AGI-22 benadrukt vooruitgang in de ontwikkeling van kunstmatige algemene intelligentie

Je kwam onlangs 15e^{De tiende} Jaarlijkse algemene conferentie over kunstmatige intelligentie (AGI-22) die in augustus in Seattle werd gehouden in een poging om meer te weten te komen over nieuwe ontwikkelingen die uiteindelijk zouden kunnen leiden tot de creatie van kunstmatige algemene intelligentie (AGI).

AGI is een type geavanceerde kunstmatige intelligentie dat kan worden gegeneraliseerd over meerdere domeinen en niet beperkt van opzet is. Voorbeelden van smalle AI zijn een autonoom voertuig, een chatbot, een schaakrobot of elke andere kunstmatige intelligentie die voor één enkel doel is ontworpen. AI kan in vergelijking flexibel wisselen tussen een van de bovenstaande gebieden of een ander expertisegebied. Het bestaat uit een speculatief type kunstmatige intelligentie dat profiteert van opkomende algoritmen zoals: leeroverdrachten evolutionair leren, terwijl gebruik wordt gemaakt van oude algoritmen zoals: Diepe versterking leren.

Tijdens de openingsintroductiesessie, Ben Goerzel, AI-onderzoekerEn de CEO & oprichter SingularityNETen de leider OpenCog. Foundation Praten over de toestand van de industrie. Hij klonk enthousiast over de toekomstige richting van AI en zei: “We zijn nog jaren verwijderd in plaats van decennia.” Dit zou de definitieve lancering van kunstmatige algemene intelligentie rond 2029 plaatsen, hetzelfde jaar dat het gebeurde Ray Kurzweil Een van ‘s werelds toonaangevende uitvinders, denkers en futuristen staat vooral bekend om de opkomst van kunstmatige intelligentie die intelligentie op menselijk niveau bereikt.

De theorie zegt dat zodra dit type intelligentie is bereikt, de AI zichzelf onmiddellijk en continu zal verbeteren om de menselijke intelligentie snel te overtreffen in wat bekend staat als superintelligentie.

een andere spreker Charles J Simonoprichter en CEO van Kunstmatige intelligentie in de toekomst “De opkomst van AI zal geleidelijk gaan”, verklaarde hij in een aparte sessie, en “AI is onvermijdelijk en zal eerder komen dan de meeste mensen denken, en het kan een paar jaar duren.”

Zelfs met deze bullish sentimenten zijn er aanzienlijke barrières in de ruimte. Zoals Ben Goerzel erkende dat om AI te bereiken, “we nieuwe ideeën moeten injecteren, niet alleen neurale netwerken opschalen.” Dit is het sentiment dat gedeeld wordt door Gary Marcus, van wie bekend is dat hij heeft gezegd dat “deep learning de muur heeft geraakt”.

Enkele van de belangrijkste uitdagingen bij het maken van een AGI zijn het ontdekken van een beloningssysteem dat de intelligentie op een geïnformeerde manier kan maximaliseren. De paradox van Moravec Weerspiegelt het huidige probleem van het bereiken van kunstmatige algemene intelligentie met behulp van onze huidige technologie. Deze paradox stelt dat aanpassingen die intuïtief zijn voor een eenjarig kind, zoals leren lopen en het simuleren van de werkelijkheid, veel moeilijker te programmeren zijn in AI dan mensen moeilijk vinden.

Voor mensen is dit het tegenovergestelde, het beheersen van schaken of het uitvoeren van complexe wiskundige formules kan een leven lang duren om het onder de knie te krijgen, maar dit zijn twee vrij gemakkelijke taken voor smalle AI-systemen.

Evolutionair leren kan ook bekend staan ​​als: Evolutionaire algoritmen. In wezen stelt dit AI in staat om naar complexe oplossingen te zoeken door het proces van biologische evolutie te simuleren.

In een aparte Q&A verklaarde Ben Goerzel dat “AI niet deterministisch is, maar zeer waarschijnlijk.” Dit is dezelfde conclusie die ik kwam, maar de grens tussen determinisme en mogelijkheid is vervaagd.

Tijdens de conferentie werden veel papers gepresenteerd, een van de meest prominente papers die werd besproken Polynomiale reactoren: een algemene theorie van interactie Geschreven door David Spivak van het Tubus Institute in Berkeley, Californië en Nelson New van de Universiteit van Washington, in Seattle, Washington. Dit artikel bespreekt een wiskundige klasse genaamd poly die de toekomstige richting van AI kan beïnvloeden als het gaat om intieme relaties met dynamische processen, besluitvorming, gegevensopslag en transformatie. Het valt nog te bezien hoe dit AGI-onderzoek zal beïnvloeden, maar het zou een van de ontbrekende componenten kunnen zijn die ons naar AGI zouden kunnen leiden.

Natuurlijk waren er andere papieren die meer op giswerk leken Competentie- en competentie-index (VEI): naar een uitgebreide definitie van IQ voor algemene kunstmatige-intelligentieagenten door Mohammed Reza Alidost. Het idee is om een ​​bestand te bouwen Een alternatieve manier om het intelligentieniveau van intelligente systemen te meten, Een type intelligentietest om factoren van kunstmatige algemene intelligentie op een computationele manier te meten.

Twee opmerkelijke bedrijven die doorbraken hebben gemaakt in deze kerntechnologie zijn OpenAI en DeepMind, die beide opvallend afwezig waren. Het is misschien de angst dat AI niet serieus wordt genomen door de AI-gemeenschap, maar zij zijn de twee bedrijven die de meeste kans maken op de eerste doorbraak op dit gebied. Dit geldt vooral sindsdien De verklaarde missie van OpenAI Het doet fundamenteel, langlopend onderzoek naar het creëren van veilige kunstmatige intelligentie.

Hoewel er geen grote revolutionaire doorbraken te zien waren op de conferentie, is het duidelijk dat AI in de hoofden van veel onderzoekers zit en iets is waar de AI-gemeenschap meer aandacht aan zou moeten besteden. Immers, de Kunstmatige algemene intelligentie kan de oplossing zijn Om de vele existentiële bedreigingen voor de mensheid op te lossen.