Umělá obecná inteligence (AGI): Definice, jak to funguje a příklady

Co je to umělá všeobecná inteligence (AGI)?

Umělá všeobecná inteligence (AGI) je odvětvím teorie umělá inteligence (AI) výzkum pracující na vývoji umělé inteligence s lidskou úrovní kognitivních funkcí, včetně schopnosti samouky. Ne všichni výzkumníci AI se však domnívají, že je vůbec možné vyvinout systém AGI a pole je rozděleno na to, jaké faktory tvoří a dokážou přesně měřit „inteligenci“.

Další termíny pro AGI zahrnují silnou AI nebo obecnou AI. Tyto teoretické formy umělé inteligence jsou v kontrastu se slabou nebo úzkou umělou inteligencí, které jsou schopny provádět pouze specifické nebo specializované úkoly v rámci předem definovaného souboru parametrů. AGI by bylo schopno autonomně řešit řadu složitých problémů v různých oblastech znalostí.

Jak funguje umělá obecná inteligence (AGI).

Vzhledem k tomu, že AGI zůstává teoretickým konceptem, názory na to, jak by mohl být nakonec realizován, se liší. Podle výzkumníků AI Bena Goertzela a Cassio Pennachina „‚obecná inteligence‘ neznamená pro všechny výzkumníky přesně to samé. Nicméně, „volně řečeno,“ AGI odkazuje na „systémy umělé inteligence, které mají přiměřený stupeň sebepochopení a autonomní sebekontroly a mají schopnost řešit různé složité problémy v různých kontextech a naučit se řešit nové problémy, o kterých v době svého vzniku nevěděli. stvoření."

Vzhledem k mlhavé a vyvíjející se povaze výzkumu AI a konceptu AGI existují různé teoretické přístupy k tomu, jak by mohla být vytvořena. Některé z nich zahrnují techniky, jako jsou neuronové sítě a hluboké učení, zatímco jiné metody navrhují vytváření rozsáhlých simulací lidského mozku pomocí výpočetní neurovědy.

Umělá všeobecná inteligence (AGI) vs. umělá inteligence (AI)

Zatímco umělá inteligence (AI) v současné době zahrnuje širokou škálu technologií a výzkumných směrů, které se zabývají stroji a počítači kognice, umělá všeobecná inteligence (AGI) nebo AI s úrovní inteligence, která se rovná lidské, zůstává teoretickým konceptem a výzkumný cíl.

Výzkumník AI Peter Voss definuje obecnou inteligenci jako „schopnost naučit se cokoli (v principu). Podle jeho kritérií by schopnost učení AGI musela být „autonomní, cílené a vysoce adaptivní.“ AGI je obecně konceptualizováno jako AI, která má schopnost odpovídat kognitivní kapacitě lidí a je kategorizována pod nálepkou silné AI. (Umělá super inteligence [ASI] také patří do kategorie silné umělé inteligence; odkazuje však na koncept AI, který převyšuje funkce lidského mozku.)

Pro srovnání, většina AI dostupných v tomto bodě by byla kategorizována jako slabá AI nebo úzká AI, protože byla vyvinuta tak, aby se soustředila na konkrétní úkoly a aplikace. Stojí však za zmínku, že tyto systémy umělé inteligence mohou být stále neuvěřitelně výkonné a složité, s aplikacemi od autonomních systémů vozidel po hlasově aktivované virtuální asistenty; pouze spoléhají na určitou úroveň lidského programování pro výcvik a přesnost.

Příklady umělé obecné inteligence (AGI)

Protože AGI zůstává rozvíjejícím se konceptem a oborem, je diskutabilní, zda existují nějaké současné příklady AGI. Výzkumníci z Microsoftu v tandemu s OpenAI tvrdí, že GPT-4 „by mohlo být rozumně považováno za ranou (přesto stále neúplnou) verzi umělého generála. zpravodajský systém (AGI). To je způsobeno jeho „ovládáním jazyka“ a schopností „řešit nové a obtížné úkoly, které zahrnují matematiku, kódování, vidění, medicínu, právo, psychologie a další, aniž by bylo zapotřebí zvláštního nabádání“ se schopnostmi, které se „nápadně blíží výkonnosti na lidské úrovni“. Nicméně Sam Altman, generální ředitel společnosti ChatGPT, říká to ChatGPT není ani zdaleka modelem AGI.

