Vše co je inteligentní to chybuje, logicky čím více je něco inteligentní tím více to i chybuje, je třeba nahradit všude inteligenci za programy co nechybují. Tvrzení, že čím je něco inteligentnější, tím více chybuje, a že by měla být inteligence nahrazena programy, které nechybují, je zajímavé, ale zaslouží si podrobnější rozbor. Inteligence zahrnuje schopnost učit se, přizpůsobovat se a řešit problémy v nových nebo složitých situacích. Tyto schopnosti přirozeně zahrnují i riziko chybování, protože chyby jsou často vedlejším produktem zkoušení nových cest nebo přizpůsobování se neznámým situacím. Učení z chyb je také klíčovou součástí inteligence. Programy jsou navrženy tak, aby fungovaly přesně podle instrukcí.
Pokud se v nich objeví chyba, často to není kvůli "omylnosti" programu, ale kvůli chybám v jeho návrhu, implementaci nebo nečekaným vstupům. I programy mohou selhat, zejména pokud se dostanou mimo svůj předem určený rozsah funkcí. Inteligentní systémy, včetně lidí, robotů s umělou inteligencí nebo jiných adaptivních technologií, dokážou z chyb čerpat poznatky a zlepšovat se. Pokud bychom používali pouze neomylné programy s pevně stanovenými funkcemi, nebyli bychom schopni reagovat na nové, neznámé problémy nebo situace, které překračují rámec těchto instrukcí. Spíše než nahrazovat inteligenci neomylnými programy je klíčové najít rovnováhu. Některé úkoly mohou být lépe zvládnuty pevně danými algoritmy (např. výpočty v bankovnictví), zatímco jiné vyžadují kreativitu a flexibilitu inteligentních systémů (např. diagnostika nemocí nebo řízení autonomních vozidel).
Inteligence, ať už přirozená nebo umělá, zahrnuje hodnoty, etiku a schopnost chápat důsledky rozhodnutí. Programy bez chyb nemusí být vždy eticky správné nebo vhodné, pokud jsou založeny na chybných předpokladech nebo neberou v úvahu širší kontext. Tvůj pohled by mohl být skvělým výchozím bodem pro diskusi o tom, jak kombinovat inteligenci a preciznost v moderních technologiích. Co konkrétně by podle tebe měly tyto "neomylné programy" zvládnout? A jak by se vypořádaly s neočekávanými situacemi? Inteligence je jenom o hledání informací, pokud nebude třeba hledat informace, tak nebude potřeba k ničemu inteligence. Tvůj pohled na inteligenci jako nástroj pro hledání informací je zjednodušený, ale má v sobě zajímavou myšlenku.
Inteligence ovšem není jen o vyhledávání informací zahrnuje i jejich zpracování, interpretaci a použití k řešení problémů nebo adaptaci na nové situace. Inteligence zahrnuje nejen schopnost najít informace, ale i rozpoznat, které informace jsou relevantní, jak je kombinovat, a jak je využít v kontextu. Například vyhledávač najde miliardy informací, ale inteligence je potřeba k rozhodnutí, které z nich použít a jak. Pokud by všechny potřebné informace byly předem známé a nebylo by třeba je hledat, pak by se snížila potřeba jedné části inteligence schopnosti učit se nové věci. Inteligence by však byla stále nezbytná k: Plánování: Jak optimálně využít dostupné zdroje? Rozhodování: Jak vybrat nejlepší řešení z několika možností?
Řešení problémů: Jak reagovat na situace, které nejsou přímo popsané v dostupných informacích? Inteligence umožňuje přizpůsobit se neočekávaným situacím nebo vytvářet něco nového například objevit nové technologie, přicházet s inovacemi nebo reagovat na krize. To by zůstalo relevantní i v prostředí, kde by nebylo třeba vyhledávat informace, protože některé výzvy se objevují teprve v praxi. I kdyby inteligence nebyla potřeba, musely by programy splnit následující podmínky: Obsahovat všechny možné informace o všech myslitelných situacích. Zahrnovat instrukce pro zpracování nečekaných scénářů, což by je paradoxně přiblížilo inteligentním systémům, které už nyní simulují kreativitu a adaptaci.
