人工知能
AGI-22 は汎用人工知能の開発の進歩を強調します
私は最近出席しました 15th 一般人工知能に関する年次会議 (AGI-22) は、最終的に汎用人工知能 (AGI) の創設につながる可能性のある新しい開発に慣れることを目的として、今年 XNUMX 月にシアトルで開催されました。
AGI は、複数のドメインにわたって汎用化でき、範囲が狭くない高度な AI の一種です。 限定された AI の例には、自動運転車、チャットボット、チェス ボット、または単一の目的のために設計されたその他の AI が含まれます。 これに対して、AGI は、上記のいずれか、または他の専門分野の間で柔軟に切り替えることができます。 これは、次のような初期のアルゴリズムを利用する投機的なタイプの AI で構成されています。 転移学習、進化的学習、などのレガシー アルゴリズムも活用します。 深層強化学習.
開会の基調講演中 AI 研究者のベン・ゲルツェル氏, のCEO兼創設者 SingularityNETのリーダーであり、 OpenCog財団 業界の現状について語った。 同氏は、AGI の今後の方向性について「数十年先ではなく、数年先になる」と意気込んでいるようでした。 これにより、AGI の最終的な打ち上げは、ほぼ同じ 2029 年になるでしょう。 レイ・カーツワイル 世界有数の発明家、思想家、未来学者の一人が、人間レベルの知性を実現する AI の出現を予言したことは有名です。
理論によれば、この種の知能に達すると、AI は即座に継続的に自己改善し、いわゆる超知能として人間の知能を急速に超えるでしょう。
別のスピーカー チャールズ・J・サイモンの創設者兼CEO 未来のAI 同教授は別のセッションで、「AGIの出現は徐々に進むだろう」、「AGIの出現は避けられず、ほとんどの人が考えているよりも早く出現するだろう。数年かかる可能性がある」と述べた。
このような強気の感情であっても、宇宙には重大な障害が存在します。 Ben Goertzel 氏も、AGI を達成するには、「ニューラル ネットワークをスケールアップするだけではなく、新しいアイデアを注入する必要がある」と認めました。 これは、「ディープラーニングは壁にぶつかっている」と述べたことで知られるゲイリー・マーカス氏も共有している感情です。
AGI を作成する上での主要な課題には、最大限の情報に基づいた方法でインテリジェンスを拡張できる報酬システムを見つけ出すことが含まれます。 モラヴェックのパラドックス これは、現在のテクノロジーで AGI を達成する際の現在の問題を反映しています。 このパラドックスは、歩き方の学習や現実のシミュレーションなど、XNUMX 歳児にとって直観的な適応は、人間が難しいと認識しているものよりも AI でプログラムするのがはるかに難しいことを示しています。
人間の場合はその逆で、チェスをマスターしたり、複雑な数式を実行したりするには、一生をかけて習得する必要がありますが、これら XNUMX つは、限定的な AI にとってはかなり簡単なタスクです。
このパラドックスに対する解決策の XNUMX つは、進化学習としても知られるものかもしれません。 進化的アルゴリズム。 これにより、本質的に、AI は生物学的進化のプロセスを模倣して複雑な解決策を検索できるようになります。
別の Q&A で、Ben Goertzel 氏は、「AGI は避けられないわけではないが、その可能性は非常に高い」と述べています。 これは私が到達した結論と同じですが、必然性と確率の境界線は曖昧です。
会議中には多くの論文が発表されましたが、議論された注目すべき論文の XNUMX つは次のとおりです。 多項式関数: 相互作用の一般理論 カリフォルニア州バークレーにあるトポス研究所のデビッド・スピヴァクとワシントン州シアトルにあるワシントン大学のネルソン・ニウによる。 この論文では、動的なプロセス、意思決定、データの保存と変換との密接な関係に関して、AI の将来の方向性に影響を与える可能性がある Poly と呼ばれる数学的カテゴリについて説明します。 これが AGI 研究にどのような影響を与えるかはまだわかりませんが、AGI につながる可能性がある欠けている要素の XNUMX つである可能性があります。
もちろん、Mohammadreza Alidoust による「Versatility-Efficiency Index (VEI): Towards a Comprehensive Definition of IQ for AGI Agents」のような、より推測的な他の論文もありました。アイデアは、 インテリジェントシステムの知能レベルを測定するための代替方法、 コンピュータによる方法で AGI エージェントを測定するための IQ テストの一種。
この基礎となるテクノロジーでブレークスルーを起こす可能性のある XNUMX つの注目すべき企業は、OpenAI と DeepMind ですが、どちらも注目に値しませんでした。 AGI が AI コミュニティで真剣に受け止められていないのが懸念かもしれませんが、この分野で最初のブレークスルーを起こす可能性が最も高いのはこの XNUMX 社です。 これは特に当てはまります。 OpenAI が掲げる使命 安全なAGIの実現に向けた基礎的かつ長期的な研究を行うことです。
カンファレンスで明らかになった大きな革命的な進歩はありませんでしたが、AGI が多くの研究者の関心を集めていることは明らかであり、AI コミュニティがもっと注目すべきものです。 結局のところ、 AGI が解決策になるかもしれない 人類の複数の存亡の脅威を解決するために。
