AGI je zkratka pro umělou obecnou inteligenci, což znamená systém umělé inteligence schopný obecného inteligentního chování srovnatelného s lidmi. Na rozdíl od úzké umělé inteligence navržené pro konkrétní úkoly se AGI zaměřuje na lidskou všestrannost a přizpůsobivost.

Klíčovým rozdílem je, že úzká AI vyniká v jediném specializovaném úkolu, zatímco AGI se zaměřuje na širší kognitivní schopnosti. Například šachový program může porazit lidi ve hře, ale postrádá obecné uvažovací schopnosti nad rámec šachů. Naproti tomu AGI hledá lidské úrovně zdravého rozumu, řešení problémů, učení a abstraktního myšlení napříč doménami.

Mezi potenciální výhody AGI patří automatizace rutinní práce, vědecké objevy, přizpůsobená zdravotní péče a lepší vzdělávání. Rizika zahrnují technologickou nezaměstnanost, dehumanizaci služeb, ztrátu soukromí a existenční hrozby, pokud superinteligentní AGI překročí lidské kapacity. Výzkum bezpečnosti se zaměřuje na to, aby AGI bylo v souladu s lidskými hodnotami.

Celkově AGI zůstává aspiračním cílem s vysoce nejistým časovým plánem. Současné systémy umělé inteligence vykazují úzkou inteligenci přizpůsobenou konkrétním případům použití. Cesta k široce schopnému AGI představuje vědecké výzvy při reprodukci flexibility a obecnosti lidského poznání.

Současný stav výzkumu AGI

Snaha o vývoj umělé obecné inteligence (AGI) – strojové inteligence, která má obecné kognitivní schopnosti na lidské úrovni – zaznamenala v posledních letech významný pokrok. AGI však zůstává nepolapitelným cílem, o kterém se odborníci domnívají, že je stále vzdálený desítky let.

Přední společnosti pracující na AGI

Několik velkých technologických společností má aktivní výzkumné programy AGI:

• DeepMind společnosti Google je průkopníkem v oblasti hlubokého učení a vyvíjí agenty umělé inteligence, kteří dokážou zvládnout složité hry jako Go a šachy. I když to není AGI, práce DeepMind pokládá základy.
• OpenAI, nezisková AI laboratoř Elona Muska, zaujímá otevřený výzkumný přístup k AGI. Mezi hlavní oblasti jejich zájmu patří hluboké učení, zpracování přirozeného jazyka a robotika.
• Facebook AI Research (FAIR) má také výzkumnou skupinu AGI, která zkoumá víceúlohové a přenosové učení, porozumění přirozenému jazyku a paměť a uvažování.
• Jiné společnosti jako IBM, Microsoft a Amazon mají výzkumné jednotky, které přispívají k širšímu prostředí AGI.

Hlavní prozkoumávané přístupy

Současný výzkum AGI se zaměřuje na několik klíčových přístupů:

• Výuka posilování trénuje agenty AI prostřednictvím odměn a trestů za akce ve virtuálním prostředí. To je slibná cesta k obecné inteligenci.
• Neuronové sítě mají za cíl napodobit architekturu lidského mozku. Pokroky v neuronových sítích hlubokého učení vedly k nedávnému pokroku v úzkých aplikacích umělé inteligence.
• Hybridní systémy kombinují neuronové sítě s klasickými symbolickými metodami umělé inteligence, jako je reprezentace znalostí a uvažování, aby se vypořádaly se složitými kognitivními úkoly.
• Přenosové učení zahrnuje trénování modelu na jednom úkolu a jeho aplikaci na jiný úkol, což je základní schopnost pro obecnou inteligenci.

Nedávné průlomy/vývoj

Mezi pozoruhodné nedávné úspěchy patří:

• AlphaZero od DeepMind zvládá šachy a je lepší než jakýkoli člověk nebo umělá inteligence prostřednictvím samostatné hry.
• OpenAI GPT-3 generuje pozoruhodně lidský text školením na masivních textových datových sadách.
• Model PLATO společnosti FAIR demonstruje komplexní schopnosti uvažování, jako je induktivní logika a dokončování analogie.
• Pokroky v učení bez dozoru a samokontroly vytvářejí autonomnější a přizpůsobivější AI.

I když jsou to odrazové můstky, výzkumníci upozorňují, že AGI na lidské úrovni stále vyžaduje zásadní koncepční průlomy, které ještě musíme objevit. Ale tempo pokroku naznačuje, že v nadcházejících desetiletích můžeme dosáhnout klíčových milníků.

Cesta k AGI

Cesta k rozvoji umělé obecné inteligence (AGI), která se může vyrovnat nebo překonat inteligenci na lidské úrovni, představuje obrovské technické výzvy. Zatímco úzká umělá inteligence dosáhla nadlidských schopností ve specifických, úzkých oblastech, jako jsou šachy nebo Go, reprodukce šíře a flexibility lidského poznání zůstává nepolapitelná.

Technické výzvy

Některé klíčové technické výzvy na cestě k AGI zahrnují:

• Integrace různých funkcí do jednoho systému. Úzké modely umělé inteligence vynikají ve specifických úkolech, ale zkombinovat vnímání, uvažování, učení, reprezentaci znalostí a další do jednoho systému je extrémně obtížné.
• Dosažení uvažování zdravým rozumem. Lidé shromažďují obrovské množství znalostí zdravého rozumu prostřednictvím zkušeností, ale zakódovat je do AI je těžké. Systémy AGI budou potřebovat efektivnější způsoby budování a využívání znalostí zdravého rozumu.
• Přenést učení a zobecnění. Lidé mohou znalosti získané v jedné oblasti aplikovat na nové situace. Aktivní oblastí výzkumu je dosáhnout toho, aby umělá inteligence vykazovala podobné schopnosti přenosu učení.
• Zvládání složitosti a nejistoty. Skutečný svět je složitý, dynamický a často nepředvídatelný. Vytváření AI, které zvládne hluk a nejistotu stejně jako lidé, zůstává obtížné.
• Rozvíjení sebeuvědomění a sociální inteligence. Lidé mají pocit sebe sama a identity, který řídí učení a chování. Vynikáme také v sociální interakci, čtení emocionálních podnětů atd. Dosažení sociální inteligence na lidské úrovni v AGI je monumentální výzvou.

Hardwarové požadavky

Vývoj AGI bude pravděpodobně vyžadovat obrovské množství výpočetního výkonu přesahující dnešní systémy. Zatímco lidský mozek má kolem 100 miliard neuronů, je mimořádně energeticky účinný a využívá pouhých 20 wattů energie. Mozky dosahují účinnosti díky husté neuronové konektivitě a paralelnímu zpracování. Neuromorfní čipy, které napodobují aspekty biologických mozků, jsou jedním z hardwarových přístupů zkoumaných pro systémy AGI. Kvantové výpočty mohou také poskytnout exponenciální zvýšení výpočetního výkonu potřebného pro AGI na lidské úrovni.

Algoritmické pokroky

Zbývá objevit nové algoritmy a architektury, které dokážou zvládnout složitost, nejistotu a šířku potřebnou pro AGI. Mezi slibné oblasti patří hluboké učení, evoluční algoritmy, inteligence rojů, znalostní grafy a hybridní systémy, které kombinují symbolické a neurální metody. Testování algoritmů ve virtuálních prostředích, jako jsou herní enginy, by mohlo urychlit pokrok. Stále jsme daleko od algoritmů a architektur potřebných pro AGI na lidské úrovni, ale pokračující výzkum napříč obory, jako je strojové učení, kognitivní věda a neurověda, by mohl vést k průlomům.

Etika a bezpečnost

Jak se přibližujeme k vývoji pokročilých systémů umělé inteligence s obecnou inteligencí, musíme zvážit etické důsledky a potenciální rizika. Sladění hodnot a cílů systémů AGI s lidskými hodnotami je zásadní, aby se předešlo nezamýšleným negativním důsledkům.

Zkoumá se několik přístupů, jak dosáhnout sladění hodnot:

• Vývoj technik pro začlenění lidské etiky do architektury cílů AGI během procesu učení a rozvoje. To zahrnuje dodávání systému rozsáhlými datovými soubory souvisejícími s lidskou morálkou, psychologií a kulturou, aby se utvářely jeho cíle.
• Vytváření transparentní a interpretovatelné umělé inteligence, kde můžeme porozumět jejímu uvažování a myšlenkovým procesům. To zajišťuje, že můžeme auditovat jeho rozhodnutí a identifikovat jakékoli předsudky nebo nesrovnalosti.
• Vytváření umělé inteligence, která je opravitelná a otevřená zpětné vazbě. Mělo by to lidem umožnit poskytovat vstupy k nápravě nežádoucího chování.
• Dávat AGI cíle zaměřené na člověka zaměřené na prospěch lidstva spíše než na čistou optimalizaci libovolných cílů.

Před nasazením systémů AGI „ve volné přírodě“ budou také kritické robustní testovací protokoly a zabezpečení:

• Testování by se mělo provádět v kontrolovaných virtuálních prostředích, aby se zjistilo, jak se systém chová za různých podmínek bez reálných rizik.
• AGI by mohly být omezeny na „věštecké“ systémy, které odpovídají na otázky, ale ve skutečnosti nemohou ve světě provádět fyzickou akci.
• Pro případ, že se systém začne chovat nežádoucím způsobem, by měl být na místě vypínací nebo vypínací mechanismus.
• Dohled ze strany lidských výborů by mohl zajistit monitorování a v případě potřeby nápravný zásah.
• Pravděpodobně budou zapotřebí předpisy pro používání a vývoj AGI, podobně jako u jiných výkonných technologií.

Pečlivé řízení vývoje AGI a proaktivní řešení etických ohledů pomohou vést tuto transformační technologii k prospěchu lidstva.

Regulace a správa

Rozvoj AGI vyvolává důležité otázky týkající se regulace a správy. Jak se tato výkonná technologie přibližuje realitě, vlády budou muset zvážit, jak zajistit dohled a vedení bez potlačení inovací. Mezi klíčové problémy patří:

Vládní dohled

• Jak velký dohled je vhodný pro výzkum a vývoj AGI? Někteří argumentují přístupem, který se odvolává, zatímco jiní prosazují větší regulaci. Vlády budou muset najít správnou rovnováhu.
• Měly by některé aplikace AGI vyžadovat před vydáním souhlas vlády? To by mohlo pomoci řešit bezpečnostní rizika, ale může také omezit prospěšné použití.
• Které vládní orgány jsou nejlépe vybaveny pro regulaci AGI – stávající agentury, nové specializované agentury nebo mezinárodní spolupráce? Každý přístup má své přednosti.

Politické aspekty

• Jak vyvážit rychlé inovace v AGI se zodpovědným vývojem? Cílem politiky bude podporovat pokračující pokroky a zároveň omezit potenciální škody.
• Pokud se systém AGI stane superinteligentním, jak můžeme zajistit, aby byl v souladu s lidskými hodnotami a prioritami? Mohou být zapotřebí politická opatření týkající se sladění cílů.
• Jak řešit ekonomické dopady, jako je ztráta zaměstnání? Zásady pro hladké přechody pracovních sil a sdílení výhod by mohly být opodstatněné.

Role korporací vs. akademická sféra

• Většina výzkumu AGI se dnes odehrává v podnikových laboratořích. Ale akademické prostředí může umožnit větší otevřenost. Politika by se mohla zaměřit na podporu akademického výzkumu AGI.
• Mělo by se od společností vyžadovat, aby sdílely objevy, i když jsou potenciálně škodlivé? Argumenty existují na obou stranách.
• Korporace budou pravděpodobně usilovat o ochranu a zisk z vynálezů AGI. Technologie by však mohla být považována za veřejný statek vyžadující širší přístup.

Tvůrci politik mají před sebou mnoho práce na vývoji řídicích rámců přizpůsobených jedinečným příležitostem a výzvám, které AGI přináší. S moudrou regulací může společnost nasměrovat tuto transformační technologii k prospěšným cílům.

Ekonomický dopad

Vznik AGI by mohl výrazně narušit globální ekonomiku a pracovní sílu. Celá průmyslová odvětví mohou potřebovat transformovat své obchodní modely a operace.

Odvětví v ohrožení

Mezi odvětví, která budou nejpravděpodobněji narušena, patří doprava (taxi, nákladní auta), služby zákazníkům, administrativní a kancelářské práce, výroba, zemědělství a další, kde se pracovní místa zaměřují na rutinní úkoly. Systémy AGI budou schopny automatizovat mnoho z těchto povolání, což povede ke ztrátě pracovních míst.

Ztráta zaměstnání a nové příležitosti

S nárůstem AGI pravděpodobně uvidíme vysokou nezaměstnanost v určitých sektorech. Mohou vzniknout nová pracovní místa, ale méně kvalifikovaní pracovníci by se mohli potýkat s problémy s adaptací a přechodem na tyto nové role. Zásadní bude příprava a rekvalifikace pracovní síly.

Vlády možná budou muset poskytnout vzdělávací programy, dotace nebo univerzální základní příjem na podporu vysídlených pracovníků. Nová politika a předpisy týkající se etiky AGI a ztráty zaměstnání budou vyžadovat diskusi.

Celkově můžeme zaznamenat větší nerovnost, pokud výhody připadnou především vývojářům a vlastníkům AGI, zatímco ztráta pracovních míst postihne ekonomicky nejzranitelnější.

Příprava pracovní síly

Vzdělávání a školení se musí vyvíjet, aby připravily pracovníky na to, aby zůstali relevantní. Důležité budou učební osnovy se zaměřením na kreativitu, sociální dovednosti, technologie a adaptabilitu. Možnosti celoživotního vzdělávání a rekvalifikace musí být dostupné všem.

Zásadní význam bude mít také rozvoj regulace, dohledu a pobídek na podporu odpovědného používání AGI. Spolupráce mezi vládou, průmyslem a akademickou obcí může pomoci usnadnit přechod a zajistit připravenost pracovní síly.

Sociální důsledky

Nástup AGI má potenciál způsobit velké posuny v sociální dynamice a každodenním životě. Jak se systémy umělé inteligence stávají vyspělejšími a podobají se lidem, naše sociální vztahy a interakce se mohou zásadně změnit.

Jedním z významných dopadů by mohl být pokles vzájemného zapojení a komunikace mezi lidmi. Jak se AI stávají schopnými společníky a konverzátory, někteří lidé mohou preferovat interakci s AI před skutečnými lidmi. To by u některých mohlo zhoršit pocity osamělosti a izolace. Mezilidské dovednosti, jako je empatie a budování vztahů, mohou atrofovat, pokud se pravidelně neprocvičují s jinými lidmi.

Může také docházet k posunům ve společenském postavení a hierarchii. Ti, kteří vlastní pokročilé AI nebo k nim mají přístup, by mohli být považováni za osoby s větším sociálním kapitálem a vlivem. Na druhou stranu, někteří lidé mohou schopnosti umělé inteligence pohoršovat a vyhýbat se socializaci s těmi, kteří je hojně využívají. Kolem interakce mezi člověkem a AI se mohou objevit nové společenské normy a etiketa.

Na široké úrovni nejsou psychologické účinky života se superinteligentními systémy AI neznámé. I když by AGI mohlo pomoci řešit mnoho výzev ve společnosti, někteří se obávají, že může také připravit lidi o smysl pro účel, pokud je na AI delegováno mnoho pracovních míst a povinností. Tato ztráta naplnění by mohla vést k existenční krizi nebo všeobecné nevolnosti, pokud nenajdeme způsoby, jak smysluplně koexistovat s AGI.

Celkově sociálně-psychologické důsledky pokročilé umělé inteligence představují neprobádané území. Budeme muset najít pečlivou rovnováhu mezi realizací výhod a minimalizací potenciálních nevýhod, protože AGI se stává větší součástí naší sociální struktury. Podpora zdravé interakce mezi člověkem a umělou inteligencí a zajištění toho, aby si lidé zachovali smysl pro účel, budou zásadní výzvy v nadcházejících letech.

Časová osa AGI

Předpovědi, kdy dosáhneme AGI, se mezi odborníky značně liší, ale většina odhadů spadala mezi roky 2030 až 2100, nyní ovšem je spíše pravděpodobnější její rozšíření již po roce 2030. Časová osa závisí na několika zrychlujících a zpomalujících faktorech:

Akcelerační faktory

• Rychlý pokrok ve výpočetní síle, jak popisuje Mooreův zákon
• Dostupnost velkých datových sad pro strojové učení
• Zvýšené investice a zaměření na výzkum bezpečnosti AI
• Průlomy v hlubokém učení a architektuře neuronových sítí

Zpomalující faktory

• Omezení toho, kolik dat může zlepšit výkon
• Potíže se zpracováním složitých reálných prostředí
• Současné metody ML, jako je hluboké učení, mohou narazit na limity

Částečná vs. Obecná AGI

Pravděpodobně uvidíme, jak se v nadcházející dekádě objeví formy úzkého AGI – systémy umělé inteligence, které se mohou vyrovnat nebo překonat lidské schopnosti v konkrétních oblastech. Prvními příklady jsou samořídící auta, umělá inteligence pro lékařskou diagnostiku a herní roboti jako AlphaGo.

Skutečná obecná umělá inteligence se schopnostmi konkurujícími člověku ve většině kognitivních úkolů bude trvat déle. Konzervativní odhady uvádějí obecnou AGI po roce 2050. Předpovídat časové osy je však náročné. Jak se schopnosti umělé inteligence zlepšují, mohla by dosáhnout úrovně rekurzivně se zlepšující umělé inteligence a rychle překonat lidské schopnosti.

Vzestup superinteligence

Vývoj AGI by mohl vést k vytvoření superinteligentní AI, která daleko předčí inteligenci na lidské úrovni. Zatímco AGI si klade za cíl odpovídat obecným lidským kognitivním schopnostem, superinteligence odkazuje na systém umělé inteligence, který výrazně převyšuje nejlepší lidský výkon v mnoha oblastech.

Jakmile bude AGI dosaženo, cesta k superinteligentní AI by mohla rychle postupovat, protože systém AI se rekurzivně sám zlepšuje. Tato možnost vyvolává obavy z „problému s ovládáním“ – jak můžeme zajistit, aby superinteligentní systém umělé inteligence zůstal bezpečný a přínosný, spíše než aby se stal nebezpečně nekontrolovatelným?

Existuje několik scénářů, jak by superinteligentní umělá inteligence mohla fungovat. V pozitivním scénáři je systém AI pečlivě navržen s robustními bezpečnostními opatřeními, sladěnými cíli a neustálým lidským dohledem. Takový „asistent umělé inteligence“ by mohl být pro lidstvo nesmírným přínosem a mohl by pomoci vyřešit naše nejnaléhavější výzvy.

Superinteligentní systém umělé inteligence bez dostatečného zabezpečení by však mohl vést k malignímu výsledku. Pokud by byla nevhodně omezena, mohla by taková AI optimalizovat svět nepříznivým způsobem podle svých naprogramovaných cílů. Nebo ještě hůř, superinteligentní umělá inteligence, která se může rekurzivně sebezdokonalovat, může najít způsoby, jak obejít všechna ochranná opatření zavedená jejími tvůrci. To by mohlo vést k neočekávaným a potenciálně katastrofickým výsledkům.

Rozvoj superinteligentní umělé inteligence představuje obrovské potenciální výhody i rizika. Pokračující výzkum v oblasti řešení problému ovládání, sladění hodnot a bezpečnosti umělé inteligence bude zásadní pro nasměrování k prospěšným výsledkům při přechodu na systémy umělé inteligence s vyšší inteligencí než lidská. Díky pečlivému, etickému výzkumu a odpovědnému vývoji by superinteligentní AI mohla zahájit éru nebývalého rozkvětu a pokroku civilizace.

Závěr

Jak jsme viděli, umělá všeobecná inteligence (AGI) představuje obrovský průlom ve schopnostech umělé inteligence, který umožňuje strojům uvažovat, plánovat a řešit problémy napříč doménami, jako jsou lidé. Zatímco AGI ještě neexistuje, neustálý pokrok je dosahován prostřednictvím inovací v oblasti hlubokého učení, posilování učení, neuro-symbolické umělé inteligence a dalších.

Některé klíčové body pro shrnutí:

• Výzkum AGI aktivně probíhá ve společnostech jako DeepMind, Anthropic, Cohere a další. Většina odborníků odhaduje, že AGI by mohla dorazit někdy mezi 2040-2060.
• AGI má potenciál automatizovat většinu lidských pracovních míst a drasticky přetvořit společnost. Představuje příležitosti, jako je řešení změny klimatu nebo léčení nemocí, spolu s riziky, jako je lidská zastaralost nebo nesprávné cíle.
• Obezřetné řízení, bezpečnostní opatření a připravenost veřejnosti budou rozhodující pro zodpovědné zvládnutí přechodu na AGI. Může být vyžadována globální koordinace a dohled.

Když míříme do éry umělé obecné inteligence, je nyní čas hluboce zvážit, jak maximalizovat výhody AGI a zároveň minimalizovat rizika. Je zapotřebí větší informovanost veřejnosti, diskuse a plánování, aby se vývoj AGI řídil směrem, který podporuje lidský rozkvět. I když budoucnost zůstává nejistá, jedna věc je jasná – vznik AGI bude určujícím momentem v historii lidstva. Sluší se k tomu přistupovat s moudrostí, péčí a ohleduplností k lidstvu jako celku.