Что такое общий искусственный интеллект AGI?

Говоря о размытии границ между человеком и машиной, мы подразумеваем искусственный общий интеллект (AGI). В отличие от своего аналога, узкого искусственного интеллекта (ANI), который представляет собой использование ИИ для решения отдельных проблемных утверждений, AGI представляет собой искусственный интеллект, который может понимать, изучать и применять знания так, что практически невозможно отличить от человека.

AGI пока остается лишь теорией, но перспектива того, что искусственный интеллект сможет полностью заменить человеческий вклад и суждения, естественно, вызвала большой интерес у исследователей, технологов и ученых, стремящихся воплотить концепцию AGI в реальность.

Еще одно направление преобладающих исследований касается изучения осуществимости и последствий использования AGI и ANI в мире, который все больше регулируется возможностями ИИ.

Действительно, хотя ANI уже преобразовал различные отрасли, потенциал AGI выходит далеко за рамки. Представьте себе мир, в котором машины могут не только помогать людям в их задачах, но и заранее понимать движущие силы конкретных задач, предсказывать результаты и автономно создавать инновационные решения для достижения оптимальных результатов. Этот сдвиг парадигмы может произвести революцию в здравоохранении, образовании, транспорте и бесчисленном множестве других областей.

Почему AGI эффективен?

В отличие от ANI, AGI не ограничивается заранее запрограммированными задачами или заранее определенными ответами в рамках ограниченной области. Вместо этого он имеет потенциал генерировать и применять знания в различных контекстах.

Представьте себе беспилотный автомобиль, работающий на AGI. Он может забрать пассажира с вокзала, а также персонализировать поездку с помощью индивидуальных рекомендаций по пит-стопам, экскурсионным маршрутам или навигации по незнакомым дорогам для прибытия в желаемое место назначения. И поскольку это машина, AGI не будет испытывать усталости и продолжит обучаться и совершенствоваться с экспоненциальной скоростью.

В примере показаны некоторые интересные особенности AGI, в том числе:

Способность к обучению: AGI может учиться на опыте и улучшать свою производительность с течением времени без согласованных усилий со стороны программистов-людей по выполнению дополнительного обучения наборов данных. Это обучение не ограничивается конкретными задачами, а вместо этого охватывает широкий спектр действий.

Навыки решения проблем: AGI может решать сложные проблемы, применяя логические рассуждения так же, как это делает человек. Это включает рассмотрение нетрадиционных переменных, таких как эмоциональное воздействие, что может выделить еще более широкий спектр потенциальных результатов.

Адаптивность: ИИ может адаптироваться к новым ситуациям и условиям без явного программирования, что означает, что он может процветать в динамичных и непредсказуемых условиях.

Понимание и интерпретация: ИИ способен понимать естественный язык, абстрактные концепции и эмоциональные нюансы, что позволяет осуществлять сложное взаимодействие человека и машины.

На заметку: Временные метки блокчейна могут служить юридической памятью для систем AGI, позволяя будущим проверкам точно определять, что именно знал AGI и когда.

В настоящее время AGI является научно-фантастической версией AI. Однако, хотя эта концепция все еще остается теоретической, ее потенциал делает AGI научно-фантастическим эквивалентом искусственного интеллекта.

Хотя существующие модели формата ChatGPT, постоянно развиваются и совершенствуются с каждым днем, путь к воплощению AGI в жизнь предполагает преодоление значительных технических проблем, среди которых:

• Определение технологического стека: Чисто гипотетическая природа AGI делает чрезвычайно сложным, если не вообще невозможным, определение точного характера технологического стека, необходимого для практической реализации.
• Нейронные сети: Достижения в области глубокого обучения продвинули эту область вперед, но для создания AGI также потребуются специализированные нейронные сети, которые имитируют структуру человеческого мозга для обработки информации и добавления уровня эмоций и нюансов.
• Обработка естественного языка (NLP): необходимы значительные достижения в области NLP, чтобы машины могли лучше понимать и генерировать человеческий язык, включая нюансы, эмоции и сложности. Это включает в себя более сложный анализ синтаксиса языка, семантики и контекста, который все еще развивается в традиционных моделях машинного обучения, использующих NLP.
• Обучение с подкреплением: использование механизмов, основанных на вознаграждении, для обучения машин принятию решений позволит AGI обучаться оптимальному поведению методом проб и ошибок.

