Genel Yapay Zeka (AGI)

Yapay Genel Zeka (YGZ), aşağıdaki alanlarda teorik bir kavramdır Yapay Zeka (AI) anlama, öğrenme ve bilgiyi herhangi bir entelektüel göreve uygulama kapasitesine sahip bir makineyi temsil eder. insan yapabilir. Günümüzde yaygın olan uzmanlaşmış sistemlerin aksine, bir AGI bilişsel esneklik düzeyine sahip olacaktır alışılmadık problemler karşısında akıl yürütmesine, farklı alanlardaki deneyimlerini genelleştirmesine ve işlev görmesine olanak tanır Her yeni zorluk için özel olarak yeniden programlanmaya ihtiyaç duymadan otonom olarak. Bu insan seviyesinde zeka arayışı OpenAI dahil olmak üzere birçok önde gelen araştırma laboratuvarı için nihai hedeftir. Google DeepMind'ın evriminde bir sonraki büyük sınır olarak kabul ediliyor. teknoloji.

AGI ve Yapay Dar Zeka (ANI)

AGI'nin önemini tam olarak kavramak için, onu şu anda kullandığımız zeka biçimlerinden ayırmak çok önemlidir. kullan.

• Yapay Dar Zeka (ANI): Zayıf Yapay Zeka olarak da bilinen bu kategori, mevcut tüm yapay zeka uygulamalarını kapsar. Bu sistemler mükemmelleşmek için tasarlanmıştır belirli görevlerde. Mesela, Ultralytics YOLO11 bir için optimize edilmiş güçlü ANI modeli nesne algılama ve görüntü segmentasyonu. Bu görselleri gerçekleştirir görevleri insanüstü bir hızla yerine getirebilir, ancak bir roman yazma veya karmaşık bir sosyal durumu yönetme yeteneğinden yoksundur.
• AGI (Güçlü Yapay Zeka): Bir AGI sistemi tek bir modalite ile sınırlı kalmayacaktır. Bu transfer olabilir Oyun teorisi gibi bir alandan ekonomik modelleme gibi başka bir alana bilgi aktarımı, gerçek transfer öğrenme. Bu kavram yakından Güçlü Yapay Zeka ile bağlantılı olan bu terim, genellikle gibi düşünce deneylerini içeren felsefi bir tartışma konusu olan makinenin bilince veya duyarlılığa sahip olması Çin Odası Tartışması.

Varsayımsal Gerçek Dünya Uygulamaları

AGI henüz mevcut olmasa da, Stanford HAI gibi kurumlardaki uzmanlar ve MIT CSAIL, gelişinin neredeyse her alanda devrim yaratacağını teorize ediyor. endüstri.

1. Bütünsel Tıbbi Araştırma: Bir AGI genomik, kimya ve hasta bilgilerinin entegrasyonunu sağlayabilir karmaşık hastalıkların tedavilerini bağımsız olarak keşfetmek için tarih. Mevcut durumun çok ötesine geçecektir. Tipik olarak aşağıdakilere odaklanan sağlık hizmetlerinde yapay zeka Tıbbi görüntüleri analiz ederek veya belirli hasta sonuçlarını tahmin ederek, tamamen yeni bilimsel yöntemler formüle ederek ve test ederek hipotezler.
2. Gelişmiş Otonom Sistemler: Mevcut robotlar, yapılandırılmamış ortamlardaki uç durumlarla mücadele ediyor. AGI yeni nesil teknolojilere güç sağlayabilir Robotikte yapay zeka, makinelerin yön bulmasını sağlıyor Kaotik afet bölgeleri ya da genel ev işlerini bir insanın sağduyusu ve uyum yeteneği ile gerçekleştirin, işgücü ve lojistiği önemli ölçüde etkilemektedir.

Teknik Zorluklar ve Etik Hususlar

AGI geliştirmek, muazzam teknik engellerin üstesinden gelmeyi gerektirir. Kalıp eşleştirmenin ötesine geçmeyi içerir Derin Öğrenme (DL) ile soyutlama yapabilen sistemlere muhakeme ve uzun vadeli planlama. Bu da büyük olasılıkla büyük hesaplama kaynakları gerektiriyor ve gelişmiş gibi şirketlerin donanımları NVIDIA eğitmek için temel modelleri.

Ayrıca, AGI'nin potansiyel gücü şu konularda kritik soruları gündeme getirmektedir Yapay zeka etiği. Bu sistemlerin insan kaynakları ile uyumlu olmasını sağlamak gibi kuruluşlar için değerler birincil odak noktasıdır. Anthropic ve Yaşamın Geleceği Enstitüsü. Amaç, aşağıdakileri yaratmaktır İstenmeyen sonuçları önleyen yapay zeka güvenlik çerçeveleri sistemler daha otonom hale geldikçe.

Aşağıdaki kod parçacığı, ANI'nin mevcut sınırlamasını ultralytics Paket. Bu model yalnızca tanımak için açıkça eğitildiği nesneleri ( COCO veri kümesindekiler gibi) detect ve Mevcut teknoloji ile bir AGI'nin sahip olacağı genel anlayış arasındaki uçurum.

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()

Araştırmalar, ANI ve AGI arasındaki boşluğu doldurmaya ve yeni mimarileri keşfetmeye devam ediyor. sinir ağları ve pekiştirmeli öğrenme. İlgilenenler için akademik ilerlemede Yapay Zekayı Geliştirme Derneği (AAAI) düzenli olarak alanın gidişatına ilişkin güncellemeler. Ayrıca mevcut durumunuzu nasıl keşfedebilirsiniz üretken yapay zeka, yapay zekanın bazı yönlerini taklit etmeye başlıyor. Genel mantık.