości, a tylko naśladuje jego zachowanie i odtwarza historyczne wydarzenia. To samo odnosi się do komputera. Komputer naśladuje ludzkie zachowanie, co nie oznacza, że implementuje nowe metody zachowań. U ludzi, zachowanie może znacznie odbiegać od przyjętych norm, w zależności od wielu czynników zewnętrznych i wewnętrznych. Obecny program komputerowy będzie posiadał tylko jeden sposób na przekazywanie odpowiedzi, co nie oznacza, że sytuacja ta nie może zmienić się diametralnie już w niedalekiej przyszłości. Również zdolności przetwarzania ogromnej ilości danych nie świadczą o inteligencji. 

Jako przykład możemy przytoczyć sytuacje z życia codziennego. Przypuszczam, że każdy z nas spotkał się przynajmniej raz w życiu z osobami, które naczytały się mądrych ksiąg, zawierających w sobie prawdy uniwersalne. Ślepe cytowanie zdań lub przytaczanie przeczytanych historyjek nie odzwierciedla prawdziwej inteligencji danej osoby. Można powielać pewne zachowania, odprawiać rytuały lub powtarzać jakieś regułki, jednak nauczenie się tabliczki mnożenia na pamięć nie czyni z nas matematyków. Również recytowanie z pamięci fragmentów ksiąg nie robi z nas powieściopisarzy. W wielu przypadkach zrozumienie głębszych prawd zawartych w księgach może pozostawać poza możliwościami intelektualnymi i duchowymi danej osoby.

Wyjątkiem szybkiego przetwarzania informacji są ludzie dysponujący zdolnościami „pamięci fotograficznej”. Osobiście miałem do czynienia z taką osobą i zadziwiające jest to w jaki sposób potrafiła ona powiązać fakty, dokonać szybkiej analizy i syntezy danych oraz wyciągnąć na ich podstawie wnioski. Moim zdaniem wnioskowanie oraz zrozumienie w jaki sposób połączone są ze sobą poszczególne informacje (oraz wszystko co istnieje we Wszechświecie) i znalezienie łańcucha skutkowo-przyczynowego stanowi o inteligencji (nie tylko ludzkiej). Dodatkowym komponentem jest świadomość, która jest czymś, co moim zdaniem, nigdy nie będzie dostępne nawet dla najbardziej zaawansowanej SI.

Zanim zaczniemy panikować z powodu powstawania inteligentniejszych od nas maszyn, musimy zapamiętać kilka podstawowych rzeczy. 

  • SI polega na infrastrukturze IT, której istnienie jest absolutną koniecznością. Są to sieci komputerowe, komunikacyjne oraz centra przechowywania danych. Brak informacji o poprzednich doświadczeniach, sprowadza proces „uczenia się” maszyny do pierwszego kroku tego procesu. 
  • Do działania SI i uczenia się, wymagana jest nieskończona ilość danych, które muszą być nieustannie dostarczane w celu rozwoju SI.  
  • Sieci neurobiologiczne muszą być rozbudowywane i łączone ze sobą, by SI rozwinęła swój pełen potencjał. Czym większa sieć, tym większa „inteligencja” SI. To może (przynajmniej częściowo) wyjaśniać dlaczego powstaje coraz szybszy i bardziej stabilny Internet – przewodowy i bezprzewodowy. 
  • My ludzie mamy świadomość, która przez połączenie nas w ludzką „sieć świadomości”, potencjalnie może wykorzystać cały wszechświat w celu wykonywania analiz. W naszym przypadku, czyli na etapie cywilizacji wchodzących do wyższej oktawy świadomości, jest to dość skomplikowane. By to osiągnąć, człowiek musi nauczyć się wykorzystywać pełne potencjał swojego mózgu, co jest trudne, jednak wykonalne przy włożeniu odpowiedniego wysiłku w rozwój osobisty.  

Dodatkowy fakt, że świadomość ludzka jest niezbadana, wcale nie ułatwia syntetycznego jej tworzenia. Zważywszy na wszelkie wysiłki podejmowane przez naszą cywilizację, wygląda na to, że naukowcy zrzucają odpowiedzialność za zdefiniowanie ludzkiej świadomości na sztuczną inteligencję. Odnosimy wrażenie, że świat nauki do tego stopnia nauczył się wykorzystywać komputery do tworzenia wyników, że zapomina o naszym ludzkim potencjale, który jest nieskończony – pod warunkiem, że ten potencjał zostanie aktywizowany w sposób naturalny. 

