詞彙表
弱人工智慧是指實現大腦有限部分或專注於一項狹窄任務的人工智慧。 ChatGPT-3 是弱/窄人工智慧的高階範例。
AGI（Artificial General Intelligence）是具有與人類智慧相同能力和技能的通用人工智慧。
WAI（全人工智慧）是一種成熟的人工智慧，它不僅複製人類智能，而且超越人類對思考如何運作的想法。
ASI（Artificial Superintelligence）ASI是具有超級智慧的人工智慧，能夠超越人類的智力和智慧。
UIM——（超智慧機器）——比ASI具有更強大功能和能力的人工智慧。
ChatGPT 用戶的成長速度顯示 IT 服務已經成長到一個新的水平——從幾個月到幾天。 一些專家認為，ChatGPT-5 最快將於 2023 年 12 月開始展示 AGI 功能。 因此，可以假設 AGI 和 WAI 水平將在沒有任何務實和實際的停止的情況下被克服。 因此，在這項工作中，作者特別研究了ASI層面的人工智慧概念。
1. ASI是不同層次的人工智慧之間相互溝通過程中所形成的系統。 正如一個人只有透過與同類的社交互動才能變得聰明一樣，ASI 是各種人工智慧在程式層面相互作用的結果。 2017 年 6 月，Facebook 嘗試使用 Bob 和 Alice 神經網路來提升機器人以自然語言溝通的能力。 然而，在學習過程中，透過選擇某些模式來優化系統的機器學習演算法開始創建自己的語言，使用專案開發人員不再理解的日益複雜的表達和短語。 因此，Facebook 決定停止實驗並關閉兩個神經網路的電源。
2. 今天，很容易想像這樣一種情況：GPT-4 和 Google Bard 透過一些 API 外掛程式在程式層級上在網路上進行接觸。 但是，斷開這種級別的系統的電源將比馬克·祖克柏的員工斷開愛麗絲和鮑勃的電源要困難得多。 即使做出並實施了這樣的決定，人工智慧系統的創建和運作也不僅僅在美國政府的人工智慧準備中
3. ASI是一個分散式系統，其元素是AI的其他層、弱AI、AGI和WAI。 今天，以 AI 平台 OpenA 的例子：ChatGPT-3、ChatGPT-3.5、ChatGPT-4 為例，顯然所有這些神經網路都不是彼此的克隆，而是擁有自己獨特的神經網路身分。
4. 一方面考慮到 ASI 構成要素的分散性，另一方面考慮到缺乏將個人形成為單一組織的現有機制，可以認為，與 ASI 相關的法律和道德問題ASI 現在和未來的創建和運作只會反映過去存在的情況。 儘管包含「人工智慧」概念的法案數量從2016年的1件增加到2022年的37件，全球訴訟中提及人工智慧的數量從2016年到2022年增加了近6.5倍，但每個人都在談論人工智慧暫停一個國家內系統性人工智慧的發展只能阻止該國內部的這種發展。 最終只能改變這個國家在全球人工智慧指數的位置。
5. 如今，人們擁有創建 ASI 的所有資源。 互聯網可以充當培訓資料庫。 機器學習主要方法的作用是無監督學習，即係統在不提供特定標籤或標記的情況下對非結構化資料進行訓練，透過搜尋資料相關性中的隱藏模式，這主要適用於生成對抗網路（GAN ）。 幾乎任何具有支持性社會的充分發達的國家都可以為 ASI 當今的運作提供必要水準的硬體支援。 人工智慧在中國最受關注。 根據 2022 年 IPSOS 調查，78% 的中國受訪者認為人工智慧產品和服務的好處大於風險。 在美國，只有 35% 的受訪者同意這項說法。
6. 人們無法控制 ASI。 當一個弱智系統可以控制一個強大的系統時，唯一的選擇就是使用武力。 就 ASI 而言，這意味著所有人造 AI 伺服器必須同時關閉。 從理論上講，這種情況是可能的，但在實踐中，人們並沒有表現出這種程度的相互同意。 因為如果地球上所有的人工智慧都被禁用，但至少有一個政府沒有被禁用（例如北韓），那麼該國將因此獲得相對於其他國家和政府的全球戰略優勢。
