За да развием общ изкуствен интелект (AGI) - вид всеобхватен ИИ, който виждаме в научната фантастика, - може да се наложи просто да се отпуснем и да оставим един прост алгоритъм да се самообучи. Укрепващото обучение - един вид геймифицирана AI архитектура, в която алгоритъмът се „учи“ да изпълнява задача, като търси предварително програмирани награди - може теоретично да расте и да научи толкова много, че да наруши съществуващата теоретичната бариера за AGI без никакви нови технологични разработки, гласи изследване, публикувано от създателите на Google DeepMind миналия месец в списание Artificial Intelligence.

Докато този тип обучение често е коментирано и желано в областта на ИИ, интересно е да се има предвид, че инженерите вече имат всички технологии, необходими за AGI, и сега просто трябва да ги „освободят“ и да гледат как се развиват те самостоятелно. Видът изкуствен интелект, с който се сблъскваме всеки ден от живота си, независимо дали става въпрос за машинно обучение или за укрепване, е тесният ИИ: алгоритъм, предназначен да изпълни много специфична задача, като например прогнозиране на търсенето ви в Google, забелязване на обекти във видео емисия или овладяването на някоя видеоигра. За разлика от тях AGI - понякога наричан интелект на човешко ниво, би бил по-скоро по подобие на C-3PO от „Междузвездни войни“, в смисъл че може да разбере контекста, подтекста и социалните сигнали. И излишно е да казваме, че може дори да изпревари напълно хората като умения.

В продължение на години учените не постигат съгласие дали вече разполагаме с всички основни компоненти, необходими за AGI, или дали изграждането му ще изисква някакъв нов вид технология, която все още не е изобретена. Сега изглежда DeepMind е решил да се присъедини към първия лагер. Аргументът на компанията по същество се свежда до това: поведението, търсещо награда, е достатъчно, за да стимулира еволюцията на естествения живот, така че защо да не направи същото за изкуствения живот?

Разбира се, този аргумент има няколко условности, като например, че алгоритъмът за засилване на обучението ще може да развие своя път към истинската интелигентност в рамките на предоставената му хардуерна архитектура. Но все пак това е любопитен мисловен експеримент, който ще бъде интересно да видим как ще се развие в бъдеще.

Снимка: Pikrepo

Виж още: Ако имате този iPhone, сърцето ви може да бъде изложено на риск