Come Possiamo Trarre Beneficio dal Miglioramento dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI)

La creazione di un’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) è l’obiettivo finale per molti specialisti di intelligenza artificiale. Un agente AGI potrebbe essere utilizzato per affrontare una miriade di problemi del mondo. Ad esempio, potresti presentare un problema a un agente AGI e l’AGI potrebbe utilizzare l’apprendimento per rinforzo profondo combinato con la sua nuova coscienza emergente per prendere decisioni nella vita reale.

La differenza tra un AGI e un algoritmo regolare è la capacità dell’AGI di porsi le domande importanti. Un AGI può formulare la soluzione finale che desidera raggiungere, simulare modi ipotetici per arrivarci e quindi prendere una decisione informata su quale realtà simulata corrisponda meglio agli obiettivi stabiliti.

Il dibattito su come possa emergere un AGI è in corso dal momento in cui il termine “intelligenza artificiale” è stato introdotto per la prima volta alla conferenza di Dartmouth nel 1956. Da allora, molte aziende hanno tentato di affrontare la sfida dell’AGI, OpenAI è probabilmente l’azienda più riconosciuta. OpenAI è stata lanciata come organizzazione no-profit l’11 dicembre 2015 con una dichiarazione di missione che consiste nel garantire che l’intelligenza artificiale generale (AGI) – che intendiamo come sistemi altamente autonomi che superano le prestazioni umane nella maggior parte del lavoro di valore economico – benefici tutta l’umanità.

La dichiarazione di missione di OpenAI delinea chiaramente i potenziali vantaggi che un AGI può offrire alla società. Improvvisamente, questioni che erano troppo sofisticate per gli esseri umani e i sistemi di intelligenza artificiale regolari, possono ora essere affrontate.

I potenziali vantaggi del rilascio di un AGI sono astronomici. Potresti affermare un obiettivo di curare tutte le forme di cancro, l’AGI potrebbe quindi connettersi a Internet per scansionare tutte le ricerche correnti in ogni lingua. L’AGI può iniziare a formulare soluzioni e quindi simulare tutti i risultati potenziali. Starebbe combinando i vantaggi della coscienza che attualmente gli esseri umani possiedono, con la conoscenza infinita della nuvola, utilizzando l’apprendimento profondo per il riconoscimento di modelli di questi big data e utilizzando l’apprendimento per rinforzo per simulare ambienti/risultati diversi. Tutto ciò combinato con una coscienza che non richiede mai un periodo di riposo e può essere concentrata al 100% sul compito in corso.

I potenziali svantaggi di un AGI, naturalmente, non possono essere sottovalutati, potresti avere un AGI che ha l’obiettivo di migliorarsi continuamente e potrebbe quindi consumare tutto ciò che si trova sul suo cammino per massimizzare le risorse di calcolo e gli atomi di cui ha bisogno per migliorare il suo sistema per sempre. Questa teoria è stata esplorata in dettaglio dal professore Nick Bostrom nell’argomento del Paperclip Maximizer, in questo scenario un AGI mal configurato è istruito a produrre graffette e lo fa fino a quando non rimane nulla, letteralmente ogni risorsa sulla Terra è stata consumata per massimizzare la produzione di graffette.

Un punto di vista più pragmatico è che un AGI potrebbe essere controllato da uno stato canaglia o da un’azienda con pessime etiche. Questa entità potrebbe programmare l’AGI per massimizzare i profitti e, in questo caso, con una programmazione scarsa e zero rimorso, potrebbe scegliere di mandare in bancarotta i concorrenti, distruggere le catene di approvvigionamento, hackerare il mercato azionario, liquidare i conti bancari, ecc.

Pertanto, un codice di etica deve essere programmato in un AGI fin dall’inizio. Un codice di etica è stato dibattuto da molte menti e il concetto è stato introdotto per la prima volta al grande pubblico nella forma delle 3 leggi della robotica dell’autore Isaac Asimov.

Esistono alcuni problemi con le 3 leggi della robotica, poiché le leggi possono essere interpretate in modi diversi. Abbiamo discusso in precedenza la programmazione dell’etica in un AGI, nella nostra intervista con Charles J. Simon, autore di Will Computers Revolt?

Il 7 aprile 2020 è il giorno in cui Brain Simulator II è stato rilasciato al pubblico. Questa versione del simulatore di cervello consente di sperimentare diversi algoritmi di intelligenza artificiale per creare un sistema AGI end-to-end con moduli per visione, udito, controllo robotico, apprendimento, modellazione interna e anche pianificazione, immaginazione e preveggenza.

“Nuovi algoritmi unici che affrontano direttamente la cognizione sono la chiave per aiutare l’intelligenza artificiale a evolversi in AGI,” spiega Simon.

“Brain Simulator II combina visione e tatto in un unico modello mentale e sta facendo progressi verso la comprensione della causalità e del passaggio del tempo,” nota Simon. “Man mano che i moduli vengono migliorati, emergerà progressivamente più intelligenza.”

Brain Simulator II ha collegato le reti neurali artificiali (ANN) e le tecniche di intelligenza simbolica per creare nuove possibilità. Crea una matrice di milioni di neuroni interconnessi da qualsiasi numero di sinapsi.

Questo consente a varie entità di ricercare possibilità per lo sviluppo di AGI.

Chiunque sia interessato a Brain Simulator II può seguire o partecipare al processo di sviluppo scaricando il software, suggerendo nuove funzionalità e (per sviluppatori avanzati) anche aggiungendo moduli personalizzati. Puoi anche seguire il suo creatore Charles Simon su Twitter.

Nel frattempo, la società è stata recentemente sconvolta dal virus COVID-19. Se avessimo avuto un sistema AGI in atto, avremmo potuto utilizzare questo AGI per identificare rapidamente come fermare la diffusione del COVID-19 e, più importante ancora, come curare i pazienti con COVID-19. Mentre potrebbe essere troppo tardi per un AGI per aiutare con questo focolaio, in futuri focolai un AGI potrebbe essere lo strumento migliore nel nostro arsenale.