Transhumanism ja tehnoloogia areng - Revision history

Ranton: Blanked the page

2021-12-06T03:37:49Z

Blanked the page

← Older revision		Revision as of 06:37, 6 December 2021
Line 1:		Line 1:
	?

Ranton: Replaced content with "?"

2021-12-06T03:37:16Z

Replaced content with "?"

Show changes

Ranton at 03:34, 6 December 2021

2021-12-06T03:34:05Z

← Older revision		Revision as of 06:34, 6 December 2021
Line 36:		Line 36:
	Tänapäeval valmivad “exascale” superarvutid - mis suudavad teha 10 astmel 18 kalkulatsiooni sekundis. Arvestades mitte-ametlikku informatsiooni tuleviku kiipide kohta, ei oleks konservatiivne öelda, et 2027-2030 sekkub juurde ka zettascale superarvutid.		Tänapäeval valmivad “exascale” superarvutid - mis suudavad teha 10 astmel 18 kalkulatsiooni sekundis. Arvestades mitte-ametlikku informatsiooni tuleviku kiipide kohta, ei oleks konservatiivne öelda, et 2027-2030 sekkub juurde ka zettascale superarvutid.

	== ~~Lühianalüüs tuleviku ennustustest~~ ==		== Tuleviku ennustused ==

	Paljud ennustused tuleviku komputatsiooni jõudlusest on valed olnud. Suurem osa ajast on leida, et ennustused on liialt konservatiivsed & üleüldiselt alahindavad arengut.		Paljud ennustused tuleviku komputatsiooni jõudlusest on valed olnud. Suurem osa ajast on leida, et ennustused on liialt konservatiivsed & üleüldiselt alahindavad arengut.
Line 46:		Line 46:
	Arengul on liiga palju muutujaid, et seda ennustada laias pildis kümneid aastaid ette.		Arengul on liiga palju muutujaid, et seda ennustada laias pildis kümneid aastaid ette.

	== ~~Kvantarvuti~~ ==		== Kvantarvutid ==

	Kvantarvuti kasutab ära kvantmehaanikat, et saada hiiglaslike tõuse komputatsioon jõudluses. Praegusel hetkel ei usuta, et kvantarvutid asendavad arvuteid, et lahendada lihtsamaid probleeme - mis iseenesest on mõistlik, sest kvantarvuti nii-öelda kiibid töötavad ainult ekstreemselt külmades temperatuurides kuid mõte ei ole asendada tavainimese arvuit, vaid rõhk on tehisintellektil, on võimalik kvantarvutit kasutada ka tehisintellekti kiirendamiseks.		Kvantarvuti kasutab ära kvantmehaanikat, et saada hiiglaslike tõuse komputatsioon jõudluses. Praegusel hetkel ei usuta, et kvantarvutid asendavad arvuteid, et lahendada lihtsamaid probleeme - mis iseenesest on mõistlik, sest kvantarvuti nii-öelda kiibid töötavad ainult ekstreemselt külmades temperatuurides kuid mõte ei ole asendada tavainimese arvuit, vaid rõhk on tehisintellektil, on võimalik kvantarvutit kasutada ka tehisintellekti kiirendamiseks.
Line 55:		Line 55:
	Täpseid arve ei ole antud, kui palju kiirem kvantarvuti tehisintellektis on, kuid on tõestatud selle potentsiaali - seega tulevik on hele <ref name="giles" />.		Täpseid arve ei ole antud, kui palju kiirem kvantarvuti tehisintellektis on, kuid on tõestatud selle potentsiaali - seega tulevik on hele <ref name="giles" />.

