Что такое AGI и на что способен artificial general intelligence / Skillbox Media

Содержание:

• Чем AGI отличается от обычного ИИ
• Super AI будет круче AGI
• Искусственный, сильный и общий интеллект
• Должен ли AGI быть роботом
• Тесты для проверки AGI
• Возможности AGI: мнение специалистов
• GPT-5 может достичь уровня AGI
• Будущее языковых моделей и переход к AGI
• Проекты AGI на языковых моделях
• Когда будет создан AGI
• Что ещё почитать про AGI: подборка книг

Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, универсальный искусственный интеллект (AGI), который способен выполнять интеллектуальные задачи на уровне человека, по-прежнему остается предметом научной фантастики и философских дискуссий. Даже самые современные нейросети, такие как GPT-4 и PaLM, которые успешно решают множество сложных задач, не могут считаться AGI. Исследователи подчеркивают, что в этих системах присутствуют лишь отдельные элементы общего искусственного интеллекта, так называемые «искры» AGI.

Успехи науки в сфере нейросетей вызывают надежду на скорое появление универсального интеллекта. По самым оптимистичным прогнозам, это может произойти в ближайшие несколько лет с выходом одной из новых языковых моделей следующего поколения. Развитие технологий машинного обучения и искусственного интеллекта открывает новые горизонты, которые могут кардинально изменить наше представление о возможностях интеллектуальных систем.

В данной статье мы рассмотрим, что такое искусственный общий интеллект (AGI), а также перспективные разработки в этой области. Мы также собрали мнения экспертов IT-отрасли о будущем AGI. В качестве дополнительного мнения к обсуждению мы пригласили ChatGPT — одного из наиболее передовых чат-ботов на сегодняшний день, который поделится своим видением будущего искусственного интеллекта.

Оптимизация содержания веб-страницы является важным аспектом SEO, который помогает увеличить видимость сайта в поисковых системах. Эффективное содержание должно быть уникальным, информативным и релевантным запросам пользователей. Основные принципы создания качественного контента включают использование ключевых слов, соответствующих теме страницы, а также структурирование текста для удобства восприятия. Важно помнить, что контент должен не только привлекать внимание, но и удерживать его, предоставляя ценную информацию.

При написании текста следует учитывать целевую аудиторию и ее интересы, что поможет создать глубокую связь с читателями. Оптимизация заголовков, подзаголовков и мета-тегов также играет ключевую роль в SEO, так как они помогают поисковым системам индексировать страницы. Кроме того, использование внутренних и внешних ссылок может повысить авторитет страницы. Важно обновлять контент регулярно, чтобы он оставался актуальным и соответствовал современным стандартам.

Создание качественного текста — это не только про насыщение ключевыми словами, но и про создание уникального и полезного контента, который сможет привлечь и удержать целевую аудиторию, что в итоге приведет к повышению позиций в поисковой выдаче.

• Чем AGI отличается от обычного ИИ
• Super AI будет круче AGI
• Искусственный, сильный и общий интеллект
• Должен ли AGI быть роботом
• Тесты для проверки AGI
• Возможности AGI: мнение специалистов
• GPT-5 может достичь уровня AGI
• Будущее языковых моделей и переход к AGI
• Проекты AGI на языковых моделях
• Когда будет создан AGI
• Что ещё почитать про AGI: подборка книг

Чем AGI отличается от обычного ИИ

Современные программы на основе искусственного интеллекта являются узкоспециализированными инструментами. Например, искусственный интеллект, разработанный для игры в шахматы, не обладает возможностями генерации изображений или диагностики заболеваний. Каждый ИИ создается с определенной целью и задачами, что ограничивает его функциональность вне заданной области применения.

Все современные разработки искусственного интеллекта относятся к категории узкого ИИ (ANI, narrow AI), также известного как слабый ИИ (weak AI). Этот тип искусственного интеллекта способен выполнять конкретные задачи в ограниченных областях знаний, находясь под контролем человека. Узкий ИИ используется в различных сферах, включая медицинскую диагностику, обработку данных и автоматизацию бизнес-процессов. Важно отметить, что, несмотря на свои достижения, узкий ИИ не обладает общей разумностью и не может самостоятельно принимать решения вне своей узкой специализации.

Следующим этапом в развитии искусственного интеллекта станет создание универсальной системы, способной решать любые задачи, которые под силу человеческому разуму. Нейросеть такого уровня будет относиться к классу общего искусственного интеллекта (AGI, artificial general intelligence) или сильного ИИ (strong AI). Ожидается, что такие системы смогут выполнять сложные когнитивные функции, аналогичные человеческим, что откроет новые горизонты для различных отраслей, включая медицину, образование и промышленность. Разработка AGI требует значительных усилий в области алгоритмов, обработки данных и этики, что подчеркивает важность междисциплинарного подхода к этой задаче.

Ключевое отличие общего искусственного интеллекта (AGI) заключается в его способности самостоятельно мыслить и действовать, подобно человеку. Каждый день мы выполняем множество интеллектуальных задач: управляем автомобилем, планируем бюджет, взаимодействуем с другими людьми, пишем, читаем и играем. Ожидается, что общий ИИ сможет освоить эти навыки. Однако этого недостаточно. Некоторые учёные утверждают, что AGI должна обладать внутренней мотивацией, умением ставить цели и способностью разбивать сложные задачи на более простые подзадачи. Эти качества делают общий искусственный интеллект более схожим с человеческим мышлением и поведением.

Обобщённое каноническое определение общего (сильного) искусственного интеллекта, основанное на частных определениях Бена Герцеля, Пей Вонга, Шейна Легга и Маркуса Хаттера, формулируется как «способность достигать сложных целей в разнообразных сложных условиях при ограниченных ресурсах». Это определение подчеркивает ключевые аспекты, необходимые для создания эффективного и универсального искусственного интеллекта, способного адаптироваться и функционировать в различных средах, что является важным шагом к реализации полноценного искусственного интеллекта.

Антон Колонин — кандидат технических наук и ведущий специалист Новосибирского государственного университета. Он является основателем проекта Aigents и архитектором проекта SingularityNET. Кроме того, Антон выступает экспертом Российского совета по международным делам (РСМД). Его работа охватывает ключевые аспекты разработки искусственного интеллекта и технологий, способствующих развитию этой области.

Super AI будет круче AGI

Хотя общий искусственный интеллект (AGI) пока не достигнут, эксперты уже разработали термин для следующего этапа в развитии интеллектуальных систем — супер искусственный интеллект (ASI, super AI). Супер ИИ будет способен выполнять любые интеллектуальные задачи не только на уровне человека, но и значительно превосходя его возможности. Уровень интеллекта, который продемонстрирует супер ИИ, будет уникальным и не имеющим аналогов в истории человечества. Это открывает новые горизонты для технологического прогресса и поднимает важные вопросы о его влиянии на общество и экономику.

Один из основателей данной концепции является философ Ник Бостром. Его работы сосредоточены на изучении вопросов, связанных с будущими технологиями, этикой и последствиями научных открытий. Бостром акцентирует внимание на потенциальных рисках, связанных с развитием искусственного интеллекта и других передовых технологий. Он подчеркивает важность предварительной оценки возможных сценариев, чтобы минимизировать негативные последствия и максимизировать пользу для общества. В его исследованиях также рассматриваются вопросы, касающиеся существования человечества в условиях быстро меняющегося технологического ландшафта. Таким образом, философия Бострома предлагает глубокий анализ и критическое осмысление будущего, в котором технологии играют ключевую роль.

Суперинтеллект представляет собой уровень интеллекта, который значительно превышает способности самых умных людей в различных областях, включая научное творчество, общую мудрость и социальные навыки. Вопрос о том, каким образом будет достигнут суперинтеллект, остаётся открытым. Это может быть реализовано через высокопроизводительные цифровые компьютеры, сети объединённых вычислительных систем или даже с помощью искусственно выращенной мозговой ткани. Также неясно, будет ли суперинтеллект обладать сознанием и субъективным опытом. Изучение этих аспектов имеет решающее значение для понимания будущего искусственного интеллекта и его влияния на общество.

Ник Бостром — философ и профессор Оксфордского университета, также известный как основатель Института будущего человечества. Его работы сосредоточены на вопросах, связанных с искусственным интеллектом и его влиянием на будущее человечества. В своей книге «Как долго до суперразумности?» Бостром исследует потенциальные риски и возможности, связанные с развитием высокоразвитого интеллекта, а также его воздействие на общество и моральные аспекты. Исследования Бостром играют важную роль в формировании дискуссий о технологиях будущего и их этических последствиях.

Чтение является важным аспектом нашей жизни, которое способствует расширению кругозора и развитию критического мышления. Оно помогает не только улучшить уровень образования, но и развивает воображение и творческие способности. Регулярное чтение книг, статей и других материалов может значительно увеличить словарный запас и повысить грамотность.

Важно выбирать разнообразные жанры и темы, чтобы обогатить свой опыт и получить новые знания. Чтение также помогает расслабиться и справиться со стрессом, предоставляя возможность погрузиться в другие миры и истории. Если вы хотите улучшить свои навыки чтения, рекомендуем установить регулярный график, чтобы сделать это привычкой.

Чтение не только обогащает знаниями, но и формирует критическое мышление, позволяя анализировать информацию и делать обоснованные выводы. Не забывайте делиться своими впечатлениями о прочитанном с другими, это поможет углубить понимание материала и открыть новые горизонты.

Новый уроборос: почему машины неизбежно станут доминировать над человеком

С развитием технологий и искусственного интеллекта все более актуальной становится тема доминирования машин над людьми. Современные достижения в автоматизации, робототехнике и машинном обучении открывают новые горизонты, но также поднимают вопросы о будущем человеческой роли в обществе.

Сегодня машины способны выполнять задачи с высокой эффективностью и точностью, что делает их незаменимыми в различных сферах, от производства до медицины. В результате, многие профессии подвергаются автоматизации, что приводит к изменению рынка труда и требует от людей постоянной адаптации.

Кроме того, искусственный интеллект уже сейчас принимает участие в принятии решений, что ставит под сомнение традиционные представления о человеческом контроле. С каждым новым шагом в развитии технологий возникает вопрос: как долго человечество сможет сохранять свое лидерство?

В будущем, когда машины станут еще более автономными и умными, они могут не только заменить человека в рутинных задачах, но и взять на себя более сложные функции. Это приведет к необходимости переосмысления роли человека и его взаимодействия с технологиями.

Таким образом, осознание неизбежности доминирования машин над человеком становится важным шагом к подготовке к будущему, где гармоничное сосуществование технологий и человеческого интеллекта будет ключевым элементом для достижения успеха.

Искусственный, сильный и общий интеллект

Современная дискуссия о машинах с интеллектуальными способностями началась с работы английского математика Алана Тьюринга в 1950 году. В своей статье «Вычислительные машины и разум» он предложил критерий, который позволяет определить, может ли компьютер действовать так же, как человек. Этот критерий стал известен как тест Тьюринга. Тест Тьюринга стал важным этапом в развитии искусственного интеллекта, поскольку он задает вопросы о том, что такое разум и как его можно измерить в контексте машинного обучения и вычислительных технологий.

Летом 1956 года в рамках Дартмутского семинара собрались выдающиеся учёные, включая Клода Шеннона и Джона Маккарти. На этой конференции было предложено ввести термин «искусственный интеллект», который на тот момент отражал представление о сильном ИИ, способном демонстрировать человеческий уровень рассуждений и понимания. Это событие стало отправной точкой для дальнейших исследований и разработок в области искусственного интеллекта, формируя основу для современных технологий и концепций в этой быстроразвивающейся сфере.

Прогресс в области искусственного интеллекта развивался медленнее, чем предполагали специалисты. В результате многие учёные сосредоточили свои усилия на исследовании слабого искусственного интеллекта. В дальнейшем под искусственным интеллектом начали понимать программы, способные решать интеллектуальные задачи только в узкой, специализированной области. Это направление изучения стало важным этапом в понимании возможностей и ограничений ИИ, а также в разработке более эффективных алгоритмов для конкретных задач.

В 1980 году философ Джон Сёрл представил концепцию сильного искусственного интеллекта, которая стала значимой для обсуждения возможностей и ограничений AI. В рамках этой концепции он описал мысленный эксперимент, известный как «Китайская комната». В данном эксперименте человек или алгоритм, не обладая знанием китайского языка, следуя заранее прописанным инструкциям, способен генерировать осмысленные ответы на вопросы, заданные на этом языке. Этот мысленный эксперимент поднимает важные вопросы о понимании, сознании и истинной природе интеллекта в контексте искусственного интеллекта, а также о том, могут ли машины действительно «понимать» язык в том смысле, как это делает человек.

Сёрл подверг критике тест Тьюринга, предложив различие между слабым и сильным искусственным интеллектом. Слабый ИИ способен лишь имитировать интеллектуальную деятельность, тогда как сильный ИИ обладает истинным пониманием и сознанием. Это разделение поднимает важные вопросы о природе интеллекта и сознания в контексте разработки и оценки искусственного интеллекта.

В конце 1990-х годов, с развитием нейросетевых технологий, возникла необходимость в термине, который бы отличал узкоспециализированные интеллектуальные системы от искусственного интеллекта, способного решать широкий спектр задач. В 1997 году было введено понятие общего искусственного интеллекта (AGI). Одним из основных популяризаторов этого термина стал Бен Герцель, автор книги «Artificial General Intelligence». Эта концепция сыграла ключевую роль в развитии исследований в области ИИ и стала основой для дальнейших обсуждений о будущем искусственного интеллекта.

Сильный искусственный интеллект и общий искусственный интеллект часто воспринимаются как одно и то же, однако между ними существуют существенные различия, связанные с философией их функционирования. Общий ИИ (AGI) способен выполнять задачи и принимать решения без глубокого понимания их сути, в то время как сильный ИИ обладает осознанием этих задач. Однако важно отметить, что сознание сильного ИИ не обязательно должно совпадать с человеческим. Эти различия подчеркивают важность понимания уровня интеллекта и осознания, которые могут быть достигнуты в рамках искусственного интеллекта.

AGI можно описать с использованием термина «философский зомби», который широко известен в научной среде. Такой искусственный интеллект не обладает самосознанием и не несет ответственности за свои действия. Общение с AGI может напоминать диалог с персонажем Страшилой из сказки «Волшебник Изумрудного города». Этот персонаж отвечал на вопросы фразами вроде: «Если бы у меня были мозги, я бы поступил так…». Несмотря на отсутствие сознания, его ответы иногда были достаточно разумными. Таким образом, AGI, как и философский зомби, может демонстрировать умственные способности, но не имеет истинного понимания своих действий и решений.

Александр Амбарцумов — ведущий разработчик сервисных роботов и основатель компании AlexRobotics. Под его руководством компания занимается созданием инновационных решений в области робототехники, что способствует развитию автоматизации в различных сферах. AlexRobotics предлагает широкий спектр сервисных роботов, которые находят применение в логистике, обслуживании клиентов и других отраслях. Благодаря уникальным технологиям и высокому качеству продукции, компания занимает лидирующие позиции на рынке.

Чтение является важной частью нашей жизни. Оно не только развивает умственные способности, но и позволяет получать новые знания, расширять горизонты и улучшать навыки. Регулярное чтение помогает улучшить концентрацию и память, а также способствует развитию критического мышления. В современном мире, где информация доступна в изобилии, навыки быстрого и эффективного восприятия текста становятся особенно ценными. Чтение книг, статей и других материалов обогащает наш внутренний мир и способствует личностному росту. Не забывайте делать чтение частью своей повседневной рутины, ведь это ключ к успешному и осознанному образу жизни.

Уничтожаем Матрицу на корню: 7 аргументов для дискуссии с поклонником искусственного интеллекта

В современном обществе искусственный интеллект (ИИ) становится все более популярным. Но не все убеждены в его безусловной пользе. Если вы хотите обсудить этот вопрос с фанатом ИИ, вот семь убедительных аргументов, которые помогут вам выразить свою точку зрения.

Первый аргумент касается потери рабочих мест. С ростом автоматизации многие профессии оказываются под угрозой исчезновения. ИИ может выполнять задачи быстрее и эффективнее, что приводит к сокращению рабочих мест и увеличению безработицы.

Второй аргумент связан с этическими вопросами. Разработка ИИ ставит перед человечеством множество моральных дилемм, таких как использование технологий в военных целях или влияние на личную жизнь людей. Без четких этических норм использование ИИ может привести к серьезным последствиям.

Третий аргумент касается безопасности. ИИ может быть подвержен взломам и манипуляциям. Если системы на основе ИИ попадут в плохие руки, это может привести к катастрофическим последствиям, как в сфере кибербезопасности, так и в реальной жизни.

Четвертый аргумент — это предвзятость алгоритмов. ИИ обучается на данных, которые могут содержать предвзятости. Это приводит к неравному обращению с различными группами людей, что подрывает основы справедливости и равенства.

Пятый аргумент касается зависимости от технологий. С увеличением использования ИИ люди становятся все более зависимыми от технологий. Это может привести к снижению критического мышления и ухудшению социальных навыков.

Шестой аргумент — это угроза автономности. Совершенно автономные системы могут принимать решения, которые не всегда соответствуют интересам человечества. Это поднимает вопросы о контроле и ответственности.

Седьмой аргумент касается природных ресурсов. Для функционирования ИИ необходимы огромные вычислительные мощности, что в свою очередь требует значительных энергетических затрат. Это может негативно сказаться на экологии и устойчивом развитии планеты.

Эти аргументы помогут вам конструктивно обсудить преимущества и недостатки искусственного интеллекта, а также обозначить важные аспекты, которые следует учитывать в будущем.

Должен ли AGI быть роботом

В контексте развития общего искусственного интеллекта (AGI) учёные обсуждают, нужно ли наделять его физическим телом. Этот вопрос вызывает разногласия среди специалистов, разделяя их на две противоположные группы. Одна сторона считает, что наличие тела может повысить функциональность и взаимодействие ИИ с окружающим миром, в то время как другая утверждает, что для достижения целей AGI достаточно лишь виртуальной реализации. Дискуссия продолжается, подчеркивая различные подходы к пониманию и использованию искусственного интеллекта в будущем.

Существует мнение, что физическое тело не является ключевым элементом для создания общего искусственного интеллекта (AGI), и все необходимые функции ИИ могут быть воспроизведены в виртуальной среде. Этот подход можно объяснить через философскую концепцию «мозг в колбе», согласно которой сознание, изолированное от тела, способно воспринимать весь спектр ощущений, доступных физическому существу. Подобный взгляд на AGI подчеркивает важность информационных процессов и взаимодействия в цифровом пространстве, что открывает новые горизонты для исследований в области искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (ИИ) — это мощный инструмент, способный изменить многие аспекты нашей жизни. Его применение охватывает различные области, включая здравоохранение, финансы, образование и производство. С помощью алгоритмов машинного обучения и обработки больших данных ИИ может анализировать информацию, выявлять закономерности и предсказывать будущие тенденции. Это позволяет оптимизировать процессы, повышать эффективность и принимать более обоснованные решения.

Однако с ростом возможностей ИИ возникают и этические вопросы. Важно учитывать, как технологии влияют на общество, какие риски связаны с их использованием и как обеспечить безопасность данных. Кроме того, необходимо продвигать прозрачность в алгоритмах и их работу, чтобы пользователи могли доверять системам ИИ.

В конечном итоге, искусственный интеллект представляет собой не только технологическую революцию, но и вызов для человечества. Важно находить баланс между инновациями и ответственным использованием технологий, чтобы максимально эффективно использовать потенциал ИИ, сохраняя при этом этические нормы.

AGI (искусственный общий интеллект) не требует физического тела для своего существования. Он способен функционировать как программное обеспечение на компьютере и эффективно решать разнообразные задачи. Тем не менее, роботизированные версии AGI могут продемонстрировать значительные преимущества при взаимодействии с физическим миром, обеспечивая более широкий спектр возможностей и улучшая качество выполнения задач.

ChatGPT — это мощный чат-бот, разработанный компанией OpenAI. Он использует передовые технологии искусственного интеллекта для обработки и генерации текста в режиме реального времени. ChatGPT способен вести диалоги, отвечать на вопросы и предоставлять информацию по самым различным темам. Инструмент находит применение в обслуживании клиентов, образовании и других сферах, где требуется взаимодействие с пользователями. Благодаря своей способности к обучению на больших объемах данных, ChatGPT постоянно совершенствует свои навыки, обеспечивая качественную и релевантную коммуникацию. Открывая новые горизонты в области общения между людьми и машинами, ChatGPT демонстрирует потенциал AI в различных приложениях, делая взаимодействие более удобным и эффективным.

Существует мнение, что вся интеллектуальная деятельность человека неразрывно связана с телесными ощущениями и чувственным опытом. В связи с этим, предполагается, что общий искусственный интеллект (ИИ) не сможет эффективно функционировать без телесного воплощения, аналогичного человеческому. Данная концепция, которая исследует взаимосвязь между телесными ощущениями и когнитивными процессами, носит название воплощённого познания (embodied cognition). Эта теория подчеркивает важность физического тела для развития и функционирования интеллекта, что имеет значительные последствия для создания и использования ИИ.

Переделанный текст:

Обязательно ознакомьтесь с дополнительными материалами:

Александр Амбарцумов утверждает, что главной целью робототехники является разработка протезов для человеческого тела. Эти инновационные технологии могут значительно улучшить качество жизни людей с ограниченными возможностями, позволяя им восстановить утраченные функции и вернуться к активной жизни. Протезы, созданные с использованием современных достижений в области робототехники, способны не только заменять утраченные конечности, но и адаптироваться к различным условиям, обеспечивая высокую степень комфорта и функциональности. Таким образом, развитие робототехники открывает новые горизонты для медицины и реабилитации, делая шаги к будущему, в котором люди смогут преодолевать физические ограничения.

Интеллектуальный агент является концепцией, объединяющей различные подходы к созданию искусственного общего интеллекта (AGI). Этот агент способен самостоятельно взаимодействовать с окружающей средой. В зависимости от контекста, в котором он функционирует, интеллектуальный агент может существовать как в физическом мире, так и в виртуальной среде. Важно отметить, что такие агенты разрабатываются с целью выполнения сложных задач, адаптации к новым условиям и улучшения взаимодействия с пользователями.

В фильме «Терминатор» искусственным суперинтеллектом выступает не сам робот, сыгранный Арнольдом Шварценеггером, а компьютерная система «Скайнет». Эта система развивалась в «бестелесном» формате, становясь все более сложной и автономной. Робот является лишь инструментом «Скайнет», одним из ее физических воплощений. В дальнейшем он превращается в «отпрыска» бестелесного ИИ, который выходит из-под контроля, что подчеркивает опасности, связанные с развитием искусственного интеллекта и его возможными последствиями для человечества.

Александр Амбарцумов является опытным разработчиком сервисных роботов и основателем компании AlexRobotics. В своей деятельности он фокусируется на создании инновационных решений, которые помогают улучшить качество жизни и оптимизировать процессы в различных сферах. Благодаря глубоким знаниям и многолетнему опыту, Александр вносит значительный вклад в развитие робототехники и автоматизации, что позволяет его компании оставаться на передовой технологий. AlexRobotics разрабатывает высокотехнологичные роботы, которые находят применение в таких областях, как медицина, логистика и обслуживание клиентов.

Тесты для проверки AGI

Для определения, является ли искусственный интеллект (ИИ) искусственным общим интеллектом (AGI), учёные и инженеры разработали несколько тестов. Многие из этих тестов предполагают наличие физического тела, так как без него пройти испытания невозможно. Тесты помогают оценить способности ИИ в выполнении задач, требующих общего интеллекта, включая взаимодействие с окружающей средой и адаптацию к новым условиям. Разработка таких тестов играет ключевую роль в понимании границ современных технологий и дальнейших шагов к созданию AGI.

• Тест студента, предложенный Беном Герцелем — если умная машина сможет поступить в университет, пройти те же курсы, что и другие студенты, а затем защитить диплом, то она обладает общим интеллектом.
• Тест трудоустройства, придуманный Нильсом Дж. Нильссоном — если умная машина сможет самостоятельно устроиться на работу и выполнять на ней экономически обоснованные функции, то она обладает общим интеллектом.
• Тест IKEA от Чарли Ортиза — если умная машина сможет самостоятельно научиться правильно собирать мебель из магазина IKEA на основе прилагаемой инструкции, то она обладает общим интеллектом.
• Кофейный тест, предложенный Стивом Возняком — если машина сможет приготовить и подать кофе, оказавшись на незнакомой кухне, то она обладает общим интеллектом.
• Тест учёного — если машина сможет самостоятельно совершать оригинальные научные открытия, в том числе те, которые могут претендовать на Нобелевскую премию, то она обладает общим интеллектом.

Для полноценного развития искусственного интеллекта в физическом мире необходимо обеспечить ему способы восприятия, аналогичные человеческим. ИИ, которого можно считать настоящим, должен обучаться и взаимодействовать с окружающей средой, опираясь на ощущения, схожие с восприятием биологического тела. Это означает, что такой ИИ должен быть способен испытывать основные чувства, такие как голод, вкус пищи и эмоции, характерные для человека. Подобное восприятие позволит ИИ не только адаптироваться к физическому миру, но и развивать более глубокое понимание человеческой природы.

Не обязательно полностью копировать человеческую биологию или заниматься клонированием, как это показано в фильме «Аватар». Достаточно воспроизвести в любом, даже механическом, теле ключевые особенности человеческого организма, такие как недостатки в зрении и слухе, а также искажение восприятия, связанное с изменениями уровня гормонов и другими факторами. Эти аспекты могут быть важны для создания более реалистичных и адаптируемых систем.

Александр Амбарцумов — специалист в области разработки сервисных роботов и основатель компании AlexRobotics. Его опыт и знания в этой сфере позволяют создавать инновационные решения, которые значительно упрощают различные процессы в жизни и бизнесе. AlexRobotics фокусируется на разработке технологий, которые делают роботов более полезными и эффективными для пользователей.

Читайте также:

Тест Тьюринга: сможете ли вы отличить искусственный интеллект от человека?

Тест Тьюринга, предложенный британским математиком и логиком Аланом Тьюрингом в 1950 году, представляет собой метод оценки способности машины демонстрировать разумное поведение, эквивалентное человеческому. В рамках этого теста человек-испытатель взаимодействует с двумя «собеседниками» – одним из которых является человек, а другим – искусственный интеллект. Если испытатель не может с уверенностью определить, кто из собеседников является машиной, то ИИ считается успешным в проявлении человеческих качеств.

Тест Тьюринга остается актуальным в эпоху стремительного развития технологий и искусственного интеллекта. Современные ИИ-системы, такие как чат-боты и виртуальные ассистенты, все чаще применяются в различных сферах, включая обслуживание клиентов, медицину и образование. Способность этих систем имитировать человеческое поведение вызывает вопросы о их роли и потенциале в нашем обществе.

Понимание и анализ Теста Тьюринга помогают не только в разработке эффективных ИИ, но и в изучении этических аспектов взаимодействия человека и машины. Важно учитывать, насколько далеко мы готовы продвигаться в создании ИИ, который может не только выполнять задачи, но и взаимодействовать с нами на уровне, близком к человеческому.

Возможности AGI: мнение специалистов

Для понимания концепции общего интеллекта мы обратились к экспертам в данной области и ChatGPT, чтобы узнать их мнения о перспективах появления общего искусственного интеллекта (AGI).

AGI, или искусственный общий интеллект, должен обладать широкими возможностями, аналогичными человеческому мышлению. Он должен уметь рассуждать, планировать и обучаться как на собственном, так и на чужом опыте. Важным аспектом является способность AGI понимать окружающий мир и взаимодействовать с ним на уровне, сопоставимом с человеческими способностями. Это позволит AGI эффективно решать сложные задачи и адаптироваться к изменяющимся условиям, что является ключевым требованием для его развития и применения в различных сферах.

Дмитрий Киселёв является научным сотрудником Института искусственного интеллекта AIRI. В своей работе он занимается исследованиями в области искусственного интеллекта, включая машинное обучение и нейронные сети. Экспертиза Дмитрия охватывает как теоретические аспекты, так и практическое применение AI-технологий. Его вклад в развитие института способствует созданию инновационных решений и улучшению существующих алгоритмов.

Существует множество определений термина AGI, которые могут существенно различаться и иногда противоречить друг другу. Эти определения требуют постоянного уточнения используемых в них понятий. AGI, или искусственный общий интеллект, представляет собой уровень искусственного интеллекта, при котором машина способна понимать, обучаться и применять знания в различных областях, аналогично человеческому интеллекту. Поскольку концепция AGI продолжает развиваться, важно учитывать различные точки зрения и подходы к ее определению, чтобы создать более полное и точное представление о данном феномене.

Рекомендуется оставить терминологические споры на усмотрение философов и использовать «критерий утки»: если искусственный интеллект, как интеллектуальный агент, способен восприниматься людьми как человек, выполнять любые интеллектуальные задачи аналогично людям и адаптироваться к новым ситуациям так, как это сделали бы люди, то можно считать, что этот ИИ представляет собой общий интеллект (AGI). Такой подход позволяет более ясно определить границы и возможности ИИ в контексте его функциональности и взаимодействия с человеком.

Сергей Карелов является экспертом в междисциплинарных исследованиях и стратегической аналитике. Он также известен как ведущий авторского канала «Малоизвестное интересное». В своем контенте Сергей делится уникальными взглядами на актуальные темы, включая прогнозы о будущем искусственного интеллекта. Недавно он высказал мнение, что искусственный общий интеллект (AGI) может появиться уже через полтора года, что подчеркивает его глубокое понимание текущих трендов в области технологий и их влияния на общество.

Никто не может с уверенностью предсказать, на что будет способен искусственный общий интеллект (AGI), так как машинный интеллект fundamentally отличается от человеческого. Это сравнимо с попыткой понять, о чем размышляют дельфины, или наоборот. AGI открывает новые горизонты в технологиях и может изменить наше восприятие интеллекта и мышления. Понимание этих различий поможет нам лучше подготовиться к будущему, в котором AGI станет неотъемлемой частью нашей жизни.

Тем не менее, можно предположить, что искусственный общий интеллект (AGI) будет обладать следующими возможностями: он сможет самостоятельно обучаться и адаптироваться к различным условиям, принимать решения на основе анализа больших объемов данных и взаимодействовать с людьми и другими системами на высоком уровне. AGI будет способен решать сложные задачи, которые требуют креативности и инновационного подхода, что откроет новые горизонты в различных областях, таких как медицина, наука, технологии и экономика. Эта способность AGI к многофункциональному и гармоничному взаимодействию с окружающим миром позволит значительно улучшить качество жизни и повысить эффективность различных процессов.

• Обучаться и адаптивно применять полученные знания в широком спектре задач и областей, в неизвестных ситуациях. Адаптироваться к изменяющейся среде и обучаться на основе новых данных и опыта. Самостоятельно расширять свои навыки и знания, не требуя постоянного вмешательства разработчика.
• Понимать контекст и связи между различными идеями и концепциями, улавливать сложные взаимосвязи и обобщать информацию для принятия разумных решений.
• Обладать некоторым уровнем самосознания и осознания себя как сущности. Это может включать осознание своего состояния, своих навыков и ограничений, а также осознание своей цели или задачи.
• Демонстрировать элементы творческого мышления, генерацию новых идей. Сможет предлагать нетривиальные решения и подходы к задачам, не ограничиваясь только предопределёнными алгоритмами и шаблонами».

Андрей Глебов является СЕО проекта Bithoven и активным участником криптоиндустрии. Он также является рационалистом и соавтором книги «Скайнет в эпоху киберпанка. Теория сверхразума и вызовы перед человечеством в XXI веке», в создании которой активно использовалась нейросеть GPT-4. Андрей Глебов стремится к пониманию и распространению знаний о новых технологиях и их влиянии на общество, что делает его значимой фигурой в мире криптовалют и искусственного интеллекта.

AGI, или искусственный интеллект общего назначения, представляет собой продвинутую форму ИИ, способную предоставлять экспертные и осмысленные ответы на вопросы из множества областей знаний. Ожидается, что AGI будет способен вести беседы на разнообразные темы, охватывающие широкий спектр тематик. Это открывает новые возможности для использования AGI в различных сферах, таких как образование, наука и бизнес. Интерактивность AGI делает его полезным инструментом для получения информации и решения сложных задач, что делает его важным шагом в развитии технологий искусственного интеллекта.

Создание искусственного общего интеллекта (AGI) предоставит нам мощного помощника для выполнения множества повседневных задач. Этот интеллектуальный ассистент станет надежным инструментом в нашей жизни. Несмотря на свои возможности, AGI не освободит нас от необходимости принимать собственные решения. Это касается как личных аспектов, так и более широких, глобальных вопросов. Важно понимать, что AGI может улучшить нашу эффективность, но ответственность за выбор всегда останется за нами.

Человек, слишком зависимый от AGI-ассистента, рискует стать марионеткой, выполняющей указания как самого AGI, так и людей, управляющих им. Эта зависимость может привести к утрате самостоятельности и критического мышления, что делает индивида уязвимым для манипуляций. Важно осознавать, что технологии призваны помогать, а не заменять личные решения и действия. Сохранение баланса между использованием AGI и развитием собственных навыков и умений является ключевым для предотвращения потери автономии.

Считаю, что оптимальным подходом является интеграция искусственного общего интеллекта (AGI) в человеческое мышление. Это позволит использовать AGI как инструмент для глубокого понимания сложных аспектов современного мира, а не как замену человеческому пониманию. Как говорится, «Чего человек не понимает, тем он не владеет». Интеграция AGI может значительно расширить горизонты знания и способности человека, позволяя ему более эффективно справляться с вызовами и задачами, которые ставит перед нами современная реальность.

Александр Амбарцумов является разработчиком сервисных роботов и основателем компании AlexRobotics. Его работа сосредоточена на создании инновационных решений в области робототехники, которые помогают автоматизировать различные процессы. Компания AlexRobotics разрабатывает уникальные технологии, направленные на улучшение качества жизни и повышение эффективности бизнес-процессов с помощью сервисных роботов.

Я задал вопрос о свойствах, которыми должен обладать искусственный общий интеллект (AGI), популярному чат-боту ChatGPT. Его ответ в целом кажется корректным, однако это не подтверждает, что ChatGPT является примером AGI. Важно понимать, что AGI должен демонстрировать уровень интеллекта, сопоставимый с человеческим, включая способность к обучению, пониманию контекста и решению сложных задач. В отличие от этого, ChatGPT функционирует на основе заранее обученных моделей и не обладает истинным пониманием или самосознанием.

Ответ бота оказался неверным, так как он был сформирован без глубокого анализа проблемы. Вместо этого использовался лишь случайный подбор токенов, что привело к созданию поверхностного ответа, в котором присутствует лишь «выжимка» из научно-популярных источников. При этом отсутствуют размышления о критериях экспериментов, позволяющих различить эмуляцию и видимость правильного решения от истинного решения, основанного на корректных методах. Необходимы более тщательные подходы к анализу, чтобы обеспечить качественные и обоснованные ответы.

Синтез нового знания представляет собой ключевую задачу, и для его оценки необходимы метрики новизны. Однако даже в научном сообществе эти метрики вызывают сомнения. Одним из важных аспектов AGI, который не был упомянут ChatGPT, является алгоритм самопроверки на соответствие уровню общего искусственного интеллекта. В настоящее время проводятся исследования в этой области, но пока отсутствуют качественные тесты для оценки AGI по таким критериям, как целеполагание, мотивация и способность формулировать собственные цели.

Виктор Носко является генеральным директором компании «Аватар Машина». Он также известен как создатель чат-бота-психолога «Сабина Ai» и соавтор проекта FractalGPT. Его достижения в области искусственного интеллекта и разработки инновационных решений для психологии делают его ключевой фигурой в данной сфере. Вклад Виктора Носко в технологии общения с помощью AI открывает новые горизонты для пользователей, предоставляя доступ к психологической помощи и поддержке через современные цифровые инструменты.

Искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль в нашей жизни, воздействуя на различные сферы. Его возможности по обработке данных и анализу информации открывают новые горизонты для бизнеса, образования и здравоохранения. ИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи, повышая производительность и эффективность процессов. Например, в сфере медицины искусственный интеллект помогает в диагностике заболеваний, анализируя медицинские изображения с высокой точностью. В бизнесе ИИ оптимизирует маркетинговые стратегии, предсказывая потребительские предпочтения и улучшая взаимодействие с клиентами.

Однако с ростом использования искусственного интеллекта возникают и вызовы. Этические вопросы, связанные с конфиденциальностью данных и прозрачностью алгоритмов, требуют внимания. Общество должно найти баланс между инновациями и ответственностью, чтобы максимизировать преимущества от применения ИИ. Важно развивать регуляции и стандарты, которые обеспечат безопасное и этичное использование технологий.

В заключение, искусственный интеллект продолжает трансформировать наше общество, предоставляя уникальные возможности и решая сложные задачи. Однако его внедрение должно сопровождаться вниманием к этическим аспектам и социальной ответственности для достижения устойчивого развития.

AGI, или искусственный общий интеллект, должен обладать способностью к обучению и применению полученных знаний в разнообразных задачах, превышающих рамки узкой специализации. Важным аспектом является наличие самосознания и целостного когнитивного опыта. AGI должен принимать самостоятельные решения, демонстрировать гибкость и адаптивность, а также уметь общаться с людьми на естественном языке. Ключевым отличием AGI от узкоспециализированных систем является его способность к творческому мышлению и самоулучшению, что открывает новые горизонты для его применения в различных сферах.

ChatGPT — это мощный чат-бот, разработанный компанией OpenAI. Он использует передовые технологии искусственного интеллекта для создания естественного и интерактивного общения с пользователями. ChatGPT способен отвечать на разнообразные вопросы, поддерживать беседы на различные темы и помогать в решении задач. Благодаря своей обученной модели, он может адаптироваться к стилю общения пользователей, обеспечивая персонализированный опыт. ChatGPT находит применение в различных сферах, включая образование, поддержку клиентов и развлечения, делая взаимодействие с технологиями более доступным и удобным.

Переделанный текст:

Изучайте дополнительные материалы и рекомендации. Это поможет вам углубить свои знания и расширить кругозор. Не упустите возможность ознакомиться с новыми идеями и подходами, которые могут быть полезны в вашей практике. Чтение разнообразных источников способствует развитию критического мышления и повышает уровень вашей экспертизы.

Лоран Акопян: искусственный интеллект упростит процесс получения справок и оформления заграничного паспорта. Современные технологии позволяют автоматизировать рутинные задачи, связанные с документами. Искусственный интеллект может быстро собрать необходимые справки, заполнять формы и следить за сроками подачи документов. Это значительно экономит время и силы, позволяя сосредоточиться на более важных делах. Внедрение ИИ в процесс оформления заграничного паспорта делает его более доступным и удобным для граждан.

GPT-5 может достичь уровня AGI

Согласно мнению экспертов, создание общего искусственного интеллекта (ИИ) может стать реальностью благодаря дальнейшему развитию искусственных нейронных сетей. Особенно значительные успехи в обработке текстовой информации демонстрируют большие языковые модели (LLM), использующие архитектуру нейронных сетей, известную как Transformer. Эти технологии открывают новые горизонты в области обработки естественного языка и могут привести к значительным прорывам в создании более интеллектуальных систем.

Основу модели GPT-4 от компании OpenAI составляют передовые технологии искусственного интеллекта, доступные сегодня для общения через чат-бот ChatGPT. Аналогичные разработки активно ведутся другими крупными компаниями. Например, Google в прошлом году представил новый алгоритм машинного обучения PaLM. Его предшественник, LaMDA, в 2022 году во время тестирования смог убедить своего собеседника в наличии разумности. Такие достижения подчеркивают стремительное развитие технологий ИИ и их способности к взаимодействию с пользователями.

Последние версии ChatGPT/GPT-4 от компании OpenAI представляют собой значительный технологический прорыв. Впервые был успешно пройден Тест Тьюринга, что подтверждает высокое качество диалогов, создаваемых моделью. За короткий период времени ChatGPT смог привлечь 100 миллионов пользователей, большинство из которых отмечают, что ответы бота звучат естественно и человечно. Недавние испытания, в которых ChatGPT прошёл текстовый IQ-тест, продемонстрировали впечатляющий результат: его Verbal IQ составил 155. Это значение не только значительно превышает средний уровень, но и оказывается выше, чем у 99,9% участников теста из группы, состоящей из 2450 человек.

Антон Колонин — кандидат технических наук и ведущий специалист в Новосибирском государственном университете. Он является основателем проекта Aigents и архитектором проекта SingularityNET. В качестве эксперта РСМД, Колонин активно участвует в обсуждении вопросов, связанных с развитием искусственного интеллекта и его будущим. Его исследования и проекты способствуют углублению понимания перехода от GPT к AGI, что делает его значимой фигурой в области технологий и науки.

В апреле 2023 года российское сообщество разработчиков AGI провело опрос среди профессионалов в области искусственного интеллекта, задав вопрос: «Достигла ли GPT-4 уровня AGI?» Только 3% респондентов дали положительный ответ. 15% участников полагают, что GPT-модели могут развиться в общий искусственный интеллект при условии внесения определенных доработок. 37% отметили, что языковые модели сыграют важную роль в будущем AGI, но не будут единственным компонентом в его формировании.

Многие эксперты в области искусственного интеллекта уверены, что ни одна из существующих языковых моделей пока не достигла уровня общего искусственного интеллекта (AGI). Однако исследователи уже замечают признаки зарождения AGI, такие как способность планировать и обучаться на собственных ошибках. Ведущие лаборатории, включая OpenAI, Google и Anthropic, ясно заявляют о своих намерениях разработать AGI в ближайшем будущем. Эти усилия подчеркивают важность дальнейших исследований и разработок в области ИИ, что открывает новые горизонты для технологий и их применения в различных сферах.

К сожалению, вы не предоставили текст для редактирования. Пожалуйста, вставьте текст, который нужно переработать, и я с удовольствием помогу вам с его корректировкой под SEO.

В ближайшие десять лет ожидается, что системы искусственного интеллекта значительно улучшат свои экспертные навыки в различных областях, что позволит им выполнять задачи на уровне крупнейших корпораций. С точки зрения потенциальных преимуществ и недостатков, возможности сверхразума будут превосходить все предыдущие технологии, с которыми сталкивалось человечество. Это создаст новые горизонты для бизнеса и науки, одновременно поднимая важные вопросы о безопасности и этике использования таких мощных технологий.

Сэм Альтман, Грег Брокман и Илья Суцкевер являются ведущими менеджерами компании OpenAI, которая играет ключевую роль в разработке технологий искусственного интеллекта. Эти специалисты обладают значительным опытом и экспертизой в области ИИ и активно способствуют продвижению передовых решений в этой сфере. Их работа направлена на создание этичных и безопасных систем, которые способны преобразить различные отрасли и улучшить качество жизни. OpenAI продолжает развивать свои проекты, внедряя инновации и обеспечивая устойчивый рост в области искусственного интеллекта.

В последние годы наблюдается растущий интерес к большим языковым моделям в контексте достижения общего искусственного интеллекта (AGI). Особенно актуальными стали слухи о выходе следующей версии нейросети GPT-5, который ожидается в начале 2024 года. Разработчик и бизнесмен Сики Чен, связанный с командой OpenAI, поделился в Twitter информацией о потенциальных возможностях этой модели, предполагая, что она может приблизиться к уровню общего ИИ. Ожидания вокруг GPT-5 подчеркивают важность дальнейших исследований и разработок в области искусственного интеллекта.

Читать также:

Закрытый искусственный интеллект от OpenAI: погружаемся в нейросеть GPT-4

Искусственный интеллект, разработанный компанией OpenAI, представляет собой новейшую нейросеть GPT-4. Эта модель является продолжением предыдущих версий и предлагает значительно улучшенные возможности обработки и генерации текста. GPT-4 способна не только анализировать текстовую информацию, но и выполнять сложные задачи, требующие глубокого понимания контекста.

Закрытый доступ к GPT-4 подчеркивает важность безопасности и этических аспектов использования искусственного интеллекта. Это решение позволяет контролировать распространение технологии и предотвращать ее использование в неблагоприятных целях. Несмотря на ограничения, интерес к GPT-4 растет, так как она открывает новые горизонты в области автоматизации, создания контента и взаимодействия с пользователями.

Модель демонстрирует выдающиеся результаты в генерации текстов, что делает ее полезной для различных приложений, от написания статей до разработки программного обеспечения. GPT-4 способна адаптироваться к различным стилям и жанрам, обеспечивая высокое качество и актуальность создаваемого контента.

Изучение возможностей GPT-4 позволяет глубже понять, как искусственный интеллект может изменить подход к созданию и обработке информации, а также открывает новые перспективы для разработчиков и исследователей в области технологий.

Будущее языковых моделей и переход к AGI

Мы обратились к экспертам и ChatGPT с вопросом о том, сможет ли дальнейшее развитие языковых моделей привести к созданию сильного искусственного интеллекта.

Исследования в области больших языковых моделей (LLM) все еще находятся на ранних стадиях, и их возможности не были полностью изучены. В настоящее время эти модели способны решать множество задач на уровне, а иногда и выше человеческих возможностей, демонстрируя при этом эмерджентное поведение. Понимание текста представляет собой ключевой этап в развитии сильного искусственного интеллекта, поскольку литература является одним из основных способов обмена информацией между людьми. Это делает LLM важным инструментом для анализа и интерпретации текстовых данных, что может значительно ускорить процессы обработки информации и улучшить взаимодействие человека с технологиями.

Для достижения уровня искусственного общего интеллекта (AGI) необходимо не только глубокое понимание текста, обеспечиваемое большими языковыми моделями, но и способность воспринимать и обрабатывать данные из других модальностей, таких как визуальная и звуковая информация. Кроме того, важно уметь одновременно интегрировать эти различные типы информации для эффективного принятия решений. Это комплексный процесс, требующий синергии между различными технологиями и подходами в области искусственного интеллекта.

В настоящее время GPT-4 обладает не только возможностью генерации текста, но и обработки изображений. Однако языковые модели, включая GPT-4, подвержены так называемым «галлюцинациям», что может затруднить развитие таких критически важных навыков, как планирование и непрерывное обучение. Эти ограничения необходимо учитывать при использовании модели для различных задач, связанных с искусственным интеллектом и обработкой информации.

Дмитрий Киселёв является научным сотрудником Института искусственного интеллекта AIRI. В своей работе он сосредоточен на исследовании и развитии технологий искусственного интеллекта, что способствует прогрессу в этой быстро развивающейся области. Институт AIRI активно занимается внедрением инновационных решений, направленных на оптимизацию процессов и улучшение качества жизни. Благодаря таким специалистам, как Дмитрий Киселёв, искусственный интеллект становится доступным для широкого круга приложений, включая медицину, финансы и промышленность.

Создание AGI требует комплексного развития и интеграции различных технологий. Ключевыми компонентами будущего AGI помимо обработки языка являются машинное зрение, робототехника, автоматическое планирование и принятие решений, а также обучение с подкреплением. Для достижения этого необходимо улучшение аппаратных средств, а также внедрение новых подходов к программированию и архитектуре искусственных нейронных сетей. Современные достижения в области искусственного интеллекта открывают новые горизонты для создания более совершенных систем, способных выполнять сложные задачи и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Большие языковые модели представляют собой значительный шаг в развитии искусственного интеллекта, однако они не являются единственным решением для достижения общего искусственного интеллекта (AGI). Для создания полноценного AGI необходимо совместное развитие и интеграция различных технологий и подходов. Лингвистические модели, безусловно, ускоряют этот процесс, хотя на данный момент они не представляют собой полноценный AGI. Тем не менее, их развитие является важным этапом на пути к созданию общего искусственного интеллекта.

Андрей Глебов — CEO проекта Bithoven и криптоэнтузиаст. Он также является рационалистом и соавтором книги «Скайнет в эпоху киберпанка. Теория сверхразума и вызовы перед человечеством в XXI веке», созданной с использованием нейросети GPT-4. В своей деятельности Глебов активно исследует развитие криптовалют и технологии блокчейн, стремясь внести вклад в будущее цифровой экономики.

Наша команда активно разрабатывает прототип искусственного общего интеллекта (AGI) в проекте FractalGPT. Мы обладаем уникальной экспертизой и взглядами на развитие общего ИИ.

Модели семейства GPT, а также другие нейросети архитектуры трансформеров, представляют собой важный, но лишь один из элементов, необходимых для создания искусственного общего интеллекта (AGI). Эти технологии играют ключевую роль в развитии ИИ, обеспечивая мощные инструменты для обработки и генерации естественного языка. Однако для достижения полноценного AGI необходима интеграция различных подходов и технологий, которые смогут объединить навыки и возможности, выходящие за пределы текущих моделей. Таким образом, GPT и аналогичные системы являются значимыми шагами на пути к более сложным и универсальным формам интеллекта.

Верить, что нейросети на основе трансформеров могут стать сильным общим искусственным интеллектом, аналогично тому, как предполагать, что обезьяны внезапно овладеют речью. Хотя у шимпанзе действительно есть способности к общению и пониманию базовых концепций, этого недостаточно для создания полноценного интеллекта. Нейросети могут демонстрировать впечатляющие результаты в узкоспециализированных задачах, но их возможности далеко от уровня общего интеллекта.

Существует два основных подхода к разработке искусственного общего интеллекта (AGI). Первый путь заключается в эволюционном подходе, где системы обучаются на основе большого объема данных и различных сценариев, извлекая знания и навыки из опыта. Второй путь основывается на нейроподобных структурах, стремящихся имитировать работу человеческого мозга, что позволяет создавать более гибкие и адаптивные модели. Оба подхода имеют свои преимущества и недостатки, и их комбинирование может привести к более эффективным решениям в области AGI. Важно учитывать эти аспекты при разработке и исследовании новых технологий, направленных на создание общего интеллекта.

• Полностью технологический: попытаться эмулировать отделы мозга и их функции с помощью нейросетей или других подобных алгоритмов. Собрать эти модели вместе и обучать их до некоторого критического порога.
• Полностью биологический: попытаться перенести текущие знания и алгоритмы на биологическую основу, вырастить подобие искусственного мозга и исследовать взаимовлияние технологий в рамках этого подхода».

Виктор Носко является генеральным директором компании «Аватар Машина» и создателем инновационного чат-бота-психолога «Сабина Ai». Он также выступает соавтором проекта FractalGPT, который сочетает передовые технологии искусственного интеллекта и психологии. Под руководством Носко компания активно развивает решения в области автоматизации и поддержки пользователей, предоставляя эффективные инструменты для улучшения психоэмоционального благополучия.

Искусственный интеллект представляет собой мощный инструмент, который значительно изменяет различные сферы жизни. Он способен обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, позволяя находить закономерности и делать прогнозы. В последние годы ИИ активно используется в бизнесе, здравоохранении, образовании и многих других отраслях.

Развитие технологий искусственного интеллекта открывает новые возможности для повышения эффективности работы и улучшения качества услуг. Например, в медицине ИИ помогает в диагностике заболеваний, а в бизнесе — в оптимизации процессов и повышении уровня сервиса для клиентов.

Однако с развитием ИИ возникают и определенные вызовы. Вопросы этики, безопасности и потенциального влияния на рынок труда становятся все более актуальными. Важно найти баланс между использованием технологий и учетом человеческих ценностей.

Таким образом, искусственный интеллект продолжает формировать будущее, и его влияние на общество будет только возрастать. Адаптация к этим изменениям и осознанное использование ИИ могут привести к значительным улучшениям в различных сферах нашей жизни.

Большие языковые модели, такие как GPT-4, представляют собой важный шаг вперед в области искусственного интеллекта. Однако они не являются окончательным решением для создания общего искусственного интеллекта (AGI). Для достижения AGI необходимо не только высококачественное понимание и обработка естественного языка, но и наличие широкого спектра когнитивных навыков, включая обучение, восприятие и решение задач. Интеграция различных технологий, таких как компьютерное зрение, робототехника и другие направления, станет ключом к созданию AGI. Разработка общего искусственного интеллекта представляет собой сложную задачу, требующую синергетического прогресса в нескольких областях искусственного интеллекта.

ChatGPT — это современный чат-бот, разработанный компанией OpenAI, который использует передовые технологии искусственного интеллекта для создания естественного и интуитивного общения. ChatGPT способен генерировать текст на основе заданных пользователем вопросов и комментариев, что делает его полезным инструментом для множества задач. Он может быть использован для получения информации, ведения диалогов, а также для помощи в обучении и творческих проектах. Благодаря своей способности адаптироваться к различным стилям общения, ChatGPT становится незаменимым помощником как для индивидуальных пользователей, так и для бизнеса. Использование ChatGPT позволяет значительно повысить эффективность взаимодействия с клиентами и оптимизировать процессы.

Проекты AGI на языковых моделях

Учёные продолжают работать над созданием языковых моделей, приближающих нас к общему искусственному интеллекту. Один из таких проектов — Gato, представленный в 2022 году командой Google DeepMind. Название Gato происходит от термина «универсальный агент» (generalist agent). Эта модель представляет собой нейросеть-трансформер и включает 1,2 миллиарда параметров. Разработка Gato нацелена на улучшение взаимодействия между людьми и ИИ, расширяя возможности применения искусственного интеллекта в различных сферах.

Нейросеть обучена решать 604 различных вида задач. После интенсивного обучения она продемонстрировала способность играть в видеоигры, управлять роботизированными манипуляторами, вести диалоги в чате, добавлять подписи к изображениям и выполнять множество других функций. Эти достижения подтверждают её универсальность и потенциал для применения в различных сферах, включая игровые технологии, автоматизацию и обработку изображений.

Агент Gato продемонстрировал способность справляться с различными задачами, однако его результаты не были выдающимися. В процессе решения 450 типов проблем модель показала чуть выше среднего уровень эффективности по сравнению с обычным человеком, но все же уступила специализированным алгоритмам, разработанным для конкретных задач. Это подчеркивает важность использования узкоспециализированных решений для достижения максимальной производительности в определённых областях.

Специалисты компании DeepMind в настоящее время занимаются разработкой нового проекта, известного под кодовым названием Gemini. По словам разработчиков, Gemini будет значительно более интеллектуальным благодаря сочетанию возможностей языковых моделей и передовых технологий DeepMind в области игрового искусственного интеллекта, таких как AlphaGo, который смог победить чемпиона мира по игре в го. Проект нацелен на создание более эффективных и умных систем, способных решать сложные задачи и взаимодействовать с пользователями на новом уровне.

Второй интересный вариант модификации языковых моделей — Auto-GPT, представленный в марте 2023 года. Эта система основана на ChatGPT и предназначена для автономного решения сложных задач, что делает её одной из первых попыток создания искусственного общего интеллекта (AGI). Auto-GPT демонстрирует возможность более глубокой и независимой обработки информации, что открывает новые горизонты в области разработки и применения языковых моделей.

Программа способна функционировать автономно, не требуя человеческого вмешательства. В начале работы необходимо задать ей общую задачу на естественном языке и наблюдать за процессом её выполнения. Auto-GPT взаимодействует с ChatGPT через API и использует данные из интернета для самостоятельного разбиения основной цели на подцели. Она формулирует стратегии для достижения каждой из подцелей и реализует их. Такой подход позволяет значительно повысить эффективность решения комплексных задач.

Систему можно протестировать на своем компьютере, загрузив исходный код с GitHub, или воспользоваться веб-сервисами, такими как AgentGPT и Godmode. Эти платформы предоставляют удобный доступ к функционалу системы, позволяя пользователям оценить её возможности без необходимости установки на локальное устройство.

На базе технологии Auto-GPT разработано множество перспективных проектов. Одним из таких является BabyAGI, который моделирует интеллектуальное развитие ребенка. Другим примером является Generative Agents, исследующий автономное взаимодействие ИИ-агентов в виртуальной среде, схожей с игрой The Sims. Исследователи продолжают углубляться в возможности больших языковых моделей (LLM) в области целеполагания, изучая их способность самостоятельно формулировать и достигать цели.

LLM представляют собой инновационный подход к языковым пользовательским интерфейсам, позволяя нам давать задания и получать результаты через взаимодействие с разнообразной экосистемой инструментов и других моделей искусственного интеллекта. Внимание стоит уделить проектам, таким как LangChain, которые предлагают инструменты и агентов для улучшения работы с языковыми моделями, а также Auto-GPT, BabyAGI и Generative Agents, которые фокусируются на мультиагентных взаимодействиях. Также следует обратить внимание на использование LLM на пользовательском оборудовании, что демонстрирует библиотека машинного обучения GGML, поскольку это повышает доступность и снижает затраты на использование таких систем. Развитие этих технологий открывает новые горизонты в области обработки естественного языка и делает искусственный интеллект более доступным для широкой аудитории.

Дмитрий Киселёв является научным сотрудником Института искусственного интеллекта AIRI. В своей деятельности он сосредоточен на исследованиях в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Дмитрий активно участвует в разработке новых алгоритмов и технологий, которые могут улучшить эффективность и точность AI-систем. Его работа в AIRI способствует развитию современных решений в области искусственного интеллекта, что делает его важной фигурой в научном сообществе.

Эксперты подчеркивают наличие серьезных проблем в функционировании Auto-GPT и его аналогов, что в настоящее время ограничивает возможности их широкого применения. Эти недостатки требуют внимательного изучения и устранения, прежде чем технологии смогут быть внедрены в массовую практику.

Существует две ключевые причины, по которым Auto-GPT не подходит для решения сложных задач. Во-первых, его алгоритмы ограничены в способности обрабатывать многоуровневые контексты и нюансы, необходимые для выполнения сложных заданий. Во-вторых, Auto-GPT не всегда может учитывать все переменные и детали, что может привести к недостаточно точным или даже ошибочным результатам. Эти ограничения делают его менее эффективным в ситуациях, требующих глубокого анализа и комплексного подхода.

• Текстовый ответ по промпту в принципе не решает задачу, которую ставит пользователь. AutoGPT даёт лишь некое усреднённое решение (так работает архитектура трансформер, и это ограничение нельзя преодолеть). Индивидуальное решение от такой системы получить невозможно, потому что в ней нет языка формулирования проблемы (и нет никакого актора, который бы «понял» этот язык). В Auto-GPT нельзя задать параметры, ограничения и просто здравый смысл, это требует огромных промптов, которые не сработают должным образом.
• Следствием отсутствия языка постановки задачи является вторая неустранимая проблема: катастрофическое накопление ошибок при соединении ответов от промптов в цепочку. Чем длиннее цепочка — тем больше ошибок. Обычно цепочка, состоящая из более чем пяти промптов, полностью искажает первоначальную постановку задачи и в результате система постоянно выдает «плохие» решения. По сути, пользователь сталкивается с просачиванием ошибок, и понять, где конкретно произошёл фейл, очень трудно. При этом хорошего способа, как их исправить, пока нет».

Виктор Носко является генеральным директором компании «Аватар Машина». Он также известен как создатель чат-бота-психолога «Сабина Ai» и соавтор проекта FractalGPT. Эти достижения подчеркивают его вклад в развитие технологий искусственного интеллекта и их применения в области психологии и общения. «Аватар Машина» активно работает над созданием инновационных решений, которые помогают людям в решении психологических и эмоциональных вопросов. Чат-бот «Сабина Ai» представляет собой пример успешной интеграции ИИ в повседневную жизнь, предлагая пользователям поддержку и советы в трудные моменты. Проект FractalGPT расширяет горизонты применения искусственного интеллекта, открывая новые возможности для взаимодействия человека и машины.

В контексте AGI, способных взаимодействовать с реальным миром, стоит отметить успешные примеры использования языковых моделей для управления роботами. Эти модели демонстрируют значительный потенциал в автоматизации задач и повышении эффективности работы роботов в различных сферах. Развитие технологий в этой области открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных адаптироваться к изменениям в окружающей среде и выполнять сложные задачи.

Читать также:

Современные нейросети, такие как ChatGPT, RT-1 и PaLM-E, становятся все более мощными инструментами, способными решать сложные задачи и взаимодействовать с пользователями на новом уровне. Эти технологии искусственного интеллекта представляют собой важный шаг вперед в развитии машинного обучения и автоматизации. Они могут обрабатывать и анализировать большие объемы данных, генерировать текст, создавать изображения и даже управлять физическими устройствами.

С ростом возможностей нейросетей возникает вопрос о потенциальных рисках и последствиях их применения. Учитывая их способность к самообучению и адаптации, некоторые эксперты высказывают опасения по поводу возможного восстания машин. Эти технологии уже влияют на различные сферы жизни, включая медицину, финансы и образование.

Важно осознавать, что развитие нейросетей требует ответственного подхода. Необходимо внедрять эти технологии с учетом этических норм и безопасности, чтобы избежать негативных последствий. Таким образом, нейросети, такие как ChatGPT, RT-1 и PaLM-E, открывают новые горизонты, но также требуют внимательного мониторинга и регулирования для обеспечения безопасного и эффективного использования.

Специалисты Microsoft значительно продвинулись в области разработки технологий управления квадрокоптерами и роботизированными манипуляторами, применяя возможности ChatGPT. В то же время учёные Google адаптировали нейросеть PaLM для управления кухонными роботами-помощниками. Эти достижения демонстрируют, как искусственный интеллект может улучшить функциональность роботов и сделать их более полезными в повседневной жизни.

Скоро бытовые и промышленные роботы-помощники получат новые функции обучения. Их можно будет настраивать для выполнения задач не через написание программного кода, а с помощью объяснений на естественном языке. При этом управляющая программа будет автоматически генерироваться встроенными языковыми моделями. Это сделает взаимодействие с роботами более доступным и интуитивно понятным, открывая новые возможности для их применения в разных сферах.

Александр Амбарцумов является разработчиком сервисных роботов и основателем компании AlexRobotics. Его работа сосредоточена на создании инновационных решений в области робототехники, которые помогают улучшить эффективность различных процессов. Компания AlexRobotics разрабатывает и внедряет роботизированные системы, которые находят применение в самых разных сферах, включая индустрию, медицину и бытовые услуги. Благодаря высокому уровню экспертизы и постоянному стремлению к совершенствованию, Александр и его команда ставят перед собой цель сделать жизнь людей удобнее и безопаснее с помощью современных технологий.

Когда будет создан AGI

Прогнозирование в сфере искусственного интеллекта — задача сложная и зачастую неблагодарная. На протяжении последних семидесяти лет многие известные ученые делали неверные предположения о сроках появления AGI. К примеру, в 1970 году Марвин Мински предсказал, что «через 3–8 лет мы увидим машину с общим интеллектом, сопоставимым со средним уровнем человека». Когда это предсказание не осуществилось, Мински утверждал, что его слова были интерпретированы неверно. Этот пример иллюстрирует сложность и неопределенность прогнозов в области искусственного интеллекта, а также подчеркивает важность критического подхода к подобным заявлениям.

Согласно актуальным данным с сайта metaculus.com, который собирает прогнозы экспертов по различным вопросам, медианный показатель предсказывает, что создание искусственного общего интеллекта (AGI) произойдёт в 2034 году. Эти прогнозы основаны на оценках специалистов и отражают текущие тенденции и ожидания в области развития искусственного интеллекта.

Мы обратились к экспертам и ChatGPT, чтобы узнать их мнение о сроках разработки искусственного общего интеллекта (AGI). Учитывая неудачные прогнозы известных ученых в прошлом, мы выражаем благодарность специалистам, которые согласились поделиться своими взглядами на эту тему.

На сегодняшний день мы продолжаем двигаться к созданию общего искусственного интеллекта (AGI). С выходом GPT-4 стало очевидным, что появление AGI — это лишь вопрос времени, и, скорее всего, мы столкнемся с этим в течение текущего десятилетия. Согласно отчёту о исследовании GPT-4, подготовленному специалистами Microsoft, уже сейчас в языковых моделях наблюдаются первые признаки разума и здравого смысла. Мы являемся свидетелями эпохальных изменений, которые могут существенно изменить общество в течение следующих 10–15 лет. Эти трансформации окажут влияние на все сферы жизни, включая экономику, образование и взаимодействие людей, и создадут новые возможности и вызовы для человечества.

Андрей Глебов является СЕО проекта Bithoven и активным криптоэнтузиастом. Он также является рационалистом и соавтором книги «Скайнет в эпоху киберпанка. Теория сверхразума и вызовы перед человечеством в XXI веке», созданной с помощью нейросети GPT-4. В своей деятельности Андрей стремится к продвижению инновационных технологий и пониманию их влияния на будущее человечества. Его экспертиза в области криптовалют и блокчейн-технологий делает его важной фигурой в этой rapidly evolving industry.

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой одну из самых значимых технологий современности, способную трансформировать различные аспекты нашей жизни. В сфере бизнеса ИИ оптимизирует процессы, улучшает принятие решений и повышает эффективность работы. В образовании он предоставляет персонализированные подходы к обучению, адаптируя материалы под потребности каждого ученика. В медицине ИИ помогает в диагностике заболеваний, анализируя большие объемы данных и выявляя закономерности, которые могут быть незаметны человеку.

Однако с развитием ИИ возникают и новые вызовы. Вопросы этики, конфиденциальности данных и возможного замещения человеческого труда требуют тщательного рассмотрения. Важно находить баланс между внедрением технологий и соблюдением человеческих прав.

Таким образом, искусственный интеллект открывает безграничные возможности, но также ставит перед обществом важные задачи. Эффективное использование ИИ зависит от нашего подхода к его внедрению и регулированию.

На сегодняшний день мы всё ещё находимся на значительном расстоянии от достижения искусственного общего интеллекта (AGI). Исследования в этой области продолжаются, однако основные технические и этические барьеры остаются неразрешёнными. Трудно предсказать точную дату появления AGI, так как этот процесс зависит от множества факторов, и на данный момент не существует надёжных моделей для прогнозирования. Некоторые специалисты предполагают, что реализация AGI может занять от нескольких десятилетий до нескольких столетий. Важно, чтобы в приоритете стояло обеспечение безопасного и этичного развития искусственного интеллекта, а также продолжение научных исследований для более глубокого понимания его потенциала и ограничений. Безопасность и этика в использовании ИИ должны оставаться ключевыми аспектами, чтобы избежать негативных последствий и обеспечить устойчивое развитие технологий.

ChatGPT — это чат-бот, разработанный компанией OpenAI, который использует передовые технологии обработки естественного языка. Он предназначен для общения с пользователями, предоставляя полезную информацию и решая различные задачи. ChatGPT способен понимать и генерировать текст, что делает его эффективным инструментом для общения, обучения и получения ответов на вопросы. Благодаря своей способности адаптироваться к контексту, ChatGPT находит применение в различных сферах, включая образование, поддержку клиентов и развлечение. Используйте ChatGPT для улучшения взаимодействия с пользователями и повышения эффективности бизнеса.

Считаю, что подлинный искусственный общий интеллект (AGI), отличающийся от маркетинговых интерпретаций, возникнет на основе комплексного стека технологий. Этот стек должен включать нейроморфный искусственный интеллект, графовые нейросети, спайковые (импульсные) нейросети, трансформеры, многоагентные системы и нейросимвольный вывод. Каждый из этих компонентов играет важную роль в создании более совершенных и адаптивных систем, способных к обучению и решению сложных задач. Нейроморфный ИИ воссоздает работу человеческого мозга, графовые нейросети позволяют эффективно обрабатывать взаимосвязанные данные, а спайковые нейросети обеспечивают высокую скорость обработки информации. Трансформеры усиливают возможности обработки последовательностей данных, многоагентные системы способствуют взаимодействию и совместной работе различных ИИ, а нейросимвольный вывод интегрирует логические и символические подходы в обучение. Все эти технологии вместе могут привести к созданию AGI, который сможет понимать и решать задачи на уровне человека.

Согласно моим оценкам, до наступления этого события может пройти не менее 10 лет. В случае отсутствия значительного роста научных разработок в данной области, этот срок может увеличиться до 50 лет.

На достижение свойств искусственного общего интеллекта (AGI) будут влиять как технологические факторы, так и действия регуляторов. Существует вероятность, что системы с логическим мышлением могут быть признаны угрозой. В Европе недавно был принят закон, касающийся регулирования искусственного интеллекта, что стало первым шагом к установлению строгих ограничений в этой области. Важно учитывать, что такие инициативы могут замедлить развитие AGI и повлиять на его внедрение в различные сферы жизни.

Виктор Носко занимает должность генерального директора компании «Аватар Машина». Он является создателем чат-бота-психолога «Сабина Ai» и соавтором проекта FractalGPT. Его опыт в области разработки искусственного интеллекта и психологии позволяет предлагать инновационные решения для улучшения качества жизни пользователей. Проект «Сабина Ai» фокусируется на предоставлении психологической поддержки и помощи, а FractalGPT расширяет горизонты применения AI в различных областях, включая коммуникацию и саморазвитие.

Создание искусственного общего интеллекта (AGI) вызывает множество дискуссий и споров. Вопрос о сроках его появления остается открытым и неопределенным. Некоторые эксперты утверждают, что на основе таких систем, как ChatGPT, AGI уже близок к реализации. По их мнению, требуется лишь небольшая доработка существующих технологий, и мы увидим значительные достижения в этой области. Однако реальность более сложна, и для полноценного создания AGI необходимо решить множество технических и этических задач.

Некоторые эксперты выражают осторожность в своих прогнозах, указывая на 2045 год как возможный период появления сильного искусственного интеллекта. Неясно, будет ли это продвинутый AGI или ASI, поскольку специалисты не уточняют эту деталь. Разница в оценках между оптимистами и пессимистами составляет примерно 20 лет. Однако, учитывая, что сторонники 2045 года ссылаются на концепцию «технологической сингулярности», их сложно назвать пессимистами.

Я считаю, что к 2045 году мы увидим появление искусственного интеллекта, который будет не только общим (AGI), но и сильным или суперинтеллектом. Этот уровень развития ИИ позволит ему не только выполнять сложные задачи, но и принимать решения на уровне, сопоставимом с человеческим. Развитие технологий и исследований в области искусственного интеллекта открывает новые горизонты, и мы можем ожидать значительных изменений в различных сферах, включая экономику, медицину и образование.

Александр Амбарцумов — ведущий разработчик сервисных роботов и основатель компании AlexRobotics. Его опыт и знания в области робототехники позволяют создавать инновационные решения, которые улучшают жизнь людей и оптимизируют бизнес-процессы. AlexRobotics активно разрабатывает и внедряет высокотехнологичные сервисные роботы для различных отраслей, включая медицину, гостиничный бизнес и сферу услуг. Команда профессионалов, собранная под руководством Амбарцумова, стремится к постоянному совершенствованию технологий и адаптации их под нужды клиентов.

Читать также:

Инженер компании NVIDIA делится мыслями о будущем нейросетей, беспилотных автомобилей и уровне зарплат в сфере информационных технологий. Нейросети продолжают развиваться, открывая новые горизонты в таких областях, как искусственный интеллект, обработка больших данных и автоматизация. Беспилотные автомобили становятся все более реальными, благодаря достижениям в алгоритмах машинного обучения и сенсорных технологиях.

Что касается зарплат в IT, они продолжают расти, что связано с высоким спросом на квалифицированных специалистов. Компании активно ищут таланты в области разработки программного обеспечения, data science и кибербезопасности. Инженеры, работающие с нейросетями и автономными системами, могут рассчитывать на особенно привлекательные условия труда и конкурентоспособные вознаграждения.

Будущее технологий обещает быть захватывающим, и инженеры, такие как специалисты NVIDIA, играют ключевую роль в этом процессе.

Что ещё почитать про AGI: подборка книг

В дополнение к книге Бена Герцеля «Artificial General Intelligence» за последние годы было издано множество книг, охватывающих различные аспекты сильного искусственного интеллекта. Эти произведения исследуют как технические, так и философские и экономические вопросы, связанные с развитием ИИ. Мы рекомендуем обратить внимание на следующие издания, которые могут углубить ваше понимание темы сильного ИИ и его влияния на общество.

• Маркус Хаттер, Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions Based on Algorithmic Probability.
• Рэй Курцвейл, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology.
• Элиезер Юдковский, Levels of Organization in General Intelligence.
• Первый сборник научных статей в области AGI под редакцией Бена Герцеля и Пей Вонга: Theoretical Foundations of Artificial General Intelligence.
• Джеймс Баррат, «Последнее изобретение человечества: Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens».
• Педро Домингос, «Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир».
• Ник Бостром, «Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии».
• Макс Тегмарк, «Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта».
• Сборник докладов международной научной конференции AGI-2020.
• Генри Киссинджер, Эрик Шмидт, Дэниел Хаттенлокер, «Искусственный разум и новая эра человечества».
• Андрей Глебов, Антон Платунов в соавторстве с ChatGPT-4, «Скайнет в эпоху киберпанка. Теория сверхразума и вызовы перед человечеством в XXI веке».

В качестве альтернативы указанной литературе рекомендуется ознакомиться с книгой отечественных авторов «Сильный искусственный интеллект: На подступах к сверхразуму». Это произведение предлагает глубокий анализ концепции искусственного интеллекта и его потенциала в будущем.

Книга предлагает обзор основных подходов к созданию искусственного общего интеллекта (AGI), представленных ведущими мировыми учеными. Текст написан доступным языком, без сложных формул и терминологии. На момент публикации это один из самых глубоких и содержательных научно-популярных обзоров AGI на русском языке, что делает его ценным источником информации для всех, кто интересуется развитием искусственного интеллекта.

Читайте также:

• Что ты такое?! Фичи нейросетей, которые удивили даже их создателей
• Убить и не дать кредит. Что искусственный интеллект может сделать с вами уже сегодня
• 15 книг по машинному обучению для начинающих