Τι είναι η Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (AGI) και γιατί δεν είναι ακόμα εδώ: Ένας έλεγχος πραγματικότητας για τους λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης

Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι παντού. Από έξυπνους βοηθούς μέχρι αυτο-οδήγηση αυτοκινήτων, τα συστήματα AI μεταμορφώνουν τις ζωές και τις επιχειρήσεις μας. Τι θα γινόταν όμως αν υπήρχε μια τεχνητή νοημοσύνη που μπορούσε να κάνει περισσότερα από την εκτέλεση συγκεκριμένων εργασιών; Τι θα γινόταν αν υπήρχε ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης που μπορούσε να μάθει και να σκέφτεται σαν άνθρωπος ή ακόμα και να ξεπεράσει την ανθρώπινη νοημοσύνη;

Αυτό είναι το όραμα του Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (AGI), μια υποθετική μορφή τεχνητής νοημοσύνης που έχει τη δυνατότητα να ολοκληρώσει οποιοδήποτε διανοητικό έργο που μπορούν οι άνθρωποι. Το AGI συχνά αντιπαραβάλλεται Τεχνητή στενή νοημοσύνη (ANI), η τρέχουσα κατάσταση της τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να διαπρέψει μόνο σε έναν ή λίγους τομείς, όπως το παιχνίδι σκάκι ή η αναγνώριση προσώπων. Το AGI, από την άλλη πλευρά, θα έχει την ικανότητα να κατανοεί και να συλλογίζει πολλούς τομείς, όπως η γλώσσα, η λογική, η δημιουργικότητα, η κοινή λογική και το συναίσθημα.

Το AGI δεν είναι μια νέα ιδέα. Ήταν το κατευθυντήριο όραμα της έρευνας της τεχνητής νοημοσύνης από τις πρώτες μέρες και παραμένει η πιο διχαστική ιδέα της. Ορισμένοι λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης πιστεύουν ότι το AGI είναι αναπόφευκτο και επικείμενο και θα οδηγήσει σε μια νέα εποχή τεχνολογικής και κοινωνικής προόδου. Άλλοι είναι πιο δύσπιστοι και επιφυλακτικοί και προειδοποιούν για τους ηθικούς και υπαρξιακούς κινδύνους από τη δημιουργία και τον έλεγχο μιας τόσο ισχυρής και απρόβλεπτης οντότητας.

Αλλά πόσο κοντά είμαστε στην επίτευξη του AGI και έχει νόημα να προσπαθήσουμε; Αυτή είναι, στην πραγματικότητα, μια σημαντική ερώτηση της οποίας η απάντηση μπορεί να προσφέρει έναν έλεγχο πραγματικότητας για τους λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης που είναι πρόθυμοι να παρακολουθήσουν την εποχή της υπεράνθρωπης νοημοσύνης.

Τι είναι έναGI και σε τι διαφέρει από την τεχνητή νοημοσύνη;

Το AGI ξεχωρίζει από την τρέχουσα τεχνητή νοημοσύνη λόγω της ικανότητάς του να εκτελεί οποιοδήποτε πνευματικό έργο που οι άνθρωποι μπορούν, αν όχι να το ξεπεράσουν. Αυτή η διάκριση αφορά πολλά βασικά χαρακτηριστικά, όπως:

• αφηρημένη σκέψη
• την ικανότητα γενίκευσης από συγκεκριμένες περιπτώσεις
• αντλώντας από διαφορετικές γνώσεις
• αξιοποιώντας την κοινή λογική και τη συνείδηση ​​για τη λήψη αποφάσεων
• κατανόηση της αιτιότητας και όχι απλώς της συσχέτισης
• αποτελεσματική επικοινωνία και αλληλεπίδραση με ανθρώπους και άλλους παράγοντες.

Ενώ αυτά τα χαρακτηριστικά είναι ζωτικής σημασίας για την επίτευξη ανθρώπινης ή υπεράνθρωπης νοημοσύνης, παραμένουν δύσκολο να αποτυπωθούν για τα τρέχοντα συστήματα AI.

Η τρέχουσα τεχνητή νοημοσύνη βασίζεται κυρίως στη μηχανική μάθηση, έναν κλάδο της επιστήμης των υπολογιστών που επιτρέπει στις μηχανές να μαθαίνουν από δεδομένα και εμπειρίες. Η μηχανική μάθηση λειτουργεί μέσω εποπτεία, χωρίς επίβλεψη, να ενίσχυση μάθησης.

Η εποπτευόμενη μάθηση περιλαμβάνει μηχανές που μαθαίνουν από δεδομένα με ετικέτα για την πρόβλεψη ή την ταξινόμηση νέων δεδομένων. Η μάθηση χωρίς επίβλεψη περιλαμβάνει την εύρεση προτύπων σε δεδομένα χωρίς ετικέτα, ενώ η ενισχυτική μάθηση επικεντρώνεται στη μάθηση από ενέργειες και ανατροφοδότηση, βελτιστοποίηση για ανταμοιβές ή ελαχιστοποίηση του κόστους.

