Общий искусственный интеллект: история создания способностей с осторожностью

Мы живем в эпоха искусственного интеллекта, поскольку размер мирового рынка ИИ уже превысил US $ 240 млрд. и, по оценкам, к 730 году превысит 2030 миллиардов долларов США, а ежегодные темпы роста превысят 17%. 

Среди всей этой шумихи вокруг искусственного интеллекта всеобщее внимание привлекла парадигма AGI, общий искусственный интеллект. 

Но что это такое? Почему все говорят об этом и почему научное и технологическое сообщество так внимательно следит за каждым его шагом? Давайте углубимся, чтобы лучше понять. 

Но прежде чем перейти непосредственно к общему искусственному интеллекту, давайте попробуем выяснить, что подразумевает общий интеллект.

Определение контуров общего интеллекта

Общий интеллект подразумевает способность достигать ряда целей и выполнять разнообразные задачи, контексты и условия которых различны. Системы, которые являются «в целом интеллектуальными», должны: 

• Решать проблемы и ситуации, которые существенно отличаются от ожидаемых.
• Уметь обобщать полученные знания для переноса их из одного проблемного контекста в другие. 

Научное сообщество также ожидает, что различные виды общего интеллекта реального мира будут иметь некоторые общие свойства, не будучи в полной мере уверенными в том, какими могут быть эти свойства. 

Предпосылка общего искусственного интеллекта исходит из этих характеристик общего интеллекта и пытается выйти за их рамки. 

Основная гипотеза AGI

Гипотеза получила свое первое официальное изложение в статье под названием «Искусственный общий интеллект: концепция, современное состояние и перспективы», опубликованный в журнале «Искусственный общий интеллект» Беном Герцелем. Гипотеза говорила следующее: 

«Создание и изучение синтетического интеллекта с достаточно широким (например, на человеческом уровне) охватом и сильной способностью к обобщению по своей сути качественно отличается от создания и изучения синтетического интеллекта со значительно более узкими рамками и более слабой способностью к обобщению».

Чтобы конкретизировать свои особенности, AGI должен быть достаточно широким по своему охвату и обладать сильной способностью к обобщению. 

В более популистском способе написания и объяснения научных вещей AGI представляет собой поток теоретических исследований ИИ, направленных на разработку ИИ с когнитивными функциями человеческого уровня, включая способность к самообучению. 

Многие исследователи считают, что поднять ИИ до «человеческого уровня когнитивных функций» практически невозможно. Однако, несомненно, он рассматривается как более сильный вариант ИИ по сравнению со слабыми или более узкими ИИ, которые мы видели до сих пор. 

Общий искусственный интеллект как «сильный ИИ»

Согласно IBM«Сильный искусственный интеллект (ИИ), также известный как общий искусственный интеллект (AGI) или общий ИИ, представляет собой теоретическую форму ИИ, используемую для описания определенного подхода к разработке ИИ. Если исследователи смогут разработать сильный ИИ, машине потребуется интеллект, равный человеческому; у него будет самосознательное сознание, способное решать проблемы, учиться и планировать будущее».

Сильный ИИ, по сути, будет работать как человек на когнитивном уровне. Он начнет как ребенок, будет учиться на основе информации и опыта и прогрессировать в своих способностях, чтобы в конечном итоге стать машиной, которая настолько умна, что ее невозможно отличить от человеческого мозга. 

Функционально сильный ИИ будет отличаться от узкого или слабого ИИ своей способностью справляться с количеством и разнообразием задач. 

Чтобы представить это различие в перспективе, слабый или узкий ИИ фокусируется на выполнении одной повторяющейся задачи, в то время как сильный ИИ может выполнять различные задачи одновременно. Что еще более важно, хотя слабый или узкий ИИ всегда будет зависеть от участия человека, AGI или Сильный ИИ, как только он будет завершен на начальных этапах роста и обучения, больше не будет зависеть от инструкций, исходящих от людей. Это создаст сознание, напоминающее человеческое, а не имитирующее его. 

Поскольку все эти представления служат теоретической основой ОИИ, вопрос в том, как к нему подойти, особенно когда исследователи говорят, что идеальный ОИИ никогда не может быть достигнут.  Существует четыре широких подхода к ОИИ: символический, эмерджентистский, гибридный и универсалистский. 

Символический подход к AGI: Этот подход предполагает, что разум существует в первую очередь для того, чтобы манипулировать символами, представляющими различные аспекты мира или самих себя. Также предполагается, что физическая система символов обладает способностью вводить, выводить, хранить и изменять символические объекты и, следовательно, может предлагать соответствующие исполняемые действия для достижения конечной цели. 

