group-telegram.com/hiaimedia/813
Last Update:
Пока CEO разных компаний спорят, что есть на самом деле AGI, разработчики уже составили список проблем, решение которых совершит революцию и приведет к созданию AGI — общего искусственного интеллекта.
Одно из определений AGI — способность AI хорошо выполнять большинство задач, на которые способен человек. Несмотря на то, что сегодня есть модели, успешно создающие тексты или картинки, до универсальности им ещё очень далеко.
1. Обретение разных способов мышления (дедукция, ассоциация) и памяти.
2. AI должен уметь учиться и проводить эксперименты.
3. Обработка естественного языка. Необходима для взаимодействия с человеком.
4. AI-агент должен получать информацию из физического мира.
5. Осознанность — самый спорный пункт, так как даже в случае с человеком непонятно, насколько он осознанно совершает действия.
Наборы данных становятся большими и сложными, поэтому традиционные методы обработки информации неэффективны. Для этого разработчики предлагают разделять массивы данных на легкоуправляемые сегменты и внедрять RAG, метод расширенного извлечения информации. Это метод сочетает LLM и поисковую систему по всем данным, которые у вас есть.
Главная проблема глубокого обучения — обобщенные жесткие рассуждения, LLM все еще не способны делать выводы на основе предоставленной информации. Они предугадывают слова и их комбинации. Нейрофизиологи полагают, что решение этой проблемы кроется в интерфейсах прямого взаимодействия «человек — AI».
Создание AGI-агентов потребует большой вычислительной мощности, а значит, и разработки графических процессоров и TPU нового поколения. Кроме того, ситуацию осложняют цены и дефицит полупроводниковых чипов.
Кроме того, среди вызовов перед AGI можно выделить: вопрос этики и доверия, архитектуру моделей, кризис масштабирования данных обучения.
Почитать по теме:
#AGI @hiaimedia
