Если бот действительно достигнет общего искусственного интеллекта (AGI), как мы вообще это узнаем? Ученые из Google DeepMind разработали то, что они называют эмпирической, научно обоснованной структурой для измерения прогресса в достижении AGI, и ищут несколько хороших разработчиков, чтобы воплотить ее в жизнь.
Когда-то термин «искусственный интеллект» использовался для описания машины, которая была по существу неотличима от человека в широком спектре задач, требующих мышления. Но по мере того, как приложения машинного обучения, начиная с ChatGPT от OpenAI, захватили воображение общественности, а маховик хайпа вокруг роста технологической индустрии раскрутился до гиперскорости, термин «ИИ» был сужен до компьютерных программ, которые используют матричное умножение в массовом масштабе для выполнения сложных задач, достаточно хорошо и с относительно небольшим надзором. Сдвигом этих ориентиров, расплывчатый термин «AGI» занял место того, что раньше означало ИИ.
DeepMind хочет уточнить это определение. Команда из принадлежащего Google центра исследований и разработок в области ИИ сообщила на этой неделе, что они разработали «когнитивную таксономию» для измерения прогресса технологической индустрии в достижении универсально полезного AGI, а также трехэтапный тест для оценки производительности систем ИИ по сравнению с человеческими возможностями.
Для тех, кто надеялся увидеть здесь какие-либо новаторские психологические прозрения или идеи, увы, но то, что предлагают исследователи, просто. Запустите модели ИИ и людей через одни и те же когнитивные эталоны, говорят в DeepMind, и вы получите хорошую оценку того, когда один ИИ сможет соответствовать или превосходить человеческие возможности по всем десяти областям их таксономии, которые разделены на две основные области, как команда описывает в статье.
Во-первых, это восемь основных строительных блоков человеческого познания, которые ранее были определены другими исследователями: Восприятие, генерация, внимание, обучение, память, метапознание и исполнительные функции.
Эти восемь строительных блоков комбинируются различными способами, говорят исследователи DeepMind, образуя две составные способности, которые одинаково важны: Решение проблем и социальное познание, которое определяется в статье как способность обрабатывать и интерпретировать социальную информацию и адекватно реагировать в социальных ситуациях.
Концепция DeepMind о том, как возможности ИИ соотносятся с 10 областями их таксономии и с человеческой производительностью — Нажмите для увеличения
Таксономия — это, конечно, хорошо, но без систем для проверки того, как модели ИИ работают по сравнению с людьми, она мало что дает. Поэтому команда Google предложила провести хакатон, чтобы привлечь сообщество к помощи.
«Мы запускаем новый хакатон Kaggle», — объяснила команда, — «для разработки оценок для пяти когнитивных способностей, где разрыв в оценке самый большой: обучение, метапознание, внимание, исполнительные функции и социальное познание».
Установлен призовой фонд в размере 200 000 долларов США для соревнования, и несколько работ уже опубликованы в открытом доступе и находятся в работе. Две команды в каждой из пяти областей получат по 10 000 долларов, а четыре общих победителя получат по 25 000 долларов.
Широко распространено мнение, что AGI — это еще далекая цель на данный момент, а некоторые эксперты и вовсе назвали это фантастической тратой времени. Нет даже четкого общепринятого определения, кроме как ИИ, способный хорошо работать в различных областях. Команда DeepMind не стала особо уточнять, что они подразумевают под AGI, кроме того, что этот термин «часто используется как сокращение для описания различных видов высокопроизводительных систем ИИ», прогресс в достижении которых нам действительно нужно начать измерять, пока мы спорим о определениях.
Команда надеется, что, предприняв что-то — любое действие — для измерения прогресса в достижении AGI, она сможет «перевести обсуждение AGI из области субъективных заявлений и спекуляций в область обоснованного, измеримого научного поиска».
Победители хакатона будут объявлены в июне. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Brandon Vigliarolo