Несмотря на достигнутые успехи, создание AGI, способного мыслить как человек, остается недостижимой целью.

На заметку: DeepMind предупреждает, что не все риски ИИ исходят от самих машин — некоторые начинаются с того, что люди неправильно их используют. В своей статье под названием «Подход к технической безопасности и защите ИИ» DeepMind выделяет четыре основные угрозы: неправильное использование (злоумышленники используют ИИ для нанесения вреда), несогласованность (ИИ сознательно идет против намерений своего разработчика), ошибки (ИИ причиняет вред, не осознавая этого) и структурные риски (сбои, возникающие в результате сложных взаимодействий между людьми, организациями или системами).

Вопрос о том, может ли AGI мыслить как человек, затрагивает самую суть человеческого познания. Человеческое мышление характеризуется сознанием, эмоциональной глубиной, креативностью и субъективностью. Хотя AGI может имитировать определенные аспекты человеческого мышления, воспроизведение полного спектра человеческого познания является сложной задачей.

Некоторые аспекты человеческого познания особенно трудно поддаются имитации:

• Сознание и самосознание: Одной из определяющих черт человеческого мышления является сознание, осознание себя и своего окружения. AGI, каким бы сложным он ни был, не обладает присущей человеку способностью к интроспекции. ИИ работает на основе базового набора алгоритмов и сложных, усвоенных шаблонов, без какой-либо субъективности или подлинных эмоций.
• Эмоциональный интеллект: люди испытывают широкий спектр эмоций, которые влияют на их решения, поведение и взаимодействия. Хотя AGI можно научить распознавать и реагировать на такие эмоции, отсутствие подлинного эмоционального опыта означает, что он не может полностью воспроизвести эти эмоции. Эмоциональный интеллект у людей включает в себя эмпатию, сострадание и моральные соображения — элементы, которые сложно закодировать в машинах.
• Творчество и инновации: Творчество подразумевает генерацию новых идей и решений, часто посредством интуитивных скачков и образного мышления. AGI может имитировать творчество, комбинируя существующие знания новыми способами, но ему не хватает внутренней мотивации и субъективного понимания, которые движут человеческими инновациями. Истинное творчество проистекает из эмоциональных переживаний, личных размышлений и культурных контекстов, которые AGI не может аутентично воспроизвести.

Лакмусовой бумажкой для AGI является его способность целостно воспроизводить человеческий опыт. При реализации потенциальные выгоды огромны и распространяются на различные отрасли, порождая различные аспекты повседневной жизни.

Несмотря на свои ограничения, AGI все чаще рассматривается как сила, несущая добро в различных отраслях, включая:

Здравоохранение: AGI может помочь в диагностике заболеваний, разработке индивидуальных планов лечения и прогнозировании индивидуальных результатов лечения, используя обширный массив базовых данных обучения.

Образование: Он может обеспечить индивидуальный опыт обучения, репетиторство и поддержку академических исследований. AGI может адаптироваться к индивидуальным стилям и темпам обучения, улучшая результаты обучения.

Экономика: может оптимизировать финансовые модели, предсказывать рыночные тенденции и повышать производительность. Может анализировать экономические данные для прогнозирования рыночных тенденций и принятия инвестиционных решений.

Науки об окружающей среде: AGI может анализировать климатические данные, моделировать воздействие на окружающую среду и предлагать устойчивые решения.

Кроме того, потенциал AGI распространяется на такие области, как транспорт, связь и развлечения, открывая новые горизонты для инноваций.

На заметку: Некоторые футуристы полагают, что системы AGI в конечном итоге смогут автономно договариваться друг с другом, используя смарт-контракты на основе блокчейна — заключая соглашения, обмениваясь данными или даже совместно разрабатывая решения без вмешательства человека.

Развитие AGI поднимает важные этические и социальные вопросы.

Несмотря на всю мощь AGI, его безопасное использование требует тщательного подхода, что побудило к созданию некоммерческих обществ, таких как Общество AGI

Основные проблемы для решения

Безопасность: обеспечение работы AGI в безопасных и контролируемых параметрах для предотвращения непреднамеренных последствий. Это включает в себя надежное тестирование и введение нормативных рамок для надзора за развертыванием AGI.

Конфиденциальность: Защита персональных данных от неправомерного использования системами AGI. Поскольку AGI может обрабатывать огромные объемы данных, защита конфиденциальности имеет первостепенное значение.

