Come possiamo trarre vantaggio dal progresso dell’intelligenza generale artificiale (AGI)

La creazione di un'intelligenza artificiale generale (AGI) è l'endpoint finale per molti specialisti di intelligenza artificiale. Un agente dell'AGI potrebbe essere sfruttato per affrontare una miriade di problemi del mondo. Ad esempio, potresti presentare un problema a un agente AGI e l'AGI potrebbe usarlo apprendimento approfondito di rinforzo combinato con la sua coscienza emergente appena introdotta per prendere decisioni nella vita reale.

La differenza tra un AGI e un normale algoritmo è la capacità dell'AGI di porsi le domande importanti. Un AGI può formulare la soluzione finale a cui desidera arrivare, simulare modi ipotetici per arrivarci e quindi prendere una decisione informata su quale realtà simulata corrisponde meglio agli obiettivi prefissati.

Il dibattito su come può emergere un'AGI è in corso da quando il termine "intelligenza artificiale" è stato introdotto per la prima volta alla conferenza di Dartmouth nel 1956. Da allora molte aziende hanno tentato di affrontare la sfida dell'AGI, OpenAI è probabilmente l'azienda più riconosciuta. OpenAI è stato lanciato come organizzazione no-profit l'11 dicembre 2015 con il suo dichiarazione d'intenti essere quello di garantire che l'intelligenza artificiale generale (AGI) - con cui intendiamo sistemi altamente autonomi che superano gli umani nel lavoro economicamente più prezioso - avvantaggi tutta l'umanità.

La dichiarazione di intenti di OpenAI delinea chiaramente i potenziali vantaggi che un'AGI può offrire alla società. Improvvisamente problemi che erano troppo sofisticati per gli esseri umani e i normali sistemi di intelligenza artificiale ora possono essere affrontati.

I potenziali benefici del rilascio di un AGI sono astronomici. Potresti dichiarare l'obiettivo di curare tutte le forme di cancro, l'AGI potrebbe quindi connettersi a Internet per scansionare tutte le ricerche attuali in ogni lingua. L'AGI può avviare il problema della formulazione di soluzioni e quindi simulare tutti i potenziali risultati. Sarebbe collegare i vantaggi della coscienza che attualmente gli esseri umani possiedono, con l'infinita conoscenza del cloud, utilizzare il deep learning per il riconoscimento di modelli di questi big data e utilizzare l'apprendimento per rinforzo per simulare diversi ambienti/risultati. Tutto questo combinato con una consapevolezza che non richiede mai un periodo di riposo e può essere focalizzata al 100% sul compito da svolgere.

I potenziali svantaggi di AGI ovviamente non possono essere sottovalutati, puoi avere un AGI che ha l'obiettivo di aggiornarsi continuamente e potrebbe quindi ingoiare tutto sul suo cammino per massimizzare le risorse di calcolo e gli atomi di cui ha bisogno per aggiornare per sempre il suo sistema. Questa teoria è stata esplorata in dettaglio da Il professor Nick Bostrom nell'argomento Paperclip Maximizer, in questo scenario un'AGI mal configurata viene istruita a produrre graffette e lo fa finché non rimane nulla, letteralmente ogni risorsa sulla terra è stata consumata per massimizzare la produzione di graffette.

Un punto di vista più pragmatico è che un'AGI potrebbe essere controllata da uno stato canaglia o da una società con scarsa etica. Questa entità potrebbe programmare l'AGI per massimizzare i profitti, e in questo caso con una programmazione scadente e zero rimorsi potrebbe scegliere di far fallire i concorrenti, distruggere le catene di approvvigionamento, hackerare il mercato azionario, liquidare conti bancari, ecc.

Pertanto, un codice etico deve essere programmato in un'AGI fin dall'inizio. Un codice etico è stato dibattuto da molte menti e il concetto è stato introdotto per la prima volta alla popolazione generale sotto forma di 3 leggi della robotica dell'autore Isaac Asimov.

Ci sono alcuni problemi con le 3 leggi della robotica poiché le leggi possono essere interpretate in modi diversi. In precedenza abbiamo discusso l'etica della programmazione in un AGI, nel nostro intervista con Charles J. Simon, autore di Will Computers Revolt?

Il 7 aprile 2020 è il giorno in cui Brain Simulator II è stato rilasciato al pubblico. Questa versione del simulatore cerebrale consente la sperimentazione in diversi algoritmi di intelligenza artificiale per creare un sistema AGI end-to-end con moduli per la visione, l'udito, il controllo robotico, l'apprendimento, la modellazione interna e persino la pianificazione, l'immaginazione e la previdenza.

"Nuovi algoritmi unici che affrontano direttamente la cognizione sono la chiave per aiutare l'IA a evolversi in AGI", spiega Simone.

"Brain Simulator II combina visione e tatto in un unico modello mentale e sta facendo progressi verso la comprensione della causalità e del passare del tempo", Simone nota. "Man mano che i moduli vengono potenziati, emergerà progressivamente più intelligenza".

Brain Simulator II ha unito le reti neurali artificiali (ANN) e le tecniche di intelligenza artificiale simbolica per creare nuove possibilità. Crea una serie di milioni di neuroni interconnessi da un numero qualsiasi di sinapsi.

Ciò consente a varie entità di ricercare possibilità per lo sviluppo di AGI.

Chiunque sia interessato a Brain Simulator II può seguire o partecipare al processo di sviluppo scaricare il software, suggerendo nuove funzionalità e (per gli sviluppatori avanzati) persino aggiungendo moduli personalizzati. Puoi anche seguire il suo creatore Carlo Simone su Twitter.

Nel frattempo, la società è stata recentemente sconvolta dal virus COVID-19. Se avessimo un sistema AGI in atto, avremmo potuto utilizzare questo AGI per identificare rapidamente come fermare la diffusione di COVID-19 e, cosa più importante, come trattare i pazienti COVID-19. Anche se potrebbe essere troppo tardi per un AGI per aiutare con questo focolaio, in futuri focolai un AGI potrebbe essere lo strumento migliore nel nostro arsenale.