	== AI ~~Liigid~~ ==		== AI liigid ==

	ANI ehk Kitsas Tehisintellekt. ANI on kasutuses tänapäeval rohkelt, näiteks: enamus autod, telefonid ja muu riistvara - seda kõik võimaldab tarkvara, ehk ANI. ANI on tehisintellekt, mis on mõeldud lahendama ühte ülesannet: see tehisintellekt suudab mängida malet kõrgemal tasemel kui kõige parim male mängija tänapäeval. Üks tehisintellekti firmadest, nimega OpenAI, kirjutas tehisintellekti programmi, mis mängib Dota 2 professionaalsete mängijate vastu efektiivselt, ning suutis võita 99.4% mängudest. Tesla kasutab ANI-d, et osaliselt võimaldada enda sõidukitel juhtida iseennast ja ennetada arvariisid, reageerides kiiresti sõites autoga ohutusse <ref name="strelkova">Strelkova, Olga. n.d. “Three Types of Artificial Intelligence.” Khmelnitsky National University. https://conf.ztu.edu.ua/wp-content/uploads/2017/05/142.pdf.</ref>.		ANI ehk Kitsas Tehisintellekt. ANI on kasutuses tänapäeval rohkelt, näiteks: enamus autod, telefonid ja muu riistvara - seda kõik võimaldab tarkvara, ehk ANI. ANI on tehisintellekt, mis on mõeldud lahendama ühte ülesannet: see tehisintellekt suudab mängida malet kõrgemal tasemel kui kõige parim male mängija tänapäeval. Üks tehisintellekti firmadest, nimega OpenAI, kirjutas tehisintellekti programmi, mis mängib Dota 2 professionaalsete mängijate vastu efektiivselt, ning suutis võita 99.4% mängudest. Tesla kasutab ANI-d, et osaliselt võimaldada enda sõidukitel juhtida iseennast ja ennetada arvariisid, reageerides kiiresti sõites autoga ohutusse <ref name="strelkova">Strelkova, Olga. n.d. “Three Types of Artificial Intelligence.” Khmelnitsky National University. https://conf.ztu.edu.ua/wp-content/uploads/2017/05/142.pdf.</ref>.
Line 63:		Line 63:
	ASI ehk Tehis Superintellekt. ASI võib olla natukene targem kui inimene, aga võib olla ka üle miljardi korra targem. Mis on huvitav on see, et loomade ja inimeste intelligentsuse vahe on ekstreemselt suur võrreldes lolli ja targa inimese vahelise intelligentsusega. Ehk hetkel millal meie tehisintellekt jõuab ‘lolli inimese’ tasemele, järgmine hetk millal märkame, on AI meist juba ammu ette jõudnud. Sellise tehisintellekti saavutamiseni on veel mõnda aega minna, aga kui jõutakse sellisele tasemele, muutub inimeste elu eeldatavasti drastiliselt paremaks, kuid kuna tegemist on väga targa tehisintellektiga, on võimalik ka täielik polaarne vastand <ref name="strelkova" />. Kuidas aga on meil võimalik jõuda AGI-ni?		ASI ehk Tehis Superintellekt. ASI võib olla natukene targem kui inimene, aga võib olla ka üle miljardi korra targem. Mis on huvitav on see, et loomade ja inimeste intelligentsuse vahe on ekstreemselt suur võrreldes lolli ja targa inimese vahelise intelligentsusega. Ehk hetkel millal meie tehisintellekt jõuab ‘lolli inimese’ tasemele, järgmine hetk millal märkame, on AI meist juba ammu ette jõudnud. Sellise tehisintellekti saavutamiseni on veel mõnda aega minna, aga kui jõutakse sellisele tasemele, muutub inimeste elu eeldatavasti drastiliselt paremaks, kuid kuna tegemist on väga targa tehisintellektiga, on võimalik ka täielik polaarne vastand <ref name="strelkova" />. Kuidas aga on meil võimalik jõuda AGI-ni?

	== ~~Aju ehituse/õppimis stiili kopeerimine~~ ==		== AI mudelid ==

	Teadlased on otsustanud võtta inspiratsiooni loodusest ehk täpsemalt inimeste ajudest, sest inimeste ajud on bioloogiline tõestus, et tarka aju on võimalik teha. Kui teadlased seda lõpuks pöördprojekteerida suudavad siis saavad nad leida sellest inspiratsiooni ning innoveerida uusi ideid kuidas teha tehisintellekti efektiivsemaks ning vähem energia kulukamaks.		Teadlased on otsustanud võtta inspiratsiooni loodusest ehk täpsemalt inimeste ajudest, sest inimeste ajud on bioloogiline tõestus, et tarka aju on võimalik teha. Kui teadlased seda lõpuks pöördprojekteerida suudavad siis saavad nad leida sellest inspiratsiooni ning innoveerida uusi ideid kuidas teha tehisintellekti efektiivsemaks ning vähem energia kulukamaks.
Line 69:		Line 69:
	Nii bioloogilised kui ka tehnoloogilised intellektid kasutavad tihti neurovõrke, millest viimane väga tihti võtabki inspiratsiooni bioloogilisest intelligentsusest. Neurovõrkudes on neuronid ühendatud omavahel läbi sünapside, ning kui mingi tegevus on positiivne ja käivitab tasumehannismi (näiteks dopamiini), siis see neuronite vaheline tee ehk ajuühendus muutub tugevamaks. Eksisteerib ka vastupidine efekt: kui mingi tegevus on halb, siis antud ajuühendus tulevikus nõrgeneb. Seda meetodit kasutakse ka tehisintellektiteaduses läbi võtte nimega stiimulõpe. Kui antakse programmile mingi objekt ja programm arvab selle õigesti ära, siis tugevneb ajuühendus - kui on vale ja saab teada mis tegelikkus oli, proovib programm unustada seost millega ta jõudis vale vastuseni. Võõraste objektide juhul, saab lisada juurde andmebaasi, tekitades uue ühenduse <ref name="goertzel">Goertzel, Ben. 2016. “Artificial General Intelligence.” Scholarpedia. http://www.scholarpedia.org/article/Artificial_General_Intelligence.</ref>.		Nii bioloogilised kui ka tehnoloogilised intellektid kasutavad tihti neurovõrke, millest viimane väga tihti võtabki inspiratsiooni bioloogilisest intelligentsusest. Neurovõrkudes on neuronid ühendatud omavahel läbi sünapside, ning kui mingi tegevus on positiivne ja käivitab tasumehannismi (näiteks dopamiini), siis see neuronite vaheline tee ehk ajuühendus muutub tugevamaks. Eksisteerib ka vastupidine efekt: kui mingi tegevus on halb, siis antud ajuühendus tulevikus nõrgeneb. Seda meetodit kasutakse ka tehisintellektiteaduses läbi võtte nimega stiimulõpe. Kui antakse programmile mingi objekt ja programm arvab selle õigesti ära, siis tugevneb ajuühendus - kui on vale ja saab teada mis tegelikkus oli, proovib programm unustada seost millega ta jõudis vale vastuseni. Võõraste objektide juhul, saab lisada juurde andmebaasi, tekitades uue ühenduse <ref name="goertzel">Goertzel, Ben. 2016. “Artificial General Intelligence.” Scholarpedia. http://www.scholarpedia.org/article/Artificial_General_Intelligence.</ref>.

