"ימים קפואים" משלב בין ז'אנר המותחנים הפסיכולוגים לסרטי אימה ופילם נואר ושזור בציטוטים מסרטים של אלפרד היצ'קוק ורומן פולנסקי. "קירות" אף הוא כלל מחוות לסרטים שונים, בהם ניקיטה ודרכו של קרליטו.
בינה מלאכותית חזקה
בינה מלאכותית חזקה או בינה מלאכותית כללית או AGI (באנגלית: Artificial general intelligence) היא בינה מלאכותית אשר שווה לבינתו של אדם, או אף עולה עליה. זוהי בינה של מכונה אשר מסוגלת לבצע כל פעולה מחשבתית או אינטלקטואלית שאדם מסוגל לבצע, והיא אחת המטרות המרכזיות בחקר בינה מלאכותית.
בינה זו היא נושא חשוב בסרטי מדע בדיוני וסרטים עתידניים. דוגמה לבינה מלאכותית חזקה בסרט מדע בדיוני היא הרובוט R2-D2 ממלחמת הכוכבים, ושלל אנדרואידים וסייבורגים בסרטים אחרים. מדע בדיוני לרוב משייך לבינה מלאכותית חזקה תכונות אנושיות כגון תודעה, חשיבה ומודעות עצמית.
מספר מקורות מדגישים את ההבדל בין בינה מלאכותית חזקה לחלשה. בינה מלאכותית חלשה או בינה מלאכותית מיושמת היא בינה מלאכותית המיועדת לפתירת בעיות הגיוניות, ולא מנסה להגיע להכרה ומודעות עצמית מלאה כמו זו של אדם.
נכון לשנת 2017, יותר מארבעים ארגונים מבצעים מחקר בבינה כללית מלאכותית.
דרישות של בינה חזקה.
מספר מבחנים לאינטליגנציה של מכונות הוצעו (המפורסם שבהם הוא מבחן טיורינג) אך עד כה אין הגדרה מקובלת המוסכמת על כולם. עם זאת, קיימת הסכמה רחבה בקרב חוקרי בינה מלאכותית כי מערכת בעלת אינטליגנציה כללית נדרשת להיות בעלת היכולות הבאות:
כמו כן, עליה להיות מסוגלת לשלב כישורים אלו לביצוע משימות. יכולות חשובות אחרות כוללות את היכולת לחוש (למשל לראות ולשמוע), לפעול (למשל לזוז ולהשתמש בחפצים), לזהות ולהגיב לסכנה, לדמיין ולהתנהג באופן אוטונומי. מערכות מחשב בעלות חלק מן היכולות האלה אכן קיימות, אך לא בעלות כל היכולות ולא ברמה אנושית.
מבחני אינטליגנציה למערכות בינה מלאכותית.
בשנת 2017 ערכו חוקרים סינים מבחן אינטליגנציה למערכות בינה מלאכותית צרה כמו Google AI או Siri של אפל. הציון המרבי הגיע ל־47, תואם בערך לרמה של ילד בן שש. מבוגר ממוצע מגיע לציון 100. בשנת 2014 בוצעו מבחנים דומים בהם הציון המרבי שהתקבל הוא 27.
בעיות שלפתרונן דרושה בינה כללית מלאכותית.
בעיות שפתרונן מצריך יכולות אינטליגנציה אנושית או בינה כללית מלאכותית והן מעבר ליכולותיהם של אלגוריתמים ייעודיים נקראות לעיתים "AI-complete". אלו כוללות על־פי השערה ראייה ממוחשבת כללית, הבנת שפה טבעית ופתרון בעיות בעולם האמיתי הכולל מצבים בלתי צפויים.
בטכנולוגיה הקיימת כיום לא ניתן לפתור בעיות אלו ללא סיוע אנושי. מאפיין זה יכול להיות שימושי, למשל, לבדיקת נוכחות אדם כפי שעושה בדיקת CAPTCHA.
מחקר.
בינה מלאכותית קלאסית.