V budoucnu by příklady aplikací AGI mohly zahrnovat pokročilé chatboty a autonomní vozidla, obě domény, ve kterých by byla vyžadována vysoká úroveň uvažování a autonomního rozhodování.

Typy výzkumu umělé obecné inteligence (AGI).

Počítačoví vědci a výzkumníci umělé inteligence pokračují ve vývoji teoretických rámců a pracují na nevyřešeném problému AGI. Goertzel definoval několik přístupů na vysoké úrovni, které se objevily v oblasti výzkumu AGI, a kategorizuje je takto:

• Symbolický: Symbolický přístup k AGI zastává názor, že symbolické myšlení je „klíčem lidské obecné inteligence“ a „přesně tím, co nám umožňuje nejširší zobecnění“.
• Emergentista: Emergentistický přístup k AGI se zaměřuje na myšlenku, že lidský mozek je v podstatě soubor jednoduchých prvků (neuronů), které se samy komplexně organizují v reakci na zkušenost těla. Na druhé straně by mohlo následovat, že podobný typ inteligence může vzniknout z opětovného vytvoření podobné struktury.
• Hybridní: Jak název napovídá, hybridní přístup k AGI vidí mozek jako hybridní systém, ve kterém se mnoho liší části a principy spolupracují na vytvoření něčeho, v čem je celek větší než jeho součet díly. Hybridní výzkum AGI se přirozeně ve svých přístupech velmi liší.
• Univerzalista: Univerzalistický přístup k AGI se soustředí na „matematickou podstatu obecné inteligence“ a myšlenku, že jednou AGI je řešeno v teoretické oblasti, principy použité k jeho řešení lze zmenšit a použít k jeho vytvoření realita.
  

Budoucnost umělé obecné inteligence (AGI)

Rok, kdy budeme schopni dosáhnout AGI (nebo zda jej vůbec budeme schopni vytvořit), je tématem mnoha diskusí. Několik významných počítačových vědců a podnikatelů věří, že AGI bude vytvořeno během několika příštích desetiletí:

• Louis Rosenberg, generální ředitel a hlavní vědec společnosti Unanimous AI, předpověděl v roce 2020, že AGI bude dosaženo do roku 2030.
• Ray Kurzweil, ředitel inženýrství společnosti Google a průkopník technologie rozpoznávání vzorů, věří, že AI dosáhne „lidské úrovně inteligence“ v roce 2029 a překoná lidskou inteligenci 2045.
• Jürgen Schmidhuber, spoluzakladatel a hlavní vědec NNAISENSE a ředitel švýcarské AI laboratoře IDSIA, odhaduje AGI kolem roku 2050.

Budoucnost AGI však zůstává otázkou s otevřeným koncem a probíhajícím výzkumem, přičemž někteří vědci dokonce tvrdí, že AGI nemůže a nikdy nebude realizováno. Výzkumník AI Goertzel vysvětlil, že je obtížné objektivně měřit pokrok směrem k AGI, protože „existuje mnoho různých cesty k AGI, zahrnující integraci různých druhů subsystémů“ a neexistuje žádná „důkladná a systematická teorie AGI“. Spíše, je to „spleť překrývajících se konceptů, rámců a hypotéz“, které jsou „často synergické a někdy vzájemně rozporuplné.”

V rozhovoru na téma budoucnosti AGI řekla Sara Hooker z výzkumné laboratoře Cohere pro AI: „Je to skutečně filozofická otázka. Takže v některých ohledech je velmi těžké být v tomto oboru, protože jsme vědecký obor.“

Sečteno a podtrženo

Koncepty AI a AGI již dlouho zachycují lidskou představivost a zkoumání myšlenek je plné příběhů a sci-fi. Nedávno vědci tvrdili, že dokonce i mytologie pocházející z dávného Řecka odráží naši fascinaci umělým životem a inteligencí.

V současné době existuje mnoho různých přístupů k vytváření umělé inteligence, která dokáže myslet a učit se sama za sebe a uplatnit svou inteligenci mimo hranice dříve specifikovaného rozsahu úkolů. Vzhledem k teoretické a mnohostranné povaze tohoto výzkumu je obtížné říci, zda a kdy by bylo možné dosáhnout AGI. Pokud se však stane realitou, jedna věc je jistá: bude mít zásadní a široký dopad na naše technologie, systémy a průmyslová odvětví.