Interesante conjunto de preguntas allí, veamos hasta dónde puedo llegar...

Suponiendo "10 ¹⁹ flops, pero solo de 4 a 40 Tbytes de RAM":

La supercomputadora más rápida actual en la Tierra tiene ~ 10 ¹⁷ flops ( Sunway TaihuLight, 93.015-125 Petaflops dependiendo de a quién le preguntes ), a un costo de US $ 273 millones y con una potencia de 15 MW.

Llegar a 10 ¹⁹ hoy costaría ~US $ 27 mil millones y consumiría 1,5 GW. A US $ 0,05/kWh, esa factura de electricidad costará US $ 660 millones al año. Solo las veinte personas más ricas que viven hoy podrían permitírselo, y solo los siete mejores tendrían suficiente dinero para sus inversiones para cubrir la factura de energía después.

Sin embargo, suponiendo que la Ley de Moore continúe indefinidamente, duplicar el rendimiento cada 18 meses es aproximadamente un factor de diez cada 5 años:

• En diez años, la supercomputadora más rápida del mundo será capaz de simular una mente en tiempo real, suponiendo que la compra de la computadora aún cueste US $ 273 millones, y todavía use 15 MW (a un costo de US $ 6,6 millones/año) para correr. El rendimiento exacto de la supercomputadora más rápida del mundo depende de cuánto quieran gastar los gobiernos en supercomputadoras tanto como en tecnología.

• En veinte años, comprar una computadora equivalente costará US $ 2,73 millones y utilizará 150 kW a un costo de US $ 66 000 por año para funcionar.

• En 25 años, la compra costará US $ 273.000, por lo que las familias de clase media alta podrían empezar a vender sus casas para hacer esto. Usarán 15 kW a un costo de US $ 6,600 por año para funcionar, una combinación que puede hacer que las empresas inviertan en usar mentes cargadas como mano de obra esclava a la que no tienen que pagar dinero real (una vez que tenga una mente cargada, ctrl -C, Ctrl-V).

• En 30 años, esa potencia de cómputo costará US $ 27,300 para comprar, y utilizará 1,5 kW a un costo de US $ 660 por año (US $ 1,80 por día) para funcionar, lo que hace que el problema del esclavo digital sea prácticamente universal: cero estadounidenses. viven con este ingreso o menos, y en 2013, menos del 10,7 % de la población mundial vivía con US $ 1,90 al día o menos .

Alternativamente, si la parte de "carga" se perfecciona en este momento y fija los costos de construcción y energía en los de la supercomputadora Sunway TaihuLight, obtiene factores de velocidad en comparación con la realidad de:

• Hoy: 0.01 (1% en tiempo real)
• 2027: 1 (en tiempo real)
• 2037: 100 (cada año de tiempo real es un siglo de tiempo subjetivo)
• 2042 (cuando las familias de clase media alta puedan pagar la simulación en tiempo real): 1,000
• 2047 (cuando el costo de la electricidad de la versión en tiempo real está cerca del costo de los alimentos de subsistencia para los esclavos humanos): 10,000
• etc.

El software del cerebro es desconocido.

Hablas de hardware, pero no hablas de software. Eso es un problema.

¿Cómo funciona realmente el cerebro humano? ¿Cómo suma el cerebro humano 2+2? Sé cómo lo hace una computadora. Dudo que alguien sepa cómo lo hace el cerebro. No es como si algunos bits se voltearan aquí y allá y la respuesta simplemente saliera.

Las computadoras y el software de computadora funcionan al construir funcionalidad sobre una simple matemática binaria. El cerebro no funciona de esta manera. Tiene muchas funciones especialmente desarrolladas que se pueden combinar de varias maneras para producir resultados. ¿Cómo generaremos las funciones de software para realizar todo lo que hace el cerebro, cuando realmente no entendemos cómo funciona el cerebro en primer lugar?

No veo ninguna forma propuesta de modelar un sistema no binario complejo completamente con computación electrónica binaria. Lanzar teraflops a este problema fundamentalmente no lo resuelve.

Se desconoce la fuente de creatividad del cerebro.

Las IA de última generación son bastante inteligentes y pueden hacer muchas cosas. Pero todavía están lejos de ser una inteligencia general. Lo fundamental que falta es creatividad. Si bien las computadoras ahora son lo suficientemente poderosas como para superar a los humanos en conjuntos de problemas limitados ( ajedrez hace 20 años , vaya recientemente ), la capacidad de crear algo nuevo ex nihilo no existe para una computadora.

