文章讨论了Bandwidth++场景,作为应对AI控制人类资源的威胁的实用方案,通过提高人与计算机之间的带宽,逐步实现人与硅基智能的平等竞争,并最终实现人类向硅基的转变。
在我看来,Bandwidth++ 场景是对 AI 控制人类所有资源 威胁的最实用回应。它将我们置于与硅基智能平等的竞争地位,并且可以利用当今的市场力量逐步实现。
在该场景中,我们与计算之间的带宽将达到我们自身之间的带宽水平。然后它会继续提升。最终,我们可以“拔掉插头”。
假设我们为谷歌眼镜设计了合适的外形,并且它变得无处不在。
但显然,输入将是一个问题。手势和打字可能太慢或太烦人,而语音输入可能太慢或太吵。想象一下,如果你可以通过思考来打字,使用基于脑电图(EEG)的脑机接口(BCI)或眼动追踪(不是“思考”,但感觉像是)。基于BCI的打字至少可以追溯到20世纪80年代,并且对于患有闭锁综合征的患者至关重要。它不断改进,例如 2011年清华大学的研究 达到了每分钟10个单词。将这与眼动追踪和单词预测相结合,我们可以迅速实现基于BCI的打字,与传统的手工打字相媲美。BCI还可以用于移动鼠标光标和其他输入方式。
我们可以将其称为 sming —— 静默消息传递 —— 正如 Vernor Vinge 在2006年的小说《Rainbows End》中所做的那样。
这种输入方式除了打字外,还会带来其他好处,这些好处几乎让人觉得神奇。包括:
还有更多,如下所述。(这些来自我2012年向一群神经科学家所做的 一次演讲。)
这样令人感到神奇的新功能将推动基于BCI/眼动的输入方式在眼镜中变得无处不在。
就像当前的智能手机市场一样,会有市场压力让这些设备不断改进。我们已经在从第一台黑莓手机到第一台iPhone,再到现在的过程中走了很长一段路。将有压力提高准确性,并简化搜索。
一种方法是想象一幅图像,然后将其用作对你记忆的输入查询。这听起来像科幻小说,但实际上 Mary Lou Jepsen 和其他人已经取得了令人信服的结果。当你想象一幅图像时,它会点亮你后脑勺附近的2D网格视觉皮层。传感器可以捕捉视觉皮层上的模式,然后使用AI技术来找到你录制的图像/视频中最相似的图像/视频。
这些设备不断改进的关键之一是提高BCI扫描的质量。将有市场压力以更高的频率、更高的分辨率和更深入的方式读取大脑。这比目前改善BCI技术的主要动力 —— 帮助病人 —— 存在更大的市场压力。
随着这些设备的不断改进,我们大脑与计算机之间的通信带宽将增加;反过来,我们彼此之间的通信带宽也会增加。我们将学会通过思考来发送计算任务,并获得结果。非大脑的计算将大幅增长,同时非大脑的存储也将增长。随着计算机与大脑之间的通信带宽增长,它将达到与内部大脑间通信相当的水平。此时,将很难区分什么在大脑中,什么不在。
也许经过十年,“大脑”部分将只承载1%或0.1%的计算和存储,并且会感到相当过时。我们的 “自我” 可能已经被逐渐移植到了硅基世界。
有一天,我们可能直接断开大脑部分。转变将完成。我们将生活在硅基世界中。
并且,我们将与其他硅基智能竞争。如果你无法击败机器,那就加入它们。
- 原文链接: medium.com/@trentmc0/the...
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