Искусственный общий интеллект (AGI): может ли он мыслить как человек?

Автор: Жюль Уиннфилд, CoinTelegraph.com,

Что такое AGI?

Когда линии размываются между человеком и машиной, вы смотрите на общий искусственный интеллект. В отличие от своего аналога, искусственного узкого интеллекта (ANI), который использует ИИ для решения отдельных проблемных утверждений, AGI представляет собой искусственный интеллект, который может понимать, изучать и применять знания таким образом, который неотличим от человеческого познания.

AGI по-прежнему теоретический, но перспектива того, что искусственный интеллект сможет целостно заменить человеческий вклад и суждения, естественно, привлекла большой интерес, поскольку исследователи, технологи и ученые стремятся воплотить концепцию AGI в реальность.

Еще одна нить преобладающих исследований направлена на изучение осуществимости и последствий AGI против. ANI в мире все больше формируется возможностями ИИ.

Действительно, в то время как ANI уже трансформировала различные отрасли, потенциал AGI выходит далеко за рамки. Представьте себе мир, где машины могут не только помогать людям в их задачах, но и активно понимать движущие силы конкретных задач, прогнозировать результаты и автономно создавать инновационные решения для достижения оптимальных результатов. Этот сдвиг парадигмы может революционизировать здравоохранение, образование, транспорт и многие другие области.

Почему AGI такой мощный?

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

Представьте себе беспилотный автомобиль, работающий на AGI. Он может собирать пассажиров с железнодорожного вокзала, а также персонализировать путешествие с индивидуальными рекомендациями для пит-стопов, осмотра достопримечательностей или навигации по незнакомым дорогам, чтобы добраться до нужного места назначения. И поскольку это машина, AGI не будет испытывать усталость и будет продолжать учиться и совершенствоваться с экспоненциальной скоростью.

Вот определение AGI Виталик Бутерин, который подчеркивает потенциал AGI:

В примере выделены некоторые интересные особенности AGI, которые включают:

• Способность к обучению: AGI может учиться на опыте и улучшать свою производительность с течением времени без согласованных усилий программистов-людей для выполнения дополнительного обучения набору данных. Это обучение не ограничивается конкретными задачами и охватывает широкий спектр деятельности.

• Навыки решения проблем: AGI может решать сложные задачи, применяя логические рассуждения так же, как это делает человек. Это включает в себя рассмотрение нетрадиционных переменных, таких как эмоциональное воздействие, которое может выделить еще более широкий диапазон потенциальных результатов.

• Адаптивность: AGI может адаптироваться к новым ситуациям и средам без явного программирования, что означает, что он может процветать в динамических и непредсказуемых условиях.

• Понимание и интерпретация: AGI предназначен для понимания естественного языка, абстрактных концепций и эмоциональных нюансов, что позволяет взаимодействовать между человеком и машиной.

Ты знал? Временные метки блокчейна могут служить правовой памятью для систем AGI, позволяя будущим аудитам точно определять, что и когда знал AGI.

Погоня за AGI: Где он находится с апреля 2025 года?

AGI в настоящее время является научно-фантастической версией ИИ. Однако, несмотря на все еще теоретический потенциал концепции, AGI является научно-фантастическим эквивалентом искусственного интеллекта.

Хотя существующие модели, такие как ChatGPT, постоянно развиваются и совершенствуются с каждым днем, путь к воплощению AGI в жизнь включает в себя преодоление значительных технических проблем, таких как:

• Определение технологического стека: Чисто гипотетический характер AGI делает чрезвычайно трудным, 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 AGI также потребует специализированных нейронных сетей, которые имитируют структуру человеческого мозга для обработки информации и введения слоя эмоций и нюансов.

• Обработка естественного языка (NLP): Необходимы значительные достижения в области НЛП, чтобы машины могли лучше понимать и генерировать человеческий язык, включая нюансы, эмоции и сложности. Это включает в себя более сложный анализ языкового синтаксиса, семантики и контекста, который все еще развивается в традиционных моделях машинного обучения.

• Усиление обучения: Использование механизмов, основанных на вознаграждении, для обучения машин принятию решений позволит AGI изучать оптимальное поведение с помощью проб и ошибок.

Несмотря на достижения, создание ОИИ, который может мыслить как человек, остается неуловимой целью.

Ты знал? DeepMind предупреждает, что не все риски ИИ исходят от самих машин — некоторые начинают с того, что люди злоупотребляют ими. В своей статье под названием «Подход к технической безопасности и безопасности AGI» DeepMind выделяет четыре ключевые угрозы: неправильное использование (плохие субъекты, использующие ИИ во вред), несоответствие (ИИ, сознательно идущий против намерений своего разработчика), ошибки (ИИ причиняет вред, не осознавая этого) и структурные риски (неудачи, возникающие в результате сложных взаимодействий между людьми, организациями или системами).

Может ли ИИ мыслить как человек?

Вопрос о том, может ли ОИИ мыслить как человек, вникает в самую суть человеческого познания. Человеческое мышление характеризуется сознанием, эмоциональной глубиной, творчеством и субъективностью. Хотя ИИ может имитировать определенные аспекты человеческого мышления, копирование всего спектра человеческого познания является серьезной проблемой.

Несколько измерений человеческого познания особенно трудно подражать:

• Сознание и самосознание: Одной из определяющих черт человеческого мышления является сознание, осознание себя и своего окружения. AGI, каким бы сложным он ни был, не имеет внутренней способности человека к самоанализу. AGI работает на основе набора алгоритмов и сложных, изученных шаблонов, без какой-либо субъективности или подлинной эмоции.

• Эмоциональный интеллект: Люди испытывают широкий спектр эмоций, которые влияют на их решения, поведение и взаимодействие. Хотя ОИИ 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 предполагает генерацию новых идей и решений, часто с помощью интуитивных скачков и творческого мышления. AGI может имитировать творчество, комбинируя существующие знания по-новому, но ему не хватает внутренней мотивации и субъективного понимания, которые стимулируют инновации человека. Истинное творчество проистекает из эмоционального опыта, личных размышлений и культурных контекстов, которые AGI не может достоверно воспроизвести.

Основные преимущества AGI

Литмус-тест для AGI заключается в его способности 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 добра в ряде отраслей, включая:

• Медицинская помощь: AGI может помочь в диагностике заболеваний, разработке индивидуальных планов лечения и прогнозировании индивидуальных результатов в отношении здоровья, используя обширный объем базовых данных обучения.

• Образование: Он может обеспечить индивидуальный опыт обучения, репетиторство и академическую исследовательскую поддержку. AGI может адаптироваться к индивидуальным стилям обучения и темпам, улучшая образовательные результаты.

• Экономика: Он может оптимизировать финансовые модели, прогнозировать тенденции рынка и повышать производительность. Он может анализировать экономические данные для прогнозирования тенденций рынка и принятия инвестиционных решений.

• Экологическая наука: AGI может анализировать климатические данные, моделировать экологические воздействия и предлагать устойчивые решения.

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

Ты знал? Некоторые футурологи считают, что системы AGI могут в конечном итоге вести переговоры друг с другом автономно, используя смарт-контракты на основе блокчейна — заключая соглашения, обмениваясь данными или даже совместно разрабатывая решения без вмешательства человека.

Этические и социальные соображения

Рост AGI поднимает важные этические и социальные вопросы.

Будучи мощным, AGI требует тщательного рассмотрения для безопасного использования, что привело к созданию некоммерческих обществ, таких как Общество AGI.

В принципе, крайне важно решать такие проблемы, как:

• Безопасность: Обеспечение работы AGI в пределах безопасных и контролируемых параметров для предотвращения непредвиденных последствий. Это включает в себя надежное тестирование и внедрение нормативных рамок для надзора за развертыванием AGI.

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

• Предвзятость и справедливость: Предотвращение дискриминационной практики и обеспечение справедливого доступа к преимуществам ОИИ. Разработчики должны гарантировать, что системы AGI свободны от предубеждений, которые могут привести к несправедливому обращению.

• Занятость: Решение проблемы влияния ОИИ на перемещение рабочих мест и динамику рабочей силы. Поскольку ОИИ автоматизирует задачи, необходимо учитывать его влияние на занятость и оказывать поддержку пострадавшим работникам.

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

Может ли блокчейн питать AGI?

AGI может создавать компьютеры, такие же умные, как люди, революционизируя такие области, как торговля криптовалютами или анализ рынка. Но AGI нуждается в доверии и справедливости, чтобы работать на всех. Блокчейн, технология, стоящая за Биткойном и Эфириумом, предлагает безопасный и прозрачный способ сделать это.

Вот как блокчейн может заряжать AGI крипто-вдохновленными решениями:

• Четкие тренировочные записи: Блокчейн работает как открытый журнал транзакций Биткойна, записывая каждую часть данных (например, шаблоны торговли криптовалютами), используемые 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 по правилам AGI, гарантируя, что ни одна компания не контролирует его.
• Безопасный обмен данными: Как и криптокошельки, защищающие средства, блокчейн может защитить конфиденциальные данные от криптобирж, позволяя безопасно делиться для обучения AGI без утечек.
• Награды за справедливость: Разработчики, которые строят непредвзятый AGI, такие как точные торговые предикторы, могут зарабатывать цифровые токены, так же как вознаграждения за криптомайнинг, поощряя этическую работу.

Однако текущие проблемы, такие как медленная скорость блокчейна, задержки в криптовалютных транзакциях и ограниченная емкость хранилища, могут затруднить для AGI быструю обработку данных или обработку больших наборов данных.

Чтобы подготовить блокчейн AGI, исследователи уже изучают:

• Хранение Offchain: Децентрализованные системы, такие как Межпланетная файловая система (IPFS), используются для хранения больших файлов вне сети, в то время как блокчейн сохраняет только проверяемые хэши, уменьшая заторы.
• Шардинг и данксхардинг: Подобно обновлениям масштабируемости Ethereum, шардинг разделяет данные на несколько узлов, позволяя AGI обрабатывать больше информации, не замедляя работу сети. Кроме того, danksharding, усовершенствованная форма шардинга, разрабатываемая для Ethereum, сочетает в себе раскаты и выборку доступности данных для эффективного масштабирования доступа к данным - идеально подходит для приложений AGI в реальном времени.
• Обрезка данных: Продвинутые модели блокчейна, такие как децентрализованная искусственная интеллектуальная вычислительная сеть на основе блокчейна (DAIBCN), обрезают старые или нерелевантные данные, сохраняя систему бережливой и оптимизированной для задач с высоким спросом, таких как AGI. DAIBCN также обеспечивает безопасные распределенные вычисления ИИ, сочетая доверие к блокчейну с производительностью ИИ.

Будущее AGI

Искусственный общий интеллект представляет собой вершину развития ИИ, обещая возможности, которые конкурируют с человеческим интеллектом.

Хотя ИИ может имитировать аспекты человеческого мышления, достижение истинного человеческого познания остается далекой целью. Сознание, эмоциональная глубина и творчество присущи человеческому опыту и создают значительные проблемы для ОИИ.

Тем не менее, стремление к AGI продолжает стимулировать инновации и изменять наше понимание интеллекта. По мере продвижения к этой границе необходимо ориентироваться в этических соображениях и социальных последствиях, чтобы ответственно использовать потенциал AGI.

Текущие исследования, выявление практических возможностей и технических требований, а также инициирование диалога в обществе - все это важные шаги для решения проблем и возможностей, связанных с ОИИ.

Будущее ОИИ многообещающее, но оно требует сбалансированного подхода для обеспечения того, чтобы его возможная интеграция в общество способствовала повышению благосостояния людей и соблюдению этических стандартов.