TechWire

Category - AI

ක්වන්ටම් පරිගණනය සහ තාක්‍ෂණයේ අනාගතය

Silicon Valley ප්‍රදේශයේ ඇති NASA ආයතනයට අයත් පර්යේෂණාගාරයක, Google සමාගම ක්වන්ටම් පරිගණකයක් අත්හදාබලමින් සිටී. ක්වන්ටම් පරිගණක යනු ක්වන්ටම් යාන්ත්‍ර විද්‍යාවේ එන විස්මයජනක නියමයන් මත හෙවත් පරමාණු, ඉලෙක්ට්‍රෝන සහ ෆෝටෝන වල භෞතිකත්වය මත පදනම් වූ යන්ත්‍ර වර්යකි. D-Wave ලෙස හඳුන්වන මෙම පරිගණකය මත ඇමරිකානු ඩොලර් මිලියන 10ක මිලක් පවතින අතර, සාම්ප්‍රදායික භෞතික විද්‍යා මූලධර්ම මත ගොඩනැඟුනු පරිගණක වලට වඩා මෙම යන්ත්‍රයට ඇතැම් කාර්යයන් සුපිරි වේගයකින් සිදුකළ හැක.

මෙහිදී මතුවූ ගැටලුව නම්, මෙම D-Wave යන්ත්‍රයට එදිනෙදා ජීවිතයේ හමුවන සත්‍ය ලෙසම ප්‍රයෝජනවත් කෘත්‍යයන් (විද්‍යාගාර පරීක්‍ෂණ නොව) සඳහා මෙම තාක්‍ෂණික පිම්ම පැනීමට හැකිද යන්න ලොව ඉහළතම ක්වන්ටම් පරිගණක පර්යේෂකයින්ට පවා ස්ථිරව ප්‍රකාශ කළ නොහැකි වීමයි. නමුත් සිය D-Wave පරිගණකය මාස කිහිපයක් පරිහරණය කළ Google සමාගමෙහි විශ්වාසය මෙම යන්ත්‍රය ඉතාමත් ප්‍රයෝජනවත් එකක් වියහැකි බවයි.

D-Wave යන්ත්‍රය සමග Google සමාගම සිදුකරන පරීක්‍ෂණ පිළිබඳව සොයා බලන Harmut Neven මහතා පවසන්නේ, අනාගතයේදී, යාන්ත්‍රික ඉගෙනීම සැළකියයුතු ලෙස වර්ධනය වනු ඇති බවයි. (යාන්ත්‍රික ඉගෙනීම යනු ඡායාරූප හඳුනාගැනීම, පවසන වචන හඳුනාගැනීම, ස්වභාවික භාෂාව තේරුම්ගැනීම යනාදිය සඳහා පරිගණක විසින් භාවිතා කෙරෙන ක්‍රමවේදයයි. අනාගතයේ යම් දිනෙක සාමාන්‍ය දැනීම අනුකරණයට පවා අවශ්‍ය විශාල දත්ත ගොනු විශ්ලේෂණයට පරිගණක විසින් භාවිතා කෙරෙනු ඇත්තේ මෙම ක්‍රමයයි.)

සිය සමාගමේ අත්හදාබැලීම් විස්තර කරමින් මෑතකදී Google සමාගම විසින් නිකුත් කළ පර්යේෂණාත්මක පත්‍රිකාව සැකසීමේ දී ද සහය දැක්වූ Neven මහතා, D-Wave යන්ත්‍රය සැසඳුවේ 1903 වසරේ Kitty Hawkහිදී Wright සොයුරන් පියාසර කළ මුල්ම ගුවන් යානය සමගයි. එම යානය පොළොවෙන් ඉහළට එසවුණේ සුළු මොහොතකට පමණක් වුවද, එය විප්ලවයක ඇරඹුමක් විය. “ඔවුන්ගෙ යානය වාතය හරහා ප්‍රක්‍ෂේපණය වුණා,” ඔහු කීය. “ඒකයි මූලිකම දේ!”. ඒ අයුරින්ම, ඔහුට අනුව, සාම්ප්‍රදායික භෞතික විද්‍යා නියමයන් පරයා යමින් යම් යම් ගැටලු විසඳීමට D-Wave හට හැකිවී ඇත.