	== ~~Emuleerida evolutsiooni~~ ==		== Geneetilised algoritmid ==

	Evolutsiooni saab emuleerida kasutades geneetika algoritmi. Geneetika algoritm genereerib suvalise populatsiooni programme nagu looduses analoogiliselt leitavale evolutsioonile, pärast mida ta kasutab sihifunktsiooni, et määrata iga funktsiooni efektiivsuse ja seejärel valib parimad programmid, mis ta omavahel geneetiliselt rekombineerib (crossover) uued programmid koos mõne mutatsiooniga ning mutatsioon sarnaneb ise local search algoritmile.		Evolutsiooni saab emuleerida kasutades geneetika algoritmi. Geneetika algoritm genereerib suvalise populatsiooni programme nagu looduses analoogiliselt leitavale evolutsioonile, pärast mida ta kasutab sihifunktsiooni, et määrata iga funktsiooni efektiivsuse ja seejärel valib parimad programmid, mis ta omavahel geneetiliselt rekombineerib (crossover) uued programmid koos mõne mutatsiooniga ning mutatsioon sarnaneb ise local search algoritmile.
Line 75:		Line 75:
	Geneetika algoritmiga saab genereerida evolutsiooniliselt uusi ajusid, mille seast valitakse kõige targem aju, isegi kui sellel ajul on negatiivsed omaduses nagu energiakulu suurus on liiga suur siis valitakse ta ikka, sest töö eesmärk on leida kõige targem aju millest genereerida uusi targemaid ajusid kuni lõpuks jõutakse välja AGI tasemel ajuni <ref>“Crossover (genetic algorithm).” n.d. Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Crossover_(genetic_algorithm).</ref>.		Geneetika algoritmiga saab genereerida evolutsiooniliselt uusi ajusid, mille seast valitakse kõige targem aju, isegi kui sellel ajul on negatiivsed omaduses nagu energiakulu suurus on liiga suur siis valitakse ta ikka, sest töö eesmärk on leida kõige targem aju millest genereerida uusi targemaid ajusid kuni lõpuks jõutakse välja AGI tasemel ajuni <ref>“Crossover (genetic algorithm).” n.d. Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Crossover_(genetic_algorithm).</ref>.

	== ~~Teha arvuti, mis lahendab~~ AGI ~~probleemi~~ ==		== AGI raskuste ületamine ==

	Kui AGI arendus osutub liiga raskeks, siis üks võimalus mida teadlased kasutavad on probleemi delegeerimine ANI-le. Üleaja on arvutitel võimalik jõuda õige lahenduseni AGI probleemile iseenesest, mis vabastab meid probleemist, milleks on raskete matemaatiliste algoritmide ja probleemide lahendamine. Meetod mõnes mõttes sarnaneb hüperheuristikatele, mis üritavad läbi ML meetodite valida ja kombineerida lihtsamaid heuristikaid, või sel juhul, konstrueerida tehisintellekte.		Kui AGI arendus osutub liiga raskeks, siis üks võimalus mida teadlased kasutavad on probleemi delegeerimine ANI-le. Üleaja on arvutitel võimalik jõuda õige lahenduseni AGI probleemile iseenesest, mis vabastab meid probleemist, milleks on raskete matemaatiliste algoritmide ja probleemide lahendamine. Meetod mõnes mõttes sarnaneb hüperheuristikatele, mis üritavad läbi ML meetodite valida ja kombineerida lihtsamaid heuristikaid, või sel juhul, konstrueerida tehisintellekte.

	== ~~Riskid~~ ==		== Tehnoloogilised prognoosid ==

	Tänapäeva kultuuris võib igal pool leida ebamäärast kartust tehisintellekti suhtes: tegu on tehnoloogiaga mille olemuses ei olda kindlad ja millel on tõsised implikatsioonid tervele inimkonnale. Ka spetsialistide ringides leidub igasuguseid analüüse AI suhtes, alates nendest kes usuvad et see ei tule kunagi, nendeni kes arvavad et singulaarsus on kohe meie nurga taga ja tõotab ainult halba.		Tänapäeva kultuuris võib igal pool leida ebamäärast kartust tehisintellekti suhtes: tegu on tehnoloogiaga mille olemuses ei olda kindlad ja millel on tõsised implikatsioonid tervele inimkonnale. Ka spetsialistide ringides leidub igasuguseid analüüse AI suhtes, alates nendest kes usuvad et see ei tule kunagi, nendeni kes arvavad et singulaarsus on kohe meie nurga taga ja tõotab ainult halba.

