На протяжении десятилетий люди предвидели создание искусственного интеллекта (ИИ). Однако всерьез синтез ИИ начался только в конце 1950-х годов.
Системы ИИ делятся на две группы: ограниченный искусственный интеллект, которым мы сейчас обладаем, и широкий искусственный интеллект, которого мы хотим достичь.
Основная цель общего искусственного интеллекта (artificial general intelligence, AGI) состоит в том, чтобы компьютеры учились на опыте, адаптировались к новым входным данным и выполняли человеческие действия для создания искусственных систем.
Большинство примеров ИИ, о которых вы слышите сегодня, от шахматных компьютеров до автономных транспортных средств, зависят от обработки естественного языка (natural language processing, NLP) и глубокого обучения (deep learning).
Такие системы ИИ безупречно выполняют предписанные задания, но не способны выполнять нераспределенные обязанности с одинаковой точностью.
Вот где в игру вступает общий искусственный интеллект. Он направлен на создание ИИ, способного не только работать, но думать и учиться, как человек.
В статье о том, как работает общий искусственный интеллект и для каких целей мы пытаемся его достичь. Рассказывает команда Business World.
Содержание статьи
Что такое общий искусственный интеллект?
Как будет работать общий искусственный интеллект?
Характеристики общего искусственного интеллекта
Общий vs. обычный ИИ: различия
Что такое общий искусственный интеллект?
Общий искусственный интеллект, или AGI, — это машина, способная понимать окружающую среду и мир в целом, так же как человек, и обладающая таким же потенциалом, чтобы научиться выполнять широкий спектр работ.
AGI не существует, но он уже более века является предметом научно-фантастических романов, а в последние годы его популярность возросла благодаря таким кинокартинам, как «Космическая одиссея» и «Я, робот».
Кадр из фильма «Я, робот»
Согласно научной гипотезе общий искусственный интеллект сможет выполнять любую человеческую работу и, вероятно, многое из того, что человек просто не смог бы выполнить.
AGI действительно сможет интегрировать динамичное мышление с помощью таких вычислительных возможностей, как практически мгновенный отклик и обработка больших объемов числовых данных за доли секунды.
Общий ИИ иногда называют сильным или глубоким ИИ. Это касается компьютера, обладающего общим интеллектом, который отражает человеческий интеллект. Он способен думать, понимать, учиться и использовать свой интеллект для решения любых задач, как это сделал бы человек в любой конкретной ситуации.
Как будет работать общий искусственный интеллект?
«Теория разума» в психологии подразумевает, что у людей есть идеи, эмоции и импульсы, влияющие на их поведение.
Сильный ИИ не будет копировать или воспроизводить когнитивные способности человека с помощью архитектуры ИИ «Теория разума». Скорее, речь идет об обучении роботов распознавать желания, чувства, идеи и мыслительные процессы.
Для достижения этой цели исследователи ИИ и ученые должны разработать средства для кодирования целого набора когнитивных способностей в роботах. Это требует величины вычислительной мощности, которой мы еще не достигли.
Например, Fujitsu K, один из самых быстрых суперкомпьютеров, представляет собой заметный скачок на пути к созданию сильного искусственного интеллекта. Машине
потребовалось сорок минут, чтобы имитировать одну секунду активности мозга.
Становится понятно, что достичь общего искусственного интеллекта в ближайшем будущем будет сложно. Изображение: Kyodo news
Несмотря на эту непредсказуемость, есть громкие сторонники AGI в обозримом будущем. Рэй Курцвейл (Ray Kurzweil), глава инженерного отдела Google, ожидает, что к 2029 году будет создан AGI, который сможет успешно пройти тест Тьюринга.
Стремительный прогресс в таких областях, как вычислительные возможности и техники картирования мозга, дает Курцвейлу основание для оптимизма в отношении приближающегося производства программного и аппаратного обеспечения, необходимого для обеспечения общего ИИ.
Характеристики общего искусственного интеллекта
Настоящий AGI должен быть способен выполнять человеческие действия и обладать опытом/компетенциями, с которыми не сможет сравниться ни одна существующая машина. Сегодня ИИ способен выполнять множество действий, но не в такой степени, чтобы его можно было квалифицировать как разумный или общий интеллект.
Приведем базовый пример: человек, умеющий читать по-японски, скорее всего, поймет японскую речь, будет знаком с японской культурой и сможет дать обоснованные рекомендации по питанию. Напротив, для каждого из этих действия потребуются совершенно разные системы ИИ.
В систему общего искусственного интеллекта должны быть включены абстрактное рассуждение, предвидение, практическая мудрость, причинно-следственная связь и трансфертное обучение. Другие ключевые черты будут включать:
- Геопространственное восприятие и навигация. Современная глобальная система определения местонахождения (GPS) способна определять географические местоположения. Когда AGI полностью созреет, он будет превосходить существующие системы в прогнозировании движения в физических областях.
- Понимание трехмерных изображений и цвета. AGI добьется успеха в субъективной форме восприятия, то есть в распознавании цвета. Он также сможет различать размер и глубину двумерных изображений.
- Обучение и творчество. Теоретически система AGI сможет читать и интерпретировать созданный человеком код и дополнять его.
- Контекстное понимание языка. Понимание человеческого языка в значительной степени зависит от контекста. Системы AGI будут наделены интуицией, необходимой для понимания естественных языков.
- Двигательные навыки. Например для извлечения ключей из кармана, что требует творческого восприятия.
- Принятие решений. Общий искусственный интеллект действительно будет способен создавать заданные структуры для всех задач, понимать системы ценностей и использовать разные виды данных всевозможными способами.
Общий vs. обычный ИИ: различия
Искусственный интеллект классифицируется в соответствии с его способностью имитировать человеческие характеристики. Используя их в качестве руководства, системы искусственного интеллекта можно отнести к одной из трех категорий:
- Узкий искусственный интеллект (artificial narrow intelligence, ANI): ограниченный набор возможностей.
- Общий искусственный интеллект (artificial general intelligence, AGI): сопоставим с человеческими возможностями.
- Искусственный сверхинтеллект (artificial superintelligence, ASI): более продвинутые возможности.
Обычный ИИ в том виде, в каком он существует сегодня, относится к первому типу, то есть к узкому искусственному интеллекту.
Узкий ИИ, часто известный как «слабый ИИ», относится к любому искусственному интеллекту, способному превзойти человека в задаче, которая четко обозначена и организована.
Он предназначен для выполнения определенной функции, такой как веб-поиск, распознавание лица или голоса, с рядом ограничений. Ограничения являются причиной того, что люди называют эти операции «узкими» или «слабыми».
Распознавание лиц — работа, которую выполняет узкий ИИ. Изображение: MIT
Приложения узкого ИИ не мыслят самостоятельно; скорее, они имитируют человеческое поведение на основе запрограммированного набора руководящих принципов, параметров и обстоятельств.
Например, Amazon, Spotify и Netflix используют обычные алгоритмы ИИ или узкого ИИ, чтобы создавать индивидуальные рекомендации на товары и услуги. Используя данные, эти алгоритмы профилируют нашу деятельность и определяют соответствующие переменные/атрибуты других людей или продуктов.
Системы общего ИИ обладают характеристиками, которые традиционно ассоциируются только с человеческим мозгом, включая рациональное мышление, предыдущую информацию, трансферное обучение, концептуализацию и причинно-следственную связь. Рассмотрим такую фразу, как «Джейн попробовала позвонить своей тете по мобильному телефону, но та не ответила».
Чтобы понять это утверждение, общий ИИ должен понять концепцию телефонных разговоров и то, как работает междугородняя связь. Люди заполнят недостающие части утверждения, такие как двусмысленный антецедент «та», своими собственными предположениями. Общий ИИ способен воспринимать контекст, в то время как узкий ИИ — нет.
Вместо классификации и маркировки информации общий ИИ использует алгоритмы кластеризации и ассоциации. Классификация основывается на заранее определенных критериях, в то время как кластеризация выявляет сходство между элементами и соответствующим образом их классифицирует.
Заключение
Ученые мечтают о создании общего искусственного интеллекта, но мы все еще далеки от этого. Тем не менее узкий ИИ добился значительных успехов за последние 20 лет.
Узкий ИИ — это единственная существующая на сегодняшний день категория ИИ, и она превосходно справляется с рутинными задачами. Она еще не является по-настоящему разумной, но каждый новый прорыв — это шаг в направлении общего искусственного интеллекта.
Высоких вам конверсий!
По материалам: businessworldit.com. Автор: команда Business World