ඇතුළත කතාව

ක්වන්ටම් පරිගණකය පිළිබඳ අදහස මුලින්ම ඉදිරිපත් කළේ බ්‍රිතාන්‍ය ජාතික David Deutsch නැමැති භෞතික විද්‍යාඥයා ය. මෙම ලිපිය කියවීමට ඔබ භාවිත කරනා වර්ගයේ සාම්ප්‍රදායික පරිගණකයක දත්ත ගබඩාකිරීම සිදුවන්නේ කුඩා ට්‍රාන්සිස්ටර තුළ ය. ඕනෑම ට්‍රාන්සිස්ටරයක දත්ත ‘බිට්’ (bit) එකක් ගබඩා කළ හැක. ට්‍රාන්සිස්ටරය සක්‍රිය නම් එහි “1” ද, අක්‍රිය නම් එහි “0” ද ගබඩා වී ඇත. නමුත් Deutsch යෝජනා කළ යන්ත්‍රයේ දත්ත ගබඩා වන්නේ ක්වන්ටම් ක්‍රමවේදයකට අනුවය, හෙවත් ‘ක්‍යුබිට්’ (qubit) ලෙසය. ක්වන්ටම් යාන්ත්‍ර විද්‍යාවේ එන අධිස්ථාපන මූලධර්මයට පින් සිදුවන්නට, මෙම ක්‍යුබිට් එකක් තුළ “0”ක් සහ “1”ක් එකවිටම ගබඩා කොට තැබිය හැකිය. ඒ අයුරින් ක්‍යුබිට් දෙකකට අගයන් හතරක් එකවර රඳවාගත හැක (00, 01. 10 සහ 11). තව තවත් ක්‍යුබිට් එක්කිරීම මගින්, සෛද්ධාන්තිකව, ඔබට සාම්ප්‍රදායික පරිගණක වලට වඩා ඝාතීයව බලය වැඩිවන යන්ත්‍ර නිර්මාණය කළ හැකිය.

ක්වන්ටම් යාන්ත්‍ර විද්‍යාවේ එන අධිස්ථාපන මූලධර්මයට පින් සිදුවන්නට, මෙම ක්‍යුබිට් එකක් තුළ “0”ක් සහ “1”ක් එකවිටම ගබඩා කොට තැබිය හැකිය.

එය එක්වරම සිතාගැනීමට ඔබට අපහසු ද? සත්‍ය ලෙසම ක්‍රියා කරන ක්වන්ටම් පරිගණකයක් තැනීම ඊටත් වඩා අතිශය දුෂ්කර ය. මෙහි ඇති ගැටලුව නම් ඔබ ක්වන්ටම් පද්ධතියක් නිරීක්‍ෂණය කරන විට එය ප්‍රතිසංසක්ත (decohere) වීමයි. එනම් එක් අගයක් පමණක් ගබඩා කළ හැකි සාමාන්‍ය බිට් එකක් බවට හැරීමයි. අගයන් දෙකක් එකවිට ගබඩාකර තබාගතහැකි වුවද, අගයන් දෙකක් එකවර නිරූපණය කළ නොහැකි වීම  ප්‍රතිසංසක්ත වීමට හේතුවයි. එවිට එය තවදුරටත් ක්වන්ටම් පද්ධතියක් ලෙස ක්‍රියා නොකරයි.

2007 වර්ෂයේදී, කොලොම්බියානු සමාගමක් වන D-Wave සමාගම, බිට්-16 ක්වන්ටම් පරිගණකයකැයි හැඳින්වූ යන්ත්‍රයක් වෙළඳපොළට හඳුන්වා දුනි. එදා සිට අද දක්වා මෙම යන්ත්‍රය ක්‍යුබිට් 1000කටත් වඩා ඇති තත්ත්වයකට සංවර්ධනය වී ඇතැයි පැවසේ. නමුත් මෙම ප්‍රකාශ විවාදාත්මකය. D-Wave යනු “විශ්වීය ක්වන්ටම් පරිගණකයක්” නොවේ; එනම් සියළුම ආකාරයේ ගණනය කිරීම් සඳහා එය ගැලපෙන්නේ නැත. එය නිර්මාණය කර ඇත්තේ “සංයුක්තක ප්‍රශස්තීකරණ ගැටලු (combinatorial optimization problems)”—විකල්ප සිය දහස් ගණනක් ඇති විට ඒ සියල්ල අතරින් හොඳම විකල්පය තේරීමේ ගැටලු—මෙහෙයවීමටයි. එවන් ගැටලු විසඳීම මිනිස් ජාන විශ්ලේෂණයේ සිට යාන්ත්‍රික ඉගෙනීම දක්වාම ඇති සියලුම ක්‍ෂේත්‍ර වල කොටසකි. නමුදු තවමත් මෙම යන්ත්‍රයට එම ගැටලු සාම්ප්‍රදායික පරිගණක වලට වඩා හොඳින් විසඳිය හැකි බවට සාක්‍ෂියක් නොමැත.

