Сильний штучний інтелект (СШІ), або загальний штучний інтелект, або штучний генералізований інтелект (AGI) — штучний інтелект, який може успішно виконати будь-яку інтелектуальну задачу, котру може виконати людина.
Це головна мета багатьох досліджень штучного інтелекту протягом багатьох десятиліть та популярна течія наукової фантастики, яка на початку 2020-х наближається до реалізації. На відміну від розвитку людського інтелекту, який розвивався десятками тисяч років, Сильний ШІ зможе розвиватись майже експоненціально — за долі секунди перевершити здібності людського розуму в десятки чи мільйони разів.
На відміну від вузьких систем штучного інтелекту, які призначені для виконання конкретних завдань, системи AGI розробляються таким чином, щоб адаптуватися, вчитися на досвіді та застосовувати свої знання в нових і незнайомих ситуаціях. AGI має потенціал для революції в багатьох галузях: охорона здоров'я, фінанси, транспорт, освіти та ін. Однак розробка AGI також представляє значні проблеми, включаючи визначення інтелекту, формування людських когнітивних здібностей і безпеку застосування та етичного використання інтелектуальних машин. Незважаючи на ці проблеми, розробка AGI залишається одним із найбільш захоплюючих і перспективних напрямків досліджень у галузі ШІ. Момент в майбутній історії, коли ШІ перевершить людський розум, називається «технологічною сингулярністю». Що буде після технологічної сингулярності — неможливо передбачити, оскільки людство ще ніколи не мало справу з чимось набагато розумнішим і потужнішим за людський розум. На думку футуролога Рея Курцвейля людство досягне Сильного ШІ людського рівня у 2029 році. На думку Ілона Маска — у 2025 році.
В березні 2023 року деякі дослідники описали своє дослідження нецензурованої версії ChatGPT на базі GPT-4, що доступна тільки для розробників в OpenAI, ранньою та неповною версією сильного штучного інтелекту (AGI). В середині квітня 2023 року Сем Альтман з OpenAI заявив, що компанія поки припинила тренування GPT-5, у відповідь на лист з відповідним проханням від 50 тисяч людей, зокрема більше 1800 CEO та 1500 професорів, серед яких, Ілон Маск, Стів Возняк, Юваль Гарарі та багато інших людей.
Історія
Поняття загального штучного інтелекту (AGI) можна простежити до витоків галузі штучного інтелекту у 1950-х роках. Ранні дослідники штучного інтелекту, зокрема Джон Маккарті, Марвін Мінський та Клод Шеннон, уявляли собі створення розумних машин, здатних виконувати будь-яке інтелектуальне завдання, яке може виконувати людина. Однак розробка AGI виявилася серйозною проблемою, і прогрес у цій галузі був повільним у перші десятиліття.
У 1990-х роках галузь AGI набрала обертів із появою кількох ключових досліджень та ініціатив. Примітно, що Даг Ленат заснував проект Cyc у 1984 році, який мав на меті створити всеохоплюючу базу знань, яку система AGI могла б використовувати для міркування про світ. У 1993 році Бен Герцель заснував дослідницький інститут загального штучного інтелекту (AGIRI), який об'єднав дослідників із різних галузей для роботи над проблемами AGI. Маркус Хаттер розробив математичну структуру для AGI під назвою AIXI, яка забезпечила теоретичну основу для систем AGI.
У 2000-х роках дослідження AGI продовжували розвиватися завдяки зростанню обчислювальної потужності та наявності великих наборів даних. У 2005 році було засновано Singularity Institute for Artificial Intelligence (нині відомий як Machine Intelligence Research Institute), який зосередився на суспільних наслідках розвитку AGI. У 2008 році Асоціація з розвитку штучного інтелекту (AAAI) запустила серію конференцій з AGI, яка стала головною конференцією з досліджень AGI.
Зовсім недавно прориви в машинному навчанні, глибокому навчанні та навчанні з підкріпленням підняли дослідження AGI на нові висоти. Такі компанії, як Google, OpenAI (ця стаття написана з допомогою ChatGPT) і DeepMind, досягли значних успіхів у розробці систем AGI, здатних перевершити людей у таких завданнях, як розпізнавання зображень, обробка природної мови та гра в ігри. Однак AGI залишається поки недосяжною метою, і залишаються значні проблеми у визначенні інтелекту, формуванні людських когнітивних здібностей і дотримання безпеки та етичного використання. Втім, дослідження в галузі AGI продовжують надихати дослідників з різних галузей, і майбутнє досліджень AGI виглядає багатообіцяючим.
27 березня 2023 року вийшла стаття, в якій описувалось дослідження моделі GPT-4 через ChatGPT, в нецензурованій версії для розробників OpenAI. Дослідники прийшли до висноку: «…крім володіння мовою, GPT-4 може вирішувати нові та складні завдання, які охоплюють математику, кодування, бачення, медицину, право, психологію тощо, не потребуючи жодних спеціальних підказок. Крім того, у всіх цих завданнях продуктивність GPT-4 вражаюче близька до продуктивності людського рівня і часто значно перевершує попередні моделі, такі як ChatGPT. Враховуючи широту та глибину можливостей GPT-4, ми вважаємо, що його можна розумно розглядати як ранню (все ще неповну) версію системи штучного загального інтелекту (AGI).»
Термін «Artificial General Intelligence» ввів Джон Серль, його ж словами підхід характеризується:
Мета полягає в тому, аби створити програми, здатні моделювати людське мислення таким чином, щоб витримувати тест Тьюрінга. Більш того, така програма буде не просто моделлю розуму; вона в буквальному розумінні слова сама й буде розумом, в тому ж сенсі, в якому людський розум — це розум.
Виклики та можливості
Загальний штучний інтелект (AGI) є складною та комплексною галуззю, яка відкриває значні можливості, але потребує вирішення і значних викликів, для розвитку AGI.
Виклики
- Визначення інтелекту. Одним із найбільших викликів у AGI є визначення інтелекту. Нема єдиної думки щодо того, що таке інтелект, незрозуміло, як його можливо виміряти в машинах.
- Розвиток когнітивних здібностей, подібних до людських. Іншим значним викликом у AGI є формування когнітивних здібностей, подібних до людських, таких як креативність, емпатія та здоровий глузд. Ці здібності важко запрограмувати в машинах і вимагають глибокого розуміння людського пізнання.
- Дотримання безпеки та етичного використання. Розробка безпечних та етичних систем AGI є надзвичайно важливою, враховуючи потенційний вплив, який ці системи можуть мати на суспільство. Є занепокоєння щодо небажаних наслідків роботи розумних машин і можливості їх використання для шкідливих цілей.
- Обчислювальна потужність і дані: AGI вимагає величезних обсягів даних і обчислювальної потужності, отримання та керування якими може бути серйозною проблемою.
- Узагальнення та передача навчання: системи AGI повинні мати можливість узагальнювати знання для низки завдань і переносити ці знання в нові ситуації. Це складна проблема, і сучасні підходи до машинного навчання борються з узагальненням і трансферним навчанням.
- Стійкість і надійність: системи AGI повинні бути стійкими та надійними, тобто вони повинні бути здатними впоратися з несподіваними ситуаціями та помилками. Це особливо складно в динамічному та непередбачуваному середовищі.
- Можливість пояснення та інтерпретації: системи AGI мають бути прозорими та доступними для пояснення, тобто їхні рішення та міркування мають бути зрозумілими та інтерпретованими для людей. Це важливо для безпеки, відповідальності та довіри.
- Взаємодія «людина-машина». Системи AGI мають бути розроблені для взаємодії з людьми природним та інтуїтивно зрозумілим способом, що вимагає розуміння людського спілкування та поведінки.
- Вартість і доступність: розробка AGI дорога, а доступ до ресурсів обмежений. Це може створити нерівність у дослідженнях і розробках AGI і обмежити їх доступність для певних груп або країн.
Можливості
- Вирішення складних проблем: AGI має потенціал для вирішення складних проблем у таких сферах, як освіта, охорона здоров'я, економіка, логістика та теоретично, будь-яких інших.
- Покращення життя людини: AGI може допомогти покращити життя людини багатьма способами, наприклад, надаючи персоналізовану освіту або допомагаючи людям з обмеженими можливостями.
- Прискорення наукових досліджень: AGI може сприяти просуванню наукових досліджень шляхом моделювання складних систем, прогнозування результатів і створення нових гіпотез.
- Підвищення екологічної стійкості: AGI може допомогти нам вирішити деякі з найактуальніших екологічних проблем у світі, таких як зміна клімату, забруднення довкілля та виснаження ресурсів. Наприклад, AGI можна використовувати для оптимізації споживання енергії, розробки стійкіших методів ведення сільського господарства або прогнозування стихійних лих.
- Підвищення продуктивності: системи AGI можуть автоматизувати нудні або трудомісткі завдання, допомагаючи людям зосереджуватись на більш творчій або стратегічній роботі. Це може призвести до значного підвищення продуктивності в таких галузях, як виробництво, логістика та обслуговування клієнтів.
- Революція транспорту: AGI можна використовувати для розробки автономних транспортних засобів, які можуть керувати безпечніше та ефективніше, ніж люди-водії. Це може призвести до зменшення кількості дорожньо-транспортних пригод, зниження викидів і створення зручніших варіантів транспортування.
- Допомога в дослідженні космосу: AGI може допомогти прискорити дослідження космосу шляхом автоматизації таких завдань, як картографування, навігація та зв'язок. Це може призвести до проривів у нашому розумінні Всесвіту та нашій здатності досліджувати його.
Незважаючи на ці виклики та можливості, дослідження AGI продовжують швидко розвиватися, а дослідники з різних галузей працюють над вирішенням фундаментальних проблем AGI. Цілком імовірно, що розвиток AGI матиме значні наслідки для майбутнього людства, як позитивні, так і негативні, і дуже важливо, щоб ми підходили до його розвитку з свідомою увагою та поміркованністю. Важливо, щоб розробка AGI здійснювалась відповідально, зосереджуючись на безпеці, етиці та добробуті всіх людей.
Характеристики
Сильний ШІ повинен не поступатися людському інтелекту або й перевершувати його; міркувати, покладаючись на стратегію; розгадувати таємниці та приймати судження в умовах невизначеності; представляти знання, включаючи знання здорового глузду; планувати; вчитися; спілкуватися природною мовою та інтегрувати всі ці навички до прикладних цілей. Іншими важливими характеристиками СШІ вказуються здатність діяти, покладаючись на відчуття реальності, та впливати на фізичні об'єкти. А також здатність уявляти, формуючи образи чи поняття, не закладені наперед, і діяти незалежно від інтелекту, що створив цей СШІ.
Створення сильного штучного інтелекту може дати відповідь на питання щодо природи інтелекту людського: є він суто механістичним, або ж вимагає певного компонента, який неможливо відтворити штучно. Деякі трансгуманісти та біохакери очікують можливість об'єднання мозку з сильним штучним інтелектом за допомогою нейро-комп'ютерного інтерфейсу в кінці 2020-тих–на початку 2030-х років.
Когнітивна архітектура
є ключовим компонентом загального штучного інтелекту (AGI), що забезпечує основу для розробки інтелектуальних систем, які можуть міркувати, навчатися та адаптуватися до нових ситуацій. За своєю суттю когнітивна архітектура прагне моделювати когнітивні процеси людського мозку, забезпечуючи основу для розуміння того, як працюють інтелектуальні системи та як їх можна вдосконалити.
Існує багато різних підходів до когнітивної архітектури, причому деякі дослідники зосереджуються на символічних системах, тоді як інші зосереджуються на нейронних мережах або гібридних моделях, які поєднують обидва. Незалежно від підходу, більшість когнітивних архітектур мають декілька ключових характеристик:
- Модульність: когнітивні архітектури зазвичай організовані в модулі, які представляють різні когнітивні функції, такі як сприйняття, увага, пам'ять і прийняття рішень.
- Навчання та адаптація: когнітивні архітектури призначені для навчання та адаптації до нових ситуацій за допомогою контрольованого навчання (коли система навчається на позначених даних) або неконтрольованого навчання (коли система самостійно виявляє шаблони в даних).
- Міркування та вирішення проблем: когнітивні архітектури дозволяють інтелектуальним системам міркувати та вирішувати проблеми, використовуючи такі методи, як дедуктивне міркування, ймовірнісний висновок або евристичний пошук.
- Емуляція людського пізнання: когнітивні архітектури прагнуть імітувати когнітивні процеси людського мозку, забезпечуючи основу для розуміння того, як працюють інтелектуальні системи та як їх можна вдосконалити.
Одним із ключових завдань у когнітивній архітектурі є проектування систем, які є гнучкими та достатньо загальними, щоб виконувати широкий спектр завдань, а також є ефективними та масштабованими. Дослідники постійно досліджують нові методи та підходи для вирішення цих проблем, з кінцевою метою створення систем, здатних до людського рівня інтелекту та не тільки.
Загалом, когнітивна архітектура є важливою сферою досліджень у галузі AGI, що забезпечує основу для розробки інтелектуальних систем, які можуть мислити, навчатися та адаптуватися, як люди. Оскільки дослідження в цій галузі продовжують просуватися, ми можемо очікувати значних проривів у розробці AGI та його застосуванні в широкому діапазоні галузей.
Етика та регулювання
Розробка та впровадження загального штучного інтелекту (AGI) викликає значні етичні та регуляторні проблеми, які необхідно вирішити. Ось деякі з ключових:
- Безпека: системи AGI мають потенціал бути надзвичайно потужними, і якщо їх не спроектувати та впровадити безпечно, вони можуть становити серйозні ризики для безпеки людей. Це включає ризики від нещасних випадків або помилок, навмисної шкоди або ненавмисних наслідків дій системи.
- Упередженість і справедливість: системи AGI настільки неупереджені, наскільки неупереджені дані, на яких вони навчаються. Якщо навчальні дані є упередженими, система може відтворити і навіть посилити цю упередженість у своїх рішеннях і діях, що призведе до несправедливих результатів для певних груп людей. Забезпечення справедливості та пом'якшення упередженості має бути ключовим фактором у розробці систем AGI.
- Конфіденційність: системи AGI можуть збирати та обробляти величезні обсяги особистих даних, що викликає серйозні проблеми з конфіденційністю. Важливо встановити чіткі вказівки щодо того, як ці дані збираються, використовуються та захищаються, щоб забезпечити дотримання конфіденційності людей.
- Відповідальність: системи AGI можуть приймати рішення та вживати заходів, які мають значний вплив на окремих людей і суспільство в цілому. Важливо встановити чіткі межі відповідальності за ці рішення та дії, зокрема, хто несе відповідальність за забезпечення безпеки та справедливості системи та хто несе відповідальність у разі заподіяння шкоди.
- Управління: розробка та розгортання систем AGI мають далекосяжні наслідки для суспільства, тому важливо встановити чіткі рамки управління, щоб гарантувати, що технологія розробляється та використовується у спосіб, який узгоджується з суспільними цінностями та цілями.
- Контроль людини: системи AGI повинні бути сконструйовані таким чином, щоб перебувати під контролем людини, при цьому люди мають змогу перевизначити або зупинити систему, якщо це необхідно. Це допомагає забезпечити відповідність дій системи людським цінностям і цілям.
- Прозорість: системи AGI мають бути прозорими у своїх процесах прийняття рішень, щоб люди могли зрозуміти, як система прийшла до певного рішення чи дії. Це допомагає зміцнити довіру до системи та переконатися, що вона використовується відповідально та етично.
Загалом, розробка та впровадження систем AGI викликає значні етичні та управлінські проблеми, які необхідно вирішити. Для дослідників, політиків та інших зацікавлених сторін важливо працювати разом, щоб розробити рамки та рекомендації, які гарантуватимуть, що технологія розробляється та використовується у спосіб, який узгоджується з суспільними цінностями та цілями.
Приклади перевершення людського інтелекту штучним
Приклад № 1: штучний інтелект перемагає кімнату, заповнену кращими лікарями, у змаганні з діагностики пухлин (2018). Вчені Дослідницького центру неврологічних розладів штучного інтелекту та дослідницька група Столичного медичного університету в Китаї надали ШІ під назвою BioMind тисячі зображень захворювань, пов'язаних із нервовою системою. У змаганнях із двох раундів BioMind правильно діагностував 85 % випадків за 18 хвилин у порівнянні з групою найкращих неврологів, яка досягла лише 64 % точності за 50 хвилин.
Приклад № 2: штучний інтелект розробляє комп'ютерний чіп так само добре, як і інженер-людина — і швидше (2021). Набір алгоритмів від Google Brain тепер може розробляти комп'ютерні мікросхеми, які використовуються для запуску програмного забезпечення ШІ, які значно перевершують ті, що розроблені експертами-людьми. Використовуючи тип машинного навчання, який називається глибоким навчанням з підкріпленням, ці розробники чіпів зі штучним інтелектом можуть працювати за лічені години, порівняно з типовим процесом, який може тривати тижнями або навіть місяцями.
Приклад № 3: ШІ DeepMind розгадує математичні головоломки, які десятиліттями ставлять людей у глухий кут (2021). Працюючи з командами математиків, DeepMind розробив алгоритм для вирішення двох давніх головоломок у математиці: теорії вузлів і вивчення симетрій. Алгоритм міг розглядати різні математичні поля та виявляти зв'язки, які раніше вислизали від людського розуму. Вперше машинне навчання спрямоване на ядро математики — науки про виявлення закономірностей, які зрештою призводять до формально підтверджених ідей або теорем про те, як працює наш світ.
Приклад № 4: ШІ перемагає 8 чемпіонів світу з бриджу (2022). Бридж — це комунікаційна та стратегічна гра, яка довго протистояла домінуванню ШІ. Дотепер. Штучний інтелект для гри в бридж під назвою NooK, розроблений французьким стартапом NukkAI, переміг 8 чемпіонів світу з бриджу на змаганнях у Парижі. NooK — це свого роду гібридний алгоритм, який поєднує символічний (тобто заснований на правилах) ШІ з домінуючим сьогодні підходом до глибокого навчання. У 80 сетах проти своїх людських суперників NooK виграв 67, або 83 %.
Приклад № 5: штучний інтелект, який розробляє білки, створює ліки, про які люди навіть не мріяли (2022). Вчені з Університету Вашингтона використали алгоритм глибокого навчання, щоб не лише передбачити загальну площу функціонального сайту білка, але й сформувати структуру. Команда використовувала нове програмне забезпечення для створення ліків, які «борються з раком», і створювала вакцини проти звичайних, хоча іноді й смертельних, вірусів. Як зазначив провідний науковець у дослідженні д-р Девід Бейкер, «Глибоке навчання трансформувало прогнозування структури білка за останні два роки, зараз ми перебуваємо в середині подібної трансформації дизайну білка».
Виявлення сильного штучного інтелекту
Головним критерієм для визнання штучного інтелекту «сильним» є проходженням ним тесту Тюрінга, коли людина буде нездатна відрізнити чи спілкується з нею інша людина, чи машина.
Стів Возняк пропонував так званий «кавовий тест»: штучний інтелект може вважатися сильним, якщо машина під його керуванням здатна потрапити до пересічного американського будинку, знайти кавоварку, зварити в ній каву та налити її в горнятко. Тобто, сильний ШІ повинен вміти виконувати послідовності буденних людських завдань, на відміну від слабкого ШІ, котрий може виконувати тільки одне завдання чи їх вузький набір. У варіанті Бена Герцеля — пройти той самий курс навчання, що й пересічна людина, та здобути освітній ступінь. За Нільсом Джоном Нільсоном — виконувати економічно важливу роботу не гірше за людину.
Компанії, що займаються розробкою AGI
Ці компанії спеціалізуються на розробці алгоритмів, які дозволяють машинам розуміти великі обсяги даних, приймаючи рішення самостійно, використовуючи власну логіку. Вони також працюють над створенням розумних агентів, здатних взаємодіяти з людьми або іншими автономними агентами в середовищі, де вони повинні постійно адаптуватися до мінливих умов. Кінцевою метою багатьох компаній AGI є розробка загального штучного інтелекту (AGI) людського рівня.
OpenAI
OpenAI — це американська дослідницька лабораторія штучного інтелекту (AI), що складається з некомерційної OpenAI Incorporated та її комерційної дочірньої корпорації OpenAI Limited Partnership. OpenAI проводить дослідження штучного інтелекту з проголошеним наміром просувати та розвивати дружній сильний штучний інтелект. Системи OpenAI працюють на базі хмарної суперкомп'ютерної платформи Azure від Microsoft. Організацію заснували в Сан-Франциско в 2015 році Сем Альтман, Рід Хоффман, , Ілон Маск, Ілля Суцкевер, Пітер Тіль, і такі компанії як Amazon Web Services, Infosys, та YC-Research які спільно інвестували 1 мільярд доларів США.
Мета OpenAI — створити AGI, який принесе користь всьому людству. За словами з сайту компанії, AGI має потенціал для покращення життя людини шляхом збільшення достатку, стимулювання економіки та сприяння науковим відкриттям. Однак AGI також створює серйозні ризики, включаючи соціальні розлади та неправильне використання. OpenAI вважає, що розвиток AGI не можна і не слід зупиняти, натомість суспільство та розробники AGI повинні працювати разом, щоб з'ясувати, як це зробити правильно. OpenAI визнає, що існує багато невизначеностей щодо AGI, але вони визначили принципи, які їх найбільше хвилюють, зокрема розширення прав і можливостей людства, справедливий доступ і управління, а також успішне керування ризиками.
У довгостроковій перспективі OpenAI вважає, що важливо, щоб майбутнє людства визначалося людством і що інформація про прогрес AGI повинна бути доступна громадськості. Вони виступають за громадський контроль за зусиллями щодо створення AGI та громадські консультації для прийняття важливих рішень. OpenAI вважає, що перший AGI буде лише відправною точкою, і прогрес продовжуватиметься стабільною швидкістю, що призведе до абсолютно іншого світу з надзвичайними ризиками, якщо їх не попереджувати належним чином.
В березні 2023 року деякі дослідники описали своє дослідження нецензурованої версії ChatGPT на базі GPT-4, що доступна тільки для розробників в OpenAI, ранньою та неповною версією сильного штучного інтелекту (AGI). В середині квітня 2023 року Сем Альтман з OpenAI заявив, що компанія поки припинила тренування GPT-5, у відповідь на лист з відповідним проханням від 50 тисяч людей, зокрема більше 1800 CEO та 1500 професорів, та, зокрема, Ілон Маск, Стів Возняк, Юваль Гарарі та багато інших людей.
Див. також
Література
Книги
- Artificial general intelligence: 15th International Conference, AGI 2022, Seattle, 19-22.08.2022, proceedings. / Бен Герцель; Iklé, Matthew et al. 2023. — Cham. ISBN .
- Natural general intelligence: how understanding the brain can help us build AI / Summerfield, Christopher, 2022. — Oxford. ISBN .
- Життя 3.0.: доба штучного інтелекту. / Макс Тегмарк, 2019. — Київ. ISBN .
- Open-Ended Intelligence / David R. Weinbaum, 2015. .
Журнали
- Journal of Artificial General Intelligence
Статті
- Planning for AGI and beyond / Сем Альтман, 2023. — Блог OpenAI.
- The Path to AGI: SingularityNET Ecosystem Cooperation / Jon Grove, 2023. — Блог SingularityNET.
- Towards the Neuroevolution of Low-level artificial general intelligence / Pontes-Filho, Sidney; Olsen, Kristoffer; et al., 2022. — Frontiers in Robotics and AI 9. doi:10.3389/frobt.2022.1007547.
- Towards artificial general intelligence via a multimodal foundation model / Fei, Nanyi; Lu, Zhiwu; Gao, Yizhao; et al., 2022. — Nature Communications (англ.) 13 (1). doi:10.1038/s41467-022-30761-2.
- Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture / Pei, Jing; Deng, Lei; Song, Sen et al., 2019. — Nature (англ.) 572 (7767). doi:10.1038/s41586-019-1424-8.
Відео
- Макс Тегмарк: The Case for Halting AI Development | Lex Fridman Podcast #371
- Сем Альтман: OpenAI CEO on GPT-4, ChatGPT, and the Future of AI | Lex Fridman Podcast #367 — 2023.
- Елізер Юдковскі: Dangers of AI and the End of Human Civilization | Lex Fridman Podcast #368 — 2023.
- Ілля Суцкевер (OpenAI Chief Scientist) — Building AGI, Alignment, Spies, Microsoft, & Enlightenment — 2023.
- Рей Курцвейл: Singularity, Superintelligence, and Immortality | Lex Fridman Podcast #321 — 2022.
- Деміс Гассабіс: DeepMind — AI, Superintelligence & the Future of Humanity | Lex Fridman Podcast #299 — 2022.
- Бен Герцель: Artificial General Intelligence | Lex Fridman Podcast #103 — 2020.
- Max Tegmark: Life 3.0 | Lex Fridman Podcast #1 — 2018.
Примітки
- ChatGPT (GPT-3.5).
- How to Create a Successful Life With Tony Robbins | Moonshots and Mindsets (англ.), процитовано 13 листопада 2022
- Diamandis, Peter H. Metatrend #2: AI Will Achieve Human-Level Intelligence. www.diamandis.com (en-us) . Процитовано 13 листопада 2022.
- Bubeck, Sébastien; Chandrasekaran, Varun; Eldan, Ronen; Gehrke, Johannes; Horvitz, Eric; Kamar, Ece; Lee, Peter; Lee, Yin Tat; Li, Yuanzhi (27 березня 2023). Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4. arXiv:2303.12712 [cs]. Процитовано 3 квітня 2023.
- Max Tegmark: The Case for Halting AI Development | Lex Fridman Podcast #371 (укр.), процитовано 17 квітня 2023
- James Vincent (14 квітня 2023). OpenAI’s CEO confirms the company isn’t training GPT-5 and ‘won’t for some time’. www.theverge.com. Процитовано 17 квітня 2023.
- John Searle Is the brains mind a computer program? Scientific American, 1990 (англ.)
- Russell, Stuart J. (Stuart Jonathan); Canny, John. Artificial intelligence : a modern approach (вид. Second edition). Upper Saddle River, N.J. ISBN . OCLC 51325314.
- Luger, George F. (1993). Artificial intelligence : structures and strategies for complex problem solving (вид. 2nd ed). Redwood City, Calif.: Benjamin/Cummings Pub. Co. ISBN . OCLC 26305570.
- Computational Intelligence: A Logical Approach. www.cs.ubc.ca. Процитовано 2 липня 2020.
- Nilsson, Nils J., 1933-2019. (1998). Artificial Intelligence : a new synthesis. San Francisco, Calif.: Morgan Kaufmann Publishers. ISBN . OCLC 37975815.
- Pfeifer, Rolf, 1947-; Grand, Simon. (2007). How the body shapes the way we think : a new view of intelligence. Cambridge, Mass.: MIT Press. ISBN . OCLC 77568561.
- Johnson, Mark, 1949- (1987). The body in the mind : the bodily basis of meaning, imagination, and reason. Chicago: University of Chicago Press. ISBN . OCLC 14692604.
- DeCharms, Richard (1968). Personal causation; the internal affective determinants of behavior. Academic Press.
- A.I. and Philosophical Zombies Must Have Rights. The Gemsbok (амер.). 16 червня 2017. Процитовано 2 липня 2020.
- What is AGI?. Machine Intelligence Research Institute (амер.). 11 серпня 2013. Процитовано 2 липня 2020.
- Microsoft's OpenAI supercomputer has 285,000 CPU cores, 10,000 GPUs. Engadget (амер.). Процитовано 3 квітня 2023.
- Microsoft announces new supercomputer, lays out vision for future AI work. Source (амер.). Процитовано 3 квітня 2023.
- Introducing OpenAI. openai.com (амер.). Процитовано 3 квітня 2023.
- Planning for AGI and beyond. openai.com (амер.). Процитовано 3 квітня 2023.
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Pro ponyattya silnogo shtuchnogo intelektu u filosofiyi div Silnij ta slabkij shtuchni intelekti Silnij shtuchnij intelekt SShI abo zagalnij shtuchnij intelekt abo shtuchnij generalizovanij intelekt AGI shtuchnij intelekt yakij mozhe uspishno vikonati bud yaku intelektualnu zadachu kotru mozhe vikonati lyudina Ce golovna meta bagatoh doslidzhen shtuchnogo intelektu protyagom bagatoh desyatilit ta populyarna techiya naukovoyi fantastiki yaka na pochatku 2020 h nablizhayetsya do realizaciyi Na vidminu vid rozvitku lyudskogo intelektu yakij rozvivavsya desyatkami tisyach rokiv Silnij ShI zmozhe rozvivatis majzhe eksponencialno za doli sekundi perevershiti zdibnosti lyudskogo rozumu v desyatki chi miljoni raziv Na vidminu vid vuzkih sistem shtuchnogo intelektu yaki priznacheni dlya vikonannya konkretnih zavdan sistemi AGI rozroblyayutsya takim chinom shob adaptuvatisya vchitisya na dosvidi ta zastosovuvati svoyi znannya v novih i neznajomih situaciyah AGI maye potencial dlya revolyuciyi v bagatoh galuzyah ohorona zdorov ya finansi transport osviti ta in Odnak rozrobka AGI takozh predstavlyaye znachni problemi vklyuchayuchi viznachennya intelektu formuvannya lyudskih kognitivnih zdibnostej i bezpeku zastosuvannya ta etichnogo vikoristannya intelektualnih mashin Nezvazhayuchi na ci problemi rozrobka AGI zalishayetsya odnim iz najbilsh zahoplyuyuchih i perspektivnih napryamkiv doslidzhen u galuzi ShI Moment v majbutnij istoriyi koli ShI perevershit lyudskij rozum nazivayetsya tehnologichnoyu singulyarnistyu Sho bude pislya tehnologichnoyi singulyarnosti nemozhlivo peredbachiti oskilki lyudstvo she nikoli ne malo spravu z chimos nabagato rozumnishim i potuzhnishim za lyudskij rozum Na dumku futurologa Reya Kurcvejlya lyudstvo dosyagne Silnogo ShI lyudskogo rivnya u 2029 roci Na dumku Ilona Maska u 2025 roci ChatGPT vid OpenAI ispanskoyu movoyu V berezni 2023 roku deyaki doslidniki opisali svoye doslidzhennya necenzurovanoyi versiyi ChatGPT na bazi GPT 4 sho dostupna tilki dlya rozrobnikiv v OpenAI rannoyu ta nepovnoyu versiyeyu silnogo shtuchnogo intelektu AGI V seredini kvitnya 2023 roku Sem Altman z OpenAI zayaviv sho kompaniya poki pripinila trenuvannya GPT 5 u vidpovid na list z vidpovidnim prohannyam vid 50 tisyach lyudej zokrema bilshe 1800 CEO ta 1500 profesoriv sered yakih Ilon Mask Stiv Voznyak Yuval Garari ta bagato inshih lyudej IstoriyaPonyattya zagalnogo shtuchnogo intelektu AGI mozhna prostezhiti do vitokiv galuzi shtuchnogo intelektu u 1950 h rokah Ranni doslidniki shtuchnogo intelektu zokrema Dzhon Makkarti Marvin Minskij ta Klod Shennon uyavlyali sobi stvorennya rozumnih mashin zdatnih vikonuvati bud yake intelektualne zavdannya yake mozhe vikonuvati lyudina Odnak rozrobka AGI viyavilasya serjoznoyu problemoyu i progres u cij galuzi buv povilnim u pershi desyatilittya U 1990 h rokah galuz AGI nabrala obertiv iz poyavoyu kilkoh klyuchovih doslidzhen ta iniciativ Primitno sho Dag Lenat zasnuvav proekt Cyc u 1984 roci yakij mav na meti stvoriti vseohoplyuyuchu bazu znan yaku sistema AGI mogla b vikoristovuvati dlya mirkuvannya pro svit U 1993 roci Ben Gercel zasnuvav doslidnickij institut zagalnogo shtuchnogo intelektu AGIRI yakij ob yednav doslidnikiv iz riznih galuzej dlya roboti nad problemami AGI Markus Hatter rozrobiv matematichnu strukturu dlya AGI pid nazvoyu AIXI yaka zabezpechila teoretichnu osnovu dlya sistem AGI U 2000 h rokah doslidzhennya AGI prodovzhuvali rozvivatisya zavdyaki zrostannyu obchislyuvalnoyi potuzhnosti ta nayavnosti velikih naboriv danih U 2005 roci bulo zasnovano Singularity Institute for Artificial Intelligence nini vidomij yak Machine Intelligence Research Institute yakij zoseredivsya na suspilnih naslidkah rozvitku AGI U 2008 roci Asociaciya z rozvitku shtuchnogo intelektu AAAI zapustila seriyu konferencij z AGI yaka stala golovnoyu konferenciyeyu z doslidzhen AGI Zovsim nedavno prorivi v mashinnomu navchanni glibokomu navchanni ta navchanni z pidkriplennyam pidnyali doslidzhennya AGI na novi visoti Taki kompaniyi yak Google OpenAI cya stattya napisana z dopomogoyu ChatGPT i DeepMind dosyagli znachnih uspihiv u rozrobci sistem AGI zdatnih perevershiti lyudej u takih zavdannyah yak rozpiznavannya zobrazhen obrobka prirodnoyi movi ta gra v igri Odnak AGI zalishayetsya poki nedosyazhnoyu metoyu i zalishayutsya znachni problemi u viznachenni intelektu formuvanni lyudskih kognitivnih zdibnostej i dotrimannya bezpeki ta etichnogo vikoristannya Vtim doslidzhennya v galuzi AGI prodovzhuyut nadihati doslidnikiv z riznih galuzej i majbutnye doslidzhen AGI viglyadaye bagatoobicyayuchim 27 bereznya 2023 roku vijshla stattya v yakij opisuvalos doslidzhennya modeli GPT 4 cherez ChatGPT v necenzurovanij versiyi dlya rozrobnikiv OpenAI Doslidniki prijshli do visnoku krim volodinnya movoyu GPT 4 mozhe virishuvati novi ta skladni zavdannya yaki ohoplyuyut matematiku koduvannya bachennya medicinu pravo psihologiyu tosho ne potrebuyuchi zhodnih specialnih pidkazok Krim togo u vsih cih zavdannyah produktivnist GPT 4 vrazhayuche blizka do produktivnosti lyudskogo rivnya i chasto znachno perevershuye poperedni modeli taki yak ChatGPT Vrahovuyuchi shirotu ta glibinu mozhlivostej GPT 4 mi vvazhayemo sho jogo mozhna rozumno rozglyadati yak rannyu vse she nepovnu versiyu sistemi shtuchnogo zagalnogo intelektu AGI Termin Artificial General Intelligence vviv Dzhon Serl jogo zh slovami pidhid harakterizuyetsya Meta polyagaye v tomu abi stvoriti programi zdatni modelyuvati lyudske mislennya takim chinom shob vitrimuvati test Tyuringa Bilsh togo taka programa bude ne prosto modellyu rozumu vona v bukvalnomu rozuminni slova sama j bude rozumom v tomu zh sensi v yakomu lyudskij rozum ce rozum Vikliki ta mozhlivostiZagalnij shtuchnij intelekt AGI ye skladnoyu ta kompleksnoyu galuzzyu yaka vidkrivaye znachni mozhlivosti ale potrebuye virishennya i znachnih viklikiv dlya rozvitku AGI Vikliki Viznachennya intelektu Odnim iz najbilshih viklikiv u AGI ye viznachennya intelektu Nema yedinoyi dumki shodo togo sho take intelekt nezrozumilo yak jogo mozhlivo vimiryati v mashinah Rozvitok kognitivnih zdibnostej podibnih do lyudskih Inshim znachnim viklikom u AGI ye formuvannya kognitivnih zdibnostej podibnih do lyudskih takih yak kreativnist empatiya ta zdorovij gluzd Ci zdibnosti vazhko zaprogramuvati v mashinah i vimagayut glibokogo rozuminnya lyudskogo piznannya Dotrimannya bezpeki ta etichnogo vikoristannya Rozrobka bezpechnih ta etichnih sistem AGI ye nadzvichajno vazhlivoyu vrahovuyuchi potencijnij vpliv yakij ci sistemi mozhut mati na suspilstvo Ye zanepokoyennya shodo nebazhanih naslidkiv roboti rozumnih mashin i mozhlivosti yih vikoristannya dlya shkidlivih cilej Obchislyuvalna potuzhnist i dani AGI vimagaye velicheznih obsyagiv danih i obchislyuvalnoyi potuzhnosti otrimannya ta keruvannya yakimi mozhe buti serjoznoyu problemoyu Uzagalnennya ta peredacha navchannya sistemi AGI povinni mati mozhlivist uzagalnyuvati znannya dlya nizki zavdan i perenositi ci znannya v novi situaciyi Ce skladna problema i suchasni pidhodi do mashinnogo navchannya boryutsya z uzagalnennyam i transfernim navchannyam Stijkist i nadijnist sistemi AGI povinni buti stijkimi ta nadijnimi tobto voni povinni buti zdatnimi vporatisya z nespodivanimi situaciyami ta pomilkami Ce osoblivo skladno v dinamichnomu ta neperedbachuvanomu seredovishi Mozhlivist poyasnennya ta interpretaciyi sistemi AGI mayut buti prozorimi ta dostupnimi dlya poyasnennya tobto yihni rishennya ta mirkuvannya mayut buti zrozumilimi ta interpretovanimi dlya lyudej Ce vazhlivo dlya bezpeki vidpovidalnosti ta doviri Vzayemodiya lyudina mashina Sistemi AGI mayut buti rozrobleni dlya vzayemodiyi z lyudmi prirodnim ta intuyitivno zrozumilim sposobom sho vimagaye rozuminnya lyudskogo spilkuvannya ta povedinki Vartist i dostupnist rozrobka AGI doroga a dostup do resursiv obmezhenij Ce mozhe stvoriti nerivnist u doslidzhennyah i rozrobkah AGI i obmezhiti yih dostupnist dlya pevnih grup abo krayin Mozhlivosti Virishennya skladnih problem AGI maye potencial dlya virishennya skladnih problem u takih sferah yak osvita ohorona zdorov ya ekonomika logistika ta teoretichno bud yakih inshih Pokrashennya zhittya lyudini AGI mozhe dopomogti pokrashiti zhittya lyudini bagatma sposobami napriklad nadayuchi personalizovanu osvitu abo dopomagayuchi lyudyam z obmezhenimi mozhlivostyami Priskorennya naukovih doslidzhen AGI mozhe spriyati prosuvannyu naukovih doslidzhen shlyahom modelyuvannya skladnih sistem prognozuvannya rezultativ i stvorennya novih gipotez Pidvishennya ekologichnoyi stijkosti AGI mozhe dopomogti nam virishiti deyaki z najaktualnishih ekologichnih problem u sviti takih yak zmina klimatu zabrudnennya dovkillya ta visnazhennya resursiv Napriklad AGI mozhna vikoristovuvati dlya optimizaciyi spozhivannya energiyi rozrobki stijkishih metodiv vedennya silskogo gospodarstva abo prognozuvannya stihijnih lih Pidvishennya produktivnosti sistemi AGI mozhut avtomatizuvati nudni abo trudomistki zavdannya dopomagayuchi lyudyam zoseredzhuvatis na bilsh tvorchij abo strategichnij roboti Ce mozhe prizvesti do znachnogo pidvishennya produktivnosti v takih galuzyah yak virobnictvo logistika ta obslugovuvannya kliyentiv Revolyuciya transportu AGI mozhna vikoristovuvati dlya rozrobki avtonomnih transportnih zasobiv yaki mozhut keruvati bezpechnishe ta efektivnishe nizh lyudi vodiyi Ce mozhe prizvesti do zmenshennya kilkosti dorozhno transportnih prigod znizhennya vikidiv i stvorennya zruchnishih variantiv transportuvannya Dopomoga v doslidzhenni kosmosu AGI mozhe dopomogti priskoriti doslidzhennya kosmosu shlyahom avtomatizaciyi takih zavdan yak kartografuvannya navigaciya ta zv yazok Ce mozhe prizvesti do proriviv u nashomu rozuminni Vsesvitu ta nashij zdatnosti doslidzhuvati jogo Nezvazhayuchi na ci vikliki ta mozhlivosti doslidzhennya AGI prodovzhuyut shvidko rozvivatisya a doslidniki z riznih galuzej pracyuyut nad virishennyam fundamentalnih problem AGI Cilkom imovirno sho rozvitok AGI matime znachni naslidki dlya majbutnogo lyudstva yak pozitivni tak i negativni i duzhe vazhlivo shob mi pidhodili do jogo rozvitku z svidomoyu uvagoyu ta pomirkovannistyu Vazhlivo shob rozrobka AGI zdijsnyuvalas vidpovidalno zoseredzhuyuchis na bezpeci etici ta dobrobuti vsih lyudej HarakteristikiSilnij ShI povinen ne postupatisya lyudskomu intelektu abo j perevershuvati jogo mirkuvati pokladayuchis na strategiyu rozgaduvati tayemnici ta prijmati sudzhennya v umovah neviznachenosti predstavlyati znannya vklyuchayuchi znannya zdorovogo gluzdu planuvati vchitisya spilkuvatisya prirodnoyu movoyu ta integruvati vsi ci navichki do prikladnih cilej Inshimi vazhlivimi harakteristikami SShI vkazuyutsya zdatnist diyati pokladayuchis na vidchuttya realnosti ta vplivati na fizichni ob yekti A takozh zdatnist uyavlyati formuyuchi obrazi chi ponyattya ne zakladeni napered i diyati nezalezhno vid intelektu sho stvoriv cej SShI Stvorennya silnogo shtuchnogo intelektu mozhe dati vidpovid na pitannya shodo prirodi intelektu lyudskogo ye vin suto mehanistichnim abo zh vimagaye pevnogo komponenta yakij nemozhlivo vidtvoriti shtuchno Deyaki transgumanisti ta biohakeri ochikuyut mozhlivist ob yednannya mozku z silnim shtuchnim intelektom za dopomogoyu nejro komp yuternogo interfejsu v kinci 2020 tih na pochatku 2030 h rokiv Kognitivna arhitektura ye klyuchovim komponentom zagalnogo shtuchnogo intelektu AGI sho zabezpechuye osnovu dlya rozrobki intelektualnih sistem yaki mozhut mirkuvati navchatisya ta adaptuvatisya do novih situacij Za svoyeyu suttyu kognitivna arhitektura pragne modelyuvati kognitivni procesi lyudskogo mozku zabezpechuyuchi osnovu dlya rozuminnya togo yak pracyuyut intelektualni sistemi ta yak yih mozhna vdoskonaliti Isnuye bagato riznih pidhodiv do kognitivnoyi arhitekturi prichomu deyaki doslidniki zoseredzhuyutsya na simvolichnih sistemah todi yak inshi zoseredzhuyutsya na nejronnih merezhah abo gibridnih modelyah yaki poyednuyut obidva Nezalezhno vid pidhodu bilshist kognitivnih arhitektur mayut dekilka klyuchovih harakteristik Modulnist kognitivni arhitekturi zazvichaj organizovani v moduli yaki predstavlyayut rizni kognitivni funkciyi taki yak sprijnyattya uvaga pam yat i prijnyattya rishen Navchannya ta adaptaciya kognitivni arhitekturi priznacheni dlya navchannya ta adaptaciyi do novih situacij za dopomogoyu kontrolovanogo navchannya koli sistema navchayetsya na poznachenih danih abo nekontrolovanogo navchannya koli sistema samostijno viyavlyaye shabloni v danih Mirkuvannya ta virishennya problem kognitivni arhitekturi dozvolyayut intelektualnim sistemam mirkuvati ta virishuvati problemi vikoristovuyuchi taki metodi yak deduktivne mirkuvannya jmovirnisnij visnovok abo evristichnij poshuk Emulyaciya lyudskogo piznannya kognitivni arhitekturi pragnut imituvati kognitivni procesi lyudskogo mozku zabezpechuyuchi osnovu dlya rozuminnya togo yak pracyuyut intelektualni sistemi ta yak yih mozhna vdoskonaliti Odnim iz klyuchovih zavdan u kognitivnij arhitekturi ye proektuvannya sistem yaki ye gnuchkimi ta dostatno zagalnimi shob vikonuvati shirokij spektr zavdan a takozh ye efektivnimi ta masshtabovanimi Doslidniki postijno doslidzhuyut novi metodi ta pidhodi dlya virishennya cih problem z kincevoyu metoyu stvorennya sistem zdatnih do lyudskogo rivnya intelektu ta ne tilki Zagalom kognitivna arhitektura ye vazhlivoyu sferoyu doslidzhen u galuzi AGI sho zabezpechuye osnovu dlya rozrobki intelektualnih sistem yaki mozhut misliti navchatisya ta adaptuvatisya yak lyudi Oskilki doslidzhennya v cij galuzi prodovzhuyut prosuvatisya mi mozhemo ochikuvati znachnih proriviv u rozrobci AGI ta jogo zastosuvanni v shirokomu diapazoni galuzej Etika ta regulyuvannyaRozrobka ta vprovadzhennya zagalnogo shtuchnogo intelektu AGI viklikaye znachni etichni ta regulyatorni problemi yaki neobhidno virishiti Os deyaki z klyuchovih Bezpeka sistemi AGI mayut potencial buti nadzvichajno potuzhnimi i yaksho yih ne sproektuvati ta vprovaditi bezpechno voni mozhut stanoviti serjozni riziki dlya bezpeki lyudej Ce vklyuchaye riziki vid neshasnih vipadkiv abo pomilok navmisnoyi shkodi abo nenavmisnih naslidkiv dij sistemi Uperedzhenist i spravedlivist sistemi AGI nastilki neuperedzheni naskilki neuperedzheni dani na yakih voni navchayutsya Yaksho navchalni dani ye uperedzhenimi sistema mozhe vidtvoriti i navit posiliti cyu uperedzhenist u svoyih rishennyah i diyah sho prizvede do nespravedlivih rezultativ dlya pevnih grup lyudej Zabezpechennya spravedlivosti ta pom yakshennya uperedzhenosti maye buti klyuchovim faktorom u rozrobci sistem AGI Konfidencijnist sistemi AGI mozhut zbirati ta obroblyati velichezni obsyagi osobistih danih sho viklikaye serjozni problemi z konfidencijnistyu Vazhlivo vstanoviti chitki vkazivki shodo togo yak ci dani zbirayutsya vikoristovuyutsya ta zahishayutsya shob zabezpechiti dotrimannya konfidencijnosti lyudej Vidpovidalnist sistemi AGI mozhut prijmati rishennya ta vzhivati zahodiv yaki mayut znachnij vpliv na okremih lyudej i suspilstvo v cilomu Vazhlivo vstanoviti chitki mezhi vidpovidalnosti za ci rishennya ta diyi zokrema hto nese vidpovidalnist za zabezpechennya bezpeki ta spravedlivosti sistemi ta hto nese vidpovidalnist u razi zapodiyannya shkodi Upravlinnya rozrobka ta rozgortannya sistem AGI mayut dalekosyazhni naslidki dlya suspilstva tomu vazhlivo vstanoviti chitki ramki upravlinnya shob garantuvati sho tehnologiya rozroblyayetsya ta vikoristovuyetsya u sposib yakij uzgodzhuyetsya z suspilnimi cinnostyami ta cilyami Kontrol lyudini sistemi AGI povinni buti skonstrujovani takim chinom shob perebuvati pid kontrolem lyudini pri comu lyudi mayut zmogu pereviznachiti abo zupiniti sistemu yaksho ce neobhidno Ce dopomagaye zabezpechiti vidpovidnist dij sistemi lyudskim cinnostyam i cilyam Prozorist sistemi AGI mayut buti prozorimi u svoyih procesah prijnyattya rishen shob lyudi mogli zrozumiti yak sistema prijshla do pevnogo rishennya chi diyi Ce dopomagaye zmicniti doviru do sistemi ta perekonatisya sho vona vikoristovuyetsya vidpovidalno ta etichno Zagalom rozrobka ta vprovadzhennya sistem AGI viklikaye znachni etichni ta upravlinski problemi yaki neobhidno virishiti Dlya doslidnikiv politikiv ta inshih zacikavlenih storin vazhlivo pracyuvati razom shob rozrobiti ramki ta rekomendaciyi yaki garantuvatimut sho tehnologiya rozroblyayetsya ta vikoristovuyetsya u sposib yakij uzgodzhuyetsya z suspilnimi cinnostyami ta cilyami Prikladi perevershennya lyudskogo intelektu shtuchnimPriklad 1 shtuchnij intelekt peremagaye kimnatu zapovnenu krashimi likaryami u zmaganni z diagnostiki puhlin 2018 Vcheni Doslidnickogo centru nevrologichnih rozladiv shtuchnogo intelektu ta doslidnicka grupa Stolichnogo medichnogo universitetu v Kitayi nadali ShI pid nazvoyu BioMind tisyachi zobrazhen zahvoryuvan pov yazanih iz nervovoyu sistemoyu U zmagannyah iz dvoh raundiv BioMind pravilno diagnostuvav 85 vipadkiv za 18 hvilin u porivnyanni z grupoyu najkrashih nevrologiv yaka dosyagla lishe 64 tochnosti za 50 hvilin Priklad 2 shtuchnij intelekt rozroblyaye komp yuternij chip tak samo dobre yak i inzhener lyudina i shvidshe 2021 Nabir algoritmiv vid Google Brain teper mozhe rozroblyati komp yuterni mikroshemi yaki vikoristovuyutsya dlya zapusku programnogo zabezpechennya ShI yaki znachno perevershuyut ti sho rozrobleni ekspertami lyudmi Vikoristovuyuchi tip mashinnogo navchannya yakij nazivayetsya glibokim navchannyam z pidkriplennyam ci rozrobniki chipiv zi shtuchnim intelektom mozhut pracyuvati za licheni godini porivnyano z tipovim procesom yakij mozhe trivati tizhnyami abo navit misyacyami Priklad 3 ShI DeepMind rozgaduye matematichni golovolomki yaki desyatilittyami stavlyat lyudej u gluhij kut 2021 Pracyuyuchi z komandami matematikiv DeepMind rozrobiv algoritm dlya virishennya dvoh davnih golovolomok u matematici teoriyi vuzliv i vivchennya simetrij Algoritm mig rozglyadati rizni matematichni polya ta viyavlyati zv yazki yaki ranishe vislizali vid lyudskogo rozumu Vpershe mashinne navchannya spryamovane na yadro matematiki nauki pro viyavlennya zakonomirnostej yaki zreshtoyu prizvodyat do formalno pidtverdzhenih idej abo teorem pro te yak pracyuye nash svit Priklad 4 ShI peremagaye 8 chempioniv svitu z bridzhu 2022 Bridzh ce komunikacijna ta strategichna gra yaka dovgo protistoyala dominuvannyu ShI Doteper Shtuchnij intelekt dlya gri v bridzh pid nazvoyu NooK rozroblenij francuzkim startapom NukkAI peremig 8 chempioniv svitu z bridzhu na zmagannyah u Parizhi NooK ce svogo rodu gibridnij algoritm yakij poyednuye simvolichnij tobto zasnovanij na pravilah ShI z dominuyuchim sogodni pidhodom do glibokogo navchannya U 80 setah proti svoyih lyudskih supernikiv NooK vigrav 67 abo 83 Priklad 5 shtuchnij intelekt yakij rozroblyaye bilki stvoryuye liki pro yaki lyudi navit ne mriyali 2022 Vcheni z Universitetu Vashingtona vikoristali algoritm glibokogo navchannya shob ne lishe peredbachiti zagalnu ploshu funkcionalnogo sajtu bilka ale j sformuvati strukturu Komanda vikoristovuvala nove programne zabezpechennya dlya stvorennya likiv yaki boryutsya z rakom i stvoryuvala vakcini proti zvichajnih hocha inodi j smertelnih virusiv Yak zaznachiv providnij naukovec u doslidzhenni d r Devid Bejker Gliboke navchannya transformuvalo prognozuvannya strukturi bilka za ostanni dva roki zaraz mi perebuvayemo v seredini podibnoyi transformaciyi dizajnu bilka Viyavlennya silnogo shtuchnogo intelektuGolovnim kriteriyem dlya viznannya shtuchnogo intelektu silnim ye prohodzhennyam nim testu Tyuringa koli lyudina bude nezdatna vidrizniti chi spilkuyetsya z neyu insha lyudina chi mashina Stiv Voznyak proponuvav tak zvanij kavovij test shtuchnij intelekt mozhe vvazhatisya silnim yaksho mashina pid jogo keruvannyam zdatna potrapiti do peresichnogo amerikanskogo budinku znajti kavovarku zvariti v nij kavu ta naliti yiyi v gornyatko Tobto silnij ShI povinen vmiti vikonuvati poslidovnosti budennih lyudskih zavdan na vidminu vid slabkogo ShI kotrij mozhe vikonuvati tilki odne zavdannya chi yih vuzkij nabir U varianti Bena Gercelya projti toj samij kurs navchannya sho j peresichna lyudina ta zdobuti osvitnij stupin Za Nilsom Dzhonom Nilsonom vikonuvati ekonomichno vazhlivu robotu ne girshe za lyudinu Kompaniyi sho zajmayutsya rozrobkoyu AGICi kompaniyi specializuyutsya na rozrobci algoritmiv yaki dozvolyayut mashinam rozumiti veliki obsyagi danih prijmayuchi rishennya samostijno vikoristovuyuchi vlasnu logiku Voni takozh pracyuyut nad stvorennyam rozumnih agentiv zdatnih vzayemodiyati z lyudmi abo inshimi avtonomnimi agentami v seredovishi de voni povinni postijno adaptuvatisya do minlivih umov Kincevoyu metoyu bagatoh kompanij AGI ye rozrobka zagalnogo shtuchnogo intelektu AGI lyudskogo rivnya OpenAI Logotip OpenAI OpenAI ce amerikanska doslidnicka laboratoriya shtuchnogo intelektu AI sho skladayetsya z nekomercijnoyi OpenAI Incorporated ta yiyi komercijnoyi dochirnoyi korporaciyi OpenAI Limited Partnership OpenAI provodit doslidzhennya shtuchnogo intelektu z progoloshenim namirom prosuvati ta rozvivati druzhnij silnij shtuchnij intelekt Sistemi OpenAI pracyuyut na bazi hmarnoyi superkomp yuternoyi platformi Azure vid Microsoft Organizaciyu zasnuvali v San Francisko v 2015 roci Sem Altman Rid Hoffman Ilon Mask Illya Suckever Piter Til i taki kompaniyi yak Amazon Web Services Infosys ta YC Research yaki spilno investuvali 1 milyard dolariv SShA Meta OpenAI stvoriti AGI yakij prinese korist vsomu lyudstvu Za slovami z sajtu kompaniyi AGI maye potencial dlya pokrashennya zhittya lyudini shlyahom zbilshennya dostatku stimulyuvannya ekonomiki ta spriyannya naukovim vidkrittyam Odnak AGI takozh stvoryuye serjozni riziki vklyuchayuchi socialni rozladi ta nepravilne vikoristannya OpenAI vvazhaye sho rozvitok AGI ne mozhna i ne slid zupinyati natomist suspilstvo ta rozrobniki AGI povinni pracyuvati razom shob z yasuvati yak ce zrobiti pravilno OpenAI viznaye sho isnuye bagato neviznachenostej shodo AGI ale voni viznachili principi yaki yih najbilshe hvilyuyut zokrema rozshirennya prav i mozhlivostej lyudstva spravedlivij dostup i upravlinnya a takozh uspishne keruvannya rizikami U dovgostrokovij perspektivi OpenAI vvazhaye sho vazhlivo shob majbutnye lyudstva viznachalosya lyudstvom i sho informaciya pro progres AGI povinna buti dostupna gromadskosti Voni vistupayut za gromadskij kontrol za zusillyami shodo stvorennya AGI ta gromadski konsultaciyi dlya prijnyattya vazhlivih rishen OpenAI vvazhaye sho pershij AGI bude lishe vidpravnoyu tochkoyu i progres prodovzhuvatimetsya stabilnoyu shvidkistyu sho prizvede do absolyutno inshogo svitu z nadzvichajnimi rizikami yaksho yih ne poperedzhuvati nalezhnim chinom V berezni 2023 roku deyaki doslidniki opisali svoye doslidzhennya necenzurovanoyi versiyi ChatGPT na bazi GPT 4 sho dostupna tilki dlya rozrobnikiv v OpenAI rannoyu ta nepovnoyu versiyeyu silnogo shtuchnogo intelektu AGI V seredini kvitnya 2023 roku Sem Altman z OpenAI zayaviv sho kompaniya poki pripinila trenuvannya GPT 5 u vidpovid na list z vidpovidnim prohannyam vid 50 tisyach lyudej zokrema bilshe 1800 CEO ta 1500 profesoriv ta zokrema Ilon Mask Stiv Voznyak Yuval Garari ta bagato inshih lyudej Div takozhTehnologichna singulyarnist Druzhnij shtuchnij intelekt ChatGPT Mashinna etika Nejroinzheneriya Nejro kompyuternij interfejs Neuralink Transgumanizm Shtuchnij mozok Modelyuvannya svidomostiLiteraturaKnigi Artificial general intelligence 15th International Conference AGI 2022 Seattle 19 22 08 2022 proceedings Ben Gercel Ikle Matthew et al 2023 Cham ISBN 978 3 031 19907 3 Natural general intelligence how understanding the brain can help us build AI Summerfield Christopher 2022 Oxford ISBN 978 0 19 265765 7 Zhittya 3 0 doba shtuchnogo intelektu Maks Tegmark 2019 Kiyiv ISBN 978 617 7682 99 7 Open Ended Intelligence David R Weinbaum 2015 ISBN 979 8790804670 Zhurnali Journal of Artificial General Intelligence Statti Planning for AGI and beyond Sem Altman 2023 Blog OpenAI The Path to AGI SingularityNET Ecosystem Cooperation Jon Grove 2023 Blog SingularityNET Towards the Neuroevolution of Low level artificial general intelligence Pontes Filho Sidney Olsen Kristoffer et al 2022 Frontiers in Robotics and AI 9 doi 10 3389 frobt 2022 1007547 Towards artificial general intelligence via a multimodal foundation model Fei Nanyi Lu Zhiwu Gao Yizhao et al 2022 Nature Communications angl 13 1 doi 10 1038 s41467 022 30761 2 Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture Pei Jing Deng Lei Song Sen et al 2019 Nature angl 572 7767 doi 10 1038 s41586 019 1424 8 Video Maks Tegmark The Case for Halting AI Development Lex Fridman Podcast 371 Sem Altman OpenAI CEO on GPT 4 ChatGPT and the Future of AI Lex Fridman Podcast 367 2023 Elizer Yudkovski Dangers of AI and the End of Human Civilization Lex Fridman Podcast 368 2023 Illya Suckever OpenAI Chief Scientist Building AGI Alignment Spies Microsoft amp Enlightenment 2023 Rej Kurcvejl Singularity Superintelligence and Immortality Lex Fridman Podcast 321 2022 Demis Gassabis DeepMind AI Superintelligence amp the Future of Humanity Lex Fridman Podcast 299 2022 Ben Gercel Artificial General Intelligence Lex Fridman Podcast 103 2020 Max Tegmark Life 3 0 Lex Fridman Podcast 1 2018 PrimitkiChatGPT GPT 3 5 How to Create a Successful Life With Tony Robbins Moonshots and Mindsets angl procitovano 13 listopada 2022 Diamandis Peter H Metatrend 2 AI Will Achieve Human Level Intelligence www diamandis com en us Procitovano 13 listopada 2022 Bubeck Sebastien Chandrasekaran Varun Eldan Ronen Gehrke Johannes Horvitz Eric Kamar Ece Lee Peter Lee Yin Tat Li Yuanzhi 27 bereznya 2023 Sparks of Artificial General Intelligence Early experiments with GPT 4 arXiv 2303 12712 cs Procitovano 3 kvitnya 2023 Max Tegmark The Case for Halting AI Development Lex Fridman Podcast 371 ukr procitovano 17 kvitnya 2023 James Vincent 14 kvitnya 2023 OpenAI s CEO confirms the company isn t training GPT 5 and won t for some time www theverge com Procitovano 17 kvitnya 2023 John Searle Is the brains mind a computer program Scientific American 1990 angl Russell Stuart J Stuart Jonathan Canny John Artificial intelligence a modern approach vid Second edition Upper Saddle River N J ISBN 0 13 790395 2 OCLC 51325314 Luger George F 1993 Artificial intelligence structures and strategies for complex problem solving vid 2nd ed Redwood City Calif Benjamin Cummings Pub Co ISBN 0 8053 4780 1 OCLC 26305570 Computational Intelligence A Logical Approach www cs ubc ca Procitovano 2 lipnya 2020 Nilsson Nils J 1933 2019 1998 Artificial Intelligence a new synthesis San Francisco Calif Morgan Kaufmann Publishers ISBN 1 55860 467 7 OCLC 37975815 Pfeifer Rolf 1947 Grand Simon 2007 How the body shapes the way we think a new view of intelligence Cambridge Mass MIT Press ISBN 978 0 262 28155 3 OCLC 77568561 Johnson Mark 1949 1987 The body in the mind the bodily basis of meaning imagination and reason Chicago University of Chicago Press ISBN 0 226 40317 3 OCLC 14692604 DeCharms Richard 1968 Personal causation the internal affective determinants of behavior Academic Press A I and Philosophical Zombies Must Have Rights The Gemsbok amer 16 chervnya 2017 Procitovano 2 lipnya 2020 What is AGI Machine Intelligence Research Institute amer 11 serpnya 2013 Procitovano 2 lipnya 2020 Microsoft s OpenAI supercomputer has 285 000 CPU cores 10 000 GPUs Engadget amer Procitovano 3 kvitnya 2023 Microsoft announces new supercomputer lays out vision for future AI work Source amer Procitovano 3 kvitnya 2023 Introducing OpenAI openai com amer Procitovano 3 kvitnya 2023 Planning for AGI and beyond openai com amer Procitovano 3 kvitnya 2023