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AI時間の認識は人間の制限を超えています

時間の経過を理解することは、人間の意識の基本です。人工知能（AI）が意識を持っていることができるかどうかを議論し続けていますが、1つ確かなことがあります。AIは時間を異なって経験します。その時間感は、生物学ではなく、その計算、感覚、およびコミュニケーションプロセスによって決定されます。非常に異なる時間的世界で知覚し、行動するエイリアンの知性とどのように共存しますか？同時性が人間にとって意味するものそれらを見ながらあなたの手をたたく。あなたは、単一のマルチモーダルイベントとして拍手を見、聞いて、感じています。視覚、オーディオ、触覚の感覚が同時に現れ、「今」を定義します。私たちの意識は、これらの感覚入力を同時に再生しますが、異なる時期に到達します。光は、音が耳に到達するよりも速く目に到達しますが、脳は複雑な視覚情報よりも速くオーディオを処理します。それでも、それはすべて一瞬のように感じます。その幻想は、組み込みの脳メカニズムに由来します。脳は、複数の感覚知覚が収集され統合される短い時間の窓から「今」を定義します。この期間は、通常は数百ミリ秒まで数百ミリ秒まで、統合の時間的窓（TWI）と呼ばれます。この時間グリッドのプロキシとして、毎秒24フレームのフィルムは、継続的な動きの幻想を生み出します。しかし、人間のTWIには限界があります。遠い稲妻の閃光を見ると、数秒後に雷鳴のランブルが聞こえます。人間のTWIは、約10〜15メートル以内のイベントについてのみ感覚情報をつなぐように進化しました。それが私たちの同時性の地平線です。物理的な世界におけるエイリアンの知性AIは、物理的な世界を知覚し、相互作用するロボットやその他のマシンの標準的な部分になる準備ができています。これらのマシンは、ボディにハードワイヤードされたセンサーを使用しますが、遠くからデジタルデータを送信するリモートセンサーも使用します。ロボットは、地球上600 km上の軌道を周回する衛星からデータを受け取り、データをリアルタイムとして扱うことができます。トランスミッションには2ミリ秒しかかからないため、人間のTWIよりも速くなります。人間のセンサーは体に「硬質」であり、脳が物理的な世界とどのように相互作用するかについての2つの前提を確立します。まず、各センサーから脳への伝播遅延は予測可能です。環境で音が発生する場合、予測不可能な要因は、音源と耳の間の距離です。耳から脳への時間遅延が固定されています。第二に、各センサーは1つの人間の脳のみで使用されます。同時性の人間の地平線は、これらの施設の下で数百万年にわたって進化し、機会と脅威を評価するために最適化されました。 15メートルのライオンは心配する価値がありましたが、3キロメートルの雷はそうではありませんでした。これらの2つの前提は、マルチモーダルの知覚を備えたインテリジェントマシンに対して常に有効であるとは限りません。 AIシステムは、予測不可能なリンク遅延を備えたリモートセンサーからデータを受信する場合があります。また、単一のセンサーは、複数の脳で共有される目のように、多くの異なるAIモジュールにリアルタイムでデータを提供できます。その結果、AIシステムは、空間と時間と同時性の地平線に対する独自の認識を進化させ、人間の進化の氷河のペースよりもはるかに速く変化します。私たちはすぐに、時間と空間の異なる認識を持つエイリアンの知性と共存します。AI時間の利点ここが物事が奇妙になるところです。 AIシステムは生物学的処理速度によって制限されず、前例のない精度で時間を知覚することができ、人間の知覚には速すぎる因果関係を発見します。私たちの超接続された世界では、これは広範囲のラシュモン効果につながる可能性があり、複数のオブザーバーがイベントに矛盾する視点を提供します。 （この用語は、いくつかのキャラクターが同じ事件を劇的に異なる方法で説明する古典的な日本映画から来ています。 2045年の忙しい都市の交差点での交通事故を想像してください。3人の観察者が目撃しました。人間の歩行者、街路センサーに直接接続されたAIシステム、デジタルリンクで同じ感覚データを受け取るリモートAIシステムです。人間は、車が衝突する直前に道路に入るロボットを単に認識します。即時のセンサーアクセスを備えたローカルAIは、正確な順序を記録します。