d-wave_exterior

නවතම D-Wave නිමැවුම, D-Wave 2X, සතුව සුපිරි සන්නායක පරිපථ 1000ක් පමණ ඇත. යන්ත්‍රය තුළදී මෙම පරිපථ නිරපේක්‍ෂ ශුන්‍යයට ඉතා ආසන්න උෂ්ණත්වයක් දක්වා සිසිල් කෙරේ. එම උෂ්ණත්වයේදී, පරිපථ ක්වන්ටම් අවස්ථාවකට පත්වන අතර එවිට පරිපථ හරහා දක්‍ෂිණාවර්තව සහ වාමාවර්තව එකම අවස්ථාවක විදුලිය ගමන් කරයි. එවිට යන්ත්‍රය මෙම ක්‍යුබිට මගින් යම් යම් ගණනය කිරීම් සිදුකිරීමට විවිධාකාර ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරයි. මූලිකවම, මෙම ඇල්ගොරිතම අදාළ ගණනය කිරීම් සම්පූර්ණ කරන්නේ, පද්ධතිය එහි පරිපථ වල උෂ්ණත්වය කෙමෙන් කෙමෙන් ඉහළ නංවද්දී කිසියම් අවස්ථාවකදී යම් පරිපථ ප්‍රමාණයක් එක් අගයක් ලබාගැනීමේ සම්භාවිතාව තීරණය කිරීමෙනි.

යන්ත්‍රය තුළදී මෙම පරිපථ නිරපේක්‍ෂ ශුන්‍යයට ඉතා ආසන්න උෂ්ණත්වයක් දක්වා සිසිල් කෙරේ. එම උෂ්ණත්වයේදී, පරිපථ ක්වන්ටම් අවස්ථාවකට පත්වන අතර එවිට පරිපථ හරහා දක්‍ෂිණාවර්තව සහ වාමාවර්තව එකම අවස්ථාවක විදුලිය ගමන් කරයි.

මෙහි අරමුණ ක්වන්ටම් මෘදුකරණය (quantum annealing) නම් තත්ත්වය උදාකර ගැනීමයි. මෙය සාම්ප්‍රදායික මවාපෑම් මෘදුකරණය (simulated annealing) නම් සාමාන්‍ය අවස්ථාව අභිබවා ගිය තත්ත්වයකි. මවාපෑම් මෘදුකරණය (simulated annealing) යනු ගණිතමය විසඳුමක් සෙවීමේ එක්තරා ක්‍රමයකි. එය කඳු පන්ති වලින් සමන්විත වූ විශාල ප්‍රදේශයක පහතම ලක්‍ෂ්‍යය සෙවීම වැනි කාර්යයකි. එය සිදුකිරීමට ඔබට ගැඹුරුම නිම්නය හමුවන තුරු, කඳු නගිමින් බහිමින් ගමන්කිරීමට සිදුවේ. නමුත් ක්වන්ටම් මෘදුකරණය (quantum annealing) සමගින්, ඔබට කඳු හරහා ගමන්කරමින් එම නිම්නය සොයාගත හැක—සෛද්ධාන්තිකව.

“සාම්ප්‍රදායික පද්ධති වල ඔයාට ලැබෙන්නෙ එක් පිටවීමේ මාර්ගයක් විතරයි. ඔයා ඊළඟ කන්දත් නැගලා ඒක බැස්සම තමයි දැන් ඉන්න තැනින් පිටවෙන්න පුළුවන්,” Neven කියයි, “ඒත් ක්වන්ටම් යාන්ත්‍රණයට පුළුවන් ඔයාට තව පිටවීමේ මාර්ගයක් හදලා දෙන්න. ඒ තමයි කඳු ගැටය හරහා—බාධකය හරහා ගමන් කිරීම.”

