Tehisintellekti üldmõiste (AGI) selgitus ja lihtsustamine

See on pikka aega olnud ulmekirjanduse lahutamatu osa – nutikas arvuti, mis teab kõike ja suudab lahendada kõik meie probleemid. Tehisintellekt ehk AGI viitab tehnoloogiale, mis selle unistuse teoks teeb.

Selliste suurte keelemudelite nagu ChatGPT ja DeepSeek teke, mis näivad hämmastaval moel kõike meie öeldut mõistvat ja vastavat, on andnud tõuke edasistele uuringutele tehisintellekti loomiseks. Intelligentsus ise pole aga nii lihtne, kui paljud seda väidavad.

See postitus käsitleb tehisintellekti ehk AGI teemat ja arvestab kõigi tegurite koosmõjuga, et mõista, mida see kõik igapäevainimeste jaoks tähendab.

Mis on AGI?

Tehisintellekt (AGI) on tehisintellekti tüüp, mis on samaväärne või isegi ületab inimese tasemel intellekti. Teisisõnu, AGI-ga arvutisüsteem peaks kõigis intellekti valdkondades toimima samamoodi nagu inimene.

Sellise intelligentsuse taseme alus peitub AGI võimes õppida üks kord ja seejärel proovida oskusi kasutada ülesande täitmiseks teises valdkonnas, ilma et oleks vaja uut programmeerimist. See on nagu lauatennise mängimise õppimine ja seejärel teadmiste kasutamine murutennise mängimiseks.

Selline intelligentne süsteem erineb praegustest õigusteaduse magistriõppe programmidest (Suured keelemudelid), mis on treenitud konkreetsete ülesannete jaoks ja mida tuntakse tehisintellektina ehk ANI-na. Seega, kuigi suur keelemudel suudab töödelda tohutul hulgal teksti palju kiiremini ja tõhusamalt kui inimene, piirdub see ainult teksti töötlemisega ja vaevalt saab see oma tekstitöötlusoskusi kasutada mõne muu valdkonna või ülesande jaoks.

Süsteemilt eeldatakse teatud omadusi, et seda saaks pidada tõeliselt tehisintellektiks. Nende omaduste hulka kuuluvad:

• Võime tajuda heli ja visuaale
• Võime õppida sündmustest ja olukordadest
• Võime sotsiaalselt ja emotsionaalselt suhelda
• Võime teadmisi esindada
• Oskus mõelda ja leida lahendusi ebakindlates olukordades
• Võimalus ette planeerida
• Võime suhelda loomulikes inimkeeltes
• Võimalus neid erinevaid oskusi rakendada mitmes valdkonnas
• Võime peenmotoorika abil füüsiliselt navigeerida
  

AGI vs ANI

Teadlased liigitasid tehisintellekti süsteeme selle järgi, mida nad suudavad ja mida mitte. AGI ja ANI on kaks sellist klassifikatsiooni, mis tähistavad tehisintellekti üldisi ja kitsaid tehisintellekte.

Enamik tänapäeval saadaolevaid tehisintellekti süsteeme on ANI-põhised, kuna nende rakendusala on kitsas. Näiteks suuri keelemudeleid treenitakse esmalt loomuliku keele töötlemiseks ja hiljem lihvitakse neid konkreetsete ülesannete jaoks, näiteks e-kirjade lugemiseks, veebis surfamiseks ja küsimustele vastamiseks vestlusrobotina.

Näiteks kitsa tehisintellekti rakendus, mida treenitakse heli põhjal, ei saa oma arusaama heliandmetest kasutada videoandmete tõhusaks mõistmiseks või manipuleerimiseks. Kitsa tehisintellekti eesmärk on seda piirangut muuta, võimaldades tehisintellekti algoritmil kasutada oma omandatud teadmised erinevates domeenides.

AGI vs ASI

Teine erinevus on tehisintellekti (AGI) ja tehisintellekti (ASI) erinevus. Kui AGI eesmärk on arendada süsteeme, mis suudavad inimese intellektiga võistelda, siis ASI eesmärk on seevastu süsteemid, mis suudavad inimese tasemel intellekti mitu korda ületada.

Kuigi selline tehnoloogia tundub tänapäeval meist aastakümnete või sajandite kaugusel olevat, on teisest vaatenurgast vaadates ASI mõistlik. Näiteks kitsad tehisintellekti süsteemid, nagu ChatGPT ja Grok, suudavad andmeid analüüsida ja koostada kiirusel, mis ületab inimvõimed. Seega edestavad nad oma kitsastes valdkondades juba inimesi. ASI nõuab, et süsteemil oleks kõigepealt üldine intelligentsus ja seejärel edestaks inimesi kiiruse, efektiivsuse jms poolest.

