Общий искусственный интеллект (AGI)

Искусственный общий интеллект (ИОИ) - это теоретическая концепция в искусственном интеллекте (ИИ) представляющая собой машину, способную понимать, обучаться и применять знания для решения любых интеллектуальных задач, которые под силу человеку. человек. В отличие от специализированных систем, распространенных сегодня, AGI будет обладать уровнем когнитивной гибкости. позволяя ему рассуждать о незнакомых проблемах, обобщать опыт в различных областях и функционировать автономно, не нуждаясь в специальном перепрограммировании для решения каждой новой задачи. Стремление к созданию интеллекта на уровне человека является конечной целью многих ведущих исследовательских лабораторий, включая OpenAI и Google DeepMind, и считается следующим крупным рубежом в развитии технологий. технологий.

AGI против искусственного узкого интеллекта (ANI)

Чтобы полностью осознать значение AGI, необходимо отличать его от тех форм интеллекта, которые мы используем в настоящее время. используем.

• Искусственный узкий интеллект (ИУИ): Также известная как слабый ИИ, эта категория включает в себя все существующие приложения ИИ. Эти системы разработаны для выполнения для выполнения конкретных задач. Например, Ultralytics YOLO11 это мощная модель ANI, оптимизированная для обнаружения объектов и сегментации изображений. Она выполняет эти визуальные задачи со сверхчеловеческой скоростью, но не способна написать роман или сориентироваться в сложной социальной ситуации.
• AGI (сильный ИИ): Система AGI не будет ограничена одной модальностью. Она может передавать знания из одной области, например теории игр, в другую, например экономическое моделирование, демонстрируя подлинное трансферное обучение. Эта концепция тесно связана связана с сильным ИИ- термином, который часто подразумевает, что машина обладает сознанием или чувством. Машина обладает сознанием или разумностью, что является предметом философских дебатов, включающих такие мыслительные эксперименты, как Аргумент китайской комнаты.

Гипотетические реальные приложения

Хотя AGI еще не существует, эксперты таких институтов, как Stanford HAI и MIT CSAIL, теоретизируют, что его появление приведет к революции практически во всех отраслях промышленности. промышленности.

1. Холистические медицинские исследования: AGI может интегрировать знания из геномики, химии и истории болезни. для самостоятельного поиска лекарств от сложных заболеваний. Это позволит выйти далеко за рамки нынешнего ИИ в здравоохранении, который обычно сосредоточен на анализе медицинских изображений или прогнозировании конкретных исходов для пациентов, а также в формулировании и проверке совершенно новых научных гипотез.
2. Передовые автономные системы: Современные роботы с трудом справляются с нестандартными ситуациями в неструктурированной среде. AGI может стать основой следующего поколения ИИ в робототехнике, позволяя машинам ориентироваться в В хаотичных зонах стихийных бедствий или при выполнении общих бытовых задач роботы будут обладать здравым смыслом и адаптивностью человека, Это существенно повлияет на сферу труда и логистики.

Технические проблемы и этические соображения

Разработка AGI требует преодоления огромных технических препятствий. Это предполагает выход за рамки сопоставления шаблонов в Deep Learning (DL) к системам, способным к абстрактному рассуждения и долгосрочного планирования. Для этого, вероятно, потребуются огромные вычислительные ресурсы, опирающиеся на передовое аппаратное обеспечение от таких компаний, как NVIDIA для обучения массивных базовых моделей.

Кроме того, потенциальная мощь AGI поднимает критические вопросы, касающиеся этики ИИ. Обеспечение соответствия этих систем человеческим ценностями, является основным направлением деятельности таких организаций, как Anthropic и Институт будущего жизни. Цель состоит в том, чтобы создать основы безопасности ИИ, которые предотвратят непредвиденные последствия по мере роста автономности систем.

Следующий фрагмент кода демонстрирует текущее ограничение ANI, используя ultralytics пакет. Модель Модель может detect только те объекты, распознаванию которых она была явно обучена (например, объекты из набора данных COCO ), что подчеркивает разрыв между текущими технологиями и общим пониманием, которым будет обладать AGI.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11 model (ANI)
# This model is specialized for detecting specific object classes
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image
# Unlike AGI, the model does not 'understand' the scene context
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detection results
results[0].show()

Исследования продолжают преодолевать разрыв между ANI и AGI, изучая новые архитектуры в нейронные сети и обучения с подкреплением. Для тех, кто интересуется в научном прогрессе, ассоциация Ассоциация по развитию искусственного интеллекта (AAAI) регулярно публикует регулярно публикует обновленную информацию о развитии этой области. Вы также можете изучить, как современный генеративный ИИ начинает подражать некоторым аспектам общих рассуждений.