	Mõnevad usuvad, et AI prognoosid on liiga optimistlikud. Tihti näidatakse, et kõik eelmised ennustused inimeste poolt, keda loetaks valdkonnas ekspertideks, on täielikult mööda läinud. Üks uuring kompileeris üle 250 tähtsa ennustuse ja leidis, et nende kvaliteet on keskmiselt väga madal. Ei leitud isegi suurt vahet ekspertide ja mitteprofessionalide vahel. Lisaks ka jõuti üleüldise teoreetilise arvamuseni, et AI ennustuste baas ei saa olla teoreetiliselt eriti tugev <ref>Sotala, Kaj, and Stuart Armstrong. 2014. “Beyond Artificial Intelligence.” In Beyond Artificial Intelligence: The Disappearing Human-Machine Divide, edited by Eva Zackova, Jozef Kelemen, and Jan Romportl, 11-29. N.p.: Springer International Publishing. 10.1007/978-3-319-09668-1_2.</ref>.		Mõnevad usuvad, et AI prognoosid on liiga optimistlikud. Tihti näidatakse, et kõik eelmised ennustused inimeste poolt, keda loetaks valdkonnas ekspertideks, on täielikult mööda läinud. Üks uuring kompileeris üle 250 tähtsa ennustuse ja leidis, et nende kvaliteet on keskmiselt väga madal. Ei leitud isegi suurt vahet ekspertide ja mitteprofessionalide vahel. Lisaks ka jõuti üleüldise teoreetilise arvamuseni, et AI ennustuste baas ei saa olla teoreetiliselt eriti tugev <ref>Sotala, Kaj, and Stuart Armstrong. 2014. “Beyond Artificial Intelligence.” In Beyond Artificial Intelligence: The Disappearing Human-Machine Divide, edited by Eva Zackova, Jozef Kelemen, and Jan Romportl, 11-29. N.p.: Springer International Publishing. 10.1007/978-3-319-09668-1_2.</ref>.

			== AI riskid ==

	Väga tüüpiliseks mureks on apokalüptilised stsenaariod nagu “kuri tehisintellekt” või instrumental convergence. Esimene nendest muredest tihti tuleneb aga tehisintellekti antropomorfeerimisest, ehk ekslik inimlike omaduste sidumine AI-le. Arvatavasti aga keskkond, milles me arendame tehisintellekti, ei arene samat moodi nagu inimkond. Tehisintellektide puhul oleme meie need, kes annavad AI-le normatiivse jõu, ehk teises mõttes väärtused või näiteks geneetilise programmeerimise puhul sihifunktsioonid. Tehisintellektil ei tekigi situatsiooni, mis nõuaks tal arendada tundeid nagu ahnus või pettlikus (Yudkowsky 2008). Realistlikumaks probleemiks on aga teine mainitud mure, mille alusel intelligentsed agendid nähtavisti ohutute eesmärkidega võivad väljendada ennast üllatavalt ja mitteinimlikult. Kõige populaarsem näide sellest on kirjaklambri maksimeerija. Mõtteeksperiment palub ette kujutada grupi teadlas-ettevõtjaid, kes soovivad toota võimalikult palju kirjaklambreid, ja selle eesmärgi täitmiseks koostasid nad tehisintellekti. Mida nad aga ei oodanud on see, et AI saab aru, et inimesed raiskavad tähtsaid ressursse, millest oleks muidu võimalik teha isegi rohkem kirjaklambreid. Orjastatud inimkond on ka arvatavasti produktiivsem kirjaklambrite tootja. Selle probleemi üldistatud vorm on valesti sätitud AI sihid, mida leiab ka olemasolevate ANI sihifunktsioonide puhul <ref name="goals">“Misaligned goals in artificial intelligence.” n.d. Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Misaligned_goals_in_artificial_intelligence.</ref>.		Väga tüüpiliseks mureks on apokalüptilised stsenaariod nagu “kuri tehisintellekt” või instrumental convergence. Esimene nendest muredest tihti tuleneb aga tehisintellekti antropomorfeerimisest, ehk ekslik inimlike omaduste sidumine AI-le. Arvatavasti aga keskkond, milles me arendame tehisintellekti, ei arene samat moodi nagu inimkond. Tehisintellektide puhul oleme meie need, kes annavad AI-le normatiivse jõu, ehk teises mõttes väärtused või näiteks geneetilise programmeerimise puhul sihifunktsioonid. Tehisintellektil ei tekigi situatsiooni, mis nõuaks tal arendada tundeid nagu ahnus või pettlikus (Yudkowsky 2008). Realistlikumaks probleemiks on aga teine mainitud mure, mille alusel intelligentsed agendid nähtavisti ohutute eesmärkidega võivad väljendada ennast üllatavalt ja mitteinimlikult. Kõige populaarsem näide sellest on kirjaklambri maksimeerija. Mõtteeksperiment palub ette kujutada grupi teadlas-ettevõtjaid, kes soovivad toota võimalikult palju kirjaklambreid, ja selle eesmärgi täitmiseks koostasid nad tehisintellekti. Mida nad aga ei oodanud on see, et AI saab aru, et inimesed raiskavad tähtsaid ressursse, millest oleks muidu võimalik teha isegi rohkem kirjaklambreid. Orjastatud inimkond on ka arvatavasti produktiivsem kirjaklambrite tootja. Selle probleemi üldistatud vorm on valesti sätitud AI sihid, mida leiab ka olemasolevate ANI sihifunktsioonide puhul <ref name="goals">“Misaligned goals in artificial intelligence.” n.d. Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Misaligned_goals_in_artificial_intelligence.</ref>.

