Jakie korzyści możemy zyskać na rozwoju sztucznej inteligencji ogólnej (AGI)

Stworzenie sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) jest ostatecznym punktem końcowym dla wielu specjalistów AI. Agenta AGI można by wykorzystać do rozwiązania niezliczonej liczby problemów świata. Na przykład możesz przedstawić problem agentowi AGI, z którego AGI może skorzystać nauka głębokiego wzmacniania w połączeniu z nowo wprowadzoną, wyłaniającą się świadomością, aby podejmować decyzje w prawdziwym życiu.

Różnica między AGI a zwykłym algorytmem polega na tym, że AGI może zadawać sobie ważne pytania. AGI może sformułować rozwiązanie końcowe, do którego chce dojść, symulować hipotetyczne sposoby dotarcia do niego, a następnie podjąć świadomą decyzję, która symulowana rzeczywistość najlepiej odpowiada wyznaczonym celom.

Debata na temat tego, w jaki sposób może powstać AGI, toczy się od czasu, gdy na konferencji w Dartmouth w 1956 roku po raz pierwszy przedstawiono termin „sztuczna inteligencja”. Od tego czasu wiele firm próbowało stawić czoła wyzwaniu AGI, a OpenAI jest prawdopodobnie najbardziej rozpoznawalną firmą. OpenAI zostało uruchomione jako organizacja non-profit 11 grudnia 2015 r opis misji jest zapewnienie, że sztuczna inteligencja ogólna (AGI) – przez którą rozumiemy wysoce autonomiczne systemy, które przewyższają ludzi w najbardziej wartościowej ekonomicznie pracy – przyniosła korzyści całej ludzkości.

Misja OpenAI jasno określa potencjalne korzyści, jakie AGI może zaoferować społeczeństwu. Nagle można rozwiązać problemy, które były zbyt skomplikowane dla ludzi i zwykłych systemów sztucznej inteligencji.

Potencjalne korzyści z wypuszczenia AGI są astronomiczne. Można określić cel wyleczenia wszystkich form raka, a następnie AGI może połączyć się z Internetem i przeskanować wszystkie aktualne badania w każdym języku. AGI może zainicjować problem formułowania rozwiązań, a następnie symulować wszystkie potencjalne wyniki. Byłoby to połączenie korzyści wynikających ze świadomości, jaką obecnie posiadają ludzie, z nieskończoną wiedzą o chmurze, wykorzystanie głębokiego uczenia się do rozpoznawania wzorców tych dużych zbiorów danych oraz wykorzystanie uczenia się przez wzmacnianie do symulowania różnych środowisk/wyników. Wszystko to w połączeniu ze świadomością, która nigdy nie wymaga odpoczynku i może być w 100% skupiona na zadaniu.

Oczywiście nie można przecenić potencjalnych wad AGI. Można mieć AGI, którego celem jest ciągłe ulepszanie samego siebie, a następnie może połknąć wszystko na swojej drodze, aby zmaksymalizować zasoby obliczeniowe i atomy potrzebne do nieustannej aktualizacji swojego systemu. Teorię tę szczegółowo zbadał m.in Profesor Nick Bostrom w argumencie dotyczącym maksymalizacji spinaczaw tym scenariuszu źle skonfigurowany AGI otrzymuje polecenie produkcji spinaczy i robi to, dopóki nic nie zostanie, dosłownie wszystkie zasoby na ziemi zostały zużyte, aby zmaksymalizować produkcję spinaczy.

Bardziej pragmatyczny punkt widzenia jest taki, że AGI może być kontrolowana przez zbójeckie państwo lub korporację o złej etyce. Podmiot ten mógłby zaprogramować AGI tak, aby maksymalizował zyski, a w tym przypadku przy złym zaprogramowaniu i zerowych wyrzutach sumienia mógłby zdecydować się na bankructwo konkurentów, zniszczenie łańcuchów dostaw, włamanie na giełdę, likwidację rachunków bankowych itp.

Dlatego też od samego początku w AGI należy zaprogramować kodeks etyczny. Wiele umysłów debatowało nad kodeksem etycznym, a koncepcja ta została po raz pierwszy przedstawiona ogółowi społeczeństwa w formie 3 prawa robotyki autorstwa Isaaca Asimova.

Istnieją pewne problemy z trzema prawami robotyki, ponieważ można je interpretować na różne sposoby. Wcześniej omawialiśmy etykę programowania w AGI w naszym wywiad z Charlesem J. Simonem, autorem książki Will Computers Revolt?

7 kwietnia 2020 r. to dzień premiery Brain Simulator II. Ta wersja symulatora mózgu umożliwia eksperymentowanie z różnymi algorytmami sztucznej inteligencji w celu stworzenia kompleksowego systemu AGI z modułami wzroku, słuchu, sterowania robotycznego, uczenia się, modelowania wewnętrznego, a nawet planowania, wyobraźni i przezorności.

„Nowe, unikalne algorytmy bezpośrednio zajmujące się procesami poznawczymi są kluczem do pomocy w ewolucji sztucznej inteligencji w AGI” Szymon wyjaśnia.

„Brain Simulator II łączy wzrok i dotyk w jeden model mentalny i czyni postęp w kierunku zrozumienia przyczynowości i upływu czasu” zauważa Szymon. „W miarę ulepszania modułów będzie pojawiać się coraz więcej inteligencji”.

Brain Simulator II połączył techniki sztucznych sieci neuronowych (ANN) i symbolicznej sztucznej inteligencji, aby stworzyć nowe możliwości. Tworzy układ milionów neuronów połączonych ze sobą dowolną liczbą synaps.

Umożliwia to różnym podmiotom badanie możliwości rozwoju AGI.

Każdy zainteresowany Symulator mózgu II może śledzić lub uczestniczyć w procesie rozwoju poprzez pobieranie oprogramowania, sugerując nowe funkcje i (w przypadku zaawansowanych programistów) nawet dodając niestandardowe moduły. Można także śledzić jego twórcę Charles Simon na Twitterze.

W międzyczasie społeczeństwo zostało ostatnio zakłócone przez wirusa Covid-19. Gdybyśmy mieli wdrożony system AGI, moglibyśmy go wykorzystać do szybkiego określenia, jak zatrzymać rozprzestrzenianie się COVID-19, a co ważniejsze, jak leczyć pacjentów z Covid-19. Chociaż może być już za późno, aby AGI pomogła w walce z tą epidemią, w przypadku przyszłych epidemii AGI może okazać się najlepszym narzędziem w naszym arsenale.