Interessante Fragen, mal sehen, wie weit ich komme ...

Angenommen "10 ¹⁹ Flops, aber nur 4 bis 40 TByte RAM":

Der derzeit schnellste Supercomputer der Erde ist ~ 10 ¹⁷ Flops ( Sunway TaihuLight, 93.015–125 Petaflops, je nachdem, wen Sie fragen ), kostet 273 Millionen US-Dollar und verbraucht eine Leistung von 15 MW.

^{Heute 10 19} zu erreichen, würde ~ 27 Milliarden US- Dollar kosten und 1,5 GW verbrauchen. Bei 0,05 US -Dollar pro kWh kostet diese Stromrechnung 660 Millionen US- Dollar pro Jahr. Nur die zwanzig reichsten Menschen, die heute leben, könnten sich das leisten, und nur die obersten Sieben hätten genug Geld für ihre Investitionen übrig, um danach die Energierechnung zu decken.

Unter der Annahme, dass das Mooresche Gesetz unbegrenzt fortbesteht, entspricht die Verdoppelung der Leistung alle 18 Monate ungefähr einem Faktor von zehn alle 5 Jahre:

• In zehn Jahren wird der schnellste Supercomputer der Welt in der Lage sein, einen Geist in Echtzeit zu simulieren, vorausgesetzt, dass der Computer immer noch 273 Millionen US- Dollar in der Anschaffung kostet und immer noch 15 MW (bei Kosten von 6,6 Millionen US- Dollar pro Jahr) verbraucht Lauf. Die genaue Leistung des schnellsten Supercomputers der Welt hängt davon ab, wie viel Regierungen genauso viel für Supercomputer ausgeben wollen wie für die Technologie.

• In zwanzig Jahren wird ein gleichwertiger Computer in der Anschaffung 2,73 Millionen US -Dollar kosten und 150 kW verbrauchen, was zu Betriebskosten von 66.000 US -Dollar pro Jahr führen wird.

• In 25 Jahren wird der Kauf 273.000 US- Dollar kosten , sodass Familien der oberen Mittelschicht möglicherweise damit beginnen, ihre Häuser zu verkaufen, um dies zu tun. Sie werden 15 kW zu einem Betrieb von 6.600 US -Dollar pro Jahr verbrauchen, eine Kombination, die Unternehmen dazu bringen kann, hochgeladene Gedanken als Sklavenarbeit zu verwenden, für die sie kein echtes Geld bezahlen müssen (sobald Sie eine hochgeladene Meinung haben, Strg -C, Strg-V).

• In 30 Jahren wird diese Rechenleistung in der Anschaffung 27.300 US- Dollar kosten und 1,5 kW zu einem Preis von 660 US -Dollar pro Jahr (1,80 US -Dollar pro Tag) verbrauchen, was das Problem der digitalen Sklaven praktisch universell macht – null Amerikaner leben von diesem Einkommen oder weniger, und im Jahr 2013 lebten weniger als 10,7 % der Weltbevölkerung von 1,90 US- Dollar pro Tag oder weniger .

Alternativ, wenn der "Upload"-Teil jetzt perfektioniert wird und Sie die Bau- und Energiekosten auf die des Supercomputers Sunway TaihuLight festlegen, erhalten Sie Geschwindigkeitsfaktoren im Vergleich zur Realität von:

• Heute: 0,01 (1 % Echtzeit)
• 2027: 1 (Echtzeit)
• 2037: 100 (Jedes Jahr der Echtzeit ist ein Jahrhundert der subjektiven Zeit)
• 2042 (wenn sich Familien der oberen Mittelschicht eine Echtzeitsimulation leisten können): 1.000
• 2047 (wenn die Stromkosten der Echtzeitversion nahe an den Kosten für Lebensmittel zum Lebensunterhalt für menschliche Sklaven liegen): 10.000
• usw.

Die Software des Gehirns ist unbekannt.

Sie sprechen von Hardware, aber nicht von Software. Das ist ein Problem.