Ranton at 03:27, 6 December 2021

2021-12-06T03:27:59Z

Show changes

Ranton at 03:25, 6 December 2021

2021-12-06T03:25:18Z

Show changes

Ranton at 03:14, 6 December 2021

2021-12-06T03:14:45Z

Ranton at 03:08, 6 December 2021

2021-12-06T03:08:52Z

Show changes

Thvaar: Init

2021-12-05T20:01:09Z

Init

New page

TODO

← Older revision		Revision as of 06:14, 6 December 2021
Line 1:		Line 1:
	Riistvara roll tehisintellektis ja ujukoma tehted sekundis.		== Riistvara roll tehisintellektis ja ujukoma tehted sekundis ==

	Tehisintellekti arengus mängib rolli mitu faktorit, kuid vaieldamatult kõige suuremat rolli mängib riistvara. Nimelt, tehisintellekt areneb riistvara arengu järgi. Riistvara areng ei ole nii stabiilne kui paljud arvaksid, eriti eeldades, et kõik jälgib Moore’s seadust.		Tehisintellekti arengus mängib rolli mitu faktorit, kuid vaieldamatult kõige suuremat rolli mängib riistvara. Nimelt, tehisintellekt areneb riistvara arengu järgi. Riistvara areng ei ole nii stabiilne kui paljud arvaksid, eriti eeldades, et kõik jälgib Moore’s seadust.
Line 7:		Line 7:
	FLOPS = ALU-de kogus * taktsagedus (Hz) * 2		FLOPS = ALU-de kogus * taktsagedus (Hz) * 2

	Kas FLOPS on ainus mõõtühik?		== Kas FLOPS on ainus mõõtühik? ==

	Lühike vastus on ei. FP32 FLOP võtab arvesse ainult ujukomaarvude arvutamist. Seal on olemas ka INT, ehk täisarv. Number 32, FP32-s tähendab 32-bitti täpsust. On olemas 8, 16, 64 ja muid täpsusi. Siiski, on FP32 FLOP tuntud kõige paremini ning kasutatakse kõige rohkem. TFLOPS on kasulikeim mõõtühik GPU-de jaoks - mis on siiani laialdaselt kasutatud superarvutites & tavaarvutites. Tulevikus hakkame nägema rohkem spetsiifilisi kiipe & tükke neist sisse ehitatud protsessoritesse - või videokaartidesse: Tensor core - Nvidia, TPU - ARM-baasil SoC-d. Tegemist on ASIC/FPGA-dega - mis on väga head spetsiifilistes asjades, näiteks tehisintellekti kiirendamises.		Lühike vastus on ei. FP32 FLOP võtab arvesse ainult ujukomaarvude arvutamist. Seal on olemas ka INT, ehk täisarv. Number 32, FP32-s tähendab 32-bitti täpsust. On olemas 8, 16, 64 ja muid täpsusi. Siiski, on FP32 FLOP tuntud kõige paremini ning kasutatakse kõige rohkem. TFLOPS on kasulikeim mõõtühik GPU-de jaoks - mis on siiani laialdaselt kasutatud superarvutites & tavaarvutites. Tulevikus hakkame nägema rohkem spetsiifilisi kiipe & tükke neist sisse ehitatud protsessoritesse - või videokaartidesse: Tensor core - Nvidia, TPU - ARM-baasil SoC-d. Tegemist on ASIC/FPGA-dega - mis on väga head spetsiifilistes asjades, näiteks tehisintellekti kiirendamises.

	Praegused kõige kiiremad GPU-d.		== Praegused kõige kiiremad GPU-d ==

	GPU-d, kuna neid kasutatakse üldiselt kõige rohkem suure jõudluse saamiseks superarvutites - samuti on GPU tavaliselt kõige võimelisem arvutis. On öeldud, et inimese aju on umbkaudselt 100-10000 TFLOPS (eeldatavasti võimatu saada sellist numbrit täpselt), praegune kõige kiirem GPU (Graphics Processing Unit), AMD MI250X-l on umbes 96 TFLOPS FP32 komputatsiooni võimsust. Võrreldes eelmise parimaga, Nvidia A100 & AMD MI100, on MI250X circa 2-5x kiirem toores FP32 komputatsioonis. Palju sellest on tänu uuele MCM (Multi-chip module) arhitektuurile & TSMC 6nm tootmisprotsessile <ref ~~name="1"~~>AI Impacts. 2017. “Brain performance in FLOPS – AI Impacts.” AI Impacts. https://aiimpacts.org/brain-performance-in-flops/</ref>.		GPU-d, kuna neid kasutatakse üldiselt kõige rohkem suure jõudluse saamiseks superarvutites - samuti on GPU tavaliselt kõige võimelisem arvutis. On öeldud, et inimese aju on umbkaudselt 100-10000 TFLOPS (eeldatavasti võimatu saada sellist numbrit täpselt), praegune kõige kiirem GPU (Graphics Processing Unit), AMD MI250X-l on umbes 96 TFLOPS FP32 komputatsiooni võimsust. Võrreldes eelmise parimaga, Nvidia A100 & AMD MI100, on MI250X circa 2-5x kiirem toores FP32 komputatsioonis. Palju sellest on tänu uuele MCM (Multi-chip module) arhitektuurile & TSMC 6nm tootmisprotsessile <ref>AI Impacts. 2017. “Brain performance in FLOPS – AI Impacts.” AI Impacts. https://aiimpacts.org/brain-performance-in-flops/</ref>.

