Արհեստական ընդհանուր հետախուզություն
Ինչպե՞ս կարող ենք օգուտ քաղել արհեստական ընդհանուր ինտելեկտի (AGI) զարգացումից
Արհեստական ընդհանուր ինտելեկտի (AGI) ստեղծումը AI շատ մասնագետների վերջնական վերջնակետն է: AGI-ի գործակալը կարող է օգտագործվել աշխարհի մի շարք խնդիրների լուծման համար: Օրինակ, դուք կարող եք խնդիր ներկայացնել AGI գործակալին, և AGI-ն կարող է օգտագործել խորը ամրապնդման ուսուցում համակցված իր նոր ներդրված առաջացող գիտակցության հետ՝ իրական կյանքում որոշումներ կայացնելու համար:
AGI-ի և սովորական ալգորիթմի միջև տարբերությունը AGI-ի համար կարևոր հարցեր տալու ունակությունն է: AGI-ն կարող է ձևակերպել վերջնական լուծումը, որին ցանկանում է հասնել, նմանակել այնտեղ հասնելու հիպոթետիկ ուղիները, այնուհետև կայացնել տեղեկացված որոշում, թե որ մոդելավորված իրականությունն է լավագույնս համապատասխանում սահմանված նպատակներին:
Բանավեճն այն մասին, թե ինչպես կարող է առաջանալ AGI-ն, սկսվել է այն բանից հետո, երբ «արհեստական ինտելեկտ» տերմինն առաջին անգամ ներկայացվեց Դարտմուտի կոնֆերանսում 1956 թվականին: Այդ ժամանակից ի վեր շատ ընկերություններ փորձել են հաղթահարել AGI մարտահրավերը, OpenAI-ը հավանաբար ամենաճանաչված ընկերությունն է: OpenAI-ը գործարկվել է որպես շահույթ չհետապնդող կազմակերպություն 11 թվականի դեկտեմբերի 2015-ին իր հետ առաքելության հայտարարություն ապահովելով, որ արհեստական ընդհանուր ինտելեկտը (AGI) - որով մենք նկատի ունենք բարձր ինքնավար համակարգերը, որոնք գերազանցում են մարդկանց տնտեսապես արժեքավոր աշխատանքին, օգուտ է բերում ողջ մարդկությանը:
OpenAI-ի առաքելության հայտարարությունը հստակ ուրվագծում է այն պոտենցիալ ձեռքբերումները, որոնք AGI-ն կարող է առաջարկել հասարակությանը: Հանկարծ խնդիրները, որոնք չափազանց բարդ էին մարդկանց և սովորական AI համակարգերի համար, այժմ կարող են լուծվել:
AGI-ի թողարկման հնարավոր օգուտները աստղաբաշխական են: Դուք կարող եք նշել քաղցկեղի բոլոր ձևերը բուժելու նպատակը, այնուհետև AGI-ն կարող է միանալ ինտերնետին՝ սկանավորելու բոլոր ընթացիկ հետազոտությունները յուրաքանչյուր լեզվով: AGI-ն կարող է նախաձեռնել լուծումների ձևակերպման խնդիրը, այնուհետև մոդելավորել բոլոր հնարավոր արդյունքները: Դա կլինի մարդկանց գիտակցության առավելությունները կապել ամպի մասին անսահման գիտելիքների հետ, օգտագործել խորը ուսուցում այս մեծ տվյալների օրինաչափությունների ճանաչման համար և օգտագործել ամրապնդման ուսուցում՝ տարբեր միջավայրեր/արդյունքներ մոդելավորելու համար: Այս ամենը զուգորդվում է գիտակցության հետ, որը երբեք չի պահանջում հանգստի շրջան և կարող է 100%-ով կենտրոնանալ առաջադրանքի վրա:
AGI-ի պոտենցիալ բացասական կողմերը, իհարկե, չի կարելի թերագնահատել, դուք կարող եք ունենալ AGI, որը նպատակ ունի անընդհատ արդիականացնել ինքն իրեն, և այնուհետև կարող է կուլ տալ ամեն ինչ իր ճանապարհին, որպեսզի առավելագույնի հասցնի հաշվողական ռեսուրսներն ու ատոմները, որոնք իրեն անհրաժեշտ են հավերժ թարմացնելու իր համակարգը: Այս տեսությունը մանրամասն ուսումնասիրվել է Պրոֆեսոր Նիկ Բոստրոմը Paperclip Maximizer փաստարկում, այս սցենարում սխալ կազմաձևված AGI-ին հանձնարարվում է արտադրել թղթի սեղմիչներ և դա անում է այնքան ժամանակ, քանի դեռ ոչինչ չի մնացել, բառացիորեն երկրի վրա բոլոր ռեսուրսները սպառվել են սեղմակների արտադրությունը առավելագույնի հասցնելու համար:
Ավելի պրագմատիկ տեսակետն այն է, որ AGI-ն կարող է վերահսկվել սրիկա պետության կամ վատ էթիկա ունեցող կորպորացիայի կողմից: Այս կազմակերպությունը կարող է ծրագրավորել AGI-ն առավելագույնի հասցնելու շահույթը, և այս դեպքում վատ ծրագրավորման և զրոյական զղջման դեպքում նա կարող է ընտրել սնանկացնել մրցակիցներին, ոչնչացնել մատակարարման շղթաները, կոտրել ֆոնդային շուկան, լիկվիդացնել բանկային հաշիվները և այլն:
Հետևաբար, էթիկայի կանոնագիրքը պետք է ծրագրավորվի AGI-ում սկզբից: Էթիկայի կանոնները քննարկվել են բազմաթիվ մտքերի կողմից, և հայեցակարգը առաջին անգամ ներկայացվել է ընդհանուր բնակչությանը. Ռոբոտաշինության 3 օրենք հեղինակ Իսահակ Ասիմովի.
