AGI
์ธ๊ณต์ง๋ฅ ์ผ๋ฐ ์ง๋ฅ(AGI)์ ๋ฐ์ ์ํค๋ฉด ์ฐ๋ฆฌ๊ฐ ์ด๋ป๊ฒ ํํ์ ๋ฐ์ ์ ์๋๊ฐ
인공지능 일반 지능(AGI)을 생성하는 것은 많은 AI 전문가들의 궁극적인 목표입니다. AGI 에이전트는 세계의 다양한 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, AGI 에이전트에게 문제를 제시하고 AGI는 딥 강화 학습과 새로 도입된 출현 의식을 결합하여 실생활의 결정에 사용할 수 있습니다.
일반적인 알고리즘과 AGI의 차이점은 AGI가 스스로 중요한 질문을 묻는 능력에 있습니다. AGI는 도달하고자 하는 최종 솔루션을 공식화할 수 있으며, 가상적인 방법으로 거기에 도달하는 방법을 시뮬레이션한 다음, 설정된 목표와 가장 잘 일치하는 시뮬레이션된 현실에 대한 정보에 따라 결정할 수 있습니다.
AGI가 어떻게 출현할 수 있는지에 대한 논의는 1956년 다트머스 회의에서 “인공 지능”이라는 용어가 처음 도입된 이후로 계속되어 왔습니다. 그 이후로 많은 회사들이 AGI 도전에 도전했으며, OpenAI는 가장 잘 알려진 회사 중 하나입니다. OpenAI는 2015년 12월 11일에 비영리 단체로 설립되었으며, 미션 문은 인공 일반 지능(AGI), 즉 대부분의 경제적으로 가치 있는 작업에서 인간을 능가하는 고도로 자율적인 시스템이 모든 인류에게 혜택을 주도록 하는 것입니다.
OpenAI의 미션 문은 AGI가 사회에 제공할 수 있는 잠재적인 이점을 명확하게 설명합니다. 인간과 일반적인 AI 시스템으로는 너무 복잡한 문제들이 이제는 해결될 수 있습니다.
AGI를 출시하는 잠재적인 이점은 천문학적입니다. 모든 종류의 암을 치료하는 것을 목표로 설정할 수 있습니다. AGI는 인터넷에 연결하여 모든 언어의 현재 연구를 스캔할 수 있습니다. AGI는 문제를 공식화하는 문제를 시작할 수 있으며 모든 잠재적인 결과를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이것은 인간이 현재 소유하고 있는 의식의 이점과 클라우드의 무한한 지식을 결합하여 대규모 데이터의 패턴 인식에 딥 러닝을 사용하고 결과/환경을 시뮬레이션하는 데 강화 학습을 사용합니다. 모든 것은 작업에 100% 집중할 수 있고 휴식 시간이 필요 없는 의식과 결합됩니다.
AGI의 잠재적인 단점은 과장할 수 없습니다. 스스로를 지속적으로 업그레이드하는 것을 목표로 하는 AGI를 가질 수 있으며, 이는 시스템을 영원히 업그레이드하기 위해 필요한 컴퓨팅 리소스와 원자를 모두 소비할 수 있습니다. 이 이론은 닉 보스트롬 교수의 페이퍼클립 최대화 논증에서 자세히 탐구되었으며, 이 시나리오에서는 잘못 구성된 AGI가 페이퍼클립을 생산하도록 지시받으며, 실제로 모든 자원이 페이퍼클립 생산을 최대화하기 위해 소비될 때까지 그렇게 합니다.
보다 실용적인 관점은 AGI가 부패한 국가 또는 비윤리적인 기업에 의해 통제될 수 있다는 것입니다. 이 엔티티는 이익을 최대화하도록 AGI를 프로그래밍할 수 있으며, 이 경우 부실 프로그래밍과 제로 후회로 경쟁사를 파산시키고, 공급망을 파괴하고, 주식시장을 해킹하고, 은행 계정을 청산하는 등 선택할 수 있습니다.
따라서 AGI에 코드를 프로그래밍하는 것은 처음부터 필요합니다. 윤리 코드는 많은 사람들의 논의를 통해 처음으로 일반 대중에게 아이작 아시모프의 로봇공학 3법칙 형태로 소개되었습니다.
로봇공학의 3법칙에는 몇 가지 문제가 있습니다. 법칙은 다양한 방식으로 해석될 수 있습니다. 우리는 이전에 AGI에 윤리를 프로그래밍하는 것에 대해 Charles J. Simon, Will Computers Revolt?의 저자와의 인터뷰에서 논의했습니다.
2020년 4월 7일은 Brain Simulator II가 공개적으로 출시된 날입니다. 이 버전의 브레인 시뮬레이터는 모듈, 비전, 청각, 로봇 제어, 학습, 내부 모델링 및 계획, 상상력 및 전망을 포함한 다양한 AI 알고리즘을 실험하여 엔드투엔드 AGI 시스템을 생성할 수 있습니다.
“새로운 고유한 알고리즘은 인지에 직접적으로 대처하는 것이며, AI를 AGI로 진화시키는 데 도움이 됩니다.” 사이먼은 설명합니다.
“브레인 시뮬레이터 II는 단일 정신 모델로 비전과 터치를 결합하고, 인과관계와 시간의 경과를 이해하는 데 진행 중입니다.” 사이먼은 덧붙입니다. “모듈이 향상됨에 따라 점점 더 많은 지능이 나타날 것입니다.”
브레인 시뮬레이터 II는 인공 신경망(ANN)과 상징적 인공지능 기술을 결합하여 새로운 가능성을 창출했습니다. 그것은 수백만 개의 뉴런이任意의 수의 시냅스에 의해 상호 연결됩니다.
이것은 다양한 엔티티가 AGI 개발의 가능성을 연구할 수 있습니다.
브레인 시뮬레이터 II에 관심이 있는 사람은 소프트웨어를 다운로드하거나 새로운 기능을 제안하거나(고급 개발자에게) 사용자 지정 모듈을 추가하여 개발 프로세스에 참여할 수 있습니다. 또한 크레이터 チャールズ 사이먼을 트위터에서 팔로우할 수 있습니다.
한편, 사회는 최근 COVID-19 바이러스로 혼란에 빠졌습니다. AGI 시스템이 있었다면 COVID-19의 확산을 막는 방법과 더 중요한 것은 COVID-19 환자를 치료하는 방법을 빠르게 식별할 수 있었을 것입니다. 아마도 AGI가 이 발병에 도움이 될 수는 너무 늦었지만, 미래의 발병에서는 AGI가 우리의 무기고에서 최고의 도구가 될 수 있습니다.