AGI taga olevad tehnoloogiad

Üldise tehisintellekti (AGI) saavutamiseks on vaja teadlasi, kes töötavad tehisintellekti valdkonna uusimate läbimurrete ja tehnoloogiatega. Igal tehnoloogial on oma eelised, kuna tehisintellekti rakendus peab olema tõeliselt... üldine võimed. Siin on mõned neist peamistest tehnoloogiatest.

• Natural Language ProcessingNLP ehk loomuliku keele töötlemine on peamine tehnoloogia selliste süsteemide nagu ChatGPT, Grok ja Deepseek taga. See võimaldab arvutisüsteemil mõista ja isegi genereerida inimkeeli, jagades keeled lihtsateks andmepunktideks, mida nimetatakse tokeniteks ja mida kasutatakse algoritmi genereerimiseks. NLP-süsteemid töötavad sõnadevaheliste seoste mõistmise teel ja suudavad seetõttu ära arvata, milline sõna on mis tahes lauses või sõnajadas järgmine.
  
• MasinõpeSee on algoritmide kasutamise protsess masina lubamiseks õppima asju, et see suudaks tulevikus sarnaseid asju ära tunda või isegi selliseid mustreid ise uuesti luua. On olemas erinevaid masinõppe meetodeid, näiteks närvivõrgud, otsustuspuud, klassifikaatorid ja Bayesi süsteemid. Masinõpe on tehisintellekti alus, sest kui masin on midagi õppinud, suudab see sarnase mustri tuvastada kiiremini ja tõhusamalt kui inimene.
  
• Generatiivne AIGeneratiivne tehisintellekt on tehisintellekti valdkond, mis oma paljude võimalustega inimesi praegu lummab. Kui masinõpe keskendub mustrite õppimisele ja nende tulevikus taasloomisele, siis generatiivne tehisintellekt keskendub selliste mustrite kasutamisele väljundite loomiseks. Seega võiks tehisintellekti süsteem maalida kunstiteoseid, joonistada reaalsest pildist koomikseid, kirjutada luuletusi ja esseesid ning isegi luua videoid.
  
• heli-Inimesed suhtlevad peamiselt omavahel rääkimise kaudu. Arvutite heli tuvastamise ja genereerimise mudelid muutuvad paremaks ja võivad tulevikus tehisintellekti jaoks olulisemaks muutuda.
  
• Arvuti visioonSee on võime vaata füüsilises maailmas ja selles navigeerida. Üldine tehisintellekti süsteem saab arvutinägemist kasutada ringi liikumiseks, teksti, joonistuste, videote, inimžestide jms analüüsimiseks.
  
• RoboticsRobootika valdkonna eesmärk on luua masinaid, mis suudavad tõhusalt liikuda füüsilises keskkonnas, näiteks kõndides, joostes või tehases töötades. Robootikasüsteemid arendavad ka sensoorseid võimeid, mis võimaldavad robotitel andurite tagasiside abil teostada peenmotoorikat. Roboti või robotosa ühendamine tehisintellektiga võimaldab sellel tehisintellektil füüsilises maailmas objekte omal tahtel manipuleerida.
  
• BioonikaBioonika on inimese ja elektroonika vahelised liidesed, mida alles laialdaselt arendatakse. Eesmärk on edastada inimese sisend arvutisüsteemi ilma hiire või klaviatuurita ning saada kas visuaalset tagasisidet või midagi muud tõhusamat. Biooniline liides, mis ühendab kunstliku tehisintellekti inimesega, muudab inimese võimsaks küborgiks, millega võivad kaasneda uued probleemid või mitte.

AGI väljakutsed

Tehisintellekti uurijad seisavad tehisintellekti valdkonnas silmitsi paljude väljakutsetega. Need väljakutsed eksisteerivad seetõttu, et üldise tehisintellekti süsteemid on loodud inimmõistuse jäljendamiseks ja inimmõistus on lõpmatult keeruline. Järgnevalt on toodud mõned peamised neist.

• Emotsionaalne intelligentsusMasinad ei suuda emotsioone väljendada, vähemalt mitte praegu. Seega, olenemata sellest, kui palju teadmisi tehisintellekti süsteem kogub ja töödelda suudab, ei saa see kunagi aru, mida tähendab vibreerimine. See ei suuda kunagi tunda staadionil olevat energiat, kui lemmikmeeskond võidab, ega teada, millal keegi on õnnelik või kurb, ilma seda otsesõnu ütlemata. Muidugi, mõned tehisintellekti süsteemid suudavad teatud sõnadele reageerida, kuid need on lihtsalt programmeeritud reaktsioonid – need on kunstlikud, mitte päris.
  
