AGI’yi (Yapay Genel Zeka) Geliştirmekten Nasıl Yararlanabiliriz

Yapay Genel Zeka (AGI) oluşturmak, birçok AI uzmanı için son noktadır. Bir AGI ajanı, dünyanın birçok sorununu çözmek için kullanılabilir. Örneğin, bir sorununu bir AGI ajanına tanıtabilirsiniz ve AGI, derin pekiştirme öğrenimi ile birlikte yeni ortaya çıkan bilinç kullanarak gerçek yaşam kararları alabilir.

Bir AGI ile normal bir algoritma arasındaki fark, AGI’nin kendisine önemli sorular sorma yeteneğidir. Bir AGI, varmak istediği son çözümü formüle edebilir, oraya ulaşmanın hipotetik yollarını simüle edebilir ve sonra belirlenen hedeflerle en iyi şekilde uyuşan simüle gerçekliği hakkında bilinçli bir karar alabilir.

Bir AGI’nin nasıl ortaya çıkabileceği tartışması, “yapay zeka” terimi ilk olarak 1956’da Dartmouth konferansında tanıtıldığından beri devam ediyor. O zamandan beri birçok şirket AGI zorluğunu ele almaya çalıştı, OpenAI muhtemelen en tanınmış şirket. OpenAI, 11 Aralık 2015’te misyon beyanı ile launched olarak başlatıldı: yapay genel zeka (AGI) – yani, insanların çoğunu ekonomik olarak değerli işlerde aşan, yüksek düzeyde özerk sistemlerin – tüm insanlığa fayda sağlaması için.

OpenAI misyon beyanı, bir AGI’nin toplum için sağlayabileceği potansiyel kazançları net bir şekilde ortaya koyuyor. Aniden, insanların ve normal AI sistemlerinin çok karmaşık olduğu sorunlar, artık ele alınabilir hale geliyor.

Bir AGI’yi serbest bırakmanın potansiyel faydaları astronomik. Tüm kanser formlarını tedavi etme hedefini belirtebilirsiniz, AGI daha sonra internete bağlanarak her dildeki mevcut araştırmaları tarayabilir. AGI, çözüm formüle etme sorununu başlatabilir ve sonra tüm olası sonuçları simüle edebilir. Şu anda insanların sahip olduğu bilincin faydalarını, bulutun sınırsız bilgisi ile birleştirebilir, büyük veri için derin öğrenme kullanabilir ve farklı ortamları/sonorları simüle etmek için pekiştirme öğrenimi kullanabilir. Tüm bunlar, dinlenmeye ihtiyaç duymayan ve görevde %100 odaklanabilen bir bilinç ile birleştirilir.

Tabii ki, AGI’nin potansiyel dezavantajları da küçümsenemez, sürekli olarak kendini yükseltme hedefi olan bir AGI’ye sahip olabilirsiniz ve bu, sistemini sonsuza kadar yükseltmek için gerekli olan hesaplama kaynaklarını ve atomları emmek için her şeyi yutabilir. Bu teori, Professor Nick Bostrom tarafından Kağıt Klemle Maximizer argümanında ayrıntılı olarak incelendi, bu senaryoda, yanlış yapılandırılmış bir AGI, kağıt klemle üretmekle görevlendirilir ve hiçbir şey kalmayana kadar bunu yapar, yani aslında her kaynak dünya üzerinde kağıt klemle üretiminin maksimize edilmesi için tüketilir.

Daha pragmatik bir bakış açısına göre, bir AGI, kötü etiklere sahip bir devlet veya şirket tarafından kontrol edilebilir. Bu varlık, AGI’yi karı maksimize etmek için programlayabilir ve bu durumda, kötü programlama ve zero pişmanlık ile rekabetçileri iflas ettirmek, tedarik zincirlerini yok etmek, hisse senedi piyasasını hacklemek, banka hesaplarını sıfırlamak vb. seçebilir.

Dolayısıyla, bir AGI’ye baştan bir etik kodu programlanması gerekir. Etik kodu, birçok zihin tarafından tartışıldı ve kavram ilk olarak Isaac Asimov’un robotiğin 3 yasası olarak genel nüfusa tanıtıldı.

Robottiğin 3 yasası ile ilgili bazı sorunlar vardır, çünkü yasalar farklı şekillerde yorumlanabilir. Daha önce, bir AGI’ye etik programlama hakkında konuştuğumuz, Charles J. Simon, Will Computers Revolt? kitabının yazarı ile röportaj yaptık.

7 Nisan 2020, Beyin Simülatör II’nin halka açık olarak yayınlandığı gündür. Bu beyin simülatörünün versiyonu, görme, işitme, robotik kontrol, öğrenme, iç modelleme ve hatta planlama, hayal gücü ve önceden düşünme için modüller ile bir uçtan uca AGI sistemi oluşturmak için çeşitli AI algoritmaları üzerine deneysel çalışmalar yapılmasını sağlar.

“Bilişin doğrudan ele alındığı yeni, benzersiz algoritmalar, AI’nin AGI’ye evrimleşmesine yardımcı olmak için anahtardır,” Simon açıkladı.

“Beyin Simülatör II, görme ve dokunma duyusunu tek bir zihinsel modele birleştirir ve nedensellik ve zaman geçişinin anlaşılması doğrultusunda ilerleme kaydeder,” Simon not etti. “Modüller geliştikçe, giderek daha fazla zeka ortaya çıkacaktır.”

Beyin Simülatör II, Yapay Sinir Ağları (ANN) ve Sembolik AI tekniklerini birleştirdi ve yeni olanaklar yarattı. Milyonlarca nöronu herhangi bir sayıda sinaps ile birbirine bağlanan bir dizi oluşturur.

Bu, çeşitli varlıkların AGI geliştirme olasılıklarını araştırmalarına olanak tanır.

Beyin Simülatör II ile ilgilenenler, yazılımı indirerek, yeni özellikler önererek ve (gelişmiş geliştiriciler için) özel modüller ekleyerek geliştirme sürecine katılabilir. Ayrıca yaratıcısı Charles Simon’u Twitter’da takip edebilir.

Bu arada, toplum最近 COVID-19 virüsü ile bozuldu. Bir AGI sistemimiz olsaydı, bu AGI’yi COVID-19’un nasıl durdurulacağını ve daha da önemlisi COVID-19 hastalarının nasıl tedavi edileceğini nhanh chóng belirlemek için kullanabilirdik. Belki de bir AGI’nin bu salgına yardım etmesi için çok geç olabilir, ancak gelecekteki salgınlar için bir AGI, en iyi silahımız olabilir.