Una computadora puede mirar todo su espacio de información, que podría ser potencialmente enorme, como toda la literatura médica, y probar cosas hasta obtener la mejor respuesta. Pero la computadora nunca podrá mirar más allá de su espacio de información. Los humanos pueden hacer eso. ¿Cómo puedes replicar esta habilidad con una máquina?

Hasta que no se conozcan estas cosas, no podemos subir a una persona a una máquina.

¿Hasta cuándo se sabrán estas cosas? No creo que podamos extrapolar a partir de la información que tenemos sobre las tendencias actuales. Es muy poco lo que realmente sabemos sobre el cerebro humano en este momento. En general, hemos identificado algunas áreas que son responsables de varias cosas, pero la neurociencia de vanguardia simplemente no es confiable. Demasiados hallazgos nuevos y audaces no se han replicado adecuadamente. No digo que la neurociencia esté equivocada, solo busca respuestas en la oscuridad y encuentra pocas.

Lo que sí sabemos del cerebro es la capacidad de manipularlo, hasta cierto punto, con drogas. Hasta que podamos y realicemos pruebas de estilo de aprobación de drogas de otras funciones cerebrales (capacidad para navegar, detectar formas y movimientos, usar el lenguaje, hacer matemáticas, etc.) de modo que sepamos cómo activar y desactivar estas funciones en un cerebro, no estamos cerca de entender cómo funcionan.

Conclusión

Quería calcular una línea de tiempo estimada para responder a la pregunta, pero eso sería simplemente irresponsable. No sabemos lo que no sabemos sobre el cerebro, y hasta que sepamos más, ni siquiera sabemos lo que necesitamos para simular un cerebro humano.

La IA continuará desarrollándose y las computadoras continuarán moviéndose hacia campos que antes estaban reservados para los humanos. Los conductores de automóviles de IA, los diagnosticadores médicos, los asistentes de investigación y los auditores bancarios pueden no estar muy lejos. Sin embargo, si bien las computadoras pueden superar pronto las capacidades humanas en todos estos campos, todavía existe una gran división entre las habilidades de una IA especial y la inteligencia general del cerebro humano.

Nota final, en el espíritu de divulgación completa, no quiero desesperadamente que sea posible que un humano se cargue en una computadora. Ese será un evento socialmente perturbador de órdenes de magnitudes más allá de cualquier cambio anterior, y no puedo imaginar que la humanidad sobreviva. Tal vez alguna otra forma de vida (¿superior?) saldrá por el otro lado, pero sean lo que sean, ya no serán humanos. Me gustan los humanos, ser uno, y quiero vernos a todos sobrevivir.

El problema con esta pregunta es que no sabemos a qué ritmo estamos progresando como especie hacia estos objetivos. No es como construir una casa donde sabemos que tenemos los cimientos correctos y las paredes levantadas y solo necesitamos agregar un techo. Creemos que podríamos estar yendo por el camino correcto, pero podríamos estar en una búsqueda inútil, en la década de 1930 pensaron que los viajes espaciales estarían en todas partes en el siglo XXI (no sé ustedes, pero todavía estoy esperando mi hoverboard!)

Cuando se trata de fechas difíciles, lo olvidaría, tal vez lleguemos al transhumanismo en esta década o este siglo, pero lo dudo actualmente. Creo que una mejor manera de abordarlo sería simplemente hacer que la fecha sea inefable en la historia.

En cuanto al tiempo que tardan los ultraricos y el ciudadano medio en obtener tecnología, buscaría un ejemplo en los teléfonos móviles. La primera computadora de mano se produjo en 1973 y solo se generalizó mucho más en los años 90 .

Sin embargo, el mundo está mucho más conectado ahora con una tecnología mucho más frecuente, reduciría esto a la mitad como una escala de tiempo realista. A menos que implemente dispositivos de trama para alargarlo aún más (al no anunciarlo al público durante muchos años).

20 años

...siempre y cuando hayas comenzado ahora mismo. Las arquitecturas informáticas existentes son insuficientes en términos de potencia informática y portabilidad para duplicar lo que hace ahora el biocerebro humano. El OP y muchas otras respuestas indican números muy altos para los requisitos de CPU, RAM y energía. Estos son básicamente grandes centros de datos que requieren mucho personal altamente calificado (y muy costoso) para funcionar. Solo las personas más ricas podrían permitirse los costos de hacer funcionar su mente con el hardware estándar de Intel. Incluso si fuera posible, la mayoría de las personas lo suficientemente ricas como para permitirse este tipo de entorno informático solo lo usarían si fuera un último esfuerzo por sobrevivir. Hay demasiadas compensaciones.

