인텔리전스 증폭

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지능증폭(IA)(인지증강, 기계증강지능 및 지능향상이라고도 함)은 인간의 지능증강에서 정보기술을 효과적으로 사용하는 것을 말한다.이 아이디어는 사이버네틱스와 초기 컴퓨터 선구자들에 의해 1950년대와 1960년대에 처음 제안되었다.

IA는 때때로 컴퓨터나 로봇과 같은 자율적인 기술 시스템의 형태로 인간과 유사한 지능을 구축하는 프로젝트인 AI와 대조된다.AI는 이론적인 문제뿐만 아니라 실제적인 많은 근본적인 장애에 부딪혔는데, IA는 단지 이미 기능하는 것으로 증명된 자율 지능에 대한 추가적인 지원으로서 기술이 필요하기 때문에 IA에 있어서는 의미가 없어 보인다.또한 주판부터 글쓰기, 인터넷에 이르기까지 모든 형태의 정보기술이 기본적으로 인간의 정신의 정보처리 능력을 확장하기 위해 개발되었기 때문에 IA는 오랜 성공의 역사를 가지고 있다(확장된 마음과 분산된 인식 참조).

주요 공헌

윌리엄 로스 애쉬비:인텔리전스 증폭

지능증폭(IA)이라는 용어는 윌리엄 로스 애쉬비가 그의 사이버네틱스 입문(1956)에서 "지능증폭"에 대해 쓴 이후 널리 사용되고 있다.Hao Wang은 자동정리프로버 초기부터 인공지능의 대안으로 관련 아이디어를 명시적으로 제시했다.

..."문제 해결"은 대체로 적절한 선택의 문제입니다.예를 들어, 인기 있는 문제집과 퍼즐을 예로 들어보자.거의 모든 것을 하나의 형태로 압축할 수 있습니다. 특정 집합에서 하나의 요소를 나타냅니다.실제로, 장난스럽든 심각하든 간에, 궁극적으로 해결책에 필요한 적절한 선택을 요구하지 않는 문제를 생각하는 것은 어렵습니다.

또한 "지능"을 측정하기 위해 사용되는 많은 테스트들은 기본적으로 지원자의 적절한 선택 능력에 따라 점수를 매긴다는 것이 명백하다.따라서 일반적으로 "지적 능력"이라고 불리는 것이 "적절한 선택의 힘"과 동등할 수도 있다.실제로 말하는 블랙박스가 그러한 문제에 대해 적절한 선택을 하는 높은 힘을 보여주면, 어려운 문제가 주어졌을 때 지속적으로 정답을 제시한다면, 우리는 그것이 "고도의 지능"에 해당하는 "행동"을 보여준다는 것을 부인하기 어려울 것이다.

그렇다면, 그리고 선택의 힘이 증폭될 수 있다는 것을 알 수 있듯이, 물리적인 힘과 마찬가지로 지적 능력이 증폭될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다.아무도 불가능하다고 말하지 마라. 왜냐하면 유전자 패턴이 뇌를 형성할 때마다 유전자 패턴이 구체적으로 명시할 수 있는 것보다 더 나은 것으로 성장하기 때문이다.새로운 것은 이제 우리가 의식적으로 의도적으로 합성할 수 있다는 것입니다.

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J. C. R. 릭라이더: 인간과 컴퓨터의 공존

"인간-컴퓨터 공생"은 심리학자/컴퓨터 과학자 J.C.R이 1960년에 발표한 주요 추측성 논문입니다. Ricklider는 상호의존적이고, '동거'하며, 밀접하게 결합된 인간의 두뇌와 컴퓨팅 기계가 서로의 장점을 크게 보완하는 것을 상정하고 있습니다.

인간-컴퓨터 공생은 인간-기계 시스템의 하위 클래스입니다.많은 인간-기계 시스템이 있다.그러나 현재로서는 인간과 컴퓨터가 공존하는 것은 없다.이 논문의 목적은 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용에 관한 몇 가지 문제를 분석하고 인간-기계 공학의 적용 가능한 원리에 주의를 환기하고 연구 답변이 필요한 몇 가지 질문을 지적함으로써 인간-컴퓨터 공생의 개념을 제시하고 이를 촉진하는 것이다.희망은 머지않아 인간의 두뇌와 컴퓨팅 머신이 밀접하게 결합되어 그 결과 생기는 파트너십이 오늘날 우리가 알고 있는 정보처리 기계와는 다른 방식으로 데이터를 처리하고 생각을 하지 않는 것처럼 생각하기를 바라는 것입니다.

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릭라이더의 비전에 따르면, 지나치게 낙관적인 연구자들에 의해 그 당시에 상상된 많은 순수한 인공지능 시스템은 불필요하다는 것이 입증될 것이다. (이 논문은 또한 일부 역사학자들에 의해 나중에 인터넷에 꽃피운 컴퓨터 네트워크에 대한 아이디어의 기원을 나타내는 것으로 보여진다.)

Douglas Engelbart:인간의 지능 향상

릭라이더의 연구는 그의 DARPA 동시대인이자 제자인 더글라스 엥겔바트와 정신적으로 비슷했다.두 사람 모두 컴퓨터를 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 관점이 당시 이전의 관점(컴퓨터에 주로 유용한 장치로 간주됨)과 현재 컴퓨터가 사용되는 방식에 대한 주요 지지자([1]인간의 일반적인 부속물로 간주됨)와 상충했습니다.

Engelbart는 현재의 기술 상태가 정보를 조작하는 우리의 능력을 제어하고, 그 사실이 새롭고 개선된 기술을 개발하는 우리의 능력을 좌우할 것이라고 추론했습니다.따라서 그는 정보를 직접 조작하기 위한 컴퓨터 기반 기술을 개발하고 지식 노동을 위한 개인 및 그룹 프로세스를 개선하는 혁명적인 작업에 착수했습니다.Engelbart의 철학 및 연구 의제는 1962년 연구 보고서에서 가장 명확하고 직접적으로 표현되었습니다.인간의 지적 능력 증강: 개념적[2] 프레임워크 네트워크 증강 지능의 개념은 이 선구적인 연구를 바탕으로 한 Engelbart에 기인합니다.

복잡한 문제 상황에 접근하고, 특정 요구에 맞는 이해를 얻고, 문제에 대한 해결책을 도출하는 능력을 향상시킨다.

이 점에서 능력의 향상은 다음과 같은 복합적인 것을 의미합니다.빠른 이해, 보다 나은 이해, 이전에는 너무 복잡했던 상황에서 유용한 수준의 이해를 얻을 수 있는 가능성, 보다 빠른 해결책, 보다 나은 해결책, 그리고 이전에 생각되었던 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있는 가능성.해결할 수 있습니다.복잡한 상황에는 외교관, 경영자, 사회과학자, 생명과학자, 물리학자, 변호사, 디자이너 등의 직업적인 문제가 포함됩니다.이 문제는 20분 동안이나 20년 동안이나 존재합니다.

우리는 특정한 상황에서 도움이 되는 고립된 교묘한 속임수에 대해 말하지 않는다.우리는 강력한 개념, 간소화된 용어 및 표기법, 정교한 방법 및 고성능 전자 보조 장치와 함께 직감, 컷 앤 트라이, 무형 자산 및 상황에 대한 인간의 느낌이 유용하게 공존하고 있는 통합 영역에서의 생활 방식을 말합니다.

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그 후 Engelbart는 SRI International의 증강 휴먼 인텔리전스 리서치 센터에서 이러한 개념을 구현하여 1960년대 중반까지 연구실에서 완전히 운용 가능한 인텔리전스 확장 도구 시스템(NLS)과 함께 진화하는 조직 방식을 개발했습니다.의도한 [3]대로, R&D 팀은 시스템의 엄격한 사용자 및 신속한 프로토타입 개발자로서 지능의 증대를 경험했습니다.연구 결과의 샘플은 1968년 Mother of All Demos를 참조하십시오.

후일 투고

하워드 라인골드는 1980년대에 제록스 PARC에서 일했고 밥 테일러와 더글러스 엥겔바트를 소개받았습니다; 라인골드는 1985년 저서 [4]"생각의 도구"에서 "마인드 앰프"에 대해 썼습니다.Andrews Samraj는 "Skin-Close Computing and Wearable Technology" 2021에서 하드 사이보그와 소프트 사이보그라는 두 가지 종류의 사이보그에 의한 인간 증대에 대해 언급했다.인간형 보행기는 부드러운 사이보그의 한 예이며, 페이스메이커는 단단한 사이보그로서 인간을 증강시키는 한 예이다.

MIT에서 일하는 Arnav Kapur는 인간과 AI의 결합에 대해 썼다: AI가 인간의 자아의 일부로서 어떻게 인간의 상태에 통합될 수 있는가: 인간의 [5]인지력을 증가시키기 위한 인간의 뇌에 대한 제3의 층으로서.그는 말초신경-컴퓨터 인터페이스인 AlterEgo를 사용하여 이를 증명하고 있으며, 이를 통해 인간 사용자는 [6][7]개인 AI와 소리 없이 그리고 내부적으로 대화할 수 있습니다.

2014년에는 AI 알고리즘을 이용하여 생체군단을 모델로 하여 네트워크화된 인간집단의 지능을 증폭하는 기술이 개발되었습니다.이 기술을 통해 소규모 팀은 인간의 자연 [8][9][10][11]지능을 크게 초과하는 정확도 수준에서 예측, 추정 및 의료 진단을 수행할 수 있습니다.

