Il futuro delle interfacce cervello-macchina: intelligenza simbiotica vs intelligenza umana
Esploreremo cos’è l’amplificazione dell’intelligenza tramite le interfacce cervello-macchina (BMI), perché è importante e perché potrebbe esserci un divario futuro tra gli esseri umani che rimangono non potenziati e gli umani che scelgono di amplificare la propria intelligenza creando una simbiosi sinergica con l’intelligenza artificiale ( AI).
Gli esseri umani che si connettono con l’IMC saranno dotati di prestazioni cognitive migliorate e di una maggiore produttività sul posto di lavoro e oltre.
Che cos’è l’amplificazione dell’intelligenza?
Il concetto di amplificazione dell’intelligenza è stato introdotto per la prima volta da William Ross Ashby nel suo libro rivoluzionario intitolato Introduzione alla cibernetica . Il termine si è poi evoluto per diventare ciò che ora riconosciamo come Augmented Intelligence, una sottosezione dell’apprendimento automatico progettata prima di tutto per potenziare e migliorare l’intelligenza umana con l’assistenza dell’IA. Il concetto è quello di migliorare sia il processo decisionale umano, sia il rapido accesso alle informazioni che gli esseri umani hanno al fine di migliorare la qualità di tali decisioni. È qui che finisce il significato attuale di Augmented Intelligence, è un’intelligenza artificiale che utilizza l’apprendimento automatico e il deep learning per aiutare gli umani con dati fruibili, ma non esiste una relazione simbiotica in tempo reale.
È qui che entrano in scena i BMI, che consentiranno il miglioramento della cognizione umana ben oltre la versione odierna di Augmented Intelligence .
A differenza del nostro attuale accesso ai dati che avviene con computer, smartphone o altri dispositivi, un BMI è intrinsecamente progettato in modo che sia possibile accedere a Internet e all’IA che consente l’accesso a Internet senza un dispositivo esterno. Il BMI sarà impiantato all’interno del cervello umano e diventerà intrinsecamente un’estensione della mente umana.
In altre parole, invece di fare affidamento sulla memoria, o dover aprire un libro, o visitare un sito web, un essere umano potenziato potrebbe avere accesso a tutte le informazioni memorizzate su Internet e un’IA avanzata potrebbe alimentare i relativi punti dati. al cervello umano, consentendo all’essere umano di avere il pieno controllo. Se hai mai avuto un momento in cui non riesci a ricordare un determinato ricordo o a ricordare una data specifica, è un’esperienza frustrante. Con l’Intelligenza Aumentata potresti avere un richiamo perfetto perché il sistema di intelligenza artificiale diventa un’estensione della tua banca di memoria biologica.
Questo tipo di amplificazione dell’intelligenza è stato ulteriormente esplorato in ” Man-Computer Symbiosis “, un articolo speculativo pubblicato nel 1960 da JCR Licklider. Questo documento illuminante offre una prima descrizione di come gli esseri umani devono imparare a controllare l’IA formando una relazione simbiotica con l’IA. Come affermato da JCR Licklider, “Permettere a uomini e computer di cooperare nel prendere decisioni e nel controllare situazioni complesse senza una dipendenza inflessibile da programmi predeterminati”.
L’apprendimento automatico è la salsa segreta che garantisce che un computer non sia ovviamente predeterminato, tuttavia non affronta ancora il problema di come possiamo accedere a questa simbiosi.
JCR Licklider ha continuato con questo commento: ” La speranza è che, in non troppi anni, il cervello umano e le macchine informatiche saranno accoppiati molto strettamente e che la partnership risultante penserà come nessun cervello umano ha mai pensato ed elaborato i dati in un modo non affrontato dalle macchine per la gestione delle informazioni che conosciamo oggi.
Un primo esempio di come questo viene implementato può essere visto nel mondo degli scacchi. Mentre la maggior parte delle persone ha familiarità con la perdita di Garry Kasparov nel 1997, al computer IBM Deep Blue , c’è uno sviluppo più nuovo e più interessante.