Предвзятость и справедливость: предотвращение дискриминационной практики и обеспечение равного доступа к преимуществам AGI. Разработчики должны гарантировать, что системы AGI свободны от предвзятости, которая может привести к несправедливому обращению.

Занятость: Рассмотрение влияния AGI на перемещение рабочих мест и динамику рабочей силы. Поскольку AGI автоматизирует задачи, необходимо учитывать его влияние на занятость и оказывать поддержку затронутым работникам.

Интеграция AGI в общество требует продуманного подхода к его управлению, гарантирующего, что он служит общему благу и уважает социальные ценности.

Может ли блокчейн стать основой AGI?

AGI может создать компьютеры, столь же умные, как люди, что произведет революцию в таких областях, как торговля криптовалютой или анализ рынка. Но AGI нужно доверие и справедливость, чтобы работать для всех. Блокчейн, технология, лежащая в основе Bitcoin и Ethereum, предлагает безопасный и прозрачный способ сделать это.

Вот как блокчейн может усилить возможности AGI с помощью решений, вдохновленных криптовалютами:

Чистые записи обучения: Блокчейн работает как открытый журнал транзакций Bitcoin, записывая каждый фрагмент данных (например, шаблоны торговли криптовалютой), используемых для обучения AGI. Это помогает гарантировать, что система справедлива и свободна от скрытых предубеждений.

Совместное принятие решений: подобно смарт-контрактам Ethereum, блокчейн позволит разработчикам, трейдерам и пользователям голосовать за правила AGI, гарантируя, что ни одна компания не будет его контролировать.

Безопасный обмен данными: подобно тому, как криптокошельки защищают средства, блокчейн может защитить конфиденциальные данные от криптобирж, обеспечивая безопасный обмен данными для обучения AGI без утечек.

Вознаграждения за справедливость: разработчики, которые создают беспристрастный AGI, например, точные торговые предикторы, могут зарабатывать цифровые токены, как и вознаграждения за майнинг криптовалют, поощряя этичную работу.

Однако такие постоянные проблемы, как низкая скорость блокчейна, задержки в криптотранзакциях и ограниченная емкость хранилища, могут затруднить быструю обработку данных или обработку больших наборов данных для AGI.

Чтобы сделать блокчейн готовым к использованию AGI, исследователи уже изучают:

Оффчейн технологии: для хранения больших файлов вне сети используются децентрализованные системы, такие как InterPlanetary File System (IPFS), в то время как блокчейн хранит только проверяемые хэши, что снижает перегрузку.

Шардинг и danksharding: подобно обновлениям масштабируемости Ethereum, шардинг разделяет данные между несколькими узлами, позволяя AGI обрабатывать больше информации, не замедляя работу сети. Кроме того, danksharding, усовершенствованная форма шардинга , разрабатываемая для Ethereum, объединяет накопления и выборку доступности данных для эффективного масштабирования доступа к данным — идеально подходит для приложений AGI в реальном времени.

Удаление данных: усовершенствованные модели блокчейна, такие как децентрализованная вычислительная сеть на основе искусственного интеллекта и блокчейна (DAIBCN), удаляют старые или неактуальные данные, поддерживая экономичность системы и оптимизируя ее для таких востребованных задач, как AGI. DAIBCN также обеспечивает безопасные распределенные вычисления AGI, сочетая доверие к блокчейну с производительностью AGI.

Общий искусственный интеллект представляет собой вершину развития AGI, обещающую возможности, которые могут соперничать с человеческим интеллектом.

Хотя AGI может имитировать аспекты человеческого мышления, достижение истинного человеческого познания остается далекой целью. Сознание, эмоциональная глубина и креативность являются неотъемлемыми чертами человеческого опыта и представляют собой значительные проблемы для AGI.

Тем не менее стремление к AGI продолжает стимулировать инновации и менять наше понимание интеллекта. По мере того как мы продвигаемся к этой границе, крайне важно учитывать этические соображения и общественные воздействия, чтобы ответственно использовать потенциал AGI.

Постоянные исследования, выявление практических возможностей и технических требований, а также инициирование диалога в обществе — все это важные шаги для решения проблем и использования возможностей, создаваемых AGI.

Будущее AGI многообещающее, но необходим сбалансированный подход, чтобы гарантировать, что его конечная интеграция в общество повысит благосостояние людей и будет соответствовать этическим нормам.