Làm thế nào chúng ta có thể được lợi từ việc 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 tạo ra giải pháp cuối cùng mà nó muốn đạt được, mô phỏng các cách giả định để đến đó, và sau đó đưa ra quyết định thông minh về thực tế ảo nào phù hợp nhất với mục tiêu đã đặt.

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 lẽ là công ty được công nhận nhất. OpenAI được thành lập 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 gọi là hệ thống tự động cao, vượt trội con người trong hầu hết công việc có giá trị kinh tế – mang lại lợi ích cho toàn nhân loại.

Tuyên bố sứ mệnh của OpenAI rõ ràng phác họa 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 đã 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 là chữa khỏi tất cả các dạng ung thư, AGI 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 tạo ra giải pháp, và sau đó mô phỏng tất cả kết quả có thể. 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, 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 tại tay.

Lợi ích tiềm năng 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 nuốt chửng mọi thứ trên đường đi để tối đa hóa tài nguyên tính toán và nguyên tử mà nó cần để nâng cấp hệ thống vĩnh viễn. Lý thuyết này đã được khám phá chi tiết bởi Giáo sư Nick Bostrom trong luận điểm Paperclip Maximizer, trong đó một AGI bị lỗi được chỉ đạo sản xuất kẹp giấy và làm như vậy cho đến khi không còn gì, буквально mọi tài nguyên trên trái đất đã bị 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 công ty 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 người và khái niệm này đã được giới thiệu 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 trước đây đã thảo luận về việc lập trình đạo đức vào AGI, trong phỏng vấn với Charles J. Simon, Tác giả của Will Computers Revolt?

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 tầm nhìn, thính giác, điều khiển robot, học tập, mô hình hóa nội bộ, và thậm chí lập kế hoạch, tưởng tượng và dự đoán.

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

“Brain Simulator II kết hợp tầm nhìn và chạm vào một mô hình tinh thần duy nhất và đang tiến bộ hướng tới sự hiểu biết về nguyên nhân và sự trôi qua của thời gian,” Simon lưu ý. “Khi các mô-đun được cải thiện, trí tuệ sẽ xuất hiện dần dần.”

Brain Simulator II đã bắc cầu giữa các mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và các kỹ thuật AI 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 các tính năng mới, và (cho các nhà phát triển tiên tiến) thậm chí thêm các 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 ngăn chặn sự lây lan của COVID-19, và quan trọng hơn, cách điều trị bệnh nhân COVID-19. Mặc dù có thể quá muộn để AGI giúp đỡ trong 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.