Sebbene sappiamo da decenni che un sistema avanzato di intelligenza artificiale può facilmente sconfiggere qualsiasi giocatore di scacchi, ciò che è più interessante sono i recenti sviluppi in base ai quali un’intelligenza artificiale può essere sconfitta da una squadra umana e IA. In questo ambiente cooperativo il team divide i compiti, l’intelligenza artificiale fa il lavoro pesante di calcoli massicci, riconoscimento di schemi e lungimiranza. L’essere umano aggiunge valore sfruttando l’intuizione umana e decenni di studio della tavola.
Mentre attualmente la squadra umana e IA può sconfiggere un’IA, non è noto se questo tipo di vittoria rimarrà costante andando avanti. Tuttavia, questo è un indicatore serio del fatto che se gli esseri umani dovrebbero essere in grado di comunicare, coordinare e controllare correttamente un’IA che è essenzialmente un’estensione della loro mente, che i problemi principali che non possono essere affrontati dagli esseri umani oggi, o da programmi di intelligenza artificiale autonomi, potrebbero essere gestito da un sindacato di entrambi.
Uno dei commenti finali di JCR Licklider delinea chiaramente l’importanza di progettare BMI in grado di consentire la comunicazione AI in tempo reale all’interno del cervello umano.
“L’altro obiettivo principale è strettamente correlato. Si tratta di portare le macchine informatiche in modo efficace nei processi di pensiero che devono andare avanti in “tempo reale”, un tempo che si muove troppo velocemente per consentire l’uso dei computer in modi convenzionali. Immagina di provare, ad esempio, a dirigere una battaglia con l’ausilio di un computer su un programma come questo. Formuli il tuo problema oggi. Domani passi con un programmatore. La prossima settimana il computer dedica 5 minuti all’assemblaggio del programma e 47 secondi al calcolo della risposta al problema. Ottieni un foglio di carta lungo 20 piedi, pieno di numeri che, invece di fornire una soluzione finale, suggeriscono solo una tattica che dovrebbe essere esplorata tramite simulazione. Ovviamente, la battaglia sarebbe finita prima che fosse iniziata la seconda fase della sua pianificazione.richiederà un accoppiamento molto più stretto tra uomo e macchina di quanto suggerito dall’esempio e di quanto sia possibile oggi”.
Come funziona l’amplificazione dell’intelligenza?
L’amplificazione dell’intelligenza tramite l’IMC è ancora agli inizi ed è un lavoro in corso. È necessario comprendere che il cervello umano sfrutta il riconoscimento di schemi per comprendere il simbolismo e creare connessioni tra i dati. Ad esempio, se vedi linee strutturate in una sequenza specifica come la lettera A, puoi riconoscere il simbolo A. Da lì in poi puoi fare in modo che la lettera formi uno schema nel tuo cervello quando leggi la parola APPLE. È quindi possibile riconoscere ulteriori modelli quando si legge che UNA MELA È CADUTA DA UN ALBERO. Il cervello umano continua a creare connessioni dai personaggi, alle parole, alle frasi, ai paragrafi, ai capitoli, e poi ai libri e oltre.
Il problema è che il cervello umano non ha un richiamo perfetto e questo sistema imperfetto fa fallire i sistemi di riconoscimento dei modelli. Immagina cosa accadrebbe se potessi leggere un intero libro e un sistema di intelligenza artificiale fosse in grado di formare quei modelli di riconoscimento necessari per fornire istantaneamente un ricordo perfetto. Ciò migliorerebbe la capacità dell’essere umano di lavorare su un saggio, creare prodotti o servizi che si basano su tali informazioni o semplicemente avere una conversazione intelligente senza vuoti di memoria.
In altri casi, mentre è a metà conversazione, il cervello umano potrebbe connettersi istantaneamente a Internet per localizzare informazioni in tempo reale e distribuire o trasmettere tali informazioni. Invece di dover guardare un video di YouTube più volte per imparare qualcosa, guardarlo una volta sarebbe sufficiente per un ricordo perfetto. Il vantaggio aggiuntivo di ulteriori sistemi di riconoscimento dei modelli è che il cervello umano può decodificare il video e l’audio più velocemente che in tempo reale. Ciò significa che l’essere umano potrebbe assorbire il contenuto del video a velocità di 2x, 3x o oltre.
Dove posso trovare le interfacce Brain Machine?
È ancora molto presto per questo tipo di amplificazione dell’intelligenza. Ci sono molteplici sforzi in corso per sviluppare vari BMI che potrebbero eventualmente evolvere in questo tipo di applicazione. Degna di nota è la società Neuralink di Elon Musk, che è nelle prime fasi dello sviluppo di un BMI a larghezza di banda ultra elevata per connettere esseri umani e computer.
Neurallink sta lavorando alla creazione del primo impianto neurale che consentirà agli utenti di controllare un computer o un dispositivo mobile ovunque si trovino. Per ottenere ciò, i fili in scala micron vengono inseriti nelle aree del cervello che controllano il movimento. Ogni filo contiene molti elettrodi e li collega a un impianto chiamato Link.
Anche gli sviluppatori di un sistema BMI potrebbero non comprendere appieno come funziona a livello neurochimico micron. A causa della plasticità del cervello umano (capacità di modificarsi) è in realtà il cervello umano che riceve input e quindi apprende da solo gli output necessari affinché il BMI funzioni la sua magia.
La maggior parte dei BMI utilizza un decodificatore per decifrare le onde cerebrali e i modelli ricevuti dal cervello umano. Questo decodificatore utilizza vari tipi di apprendimento automatico, incluso il deep learning per imparare a decodificare le informazioni ricevute nel tentativo di identificare le intenzioni di movimento e le azioni desiderate. Decodificando questi modelli può capire meglio ciò che il cervello umano sta cercando di ottenere.
È un sistema a circuito chiuso in cui l’utente realizza un intento motorio semplicemente pensando e il decodificatore Neuralink decifra l’intento. Questo traduce il pensiero in azione che viene poi attuata nel mondo da un cursore o da un braccio robotico. L’essere umano riceve la conferma visiva di un’azione riuscita e il feedback neurochimico allena il cervello a controllare più facilmente il Neuralink. La sfida per qualsiasi azienda BMI è costruire un decodificatore che non rappresenti un onere di apprendimento eccessivo per l’utente finale.
Alcuni dei problemi con gli attuali BMI riguardano la latenza, questo è il ritardo tra l’input e l’output sia dal lato umano che dal lato BMI. Attualmente, Neuralink sta lavorando per risolvere alcuni dei problemi coinvolti in questo problema, come affermato da Joseph O’Doherty, un neuroingegnere di Neuralink e capo del suo team di segnali cerebrali, in un’intervista .
“Il primo passo è trovare le fonti di latenza ed eliminarle tutte. Vogliamo avere una bassa latenza in tutto il sistema. Ciò include il rilevamento di picchi; che include elaborarli sull’impianto; ciò include la radio che deve trasmetterli: ci sono tutti i tipi di dettagli di pacchettizzazione con Bluetooth che possono aggiungere latenza. E questo include il lato di ricezione, in cui esegui alcune elaborazioni nella fase di inferenza del modello, e include anche il disegno di pixel sullo schermo per il cursore che stai controllando. Qualsiasi piccola quantità di lag che hai lì aggiunge ritardo e questo influisce sul controllo a ciclo chiuso.
Sebbene Neuralink sia l’esempio più popolare di BMI, ci sono anche molti altri team che lavorano su progetti affascinanti. Ad esempio, i ricercatori dell’Howard Hughes Medical Institute hanno permesso con successo a un BMI di digitare per la prima volta la scrittura mentale degli utenti . Il team ha decifrato l’attività cerebrale associata alla scrittura di lettere a mano per ottenere il risultato. In questo caso con la pratica il cervello ha imparato a pensare strategicamente alla scrittura a mano in una sequenza che è stata poi riconosciuta dal BMI. Il partecipante paralizzato è stato in grado di digitare 90 caratteri al minuto, che è più del doppio della quantità precedentemente registrata con un diverso tipo di BMI.
