Robotbilim Yapay Zeka

Robotbilim Nedir

Yapay Zeka tekilliği hazırlayan başat üç devrim G, N, R arasında en derin etkisi olan, insanların geliştirilmemiş zekasının ilerisine geçebilecek, biyolojik olmayan zekanın yaratılmasını ifade eden R'dir.zeka düzeyi daha ileri bir süreç, daha az zeki olanı doğal olarak geride bırakacak, zekayı evrenin en güçlü kuvvetine dönüştürecektir.

GNR'nin R'si robotbilimi temsil etmekle birlikte buradaki esas konu, güçlü yapay zekadır insan zekasının ilerisine geçen yapay zeka.bu formülde robotbilimin vurgulanmasının standart nedeni, dünyayı etkileyebilmesi için zekanın bir cisimle somutlaşmaya, fiziksel bir varlığa gereksinimi olmasıdır.

Ancak, ben fiziksel varlığın vurgulanmasına katılmıyorum, çünkü buradaki asal konu zekadır.zeka, kendini cisimleştirmenin ve fiziksel olarak yönlendirmenin kendine özgü yollarını da yaratarak, dünyayı etkilemenin yöntemini doğal olarak bulacaktır.

Ayrıca, fiziksel becerileri zekanın temel bir parçası sayabiliriz; örneğin, insan beyninin büyük bir bölümü (nöronlarımızın yarısından fazlasını barındıran beyincik) becerilerimizin ve kaslarımızın koordinasyonunun yürütülmesine ayrılmıştır.

Yapay Zeka Robotbilim

İnsan düzeylerindeki yapay zeka, birkaç nedenle insan zekasının çok ilerisine geçecektir.daha önce belirttiğim gibi, makineler bilgilerini kolaylıkla paylaşabilirler.gelişmemiş insanlar olarak, yavaş, dile dayalı iletişimin dışında, öğrenme yeteneğimizi, bilgi ve becerilerimizi barındıran hücre bağlantıları ile nöro-ileticilerin derişim düzeylerinin sonsuz gibi görünen örüntülerini paylaşmanın yöntemlerine sahip değiliz.

Bizi diğer hayvanlardan farklılaştırıp, teknolojinin yaratılmasını sağlayan etmen olarak bu iletişim yöntemi de elbette oldukça yararlı olmuştur.İnsan becerileri yalnızca evrimin desteklediği biçimlerde gelişebilmektedir.temelde yoğun paralel örüntü tanıma sürecine dayanan bu beceriler, yüzlerin ayırt edilmesi. nesnelerin tanınması, dil seslerinin tanınması gibi belli işlerin yürütülmesinde yeterlilik sağlamaktadır.

Ancak, mali verilerin düzeninin belirlenmesi gibi birçok iş için de uygun değildir.örüntü tanıma paradigmalarını tam olarak anladığımızda, makinelerin kullandıkları yöntemler bu teknikleri her tür örüntüye uygulayabilecektir.makineler

Robotbilim Makineler

İnsanların yapamadıkları yöntemlerle kaynaklarını bir havuzda toplarlar.insanların oluşturdukları ekipler, bir insanın tek başına elde edemeyeceği fiziksel ve zihinsel başarılan elde edebiliyor olsalar da, makineler bilgi işlem, bellek ve iletişim kaynaklarını kolaylıkla ve çabucak birleştirebilmektedirler.

Daha önce irdelendiği gibi, internet tüm dünyayı kapsayan, çok çabuk bir araya getirilerek yoğun süper bilgisayarlar oluşturabilen bir bilgi işlem kaynağı olarak gelişmektedir.makinelerin bellekleri kesindir. milyarlarca veriyi kesin doğrulukla öğrenebilen günümüz bilgisayarlarının bu kapasiteleri her yıl iki katına çıkmaktadır.