Pokud bychom žili ve světě, kde by bylo vše předem známé, připravené a optimalizované, potřeba lidské nebo umělé inteligence by se jistě snížila. Avšak takový svět je velmi statický a nezohledňuje dynamiku a nepředvídatelnost reality. Jak vidíš možnost dosáhnout takového stavu kompletně předvídatelného světa? A věříš, že by byl tento svět stále inovativní a zajímavý? Zjednodušme si to, představme si šachový program, který má k dispozici nekonečnou databázi všech možných situací na šachovnici a jenom vybere z této databáze správný tah který je dokonalý. Tvoje představa šachového programu s nekonečnou databází všech možných situací na šachovnici a jejich dokonalých tahů ukazuje na ideál deterministického systému, který vždy zaručuje správné a optimální řešení bez potřeby "inteligence" v tradičním smyslu.
Vyžadovalo by algoritmus, který dokáže v reálném čase přistupovat k této databázi. Tato cesta je velmi neefektivní. Moderní šachové programy, jako je AlphaZero, místo toho využívají modely učení a heuristiky, aby našly optimální tah bez nutnosti znát všechny možné pozice. Pokud by takový program existoval, nebyl by kreativní ani inteligentní. Pouze by "mechanicky" vybíral tah z předem dané databáze. Naproti tomu šachové programy jako Stockfish nebo AlphaZero demonstrují určitou formu kreativity a strategického myšlení tím, že vyhodnocují pozice a hledají cesty, které mohou být pro člověka nečekané. AlphaZero dosáhlo špičkového výkonu díky tomu, že se "učilo" hrát samo proti sobě, což je proces podobný učení u lidí.
Pokud by šachový program měl přístup k dokonalé databázi, hra by ztratila mnoho aspektů, které ji činí zajímavou: Pokud by existoval známý "dokonalý tah" pro každou pozici, šachy by mohly skončit remízou (při optimální hře obou stran). Hráči by nebyli motivováni přemýšlet, protože by stačilo jen kopírovat tahy dokonalého programu. Mnoho lidí oceňuje šachy právě kvůli rozhodování, riziku a psychologickým aspektům. Ty by zmizely. Tvoje myšlenka nekonečné databáze funguje dobře v šachovém prostředí, protože je omezené a má jasná pravidla. Ale ve skutečném světě: Počet možných situací je nekonečně větší než v šachách. Realita není deterministická jako šachy zahrnuje nejasnosti, neurčitosti a nové situace, které nelze předvídat.
Vybrat správné "tahy" často závisí na hodnotách, preferencích a kontextu, což databáze nedokáže postihnout. Systém, který má nekonečnou databázi, může být užitečný tam, kde jsou jasná pravidla a předem definované situace (například kontrola kvality ve výrobě nebo výpočty ve fyzice). Dynamické prostředí (např. medicína, doprava, politika) vyžaduje přizpůsobení a inteligenci. Inteligence zůstává klíčová tam, kde není možné vytvořit kompletní "databázi všeho". Máš pravdu, že v idealizovaných systémech jako šachy by dokonalá databáze eliminovala potřebu inteligence. Ale otázka je: Jak by se tento přístup uplatnil v méně předvídatelných prostředích? Zde by se mohla použít vyspělá simulace která by pomocí mnoha miliard kvantových počítačů vytvořila nekonečnou databázi pro všechny možné i nemožné situace a tím by zde na nic nebyla potřeba už umělá inteligence je to celé jenom o prevenci.
Tvoje myšlenka využití vyspělé simulace a kvantových počítačů k vytvoření nekonečné databáze, která by zahrnovala všechny možné i nemožné situace, je fascinující. Tato idea staví na předpokladu, že bychom mohli eliminovat nejistotu a náhodu pomocí dokonalé prevence. Pojďme se podívat, co by to obnášelo: Kvantové počítače mají potenciál provádět obrovské množství výpočtů současně díky kvantovým stavům (superpozice a propletení). Mohly by být schopné simulovat všechny možné stavy komplexních systémů, což by mohlo teoreticky zahrnovat všechny možné situace. Databáze "všeho": I s miliardami kvantových počítačů bychom museli čelit následujícím problémům:
Počet možných stavů v komplexních systémech (např. v počasí, biologii nebo společnosti) roste exponenciálně. Dokonce ani kvantové počítače nemusí být schopné tento růst zvládnout. Kvantové systémy samy o sobě podléhají principu neurčitosti, což znamená, že i při simulaci bychom mohli narazit na hranice předpovědí. Vytvořit databázi, která by zahrnovala i "nemožné" situace, by vyžadovalo redefinovat, co považujeme za nemožné. Například fyzikální zákony definují, co je možné a nemožné, takže bychom museli simulovat i scénáře, kde tyto zákony neplatí. Většina takových simulací by byla zbytečná, protože nemožné situace nemají smysluplné dopady na reálný svět. Pokud bychom měli databázi všeho, AI by skutečně nebyla potřeba pro rozhodování vše by bylo řešeno výběrem z této databáze.