Wie funktioniert eigentlich das menschliche Gehirn? Wie addiert das menschliche Gehirn 2+2? Ich weiß, wie ein Computer das macht. Ich bezweifle, dass irgendjemand weiß, wie das Gehirn das macht. Es ist nicht so, dass hier und da ein paar Bits umgedreht werden und die Antwort einfach herausspringt.

Computer und Computersoftware funktionieren, indem sie Funktionalität auf einer einfachen binären Mathematik aufbauen. Das Gehirn funktioniert nicht auf diese Weise. Es verfügt über viele speziell entwickelte Funktionen, die auf verschiedene Weise kombiniert werden können, um eine Ausgabe zu erzeugen. Wie werden wir die Softwarefunktionen generieren, um alles auszuführen, was das Gehirn tut, wenn wir nicht wirklich verstehen, wie das Gehirn überhaupt funktioniert?

Ich sehe keinen vorgeschlagenen Weg, ein komplexes, nicht-binäres System vollständig mit binärem elektronischem Rechnen zu modellieren. Teraflops auf dieses Problem zu werfen, löst es grundsätzlich nicht.

Die Quelle der Kreativität des Gehirns ist unbekannt.

Hochmoderne KIs sind ziemlich schlau und können eine Menge Dinge tun. Aber sie sind noch weit davon entfernt, eine allgemeine Intelligenz zu sein. Was grundsätzlich fehlt, ist die Kreativität. Während Computer heute leistungsfähig genug sind, um Menschen in begrenzten Problemstellungen zu überdenken ( Schach vor 20 Jahren , Go vor kurzem ), existiert für einen Computer nicht die Fähigkeit, etwas Neues ex nihilo zu erschaffen .

Ein Computer kann seinen gesamten Informationsraum betrachten, der potenziell riesig sein könnte, wie alle medizinische Literatur überhaupt, und Dinge ausprobieren, bis er die beste Antwort erhält. Aber der Computer wird nie über seinen Informationsraum hinausblicken können . Menschen können das. Wie können Sie diese Fähigkeit mit einer Maschine replizieren?

Bis diese Dinge bekannt sind, können wir keine Person in eine Maschine laden

Wie lange, bis diese Dinge bekannt sind? Ich glaube nicht, dass wir aus den Informationen, die wir haben, auf aktuelle Trends schließen können. Derzeit wissen wir nur sehr wenig über das menschliche Gehirn. Wir haben im Allgemeinen einige Bereiche identifiziert, die für verschiedene Dinge verantwortlich sind, aber modernste Neurowissenschaften sind einfach nicht zuverlässig. Zu viele kühne neue Erkenntnisse wurden nicht richtig repliziert. Ich sage nicht, dass die Neurowissenschaften falsch liegen, sie suchen nur im Dunkeln nach Antworten und finden nur wenige.

Was wir über das Gehirn wissen, ist die Fähigkeit, es bis zu einem gewissen Grad mit Medikamenten zu manipulieren. Bis wir Drogenzulassungstests anderer Gehirnfunktionen durchführen können und tun (Fähigkeit zu navigieren, Formen und Bewegungen zu erkennen, Sprache zu verwenden, Mathematik zu machen usw.), sodass wir wissen, wie man diese Funktionen in einem Gehirn ein- und ausschaltet, Wir verstehen noch lange nicht, wie sie funktionieren.

Fazit

Ich wollte eine Zeitachsenschätzung ausarbeiten, um die Frage zu beantworten, aber das wäre einfach unverantwortlich. Wir wissen nicht, was wir nicht über das Gehirn wissen, und bis wir mehr wissen, wissen wir nicht einmal, was wir brauchen, um ein menschliches Gehirn zu simulieren.

KI wird sich weiterentwickeln und Computer werden weiter in Bereiche vordringen, die früher Menschen vorbehalten waren. KI-Autofahrer, medizinische Diagnostiker, Forschungsassistenten und Bankprüfer sind möglicherweise nicht weit entfernt. Doch obwohl Computer in all diesen Bereichen die menschlichen Fähigkeiten bald übertreffen könnten, besteht immer noch eine massive Kluft zwischen den Fähigkeiten einer speziellen KI und der allgemeinen Intelligenz des menschlichen Gehirns.

