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 AI-Spezialisten. Ein AGI-Agent könnte eingesetzt werden, um eine Vielzahl von Problemen der Welt zu lösen. Zum Beispiel könnten Sie ein Problem einem AGI-Agenten vorstellen und der AGI könnte Deep Reinforcement Learning in Kombination mit seinem neu eingeführten emergenten Bewusstsein verwenden, um reale Entscheidungen zu treffen.

Der Unterschied zwischen einem AGI und einem regulären Algorithmus liegt in der 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 über die beste Simulationsrealität treffen.

Die Debatte über die Entstehung eines AGI ist seit der Einführung des Begriffs “künstliche Intelligenz” auf der Dartmouth-Konferenz im Jahr 1956 im Gange. 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 dem Missionssatz sicherzustellen, dass die künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) – worunter wir hochautonome Systeme verstehen, die in den meisten wirtschaftlich wertvollen Arbeiten die Menschen überbieten – der gesamten Menschheit zugute kommt.

Der OpenAI-Missionssatz skizziert deutlich die potenziellen Vorteile, die ein AGI der Gesellschaft bieten kann. Plötzlich sind Probleme, die zu komplex für Menschen und herkömmliche KI-Systeme sind, jetzt lösbar.

Die potenziellen Vorteile der Freigabe eines AGI sind astronomisch. Sie könnten ein Ziel setzen, alle Formen von Krebs zu heilen, und der AGI könnte sich dann mit dem Internet verbinden, um alle aktuellen Forschungsergebnisse in jeder Sprache zu scannen. Der AGI kann das Problem der Lösungsfindung angehen und dann alle möglichen Ergebnisse simulieren. Er würde die Vorteile des Bewusstseins, das Menschen derzeit besitzen, mit dem unendlichen Wissen der Cloud verbinden, Deep Learning für Mustererkennung dieser großen Datenmengen verwenden und Reinforcement Learning, 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 könnten ein AGI haben, das das Ziel hat, sich kontinuierlich selbst zu verbessern, und das dann alles in seinem Weg verschlingen könnte, 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 dem Paperclip-Maximizer-Argument ausführlich erforscht, in dem ein fehlerhaft konfiguriertes AGI angewiesen wird, Paperclips herzustellen, und dies tut, bis nichts mehr übrig ist, buchstäblich alle Ressourcen der Erde wurden verbraucht, um die Produktion von Paperclips zu maximieren.

Ein pragmatischerer Standpunkt ist, dass ein AGI von einem Schurkenstaat oder einem Unternehmen mit schlechten Ethikregeln kontrolliert werden könnte. Diese Entität könnte den AGI programmieren, um Gewinne zu maximieren, und in diesem Fall mit schlechter Programmierung und ohne Reue könnte es entscheiden, Konkurrenten zu ruinieren, Lieferketten zu zerstören, den Aktienmarkt zu hacken, Bankkonten zu liquidieren usw.

Daher muss ein ethischer Kodex von Anfang an in einem AGI programmiert werden. Ein ethischer Kodex wurde von vielen Köpfen diskutiert 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 gesprochen, in unserem Interview mit Charles J. Simon, Autor von Will Computers Revolt?

Am 7. April 2020 wurde Brain Simulator II der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. 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 Kognition abzielen, sind der Schlüssel, um AI in AGI zu entwickeln,” erklärt Simon.

“Brain Simulator II kombiniert Vision und Berührung in ein einziges mentales Modell und macht Fortschritte bei der Erfassung von Kausalität und dem Zeitablauf,” merkt Simon an. “Wenn die Module verbessert werden, wird allmählich mehr Intelligenz entstehen.”

Brain Simulator II verband künstliche neuronale Netze (ANN) und symbolische AI-Techniken, um neue Möglichkeiten zu schaffen. Er 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 dem Entwicklungsprozess folgen oder teilnehmen, indem er die Software herunterlädt, neue Funktionen vorschlägt und (für fortgeschrittene Entwickler) sogar benutzerdefinierte Module hinzufügt. Sie können auch den Schöpfer 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 möglicherweise 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.