통과에 대한 이해 시간 인간 의식의 기본입니다. 인공 지능 (AI)에 대해 계속 논의하는 동안 의식을 가질 수 있습니다한 가지 확실한 점은 AI가 시간을 다르게 경험할 것입니다. 시간 감각은 생물학이 아니라 계산, 감각 및 의사 소통 과정에 의해 지시 될 것입니다. 우리는 매우 다른 시간 세계에서 인식하고 행동하는 외계인 지능과 어떻게 공존 할 것인가?
동시성이 인간에게 의미하는 바
그들을 보면서 손을 박수립니다. 당신은 단일 멀티 모드 이벤트로 박수를보고 듣고, 느끼고, 시각, 오디오 및 촉각 감각이 동시에 나타나고“지금”을 정의합니다. 우리의 의식은 이러한 감각 입력을 동시에 동시에 연주하지만, 다른 시간에 도착합니다. 빛은 소리가 귀에 도달하는 것보다 눈이 빨리 도달하는 반면, 뇌는 복잡한 시각 정보보다 오디오를 더 빨리 처리합니다. 그래도 모든 것이 한 순간처럼 느껴집니다.
그 환상은 내장 된 뇌 메커니즘에서 비롯됩니다. 뇌는 다중 감각 인식이 수집되고 통합되는 짧은 시간의 짧은 시간을 통해“지금”을 정의합니다. 이 시간은 보통입니다 최대 수백 밀리 초TWI (Templical Integration Window)라고합니다. 이 시간 그리드의 프록시로서 초당 24 프레임을 가진 필름은 연속 운동의 환상을 만듭니다.
그러나 인간 TWI에는 한계가 있습니다. 먼 번개 플래시를 보면 몇 초 후에 천둥의 럼블이 들립니다. 인간 TWI는 대략 10 ~ 15 미터 이내의 사건에 대해서만 감각 정보를 꿰매기 위해 진화했습니다. 그것이 우리의 동시성의 지평입니다.
물리적 세계의 외계인 지능
AI는 물리적 세계와 인식하고 상호 작용하는 로봇 및 기타 기계의 표준 부분이 될 준비가되어 있습니다. 이 기계는 신체에 하드 연결된 센서뿐만 아니라 디지털 데이터를 멀리서 보내는 원격 센서를 사용합니다. 로봇은 지구의 600km 궤도를 공전하는 위성의 데이터를 수신하고 데이터를 실시간으로 취급 할 수 있습니다. 변속기는 인간 TWI보다 훨씬 더 빠르기 때문에 전송이 2ms 만 소요되므로 데이터를 실시간으로 취급합니다.
인간의 센서는 신체에 “하드 와이어”되어 뇌가 물리적 세계와 어떻게 상호 작용하는지에 대한 두 가지 구내를 설정합니다. 먼저, 각 센서에서 뇌로의 전파 지연이 예측 가능합니다. 환경에서 소리가 발생하면 예측할 수없는 요인은 음원과 귀 사이의 거리입니다. 귀에서 뇌로의 시간 지연이 고정되어 있습니다. 둘째, 각 센서는 하나의 인간 뇌에 의해서만 사용됩니다. 동시성의 인간 지평은이 구내에서 수백만 년 동안 진화하여 기회와 위협을 평가하는 데 최적화되었습니다. 15 미터의 사자는 걱정할 가치가 있었지만 3km의 천둥은 그렇지 않았을 것입니다.
이 두 건물은 멀티 모달 인식이있는 지능형 기계에 항상 유효하지는 않습니다. AI 시스템은 예측할 수없는 링크 지연이있는 원격 센서에서 데이터를 수신 할 수 있습니다. 단일 센서는 여러 뇌가 공유하는 눈과 같이 다양한 AI 모듈에 실시간으로 데이터를 제공 할 수 있습니다. 결과적으로 AI 시스템은 공간과 시간에 대한 자신의 인식과 동시성의 지평을 발전시킬 것이며, 인간 진화의 빙하 속도보다 훨씬 빠르게 변할 것입니다. 우리는 곧 시간과 공간에 대한 인식이 다른 외계인 지능과 공존 할 것입니다.
AI 시간 장점
여기가 이상해지는 곳이 있습니다. AI 시스템은 생물학적 가공 속도에 의해 제한되지 않으며 전례없는 정밀도로 시간을 인식 할 수있어 인간의 인식에 너무 빨리 발생하는 원인과 영향 관계를 발견 할 수 있습니다.
우리의 과장된 세상에서, 이것은 광범위하게 이어질 수 있습니다 Rashomon 효과여러 관찰자가 사건에 대해 상충되는 관점을 제공하는 경우. (용어는 a 클래식 일본 영화 여러 캐릭터가 동일한 사건을 극적으로 다른 방식으로 묘사하는 경우 각각은 각자 자신의 관점에 의해 형성됩니다.)
2045 년 바쁜 도시 교차로에서 교통 사고를 상상해보십시오. 인간 보행자, 거리 센서에 직접 연결된 AI 시스템 및 디지털 링크를 통해 동일한 감각 데이터를 수신하는 원격 AI 시스템. 인간은 단순히 자동차가 충돌하기 직전에 로봇이 도로에 들어가는 것을 인식합니다. 로컬 AI는 즉각적인 센서 액세스 권한을 가진 정확한 순서를 기록합니다. 로봇은 먼저 움직이고 자동차 제동, 충돌을 기록합니다. 한편, 원격 AI의 인식은 커뮤니케이션 지연으로 인해 왜곡되어 로봇이 도로로 들어가는 것을 인식하기 전에 제동을 기록합니다. 각 관점은 다른 원인과 결과를 제공합니다. 신뢰할 수있는 사람, 인간 또는 기계로 여겨 질 것인가? 그리고 어떤 기계?
악의적 인 의도를 가진 사람들은 고성능 AI 시스템을 사용하여 생성 AI를 사용하여 “이벤트”를 제작할 수 있으며, 유능한 기계가 인식하는 전반적인 이벤트 흐름에 삽입 할 수 있습니다. 장착 된 인간 확장 현실 인터페이스 디지털 감각 데이터를 지속적으로 취하고 있기 때문에 이러한 조작에 특히 취약 할 수 있습니다.
일련의 사건이 왜곡되면, 그것은 우리의 인과 관계를 방해하여 비상 대응, 금융 거래 또는 자율 주행과 같은 시간이 크게 방해 할 수 있습니다. 사람들은 혼란스럽고 혼란스럽게하기 전에 밀리 초 이벤트를 예측할 수있는 AI 시스템을 사용할 수도 있습니다. AI 시스템이 이벤트를 예측하고 정확한 순간에 잘못된 데이터를 전송하면 인과 관계의 잘못된 모습을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 주식 시장의 움직임을 예측할 수있는 AI는 예상되는 매도 직전에 제작 된 뉴스 경보를 게시 할 수 있습니다.
컴퓨터는 타임 스탬프를 넣고 자연은 그렇지 않습니다
엔지니어의 본능은 감각 데이터에 대한 디지털 타임 스탬프의 문제를 해결하는 것일 수 있습니다. 그러나 타임 스탬프에는 정확한 클럭 동기화가 필요하므로 많은 작은 장치가 처리 할 수있는 것보다 더 많은 전력이 필요합니다.
또한 감각 데이터가 타임 스탬프가 되더라도 통신 또는 처리 지연으로 인해 지능형 기계가 데이터에 실시간으로 작용하기에는 너무 늦게 도착할 수 있습니다. 작업자가 너무 가까워지면 기계를 멈추는 임무를 수행하는 공장의 산업용 로봇을 상상해보십시오. 센서는 작업자의 움직임과 타임 스탬프를 포함한 경고 신호를 네트워크 위로 추적합니다. 그러나 예상치 못한 네트워크 딸꾹질이 있으며 신호는 200 밀리 초 후에 도착하므로 로봇은 너무 늦게 행동하여 사고를 방지합니다. 타임 스탬프는 커뮤니케이션 지연을 예측할 수 없지만 사실 이후에 잘못된 것을 재구성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
물론 자연은 이벤트에 타임 스탬프를 넣지 않습니다. 우리는 이벤트 데이터의 도착 시간을 비교하여 뇌의 세계 모델과 통합하여 시간적 흐름과 인과성을 유추합니다.
앨버트 아인슈타인 특별한 상대성 이론 동시성은 관찰자의 기준 프레임에 따라 다르며 움직임에 따라 다를 수 있습니다. 그러나 또한 인과 적 사건의 순서, 즉 효과를 유발하는 순서가 모든 관찰자에게 일관성을 유지한다는 것을 보여 주었다. 지능형 기계의 경우에는 그렇지 않습니다. 예측할 수없는 커뮤니케이션 지연과 가변 처리 시간으로 인해 지능형 기계는 다른 인과 순서로 이벤트를 인식 할 수 있습니다.
1978 년 레슬리 램 포트 분산 컴퓨팅에 대한이 문제를 해결하고, 디지털 이벤트 간의 “이전”관계를 결정하기 위해 논리적 시계를 도입했습니다. 물리적 및 디지털 세계의 교차점 에이 접근 방식을 조정하려면 실제 이벤트와 디지털 타임 스탬프 사이의 예측할 수없는 지연으로 어려움을 겪어야합니다.
물리적 세계에서 디지털 세계로 의이 중요한 터널링은 디지털 장치 또는 센서, WiFi 라우터, 위성 및 기지국 등 특정 액세스 포인트에서 발생합니다. 개별 장치 나 센서를 상당히 쉽게 해킹 할 수 있으므로 시간 및 인과 순서에 대한 정확하고 신뢰할 수있는 정보를 유지하는 책임은 대규모 디지털 인프라 노드에서 점점 더 많이 떨어질 것입니다.
이 비전은 다가오는 무선 표준 인 6G 이내의 개발과 일치합니다. 6G에서 기지국은 정보를 중계 할뿐만 아니라 환경을 감지 할 것입니다. 이러한 미래 기지국은 물리적 세계와 디지털 세계 사이의 신뢰할 수있는 관문이되어야합니다. 우리가 빠르게 진화하는 외계인 지능으로 인해 예측할 수없는 미래에 들어가면 이러한 기술을 개발하는 것이 필수적 일 수 있습니다.