කාලයක් යනතුරු පර්යේෂකයින්ට තිබූ ගැටලුවක් වූයේ D-Wave හට සත්‍ය ලෙසම ක්වන්ටම් මෘදුකරණය සිදුකළ හැකිද යන්නයි. නමුත් දැන් Google හට ඒ ගැන සැකයක් නොමැත; අන් අයද එය ස්ථිර කරයි. “ක්වන්ටම් මෘදුකරණය කියන ක්‍රියාවලිය සිදුවෙන බවට අපිට හොඳ—ශක්තිමත්—සාක්‍ෂි ලැබිලා තියෙනවා,” Lidar කියයි. “ඇත්තටම ක්වන්ටම් ශක්තීන් වැඩකරන බවට සහ ඒවා අර්ථාන්විත පරිගණන කාර්යයක් ඉටුකරන බවට අපට දැන් තියෙන සැකය ඉතාමත් අල්පයි.” ඇතැම් අවස්ථා වලදී, Google පවසන පරිදි, මෙම ක්වන්ටම් මෘදුකරණයට සාම්ප්‍රදායික තනි-හර ප්‍රොසෙසරයක (single-core processor)  මවාපෑම් මෘදුකරණය අභිබවනය කළහැකි අතර, 108 ගුණයක වැඩි වේගයකින් ගණනය කිරීම් සිදුකළ හැක. නමුත් ඔබ හමුවේ ඇත්තේ පොඩි කඳුගැට ගණනක් නම්, ක්වන්ටම් සහ මවාපෑම් මෘදුකරණ දෙකෙහි විශාල වෙනසක් ඔබට නොපෙනෙනු ඇත.

ක්වන්ටම් නියුරෝනමය දැල්

නියුරෝනමය ජාල ලෙස මෙහි හැඳින්වෙන්නේ මිනිස් මොළයේ ඇති නියුරෝන ජාලය අනුකරණය කරමින් ක්‍රියා කරන අතිවිශාල පරිගණක ජාල යි. බල්ලෙකුගේ ප්‍රමාණවත් ඡායාරූප ගණනක් ලබාදුනහොත්, ඉන්පසුව එම බල්ලාව හඳුනාගැනීමට මෙම නියුරෝනමය  දැල් වලට ඉගෙනගත හැක. ප්‍රමාණවත් දෙබස් ගණනක් ලබාදුනහොත්, කතාබහක් දිගටම පවත්වාගෙන යාමට මේවාට ඉගෙනගත හැක. මේවා හුදෙක් සංකල්ප පමණක් නොවේ. Google searching, Siri, Facebook photo tagging වැනි සේවා පරිහරණය කර ඇති ඔබට එය යම් දුරකට වැටහෙනු ඇත. එවන් ඉහළ දැනුම් මට්ටමකට ළඟාවීමට අවශ්‍ය ශක්තිය D-Wave සතුවන බව Neven ගේ විශ්වාසයයි. ක්වන්ටම් මෘදුකරණය සමගින් නියුරෝනමය ජාල වලට දැනට වඩා අතිශය විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් ඉතා කුඩා කාලයකදී විශ්ලේෂණය කළ හැකිවනු ඇත.

එවන් පද්ධතියක් නිමවීමට දිගු කලක් ගතවේවි. එය ගැටලුවක් වියයුතු නැත. සාර්ථක ජෙට්ලයිනර් යානයක් ගොඩනැඟුනෙ Kitty Hawk හිදී වූ පළමු ගුවන් ගමනින් කොපමණ පසුවද!

මූලාශ්‍ර: WIRED

Judgment day is approaching…

While the title of this article might seem bit dramatic, it was inspired by the epic ‘Terminator’ series of movies. In the movie the villain is a supercomputer called Skynet, developed by Cyberdyne Systems and the American military.  Skynet is developed in order to guarantee a fast reaction time and remove any human errors during an enemy attack. But as the story goes, Skynet soon becomes ‘self-aware”, and when its human operators, realizing the consequences try to deactivate Skynet, it views this as a threat to its existence and triggers a nuclear war with Russia to eliminate its No: 1 enemy -Humans.

Are we on a path to create Skynet and is judgment day upon us?  This article tries to look at some of the current technological developments and possible fallouts which can have a profound effect on humanity.

Rise of the Tech Companies

technology

Larry Page and Sergey Brin, co-founders of Google, have big plans it seems. Less than a month after a major restructuring which saw a new holding company named Alphabet Inc.  being created and a new CEO being appointed, Google has again made headlines with a brand new logo.