	Millest tuleneb kiirus GPU-s, ehk mikrokiibis?		== Millest tuleneb kiirus GPU-s, ehk mikrokiibis? ==

	Kõik mikrokiibid, põhiliselt räni baasil, kasutavad transistoreid arvutusteks. Transistor ise on kolme väljaviiguga pooljuhtseadis ehk triood. Üldiselt on transistorid, mis on räni baasil, MOSFET (Metal-oxide-semiconductor-field-effect transistor) sarnased. Tänapäeval on keskmisel kiibil üle 1000 miljoni transistori <ref>Elprocus. n.d. “What is the MOSFET: Basics, Working Principle and Applications.” ElProCus~~. Accessed December 6, 2021~~. https://www.elprocus.com/mosfet-as-a-switch-circuit-diagram-free-circuits/</ref>.		Kõik mikrokiibid, põhiliselt räni baasil, kasutavad transistoreid arvutusteks. Transistor ise on kolme väljaviiguga pooljuhtseadis ehk triood. Üldiselt on transistorid, mis on räni baasil, MOSFET (Metal-oxide-semiconductor-field-effect transistor) sarnased. Tänapäeval on keskmisel kiibil üle 1000 miljoni transistori <ref>Elprocus. n.d. “What is the MOSFET: Basics, Working Principle and Applications.” ElProCus. https://www.elprocus.com/mosfet-as-a-switch-circuit-diagram-free-circuits/</ref>.

	Transistoreid disainitakse erinevaks, eriti nüüd, sest tootmisprotsess on nii väikseks läinud millega on tulnud kaasa mõningaid probleeme - suurim neist olles elektronide lekkimine üle transistorite ja kui palju ruumi transistor ise võtab. Praegusel hetkel kasutatuim transistori disain modernsetes mikrokiipides on FinFET.		Transistoreid disainitakse erinevaks, eriti nüüd, sest tootmisprotsess on nii väikseks läinud millega on tulnud kaasa mõningaid probleeme - suurim neist olles elektronide lekkimine üle transistorite ja kui palju ruumi transistor ise võtab. Praegusel hetkel kasutatuim transistori disain modernsetes mikrokiipides on FinFET.
Line 30:		Line 30:
	IBM on demonstreerinud 2nm transistorit - seega sellest väiksem on eeldatavasti võimalik. Teoorias rääkides, võib olla 1 aatomi suurune transistor võimalik, aga sellest väiksemat ei ole võimalik teha. Kuidas hoida Moore’ seadust elus? - erinevad tehnoloogiad mida implementeeritakse mikrokiipidesse saavad hoida sellist arbitraarset seadust kauemaks elus: MCM, 3D-packaging.		IBM on demonstreerinud 2nm transistorit - seega sellest väiksem on eeldatavasti võimalik. Teoorias rääkides, võib olla 1 aatomi suurune transistor võimalik, aga sellest väiksemat ei ole võimalik teha. Kuidas hoida Moore’ seadust elus? - erinevad tehnoloogiad mida implementeeritakse mikrokiipidesse saavad hoida sellist arbitraarset seadust kauemaks elus: MCM, 3D-packaging.

	Jõudlus tulevikus		== Jõudlus tulevikus ==

	Ennustada midagi sellist, on väga raske kuna me ei tea ette, mis tulevikus võib juhtuda. Olgu järjekordne stagnatsioon - või hoopis revolutsiooniline areng. Praegusel hetkel, on kõige kiirem GPU 96 TFLOPS-i (MI250X). Ei ole ebarealistlik öelda, et 2027 paiku on võimalik tavainimesel soetada sellise võimsusega videokaarti 1000€ eest.		Ennustada midagi sellist, on väga raske kuna me ei tea ette, mis tulevikus võib juhtuda. Olgu järjekordne stagnatsioon - või hoopis revolutsiooniline areng. Praegusel hetkel, on kõige kiirem GPU 96 TFLOPS-i (MI250X). Ei ole ebarealistlik öelda, et 2027 paiku on võimalik tavainimesel soetada sellise võimsusega videokaarti 1000€ eest.
Line 36:		Line 36:
	Tänapäeval valmivad “exascale” superarvutid - mis suudavad teha 10 astmel 18 kalkulatsiooni sekundis. Arvestades mitte-ametlikku informatsiooni tuleviku kiipide kohta, ei oleks konservatiivne öelda, et 2027-2030 sekkub juurde ka zettascale superarvutid.		Tänapäeval valmivad “exascale” superarvutid - mis suudavad teha 10 astmel 18 kalkulatsiooni sekundis. Arvestades mitte-ametlikku informatsiooni tuleviku kiipide kohta, ei oleks konservatiivne öelda, et 2027-2030 sekkub juurde ka zettascale superarvutid.

	Lühianalüüs tuleviku ennustustest		== Lühianalüüs tuleviku ennustustest ==

	Paljud ennustused tuleviku komputatsiooni jõudlusest on valed olnud. Suurem osa ajast on leida, et ennustused on liialt konservatiivsed & üleüldiselt alahindavad arengut.		Paljud ennustused tuleviku komputatsiooni jõudlusest on valed olnud. Suurem osa ajast on leida, et ennustused on liialt konservatiivsed & üleüldiselt alahindavad arengut.
Line 46:		Line 46:
	Arengul on liiga palju muutujaid, et seda ennustada laias pildis kümneid aastaid ette.		Arengul on liiga palju muutujaid, et seda ennustada laias pildis kümneid aastaid ette.