Doğrudan bilgi işlemin temelini oluşturan hız ve fiyat performansı her yıl ikiye katlanmakta, ikiye katlanmasının hızı da giderek ivme kazanmaktadır. İnsan bilgisi ağa geçirildikçe, makineler de insan-makine bilgisinin tamamını okuyabilecek, anlayabilecek ve sentezleyebilecekler.

Biyolojik bir insanın, insanların sahip olduğu bilimsel bilginin tamamını kavrayabilmesi bundan yüz yıl önceydi.makine zekasının bir başka avantajı da, en üst düzeyde, kesintisiz biçimde çalışabilmesi, en ileri becerilerini birleştirebilmesidir.

İnsanlar arasındaysa, bir kişi müzik besteleme yeteneğini geliştirmiştir, diğeri transistör tasarımı becerisini geliştirmiştir; ama beyinlerimizin bu değişmez mimarisiyle, giderek daha fazla uzmanlık gerektiren alanların her birinde en üst beceri düzeyine erişip, bu alanları en üst düzeyde kullanacak kapasitemiz (ya da zamanımız) yoktur.

İnsanlar belirli bir beceride farklılık gösterirler; örneğin insanların müzik besteleme düzeyinden söz edildiğinde, söz ettiğimiz Beethoven midir, yoksa ortalama bir insan mı biyolojik olmayan zeka her alanda insan zekasının doruk düzeyine erişecek, ilerisine de geçecektir.

Bu nedenlerle, bir bilgisayar insan zekasının inceliğine ve erimine ulaştığında, bu noktayı mutlaka hızla aşıp çift üstel yükselişini sürdürecektir. Tekillikle ilgili temel sorulardan biri, tavuğun mu güçlü yapay zeka yoksa yumurtanın mı nano teknoloji önce geldiği sorusudur.

Bir başka deyişle, güçlü yapay zeka, tam gelişmiş nano teknolojiyi mi (bilgiyi fiziksel ürünlere dönüştürebilen moleküler üretim birleştiricileri) getirecek yoksa tam gelişmiş nano teknoloji mi güçlü yapay zekayı getirecek?

Birinci önermenin mantığı, biraz önce belirtilen nedenlerle güçlü yapay zekanın süper insan yapay zekası anlamına geleceği, süper insan yapay zekasının da tam gelişmiş nano teknolojinin uygulanması için diğer tüm tasarım sorunlarını çözebilecek konumda olacağıdır.

İkinci önermeyse güçlü yapay zekanın donanım gereksinimlerinin nano teknoloji tabanlı bilgi işlem tarafından karşılanacağı düşüncesine dayanır.benzer biçimde yazılım gereksinimleri de, insan beyninin çalışmasının çok ayrıntılı taramalarını oluşturabilecek, dolayısıyla insan beyni üzerinde ters mühendislik işleminin tamamlanmasını başaracak olan nanobotlar tarafından sağlanacaktır.

Her iki önerme de mantıklıdır; her iki teknolojinin de diğerini destekleyebileceği açıktır. İşin gerçeği, her iki alanda da kaydedilecek ilerlemenin mutlaka bizim en gelişmiş araçlarımızı kullanacağı, dolayısıyla alanların her birindeki gelişmelerin aynı zamanda diğerine zemin hazırlayacağıdır.

Bununla birlikte, tam gelişmiş MNT'nin, yalnızca birkaç yıl da olsa, güçlü yapay zekadan önce ortaya çıkmasını bekliyorum nano teknoloji 2025 dolaylarında, güçlü yapay zeka 2029 dolaylarında nano teknolojinin devrim yaratacağı ölçüde, güçlü yapay zeka da çok daha derin sonuçlar getirecektir nano teknoloji güçlüdür, ama mutlaka zeki değildir.

Nano teknolojinin olağanüstü gücünü yönetmeye çalışmanın yollarını en azından tasarlayabiliriz ama süper zeka, doğası gereği kontrol edilemez.