Ռոբոտաշինության 3 օրենքների հետ կապված կան որոշ խնդիրներ, քանի որ օրենքները կարող են տարբեր կերպ մեկնաբանվել: Մենք նախկինում քննարկել ենք ծրագրավորման էթիկան AGI-ում, մեր կայքում Հարցազրույց Չարլզ Ջեյ Սայմոնի հետ, արդյո՞ք համակարգիչները կապստամբեն գրքի հեղինակը:
7 թվականի ապրիլի 2020-ն այն օրն է, երբ Brain Simulator II-ը թողարկվեց հանրությանը: Ուղեղի սիմուլյատորի այս տարբերակը հնարավորություն է տալիս փորձարկել տարբեր AI ալգորիթմներ՝ ստեղծելու վերջից մինչև վերջ AGI համակարգ՝ տեսողության, լսողության, ռոբոտային կառավարման, ուսուցման, ներքին մոդելավորման և նույնիսկ պլանավորման, երևակայության և կանխատեսման մոդուլներով:
«Նոր, եզակի ալգորիթմները, որոնք ուղղակիորեն անդրադառնում են ճանաչողությանը, բանալին են՝ օգնելու AI-ին վերածվել AGI-ի»: Սայմոնը բացատրում է.
«Ուղեղի սիմուլյատոր II-ը միավորում է տեսլականն ու հպումը մեկ մտավոր մոդելի մեջ և առաջընթաց է գրանցում պատճառահետևանքների ըմբռնման և ժամանակի ընթացքի ուղղությամբ»: Սայմոնը նշում է. «Քանի որ մոդուլները բարելավվեն, աստիճանաբար ավելի շատ բանականություն կհայտնվի»:
Brain Simulator II-ը կամրջեց արհեստական նեյրոնային ցանցերը (ANN) և խորհրդանշական AI տեխնիկան՝ նոր հնարավորություններ ստեղծելու համար: Այն ստեղծում է միլիոնավոր նեյրոնների զանգված, որոնք փոխկապակցված են ցանկացած թվով սինապսներով:
Սա տարբեր կազմակերպություններին հնարավորություն է տալիս ուսումնասիրել AGI-ի զարգացման հնարավորությունները:
Յուրաքանչյուր ոք, ով հետաքրքրված է Ուղեղի սիմուլյատոր II կարող է հետևել կամ մասնակցել զարգացման գործընթացին ծրագրաշարի ներբեռնում, առաջարկելով նոր հնարավորություններ և (առաջադեմ մշակողների համար) նույնիսկ հատուկ մոդուլներ ավելացնելով: Դուք կարող եք նաև հետևել դրա ստեղծողին Չարլզ Սայմոնը Twitter-ում.
Միևնույն ժամանակ, հասարակությունը վերջերս խաթարվել է COVID-19 վիրուսով: Եթե մենք AGI համակարգ ունենայինք, մենք կարող էինք օգտագործել այս AGI-ն՝ արագ պարզելու, թե ինչպես կանգնեցնել COVID-19-ի տարածումը, և ավելի կարևոր՝ ինչպես բուժել COVID-19 հիվանդներին: Թեև AGI-ի համար կարող է շատ ուշ լինել՝ օգնելու այս բռնկմանը, ապագա բռնկումներում AGI-ն կարող է լինել լավագույն գործիքը մեր զինանոցում:
