AGI-22 pabrėžia pažangą kuriant dirbtinį bendrąjį intelektą

Neseniai dalyvavau 15^th kasmetinė dirbtinio intelekto konferencija (AGI-22), kuris buvo surengtas Sietle šių metų rugpjūtį, bandant susipažinti su naujais pokyčiais, dėl kurių galiausiai būtų sukurtas dirbtinis bendrasis intelektas (AGI).

AGI yra pažangus AI tipas, kuris gali apibendrinti keliuose domenuose ir nėra siauras. Siauros AI pavyzdžiai yra autonominė transporto priemonė, pokalbių robotas, šachmatų robotas arba bet koks kitas DI, sukurtas vienam tikslui. Palyginimui, AGI galėtų lanksčiai kaitalioti bet kurią iš aukščiau išvardytų ar bet kurią kitą kompetencijos sritį. Jį sudaro spekuliatyvus AI tipas, kuris pasinaudotų atsirandančiais algoritmais, pvz., perduoti mokymąsi, ir evoliucinis mokymasis, taip pat naudojant senus algoritmus, tokius kaip gilaus sustiprinimo mokymasis.

Per atidarymo pagrindinę sesiją AI tyrinėtojas Benas Goertzelis, generalinis direktorius ir įkūrėjas SingularityNET, ir vadovas OpenCog fondas kalbėjo apie pramonės būklę. Atrodė, kad jis entuziastingai žvelgė į būsimą AGI kryptį, sakydamas: „Mums reikia metų, o ne dešimtmečių“. Tai reikštų, kad AGI bus paleista maždaug 2029 m., tais pačiais metais ray Kurzweil vienas iš pirmaujančių pasaulio išradėjų, mąstytojų ir futuristų garsiai numatė dirbtinio intelekto, pasiekiančio žmogaus lygio intelektą, atsiradimą.

Teorija teigia, kad pasiekus tokio tipo intelektą, dirbtinis intelektas iš karto ir nuolat tobulės, kad greitai pralenktų žmogaus intelektą vadinamuoju superintelektu.

Kitas kalbėtojas Charlesas J. Simonas, įkūrėjas ir generalinis direktorius Ateities AI atskiroje sesijoje pareiškė: „AGI atsiradimas bus laipsniškas“, o „AGI neišvengiama ir ateis greičiau, nei dauguma galvoja, tai gali užtrukti porą metų“.

Net jei nuotaikos kiltų, erdvėje yra didelių kliūčių. Benas Goertzelis taip pat pripažino, kad norint pasiekti AGI, „mums reikia naujų idėjų, o ne tik išplėsti neuroninius tinklus“. Tai yra nuomonė, kuria dalijasi Gary Marcus, kuris yra žinomas kaip pareiškęs, kad „gilus mokymasis atsitrenkė į sieną“.

Kai kurie pagrindiniai iššūkiai kuriant AGI apima atlygio sistemos, kuri gali maksimaliai informuoti apie intelektą, kūrimą. Moraveco paradoksas atspindi dabartinę problemą, susijusią su AGI pasiekimu mūsų dabartinėmis technologijomis. Šis paradoksas teigia, kad adaptacijas, kurios yra intuityvios vienerių metų vaikui, pavyzdžiui, mokymasis vaikščioti ir imituojamos tikrovės, yra daug sunkiau programuojamos AI, nei tai, ką žmonės suvokia kaip sudėtingą.

Žmonėms tai yra priešinga – norint įvaldyti šachmatus ar vykdyti sudėtingas matematines formules, gali prireikti viso gyvenimo, tačiau tai yra dvi gana paprastos užduotys siauroms AI.

Vienas iš šio paradokso sprendimų gali būti evoliucinis mokymasis, dar žinomas kaip evoliuciniai algoritmai. Tai iš esmės leidžia AI ieškoti sudėtingų sprendimų, imituojant biologinės evoliucijos procesą.

Atskirame klausimuose ir atsakymuose Benas Goertzelis teigė, kad „AGI nėra neišvengiama, bet labai tikėtina“. Tai yra ta pati išvada, prie kurios priėjau ir aš, bet riba tarp neišvengiamybės ir tikimybės neryški.

Konferencijos metu buvo pristatyta daug pranešimų, vienas iš svarbiausių diskutuotų pranešimų buvo Polinominiai funkciniai: bendroji sąveikos teorija David Spivak iš Topos instituto Berkeley, Kalifornijoje ir Nelsonas Niu iš Vašingtono universiteto Sietle, WA. Šiame darbe aptariama matematinė kategorija, vadinama Poly, kuri gali turėti įtakos būsimai AI krypčiai, kai kalbama apie intymius santykius su dinaminiais procesais, sprendimų priėmimą ir duomenų saugojimą bei transformavimą. Dar reikia pažiūrėti, kaip tai paveiks AGI tyrimus, tačiau tai gali būti vienas iš trūkstamų komponentų, dėl kurių galėtume pasiekti AGI.

Žinoma, buvo ir kitų straipsnių, kurie buvo labiau spekuliatyvūs, pavyzdžiui, „Mohammadreza Alidoust“ „Mohammadreza Alidoust“ „Mohammadreza Alidoust“ „Visapusio AGI agentų IQ apibrėžimo link“. Idėja yra sukurti an alternatyvus būdas išmatuoti išmaniųjų sistemų intelekto lygį, IQ testo tipas, skirtas AGI agentams matuoti skaičiavimo būdu.

Dvi žinomos įmonės, galinčios padaryti proveržį šioje pagrindinėje technologijoje, yra „OpenAI“ ir „DeepMind“, kurių abiejų nebuvo. Gali būti, kad baiminamasi, kad dirbtinio intelekto bendruomenė į AGI nežiūri rimtai, tačiau tai yra dvi bendrovės, kurios greičiausiai pasieks pirmąjį proveržį šioje srityje. Tai ypač aktualu, nes OpenAI nurodyta misija yra atlikti esminius, ilgalaikius tyrimus siekiant sukurti saugų AGI.

Nors konferencijoje nebuvo atskleista jokių didelių revoliucinių laimėjimų, akivaizdu, kad AGI kelia susirūpinimą daugeliui tyrinėtojų ir į tai AI bendruomenė turėtų skirti daugiau dėmesio. Juk an AGI gali būti sprendimas išspręsti daugybę žmonijos egzistencinių grėsmių.