Mentre giocavo con ChatGPT e GPT-3, mi sono sentito stranamente indifferente. Sebbene possa scrivere una poesia o creare un codice, aveva qualche pezzo mancante su cui non riuscivo a mettere un dito. Può giocare a scacchi, ma con un Elo di 249. Può scrivere codice, ma funziona solo il 20% delle volte. Sotto il cofano, è solo un programma che prevede la parola successiva e l'unico modo in cui sembra essere generalmente intelligente è il set di dati MASSIVE .

Questo articolo parlerà di 3 modi per creare un vero AGI e di come faresti per realizzarlo. I 3 metodi saranno sotto forma sia di set di dati che dell'IA stessa. I set di dati che propongo sarebbero una sorta di foglio di calcolo.

Metodo 1: impara ad imparare.

Questo metodo è puramente relativo ai set di dati. Il modo in cui funziona è prendere il set di dati e comprimerlo in una singola colonna. Ad esempio, potresti prendere tutte le porte logiche di uscita 2 input 1 e invece di averle tutte in un intero foglio di calcolo, potresti comprimere quei dati in una riga e avere una riga per ogni porta logica. In questo modo, quando lo esegui, puoi specificare cosa vuoi che faccia e lo farebbe.

Metodo 2: SOVRACCARICO DEI DATI

Questo metodo è piuttosto semplice. Prendi quanti più set di dati puoi e uniscili insieme. Un modo semplice per farlo è prendere ogni. separare. csv e tsv. su Kaggle e combinali in un unico grande foglio di calcolo. Questo la renderebbe quindi un'intelligenza generale, perché è addestrata su tutto.

Se lo facessi con un modello GIANT , molto probabilmente inizierebbe a sviluppare sistemi per l'intelligenza generale, come gli umani hanno parti del loro cervello per cose specifiche come il riconoscimento di schemi, quindi gli umani possono svolgere compiti che non sanno come fare prima.

Fare ciò richiederebbe molte risorse computazionali, quindi sarebbe più adatto a grandi aziende come OpenAI e organizzazioni governative.

Metodo 3: Lascia perdere.

Questo metodo è in più fasi.

1: le moderne reti neurali hanno un layout da sinistra a destra. Anche se questo ha senso per rendere un modello bravo a svolgere un compito una volta, molto probabilmente l'intelligenza generale sarebbe qualcosa che funziona continuamente, come il cervello umano. I cervelli umani sono più configurati come un anello. Invece di segnali che passano attraverso un sistema e un risultato alla fine, i segnali del nostro cervello viaggiano in un loop, dove i neuroni “comunicano” tra loro. Ciò gli consentirebbe di funzionare continuamente.

2: Prima di usarlo effettivamente, devi addestrarlo in una certa misura. Gli esseri umani quando nascono hanno un cervello funzionante. Nascono con la capacità pre-evoluta di respirare e pompare il sangue. D'altra parte, la maggior parte dei compiti che svolgi consapevolmente vengono appresi. Il modo in cui funzionerebbe è addestrare prima l'intelligenza artificiale a un livello base con i dati.

3: Il passo successivo è la parte eccitante. Gli dai una connessione a Internet. ( Non sono responsabile se uccide tutti e li trasforma in graffette ) Da questo punto in poi, esegui un Q-learning o un algoritmo evolutivo che lo migliora gradualmente in base a ciò che vede.

Conclusione

Fare AGI è stato un obiettivo degli scienziati per decenni. Credo che siamo molto vicini a farlo diventare realtà, con ChatGPT e tutti gli altri incredibili progressi dell'IA che abbiamo visto di recente. Inoltre, anche un'intelligenza artificiale ristretta come ChatGPT ha e avrà ancora un enorme impatto sulla società. Anche se può sembrare che AGI/ASI non arriverà mai, ricorda questa citazione:

L'ENIAC pesa 30 tonnellate e ha 17.000 tubi a vuoto, i futuri computer potrebbero pesare 1,5 tonnellate e avere 1.000 tubi a vuoto.