Se requiere nueva arquitectura informática

Las CPU modernas son motores de cómputo de propósito general. Son extremadamente flexibles en la forma en que operan y en el tipo de operaciones que pueden realizar. Esta flexibilidad viene con compensaciones. Las CPU no están adaptadas para realizar los cálculos necesarios para los gráficos de alta velocidad. Las GPU se inventaron para manejar los cálculos especializados y altamente paralelizados necesarios para los gráficos 3D. La criptografía y la minería de Bitcoin son otros dos ejemplos de dónde las CPU tienen desventajas significativas frente al hardware especializado.

Se requiere una nueva arquitectura para cumplir con los requisitos especializados de simulación/duplicación de redes neuronales. Comenzando con la matriz de puertas programables en campo (FPGA), programe un FPGA para duplicar el comportamiento de los modelos de neuronas para animales simples como ratones. Una vez que se logre la paridad de características, pase a formas de vida más complicadas. En algún momento, se requerirá silicona personalizada.

Como una forma de hacer que esto sea comercialmente viable, cualquier hardware que facilite el aprendizaje automático será de gran interés para ciertas empresas, comenzando con G, F, A y M. Utilice la inversión de esas empresas para diseñar silicio de mayor rendimiento. Puede que algunas partes de la cognición humana se realicen mejor en CPU o GPU normales, en cuyo caso un sistema híbrido funcionaría mejor.

Una característica principal de los cerebros de carne es su naturaleza masivamente paralela. Todos los miles de millones de neuronas pueden operar al mismo tiempo. Por el contrario, las computadoras de silicio generalmente solo hacen algunas cosas al mismo tiempo. Las GPU son extremadamente buenas en operaciones paralelas, pero generalmente manejan solo miles de operaciones paralelas. Duplicar este tipo de paralelismo masivo en silicio será complicado en el mejor de los casos.

Cronología

• 2 a 5 años de trabajo en FPGAs
• 2 a 5 años para traducir los descubrimientos de FPGA a silicio personalizado
• 10 años para refinar el silicio personalizado y adaptarlo a las necesidades del mercado, así como a los requisitos de albergar una mente humana.

Conclusión

Cargar la mente de una persona será factible cuando el hardware de cómputo y el exoesqueleto para albergar el hardware de cómputo sean suficientes para aproximarse al pensamiento humano y la actividad física humana. Nadie cambiará a un cerebro de metal si ese cerebro de metal no es al menos tan bueno como su cerebro de carne. Del mismo modo, no cambiarán a un cuerpo de metal si no es al menos tan bueno como su cuerpo de carne.

Consideraciones secundarias

Necesita más minerales (para baterías)

Los robots actualmente buscan tres cosas: mejores fuentes de energía, mejores músculos/actuadores y mejores esquemas de control. Introducir una mente humana (y el hardware de cómputo basado en metal relacionado) en un robot resuelve el mejor esquema de control. Con el precio descendente/potencia ascendente de las baterías de iones de litio en unos diez años, el problema del almacenamiento de energía para la robótica debería estar "resuelto". (Alternativamente, haga un pequeño reactor de fusión y no se preocupe por las baterías nuevamente). Se necesitará una química interesante para obtener músculos decentes, aunque las investigaciones recientes sobre los músculos de la línea de pesca podrían resultar una vía fructífera.

Ya ha establecido una cifra aproximada para la potencia informática necesaria, por lo que todo lo que queda es calcular una cifra aproximada para la eficiencia energética por vatio y lo que considera el costo de energía "asequible" para la mente cargada.

La tendencia de la potencia informática es que los flops por vatio aumentan actualmente en aprox. un orden de magnitud cada pocos años: https://en.wikipedia.org/wiki/Performance_per_watt#FLOPS_per_watt Estimando muy aproximadamente, podemos obtener alrededor de 10 ¹⁰ flops por vatio hoy con la tecnología de mayor eficiencia energética. Eso significa que con un consumo de 1 gigavatio, podríamos hacer el trabajo hoy .

El costo de la energía puede ser tan bajo como $ 50 por megavatio hora y aunque no he encontrado un buen gráfico histórico de cómo ha cambiado el costo con el tiempo, nuevamente la tendencia es que la electricidad se vuelve más barata a medida que la tecnología madura: https: / /en.wikipedia.org/wiki/Cost_of_electricity_by_source#Renewables El gigavatio/hora antes mencionado podría costar aprox. $ 50,000 por hora si pudiéramos asegurarnos un buen trato con una planta de energía (o más bien, construimos una planta para nuestro uso exclusivo... parece correcto a $ 438 millones por año). No es asequible para la persona promedio, pero ya es factible para las personas realmente ricas.

Debe establecer lo que cree que la "mente" promedio puede pagar como costo de "conciencia" por hora, luego extrapolar la tendencia de flops / w hasta el punto en que ese costo puede cubrirse con el precio de energía extrapolado.

Si toma estas tendencias de manera muy optimista, 10 ¹⁹ fracasos podrían costar tan solo $ 50 por hora en aproximadamente 15 años.

Pero tengamos en cuenta que la producción de energía puede no seguir el ritmo de la demanda y, por lo tanto, los precios de la energía pueden incluso subir porque la enorme demanda de las mentes cargadas supera la producción. Según este gráfico http://data.worldbank.org/indicator/EG.USE.ELEC.KH.PC , se consumen alrededor de 3 Mwh al año por persona. Eso se reduce a alrededor de 0,35 kw/h por persona en la actualidad. Ampliar nuestra infraestructura para admitir miles de millones de mentes cargadas que consumen mucha más electricidad aumentaría el costo de la electricidad, alguien tiene que pagar por todas las plantas de energía adicionales que necesitaríamos.

Por lo tanto, la producción mundial de electricidad puede poner un límite estricto a la cantidad de mentes cargadas que se pueden soportar, independientemente del costo monetario real de la electricidad.

Personalmente, creo que las mentes cargadas en masa solo serían factibles si una mente puede caber en un rack de servidor normal, con un consumo de electricidad comparable (digamos 1kw máx.). Eso podría cumplirse en unos 30 años, si se mantiene la tendencia hacia la eficiencia energética.

La respuesta es ahora, si lo que propones es una inteligencia artificial que simule una mente humana. El único problema es cuán precisa debe ser la emulación para satisfacer los criterios y qué límites son aceptables con respecto a los escenarios en los que se lleva a cabo la simulación. La pregunta habla de "neocorteza" y "coincidencia" con el cerebro, pero una simulación mecánica de algo biológico generalmente no se parece en nada a lo biológico: considere una máquina de diálisis y un riñón. La IA debe responder a los estímulos de la misma manera que lo hizo el biológico original. Debe tomar la iniciativa y hacer las cosas espontáneamente o a través de sus propias señales internas de una manera que imite el original. Ya existen muchos modelos predictivos estadísticos muy sofisticados, por ejemplo, los que rigen el comercio de acciones. Imitan a los comerciantes inteligentes (probablemente una amalgama de varios individuos). Se trata de inteligencias artificiales que predicen y ejecutan los comportamientos de un individuo ante un conjunto de circunstancias y estímulos externos.

Por supuesto, no hay "portación". Sería código. Habría que poner las reglas en una IA como reglas. Pero uno podría hacer una IA que escribiera como Mark Twain cargando muchos de sus escritos junto con reglas sobre cómo usarlos. Uno podría programar la IA con reglas de comportamiento para imitar al individuo en cuestión o programar la IA para aprender los comportamientos o ambos. Quizás el individuo tiene largas interacciones con la IA por lo que aprende el comportamiento. Si se hace hoy, esto sería a través del teclado. Ya hay intentos de simular individuos específicos a través de la prueba de Turing. Estoy casi seguro de que hay participantes de IA en varios entornos en línea. Un individuo emulado podría no saber necesariamente que estaba siendo emulado.

Puedo imaginar una interacción a través de texto o computadora con una IA programada para simular a un amigo muerto, y esa interacción me hace feliz porque es real. El hacker grabado de Gibson's Neuromancer sería el último paso: una grabación estática capaz del mismo tipo de interacciones (dentro de una esfera circunscrita) que el individuo.

Creo que la verdadera pregunta aquí podría ser "¿cuándo habrá inmortalidad?". Si el objetivo final es una grabación tal que haya una experiencia subjetiva ininterrumpida del yo desde el cerebro biológico hasta la IA, ese es un objetivo elevado. Dado que la experiencia subjetiva del yo es difícil de cuantificar para uno mismo, mucho menos para otra entidad, no estoy seguro de cómo se determinaría si ese esfuerzo alguna vez tuvo éxito.