Таким образом, символическая когнитивная архитектура сосредоточена вокруг концепции «рабочей памяти», которая по мере необходимости будет опираться на долговременную память и использовать централизованный контроль над восприятием, познанием и действиями. 

Эмерджентистский подход к AGI: Эмерджентистский подход к AGI предполагает, что возможности обработки абстрактных символов возникнут из субсимволической динамики более низкого уровня. Проще говоря, этот подход к AGI основан на рассмотрении человеческого мозга как набора простых элементов, которые при необходимости могут самоорганизовываться сложным образом. 

Гибридный подход к AGI: В основе гибридного подхода к ОИИ лежит феномен «целое больше, чем сумма частей». Он хочет отреагировать как на сильные, так и на слабые стороны символического и эмерджентистского подходов посредством интегративной гибридной архитектуры, которая сочетает в себе подсистемы, действующие в соответствии с двумя парадигмами. 

Комбинация может представлять собой комбинацию символической подсистемы с большой субсимволической системой или совокупностью мелких агентов, каждый из которых имеет как символическую, так и субсимволическую природу. 

Универсалистский подход к ОИИ: Универсалистский подход к ОИИ начинается с алгоритмов, способных обеспечить чрезвычайно мощный общий интеллект, если они снабжены огромной и нереально огромной вычислительной мощностью. Цель состоит в том, чтобы в конечном итоге уменьшить их масштаб, заставив их адаптироваться к работе с использованием возможных вычислительных ресурсов. 

Хотя все эти подходы развивались по мере постоянного продвижения исследований парадигмы, многие технологические организации разрабатывают практические решения на основе AGI. Самым известным из них является Open AI.

Ведущие компании, работающие над AGI

1. Открытый ИИ

OpenAI, наиболее известная своим решением ChatGPT, придерживается концепции, ориентированной на AGI. В блоге опубликованный 24 февраля 2023 года, компания без всякой двусмысленности приступила к осуществлению своих планов. В заявлении говорится, что его миссия состоит в том, чтобы «обеспечить, чтобы общий искусственный интеллект — системы искусственного интеллекта, которые, как правило, умнее людей — приносили пользу всему человечеству». 

Компания заявила, что, поскольку ее системы приближаются к AGI, она «становится все более осторожной при создании и внедрении» своих моделей. В качестве примеров он выделил развертывание InstructGPT и ChatGPT. 

Что такое ChatGPT?

ChatGPT, созданный Open AI и запущенный 30 ноября 2022 года, по своей сути представляет собой инструмент обработки естественного языка на основе искусственного интеллекта, который позволяет вести диалог с чат-ботом, как у человека. Он не только может отвечать на вопросы, но также может помочь в составлении электронных писем, эссе, кодов и многого другого. 

Нажмите здесь, чтобы просмотреть список пяти лучших расширений ChatGPT.

Что такое инструкция GPT?

Instruct GPT, термин, придуманный Open AI, представляет собой усовершенствованную языковую модель, управляемую искусственным интеллектом, которая может следовать инструкциям, данным в текстовой подсказке. Его расширенные возможности понимания текстовых требований и создания текстовых ответов, соответственно, делают его мощным инструментом для множества сервисных и контентных целей. 

Открыть AI Chat GPT в Numbers

Согласно  последние доступные номера, ChatGPT от OpenAI имеет более 100 миллионов человек еженедельно активных участников. В отчетах, опубликованных 12 октября 2023 года, говорится, что OpenAI генерирует доход в размере 1.3 миллиарда долларов США в год, что составляет более 100 миллионов долларов США в месяц, что на 30% больше, чем летом 2023 года. 

Открытая организационная встряска ИИ

Тем не менее, совсем недавно OpenAI была во всех новостях из-за ее организационной встряски, которая вызвала переполох в сообществе технологий и инвестиций в технологии во всем мире. Совет директоров решил уволить своего генерального директора Сэма Альтмана за то, что он не был «последовательно откровенен» в своих сообщениях. Однако через пять дней после того, как его внезапно уволили, совет решил вернуть Альтмана на прежнюю работу. 

Как сообщается, каждый сотрудник Open AI подписал письмо, в котором говорилось, что они рассмотрят возможность увольнения, если г-н Альтман не вернется на свою прежнюю должность. Один из членов совета директоров, ответственных за увольнение Сэма Альтмана, главный научный сотрудник Open AI Илья Суцкевер, написал на своем X-значке: после: «Я глубоко сожалею о своем участии в действиях правления. Я никогда не намеревался причинить вред OpenAI. Мне нравится все, что мы создали вместе, и я сделаю все возможное, чтобы воссоединить компанию».

После того, как Альтман вернулся на пост генерального директора Open AI, споры, похоже, ушли в прошлое. 

В то время как OpenAI был наиболее заметным в завоевании внимания и популярности в пространстве AGI, в течение значительного времени существовали и другие игроки. DeepMind — один из таких игроков, который работает с 2010 года.

2. DeepMind

DeepMind официальная долгосрочная цель — «решать вопросы интеллекта, разрабатывая более общие и эффективные системы решения проблем, известные как общий искусственный интеллект». Компания объединила усилия с Google в 2014 году. 

Принципом работы DeepMind всегда было развитие науки на благо человечества. Таким образом, он хочет использовать искусственный интеллект для удовлетворения потребностей и ожиданий общества. 

Успехом DeepMind можно считать то, что его программы научились диагностировать глазные заболевания так же эффективно, как лучшие врачи мира, сэкономили 30% энергии, используемой для охлаждения центров обработки данных, предсказали сложные трехмерные формы белки, что революционизирует путь развития фармацевтической промышленности. 

По имеющимся данным, DeepMind собрала только один раунд финансирования 1 февраля 2011 года, прежде чем начать сотрудничество с Google. Инвесторами выступили Founders Fund и Horizons Ventures. Финансирование того стоило США 50 млн $ как сообщается. 

3. искусный

Еще одним новым игроком в области искусственного интеллекта является компания Adept. В марте 2023 года стартап, которому едва исполнился один год, со штатом всего 25 сотрудников привлек 350 миллионов долларов США венчурного капитала. Это привлеченные средства демонстрируя элементарную версию цифрового помощника. 

Adept изучил, как люди используют компьютеры для создания модели искусственного интеллекта, которая может превратить текстовую команду в набор действий. Раунд финансирования был завершен при оценке после инвестирования в 1 миллиард долларов США. 

По словам Дэвида Луана, соучредителя Adept, компания хочет создать такую ​​же модель вычислений, как синтезатор, позволяющий музыканту воспроизводить звуки многих инструментов без необходимости учиться играть на оригинальном инструменте. 

AGI: дорога вперед

Люди имеют разные взгляды на потенциал AGI. Некоторые считают, что искусственный интеллект может иметь опасные последствия для человечества, а некоторые считают, что искусственный интеллект не сможет достичь того, что мы думаем. 

По словам Диего Клабьяна, профессор Северо-Западного университета и директор-основатель школьной программы магистра наук в области аналитики:

«Человеческий мозг состоит из миллиардов нейронов, которые связаны между собой очень интересным и сложным образом, а современный уровень [технологии] представляет собой просто прямые связи, следующие очень простым закономерностям. Поэтому переход от нескольких миллионов нейронов к миллиардам нейронов с использованием современных аппаратных и программных технологий — я не думаю, что это произойдет».

Институт будущего человечества Оксфордского университета провел опрос среди 352 исследователей машинного обучения о потенциале эволюции ИИ. Среднее число респондентов сделало примечательные прогнозы по годам. 

• К 2026 году машины смогут писать школьные сочинения
• К 2027 году: беспилотные грузовики могут сделать водителей ненужными
• К 2031 году: ИИ может превзойти людей в розничной торговле
• К 2049 году ИИ может стать следующим Стивеном Кингом
• К 2137 году: все виды человеческой деятельности могут быть автоматизированы

Пока слишком рано предсказывать, куда нас в конечном итоге приведет ИИ. Но, как и все технологии, ее можно использовать как во благо, так и во вред. 

Генеральный директор Open AI Сэм Альтман считает, что «необходимо тщательно проверять все усилия, направленные на создание AGI, и проводить общественные консультации для принятия важных решений». Он даже идет дальше и говорит следующее:

«Мир может сильно отличаться от того, какой он есть сегодня, и риски могут быть чрезвычайными. Неверно настроенный сверхразумный ОИИ может нанести миру серьёзный вред; автократический режим с решающим руководством суперинтеллекта тоже мог бы это сделать».

Тем не менее, есть поставщики решений AGI, такие как DeepMind и другие, которые верят, что AGI станет предвестником многих научных прорывов и принесет реальные изменения к лучшему. AGI определенно окажет значительное влияние на наши исследования, инженерное дело, науку и безопасность во всем мире. Большая часть успеха определенно будет зависеть от того, насколько осторожными и выверенными будут действия человека.  

Нажмите здесь, чтобы узнать все об инвестициях в искусственный интеллект.