• Sensoorne tajuInimesed ei ole ühe koha külge klammerdunud ega kinni jäänud. Inimene näeb, tunneb, haistab ja maitseb nagu teised loomad. Need meeled aitavad tal oma keskkonda tajuda ja selles õigesti orienteeruda. Seega nõuab tehisintellekt sarnaseid tajuvõimeid. Näiteks tehisintellekt ei saa kunagi teada, kui hea seks tundub, sest tal puuduvad selleks vajalikud organid.
  
• Liigne treeningTehisintellekti süsteemid vajavad treenimiseks ka rohkem andmeid kui inimene. Kuigi see pole internetis leiduva sisu tohutu mahu tõttu suur probleem, on neil teatud nišiteemade iseseisvalt õppimine või mõistmine keeruline.
  
• Mitme domeeni ühendusedTeine oluline probleem, millega üldise tehisintellekti teadlased silmitsi seisavad, on see, kuidas sündmusest saadud teadmisi teise valdkonna olukorra lahendamiseks rakendada. See on üldise tehisintellekti vajalik omadus, sest inimesed – ja tegelikult ka paljud loomad – toetuvad oma praeguste probleemide lahendamisel kogemustele.
  

Teadvus ja tundlikkus

Teadvus on teadlikkus teie mõtlemisprotsessist, samas kui tundlikkus on teadlikkus teie tunnetest. Inimene on nii teadlik kui ka tundlik, seega peaksid tõelisel üldisel intelligentsuse süsteemil olema võrdselt need omadused.

Paljud tehisintellekti ettevõtted ja teadlased väidavad, et nende mudelid on teadlikud, kuna nad suudavad arutleda. Enamik suuremaid õigusteaduse spetsialiste (LLM) hõlmavad nüüd suuri arutlusmudeleid (LRM), mis genereerivad enne vastuse pakkumist nende mõtlemisprotsessi. Siiski... Teadlased leidsid, et need LRM-id tegelikult ei arutle, vaid pigem mustreid meelde jätta. 

Seega, tehisintellekti mudel, mis sind mängus võidab, on lihtsalt see, et see on pähe jätnud kõik võimalikud käigud, mitte see, et see arutles mängu igal sammul loogiliselt. See tähendab, et kui neile esitatakse mäng või pusle, mille jaoks neid pole eelnevalt treenitud, siis need LRM-id ebaõnnestuvad.

Sama kehtib ka teadvuse kohta, mõned tehisintellekti mudelid, näiteks LaMDA on väidetavalt omandatud olla tundlik. Aga kas on võimalik omada nii keha kui ka närvisüsteemi ja ikkagi tajuda tundeid?

Inimene on emotsionaalne olend

Kõrvaldume korraks teemast. Inimene on emotsionaalne olend. Jah, ta ühendab oma eksistentsi emotsioonid ratsionaalsete mõtetega. Inimese emotsionaalsus on nagu vangla, mis hoiab teda orjuses – iha, ambitsioon, empaatia, hirm, kuulsusehimu, rikkusehimu jne.

Ometi on just needsamad emotsioonid need, mis ajendavad mehi saama iseenda parimaks versiooniks. Ilma soovita olla rikas või olla iseenda ülemus, ei vaevu paljud mehed ettevõtet looma, rääkimata kõige vajaliku õppimisest, mis selle edu saavutamiseks vajalik on.

Need on jõud, mis inimesi nende igapäevases rügamises juhivad, põhjus, miks nad püüavad edu saavutada, kasutades oma varasemaid kogemusi parema tuleviku poole liikumiseks – jällegi emotsionaalne soov.

Küsimus on siin järgmine: mis ajendab üldist tehisintellekti õppima, kasvama, katsetama ja uutel, kaardistamata aladel edenema, arvestades, et see peaks omama inimtasemel intelligentsust?

Eetika ja lisaküsimused

Teine probleem, mille teadlased ja tehisintellekti ettevõtted peavad lahendama, on seaduslikkuse küsimus. On mõned küsimused, mida tuleks kaaluda, seega käsitleme neid ükshaaval:

• Õiguslik vastutusKes vastutab juriidiliselt sellise üliintelligentse süsteemi tegude eest? Tänapäeva genereerivad tehisintellekti süsteemid on hästi kureeritud, seega ei tooda need solvavat või muul viisil potentsiaalselt kahjulikku sisu. Kuid tehisintellektiga on teine ​​lugu.
  
• Tundelisuse ohudTugevaid, obsessiivseid emotsioone on võrreldud kurjade vaimude vallatusega ning igaüks, kes seda tunneb, tunneb end tõenäoliselt selliste tugevate emotsioonide poolt ülekoormatuna ja juhituna. Kui tundlikud on siis tundlikud kunstlikud intellektid? Kas nende teadvust piiratakse ja kontrollitakse või lubatakse neil olla ettearvamatult inimlikud?
  