מחקר בינה מלאכותית החל באמצע שנות החמישים. הדור הראשון של החוקרים היה משוכנע כי בינה כללית מלאכותית אפשרית וכי היא תמומש בעוד כמה עשורים. כפי שכתב החוקר הרברט סיימון בשנת 1965:
בראשית שנות השבעים התברר כי החוקרים העריכו בחסר את קושי הפרויקט ובמקום בינה כללית מלאכותית התמקדו בקידום בינה מלאכותית צרה ושימושית. בתחילת שנות השמונים חזר העניין בבינה כללית ביפן. נקבע ציר זמן של עשור שכלל יעדים כמו "ניהול שיחה מזדמנת", וכספים הוזרמו לתחום הן מהתעשייה והן מהממשלה. בסוף שנות ה־80 לאחר שמטרות הפרויקט לא הושגו קרס האמון בתחום, ובפעם השנייה תוך 20 שנה התברר כי חוקרים שחזו את עליית הבינה המלאכותית טעו בהערכותיהם. עד שנות ה־90 חוקרי בינה מלאכותית צברו מוניטין של הבטחות שווא. הם נמנעו מתחזיות ומכל אזכור של אינטליגנציה מלאכותית ברמה אנושית מחשש שייחשבו כחולמים.
בינה מלאכותית צרה.
בשנות ה־90 ובתחילת המאה ה־21, חלה התקדמות רבה בפתרון בעיות ספציפיות בהן ניתן לקבל תוצאות ולייצר יישומים מסחריים, כמו רשתות עצביות מלאכותיות, ראייה ממוחשבת או כריית נתונים. מערכות אלו נפוצות כיום בכל ענפי הטכנולוגיה, והמחקר בתחום זה זוכה למימון רב הן באקדמיה והן בתעשייה.
מרבית חוקרי בינה מלאכותית מקווים כי בינה כללית מלאכותית תנבע משילוב מספר מערכות בינה מלאכותית צרה, כאשר כל אחת תפתור תת־בעיה ספציפית. עם זאת, חוקרים רבים חולקים על גישה זו ומאמינים שאינטליגנציה כללית צריכה להבנות מלמטה למעלה, כלומר ממידע חושי גולמי אל עבר מושגים מופשטים וסמלים.
מחקר מודרני.
בינה כללית מלאכותית מתארת מחקר שמטרתו ליצור מכונות המסוגלות לפעולה אינטליגנטית כללית. כבר בשנת 1997 השתמש מארק גוברוד במונח בדיון בהשלכות של תעשייה צבאית ומבצעים צבאיים אוטונומיים. המושג צבר פופולריות מחודשת על ידי שיין לג ובן גרטזל בשנת 2002. הכנס הראשון בתחום התקיים בעיר שיאמן, סין בשנת 2009 על ידי מעבדת המוח המלאכותי של אוניברסיטת שיאמן וחברת OpenCog. הקורס האוניברסיטאי הראשון ניתן בשנת 2010 ובשנת 2011 באוניברסיטת פלובדיב, בולגריה על ידי טודור ארנאודוב. בשנת 2018 אוניברסיטת MIT ערכה קורס בבינה כללית מלאכותית, שאורגן על ידי לקס פרידמן ובו מספר מרצים אורחים. עם זאת, נכון להיום, מרבית חוקרי הבינה המלאכותית מקדישים תשומת לב מועטה בלבד לבינה כללית מלאכותית, כאשר יש הטוענים כי אינטליגנציה אנושית היא מורכבת מדי לחיקוי בזמן הקרוב. כיום מספר קטן של חוקרים פעילים במחקרי בינה כללית מלאכותית, ורבים מהם שותפים לעריכת סדרת כנסים בתחום. אופי המחקר בתחום מגוון מאוד ולעיתים קרובות חלוצי. בהקדמה לספרו, גרטזל אומר כי הערכת הזמן למימוש בינה כללית מלאכותית נעה בין 10 ל־100 שנים, אך נראה כי הקונצנזוס בקהילת המחקר קרוב יותר להערכתו של ריי קורצוויל בספרו "הסינגולריות מתקרבת" כלומר עד 2045.
ארגונים העוסקים בתחום כוללים בין היתר את מעבדת הבינה המלאכותית השווייצרית IDSIA, Nnaisense, Vicarious, Maluuba, the OpenCog Foundation, Adaptive AI, LIDA, Numenta והמכון למדעי העצב של רדווד. בנוסף, ארגונים כמו מכון המחקר לאינטליגנציית מכונות ו־OpenAI הוקמו כדי להשפיע על מסלול הפיתוח בתחום. פרויקט המוח האנושי שואף לבנות סימולציה של המוח האנושי. בסקירה שנערכה ב-2017 נמנו ארבעים וחמישה פרויקטי מחקר פעילים בתחום, כאשר הגדולים שבהם היו DeepMind, Human Brain Project ו־OpenAI.
