Sota edistää Supismia, koska valtiot hankkivat lisää huipputeknologisia aseita. Tälläinen on varsin tervettä ja kannatettavaa. Suomen hankkima F35 on hyvin supistinen asejärjestelmä. Samoin kaikki tutkat ja muut elektroniset laitteet edistävät supismia.
Vanhemmille ja muille, jotka haluavat valmistaa lapsensa Superälyyn ja tulevaan yhteiskunnalliseen muutokseen.
Suositut postaukset
-
Ihmistyön korvautuminen koneilla on tätä päivää, eikä siinä ole mitään pelättävää. Pesukoneiden, liukuhihnojen ja teollisuusrobottien vuoks...
-
Tricia Helfer on Battlestar Galacticassa (Number Six, 6) suosittu Superälyaktivisti. https://en.wikipedia.org/wiki/Tricia_Helfer https://e...
-
Is the human cognitive system both smart enough and simple enough to self reverse engineer? It’s probably in the right zone. We seem to be ...
lauantai 26. helmikuuta 2022
Sota ja Supismi
keskiviikko 2. helmikuuta 2022
Tekoäly koodaa
Creating solutions to unforeseen problems is second nature in human intelligence – a result of critical thinking informed by experience. The machine learning community has made tremendous progress in generating and understanding textual data, but advances in problem solving remain limited to relatively simple maths and programming problems, or else retrieving and copying existing solutions. As part of DeepMind’s mission to solve intelligence, we created a system called AlphaCode that writes computer programs at a competitive level. AlphaCode achieved an estimated rank within the top 54% of participants in programming competitions by solving new problems that require a combination of critical thinking, logic, algorithms, coding, and natural language understanding.
https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode
Tekoäly osaa koodata.
https://techcrunch.com/2022/02/02/deepminds-alphacode-ai-writes-code-at-a-competitive-level/
sunnuntai 30. tammikuuta 2022
Supelle lisää tehoa
Suppe saa rajusti lisää tehoa, nyt voi jo tehdä jotain.
https://www.theverge.com/2022/1/24/22898651/meta-artificial-intelligence-ai-supercomputer-rsc-2022
perjantai 28. tammikuuta 2022
Neuroverkot rakentavat toisia neuroverkkoja
Today’s neural networks are even hungrier for data and power. Training them requires carefully tuning the values of millions or even billions of parameters that characterize these networks, representing the strengths of the connections between artificial neurons. The goal is to find nearly ideal values for them, a process known as optimization, but training the networks to reach this point isn’t easy. “Training could take days, weeks or even months,” said Petar Veličković, a staff research scientist at DeepMind in London.
That may soon change. Boris Knyazev of the University of Guelph in Ontario and his colleagues have designed and trained a “hypernetwork” — a kind of overlord of other neural networks — that could speed up the training process. Given a new, untrained deep neural network designed for some task, the hypernetwork predicts the parameters for the new network in fractions of a second, and in theory could make training unnecessary. Because the hypernetwork learns the extremely complex patterns in the designs of deep neural networks, the work may also have deeper theoretical implications.
https://www.quantamagazine.org/researchers-build-ai-that-builds-ai-20220125/
Neuroverkot ovat oppineet rakentamaan uusia neuroverkkoja.
maanantai 13. joulukuuta 2021
AI keksijänä
"There is an increasing influential and bludgeoning legal literature on how artificial intelligence (AI) systems should be treated in law. One question that has recently been in the headlines around the world, thanks to the Artificial Inventor Project, is whether or not an AI system can be regarded as an inventor. The Artificial Inventor Project is championed by Ryan Abbott, who has argued in “I Think, Therefore I Invent: Creative Computers and the Future of Patent Law” (2016) 57 Boston College L Rev 1079 that while an AI system is not yet a legal person, it should nevertheless be acknowledged as an inventor, with any patent it produces being allocated to its owner. The headlines are the result of the Project’s filing of parallel applications to patent offices in several jurisdictions over a number of inventions generated by an AI system named DABUS (Device for the Autonomous Boot-strapping of Unified Sentience), invented by Dr Stephen Thaler. In our recent paper, we critique Abbott’s proposal whilst contemplating AI’s status as property or person.
https://ipkitten.blogspot.com/2021/12/opinion-can-ai-system-be-inventor.html
Lähitulevaisuudessa kun lähestymme Singulariteettiä ja Superälyä tietokoneiden kyky tehdä luovaa työtä kasvaa. Tulevaisuudessa voi olla, että tietokoneet aivan yleisesti kehittävät itseään. Kenelle kuuluu oikeudet? Saako tietokone kehittää itseään ilman lisenssimaksuja? Vertautuuko tietokoneen itsensä kehittäminen ihmisen opiskeluun?
tiistai 17. elokuuta 2021
Tietokone ohjelmoi itseään
According OpenAI, Codex is proficient in over a dozen computer languages, but it’s particularly good at Python and, of course, everyday language. These skills in hand, Codex can digest a prompt like, “Add this image of a rocket ship,” and spit out the code necessary to embed an image (provided by the programmer) on the screen.
https://singularityhub.com/2021/08/15/openais-codex-translates-everyday-language-into-computer-code/
Tietokone oppii ohjelmoimaan itseään luonnollisen kielen avulla. Tätä on odotettu! Pikkuhiljaa tietokoneet eivät enää ole niin riippuvaisia ihmisistä koodin tuottamisessa vaan oppivat itse koodaamaan. Tästä olen jo aikaisemminkin kirjoittanut, että vapaa koodi mahdollistaa tietokoneiden oppivan miten koodata. Tässä vaiheessa tällä ei vielä ole paljoa käytännän arvoa mutta se kuitenkin osoittaa, että koneet voivat oppia ohjelmoimaan.
Todellisen koodaamisen oppimiseen menee vielä paljon aikaa, mutta tilanne paranee kaiken aikaa. Jossain vaiheessa voi tapahtua siten, että tietokoneille vain kerrotaan mitä ohjelman pitäisi saavuttaa ja se kykenee luomaan tarvittavan koodin itse. Tälläisellä koodin tuotannolla voisi olla valtavat taloudelliset vaikutukset. Kymmenien miljardien eurojen arvoiset sovellukset voitaisiin toteuttaa muutamalla hassulla eurolla. Tämä on se lupaus mitä avoin koodi todellisuudessa lupaa.
https://techcrunch.com/2021/08/03/embodied-ai-superintelligence-and-the-master-algorithm/
https://www.washingtonpost.com/opinions/2021/07/21/ai-we-should-fear-is-already-here/
torstai 5. elokuuta 2021
Who’s Who in the Singularity
Kattava katsaus Singulariteetin tekijöihin.
https://spectrum.ieee.org/who-is-who-in-the-singularity
https://spectrum.ieee.org/files/11277/ieee-spectrum-special-report-whos-who-in-singularity.pdf
https://www.theverge.com/a/transhumanism-2015/history-of-transhumanism