ロボットは最初に移動し、次に車のブレーキ、次に衝突を記録します。一方、リモートAIの認識は、コミュニケーションの遅延によって歪められ、おそらくロボットが道路に足を踏み入れる前にブレーキを記録するでしょう。各視点は、さまざまな原因と結果のシーケンスを提供します。誰が信頼できると見なされますか、人間または機械ですか？そして、どのマシン？ 悪意を持つ人々は、高出力AIシステムを使用して生成AIを使用して「イベント」を製造することさえでき、能力の低いマシンによって知覚されるイベントの全体的な流れにそれらを挿入することもできます。拡張現実界面を備えた人間は、デジタル感覚データを継続的に取り入れるため、このような操作に対して特に脆弱かもしれません。一連のイベントが歪んでいる場合、因果関係の感覚を混乱させ、緊急対応、金融取引、自律運転などの時間的に批判的なシステムを混乱させる可能性があります。人々は、混乱して混乱するために発生する前にイベントを予測できるAIシステムを使用することさえできます。 AIシステムがイベントを予測し、正確に適切な瞬間に誤ったデータを送信した場合、因果関係の誤った外観を作成する可能性があります。たとえば、株式市場の動きを予測できるAIは、予想される売却の直前に製造されたニュースアラートを公開する可能性があります。コンピューターはタイムスタンプを置きます、自然はそうではありませんエンジニアの本能は、感覚データに関するデジタルタイムスタンプの問題を解決することかもしれません。ただし、タイムスタンプは、多くの小さなデバイスが処理できるよりも多くの電力を必要とする正確なクロック同期を必要とします。また、感覚データがタイムスタンプになっていても、通信または処理の遅延により、インテリジェントなマシンがデータにリアルタイムで作用するには遅すぎる可能性があります。労働者が近づきすぎた場合、マシンを停止することを担当する工場の産業ロボットを想像してください。センサーは、ワーカーの動きと、タイムスタンプを含む警告信号を検出し、ネットワークを旅します。しかし、予期しないネットワークのしゃっくりがあり、200ミリ秒後に信号が到着するため、ロボットは事故を防ぐには遅すぎます。タイムスタンプは、通信の遅延を予測可能にしませんが、事実の後に何がうまくいかなかったかを再構築するのに役立ちます。もちろん、自然はイベントにタイムスタンプを置いていません。イベントデータの到着時間を比較し、それを世界の脳のモデルと統合することにより、時間的な流れと因果関係を推測します。アルバート・アインシュタインの特別な相対性理論は、同時性はオブザーバーの参照の枠組みに依存しており、動きによって異なる可能性があることが指摘されています。しかし、イベントの因果順、つまり効果を引き起こすシーケンスは、すべてのオブザーバーに対して一貫性があることを示しました。インテリジェントマシンの場合はそうではありません。予測不可能な通信の遅延と可変処理時間のため、インテリジェントマシンは、異なる因果順序でイベントを完全に認識する場合があります。1978年、レスリー・ランパートは分散コンピューティングのためにこの問題に対処し、デジタルイベント間の「前に起こった」関係を決定するために論理時計を導入しました。このアプローチを物理的な世界とデジタルの世界の交差点に適応させるには、実際のイベントとそのデジタルタイムスタンプの間の予測不可能な遅延に取り組む必要があります。物理的な世界からデジタルの世界へのこの重要なトンネリングは、特定のアクセスポイントで発生します：デジタルデバイスまたはセンサー、WiFiルーター、衛星、ベースステーション。個々のデバイスまたはセンサーはかなり簡単にハッキングできるため、時間と因果関係に関する正確で信頼できる情報を維持する責任は、大規模なデジタルインフラストラクチャノードでますます低下します。このビジョンは、今後のワイヤレス標準である6G以内の開発と一致しています。 6Gでは、ベースステーションは情報を中継するだけでなく、環境も感知します。これらの将来のベースステーションは、物理的な世界とデジタルの世界の間の信頼できるゲートウェイにならなければなりません。このような技術を開発することは、急速に進化するエイリアンの知性によって形作られた予測不可能な未来を入力する際に不可欠であることが証明される可能性があります。サイトの記事からウェブ上の関連記事 #AI時間の認識は人間の制限を超えています