Schlussbemerkung: Im Geiste der vollständigen Offenlegung möchte ich unbedingt nicht, dass es möglich ist, dass ein Mensch in einen Computer hochgeladen wird. Das wird ein gesellschaftlich störendes Ereignis sein, das alle bisherigen Veränderungen um Größenordnungen übertrifft, und ich kann mir nicht vorstellen, dass die Menschheit es überleben wird. Vielleicht kommt am anderen Ende eine andere Form von (höherem?) Leben heraus, aber was auch immer sie sind, sie werden nicht mehr menschlich sein. Ich mag Menschen, eins zu sein, und ich möchte, dass wir alle überleben.

Das Problem bei dieser Frage ist, dass wir nicht wissen, mit welcher Geschwindigkeit wir uns als Spezies diesen Zielen nähern. Es ist nicht so, als würden wir ein Haus bauen, bei dem wir wissen, dass das Fundament stimmt und die Wände stehen und wir nur noch ein Dach hinzufügen müssen. Wir denken, dass wir vielleicht den richtigen Weg einschlagen, aber wir könnten uns auf einer wilden Verfolgungsjagd befinden, in den 1930er Jahren dachten sie, dass die Raumfahrt im 21 mein Hoverboard!)

Wenn es um harte Daten geht, würde ich es vergessen, vielleicht werden wir in diesem Jahrzehnt oder in diesem Jahrhundert den Transhumanismus erreichen, aber ich bezweifle es derzeit. Ich denke, eine bessere Herangehensweise wäre, das Datum in der Geschichte einfach unbeschreiblich zu machen.

Wie lange es vom Ultrareichen bis zum Durchschnittsbürger dauert, um Technologie zu bekommen, würde ich als Beispiel unter @Mobiltelefonen betrachten. Der erste Handheld wurde 1973 produziert und fand erst in den 90er Jahren eine große Verbreitung .

Allerdings ist die Welt jetzt viel stärker mit Technologie verbunden, die viel weiter verbreitet ist, ich würde dies als realistische Zeitskala halbieren. Es sei denn, Sie implementieren Plot-Geräte, um es weiter zu verlängern (indem Sie es viele Jahre lang nicht der Öffentlichkeit ankündigen).

20 Jahre

...vorausgesetzt, Sie haben jetzt damit begonnen. Bestehende Rechenarchitekturen sind in Bezug auf Rechenleistung und Portabilität unzureichend, um zu duplizieren, was das menschliche Bio-Gehirn jetzt tut. Das OP und viele andere Antworten geben sehr hohe Zahlen für CPU-, RAM- und Strombedarf an. Dabei handelt es sich im Grunde genommen um große Rechenzentren, für deren Betrieb viel hochqualifiziertes (und sehr teures) Personal erforderlich ist. Nur die reichsten Menschen könnten sich die Kosten leisten, um ihren Verstand mit Standard-Intel-Hardware zu betreiben. Selbst wenn es möglich wäre, würden die meisten Menschen, die reich genug sind, um sich diese Art von Rechenumgebung leisten zu können, sie nur verwenden, wenn es sich um einen letzten Überlebensversuch handelt. Es gibt zu viele Kompromisse.

Neue Rechenarchitektur erforderlich

Moderne CPUs sind Allzweck-Rechenmaschinen. Sie sind äußerst flexibel in ihrer Arbeitsweise und den Arten von Operationen, die sie ausführen können. Diese Flexibilität ist mit Kompromissen verbunden. CPUs sind für die Berechnungen, die für Hochgeschwindigkeitsgrafiken erforderlich sind, schlecht geeignet. GPUs wurden erfunden, um die spezialisierten und hochparallelisierten Berechnungen durchzuführen, die für 3D-Grafiken erforderlich sind. Kryptographie und Bitcoin-Mining sind zwei weitere Beispiele dafür, wo CPUs gegenüber spezialisierter Hardware erhebliche Nachteile haben.

Eine neue Architektur ist erforderlich, um die speziellen Anforderungen des Simulierens/Duplizierens neuronaler Netze zu erfüllen. Beginnen Sie mit einem feldprogrammierbaren Gate-Array (FPGA) und programmieren Sie ein FPGA, um das Verhalten von Neuronenmodellen für einfache Tiere wie Mäuse zu duplizieren. Sobald die Merkmalsparität erreicht ist, steigen Sie zu komplizierteren Lebensformen auf. Irgendwann wird kundenspezifisches Silizium erforderlich sein.

Um dies wirtschaftlich rentabel zu machen, wird jede Hardware, die maschinelles Lernen ermöglicht, für bestimmte Unternehmen, beginnend mit G, F, A und M, von großem Interesse sein. Nutzen Sie die Investitionen dieser Unternehmen, um leistungsfähigeres Silizium zu entwickeln. Es kann dazu führen, dass einige Teile der menschlichen Wahrnehmung tatsächlich besser auf normalen CPUs oder GPUs ausgeführt werden, in diesem Fall würde ein Hybridsystem am besten funktionieren.

Ein Hauptmerkmal von Fleischgehirnen ist ihre massiv parallele Natur. Etwa eine Milliarde Neuronen können gleichzeitig arbeiten. Im Gegensatz dazu erledigen Siliziumcomputer meist nur wenige Dinge gleichzeitig. GPUs sind extrem gut bei parallelen Operationen, aber sie bewältigen normalerweise nur Tausende von parallelen Operationen. Das Duplizieren dieser Art von massiver Parallelität in Silizium wird bestenfalls schwierig sein.

Zeitleiste

• 2 bis 5 Jahre Arbeit in FPGAs
• 2 bis 5 Jahre, um FPGA-Entdeckungen auf benutzerdefiniertes Silizium zu übertragen
• 10 Jahre, um kundenspezifisches Silizium zu verfeinern und es an die Bedürfnisse des Marktes sowie die Anforderungen der Aufnahme eines menschlichen Geistes anzupassen.

Fazit

Das Hochladen des Verstandes einer Person wird machbar sein, wenn die Rechenhardware und das Exoskelett zur Unterbringung der Rechenhardware ausreichend sind, um sich dem menschlichen Denken und der menschlichen körperlichen Aktivität anzunähern. Niemand wird zu einem Metallhirn wechseln, wenn dieses Metallhirn nicht mindestens so gut ist wie sein Fleischhirn. Ebenso werden sie nicht gegen einen Metallkörper eintauschen, wenn dieser nicht mindestens so gut ist wie ihr Fleischkörper.

Sekundäre Überlegungen

Sie benötigen mehr Mineralien (für Batterien)

Robotiker suchen derzeit nach drei Dingen: Bessere Energiequellen, bessere Muskeln/Aktuatoren und bessere Steuerungsschemata. Das Einstecken eines menschlichen Verstandes (und zugehöriger metallbasierter Rechenhardware) in einen Roboter löst das bessere Kontrollschema. Mit dem sinkenden Preis/der steigenden Leistung von Lithium-Ionen-Batterien in etwa zehn Jahren sollte das Stromspeicherproblem für die Robotik „gelöst“ sein. (Alternativ bauen Sie einen kleinen Fusionsreaktor und machen Sie sich keine Gedanken mehr über Batterien.) Es wird eine interessante Chemie erfordern, um anständige Muskeln zu bekommen, obwohl sich die jüngste Forschung über Angelschnurmuskeln als fruchtbarer Weg erweisen könnte .

Sie haben bereits eine ungefähre Zahl für die benötigte Rechenleistung festgelegt, also müssen Sie nur noch ungefähre Zahlen für die Energieeffizienz pro Watt und die Ihrer Meinung nach "erschwinglichen" Energiekosten für den hochgeladenen Geist ermitteln.

Der Trend bei der Rechenleistung geht dahin, dass die Flops pro Watt derzeit um ca. alle paar Jahre eine Größenordnung: https://en.wikipedia.org/wiki/Performance_per_watt#FLOPS_per_watt Ganz grob geschätzt können wir heute mit der energieeffizientesten Technologie etwa 10 ^{10 Flops pro Watt erreichen.} Das heißt, bei einem Verbrauch von 1 Gigawatt könnten wir die Arbeit heute erledigen .

Die Energiekosten können bis zu 50 US-Dollar pro Megawattstunde betragen, und obwohl ich kein schönes historisches Diagramm gefunden habe, wie sich die Kosten im Laufe der Zeit verändert haben, geht der Trend erneut dahin, dass Strom mit zunehmender Technologie billiger wird: https: / /en.wikipedia.org/wiki/Cost_of_electricity_by_source#Renewables Die oben genannte Gigawattstunde könnte ca. $ 50.000 pro Stunde, wenn wir uns einen guten Deal mit einem Kraftwerk sichern könnten (oder besser gesagt, wir haben ein Kraftwerk für unseren exklusiven Gebrauch gebaut ... es scheint ungefähr richtig zu sein, $ 438 Millionen pro Jahr zu betragen). Für den Durchschnittsbürger nicht erschwinglich, aber für wirklich reiche Leute schon machbar.

Sie müssen sich darauf einigen, was sich Ihrer Meinung nach der durchschnittliche „Verstand“ als Kosten für „Bewusstsein“ pro Stunde leisten kann, und dann den Flops/W-Trend bis zu dem Punkt extrapolieren, an dem diese Kosten durch den extrapolierten Energiepreis gedeckt werden können.

Wenn Sie diese Trends sehr optimistisch betrachten, könnten 10 ¹⁹ Flops in etwa 15 Jahren nur 50 US-Dollar pro Stunde kosten.

Aber lassen Sie uns berücksichtigen, dass die Energieproduktion möglicherweise nicht mit der Nachfrage Schritt hält und daher die Energiepreise sogar steigen könnten, weil die enorme Nachfrage der hochgeladenen Köpfe die Produktion übersteigt. Basierend auf dieser Grafik http://data.worldbank.org/indicator/EG.USE.ELEC.KH.PC werden etwa 3 MWh pro Jahr und Person verbraucht. Das entspricht heute etwa 0,35 kWh pro Person. Die Skalierung unserer Infrastruktur, um Milliarden von hochgeladenen Köpfen zu unterstützen, die viel mehr Strom verbrauchen, würde die Stromkosten in die Höhe treiben, jemand muss für all die zusätzlichen Kraftwerke bezahlen, die wir benötigen würden.

Die weltweite Stromerzeugung kann also eine feste Obergrenze dafür setzen, wie viele hochgeladene Gedanken unterstützt werden können, unabhängig von den tatsächlichen monetären Stromkosten.

Ich persönlich denke, dass Massen-Upload-Minds nur machbar wären, wenn ein Mind in ein normales Server-Rack mit vergleichbarem Stromverbrauch (sagen wir 1 kW max.) passen würde. Das könnte in etwa 30 Jahren erreicht werden, wenn der Trend zur Energieeffizienz anhält

Die Antwort ist jetzt, ob das, was Sie vorschlagen, eine künstliche Intelligenz ist, die einen menschlichen Geist simuliert. Die einzige Frage ist, wie genau die Emulation sein muss, um die Kriterien zu erfüllen, und welche Grenzen in Bezug auf Szenarien, in denen die Simulation stattfindet, akzeptabel sind. Die Frage spricht von "Neocortex" und "Matching" des Gehirns, aber eine mechanische Simulation eines biologischen Dings sieht normalerweise nicht so aus und funktioniert nicht wie das biologische Ding: Betrachten Sie ein Dialysegerät und eine Niere. Die KI muss auf Reize genauso reagieren wie die ursprüngliche biologische. Es muss die Initiative ergreifen und Dinge spontan oder durch seine eigenen internen Hinweise auf eine Weise tun, die das Original nachahmt. Es gibt bereits viele sehr ausgefeilte statistische Vorhersagemodelle – zum Beispiel diejenigen, die den Aktienhandel regeln. Sie ahmen intelligente Händler nach (wahrscheinlich eine Mischung aus mehreren Personen). Dies sind künstliche Intelligenzen, die das Verhalten eines Individuums unter bestimmten äußeren Umständen und Reizen vorhersagen und ausführen.

