人工知能

汎用人工知能 (AGI) の進歩からどのように恩恵を受けることができるか

更新中 on 2023 年 11 月 14 日

汎用人工知能 (AGI) の作成は、多くの AI スペシャリストにとっての最終的なエンドポイントです。 AGI エージェントを活用して、世界の無数の問題に取り組むことができます。たとえば、AGI エージェントに問題を持ち込むと、AGI は深層強化学習新たに導入された創発的な意識と組み合わせて、現実の意思決定を行います。

AGI と通常のアルゴリズムの違いは、AGI が重要な質問を自分自身に問いかける能力にあります。 AGI は、到達したい最終ソリューションを定式化し、そこに到達するための仮説的な方法をシミュレートし、どのシミュレートされた現実が設定された目標に最もよく一致するかについて情報に基づいた決定を下すことができます。

AGI がどのように出現するかについての議論は、「人工知能」という用語が 1956 年のダートマス会議で初めて導入されて以来行われてきました。それ以来、多くの企業が AGI の課題に取り組もうと試みてきましたが、おそらく OpenAI が最も認知されている企業でしょう。 OpenAI は、11 年 2015 月 XNUMX 日に非営利団体として設立されました。ミッションステートメントそれは、汎用人工知能 (AGI) (最も経済的に価値のある作業において人間を上回るパフォーマンスを発揮する高度に自律的なシステムを意味します) が全人類に利益をもたらすことを保証することです。

OpenAI のミッションステートメントでは、AGI が社会に提供できる潜在的な利益について明確に概説しています。人間や通常の AI システムにとっては複雑すぎる問題に、突然取り組むことができるようになりました。

AGI を解放することで得られる潜在的なメリットは天文学的です。あらゆる形態のがんを治すという目標を掲げると、AGI がインターネットに接続して、現在の研究をすべてあらゆる言語でスキャンできるようになります。 AGI は、解決策を定式化する問題を開始し、すべての潜在的な結果をシミュレートできます。現在人間が持っている意識の恩恵とクラウドの無限の知識を結びつけ、このビッグデータのパターン認識に深層学習を使用し、さまざまな環境や結果をシミュレートするために強化学習を使用することになります。これらすべてが、休憩時間を必要とせず、目の前のタスクに 100% 集中できる意識と結びついています。

もちろん、AGI の潜在的な欠点を軽視することはできません。AGI 自体を継続的にアップグレードするという目標を持ち、システムを永久にアップグレードするために必要なコンピューティングリソースとアトムを最大化するために、その経路にあるすべてのものを飲み込む可能性があります。この理論は、によって詳細に調査されました。ペーパークリップ・マキシマイザーの議論におけるニック・ボストロム教授このシナリオでは、設定を誤った AGI がペーパークリップを生成するように指示され、何も残らなくなるまで生成します。文字通り、ペーパークリップの生成を最大化するために地球上のすべてのリソースが消費されます。

より現実的な観点は、AGI が不正国家や倫理の欠如した企業によって制御される可能性があるということです。この組織は利益を最大化するようにAGIをプログラムする可能性があり、この場合、プログラムが貧弱で反省の余地がなければ、競合他社を破産させ、サプライチェーンを破壊し、株式市場をハッキングし、銀行口座を清算するなどの選択をする可能性がある。

したがって、倫理規定は最初から AGI にプログラムされる必要があります。倫理規定は多くの人々によって議論されており、この概念は最初に次の形で一般大衆に導入されました。著者アイザック・アシモフによるロボット工学の 3 原則.

ロボット工学の 3 つの法則にはさまざまな方法で解釈できるため、いくつかの問題があります。以前に、AGI へのプログラミング倫理について説明しました。『Will Computers Revolt?』の著者である Charles J. Simon へのインタビュー

7年2020月XNUMX日はブレインシミュレーターIIが一般公開された日です。このバージョンの脳シミュレータでは、視覚、聴覚、ロボット制御、学習、内部モデリング、さらには計画、想像力、先見性のためのモジュールを備えたエンドツーエンドの AGI システムを作成するための、さまざまな AI アルゴリズムの実験が可能になります。

「認知に直接取り組む新しい独自のアルゴリズムが、AI を AGI に進化させる鍵となります。」 サイモンが説明する。

「ブレインシミュレーター II は視覚と触覚を XNUMX つのメンタルモデルに統合し、因果関係と時間の経過の理解に向けて進歩しています。」 サイモンはこう指摘する。 「モジュールが強化されるにつれて、より多くのインテリジェンスが徐々に出現するでしょう。」

Brain Simulator II は、人工ニューラルネットワーク (ANN) とシンボリック AI 技術を橋渡しして、新たな可能性を生み出しました。それは、任意の数のシナプスによって相互接続された何百万ものニューロンの配列を作成します。

これにより、さまざまな主体が AGI 開発の可能性を研究できるようになります。

興味のある人脳シミュレーターII 開発プロセスをフォローしたり参加したりできます。ソフトウェアのダウンロード、新機能を提案し、(上級開発者向けに) カスタムモジュールを追加することもできます。作成者をフォローすることもできますチャールズ・サイモンのツイッター.

一方で、最近、新型コロナウイルス感染症により社会が混乱しています。 AGI システムが導入されていれば、この AGI を使用して、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の蔓延を阻止する方法、そしてより重要なことに、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) 患者の治療方法を迅速に特定できたでしょう。 AGI が今回のアウトブレイクに役立つには遅すぎるかもしれませんが、将来のアウトブレイクでは AGI が私たちの兵器庫の最良のツールとなる可能性があります。