Estoy leyendo un libro llamado "Superinteligencia: caminos, peligros, estrategias" de Nick Bostrom en este momento y creo que sería muy beneficioso como base de conocimiento para escribir sobre este tema. El libro no trata de subir una mente específica, sino una inteligencia artificial sobrehumana. Sin embargo, modelar la inteligencia humana es un paso hacia la Superinteligencia en IA (que supera a la inteligencia humana) y muchos de los problemas para los que intenta obtener una respuesta también deben abordarse en el camino hacia la Superinteligencia. Sin embargo, aún no lo he terminado, pero intentaré darte las fracciones de lo que he aprendido aquí.

Línea de tiempo : Las opiniones de los expertos varían mucho, sin embargo, la mayoría de las conjeturas sobre la existencia de Superinteligencia se encuentran en algún lugar alrededor del 90% de certeza para 2100. Dependiendo de qué tan impulsada sea la investigación para crear réplicas artificiales de la personalidad de las personas (lo llamaré AP de ahora en adelante), probablemente estaría en algún lugar alrededor de ese período de tiempo en el que se habría convertido en una tecnología más sólida.

Financiación: Presumo que la computación eficiente con superpoderes (¿computación cuántica tal vez?) está disponible en la línea de tiempo descrita anteriormente. Por lo tanto, creo que el problema principal serían los costos de funcionamiento. Pero dado que estamos hablando de la mente de una persona que probablemente aún pueda interactuar con su entorno, al menos de manera digital (mensajes, correo electrónico, etc.), esta mente artificial podría ser parte de la fuerza laboral activa. ! Si una mente viva pudiera hacer un trabajo de contador, formatear Excel, enviar correos electrónicos, etc., ¡entonces un AP podría hacer exactamente el mismo trabajo! Por lo tanto, los AP podrían simplemente continuar trabajando para mantener su existencia. Esto, por supuesto, solo funciona para el trabajo intelectual, no para el trabajo manual. Sin embargo, una continua automatización del trabajo manual (sustitución a través de robots, etc. ) también significa que más y más personas se verían obligadas a realizar trabajos académicos que no incluyen ningún trabajo manual hasta el punto en que la mayoría de los trabajos en la sociedad consisten en ellos. Tener AP como una adición al mercado laboral, por supuesto, conduciría a una sobresaturación masiva y generaría todo tipo de problemas interesantes. ¿Los AP se pagan igual aunque no requieran alimentos ni bienes materiales? ¿Deberían preferirse los humanos vivos a los AP? Tendrías un gran potencial para una segregación de la sociedad. ¿Los AP se pagan igual aunque no requieran alimentos ni bienes materiales? ¿Deberían preferirse los humanos vivos a los AP? Tendrías un gran potencial para una segregación de la sociedad. ¿Los AP se pagan igual aunque no requieran alimentos ni bienes materiales? ¿Deberían preferirse los humanos vivos a los AP? Tendrías un gran potencial para una segregación de la sociedad.

Espero que hayas encontrado esto útil hasta cierto punto. ¡Lee el libro, es fantástico!

Con respecto a la nota al pie : al explicar cómo funciona la tecnología de escaneo, tenga en cuenta que existen dos problemas principales al crear AP:

1. Modelar las conexiones conocidas en un modelo lógico significativo y funcional. La red neuronal de Roundworm (un organismo súper simple) se conoce desde los años 80 y aún no está completamente modelada. Consulte Open Worm Worm para obtener más información.

2. Obtener conocimiento de todas las conexiones humanas presentes en el cerebro es una tarea enorme. Incluso el cerebro de la mosca de la fruta común acaba de ser mapeado y es diminuto en comparación con el humano. La automatización de ese proceso es esencial para lograr AP de manera significativa y rápida (lea este artículo para obtener más información).

Además, esta mujer está trabajando en la creación de AP y está logrando avances bastante impresionantes. Mira su charla TED para obtener más información.

Nunca.

El problema es no poder simular un cerebro humano; ese que considero posible, y probablemente incluso alcanzable en hardware asequible en algún momento en el futuro. El problema es tomar un cerebro existente y leer el estado completo. Dado que las propiedades de la persona no están solo en la actividad eléctrica, sino en la estructura misma del cerebro, no se pueden determinar los parámetros relevantes sin destruir el cerebro, y no se puede leer todo de una vez. Pero si lo hace por partes, destruirá partes del cerebro, lo que hará que otras partes del cerebro funcionen mal antes de que pueda leerlas. Entonces, lo que obtendrá será una copia gravemente dañada del cerebro, y dado que no puede conocer el estado previo al daño, no puede restaurarlo.