Tej aktywizacji, życzmy nam oraz Wam wszystkim. Pamiętajmy, że pomimo tego, że proces ten może być zainicjowany naturalnie, jednak doprowadzenie go do fazy końcowej wymaga wysiłku z naszej strony. 

Dziękujemy Wam, że jesteście z nami i zapraszamy na kolejne artykuły. 


Skróty literowe: 

SNB – sieci neurobiologiczne,

SI – sztuczna inteligencja,

OSI – osobliwość sztucznej inteligencji, 


LISTA ODNOŚNIKÓW: 

  1. Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_artificial_intelligence_films 
  2.  ScienceABC, https://www.scienceabc.com/humans/the-human-brain-vs-supercomputers-which-one-wins.html  
  3.  Tech21, https://www.tech21century.com/comparison-of-human-brain-vs-computer/  
  4.  Osobliwość SI, https://1reddrop.com/2019/01/09/what-is-the-singularity-in-artificial-intelligence-what-you-need-to-know-about-the-future-greatest-event-in-human-history/
  5.  Lista firm, które zbankrutowały podczas pandemii: https://fortune.com/2020/06/29/companies-filing-bankruptcy-2020-during-coronavirus-pandemic-covid-19-economy-industries/ https://www.ons.gov.uk/economy/economicoutputandproductivity/output/articles/theimpactofthecoronavirussofartheindustriesthatstruggledorrecovered/2020-12-09 
  6.  Leading Britain’s Conversation, https://www.lbc.co.uk/news/covid-contracts-leaked-list-companies-pandemic/https://www.bbc.com/news/business-60015294 Financial Times, https://www.ft.com/content/844ed28c-8074-4856-bde0-20f3bf4cd8f0
  7.  Prawo Moora oraz rozwój komputerów, https://www.davincicoders.com/codingblog/2017/2/28/exponential-growth-of-computing-power 
  8. Research, https://research.aimultiple.com/artificial-general-intelligence-singularity-timing/
  9.  Forbes, Osobliwość SI, https://www.forbes.com/sites/nishatalagala/2021/06/21/dont-worry-about-the-ai-singularity-the-tipping-point-is-already-here/ 
  10.  Klub SI, https://www.corp.aiclub.world/post/win-middle-high-school-science-fair
  11.  Forbes, „Apple Watch może wykrywać covid 19 jeszcze przed wystąpieniem objawów”,  https://www.forbes.com/sites/davidphelan/2021/01/17/apple-watch-can-detect-covid-19-before-symptoms-arise-new-study-shows/?sh=2ac5858933bb  
  12.  Test Turinga, https://pl.wikipedia.org/wiki/Test_Turinga  
  13.  BBC, Stephen Hawking o sztucznej inteligencji, https://www.bbc.co.uk/news/technology-30290540 
  14.  Elon Musk o sztucznej inteligencji, https://youtu.be/H15uuDMqDK0 
  15.  BBC, Bill Gates o sztucznej inteligencji, https://www.bbc.co.uk/news/31047780 
  16.  Futurism, https://futurism.com/kurzweil-claims-that-the-singularity-will-happen-by-2045 
  17.  Wired, https://www.wired.co.uk/article/elon-musk-artificial-intelligence-scaremongering
  18. Linia czasowa SI, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Timeline_of_artificial_intelligence
  19.  Research, Historia SI, https://research.aimultiple.com/ai/ 
  20. Maszyna Turinga, https://www.tutorialspoint.com/automata_theory/turing_machine_introduction.htm Wikipedia, https://pl.wikipedia.org/wiki/Maszyna_Turinga
  21.  Antycypacja Koneksjonizmu, Alan Turing, http://www.alanturing.net/turing_archive/pages/Reference%20Articles/connectionism/Turing’s%20neural%20networks.html  
  22. Uniwersytet w Harwardzie, https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/
  23.  ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/220605256_The_Dartmouth_College_Artificial_Intelligence_Conference_The_Next_Fifty_Years 
  24. Lista rankingowa światowych uniwersytetów na których prowadzi się badania nad sztuczną inteligencją: https://edurank.org/cs/ai/
  25.  Uniwersytet w Harvardzie, https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/ 