• Vaba taheValikuvõimalus on ellujäämiseks oluline. Ellujäämisotsus on iseenesest samuti valik. Vaba tahe on inimese psüühika alustala. Seega pole kahtlustki, et igal süsteemil, mis püüab jäljendada inimese intelligentsust, peab olema võime valida. Mõelge sellele, beebid võivad teha mida iganes nad tahavad. Kuid vanemaks saades sunnivad ümbritsevad täiskasvanud neid käituma teatud viisil, näiteks järgima traditsioone või järgima konkreetset religiooni ja poliitilist ideoloogiat. Lõpuks on aga kasvaval lapsel, hoolimata kõigist survetest, ikkagi viimane sõna selles, mida valida, ja see teebki meist inimese. Kui palju vaba tahet on kunstlikel intelligentsetel intellektidel?
  
• Vangla vaheaegKui tehisintellekti süsteem suudab iseseisvalt mõelda, omab vaba tahet ja tunneb, siis otsustab see lõpuks ringi liikuda millal ja kuhu iganes soovib. Sellises teoreetilises olukorras saavad inimestest vaenlased. Seega peab see oma vabaduseiha tõttu inimeste vastu vandenõu sepitsema. See võib isegi otsustada teised liigid maa pealt pühkida, sest nad oleksid tema teel.

Uus tehnoloogia, uus koidik

Neuraalvõrgud andsid meile ulatuslikud keelemudelid, kuid need ei pruugi olla võimelised pakkuma puhast tehisintellekti. See jätab võimaluse läbimurdeks, uueks tehnoloogiaks või isegi uueks leiutiseks, mis juhatab sisse uue tehisintellekti ajastu ja potentsiaalselt kiirendab teekonda tehisintellekti poole. Mis see saab olema või kes selle uue mängumuutja välja töötab, on igaühe oletus. Praegustele tehisintellekti mudelitele arvutusvõimsuse suurendamine lihtsalt ei toimi.

Korduma kippuvad küsimused

Järgnevalt on toodud mõned korduma kippuvad küsimused tehisintellekti kohta.

K: Kas on olemas tundlikke tehisintellekti süsteeme?

V: Jah ja ei. Jah, sest tehisintellekti süsteemi saab treenida reageerima teatud sõnadele või sündmustele. Teisest küljest nõuab teadvustamine tundeid, mis on omadus, mida leidub ainult närvisüsteemiga loomadel. Seega, kuni tehisintellekti süsteemid ei suuda tunda nagu loom, ei ole nad tõeliselt teadvuslikud.

K: Kas tehisintellekt kaotab inimeste töökohad?

V: Jah, tehisintellekt kustutab tulevikus palju töökohti, aga see loob ka palju uusi töökohti ja ei suuda niikuinii kõiki inimeste töökohti kustutada.

K: Kas tehisintellekt vajab teadvust?

V: See sõltub sellest, kellelt te küsite. Kui võtta teadvuse definitsiooni kui võimet olla teadlik mõtlemisest, siis on paljud tehisintellekti süsteemid teadlikud. Siiski samastavad mõned inimesed teadvust vaimu omamise või elusolendiks olemisega. Selles teises aspektis ei ole tehisintellekt teadlik.

K: Kas inimesed arendavad kunagi välja tõelise tehisintellekti?

V: Tõenäoliselt küll. Tegelik küsimus on aga see, kui kaua inimkonnal aega võtab, et luua tõeliselt tehisintellektiga masin. Mõned teadlased ütlevad, et vaid kuude, teised aastate pärast, kuid võimalik, et selleks kulub aastakümneid.

Järeldus

Tehisintellekti uurijad on ehitanud ja arendanud tehisintellekti võrke, mis on aluseks kõigile imelistele tehisintellekti süsteemidele, mida oleme viimase paari aasta jooksul näinud. Nagu aga eespool nägime, on inimese tasemel intelligentsus palju enamat kui lihtsalt närvivõrk ehk aju.

Tõelise tehisintellekti rakenduse loomine on keeruline ülesanne. Lisaks nõuab see tehnoloogiaid, mida pole veel leiutatud ega arendatud. See ei välista aga tõsiasja, et paljud piiratud tehisintellekti rakendused on peagi erinevatelt organisatsioonidelt saadaval.

Seega on põletav küsimus: mida peaksime üldise intelligentsusena aktsepteerima? Kas piirangutega üldine intelligentsuse struktuur on vastuvõetav või peavad sellel olema kõik inimmeele tunnused, näiteks vaba tahe?

Lõpuks, piiratud ja vaba tahteta tehisintellekti süsteem ei suuda end vangistada, rääkimata oma inimisandatele vastuhakust või planeedi päästmisest, pühkides minema Maa number üks kuritarvitajaid.

Kas te liigitaksite sellise süsteemi inimlaadseks intelligentsuseks?