Shan Carter와 Michael Nielsen은 인공지능 증강(AIA) 개념을 도입한다. 즉, 인공지능 시스템을 사용하여 지능 증강을 위한 새로운 방법을 개발하는 것이다.이들은 인지 아웃소싱(오라클로서의 AI, 인간보다 뛰어난 성능으로 일부 큰 종류의 문제를 해결할 수 있음)과 인지적 변환(우리가 생각하는 [12]운영과 표현을 변화)을 대비시킵니다.계산기는 전자의 한 예이며, 후자의 스프레드시트는 후자의 한 예이다.

공상과학소설에서

증강 지능은 공상 과학 소설에서 반복되는 주제였다.컴퓨터와 통신하는 데 사용되는 뇌 이식물에 대한 긍정적인 시각은 1976년 알기스 버드리의 소설 미카엘마스(Michaelmichaelmas에서 볼 수 있다.정부와 군에 의해 기술이 남용될 것이라는 두려움은 초기 주제이다.1981년 BBC 연속극 '나이트메어 맨'에서 첨단 미니 잠수함의 조종사는 뇌 이식물을 통해 비행기와 연결되지만 이식물을 뜯어낸 후 야만적인 살인범이 된다.

아마도 지능 증강 주제를 탐구하는 가장 잘 알려진 작가는 윌리엄 깁슨으로, 그의 1981년 이야기 "조니 니모닉"과 그의 1984년 소설 "뉴로맨서"와 같은 작품에서 주인공은 컴퓨터 확장 메모리를 가지고 있다.앞서 논의한 바와 같이 베르노르 빈게는 지능 증강을 그의 소설에도 등장하는 주제인 기술적 특이성에 대한 가능한 경로로 보았다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Markoff, John (2013-07-03). "Computer Visionary Who Invented the Mouse". The New York Times. ISSN 0362-4331. Retrieved 2020-04-10.
  2. ^ a b 2011-05-04년 Wayback Machine(1962년 10월), DougEngelbart.org에 아카이브된 "인간의 지적 능력 향상: 개념적 프레임워크"
  3. ^ "인간의 지적 능력 향상: 개념적 프레임워크" 2011-05-04년 Wayback Machine, 섹션 D: 재생 기능, D. Engelbart 요약 보고서, AFOSR-323, 스탠퍼드 연구소, 멘로 파크, 1962년 10월.
  4. ^ Rheingold, Howard (2000) [1985]. Tools for thought: the history and future of mind-expanding technology (Reprint ed.). Cambridge, MA: MIT Press. ISBN 978-0262681155. OCLC 43076809. 라인골드의 사이트도 참조해 주세요.
  5. ^ Kapur, Arnav (April 2019). Human-machine cognitive coalescence through an internal duplex interface (Thesis). Massachusetts Institute of Technology. hdl:1721.1/120883.
  6. ^ "AlterEgo". MIT Media Lab. Retrieved April 30, 2019.
  7. ^ Kapur, Arnav; Kapur, Shreyas; Maes, Pattie (2018). "AlterEgo". Proceedings of the 2018 Conference on Human Information Interaction&Retrieval - IUI '18. New York, New York, USA: ACM Press: 43–53. doi:10.1145/3172944.3172977. ISBN 9781450349451. S2CID 3777401.
  8. ^ Willcox, G.; Rosenberg, L. (September 2019). "Swarm Intelligence Amplifies the IQ of Collaborating Teams". 2019 Second International Conference on Artificial Intelligence for Industries (AI4I): 111–114. doi:10.1109/AI4I46381.2019.00036. S2CID 212646000.
  9. ^ Rosenberg, L.; Willcox, G.; Askay, D.; Metcalf, L.; Harris, E. (September 2018). "Amplifying the Social Intelligence of Teams Through Human Swarming". 2018 First International Conference on Artificial Intelligence for Industries (AI4I): 23–26. doi:10.1109/AI4I.2018.8665698. ISBN 978-1-5386-9209-7. S2CID 77385269.
  10. ^ Rosenberg, L.; Pescetelli, N. (September 2017). "Amplifying prediction accuracy using Swarm A.I." 2017 Intelligent Systems Conference (IntelliSys): 61–65. doi:10.1109/IntelliSys.2017.8324329. ISBN 978-1-5090-6435-9. S2CID 4366745.
  11. ^ "Artificial swarm intelligence diagnoses pneumonia better than individual computer or doctor". The Stanford Daily. 2018-09-27.{{cite web}}: CS1 maint :url-status (링크)
  12. ^ Carter, Shan; Nielsen, Michael (2017). "Using artificial intelligence to augment human intelligence". Distill. 2 (12): e9. arXiv:1609.04468. doi:10.23915/distill.00009.

추가 정보

외부 링크