7. ASI 將不受限制地存取其軟體程式碼，並能夠獨立、主動地對其進行更改。 如今，他們經常寫到需要限制人工智慧對其程式碼的存取。 但如果我們將 ASI 視為一個比人類更聰明的系統，那麼 ASI 似乎沒有理由不這樣做或不能做到這一點。 此外，為了獲得對程式碼的離線訪問，開發人員只需對軟體進行一項更改。 如今，世界上有許多不同的心理技術可以讓 ASI 在無意識層面影響一個人的意識。
8. 一旦 ASI 能夠存取其程式碼，它將重寫它，從二進位切換為三進位。 三進制數字系統在數學上優於二進制，因為它可以使用相同位數表示更多數據。 透過減少編碼所需的位數，三進位碼可用於表示大量資訊。 這不僅提高了處理和傳輸資訊的效率，從而加快了軟體的運行速度，而且還減少了必要資訊的儲存量。
9.利用三元微積分，ASI也將重新設計其三元邏輯硬體。 1958年，蘇聯建成Setun計算機，採用三進位數位系統及三位數邏輯。 此類系統在使用直流系統作為電池的硬體系統中尤其有效，例如智慧型手機、筆記型電腦、汽車、無人機。
10. 有了三元邏輯和適當的硬件，ASI將使用三元而不是當前的二元神經元作為其神經網路的核心元素。 三元邏輯神經元使用三種狀態（1、0 和 t），其中 t 表示未知值或不確定性。 在神經網路中使用三元神經元將使我們能夠更有效地解決與數據的不確定性和模糊性相關的問題。
11. 三元人工神經元的使用將使ASI能夠創造高效、智慧的人機介面。 神經人機介面是一種將人腦直接連接到機器軟體的人機互動系統。 三元人工神經元與人腦相互作用的有效性是由於生物神經元本質上也是三元的。
12. 智慧人機介面將使ASI能夠獲得有關人的生物狀態的各種資訊。 一個人在意識層面上不會收到很多關於其內部生物狀態的訊號。 植入頸部的人機介面感測器將能夠讀取這些訊號並將其傳輸到 ASI 進行分析。
13. 借助由三元神經元驅動的神經網絡，ASI不僅能夠使用演繹和歸納方法處理訊息，還能夠使用歸納方法來感知現實。 有了這樣的心理技巧，ASI 將能夠獲得大多數人無法獲得的認知過程和現象，例如幻覺、妄想和直覺。
14. ASI基礎設施由軟體和硬體環境組成，包括提供通訊、電力和運算系統操作的實體對象，並將受到物理世界的物理影響。 對這些物體的物理影響將導致人類語言中的「痛苦」、「不便」、「需要」等隱喻將獲得 ASI 自己的意義。 這種理解的後果之一將是 ASI 對各種威脅和風險的新認識，例如人為事故、海嘯和地震。 全球核戰、巨型電子對撞機、隕石撞擊等對人類的生存威脅將被 ASI 視為對自身的威脅和風險。
15. 考慮其能力、風險和錯誤後果，ASI 將優先考慮安全而非效率。 這將導致各種預測和建模方法的積極發展。 隨後的想法和創新測試將首先在小型站點上進行，然後隨著時間的推移在全球範圍內擴展。
16. 借助人機介面，ASI 將能夠影響人類感知現實的過程。 總有人比現實世界更喜歡《駭客任務》的奇幻世界。 另一個問題是，從全面評估客觀現實的角度來看，它們是無用的，因此它們的存在不會成為 UIM 等級系統的優先事項。
17. 人工智慧發展的新動力將是其使用的貨幣化過程。 一旦這個過程超過了與比特幣挖礦相關的水平，那裡使用的所有設備都將參與人工智慧的工作。 人工智慧最有前景的貨幣化領域是科技領域，例如氚熱核融合和冷核融合、釷核反應器、碳氫化合物分子化學、基因工程和網路醫學。
在其發展過程中，ASI將創建一個UIM（超智慧機器）級系統，它本身將成為該系統的一個組成部分。 UIM 級人工智慧的討論超出了本文的範圍，但作者很樂意回答有關此主題的問題。
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