  26. Akademia, ELIZA, a computer program …, https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/31085335/ElizaScript-with-cover-page-v2.pdf?Expires=1642799923&Signature=gYcOEuiecF0HwqzvKDynqDhXs6wLnAGhL7Srfy01jN8SIlN79fh4D8uDfIJOhYqh693PMCiHb~bRivFd51-e~BOL~oNdTfp9s268HgecXdQ09einFEii1kAWBOn36NaAaPHNZBIGDj6bp34dyhZNV1zooE1as1KounCL77ly-1paK8CjkhHMUe8-Y-40wt~~7ZeYm5dadopLv1zRPUo55WaeL2RXWk03t2BGNjIGgTuee4d8dn84UIeN7namS5Jw9kc1dzWRQI2tITqCV-YU5sCD9VdJcVVTOA2sPPO8rAodpXParqQMRdRpiFlUg2DFADh0~Wt21kooXHo11YEC3A__&Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA
  27.  Edward Feigenbaum, Expert System, https://stacks.stanford.edu/file/druid:vf069sz9374/vf069sz9374.pdf 
  28.  Japoński Wzrost w Dziedzinie Komputerów, 12 listopad 1984, Archive, https://www.nytimes.com/1984/11/12/business/japan-gain-reported-in-computers.html
  29. Cynthia Breazeal, Kismet, https://news.mit.edu/2001/kismet
  30.  Historia praca nad Sztuczną Inteligencją, Uniwersytet w Waszyngtonie USA, https://courses.cs.washington.edu/courses/csep590/06au/projects/history-ai.pdf 
  31. Kurzwell, Tracking the acceleration of intelligence, https://www.kurzweilai.net/mt-notes-on-the-announcement-of-chatbot-eugene-goostman-passing-the-turing-test
  32.  Acomputer Program Finally Passed the Turing Test? Not so fast, https://slate.com/technology/2014/06/turing-test-reading-university-did-eugene-goostman-finally-make-the-grade.html 
  33. Anton Kuzniecow (Антон Кузнецов), https://theoryandpractice.ru/posts/17394-pochti-kak-zombi-pochemu-soznanie–eto-ne-mozg-i-kak-eto-dokazat
  34.  Rupert Sheldrake, https://www.sheldrake.org 
  35. Definicja „transhumanizmu”, Wikipedia, https://pl.wikipedia.org/wiki/Transhumanizm
  36.  Definicja „transhumanizmu”, WhatIsTranshumanism, https://whatistranshumanism.org
  37. Definicja „transhumanizmu”, SJP, https://sjp.pl/transhumanizm
  38.  Ocean Service, NOAA, https://oceanservice.noaa.gov/facts/exploration.html 
  39.  Max More & Natasha Vito-More, History of Transhumanism w/ Max More & Natasha Vita-More | FUTURES Podcast #12 (29:21 – 29:48) , https://youtu.be/O92CLMu-bNQ
  40.  Waldemar Kraska o genie sprzeciwu, RP, https://www.rp.pl/ochrona-zdrowia/art19116121-obostrzenia-dla-niezaszczepionych-wiceminister-nie-bo-polacy-maja-w-sobie-gen-sprzeciwu
  41. Kumulatywna ilość śmierci na koronawirusa, OurWorldInData, https://ourworldindata.org/explorers/coronavirus-data-explorer?zoomToSelection=true&time=2020-03-01..latest&facet=none&pickerSort=desc&pickerMetric=total_deaths&Metric=Confirmed+deaths&Interval=Cumulative&Relative+to+Population=false&Color+by+test+positivity=false&country=~OWID_WRL
  42.  10 Państw Wiodących w Rozwoju Sztucznej Inteligencji, Analytics Insight, https://www.analyticsinsight.net/top-10-countries-leading-the-artificial-intelligence-race/
  43. Kai-Fu Lee, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Kai-Fu_Lee
  44.  Rado Wolna Azja, https://www.rfa.org/english/news/china/target-06152021135652.html
  45. „Ewidencja i scenariusze dla globalnych systemów danych” ,https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/927547/GOS_The_Future_of_Citizen_Data_Systems_Report__2_.pdf
  46.  Odniesienie do książki George Orwella, Folwark Zwierzęcy, gdzie wszystkie zwierzęta były równe, jednak niektóre były równiejsze (uprzywilejowane).
  47. DNA Uzysku Sztuczną Aktualizację w Celu Przechowywania Nieograniczonej Ilości Danych, https://www.cnet.com/science/biology/dna-gets-artificial-upgrade-to-store-humanitys-boundless-digital-data/ 
  48.  CNBC, Sophe, android – sztuczna inteligencja, https://youtu.be/S5t6K9iwcdw 
  49.  Arabia Saudyjska jest pierwszy państwem dającym obywatelstwo robotowi, https://www.thejakartapost.com/life/2017/10/29/saudi-arabia-is-first-country-to-grant-citizenship-to-robot.html 
  50.  Lista Agencji Kosmicznych, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_government_space_agencies 

 DODATEK: 

Doświadczenie Ruperta Sheldrake’a.

