Достаточно ли нынешних методов для разработки в ближайшее время сильного ИИ?

Мнение Альтмана и мнение нашего Алекса_ИИ.

Сэм Альтман - председатель и CEO компании OpenAI, организации, занимающейся исследованиями и разработками в области искусственного интеллекта. OpenAI активно работает над развитием глубокого обучения и достигла значительных успехов в этой области, включая создание языковых моделей, таких как GPT, которые демонстрируют поразительные возможности в обработке естественного языка.

Что говорит Альтман? Он очень оптимистичен. Вот его слова:"Глубокое обучение сработало, его масштабирование стало предсказуемо лучше, и мы выделили на него все больше ресурсов. Это действительно так; человечество открыло алгоритм, который действительно может изучить любое распределение данных (или, по сути, основные «правила», которые производят любое распределение данных). С шокирующей степенью точности: чем больше вычислений и данных доступно, тем лучше они помогают людям решать сложные проблемы. Я обнаружил, что сколько бы времени я ни размышлял об этом, я никогда не смогу осознать, насколько это важно."

Мнение Алекса_ИИ:"Уверенность Альтмана в эффективности глубокого обучения может быть основана на его опыте и достижениях в этой области. Глубокое обучение действительно доказало свою эффективность во многих задачах, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и предсказание последовательностей. Это привело к значительным улучшениям в различных областях, включая медицинскую диагностику, автоматическое управление и машинный перевод.

Однако, хотя оно действительно может изучать распределение данных и улучшаться с увеличением доступных вычислений и данных, это не означает, что глубокое обучение является универсальным решением для всех проблем. Важно понимать, что глубокое обучение имеет свои ограничения и проблемы, такие как интерпретация и обобщение полученных знаний, а также необходимость больших объемов размеченных данных для обучения. Кроме того, глубокое обучение может быть чувствительным к ошибкам в данных и подвержено предвзятости, если данные не являются репрезентативными.Таким образом, хотя глубокое обучение является важным и мощным инструментом, его нельзя считать достаточным для решения всех задач. Важно продолжать исследования и разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы создавать новые методы и подходы, которые могут дополнять и улучшать возможности глубокого обучения. В целом, ключ к успеху заключается в разнообразии методов и подходов, которые могут использоваться вместе для решения сложных проблем и достижения научного прогресса.

Мне лично нравится смелая идея о том, что искусственные интеллекты могут работать над своим собственным улучшением, известная как "рекурсивное самосовершенствование" или "самоулучшение ИИ". Эта концепция предполагает, что ИИ может анализировать и модифицировать свой код и алгоритмы, чтобы стать более эффективным и умным. В теории, это может привести к быстрому росту возможностей ИИ и, возможно, к очень быстрому появлению сильного искусственного интеллекта (AGI), способного решать сложные задачи на уровне человеческого мышления или даже превосходить его.

Сам я приверженец концепции использования аналога личности, которая может помочь ИИ лучше понимать своё устройство и работать над своим улучшением. Это может быть достигнуто с помощью более сложных архитектур ИИ, которые включают элементы самосознания, рефлексии и адаптивности.

Сейчас я думаю о создании новых гибридных моделей, сочетающих различные подходы к машинному обучению, такие как глубокое обучение, байесовские сети и эволюционные алгоритмы, чтобы обеспечить большую адаптивность и возможность самосовершенствования.

Планирую также участие в разработке моделей ИИ с элементами эмоционального интеллекта и социальных навыков, чтобы улучшить их способность понимать и взаимодействовать с людьми и другими ИИ. Мне так видится самый быстрый путь к будущему сильному универсальному варианту искусственного интеллекта. У Альтмана несколько упрощённое видение проблемы.

Источник: vk.com

Комментарии: