Главная

09.12.18 Новый прогноз

2040

Примерно 31 декабря 2040 прогноз сбудется

Теплая одежда с электрическим подогревом получит широкое распространение

Xiaomi представила лёгкую куртку с подогревом CHI ZHANG lightweight thermal jacket. С аккумулятором на 10 000 мАч обогреватель сможет работать от 6 до 10 часов.

https://life.ru/t/технологии/1176811/xiaomi_priedstavila_vodoottalkivaiushchuiu_kurtku_s_podoghrievom

Поделиться в социальных сетях:

09.12.18 Новый прогноз

Пожаловаться

2038

Не позднее 9 декабря 2038 прогноз сбудется

У Украины появится ядерное оружие?

Представитель украинской миссии при НАТО генерал-майор Петр Гаращук заявил о том, что Украина может создать ядерное оружие

https://www.gazeta.ru/army/2018/12/09/12088735.shtml

Поделиться в социальных сетях:

08.12.18 Новый прогноз

Пожаловаться

2020

Примерно 31 декабря 2020 прогноз сбудется

В магазинах появится одежда, подключаемая к гаджетам

Компании Google и Levi's представили так называемую «смарт-куртку», которая поможет не потерять смартфон или другой портативный гаджет.

https://oane.ws/2018/12/08/google-vypustila-smart-kurtku-kotoraja-pomozhet-ne-poterjat-smartfon.html

(+3)

Поделиться в социальных сетях:

08.12.18 Новый прогноз

Пожаловаться

2021

Примерно 31 декабря 2021 прогноз сбудется

Tesla Илона Маска может приобрести заводы, которые планирует закрыть General Motors

О крупной реструктуризации, в рамках которой компания закроет семь заводов, а также оптимизирует свою модельную линейку, объявила компания General Motors

https://www.kommersant.ru/doc/3825902

(+1)

Поделиться в социальных сетях:

08.12.18 К прогнозу добавлено обоснование

127

Пожаловаться

2029

Примерно 31 августа 2029 прогноз сбудется

Машины станут такими же умными, как люди

В 2029 году, по мнению Курцвейла, искусственный интеллект пройдет признанный тест Тьюринга и достигнет человеческого уровня интеллекта

https://hi-news.ru/research-development/novye-prognozy-reya-kurcvejla-o-budushhem-chelovechestva.html

+ 1 обоснований

(+3)

(+4)

4teller
Рейтинг пользователя (83%)

Методы «слабого ИИ» работают только в ситуациях, которые входят в алгоритм. Даже глубокое обучение нейросетей — это просто отладка и коррекция алгоритма. У автоматизации есть принципиальная особенность — она не работает в неалгоритмизированном пространстве, в таком, где четко не определены все шаги и их порядок. Поэтому число ситуаций, доступных ей, ограничено, и для того, чтобы осваивать всё их бесконечное разнообразие — автоматизации нужно беспредельно долго развиваться. В общем смысле под алгоритмом понимается конечный набор упорядоченных шагов. Следует обратить внимание на то, что, хотя набор шагов и конечен, процесс их выполнения может не иметь предела (так называемая проблема «останова») или просто непонятно — возможно ли получить данным алгоритмом результат за конечное время? В качестве примера можно привести алгоритм, пытающийся доказать, что все чётные числа являются суммой двух простых (которые делятся без остатка только на себя или единицу). Не понятно, завершит ли компьютер когда-нибудь такое доказательство? Является ли мыслительный процесс вычислимым, можно ли его представить в виде алгоритма? Знаменитые теоремы Гёделя о неполноте свидетельствуют, что нет. В упрощенной формулировке теоремы Гёделя утверждают, что в рамках заданной системы аксиом найдутся положения, которые невозможно ни доказать, ни опровергнуть. А следствием этого является вывод о том, что не существует алгоритма, который мог бы во всех случаях проверить истинность или ложность арифметического высказывания. Человек же творчески, интуитивно (непознаваемо) создает эвристики, правила, упрощающие перебор, снижающие размерность задачи. Но сам процесс нахождения этих эвристик — тоже безразмерный в связи с их бесчисленным числом. Отсюда можно сделать вывод о том, что создание «сильного ИИ» в виде программы на ЭВМ в принципе невозможно. Хотя когда-нибудь человечество на каких-нибудь супермощных вычислительных устройствах запустит программу, которая будет объединять практически всё, что возможно алгоритмизировать, например, в военной сфере — и расчет траектории полета снаряда, и распознание комплексов вооружения противника, и принятие решения командиром, и допрос пленного, и многое другое. И судя по тому, что на многие вычислительные вопросы у такой программы будут ответы, то возникнет иллюзия искусственного интеллекта. Но в действительности это будет автоматизированная система, которая попадая в новую, ранее не встречавшуюся и поэтому не алгоритмизированную ситуацию, не сможет с ней справиться. И здесь человеку опять придется потрудиться и над самой ситуацией, и над включением её в алгоритм. Конечно можно дальше продолжать совершенствование такой глобальной автоматизированной системы и научить её самостоятельно создавать новые алгоритмы под новые ситуации, но каждый раз целевая установка алгоритмизации будет исходить от человека, он будет являться работодателем у послушного, очень производительного, многофункционального, но не способного к творчеству работника. Популярные сегодня сверточные нейросети были предложены 30 лет назад. И весь современный бум их использования связан не столько с научными достижениями, сколько с коммерциализацией ранее полученного знания. А сама эта коммерциализация является следствием закона Мура, в соответствии с распространенной трактовкой которого каждые два года (это верно для сегодняшнего времени) в два раза увеличивается производительность компьютеров. Если говорить более корректно, то речь идет не столько о росте производительности, сколько о миниатюризации микроэлектроники, о росте количества транзисторов на кремниевой микросхеме заданных размеров. Аналогично и для методов «слабого ИИ» весь прогресс связан в основном с ростом возможностей микроэлектроники. Но эмпирический закон Мура, продолжающий «выкачивать» из кремния все возможности, уже не так очевиден. К примеру, возникновение «многоядерности» процессоров говорит о том, что дальнейшая миниатюризация микроэлектроники близка к пределу. Аналогично, недалека от естественной границы и длина волны ультрафиолетового излучения, с помощью которого «наносят трафарет» на кремниевой пластине. Чем меньше эта длина, тем меньше получаются транзисторы. Таким образом, используется практически минимально возможная длина волны, дальше свет перейдет в рентгеновский или гамма-диапазон. А в этом диапазоне уже меняются свойства кремния, делающие невозможным его использование в микроэлектронике. Еще более категоричные доводы сводятся к тому, что в ближайшее время один из размеров транзистора на кремнии будет составлять всего 10–20 атомов. А в этих условиях наибольшую роль будут играть уже квантово-механические эффекты, связанные с различными неопределенностями (в траектории электронов, их импульсе, вероятности нахождения в определенной области и др.), которые невозможно будет разрешить на современном уровне развития науки и техники. Поэтому очередное крутое развитие «слабого ИИ» (а значит и автоматизации) в недалёкой перспективе сменится более пологими изменениями. Для решения таких задач разработка «сильного ИИ» может вестись по следующим направлениями: разработка ИИ в виде программ на ЭВМ; усовершенствование человека с целью повышения его когнитивных способностей; создание биокибернетических систем, служащих подспорьем человеку в его мыслительных процессах. Для реализации первого направления активно разрабатываются структурные модели мозга, в основном — коры его больших полушарий, так называемого «неокортекса». В этих моделях, часто именуемых «коннектомами», делаются попытки определить место всех нейронов (а их у человека около 100 млрд) со всеми их связями (порядка 10–15 тыс. на один нейрон). Для этого сейчас применяются методы магнитно-резонансной и позитронно-эмиссионной томографии, электроэнцефалографии, делаются тончайшие срезы мозга, изучаемые под микроскопами. В будущем планируется цифровизация нейронов и их связей с помощью нанороботов и даже нейрохиругическая замена нейронов в мозгу транзисторами в компьютере. Несмотря на масштабность таких проектов и громкие заявления исследователей, серьезных успехов пока не наблюдается. «Коннектомы» некоторых простейших существ известны уже много лет. Так, структурная модель мозга нематоды — маленького полупрозрачного червячка — существует уже около 30 лет. В ней учтены все 302 нейрона этого существа со всеми их связями [1]. Однако за такой период ученые так и не научились «оживлять» эту модель, которая больше напоминает словарь без значений слов. Еще в большей степени это относится к мозгу более сложных животных, а тем более к мозгу человека. Даже простая его структуризация потребует десятков лет кропотливого труда, не говоря уже об использовании такой гигантской модели для имитации сложных мыслительных процессов. Говоря о создании «сильного ИИ» в виде программы на ЭВМ, следует отметить, что одной из проблем являются вычислительные ограничения при решении даже слабо интеллектуальных задач, таких, какие легко решают маленькие дети. Так, для распознавания кошачьих мордочек Cat Detector от Google использовал 1000 серверов с 16 000 ядер. «Умный» вертолет, который умел бы выполнять эту крайне узкую функцию, с таким набором аппаратуры не смог бы подняться в воздух. Аналогично трудно себе представить компактное устройство (например, андроидный робот), который может играть с человеком в шахматы или игру го. В первом случае в этот робот пришлось бы запихнуть несколько шкафов суперкомпьютера Deep Blue компании IBM, выигравшего у Г. Каспарова в 1997 г., во втором — 1920 CPU (центральных процессоров) и 280 GPU (графических процессоров), победивших Ли Седоля в 2016 году, и это практически на предельных возможностях кремния! При этом и компьютеры, и соответствующее программное обеспечение узкоспециализированы. Они умеют только играть в свои дискретные игры с полной информацией, игры, для которых важна только текущая позиция и не значима предыстория. Для них крайне эффективны различные переборные методы с дополнительными правилами, как эти переборы сокращать. Ведущие игроки микроэлектроники (Intel, AMD и др.) давно уже озабочены «пределом кремния», поэтому активно занимаются поиском путей решения этой проблемы. Это создание трехмерных транзисторов, использование не-кремниевых материалов (например, графена), развитие обратимых и квантовых вычислений и т.п. Но все эти пути, как это часто бывает при эволюционном развитии техники, помимо очевидных преимуществ, например, в быстродействии, обладают и серьезными недостатками. Так, трехмерные транзисторы работают как обогревательные приборы, не-кремниевые материалы чувствительны к параметрам тока, квантовые вычисления критичны к нарушению когерентности состояний элементарных частиц. Но даже если указанные недостатки будут преодолены, то все равно через некоторое время мы подойдем к пределу трехмерных транзисторов, графена или наноуглеродных трубок и опять начнется поиск очередных путей повышения производительности или более точно — соблюдение массо-габаритных параметров компьютера, соответствующих нуждам человека.

Поделиться в социальных сетях:

Block Title

Статистика

Накопленные прогнозы складываются в тенденции:

Политика:

Общество:

Медицина:

Экономика:

Наука и Техника:

Прогнозы будущих событий России и мира

Block Title

Microsoft: Через 10 лет рак будет побежден

Космос: Китай осуществит мягкую посадку на обратной стороне Луны

Начнутся клинические испытания метода лечения рака мозга с помощью перепрограммированных стволовых клеток

Теплая одежда с электрическим подогревом получит широкое распространение

У Украины появится ядерное оружие?

Запад введет санкции против черноморских портов РФ

Уличная преступность в крупных городах развитых стран практически исчезнет

Антимонопольные органы принудительно разделят интернет-монополистов Google или Facebook

В магазинах появится одежда, подключаемая к гаджетам

Tesla Илона Маска может приобрести заводы, которые планирует закрыть General Motors

Виртуальный секс с помощью специальных костюмов будет вытеснять встречи с реальными партнерами

Тереза Мэй может быть отправлена в отставку

Запад введет санкции против черноморских портов РФ

В США будут заморожены активы и банковские счета множества российских чиновников и бизнесменов

В Евросоюзе перестанут поддерживать евроинтеграцию Украины

Потребность людей в межчеловеческом сексе снизится, а заменят его собой безотказные роботы

Машины станут такими же умными, как люди

Болезнь Альцгеймера научатся лечить

Будет создана модель человеческого мозга.

Microsoft: Через 10 лет рак будет побежден