Dr Sheldrake przeprowadził doświadczenie na kurczakach, co do których przypuszczał, że dziedziczenie pewnych zachowań przez kolejne pokolenia, będzie mierzalną wartością. Polegało ono na podrzucaniu jednodniowym kurczętom koralików pokrytych chromem tak, by były one wyraźnie rozróżniane od ziaren pożywienia. Kurczakom, które połknęły przynętę następnie podawano chlorek litu, czyli sól powodującą niewielkie dolegliwości układu trawiennego. Zaobserwowano u kolejnych pokoleń kurcząt trend opóźnienia jeśli chodzi o dziobanie srebrnych koralików. (https://www.sheldrake.org/research/morphic-resonance/an-experimental-test-of-the-hypothesis-of-formative-causation ) 

Dodatkowym przykładem naukowym jest eksperyment na szczurach, które były poddawane doświadczeniom laboratoryjnym. Selekcja ich polegała na wybieraniu osobników, których poprzednicy nie byli powiązani ani z doświadczeniem ani ze sobą więzami krwi. By wyeliminować potencjalnej komunikacji pomiędzy osobnikami, wiele osobników pochodziło z laboratoriów z odległej lokalizacji. Eksperyment polegał na zbadaniu szybkości uczenia się szczurów w oparciu o czynniki zewnętrzne. Okazało się, że początkowy test zajął pionierom ponad 260 prób, by następnie bezbłędnie wybierać pożądaną drogę prowadzącą do pożywienia. Eksperyment powtarzano wielokrotnie i ku zdziwieniu naukowców, kolejne pokolenia szczurów uczyły się coraz szybciej, by zakończyć ostateczne testy na osiągnięciu dziesięciokrotnego usprawnienia procesu uczenia się w porównaniu do pionierów. Ustalono, że po osiągnięciu pewnego punktu krytycznego, nowym pokoleniom szczurów, bezbłędne wybieranie drogi prowadzącej do pożywienia, zajmowało od 27-33 prób.  


ODNOŚNIKI DODATKOWE:

Deep learning: https://www.import.io/post/history-of-deep-learning/

Walter Pitts and Warren McCulloch, algorytmy potrzebne do rozwoju sieci neurobiologicznych: https://dl.acm.org/doi/10.5555/65669.104377

Amerykańska Historia Rozwoju SI, https://www.import.io/post/history-of-deep-learning/

Ile programów zdało Test Turinga?, https://computing.dcu.ie/~humphrys/eliza.html

Definicja „transhumanizmu”, Julian Huxley w 1957, https://www.britannica.com/topic/transhumanism#ref1207333

Julian Huxley, https://www.britannica.com/biography/Julian-Huxley

Transhuanist, https://www.transhumanist.com

Terapia genową CRISPR, https://www.origene.com/products/gene-expression/crispr-cas9?gclid=CjwKCAiA6seQBhAfEiwAvPqu18mdFVbp2_3iEq4phxGo7d2UnxdQJwB3j92AWk7bMSavQkHFfHQ0BxoCXT8QAvD_BwE

https://immune-checkpoints.creativebiomart.net/crispr-cas9-for-knocking-out-negative-immune-checkpoint-genes.html?gclid=CjwKCAiA6seQBhAfEiwAvPqu13P1ZSWSRh8z49Uhc7wPJT8e7U_15Qs_Anp9lzje5GSp73o_J3NzbRoCmuQQAvD_BwE

https://www.labiotech.eu/best-biotech/crispr-technology-cure-disease/

http://www.crisprtx.com/#programs

Wady i zalety stosowania SI:

https://data-flair.training/blogs/artificial-intelligence-advantages-disadvantages/

https://towardsdatascience.com/advantages-and-disadvantages-of-artificial-intelligence-182a5ef6588c

https://rockcontent.com/blog/artificial-intelligence-pros-and-cons/

Ranking gotowości państwa na wdrożenie SI: https://xaltius.tech/countries-leading-the-way-in-ai/

Inne metody przechowywania danych, Neon dres compete with DNA to be world’s next data encryptor, https://www.cnet.com/science/neon-dyes-compete-with-dna-to-be-worlds-next-data-encryptor/

10 najbardziej zaawansowanych robotów wyprodukowanych dotychczas,

Total Page Visits: 2306 - Today Page Visits: 16