semaver
New member
Yapay Superintelligence (ASI) ve Genel Yapay Zeka (AGI)
Üretken yapay zeka ile ilgili güncel tartışmalarda, yapay süper -süperlik (yapay süper -zeka) ve genel yapay zeka (genel yapay zeka) gibi terimler sıklıkla kullanılır. ASI veya AGI'nın başarısından hemen önce bugünün (LLM) harika vokal modelleri için olduğumuz izlenimini veriyorlar. IBM'e göre, “Yapay Superintelligence (ASI), insan zekasının ötesinde entelektüel bir kapsamı olan yazılıma (AI) dayalı varsayımsal bir yapay zeka sistemidir. En temel düzeyde, bu sopintelligent yapay zeka, herkesin ilerici olan bir durum ve son derece gelişmiş düşünce kapasitesi vardır.”
Dr. Michael Stal, 1991 yılından bu yana Siemens teknolojisi üzerinde çalışmaktadır. Yazılım mimarisi sorunları hakkında iş alanları önermektedir ve Siemens'in kıdemli yazılım mimarlarının mimari oluşumundan sorumludur.
Motivasyon: İnsan Yapay Zekası Vizyonu
Ancak, farklı bir bakış açısını temsil ediyorum. LLM, doğal dilin detaylandırılmasında ve üretilmesinde ciddi bir ilerleme kaydetmiş olsa da, tanınmış modellerde parlayan sofistike istatistiksel modeller esasen. Sınırlı miktarda yüksek kaliteli eğitim verileriyle sınırlıdır. Kolay erişilebilir verileri tüketirsek, OpenAAI veya Antropik gibi şirketlerin geçmişte modellerinin hızında ve bilgisinde önemli ilerleme kaydetmesi giderek daha zor olacaktır.
Peki bu gerçekten bir insan çağı nasıl olurdu? Otantik akıllı bir makinenin birkaç temel özelliği olacaktır:
Proaksiflik
Yapay zeka, sadece büyük miktarlarda mevcut verilere güvenmek yerine, araba öğrenme mekanizmaları yoluyla proaktif olarak yeni bilgi ve deneyim arama yeteneğine sahip olmalıdır. Bu, gerçek zamanlı olarak bilgi edinmek için diğer makineler ve kişilerle etkileşimlerin başlamasını içerir. Gerçekten akıllı bir makine pasif olarak statik verileri işlenmez, ancak anlayışınızı genişletmek için çevredeki ortamla aktif olarak etkileşime girer.
- Otomatik öğrenme becerileri: IA, her yeni durum için açık bir insan programlaması olmadan yeni verilerden dinamik bir şekilde öğrenmesini sağlayan algoritmalar uygulamalıdır.
- Etkileşimli bağlılık: Tartışmalara veya işbirliklerine başlayarak, IA farklı bakış açıları ve veritabanları toplayabilir ve bu nedenle bilgi temelinizi zenginleştirebilir.
Özerklik, yapay zekanın çevredeki çevreyi gerçekten keşfedebilmesi ve onunla etkileşime girebilmesi için esastır. Akıllı bir makine, sürekli insan liderliği olmadan eylemleriniz ve gelecekteki talimatlarınız hakkında bağımsız kararlar verebilmelidir. Bu özerklik, AI'nın karmaşık ve dinamik ortamlarda yolunu bulmasına ve meydana geldiklerinde yeni durumlara ve zorluklara uyum sağlamasına izin verir.
- Karar becerileri: AI'nın seçenekleri değerlendirmesine ve öğrenilen hedeflere ve deneyime dayanarak kararlar almasına izin veren gelişmiş algoritmaların uygulanması.
- Çevreye uyarlanabilirlik: IA, stratejilerini, yeni koşullarla karşılaştırdıklarında insanların nasıl yaptıklarına benzer şekilde değişikliklere yanıt vermek için uyarlamalıdır.
İnsanlardaki duygular karmaşık ve tam olarak anlaşılmamış olsa da, merak ve memnuniyet gibi duygulara benzer unsurların dahil edilmesi AI'nın yeteneğini geliştirebilir, keşfedebilir ve öğrenebilir. Merak yeni bilgi arayışına rehberlik eder ve IA'yı yeni veya “ilginç” konuları incelemeye zorladı.
- Öğrenmeyi güçlendirmek: Öğrenmeyi güçlendirmek için çerçevenin kullanılması, belirli davranışları ödüllendirerek ve yapay zekayı tekrarlamaya teşvik ederek duygusal sürücüleri simüle edebilir.
- İnsan etkileşimi: Yapay zeka için insanlarla etkili bir şekilde etkileşime girer, duygusal bilgileri anlamalı ve daha doğal ve önemli bir taahhüdü mümkün kılan şeylere tepki vermelidir.
- Empati ve anlayış: AI'nın insan duygularını tanımasına ve buna uygun tepki vermesine izin veren algoritmaların geliştirilmesi işbirliğini ve güveni artırabilir.
Çevre ile fiziksel etkileşim çok önemlidir, böylece yapay zeka deneyime dayalı bilgi edinebilir. Sensörler ve aktüatörlerle donatılmış yapay zeka, çevredeki çevreyi algılayabilir ve dünyayı etkileyen eylemler gerçekleştirebilir. Bu gerçekleştirme biçimi, yapay zekanın doğrudan deneyimlerden öğrenmesini ve mevcut veri kayıtlarında bulunmayan bilgiler edinmesini sağlar.
- Anonim: Robotik bir gövdeye entegre veya uzak sensörlere bağlı IA, öğrenme becerilerini geliştiren fiziksel bir varlık alır.
- Gerçek dünyada etkileşim: Manipülasyon ve gözlem için IA, yapay zekanın hipotezlerini test edebilir ve fiziksel dünyayı yöneten nedensel ilişkileri öğrenebilir.
- Multimodal Öğrenme: Görsel, işitsel, dokunsal ve diğer girdilerin kombinasyonu, karmaşık ortamların daha bütünsel bir şekilde anlaşılmasına yol açabilir.
Düşünce ve araba reflektifi gibi gelişmiş bilişsel süreçler, yapay zekanın başarısızlıklar da dahil olmak üzere deneyimlerinden öğrenebilmesi için esastır. IA, eylemleri ve geçmiş sonuçları analiz ederek, davranışlarını gelecekteki performansı artırmak için uyarlayabilir.
- Üstbilişsel Beceriler: IA, öğrenme stratejilerini optimize etmesini sağlayan düşünce süreçlerini düşünebilmelidir.
- Hatalar Analizi: Hataların tanımlanması ve anlaşılması, AI'nın algoritmalarını mükemmelleştirmesine ve hataları tekrarlamamasına olanak tanır.
- Farkındalık ve benlik farkındalık: Tartışmalı ve uyarıcı olmasına rağmen, belirli bir dereceye kadar öz -farkındalığın gelişimi, IA'yı ayarlayan gerçek yaşlanmaya ulaşmanın ve varlığını daha geniş bir bağlamda anlamanın anahtarı olabilir.
Mevcut yapay zeka teknolojileri etkileyici bir ilerleme kaydetmiş olsa da, kraliyet yaşlanması veya ASI'nın başarısı önemli engellerin üstesinden gelmeyi gerektirir:
- Veri Kısıtlamaları: Mevcut verilerin sınırlarına ulaştığımız için, yeni bilgi edinme yöntemleri zorunlu hale gelir.
- Etik düşünceler: AI'nın özerklik ve duygusal anlayışla gelişmesi, kontrol, hukuk ve güvenlik hakkında önemli etik soruları gündeme getirmektedir.
- Teknik karmaşıklık: Gelişmiş ve CAR – -Reflexion işlemlerinin uygulanması, aritmetik modellerde ve işleme becerilerinde keşifler gerektirir.
İnsana benzer yapay zekaya yolculuk sadece modelleri yeniden boyutlandırmak veya artırmak değil, aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin nasıl öğrendiklerini, etkileşime girdiğini ve düşündüğünü temel yeniden düşünmeyi gerektirir. Proaktivite, özerklik, duygusal zeka, fiziksel enkarnasyon ve ileri bilişsel süreçlere odaklanarak, sadece insan becerilerini taklit etmekle kalmayıp aynı zamanda dünyayla gerçekten akıllı ve özerk yollarla etkileşime giren AI'nın gelişimine yaklaşabiliriz.
Sadece bu çok yönlü zorluklarla karşılaşarak yapay zekanın tam potansiyelini yaratmayı ve gerçekten düşünen, öğrenen ve belki bir gün bizimkine benzer bir bilinçleri olan makinelere giden yolu açmayı umabiliriz.
(harita)