Что такое AGI (общий искусственный интеллект)? 

В научном сообщества есть много трактовок того, что же представляет собой AGI, или «общий искусственный интеллект». 

Основатель и руководитель агентства «Евразия Конф» Ольга Черногаева разбиралась, в чем его особенности и отличия от уже существующего AI. 

AGI (Artificial General Intelligence, с англ. «универсальный искусственный интеллект») — это концепция искусственного интеллекта, который обладает способностью к обучению, пониманию, принятию решений и выполнению широкого спектра задач на уровне или даже превосходящем человеческий интеллект. 

В отличие от узконаправленного искусственного интеллекта (AI), который специализируется на решении конкретных задач или областей, AGI стремится к созданию искусственного интеллекта, способного к обучению и применению знаний в широком контексте, аналогично человеческому интеллекту. 

Общий ИИ будет уметь делать все. 

Например, Стив Возняк, сооснователь Apple, определяет AGI как систему, способную сварить кофе: «AGI сможет войти в дом, найти кофемашину, выяснить, как добавлять кофе и воду (и откуда), выбрать правильные настройки и подать кофе в кружке». 

Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг тоже поделился своим видением: если AGI сможет превзойти человека хотя бы на 8% в конкретных тестах, например, юридический экзамен или экзамен по логике, мы можем дождаться его появления в течение пяти лет. 

Некоторые предполагают, что AGI сможет поступить в человеческий университет и посещать занятия так же, как люди, и получить свою степень. 

В чем отличие от ИИ? 

За прошедшие десятилетия исследователи искусственного интеллекта достигли значительных успехов, улучшив машинный интеллект до такой степени, что он способен эмулировать человеческие способности при выполнении конкретных задач. 

Например, при использовании искусственного интеллекта для составления конспектов, модели машинного обучения помогают извлечь важную информацию, создавая точные и понятные резюме. 

Таким образом, AI — это область компьютерных наук, которая позволяет решать современные и сложные задачи с помощью программного обеспечения на уровне, сопоставимом с человеческими способностями. 

В отличие от этого, системы общего искусственного интеллекта (AGI) способны решать разнообразные проблемы, проявляя когнитивные способности, аналогичные человеческим. Движение к этому идет с помощью развития различных направлений AI, приведем пример некоторых из них. 

Глубокое обучение и NLP 

Глубокое обучение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на тренировке нейронных сетей для выявления сложных закономерностей в необработанных данных. 

Специалисты в области ИИ применяют глубокое обучение для разработки систем, которые могут анализировать тексты, звуки, изображения, видео и другие виды данных. 

Например, для создания эффективных моделей глубокого обучения, адаптированных для интернета вещей и мобильных приложений, разработчики используют инструменты вроде Amazon StageMaker. 

Обработка естественного языка (NLP) — это тоже область в искусственном интеллекте, которая обучает компьютеры пониманию и созданию человеческого языка. Системы NLP используют методы компьютерной лингвистики и машинного обучения для преобразования текста в структурированные единицы, такие как токены, и для анализа их контекстуальных связей. 

Например, с помощью платформы Dialog Flow компании могут разрабатывать чат-боты, которые взаимодействуют с пользователями на основе технологий NLP. 

Последствия 

Разработка AGI представляет собой сложную и многогранную задачу, требующую интеграции различных областей исследований, включая машинное обучение, нейронауку, компьютерную науку и философию искусственного интеллекта. 

Создание AGI может иметь потенциально революционные последствия для общества, экономики и технологий. 

Очевидно, кроме плюсов, AGI несет ряд серьезных этических вызовов, с которыми человечество должно будет справляться: 

• Безопасность: одним из основных этических вызовов является обеспечение безопасности AGI. Глобальный интеллект, обладая возможностью самообучения и принятия решений, может представлять угрозу для безопасности людей, если потеряет контроль или будет использована в злонамеренных целях.
•  Приватность и конфиденциальность: с увеличением способностей AGI к анализу и обработке больших объемов данных возникает риск нарушения приватности и конфиденциальности информации. Необходимо разработать этические и правовые нормы для защиты в контексте использования AGI.
•  Равенство и справедливость: вопросы справедливого доступа к глобальному интеллекту и его использованию могут стать серьезными этическими проблемами.
• Ответственность и прозрачность: важно определить ответственность за действия AGI и их последствия. Необходимо разработать нормы и механизмы для обеспечения прозрачности в процессе разработки, обучения и применения AGI.
• Экономические последствия: внедрение AGI может привести к сокращению рабочих мест и изменению рынка труда, что может вызвать экономические и социальные проблемы, такие как увеличение безработицы и усиление неравенства доходов.
• Биологические и моральные аспекты: возникает вопрос о том, как AGI может влиять на нашу идентичность и моральные ценности. Создание искусственного интеллекта, который может испытывать эмоции или иметь сознание, вызывает сложные этические вопросы, связанные с природой человеческого существования.

Решение этических вызовов, связанных с AGI, потребует совместных усилий общества, научного сообщества, правительственных организаций и предприятий, чтобы обеспечить развитие и использование AGI в соответствии с общими ценностями и нормами.