Метка: Прогресс

«…Есть эксперименты по такому типу прогнозирования. В экспериментах Фила Тетлока и Барбары Меллерс людям задавали вопросы со значительной неопределенностью относительно того, что произойдет. В случае прогноза далекого будущего люди мало преуспевают. В случае же промежуточных, краткосрочных прогнозов некоторые люди весьма хороши. Они часто ищут для создания прогноза несколько референтных классов. Это часть стандартной процедуры суперпрогнозистов. Есть много доказательств того, что в области технологий изменения экспоненциальны. По мере того, как события происходят все быстрее и быстрее, способность делать прогнозы о том, что произойдет, уменьшается. Есть определенные виды проблем, где вы можете быть уверены в прогрессе и можете экстраполировать. Но в более сложных вопросах при высокой скорости изменений, я думаю, что там действительно нечего делать прогнозированию…»

«…В случае с Британией, похоже, дело было в нежелании сфокусировать внимание общества на продвижении инженерных разработок. Как только вы начинаете терять концентрацию сообществ инженерной практики, очень легко потерять еще больше, и очень легко попасть в порочную спираль. Американцы и немцы гораздо охотнее инвестируют в бизнес, а в Великобритании не было роста крупных посредников, таких как Deutsche Bank, с одной стороны, и J.P. Morgan, с другой, которые рассматривали себя как посредников в передаче информации, как посредников между людьми, у которых есть деньги, которые им нужны, хотят ли они сохранить и инвестировать, и людьми, у которых есть идеи, которые им нужно реализовать. Рационализация и рутинизация этого процесса через инвестиционный банкинг, универсальный банкинг в годы после 1870-го сыграли существенную роль. Это говорит о том, как быстро, в течение одного или двух поколений, то, что мы считаем технологическим лидерством и технологическим превосходством, может исчезнуть. Это вопрос положения инженеров в ведущих секторах, это вопрос огромной массы инженеров как таковых, занятых в сообществах инженерной практики, а также дело в системе образования, которая, безусловно, сыграла большую роль. Немцев учили манипулировать молекулами в органической химии, а британцев учили писать стихи в стиле Томаса Маколея, поэта и прозаика викторианской эпохи…»

«…В прошлом году наши читатели во многом оказались правы: пандемия ослабла, как и проблемы с цепочками поставок. Рынки нефти претерпели изменения, но не по той причине, о которой мы думали — мало кто год назад мог предсказать войну в Украине и ее влияние на поставки сырьевых товаров по всему миру. Мы также ошиблись в некоторых прогнозах — 85% наших читателей в прошлом году предсказывали, что председатель КНР Си Цзиньпин получит титул «председателя» в стиле Мао Цзэдуне на 20-м национальном съезде Коммунистической партии, который прошел в октябре. Этого не произошло, хотя Си Цзиньпин и получил исторический третий срок на своем посту. На самом деле, его власть была ослаблена протестами, начавшимися в ноябре против жесткой политики «нулевого ковида» в Китае. В опросе для этого года мы попросили вас оценить еще несколько «известных неизвестных»: мы задали вопросы о войне в Украине, о климате, о валютных рынках и ряд вопросов на другие темы…»

«…Я не говорю, что мой переезд сделает футбол самым популярным видом спорта в США. Этого будет сложно добиться. Я бы не стал этим заниматься, если бы не верил, что могу что-то изменить. Я понимаю, что меня не так узнают в США, как в Европе и в других частях мира. Футбол — это величайшая игра в мире, а США — крупнейшая спортивная нация. Почему бы мне не объединить эти две вещи?…»

«…На самом деле у нас уже достаточно вычислительных ресурсов для работы эквивалента человеческого мозга. Просто для того, чтобы заставить нейронную сеть размером с человеческий мозг делать полезные вещи, необходимо провести больше тренировок, что потребует гораздо больше вычислений. И это кажется гораздо более сложным для оценки, потому что как мы будем обучать систему? На каких данных? Это все неопределенные переменные, но лучшая оценка, которая у нас есть, сделана A. C. Она считает, что в течение этого десятилетия, а затем, вероятно, и в последующие десятилетия мы сможем обучать системы, которые будут такими же большими или будут выполнять такой же объем вычислений, как человеческий мозг. А. С. использовала множество различных возможностей в качестве опорных точек для оценок. Она подсчитала, сколько вычислений нам понадобится, если окажется, что наиболее близкой аналогией является объем вычислений, используемых человеческим мозгом в течение одной жизни, по сравнению с кучей других возможностей. Поскольку эволюция проделала большую работу, чтобы довести человеческий мозг до состояния, когда мы можем учиться очень эффективно, кажется, что вам, скорее всего, потребуется гораздо больше опыта и гораздо больше тренировок для создания аналогичного ИИ, чем человеку на протяжении всей жизни. Но будет ли это несколько порядков величины или много порядков величины, сказать очень трудно. Возможно, вначале это будет на много порядков больше, а затем, по мере совершенствования алгоритмов, этот показатель начнет снижаться, пока вы не достигнете эффективности, сравнимой с эффективностью человеческого мозга…»