Natürlich gibt es keine "Portierung". Es wäre Code. Man müsste die Regeln als Regeln in eine solche KI stecken. Aber man könnte eine KI machen, die wie Mark Twain schreibt, indem man viele seiner Schriften zusammen mit Regeln für deren Verwendung hochlädt. Man könnte die KI mit Verhaltensregeln programmieren, um die betreffende Person nachzuahmen, oder die KI programmieren, um die Verhaltensweisen zu lernen, oder beides. Vielleicht hat das Individuum lange Interaktionen mit der KI, wodurch es Verhalten lernt. Wenn Sie dies heute tun würden, würde dies über die Tastatur erfolgen. Es gibt bereits Versuche, bestimmte Personen über den Turing-Test zu simulieren. Ich bin mir fast sicher, dass es KI-Teilnehmer in verschiedenen Online-Umgebungen gibt. Eine emulierte Person weiß möglicherweise nicht unbedingt, dass sie emuliert wird.

Ich kann mir eine Interaktion per Text oder Computer mit einer KI vorstellen, die darauf programmiert ist, einen toten Freund zu simulieren, und diese Interaktion macht mich glücklich, weil sie lebensecht war. Der aufgezeichnete Hacker aus Gibsons Neuromancer wäre der ultimative Schritt: eine statische Aufzeichnung, die zu denselben Arten von Interaktionen (innerhalb einer umschriebenen Sphäre) fähig ist wie das Individuum.

Ich denke, die eigentliche Frage hier könnte lauten: "Wann wird es Unsterblichkeit geben?". Wenn das ultimative Ziel eine Aufzeichnung ist, bei der es eine ununterbrochene subjektive Erfahrung des Selbst vom biologischen Gehirn bis zur KI gibt, dann ist das ein hochgestecktes Ziel. Angesichts der Tatsache, dass die subjektive Selbsterfahrung für das eigene Selbst schwer zu quantifizieren ist, geschweige denn für eine andere Entität, bin ich mir nicht sicher, wie man feststellen würde, ob dieses Unterfangen jemals erfolgreich war.

Ich lese gerade ein Buch mit dem Titel „Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies“ von Nick Bostrom und ich glaube, dass es als Wissensbasis für das Schreiben zu diesem Thema sehr nützlich wäre. In dem Buch geht es nicht darum, einen bestimmten Verstand hochzuladen, sondern um eine übermenschliche künstliche Intelligenz. Die Modellierung menschlicher Intelligenz ist jedoch ein Schritt in Richtung Superintelligenz in der KI (die die menschliche Intelligenz übertrifft), und viele der Probleme, auf die Sie versuchen, eine Antwort zu erhalten, müssen auf dem Weg zur Superintelligenz ebenfalls angegangen werden. Ich habe es zwar noch nicht beendet, aber ich werde trotzdem versuchen, Ihnen die Bruchteile dessen zu geben, was ich hier gelernt habe.

Zeitleiste : Die Meinungen von Experten sind sehr unterschiedlich, aber die meisten Vermutungen für die Existenz von Superintelligenz liegen im Jahr 2100 bei etwa 90 % Sicherheit. Je nachdem, wie getrieben die Forschung zur Schaffung künstlicher Nachbildungen der Persönlichkeit von Menschen (ich nenne es von nun an AP) ist, es würde wahrscheinlich irgendwo in diesem Zeitrahmen liegen, dass es eine solidere Technologie geworden wäre.