Παρά την επίτευξη αξιοσημείωτων αποτελεσμάτων σε τομείς όπως όραση υπολογιστή και επεξεργασία φυσικής γλώσσας, τα τρέχοντα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης περιορίζονται από την ποιότητα και την ποσότητα των δεδομένων εκπαίδευσης, τους προκαθορισμένους αλγόριθμους και τους συγκεκριμένους στόχους βελτιστοποίησης. Συχνά χρειάζονται βοήθεια με την προσαρμοστικότητα, ειδικά σε νέες καταστάσεις, και περισσότερη διαφάνεια στην εξήγηση του συλλογισμού τους.

Αντίθετα, το AGI οραματίζεται να είναι απαλλαγμένο από αυτούς τους περιορισμούς και δεν θα βασίζεται σε προκαθορισμένα δεδομένα, αλγόριθμους ή στόχους αλλά αντίθετα στις δικές του ικανότητες μάθησης και σκέψης. Επιπλέον, η AGI θα μπορούσε να αποκτήσει και να ενσωματώσει γνώσεις από διαφορετικές πηγές και τομείς, εφαρμόζοντάς τις απρόσκοπτα σε νέες και ποικίλες εργασίες. Επιπλέον, το AGI θα υπερτερούσε στο συλλογισμό, την επικοινωνία, την κατανόηση και τον χειρισμό του κόσμου και του εαυτού του.

Ποιες είναι οι προκλήσεις και οι προσεγγίσεις για την επίτευξη του AGI;

Η υλοποίηση του AGI θέτει σημαντικές προκλήσεις που περιλαμβάνουν τεχνικές, εννοιολογικές και ηθικές διαστάσεις.

Για παράδειγμα, ο καθορισμός και η μέτρηση της νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων στοιχείων όπως η μνήμη, η προσοχή, η δημιουργικότητα και το συναίσθημα, είναι ένα θεμελιώδες εμπόδιο. Επιπλέον, η μοντελοποίηση και η προσομοίωση των λειτουργιών του ανθρώπινου εγκεφάλου, όπως η αντίληψη, η γνώση και το συναίσθημα, παρουσιάζουν περίπλοκες προκλήσεις.

Επιπλέον, οι κρίσιμες προκλήσεις περιλαμβάνουν το σχεδιασμό και την εφαρμογή κλιμακούμενων, γενικεύσιμων αλγορίθμων και αρχιτεκτονικών μάθησης και συλλογιστικής. Η διασφάλιση της ασφάλειας, της αξιοπιστίας και της υπευθυνότητας των συστημάτων AGI στις αλληλεπιδράσεις τους με ανθρώπους και άλλους παράγοντες και η ευθυγράμμιση των αξιών και των στόχων των συστημάτων AGI με αυτούς της κοινωνίας είναι επίσης υψίστης σημασίας.

Διάφορες ερευνητικές κατευθύνσεις και παραδείγματα έχουν προταθεί και διερευνηθεί για την επιδίωξη του AGI, το καθένα με πλεονεκτήματα και περιορισμούς. Συμβολική AI, μια κλασική προσέγγιση που χρησιμοποιεί λογική και σύμβολα για την αναπαράσταση και το χειρισμό της γνώσης, υπερέχει σε αφηρημένα και δομημένα προβλήματα όπως τα μαθηματικά και το σκάκι, αλλά χρειάζεται βοήθεια για την κλιμάκωση και την ολοκλήρωση αισθητηριακών και κινητικών δεδομένων.

Επίσης, Connectionist AI, μια σύγχρονη προσέγγιση που χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση για την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων, υπερέχει σε σύνθετους και θορυβώδεις τομείς όπως η όραση και η γλώσσα, αλλά χρειάζεται βοήθεια στην ερμηνεία και τις γενικεύσεις.

Υβριδικό AI συνδυάζει συμβολική και συνδετική τεχνητή νοημοσύνη για να αξιοποιήσει τα δυνατά της σημεία και να ξεπεράσει τις αδυναμίες, στοχεύοντας σε πιο ισχυρά και ευέλικτα συστήματα. Ομοίως, Eεθελοντική τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί εξελικτικούς αλγόριθμους και γενετικό προγραμματισμό για να εξελίξει συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μέσω φυσικής επιλογής, αναζητώντας νέες και βέλτιστες λύσεις που δεν περιορίζονται από τον ανθρώπινο σχεδιασμό.

Τέλος, Νευρομορφική ΑΙ χρησιμοποιεί νευρομορφικό υλικό και λογισμικό για να μιμηθεί βιολογικά νευρωνικά συστήματα, στοχεύοντας σε πιο αποτελεσματικά και ρεαλιστικά μοντέλα εγκεφάλου και επιτρέποντας φυσικές αλληλεπιδράσεις με ανθρώπους και παράγοντες.

Αυτές δεν είναι οι μόνες προσεγγίσεις στο AGI αλλά μερικές από τις πιο εξέχουσες και πολλά υποσχόμενες. Κάθε προσέγγιση έχει πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα, και πρέπει ακόμα να επιτύχουν τη γενικότητα και την ευφυΐα που απαιτεί το AGI.

