Wie wir von der Weiterentwicklung der künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) profitieren können

Die Schaffung einer künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) ist das ultimative Ziel für viele KI-Spezialisten. Ein AGI-Agent könnte eingesetzt werden, um eine Vielzahl von Problemen der Welt zu lösen. Zum Beispiel könnten Sie einem AGI-Agenten ein Problem vorstellen und der AGI könnte tiefes Verstärkungslernen in Kombination mit seinem neu eingeführten emergenten Bewusstsein verwenden, um reale Entscheidungen zu treffen.

Der Unterschied zwischen einem AGI und einem regulären Algorithmus ist die Fähigkeit des AGI, sich selbst die wichtigen Fragen zu stellen. Ein AGI kann die Endlösung formulieren, die es erreichen möchte, hypothetische Wege dorthin simulieren und dann eine informierte Entscheidung darüber treffen, welche simulierte Realität den gesetzten Zielen am besten entspricht.

Die Debatte darüber, wie ein AGI entstehen kann, besteht seit der Einführung des Begriffs “künstliche Intelligenz” auf der Dartmouth-Konferenz im Jahr 1956. Seitdem haben viele Unternehmen versucht, die AGI-Herausforderung anzugehen, OpenAI ist wahrscheinlich das bekannteste Unternehmen. OpenAI wurde am 11. Dezember 2015 als Non-Profit-Organisation gegründet, mit der Missionserklärung , sicherzustellen, dass die künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) – worunter wir hochautonome Systeme verstehen, die den Menschen bei den meisten wirtschaftlich wertvollen Arbeiten überlegen sind – der gesamten Menschheit zugute kommt.

Die OpenAI-Missionserklärung skizziert deutlich die potenziellen Gewinne, die ein AGI der Gesellschaft bieten kann. Plötzlich können Probleme, die für Menschen und reguläre KI-Systeme zu komplex waren, nun angegangen werden.

Die potenziellen Vorteile der Freigabe eines AGI sind astronomisch. Sie könnten das Ziel setzen, alle Formen von Krebs zu heilen, der AGI könnte sich dann mit dem Internet verbinden, um alle aktuellen Forschungsergebnisse in jeder Sprache zu scannen. Der AGI kann das Problem der Formulierung von Lösungen initiieren und dann alle möglichen Ergebnisse simulieren. Es würde die Vorteile des Bewusstseins, das derzeit Menschen besitzen, mit dem unendlichen Wissen der Cloud verbinden, tiefes Lernen für die Mustererkennung dieser großen Datenmengen verwenden und Verstärkungslernen verwenden, um verschiedene Umgebungen/Ergebnisse zu simulieren. All dies in Kombination mit einem Bewusstsein, das keine Ruhepause benötigt und 100% auf die Aufgabe fokussiert sein kann.

Die potenziellen Nachteile eines AGI können natürlich nicht unterschätzt werden, Sie können ein AGI haben, das das Ziel hat, sich kontinuierlich selbst zu verbessern und dann alles in seinem Weg verschlingen kann, um die Rechenressourcen und Atome zu maximieren, die es benötigt, um sein System für immer zu verbessern. Diese Theorie wurde von Professor Nick Bostrom in der Paperclip-Maximizer-Argumentation ausführlich erforscht, in diesem Szenario wird ein falsch konfigurierter AGI angewiesen, Paperclips herzustellen und tut dies, bis nichts mehr übrig ist, buchstäblich alle Ressourcen auf der Erde werden verbraucht, um die Produktion von Paperclips zu maximieren.

Ein pragmatischerer Standpunkt ist, dass ein AGI von einem Rogue-Staat oder einem Unternehmen mit schlechten Ethiken kontrolliert werden kann. Diese Entität könnte den AGI programmieren, um Gewinne zu maximieren, und in diesem Fall mit schlechter Programmierung und null Reue es wählen, Konkurrenten zu ruinieren, Lieferketten zu zerstören, den Aktienmarkt zu hacken, Bankkonten zu liquidieren usw.

Daher muss ein ethischer Code von Anfang an in einem AGI programmiert werden. Ein ethischer Code wurde von vielen Köpfen debattiert und das Konzept wurde erstmals der allgemeinen Öffentlichkeit in Form der 3 Gesetze der Robotik von Autor Isaac Asimov vorgestellt.

Es gibt einige Probleme mit den 3 Gesetzen der Robotik, da die Gesetze auf verschiedene Weise interpretiert werden können. Wir haben zuvor über die Programmierung von Ethik in einem AGI diskutiert, in unserem Interview mit Charles J. Simon, Autor von Will Computers Revolt?

Der 7. April 2020 ist der Tag, an dem Brain Simulator II der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurde. Diese Version des Brain Simulators ermöglicht die Experimentierung mit verschiedenen KI-Algorithmen, um ein End-to-End-AGI-System mit Modulen für Vision, Hören, Robotersteuerung, Lernen, interne Modellierung und sogar Planung, Vorstellungskraft und Voraussicht zu erstellen.

“Neue, einzigartige Algorithmen, die direkt auf die Kognition abzielen, sind der Schlüssel, um AI zu helfen, sich zu AGI zu entwickeln,” erklärt Simon.

“Brain Simulator II kombiniert Vision und Berührung in einem einzigen mentalen Modell und macht Fortschritte bei der Erfassung von Kausalität und der Passage der Zeit,” bemerkt Simon. “Wenn die Module verbessert werden, wird zunehmend mehr Intelligenz entstehen.”

Brain Simulator II verband künstliche neuronale Netze (ANN) und symbolische AI-Techniken, um neue Möglichkeiten zu schaffen. Es erstellt ein Array von Millionen von Neuronen, die durch beliebig viele Synapsen miteinander verbunden sind.

Dies ermöglicht verschiedenen Entitäten, Möglichkeiten für die AGI-Entwicklung zu erforschen.

Jeder, der an Brain Simulator II interessiert ist, kann der Entwicklung folgen oder teilnehmen, indem er die Software herunterlädt, neue Funktionen vorschlägt und (für erfahrene Entwickler) sogar benutzerdefinierte Module hinzufügt. Sie können auch den Ersteller Charles Simon auf Twitter folgen.

Inzwischen wurde die Gesellschaft kürzlich durch das COVID-19-Virus gestört. Wenn wir ein AGI-System zur Verfügung gehabt hätten, könnten wir es verwendet haben, um schnell zu identifizieren, wie die Ausbreitung von COVID-19 gestoppt und wie COVID-19-Patienten behandelt werden können. Obwohl es vielleicht zu spät für ein AGI ist, um bei diesem Ausbruch zu helfen, könnte ein AGI bei zukünftigen Ausbrüchen das beste Werkzeug in unserem Arsenal sein.