Finanzierung: Ich würde davon ausgehen, dass hocheffizientes, effizientes Rechnen (Quantencomputing vielleicht?) in der zuvor beschriebenen Zeitachse leicht verfügbar ist. Daher glaube ich, dass das Hauptproblem eigentlich die laufenden Kosten sein würden. Aber da wir von einem menschlichen Verstand sprechen, der wahrscheinlich noch in der Lage ist, zumindest digital (Nachrichten, E-Mail usw.) mit seiner Umwelt zu interagieren, könnte dieser künstliche Verstand tatsächlich immer noch Teil der aktiven Arbeitskraft sein ! Wenn ein lebendiger Geist in der Lage wäre, einen Buchhalterjob zu erledigen, Excel zu formatieren, E-Mails zu versenden usw., dann könnte ein AP genau die gleiche Arbeit erledigen! APs könnten damit einfach weiterarbeiten, um ihre Existenz zu erhalten. Das funktioniert natürlich nur bei intellektueller Arbeit, nicht bei handwerklicher Arbeit. Eine fortschreitende Automatisierung der Handarbeit (Substitution durch Roboter etc. ) bedeutet auch, dass immer mehr Menschen gezwungen wären, in akademische Berufe zu gehen, die keine manuelle Arbeit beinhalten, bis zu einem Punkt, an dem die Mehrheit der Jobs in der Gesellschaft aus ihnen besteht. APs als Ergänzung zum Arbeitsmarkt zu haben, würde natürlich zu einer massiven Übersättigung führen und zu allerlei interessanten Themen führen. Werden APs gleich bezahlt, obwohl sie keine Lebensmittel oder Sachgüter benötigen? Sollten lebende Menschen APs vorgezogen werden? Sie hätten ein großes Potenzial für eine Segregation der Gesellschaft. Werden APs gleich bezahlt, obwohl sie keine Lebensmittel oder Sachgüter benötigen? Sollten lebende Menschen APs vorgezogen werden? Sie hätten ein großes Potenzial für eine Segregation der Gesellschaft. Werden APs gleich bezahlt, obwohl sie keine Lebensmittel oder Sachgüter benötigen? Sollten lebende Menschen APs vorgezogen werden? Sie hätten ein großes Potenzial für eine Segregation der Gesellschaft.

Ich hoffe, Sie fanden dies einigermaßen hilfreich. Lies das Buch, es ist fantastisch!

In Bezug auf Fußnote : Wenn Sie erklären, wie die Scan-Technologie funktioniert, denken Sie daran, dass es zwei Hauptprobleme bei der Erstellung von AP gibt:

1. Modellierung der bekannten Zusammenhänge in ein sinnvolles und funktionales logisches Modell. Das neuronale Netzwerk des Rundwurms (ein super einfacher Organismus) ist seit den 80er Jahren bekannt und noch immer nicht vollständig modelliert! Weitere Informationen finden Sie unter Open Worm Worm.

2. Es ist eine enorme Aufgabe, Kenntnisse über alle menschlichen Verbindungen zu erlangen, die im Gehirn vorhanden sind. Selbst das Gehirn der gemeinen Fruchtfliege wurde gerade erst kartiert und ist im Vergleich zum menschlichen winzig klein. Die Automatisierung dieses Prozesses ist unerlässlich, um AP auf sinnvolle und schnelle Weise zu erreichen (lesen Sie diesen Artikel für weitere Informationen).

Auch diese Frau arbeitet an der Erstellung von AP und macht ziemlich beeindruckende Fortschritte. Sehen Sie sich ihren TED-Talk an , um weitere Informationen zu erhalten.

Niemals.

Das Problem besteht nicht darin, ein menschliches Gehirn zu simulieren; Das halte ich für möglich und wahrscheinlich irgendwann in der Zukunft sogar auf erschwinglicher Hardware machbar. Das Problem besteht darin, ein vorhandenes Gehirn zu nehmen und den vollständigen Zustand auszulesen. Da die Eigenschaften der Person nicht nur in der elektrischen Aktivität, sondern in der Struktur des Gehirns selbst liegen, können Sie die relevanten Parameter nicht bestimmen, ohne das Gehirn zu zerstören, und Sie können nicht alles auf einmal lesen. Aber wenn Sie es stückweise tun, werden Sie Teile des Gehirns zerstören, was zu einer Fehlfunktion anderer Teile des Gehirns führen wird, bevor Sie dazu kommen, sie zu lesen. Was Sie also erhalten, ist eine schwer beschädigte Kopie des Gehirns, und da Sie den Zustand vor dem Schaden nicht kennen, können Sie ihn nicht wiederherstellen.