我们一直在导致我们在人工智能爆炸的悬崖上。

然而,我们的数字助理和自动驾驶汽车的进展似乎已经停滞不前。电脑甚至最简单的请求扼流,而且大多数数字世界都继续被人类手工制作。

但静静地隐藏在平原的景点中,另一场革命已经全面挥动。它有一些逃脱公开审查,并没有被发现用戏剧性的头条新闻统治新闻。我们这个时间最深刻的发明不是AI。它是 - 人为的时候。

最近的文章Venkatesh Rao叫超级历史,而不是过度理智打开了我的眼睛发生了什么。

人类文明一直受到我们处理信息的能力的限制。从个体人类生命的规模到最大的机构,商店信息总是昂贵的。我们的沟通能力仅限于洞穴图纸,石头片,Heiroglyphics和脆弱的纸质,其符号不精确。所有这一切都有丢失,损坏或被盗的风险。

由于无法存储一切,我们必须决定值得储蓄的东西。因此,我们的历史损失 - 充满了洞,错误和误解。

我们处理信息的能力也受到严重限制。人性大学是唯一可用的计算形式,这意味着我们必须将信息转化为小型,可管理的砖块,以便在任何思维完成之前加入我们的思想。

借助现代数字技术的发明,解锁了这些瓶颈。大数据的兴起让我们存储一切,并稍后弄清楚该怎么办。最近甚至更强大的发明 - 机器学习 - 现在允许我们分析和得出更多数据的结论,而不是任何数量的人类可以理解。

这是该第二发明,它真正解锁了思维机器操纵时间的能力。我们刚刚开始学习如何利用它。

人机学习

现代机器学习在两个阶段工作:首先,有一个“训练”阶段,其次是“推理”阶段。

训练阶段计算昂贵 - 它需要很多资源。算法摘要巨大数据,并将其转换为特定类型的任务的模型。

For example, models for natural language processing (which Siri uses to understand your requests), image recognition (which Instagram uses to recognize the faces of your friends), and recommendations (used by Netflix to guess what you’ll want to watch next).

另一方面,推理阶段是计算的便宜 - 需要很少的计算能力。在训练阶段开发的模型应用于他们以前没有看到的新情况。机器学习算法在第一阶段培训,在第二阶段,它使用该培训来做出决策。

我们目的的最重要的外卖是要了解培训阶段需要世界上最强大的计算机,并且涉及大量的数据,这些数据是任何人类所能理解的程度。需要数百或数千人的寿命,以获得相当数量的认知努力。

但推理阶段非常不同。它涉及相对简单的模型缩小到人类的大小。有一个有用的模型,可以在最便宜的笔记本电脑或智能手机上几秒钟或分钟内运行。

甚至在某些情况下,在生物人体大脑上。

国际象棋之王

2013年,国际国际象棋世界令人不满。

来自挪威的一名年轻22岁的神童,马格斯卡尔森,击败了统治世界冠军印度Viswanathan Anand,在一系列10个拼写游戏中。

普通智慧长期以来,老象棋队员赢得了更年轻,更有才华的经验。他们可能没有原始的智力马力,但他们看过更多的游戏多年。所有这些经历的蒸馏智慧应该使他们能够看到他们的对手不能的机会和风险。

但是当卡尔森胜利时,展出不同的东西。Carlsen是第一位国际象棋世界冠军,主要是在2000年代长大的个人电脑上获得的智能大学象棋AIS培训。

结果,他的演奏风格与他面前的任何人不同。当人类通常会放弃时,他会一路走到尽头,探索非传统的戏剧线。他并不束缚传统和公约从一代象棋祖母站到下一个。

在一个非常真实的意义上,卡尔森是一个Ai-Ungmented球员。他可能不会在比赛期间收到计算机的直接协助,但他的内部国际象棋本能在“模型”上绘制他在全球最佳国际象棋计算机上发达的数千次比赛。

这些模型是千年象棋运动经验的蒸馏效果。它们不受物理法律的限制或时间的流逝 - 国际象棋算法可以针对自身的速度,并连续地在对生物体的速度下平行地玩无数游戏。

它好像电脑在光速进入未来的情况下,然后回到我们的时间与我们分享它所发现的课程。

从某种意义上说,当他成为世界冠军时,Magnus Carlsen不是22岁。在游戏和经验同化的比赛方面,他更像200岁。随着持续发展更加复杂的国际象棋算法,无论谁最终都会击败他可能是2000岁。

增强人类智力

Carlsen示例表明,这不是我们技术的原始智能力量。即使是世界上最好的国际象棋算法也无法匹配2岁的孩子通过世界的能力。

技术力量来自其逃避历史时期的能力。算法可以加速时间,并在陡峭的学习曲线上学习,而不是最聪明的人类可以达到。

幸运的是,这不是一个零和主张。目前,计算机仍然在我们的控制之下。通过将它们作为“认知假肢”附加到我们的身体和思想中,我们可以提高我们的有效经验年龄,超越了我们自己的时间。

这已经每天都在发生。

每次使用谷歌才能查找答案的答案,你的祖母将简单地辞职,以便以指数速度为指数速度而言,您将“数据年龄”。我们曾经等待在适当时候等待答案。现在我们只是加速时间并将其从未来推进到现在。

每次使用自动完成的写作工具时textspark.ai.如果不是数千年的人类生活经验,您正在绘制广泛的阅读和写作经验。这样的工具可以让您像以前没有人写的人写。

每次使用数字录取或知识管理工具(我都会打电话给第二个大脑),您正在通过人工时间推动和拉动信息。您正在利用近年来的知识产权,而不是仅从最近的可用课程中绘制。你不仅聪明,而且非常聪明。

逃脱历史

这一切的意义是我们的技术不仅仅是几十年。在体验时间中测量,计算机是古老的奥克斯跨越数千年。埃及的金字塔只是旁边的婴儿GPT-3.

AIS已经逃脱了自然的时间,现在正在感受,录制,生成和消化历史,每周数十年或几个世纪。我们正在学习如何将这个人为时间注入我们自己的大脑,每年增加100年的经验。

你没有作为人工智能崛起的见证。你作为人工时间增强的代理人生活。您居住在历史尽头,并通过机器进入加速的未来。

谢谢Matthias Frank,Molly Fisher,H.P.Arvez,Abdur Ra​​hman,Trent Hamm和Brian Wallenfelt为此作品的反馈和建议。


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