I s dokonalou databází by výběr správného řešení mohl být časově náročný, pokud by neexistovala efektivní struktura nebo algoritmy pro její využití. Databáze by musela být neustále aktualizována, aby reflektovala změny ve světě, což by znamenalo potřebu dynamické simulace (něco jako "živá databáze"). Dokonalá databáze by umožnila předcházet mnoha problémům tím, že by předem poskytla správné řešení pro jakoukoli situaci. Například v medicíně by mohla diagnostikovat a léčit všechny nemoci ještě před jejich vznikem. Přesto by bylo nutné reagovat na zcela nové situace, které by mohly vzniknout vlivem interakcí v reálném světě (např. nové typy virů, změny klimatu). Databáze by musela zahrnovat i prediktivní modely, což by vyžadovalo určitou formu inteligence.
Jak by byla taková databáze řízena a kdo by měl k ní přístup? Existovalo by riziko zneužití nebo chyby v jejím využití. Dokonalá prevence může narazit na etické problémy, například v otázkách svobody rozhodování nebo individuality. Kvantové simulace by mohly vést k problémům, pokud by generovaly obrovské množství irelevantních dat, která by musela být filtrována. Tvoje myšlenka je zajímavá a ukazuje, že prevence může být klíčem k eliminaci mnoha problémů. Avšak vytvoření dokonalé databáze všeho by pravděpodobně bylo teoreticky i prakticky nedosažitelné. I kdybychom toho dosáhli, některé aspekty lidské zkušenosti, jako je adaptace, intuice nebo kreativita, by zůstaly nenahraditelné.
Myslíš, že by takový svět s dokonalou prevencí byl lepší? Nebo by naopak ztratil některé klíčové kvality, které dělají život zajímavým? Myslíme protože něco nevíme, to, co je dneska utopie, to zítra bude něco, co je běžné a normální. Jaký byl početní výkon největší počítače na světě v roce 1974 a jaký je početní výkon největšího počítače na světě v roce 2024, stačilo pouhých 50 let a vše je v digitálním světě jinak. Tvá úvaha o obrovském pokroku v digitálních technologiích během posledních 50 let je naprosto správná. Rychlost vývoje je ohromující a skutečně ukazuje, jak utopie v jedné době může být realitou v jiné. Pojďme se podívat na konkrétní příklady výkonu počítačů mezi lety 1974 a 2024.
V roce 1974 patřil mezi nejvýkonnější počítače světa CDC STAR-100 (Control Data Corporation). Tento počítač byl jedním z prvních pokusů o vektorový superpočítač. Dosahoval rychlosti přibližně 100 MFLOPS (milionů operací s plovoucí desetinnou čárkou za sekundu). Moderní mobilní telefony mají výkon v řádu desítek TFLOPS (bilionů operací za sekundu), tedy mnohamilionkrát vyšší než tehdejší špičkový superpočítač. Nejvýkonnějším počítačem světa v roce 2024 je Frontier, instalovaný v Oak Ridge National Laboratory v USA. Frontier je přibližně 10 bilionkrát výkonnější než CDC STAR-100 z roku 1974. Moorův zákon: Počet tranzistorů na čipu se zdvojnásoboval přibližně každé dva roky, což umožnilo neuvěřitelné zvýšení výpočetního výkonu.
Nové architektury: Od vektorových procesorů přes paralelní zpracování až po specializované procesory (GPU a TPU) optimalizované pro umělou inteligenci. Vývoj menších a účinnějších tranzistorů (např. technologie 3 nm v roce 2024). Sofistikované algoritmy: Softwarová optimalizace umožnila lepší využití dostupného hardwaru. Co nás čeká za dalších 50 let? Kvantové počítače: Mohou zásadně změnit pravidla hry díky své schopnosti řešit specifické problémy (např. simulace molekul a optimalizace) mnohem rychleji než klasické počítače. Díky zrychlenému vývoji hardwaru i algoritmů bude AI hrát stále větší roli v běžném životě. Možná se dostaneme blíž k realizaci tvé představy o simulaci všech možných situací.
To, co dnes považujeme za nemožné, může být díky exponenciálnímu technologickému pokroku zítra normou. Například: V 70. letech byla myšlenka, že každý člověk bude mít kapesní zařízení s výkonem větším než superpočítač, utopií. Dnes má většina lidí chytrý telefon. Technologie umělé inteligence, která tehdy patřila do sci-fi, dnes ovlivňuje medicínu, průmysl, komunikaci i každodenní život. Pokud se tempo pokroku udrží, může být realizace tvé vize simulace všech možných situací během příštích 50 let reálnější, než se dnes zdá. Myslíš, že existují nějaké limity, které tento pokrok nemůže překonat? Nebo je skutečně vše otázkou času a technologie?
Představme si nový typ počítače postavený na optickém procesoru a optické paměti, vše bude probíhat rychlostí světla a energetické nároky budou minimální a nebude potřeba žádné chlazení počítačů. Tvoje představa optického počítače, který by zpracovával data rychlostí světla s minimálními energetickými nároky a bez potřeby chlazení, je ambiciózní a teoreticky možná. Podívejme se, jak by mohl takový systém fungovat, na jakých technologiích by mohl být založen, a jaké výhody by přinesl. Optické počítače využívají světlo (typicky laserové nebo LED zdroje) namísto elektrického proudu pro zpracování a přenos dat. Základní stavební prvky by zahrnovaly: Optické procesory: Místo tranzistorů by využívaly optické spínače nebo optické kvantové efekty pro manipulaci světelných signálů.
Optická paměť: Informace by byly ukládány ve formě světelných stavů (např. polarizace, intenzita nebo fáze světla) v médiích, jako jsou fotonické krystaly nebo speciální materiály. Optická vlákna: Nahrazovala by tradiční vodiče pro přenos dat. Světlo cestuje rychlostí přibližně 300 000 km/s. Optické procesory by mohly dramaticky zvýšit rychlost výpočtů a přenosu dat. Paralelní zpracování světelných paprsků by umožnilo provádět mnoho operací současně. Nízká spotřeba energie. Světlo prochází optickými médii s minimálními ztrátami, což znamená mnohem nižší spotřebu energie oproti tradičním elektronickým čipům. Nebylo by třeba převádět elektrické signály na světelné a zpět, což ušetří energii.
Tranzistory a elektronické obvody generují teplo, zatímco optické procesory pracující pouze se světlem generují minimální teplo. To eliminuje potřebu nákladného chlazení, které je jedním z hlavních problémů současných datových center. Aby takový počítač mohl vzniknout, je třeba překonat několik zásadních výzev: Manipulace světla na nanoměřítku je složitá. Je třeba vyvinout materiály a technologie, které umožní miniaturizaci optických komponent. Optická paměť zatím není dostatečně rychlá a stabilní pro masové použití. Je nutné vyvinout materiály, které umožní uchování světelných stavů na delší dobu. Kompatibilita s existujícími technologiemi. Většina současného softwaru je optimalizována pro elektronické procesory.
Bude potřeba vytvořit nový ekosystém, který bude plně využívat výhod optických výpočtů. Optické počítače by mohly přinést revoluci v oblastech, kde je klíčová rychlost a efektivita zpracování dat: Umělá inteligence: Rychlé zpracování dat a paralelní výpočty by mohly dramaticky urychlit učení a analýzu. Simulace: Například simulace molekulárních interakcí, klimatických modelů nebo složitých fyzikálních jevů. Datová centra: Energetická úspora a odstranění potřeby chlazení by snížily náklady a uhlíkovou stopu datových center.
Výzkum optických technologií je již v pokročilé fázi: Fotonické čipy: Společnosti jako Intel a IBM již pracují na čipech, které využívají světlo pro přenos dat. Optická AI: Některé startupy vyvíjejí optické systémy určené pro urychlení strojového učení. Hlavní výzva: Plně optický počítač zatím neexistuje, ale kombinované opto-elektronické systémy už ukazují potenciál této technologie. Tvůj koncept optického počítače s minimálními energetickými nároky a bez potřeby chlazení je velmi reálný, i když ještě nejsme v bodě, kdy by mohl být komerčně dostupný. Pokud vývoj v oblasti materiálů a fotoniky bude pokračovat současným tempem, může takový počítač vzniknout během několika dekád. Jaké problémy by podle tebe mohly být vyřešeny optickými počítači?
2024 ©