AGI Παραδείγματα και Εφαρμογές

Αν και το AGI δεν έχει επιτευχθεί ακόμη, ορισμένα αξιοσημείωτα παραδείγματα συστημάτων AI παρουσιάζουν ορισμένες πτυχές ή χαρακτηριστικά που θυμίζουν AGI, συμβάλλοντας στο όραμα της τελικής επίτευξης AGI. Αυτά τα παραδείγματα αντιπροσωπεύουν βήματα προς το AGI παρουσιάζοντας συγκεκριμένες δυνατότητες:

αλφαμηδέν, που αναπτύχθηκε από την DeepMind, είναι ένα σύστημα ενίσχυσης μάθησης που μαθαίνει αυτόνομα να παίζει σκάκι, σογκί και Go χωρίς ανθρώπινη γνώση ή καθοδήγηση. Επιδεικνύοντας υπεράνθρωπη επάρκεια, το AlphaZero εισάγει επίσης καινοτόμες στρατηγικές που αμφισβητούν τη συμβατική σοφία.

Ομοίως, OpenAI's Το GPT-3 δημιουργεί συνεκτικά και διαφορετικά κείμενα σε διάφορα θέματα και εργασίες. Ικανό να απαντά σε ερωτήσεις, να συνθέτει δοκίμια και να μιμείται διαφορετικά στυλ γραφής, το GPT-3 εμφανίζει ευελιξία, αν και εντός ορισμένων ορίων.

Επίσης, ΚΑΘΑΡΟΣ, ένας εξελικτικός αλγόριθμος που δημιουργήθηκε από τους Kenneth Stanley και Risto Miikkulainen, εξελίσσει νευρωνικά δίκτυα για εργασίες όπως ο έλεγχος ρομπότ, το παιχνίδι και η δημιουργία εικόνας. Η ικανότητα της NEAT να εξελίσσει τη δομή και τη λειτουργία του δικτύου παράγει νέες και πολύπλοκες λύσεις που δεν έχουν προκαθοριστεί από ανθρώπινους προγραμματιστές.

Ενώ αυτά τα παραδείγματα απεικονίζουν την πρόοδο προς το AGI, υπογραμμίζουν επίσης τους υπάρχοντες περιορισμούς και τα κενά που απαιτούν περαιτέρω εξερεύνηση και ανάπτυξη για την επιδίωξη αληθινού AGI.

Επιπτώσεις και κίνδυνοι AGI

Το AGI θέτει επιστημονικές, τεχνολογικές, κοινωνικές και ηθικές προκλήσεις με βαθιές επιπτώσεις. Οικονομικά, μπορεί να δημιουργήσει ευκαιρίες και να διαταράξει τις υπάρχουσες αγορές, αυξάνοντας ενδεχομένως την ανισότητα. Ενώ βελτιώνει την εκπαίδευση και την υγεία, το AGI μπορεί να εισάγει νέες προκλήσεις και κινδύνους.

Ηθικά, θα μπορούσε να προωθήσει νέους κανόνες, συνεργασία και ενσυναίσθηση και να εισάγει συγκρούσεις, ανταγωνισμό και σκληρότητα. Το AGI μπορεί να αμφισβητήσει τις υπάρχουσες έννοιες και σκοπούς, να επεκτείνει τη γνώση και να επαναπροσδιορίσει τη φύση και το πεπρωμένο του ανθρώπου. Επομένως, οι ενδιαφερόμενοι πρέπει να εξετάσουν και να αντιμετωπίσουν αυτές τις επιπτώσεις και τους κινδύνους, συμπεριλαμβανομένων των ερευνητών, των προγραμματιστών, των υπευθύνων χάραξης πολιτικής, των εκπαιδευτικών και των πολιτών.

Η κατώτατη γραμμή

Το AGI βρίσκεται στην πρώτη γραμμή της έρευνας της τεχνητής νοημοσύνης, υποσχόμενος ένα επίπεδο νοημοσύνης που ξεπερνά τις ανθρώπινες δυνατότητες. Ενώ το όραμα αιχμαλωτίζει τους λάτρεις, οι προκλήσεις εξακολουθούν να υφίστανται για την υλοποίηση αυτού του στόχου. Η τρέχουσα τεχνητή νοημοσύνη, που διαπρέπει σε συγκεκριμένους τομείς, πρέπει να ανταποκρίνεται στις επεκτατικές δυνατότητες του AGI.

Πολυάριθμες προσεγγίσεις, από συμβολική και συνδετική τεχνητή νοημοσύνη έως νευρομορφικά μοντέλα, επιδιώκουν την υλοποίηση του AGI. Αξιοσημείωτα παραδείγματα όπως το AlphaZero και το GPT-3 παρουσιάζουν τις εξελίξεις, ωστόσο το αληθινό AGI παραμένει άπιαστο. Με οικονομικές, ηθικές και υπαρξιακές επιπτώσεις, το ταξίδι στο AGI απαιτεί συλλογική προσοχή και υπεύθυνη εξερεύνηση.