Splošna umetna inteligenca (AGI): definicija, kako deluje in primeri

Umetna splošna inteligenca (AGI) je teoretična oblika AI, ki lahko reši poljubno število hipotetičnih nalog z uporabo posplošenih človeških kognitivnih sposobnosti.

Kaj je umetna splošna inteligenca (AGI)?

Umetna splošna inteligenca (AGI) je veja teoretike umetna inteligenca (AI) raziskovalno delo za razvoj umetne inteligence s človeško ravnjo kognitivnih funkcij, vključno z zmožnostjo samoučenja. Vendar vsi raziskovalci umetne inteligence ne verjamejo, da je sploh mogoče razviti sistem AGI, področje pa je razdeljeno glede tega, kateri dejavniki sestavljajo in lahko natančno merijo "inteligenco".

Drugi izrazi za AGI vključujejo močno umetno inteligenco ali splošno umetno inteligenco. Te teoretične oblike umetne inteligence so v nasprotju s šibko umetno inteligenco ali ozko umetno inteligenco, ki lahko izvaja samo specifične ali specializirane naloge znotraj vnaprej določenega nabora parametrov. AGI bi bil sposoben avtonomno reševati vrsto kompleksnih problemov na različnih področjih znanja.

instagram viewer

Ključni zaključki

Splošna umetna inteligenca (AGI) je teoretično iskanje na področju raziskav umetne inteligence (AI), ki si prizadeva za razvoj AI s človeško kognitivno stopnjo.
AGI velja za močno umetno inteligenco (v primerjavi s šibko umetno inteligenco, ki lahko deluje le znotraj določenega nabora parametrov).
Močna umetna inteligenca, kot je AGI, bi se teoretično učila sama in bi bila sposobna samostojno izvajati splošno vrsto nalog.
Raziskave AGI se še vedno razvijajo in raziskovalci so razdeljeni glede pristopa(-ov), potrebnega(-ih) za doseganje AGI-ja in predvidenega časovnega načrta za njegovo morebitno ustvarjanje.

Kako deluje splošna umetna inteligenca (AGI).

Glede na to, da AGI ostaja teoretičen koncept, so mnenja o tem, kako bi ga lahko uresničili, različna. Po mnenju raziskovalcev umetne inteligence Bena Goertzela in Cassia Pennachina "splošna inteligenca ne pomeni popolnoma iste stvari za vse raziskovalce." vendar »Ohlapno rečeno« se AGI nanaša na »sisteme AI, ki imajo razumno stopnjo samorazumevanja in avtonomnega samonadzora ter imajo sposobnost reševanje različnih zapletenih problemov v različnih kontekstih in da se naučijo reševati nove probleme, za katere takrat niso vedeli. ustvarjanje."

Zaradi nejasne in razvijajoče se narave raziskav AI in koncepta AGI obstajajo različni teoretični pristopi k temu, kako bi ga lahko ustvarili. Nekatere od teh vključujejo tehnike, kot so nevronske mreže in globoko učenje, medtem ko druge metode predlagajo ustvarjanje obsežnih simulacij človeških možganov z uporabo računalniške nevroznanosti.

Umetna splošna inteligenca (AGI) vs. Umetna inteligenca (AI)

Medtem ko umetna inteligenca (AI) trenutno zajema široko paleto tehnologij in raziskovalnih poti, ki se ukvarjajo s stroji in računalniki kognicija, umetna splošna inteligenca (AGI) ali AI s stopnjo inteligence, ki je enaka človeški, ostaja teoretični koncept in raziskovalni cilj.

Raziskovalec umetne inteligence Peter Voss opredeljuje splošno inteligenco kot "sposobnost naučiti se česar koli (načeloma)." Po njegovih merilih bi morala biti sposobnost učenja AGI »avtonomna, ciljno usmerjen in zelo prilagodljiv.« AGI je na splošno konceptualiziran kot umetna inteligenca, ki se lahko ujema s kognitivno sposobnostjo ljudi, in je kategorizirana pod oznako močna AI. (Umetna super inteligenca [ASI] prav tako spada v kategorijo močne AI; vendar se nanaša na koncept AI, ki presega delovanje človeških možganov.)

Za primerjavo, večina umetne inteligence, ki je trenutno na voljo, bi bila kategorizirana kot šibka umetna inteligenca ali ozka umetna inteligenca, saj je bila razvita za osredotočanje na posebne naloge in aplikacije. Vendar je treba omeniti, da so lahko ti sistemi AI še vedno neverjetno zmogljivi in zapleteni, z aplikacijami, ki segajo od sistemov avtonomnih vozil do glasovno aktiviranih virtualnih pomočnikov; le zanašajo se na določeno stopnjo človeškega programiranja za usposabljanje in natančnost.

Primeri umetne splošne inteligence (AGI)

Ker AGI ostaja koncept in področje v razvoju, je sporno, ali obstajajo kakšni trenutni primeri AGI. Raziskovalci iz Microsofta v sodelovanju z OpenAI trdijo, da bi lahko GPT-4 »upravičeno obravnavali kot zgodnjo (še vedno nepopolno) različico umetnega splošnega obveščevalnega sistema (AGI).« To je posledica njegovega »obvladovanja jezika« in sposobnosti »reševanja novih in težkih nalog, ki obsegajo matematiko, kodiranje, vid, medicino, pravo, psihologija in več, ne da bi potrebovali kakršno koli posebno nagovarjanje« z zmogljivostmi, ki so »presenetljivo blizu zmogljivosti na človeški ravni«. Vendar Sam Altman, izvršni direktor podjetja ChatGPT, to pravi ChatGPT ni niti približno AGI modelu.

V prihodnosti bi lahko primeri aplikacij AGI vključevali napredne klepetalne robote in avtonomna vozila, obe področji, kjer bi bila potrebna visoka raven sklepanja in avtonomnega odločanja.

Vrste raziskav umetne splošne inteligence (AGI).

Računalniški znanstveniki in raziskovalci umetne inteligence še naprej razvijajo teoretične okvire in se ukvarjajo z nerešenim problemom AGI. Goertzel je opredelil več pristopov na visoki ravni, ki so se pojavili na področju raziskav AGI, in jih kategorizira na naslednji način:

Simbolično: Simbolni pristop k AGI drži prepričanje, da je simbolna misel "bistvo človeške splošne inteligence" in "točno tisto, kar nam omogoča najširše posploševanje."
Emergentist: Emergentistični pristop k AGI se osredotoča na idejo, da so človeški možgani v bistvu niz preprostih elementov (nevronov), ki se kompleksno samoorganizirajo kot odziv na izkušnje telesa. Po drugi strani pa bi lahko sledilo, da bi lahko podobna vrsta inteligence nastala iz ponovnega ustvarjanja podobne strukture.
Hibrid: Kot že ime pove, hibridni pristop k AGI vidi možgane kot hibridni sistem, v katerem je veliko različnih deli in principi delujejo skupaj, da ustvarijo nekaj, v čemer je celota večja od vsote deli. Pristopi hibridnih raziskav AGI se po naravi zelo razlikujejo.
Univerzalistični: Univerzalistični pristop k AGI se osredotoča na "matematično bistvo splošne inteligence" in idejo, da nekoč AGI je rešen na teoretičnem področju, načela, ki se uporabljajo za njegovo reševanje, je mogoče zmanjšati in uporabiti za ustvarjanje v resničnost.

Prihodnost splošne umetne inteligence (AGI)

Leto, ko nam bo uspelo doseči AGI (ali ga bomo sploh lahko ustvarili), je tema mnogih razprav. Več pomembnih računalniških znanstvenikov in podjetnikov verjame, da bo AGI ustvarjen v naslednjih nekaj desetletjih:

Louis Rosenberg, izvršni direktor in glavni znanstvenik Unanimous AI, je leta 2020 napovedal, da bo AGI dosežen do leta 2030.
Ray Kurzweil, Googlov direktor inženiringa in pionir tehnologije prepoznavanja vzorcev, verjame, da bo umetna inteligenca leta 2029 dosegla "človeško raven inteligence" in presegla človeško inteligenco za 2045.
Jürgen Schmidhuber, soustanovitelj in glavni znanstvenik pri NNAISENSE in direktor švicarskega laboratorija za umetno inteligenco IDSIA, ocenjuje AGI do leta 2050.

Vendar prihodnost AGI ostaja odprto vprašanje in stalna raziskava, pri čemer nekateri znanstveniki celo trdijo, da AGI ne more in ne bo nikoli realiziran. Raziskovalec umetne inteligence Goertzel je pojasnil, da je težko objektivno izmeriti napredek v smeri AGI, saj »obstaja veliko različnih poti do AGI, ki vključujejo integracijo različnih vrst podsistemov« in ni »temeljite in sistematične teorije AGI«. Precej, gre za »mešanico prekrivajočih se konceptov, okvirov in hipotez«, ki so »pogosto sinergistični in včasih medsebojni protislovno."

V intervjuju na temo prihodnosti AGI je Sara Hooker iz raziskovalnega laboratorija Cohere za AI dejala: »To je res filozofsko vprašanje. Torej je na nek način zelo težko biti na tem področju, ker smo znanstveno področje.«

Kaj je primer splošne umetne inteligence (AGI)?

Raziskovalci iz Microsofta in OpenAI trdijo, da bi lahko bil GPT-4 zgodnji, a nepopoln primer AGI. Ker AGI še ni v celoti dosežen, lahko prihodnji primeri njegove uporabe vključujejo situacije ki zahtevajo visoko raven kognitivnih funkcij, kot so sistemi avtonomnih vozil in napredni chatboti.

Kako daleč je umetna splošna inteligenca (AGI)?

Ker je umetna splošna inteligenca (AGI) še vedno teoretični koncept, so ocene o tem, kdaj bi lahko bila realizirana, različne. Nekateri raziskovalci umetne inteligence verjamejo, da je to nemogoče, medtem ko drugi trdijo, da je samo vprašanje desetletij, preden bo AGI postal resničnost.

Kakšna je razlika med umetno inteligenco (AI) in umetno splošno inteligenco (AGI)?

Umetna inteligenca zajema široko paleto trenutnih tehnologij in raziskovalnih poti na področju računalništva, ki se večinoma štejejo za šibko ali ozko umetno inteligenco. Nasprotno pa raziskovalci na področju AGI delajo na razvoju močne umetne inteligence, ki se lahko kosa z inteligenco ljudi.

Ali je umetna splošna inteligenca (AGI) pametnejša od ljudi?

Večina raziskovalcev opredeljuje AGI kot raven inteligence, ki je enaka človeškim zmogljivostim možgani, medtem ko je umetna super inteligenca (ASI) izraz, pripisan AI, ki lahko preseže človeško inteligenca.

Katerega leta bo AGI v celoti razvit?

Raziskovalci imajo različna mnenja o tem, kdaj verjamejo, da je AGI mogoče doseči, nekateri napovedujejo njegovo vzpostavitev takoj od leta 2030 do 2050, nekateri pa menijo, da je to naravnost nemogoče.

Spodnja črta

Koncepti AI in AGI že dolgo zajamejo človeško domišljijo, zgodbe in znanstvena fantastika pa polnijo raziskave idej. Pred kratkim so znanstveniki trdili, da celo mitologija, ki sega vse do stare Grčije, odraža naše navdušenje nad umetnim življenjem in inteligenco.

Trenutno obstaja veliko različnih pristopov k ustvarjanju umetne inteligence, ki lahko razmišlja in se uči sama ter uporablja svojo inteligenco zunaj meja predhodno določenega obsega nalog. Zaradi teoretične in večplastne narave te raziskave je težko reči, če in kdaj bo AGI mogoče doseči. Če pa postane resničnost, je nekaj gotovo: imelo bo temeljne in obsežne vplive na naše tehnologije, sisteme in industrije.