The rise of tech companies such as Google, Facebook and Amazon is amazing, to say the least! Who would have thought that these companies would have such an impact on our society as well as on our personal lives? All of these companies have many traits in common. Yes, they are here because of the internet and yes, they are all U.S based companies, but what is most striking is that all of them deal with what is worth literally more than its metaphorical weight in gold in the 21st century – information (and personal information, at that). Today, we willingly share our most intimate details with the likes of Google, Facebook and Amazon. In fact, these companies know much more about you than your own parents or spouses do.

Tech companies have been investing and diversifying. Not to pick on Google, but to identify Google as a web search engine company now would be very naïve. Other than the better known examples, Google’s investments and R&D are spread across robotics, artificial intelligence, home automation, driverless cars, speech and image recognition, space exploration, life sciences – and even combating aging. No doubt we will benefit from these investments, as we already do (this article wouldn’t have been possible without Google Search). I assume that Google has very good intentions as well (apart from making a buck out of it).

Traditionally, the R&D of cutting edge technologies was the domain of government-sponsored organizations such as the Military or NASA. This is changing. The next big revolution will most likely come from a private tech company.  While in the past we did everything possible to hide things from the government (and vice versa), we are now willing to surrender our privacy without thinking twice. In this kind of environment, information misuse would pose the biggest threat, and existing laws seem inadequate and too antiquated to successfully tackle such eventualities.

Internet of Things (IoT)

emberify_iot_1

The Internet of Things (IoT) has been the buzz word for past few years now. From driverless cars to self-ordering refrigerators, IoT applications might end up controlling almost every aspect of our lives. While IoT promises a lot, it may expose an Achilles heel.

The ‘Internet of things’ (or ‘Internet of Everything’) allows objects to be sensed and controlled remotely across an existing network infrastructure such as the Internet. While this may not look like a new concept, ubiquitous wireless broadband and increase in CPU power has fuelled a Cambrian Explosion of sorts. Two key areas of IOT are: sensors, and Machine-to-Machine (M2M) communication.

In order to control something we need to measure it first.  IoT will require lots and lots of sensors, and everything from your undergarment to your coffee maker could potentially be a sensor gathering information about you and your environment. Privacy could be a thing of the past.

If you don’t like others talking behind your back (who does) you won’t like this, but you will have no choice. M2M communication is just that. Even today we are completely ignorant about what or whom our laptops and phones are communicating with when they’re connected to the internet. In an IOT world the information would be shared, transferred and used without much – or any – human intervention.

Information security would pose the biggest challenge in an IOT environment.  It is widely believed now that most security professionals and organizations have overestimated our ability to secure data.  If you have not been hacked already, this does not mean you have a foolproof security system. Rather, no one has had the time, money or motive to do it… yet. It is only a matter of time. As we have learned (at our expense1), breaches can be expensive, embarrassing, and even dangerous.

The Achilles heel is bad software code. It’s not that software developers intentionally write bad code full of security holes, but the fact is that today’s systems are enormously complex, and software is built by thousands of individuals building on top of old code or reusing what has been written already. As each new abstraction layer is added, it permanently hides any underlying security holes.  The Shellshock bug which affected Unix based systems was uncovered only in 2014, but its origins date back to 1992.

The right thing to do is to re-write the code fully from ground up, but this requires money and a whole lot of time. Even then, how can we guarantee that we will get it right every time? The only alternative is to get software to write software in order to make sure that no ‘human errors’ occur. While this may sound futuristic (and scary), it is, in fact, already happening.

 

Quantum Computers

d-wave011

Moore’s law states that we should expect to see the approximate number of transistors on an Integrated Circuit double every two years. This directly correlates to the CPU horsepower. So far the prediction has been fairly accurate, but we should see saturation or at least a slowing down of this exponential growth within this decade.

Quantum computing may be the next big leap in computing and although in its infancy, it has the potential to revolutionize how computers work. Unlike the current digital computer which uses binary, (i.e 1s & 0s), quantum computers use ‘qubits’, which has the strange property of being able to be both 1 and 0 at the same time. This phenomenon is known as superposition, and allows a quantum computer to do computations in parallel, rather than serially. Thus theoretically, superposition allows the quantum computer to test every possible path simultaneously to arrive at all possible solutions to a problem, exponentially increasing the computing power and speed.

