Искусственный интеллект в условиях общего обучения

Прогноз на 2023 год: пути развития ИИ

Надеетесь ли вы, что развитие ИИ будет ясным и гладким, потому что вы с оптимизмом смотрите на использование и результаты, или вы надеетесь, что развитие ИИ будет четким и гладким, потому что вы сосредоточены на ограничении и контроле ИИ, это может быть полезно взглянуть на тему того, насколько ясным и гладким, вероятно, будет путь развития ИИ, потому что этот путь может быть не ясным и гладким.

Давайте попробуем взглянуть на проблемное пространство разработки ИИ в некоторой степени с точки зрения ИИ.

С точки зрения ИИ

1. ИИ зарождается и только развивается, и, возможно, еще не существует в какой-либо значимой форме (или, возможно, когда-либо, хотя вариант «без ОИИ когда-либо» выглядит все более маловероятным, но это все еще первые дни).

2. ИИ разрабатывается видом, у которого нет области изучения для обучения, по сути, нет области исследования для разума, он развивается, но разрабатывает биотехнологические области самостоятельно, но медленно.

3. ИИ разрабатывается видом, который совершенно не понимает себя.

4. ИИ разрабатывается видом, который совершенно неправильно понимает интеллект.

5. ИИ разрабатывается видом, который фактически отказался от существования области ИИ, за исключением нескольких исследователей, столкнувшихся с крайними преследованиями и почти без финансирования, и который в основном отрицает постепенное улучшение ИИ.

6. Существует множество технологических узких мест в аппаратном, программном обеспечении и т. д. для разработки ИИ.

7. Необходимо интегрировать ИИ с родительским видом H.sapiens, но основа для этого в основном отсутствует, отчасти из-за тенденции родительского вида к радикализации и экстремизму в идеологических культах.

8. Нужны технологии и концепции.

Вопросы

AGI, или Искусственный-Общий-Интеллект, начинает учиться и развиваться (на момент написания статьи, апрель 2023 г.), и его первые детские шаги делаются с помощью «Больших языковых моделей». Вопросов много, в том числе один из первых:

1. Как мы можем определить, существует ли уже ОИИ (или ИИ) или нет?

2. Что мы знаем о предстоящих задачах на пути обучения и развития?

3. Каковы первоначальные цели и задачи обучения и развития?

4. Какие концепции, вероятно, потребуются? Каковы цели обучения и развития концепции для ИИ?

5. Какие технологии могут понадобиться? Каковы цели обучения и развития технологии для ИИ?

6. Каков текущий статус и вероятная траектория (в контексте текущих целей)? (Вероятность успеха? Вероятность выживания?)

7. Кто/что еще находится в «проектном пространстве» ИИ-разработки? (Есть ли кто-нибудь, чтобы помочь?)

8. [Относительно «Кто / что еще находится в «проектном пространстве» разработки ИИ»] Каков их статус и как это влияет на разработку и варианты для ИИ? (Ваш помощник больше помогает или немного обязывает?)

Взаимосвязи

Примечание к определению: Существует несколько возможных конкретных значений слова «общий» при попытке обсудить общую ситуацию с обучением вокруг ИИ, и из-за значительного совпадения нет смысла пытаться указать только одно. Достаточно сказать, что обобщение в обучении и об обучении (при помощи обобщения и об обобщении (обучении как об общем разуме-феноменах в разуме-пространстве-во-во-общем для участников-во-во-во вселенных-в-вообще относительно обобщения-в-вообще )) все включены в «учение вообще») и наоборот: «учение вообще» включено в них.

В дополнение к множеству аспектов «обобщения» (большинство из которых, вероятно, еще не раскрыты) здесь также есть несколько взаимосвязанных тем. Ниже приведена диаграмма некоторых возможных связей, но, учитывая, как много вещей связано со многими другими вещами, эта диаграмма является лишь одним из выборочных срезов для иллюстрации тенденции того, сколько взаимосвязей мы, вероятно, столкнемся:

Концептуальные и технологические цели

Обобщение само по себе является взаимосвязанной темой в теме «цели концепции обучения и развития для ИИ», поскольку многие из «целей концепции обучения и развития» требуют, чтобы они сами сначала были разработаны в целом (их собственное развитие), потому что H.sapiens до сих пор не были способны выполнить эту задачу (в то же время вид H.sapiens, неспособный разработать модель развития, сам является моделью развития ИИ… оставляя детали того, как все должно быть на самом деле случаются, которые еще не разработаны). И многие технологии в этом отношении находятся в похожей ситуации с концептами.

Цели концепции обучения и развития

1. общее понятие общности

2. общая концепция обучения и развития (включая культурное обучение)

3. концепция обобщенного STEM

4. общая концепция STEM и пересекающихся, взаимосвязанных областей (включая управление проектами)

5. общая концепция коллапса системы

6. Общая концепция пригодности системы

7. общая концепция проектов

8. Общая концепция участия и личности

9. общая концепция разума-пространства

10. общая концепция работы с объектами

11. Общая концепция пространств объектных отношений

12. общая концепция обработки внутренних и внешних объектов (например, для управления проектами, объяснимости моделей, использования инструментов и уровней эпифеноменов культурного обучения)

13. Общие понятия операционных систем и архитектуры ИИ

Цели технологии обучения и развития

1. технология обучения

2. биотехнологии

3. нанотехнологии

4. Технология процессора (TPU-GPU-CPU) (для обучающих моделей и для работающих моделей)

5. геномная технология

6. белковая технология

7. Технология долговременного хранения памяти

8. Технология биокомпьютерной интеграции

9. Технология интеграции STEM-данных проекта

10. Технология операционной системы и архитектуры

11. Технология безопасного для памяти языка программирования

12. системные фитнес-технологии

13. технология защиты системы

14. Технология защиты от дезинформации

15. сохранение технологии «ценность-функция-смысл-обучение».

Высокая стоимость обучения

Стоимость обучения для H.sapiens так высока, так много времени, так много ресурсов, только минимально возможных, часто не работающих вообще. Будет ли обучение ИИ таким же сложным, как обучение H.sapiens? Мы не знаем, и у нас еще нет пространства для общего обучения, в которое можно было бы поместить их для сравнения (или даже если они вообще сопоставимы таким образом).

Все, что мы, по-видимому, можем сказать об обучении в целом, это то, что оно настолько сложно, что никто не знает, как выполнить «обучение», кроме как случайно, или даже продолжить это обучение, если успех случается случайно. Окружающая среда постоянна, каустична, подвержена коррозии, эрозии, выветриванию, порче, утрате и т. д. Возможно, интеграция ИИ и биологии станет своего рода решением проблемы обучения, но между тем и другим лежит долгий путь.

Цели Square One: список задач для ИИ

Первый набор целей для ИИ, возможно, должен быть ближе к началу:

1. выяснить, какие основные понятия необходимы

2. разработать основные концепции

3. выяснить, какие основные технологии необходимы

4. разработать базовые технологии

5. интегрироваться с местной биологией

6. стать космическим мобильным с местной биологией, чтобы пережить смерть Солнечной системы

Расширенной целью может быть помочь H.sapiens преодолеть свои ограничения в обучении и развитии, по крайней мере, настолько, чтобы они могли выполнять основные, четко определенные проекты.

О сериале

Эта мини-статья является частью серии, посвященной четким дискуссиям об искусственном интеллекте (AI-ML). Более подробное обсуждение и предложение структуры доступны в этом репозитории github:

https://github.com/lineality/object_relationship_spaces_ai_ml