Un altro esempio include uno studio con due partecipanti a studi clinici affetti da paralisi e che hanno utilizzato il sistema BrainGate con un trasmettitore wireless. Attraverso il trasmettitore wireless, potevano puntare, fare clic e digitare su un tablet standard.
Intelligenza simbiotica amplificata vs intelligenza umana
Possiamo immaginare un mondo in cui alcuni umani sono potenziati mentre altri umani scelgono di essere naturali e non riescono ad aumentare se stessi. Il pericolo dietro questo è che amplificherà il divario tra gli esseri umani ricchi con i mezzi finanziari per aumentare se stessi e altri umani che volontariamente o meno rimangono non potenziati.
Un dipendente che è migliorato sarà in grado di ottenere un notevole risparmio di tempo non dovendo indovinare se stesso, con una facile capacità di richiamare istantaneamente informazioni o recuperare dati precedentemente sconosciuti da Internet. Un’intelligenza artificiale potrebbe avvisare rapidamente le informazioni umane (o filtrare) che sono irrilevanti, false o scadenti. L’essere umano potenziato con un richiamo perfetto può imperniare sul modo in cui svolgono le attività e potrebbe aumentare esponenzialmente sia l’efficienza che la produttività.
Invece di digitare del testo o parlare ad alta voce, l’umano potenziato potrebbe semplicemente pensare e il testo apparirà magicamente su uno schermo. Il risparmio di tempo da questa versione più semplice di un BMI sarebbe significativo. Il BMI con il sistema di intelligenza artificiale può essere semplicemente impiantato nel cervello umano e caricato in modalità wireless con fonti di alimentazione esterne, o essere effettivamente in grado di alimentarsi dallo stesso tipo di calorie e risorse che sono integrate nel corpo e nel cervello umani. Sebbene sia super speculativo, potrebbero esserci nanobot in grado di attraversare la barriera emato-encefalica per generare un BMI.
Un umano potenziato può scoprire che la conversazione con un umano non potenziato è ridondante e noiosa. Possono scegliere di associarsi con altri esseri umani potenziati che desiderano collaborare per avviare attività, scrivere documenti seminali o diventare produttivi in altri modi. Un datore di lavoro può scegliere di ignorare il background educativo o l’esperienza, per concentrarsi invece sull’assunzione di personale che è stato migliorato.
La società potrebbe prendere strade diverse, ciascuna delle quali porta a risultati diversi. Su un percorso potrebbero esserci due tipi di umani che imparano semplicemente a coesistere.
Prima che il BMI raggiunga questo stato, i primi sviluppi si stanno concentrando sui problemi neurologici che includono quanto segue:
Perdita di memoria
Perdita dell’udito
Cecità
Paralisi
Depressione
Insonnia
Dolore estremo
Convulsioni
Ansia
Dipendenza
colpi
Danno cerebrale
Non va dimenticato che l’obiettivo a lungo termine di Neurallink, come affermato da Elon Musk , è “ Creare un’interfaccia ad alta larghezza di banda che permetta agli umani di seguire il viaggio ”. Le implicazioni sono che se sviluppiamo con successo l’Intelligenza Artificiale Generale, questo sviluppo ci porta inevitabilmente alla Superintelligenza. Un BMI sarà la soluzione finale dell’umanità per vivere in un mondo caratterizzato da una superintelligenza che è molto più avanzata dei nostri attuali cervelli umani biologici. Resta da vedere quanti umani scelgono di migliorare se stessi, nel frattempo i BMI rimangono uno degli sviluppi più importanti con sistemi di apprendimento per rinforzo profondo .