כוח עיבוד הדרוש להדמיית מוח.
חיקוי מוח שלם.
גישה אפשרית להשגת אינטליגנציה כללית היא סימולציה של מוח ביולוגי שלם. מודל ממוחשב של מוח נבנה על ידי סריקה ומיפוי של מוח ביולוגי ברזולוציה גבוהה. סימולציה של המודל הממוחשב תניב פעילות דומה לזו של המוח הביולוגי, ולכן תתקבל התנהגות זהה או דומה. טכנולוגיות הדמאה שיכולות לספק את הרזולוציה הנדרשת של מבנה המוח משתפרות במהירות. העתידן ריי קורצווייל בספרו "הסינגולריות מתקרבת" מעריך שטכנולוגיה מספקת תפותח בטווח זמנים דומה לפיתוח כוח המחשוב הנדרש לסימולציה.
הערכות מוקדמות.
לצורך הדמיית מוח ברזולוציה גבוהה, יש צורך בכוח מחשוב רב. במוח האנושי ישנם כ-100 מיליארד (1011) נוירונים, ולכל נוירון בממוצע 7000 קשרים סינפטיים (סינפסות) לנוירונים אחרים, כלומר כ־7x1014 סינפסות. הערכת כוח העיבוד של המוח היא בסביבות 1014 עדכונים סינפטיים בשנייה. בשנת 1997 קורצוויל העריך את כוח החישוב הנדרש לצורך סימולציה של מוח שלם ב-1016 פעולות בשנייה. כמו כן הוא העריך שהחומרה שתאפשר כוח חישוב זה תהיה זמינה בשנת 2015 עד 2025, בהנחה שגידול כוח המחשוב המעריכי יישאר כפי שהיה בעת כתיבת הערכה זו. הגידול בכוח החישוב הקדים את הערכתו של קורצוויל (מחשב־על שביצע 1016 פעולות בשנייה הושג כבר בשנת 2011) אולם נכון ל־2020 אין סימולציה של מוח שלם.
מידול הנוירונים ברזולוציה גבוהה.
המודל העצבי המלאכותי שהונח על ידי קורצוויל ומשמש ביישומים רבים של רשתות עצביות מלאכותיות כיום הוא פשטני לעומת נוירונים ביולוגיים. סימולציה של מוח מלא ומתפקד תצטרך ככל הנראה להשתמש במודל עצבי מפורט יותר של נוירונים ביולוגיים, שהבנתנו אותם אינה מספקת עדיין. מודל פיזיקלי וביוכימי מפורט של תאי עצב בקנה מידה מולקולרי ידרוש כוח עיבוד בסדרי גודל גדול יותר מהערכתו של קורצוויל. בנוסף, חישובו של קורצוויל לא התייחס לתאי גלייה, שמספרם המוערך הוא עד פי 10 ממספר הנוירונים, וכעת ידוע שהם ממלאים תפקיד בתהליכים קוגניטיביים.
מחקר עדכני.
ישנם כיום כמה פרויקטים מחקריים לסימולציית מוח באמצעות מודלים עצביים מתוחכמים יותר. פרויקט מערכת הבינה המלאכותית ביצע סימולציה של מוח עם 1011 נוירונים בשנת 2005. סימולציה של שנייה אחת של המודל באמצעות 27 מעבדים ארכה 50 יום. פרויקט המוח הכחול השתמש באחד ממחשבי־העל המהירים בעולם, Blue Gene של IBM, כדי לבצע סימולציה בזמן אמת של עמודת קליפת מוח של עכברוש המורכבת מ־10,000 נוירונים ו־108 סינפסות בשנת 2006. מטרת הפרויקט לטווח ארוך היא בניית סימולציה מפורטת ומתפקדת של התהליכים הפיזיולוגיים במוח האנושי. הנרי מרקרם, מנהל פרויקט המוח הכחול אמר ב־2009 בכנס TED באוקספורד: