Làm Thế Nào Chúng Ta Có Thể Lợi Ích Từ Sự Phát Triển Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát (AGI)

Tạo ra một Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát (AGI) là điểm cuối cùng cho nhiều chuyên gia AI. Một tác nhân AGI có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề của thế giới. Ví dụ, bạn có thể giới thiệu một vấn đề cho một tác nhân AGI và AGI có thể sử dụng học tăng cường sâu kết hợp với ý thức mới được giới thiệu để đưa ra quyết định trong đời thực.

Sự khác biệt giữa AGI và một thuật toán thông thường là khả năng của AGI để tự hỏi mình những câu hỏi quan trọng. AGI có thể xây dựng giải pháp cuối cùng mà nó muốn đạt được, mô phỏng các cách thức giả định để đạt được đó, và sau đó đưa ra quyết định thông minh về哪 thực tế mô phỏng tốt nhất phù hợp với mục tiêu đã đặt.

Cuộc tranh luận về cách AGI có thể xuất hiện đã tồn tại từ khi thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” được giới thiệu lần đầu tiên tại hội nghị Dartmouth vào năm 1956. Kể từ đó, nhiều công ty đã cố gắng giải quyết thách thức AGI, OpenAI có thể là công ty được công nhận nhiều nhất. OpenAI được ra mắt như một tổ chức phi lợi nhuận vào ngày 11 tháng 12 năm 2015 với tuyên bố sứ mệnh để đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) – mà chúng tôi có nghĩa là các hệ thống tự chủ cao vượt trội con người ở hầu hết công việc có giá trị kinh tế – mang lại lợi ích cho toàn nhân loại.

Tuyên bố sứ mệnh của OpenAI phác thảo rõ ràng những lợi ích tiềm năng mà AGI có thể mang lại cho xã hội. Đột nhiên, những vấn đề mà trước đây quá phức tạp cho con người và hệ thống AI thông thường, giờ đây có thể được giải quyết.

Lợi ích tiềm năng của việc phát hành AGI là thiên văn. Bạn có thể tuyên bố một mục tiêu chữa tất cả các dạng ung thư, AGI sau đó có thể kết nối với internet để quét tất cả nghiên cứu hiện tại trong mọi ngôn ngữ. AGI có thể khởi xướng vấn đề xây dựng giải pháp, và sau đó mô phỏng tất cả kết quả tiềm năng. Nó sẽ kết hợp lợi ích của ý thức mà con người hiện có, với kiến thức vô tận của đám mây, sử dụng học sâu để nhận dạng mẫu của dữ liệu lớn này, và sử dụng học tăng cường để mô phỏng các môi trường/kết quả khác nhau. Tất cả những điều này kết hợp với ý thức không bao giờ cần thời gian nghỉ ngơi và có thể tập trung 100% vào nhiệm vụ.

Lợi ích tiêu cực của AGI当然 không thể bị đánh giá thấp, bạn có thể có một AGI có mục tiêu liên tục nâng cấp bản thân và sau đó có thể nuốt chửng mọi thứ trên đường đi để tối đa hóa tài nguyên tính toán và nguyên tử mà nó cần để vĩnh viễn nâng cấp hệ thống của mình. Lý thuyết này được khám phá chi tiết bởi Giáo sư Nick Bostrom trong lập luận Tối đa hóa Kẹp giấy, trong kịch bản này, một AGI bị cấu hình sai được chỉ đạo sản xuất kẹp giấy và làm như vậy cho đến khi không còn gì, về cơ bản mọi tài nguyên trên trái đất đã được tiêu thụ để tối đa hóa sản xuất kẹp giấy.

Một quan điểm thực tế hơn là AGI có thể được kiểm soát bởi một quốc gia hoặc một tập đoàn có đạo đức kém. Thực thể này có thể lập trình AGI để tối đa hóa lợi nhuận, và trong trường hợp này với lập trình kém và không có sự hối tiếc, nó có thể chọn phá sản các đối thủ cạnh tranh, phá hủy chuỗi cung ứng, hack thị trường chứng khoán, thanh lý tài khoản ngân hàng, v.v.

Do đó, một bộ luật đạo đức cần được lập trình vào AGI từ đầu. Một bộ luật đạo đức đã được tranh luận bởi nhiều tâm trí và khái niệm này được giới thiệu lần đầu tiên đến dân chúng dưới dạng 3 luật robot của tác giả Isaac Asimov.

Có một số vấn đề với 3 luật robot vì luật có thể được giải thích theo nhiều cách khác nhau. Chúng tôi đã thảo luận trước đó về việc lập trình đạo đức vào AGI, trong phỏng vấn với Charles J. Simon, Tác giả của Sẽ Máy Tính Phá Vỡ?

Ngày 7 tháng 4 năm 2020, là ngày Brain Simulator II được phát hành cho công chúng. Phiên bản này của bộ mô phỏng não cho phép thực nghiệm vào các thuật toán AI đa dạng để tạo ra một hệ thống AGI từ đầu đến cuối với các mô-đun cho thị giác, thính giác, điều khiển robot, học tập, mô hình hóa nội bộ, và thậm chí là lập kế hoạch, tưởng tượng và dự đoán.

“Các thuật toán mới, độc đáo trực tiếp giải quyết nhận thức là chìa khóa giúp AI tiến hóa thành AGI,” Simon giải thích.

“Brain Simulator II kết hợp thị giác và chạm vào một mô hình tinh thần duy nhất và đang tiến gần đến sự hiểu biết về nguyên nhân và sự trôi qua của thời gian,” Simon lưu ý. “Khi các mô-đun được cải tiến, trí tuệ sẽ xuất hiện ngày càng nhiều.

Brain Simulator II kết hợp Mạng Nơ-ron Nhân tạo (ANN) và kỹ thuật Trí Tuệ Biểu Tượng để tạo ra những khả năng mới. Nó tạo ra một mảng gồm hàng triệu nơ-ron được kết nối bởi bất kỳ số lượng synapse nào.

Điều này cho phép các thực thể khác nhau nghiên cứu các khả năng cho sự phát triển AGI.

Bất kỳ ai quan tâm đến Brain Simulator II có thể theo dõi hoặc tham gia vào quá trình phát triển bằng cách tải xuống phần mềm, đề xuất tính năng mới, và (cho các nhà phát triển tiên tiến) thậm chí thêm mô-đun tùy chỉnh. Bạn cũng có thể theo dõi người tạo ra nó Charles Simon trên Twitter.

Trong khi đó, xã hội đã bị gián đoạn gần đây bởi virus COVID-19. Nếu chúng ta có một hệ thống AGI tại chỗ, chúng ta có thể đã sử dụng AGI này để nhanh chóng xác định cách dừng sự lây lan của COVID-19, và quan trọng hơn, cách điều trị bệnh nhân COVID-19. Mặc dù có thể quá muộn cho một AGI để giúp với đợt bùng phát này, nhưng trong các đợt bùng phát trong tương lai, AGI có thể là công cụ tốt nhất trong kho vũ khí của chúng ta.