While this looks to be a radical new way of computing, it may unfold the secret to implementing complex systems that can be as good as – or better than – the human brain. The relatively new field of quantum biology has unearthed how such a quantum mechanical processes may be behind the extremely high efficiency of certain stages in photosynthesis (the process used by plants and other organisms to convert light energy into chemical energy).  During photosynthesis, electrons are released when light photons hit the chlorophyll molecules residing within the cells of every leaf and photosynthetic bacterium. It is believed that these electrons do not travel in a random fashion to the cell’s reaction center, but that instead they explore all possible paths at once and select the most efficient path!

Scientists are still struggling to harness the power of this powerful technology. Hence quantum computers still exist only in labs and can perform comparatively basic computations. A commercially viable system could be decades away.  If and when we do manage to ‘tame the beast’, the implications and the possibilities are mind boggling. For example, the very best cryptographic algorithms that we use today for secure communications would be rendered useless, as a quantum computer would be able to crack them within hours (or minutes) through sheer brute force. A quantum super computer that is superfast and indistinguishable from human intelligence could be a very real possibility.

 

AI Takeover

AI-Fullsize

As in most other instances, sci-fi writers and directors were the first to dream up humanoid machines which think, act and look like humans.  More often than not these beings turn against their human masters, as in the case of Skynet. With the advent of digital computers in the 1950s, many technologists believed that we would achieve this goal within another 50 years – i.e., before the new millennium dawned. Turning science fiction into fact has, however, turned out to be more challenging than we thought.

In 2015, this dream is yet to be fulfilled. Propelled by the exponential growth in processing power, we have come a very long way toward developing AI (Artificial Intelligence). The envisaged results still, however, elude us.

We have been able to develop systems and algorithms which can outperform humans.  A new chess world champion was born when in 1997, IBM’s Deep Blue supercomputer beat Gary Kasperov. That was 18 years ago. More recently, Watson (named after IBM’s first CEO Thomas J. Watson) triumphed over two Jeopardy Champions. While winning at Jeopardy (which involves the understanding of natural language and complicated questions and nuances) is impressive, both DeepBlue and Watson are basically doing something which computers are good at… really, really good at. Following instructions and executing them at blinding speeds, surpassing the capabilities of the human brain.  Is this AI?

Well, not quite. It appears that computers still fail miserably at certain things which seem so trivial to humans that even a toddler could do them. Getting a computer to understand ‘context’ is not easy. For example, take the question “Can a can cancan?”. It doesn’t take much effort to understand that the word ‘can’ is used to mean different things here, but to make a computer comprehend it, is not easy – and that’s putting it mildly.

The Turing test is a test of a machine’s ability to exhibit intelligent behavior equivalent to, or indistinguishable from, that of a human (proposed by Alan Turing, the mathematics genius who is widely regarded as the father of modern computing). IBM’s Watson was on the road to achieving this through the use of technique called machine learning.  Machine learning is nothing new; it is already in our daily lives. Examples include speech recognition software such as Apple’s Siri, Image Analysis software used by anything from your webcam to missile guidance systems, Business Intelligence tools  which give you suggestions when you shop next on Amazon, all of these use machine learning.

The rapid developments in AI have sparked concerns on its impact on the human race; especially on potential negative effects.  While AI could be of enormous benefit, one definite short-term disadvantage would be the dramatic decrease in jobs for humans. In China there is already a hotel run entirely by robots. In Japan, ‘Robear’ the robot is capable of transferring a patient from a wheel chair to a bed. Driverless cars could potentially put taxi drivers around the world out on the road – literally.

The mission of the Future of Life Institute, founded in March 2014, is to mitigate risks facing humanity, especially from AI.  One cannot disregard such initiatives when you see that the people behind such organizations are some of the best minds we have today – people such as Stephen Hawking (Physicist), Steve Wozniak (Apple Co-founder), Elon Musk (CEO of Tesla Motors and SpaceX) and Max Tegmark (Massachusetts Institute of Technology). A document put out by the institute states that while acknowledging the fact that the potential benefits of AI would greatly benefit our society, scientists should take every possible precaution to ensure that mankind is not wiped out.

As Steve Wozniak rather grimly put it, “Computers are going to take over from humans, no question. If we build these devices to take care of everything for us, eventually they’ll think faster than us and they’ll get rid of the slow humans to run companies more efficiently.”