General Intelligence Gato hat Fähigkeiten, mit denen kein Mensch mithalten kann

Starke KI, auch Generalized Artificial Intelligence (AGI) genannt, ist der heilige Gral der KI-Forscher. Es wäre in der Lage, mit der menschlichen Intelligenz zu konkurrieren oder sogar bewusst zu sein. DeepMind, die Schwesterfirma von Google, hat eine Datei veröffentlicht Artikel über GatoEine neue künstliche allgemeine Intelligenz könnte ein Vorläufer einer mächtigen künstlichen Intelligenz sein.

Die überwiegende Mehrheit der aktuellen KI-Systeme ist aufgabenspezifisch, und neuronale Netze werden für einen bestimmten Zweck wie das Bauen trainiert tiefe Fälschung oder Schach spielen. mit jato tiefer Verstand Er geht den umgekehrten Weg und erstellt eine einzige KI, die viele sehr unterschiedliche Aufgaben erfüllen kann.

Laut den Autoren ” Das gleiche Netzwerk mit den gleichen Gewichten kann die Atari-Konsole mit Strom versorgen, Bildinhalte auswählen, chatten, Blöcke mit einem echten Roboterarm stapeln und vieles mehr Die KI entscheidet anhand des Kontexts, in welcher Form sie ihre Antworten gibt, insgesamt ist sie in der Lage, 604 Aufgaben mit einem einzigen Modell zu erledigen, was eine echte Leistung ist.

KI übertrifft Experten, aber nicht immer

tiefer Verstand Gebraucht neurales Netzwerk Konvertertyp, der normalerweise in der Sprachverarbeitung verwendet wird. Gato wurde auf einer großen Anzahl von trainiert Datenbankdas Bilder und Text sowie Agentenerfahrungen in der realen Welt oder in simulierten Umgebungen enthält.

Das Problem ist, dass die KI diese Aufgaben nicht immer richtig ausführt. Beispielsweise können die Antworten während der Diskussion falsch sein. Torte bemerkte insbesondere, dass Marseille die Hauptstadt von Frankreich war … tiefer Verstand Es zeigt an, dass die KI bei drei Viertel der Aufgaben (450 von 604) die Hälfte der Zeit besser abschneidet als der Experte. Wir hätten also eine Erfolgsquote von knapp über einem Drittel.

Das allgemeine Modell wird sich mit dem technischen Fortschritt weiterentwickeln

Es gibt jedoch einen guten Grund, warum DeepMind an einem Allzwecksystem arbeitet, das in der Lage ist, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen. Diese Wahl folgt den Schlussfolgerungen vieler Spezialisten auf diesem Gebiet. Rich Sutton, einer der Begründer des Reinforcement Learning, sagte, dass allgemeine Rechenmethoden viel effizienter sind. Ihm zufolge gehen die meisten Forscher davon aus, dass sich die verfügbare Rechenleistung nicht entwickelt. Im Gegenteil, die kontinuierliche Zunahme der verfügbaren Energie wird ein wichtigerer Faktor bei der Entwicklung der künstlichen Intelligenz sein als die Zunahme des menschlichen Wissens auf diesem Gebiet.

Als Antwort auf einen Artikel auf der Website Nächstes Web Nando de Feitas, ein Forscher bei DeepMind, war etwas pessimistisch in Bezug auf Gatos Fähigkeit, sich zu einer leistungsstarken künstlichen Intelligenz zu entwickeln, und erklärte die Ziele des Unternehmens für Twitter. Ihm zufolge ist der Weg zu einer leistungsfähigen künstlichen Intelligenz nun eine Frage der Größenordnung. Er behauptet, dass es nicht länger notwendig sei, an der Philosophie der Symbole zu arbeiten, die große Netzwerke problemlos erstellen und manipulieren können. In Zukunft müssen wir größere, effizientere, schnellere und intelligentere Speichermodelle bauen, und die Forschung muss in diese Richtung gehen.

Gato ist tatsächlich weniger komplex als viele andere spezialisierte KI-Systeme, mit 1,2 Milliarden Parametern im Vergleich zu 170 Milliarden GPT-3-System. Die Erklärung ist, dass sie wünschten, Gatto könnte einen Roboterarm in Echtzeit steuern. Mit einem komplexeren System glauben sie, dass künstliche Intelligenz in der Lage sein wird, jede Aufgabe zu erledigen.