	Kvantarvuti		== Kvantarvuti ==

	Kvantarvuti kasutab ära kvantmehaanikat, et saada hiiglaslike tõuse komputatsioon jõudluses. Praegusel hetkel ei usuta, et kvantarvutid asendavad arvuteid, et lahendada lihtsamaid probleeme - mis iseenesest on mõistlik, sest kvantarvuti nii-öelda kiibid töötavad ainult ekstreemselt külmades temperatuurides kuid mõte ei ole asendada tavainimese arvuit, vaid rõhk on tehisintellektil, on võimalik kvantarvutit kasutada ka tehisintellekti kiirendamiseks.		Kvantarvuti kasutab ära kvantmehaanikat, et saada hiiglaslike tõuse komputatsioon jõudluses. Praegusel hetkel ei usuta, et kvantarvutid asendavad arvuteid, et lahendada lihtsamaid probleeme - mis iseenesest on mõistlik, sest kvantarvuti nii-öelda kiibid töötavad ainult ekstreemselt külmades temperatuurides kuid mõte ei ole asendada tavainimese arvuit, vaid rõhk on tehisintellektil, on võimalik kvantarvutit kasutada ka tehisintellekti kiirendamiseks.
Line 55:		Line 55:
	Täpseid arve ei ole antud, kui palju kiirem kvantarvuti tehisintellektis on, kuid on tõestatud selle potentsiaali - seega tulevik on hele (ibid.).		Täpseid arve ei ole antud, kui palju kiirem kvantarvuti tehisintellektis on, kuid on tõestatud selle potentsiaali - seega tulevik on hele (ibid.).

	AI Liigid		== AI Liigid ==

	ANI ehk Kitsas Tehisintellekt. ANI on kasutuses tänapäeval rohkelt, näiteks: enamus autod, telefonid ja muu riistvara - seda kõik võimaldab tarkvara, ehk ANI. ANI on tehisintellekt, mis on mõeldud lahendama ühte ülesannet: see tehisintellekt suudab mängida malet kõrgemal tasemel kui kõige parim male mängija tänapäeval. Üks tehisintellekti firmadest, nimega OpenAI, kirjutas tehisintellekti programmi, mis mängib Dota 2 professionaalsete mängijate vastu efektiivselt, ning suutis võita 99.4% mängudest. Tesla kasutab ANI-d, et osaliselt võimaldada enda sõidukitel juhtida iseennast ja ennetada arvariisid, reageerides kiiresti sõites autoga ohutusse (Strelkova).		ANI ehk Kitsas Tehisintellekt. ANI on kasutuses tänapäeval rohkelt, näiteks: enamus autod, telefonid ja muu riistvara - seda kõik võimaldab tarkvara, ehk ANI. ANI on tehisintellekt, mis on mõeldud lahendama ühte ülesannet: see tehisintellekt suudab mängida malet kõrgemal tasemel kui kõige parim male mängija tänapäeval. Üks tehisintellekti firmadest, nimega OpenAI, kirjutas tehisintellekti programmi, mis mängib Dota 2 professionaalsete mängijate vastu efektiivselt, ning suutis võita 99.4% mängudest. Tesla kasutab ANI-d, et osaliselt võimaldada enda sõidukitel juhtida iseennast ja ennetada arvariisid, reageerides kiiresti sõites autoga ohutusse (Strelkova).
Line 63:		Line 63:
	ASI ehk Tehis Superintellekt. ASI võib olla natukene targem kui inimene, aga võib olla ka üle miljardi korra targem. Mis on huvitav on see, et loomade ja inimeste intelligentsuse vahe on ekstreemselt suur võrreldes lolli ja targa inimese vahelise intelligentsusega. Ehk hetkel millal meie tehisintellekt jõuab ‘lolli inimese’ tasemele, järgmine hetk millal märkame, on AI meist juba ammu ette jõudnud. Sellise tehisintellekti saavutamiseni on veel mõnda aega minna, aga kui jõutakse sellisele tasemele, muutub inimeste elu eeldatavasti drastiliselt paremaks, kuid kuna tegemist on väga targa tehisintellektiga, on võimalik ka täielik polaarne vastand (ibid.). Kuidas aga on meil võimalik jõuda AGI-ni?		ASI ehk Tehis Superintellekt. ASI võib olla natukene targem kui inimene, aga võib olla ka üle miljardi korra targem. Mis on huvitav on see, et loomade ja inimeste intelligentsuse vahe on ekstreemselt suur võrreldes lolli ja targa inimese vahelise intelligentsusega. Ehk hetkel millal meie tehisintellekt jõuab ‘lolli inimese’ tasemele, järgmine hetk millal märkame, on AI meist juba ammu ette jõudnud. Sellise tehisintellekti saavutamiseni on veel mõnda aega minna, aga kui jõutakse sellisele tasemele, muutub inimeste elu eeldatavasti drastiliselt paremaks, kuid kuna tegemist on väga targa tehisintellektiga, on võimalik ka täielik polaarne vastand (ibid.). Kuidas aga on meil võimalik jõuda AGI-ni?

	Aju ehituse/õppimis stiili kopeerimine		== Aju ehituse/õppimis stiili kopeerimine ==

	Teadlased on otsustanud võtta inspiratsiooni loodusest ehk täpsemalt inimeste ajudest, sest inimeste ajud on bioloogiline tõestus, et tarka aju on võimalik teha. Kui teadlased seda lõpuks pöördprojekteerida suudavad siis saavad nad leida sellest inspiratsiooni ning innoveerida uusi ideid kuidas teha tehisintellekti efektiivsemaks ning vähem energia kulukamaks.		Teadlased on otsustanud võtta inspiratsiooni loodusest ehk täpsemalt inimeste ajudest, sest inimeste ajud on bioloogiline tõestus, et tarka aju on võimalik teha. Kui teadlased seda lõpuks pöördprojekteerida suudavad siis saavad nad leida sellest inspiratsiooni ning innoveerida uusi ideid kuidas teha tehisintellekti efektiivsemaks ning vähem energia kulukamaks.
Line 69:		Line 69:
	Nii bioloogilised kui ka tehnoloogilised intellektid kasutavad tihti neurovõrke, millest viimane väga tihti võtabki inspiratsiooni bioloogilisest intelligentsusest. Neurovõrkudes on neuronid ühendatud omavahel läbi sünapside, ning kui mingi tegevus on positiivne ja käivitab tasumehannismi (näiteks dopamiini), siis see neuronite vaheline tee ehk ajuühendus muutub tugevamaks. Eksisteerib ka vastupidine efekt: kui mingi tegevus on halb, siis antud ajuühendus tulevikus nõrgeneb. Seda meetodit kasutakse ka tehisintellektiteaduses läbi võtte nimega stiimulõpe. Kui antakse programmile mingi objekt ja programm arvab selle õigesti ära, siis tugevneb ajuühendus - kui on vale ja saab teada mis tegelikkus oli, proovib programm unustada seost millega ta jõudis vale vastuseni. Võõraste objektide juhul, saab lisada juurde andmebaasi, tekitades uue ühenduse (Goertzel 2016).		Nii bioloogilised kui ka tehnoloogilised intellektid kasutavad tihti neurovõrke, millest viimane väga tihti võtabki inspiratsiooni bioloogilisest intelligentsusest. Neurovõrkudes on neuronid ühendatud omavahel läbi sünapside, ning kui mingi tegevus on positiivne ja käivitab tasumehannismi (näiteks dopamiini), siis see neuronite vaheline tee ehk ajuühendus muutub tugevamaks. Eksisteerib ka vastupidine efekt: kui mingi tegevus on halb, siis antud ajuühendus tulevikus nõrgeneb. Seda meetodit kasutakse ka tehisintellektiteaduses läbi võtte nimega stiimulõpe. Kui antakse programmile mingi objekt ja programm arvab selle õigesti ära, siis tugevneb ajuühendus - kui on vale ja saab teada mis tegelikkus oli, proovib programm unustada seost millega ta jõudis vale vastuseni. Võõraste objektide juhul, saab lisada juurde andmebaasi, tekitades uue ühenduse (Goertzel 2016).

	Emuleerida evolutsiooni		== Emuleerida evolutsiooni ==

	Evolutsiooni saab emuleerida kasutades geneetika algoritmi. Geneetika algoritm genereerib suvalise populatsiooni programme nagu looduses analoogiliselt leitavale evolutsioonile, pärast mida ta kasutab sihifunktsiooni, et määrata iga funktsiooni efektiivsuse ja seejärel valib parimad programmid, mis ta omavahel geneetiliselt rekombineerib (crossover) uued programmid koos mõne mutatsiooniga ning mutatsioon sarnaneb ise local search algoritmile.		Evolutsiooni saab emuleerida kasutades geneetika algoritmi. Geneetika algoritm genereerib suvalise populatsiooni programme nagu looduses analoogiliselt leitavale evolutsioonile, pärast mida ta kasutab sihifunktsiooni, et määrata iga funktsiooni efektiivsuse ja seejärel valib parimad programmid, mis ta omavahel geneetiliselt rekombineerib (crossover) uued programmid koos mõne mutatsiooniga ning mutatsioon sarnaneb ise local search algoritmile.
Line 77:		Line 77:


	Teha arvuti, mis lahendab AGI probleemi		== Teha arvuti, mis lahendab AGI probleemi ==

	Kui AGI arendus osutub liiga raskeks, siis üks võimalus mida teadlased kasutavad on probleemi delegeerimine ANI-le. Üleaja on arvutitel võimalik jõuda õige lahenduseni AGI probleemile iseenesest, mis vabastab meid probleemist, milleks on raskete matemaatiliste algoritmide ja probleemide lahendamine. Meetod mõnes mõttes sarnaneb hüperheuristikatele, mis üritavad läbi ML meetodite valida ja kombineerida lihtsamaid heuristikaid, või sel juhul, konstrueerida tehisintellekte.		Kui AGI arendus osutub liiga raskeks, siis üks võimalus mida teadlased kasutavad on probleemi delegeerimine ANI-le. Üleaja on arvutitel võimalik jõuda õige lahenduseni AGI probleemile iseenesest, mis vabastab meid probleemist, milleks on raskete matemaatiliste algoritmide ja probleemide lahendamine. Meetod mõnes mõttes sarnaneb hüperheuristikatele, mis üritavad läbi ML meetodite valida ja kombineerida lihtsamaid heuristikaid, või sel juhul, konstrueerida tehisintellekte.

	Riskid		== Riskid ==

	Tänapäeva kultuuris võib igal pool leida ebamäärast kartust tehisintellekti suhtes: tegu on tehnoloogiaga mille olemuses ei olda kindlad ja millel on tõsised implikatsioonid tervele inimkonnale. Ka spetsialistide ringides leidub igasuguseid analüüse AI suhtes, alates nendest kes usuvad et see ei tule kunagi, nendeni kes arvavad et singulaarsus on kohe meie nurga taga ja tõotab ainult halba.		Tänapäeva kultuuris võib igal pool leida ebamäärast kartust tehisintellekti suhtes: tegu on tehnoloogiaga mille olemuses ei olda kindlad ja millel on tõsised implikatsioonid tervele inimkonnale. Ka spetsialistide ringides leidub igasuguseid analüüse AI suhtes, alates nendest kes usuvad et see ei tule kunagi, nendeni kes arvavad et singulaarsus on kohe meie nurga taga ja tõotab ainult halba.