AGI는 1.5년 안에 나타날 것이라고 David Shapiro는 말합니다.
요컨대
인공 일반 지능은 큰 돈, 개방형 프레임워크, LLM을 인지 에이전트로 전환하는 조합으로 인해 1.5년 후에 나타날 것으로 예상됩니다.
David Shapiro의 비디오 분석은 이번에는 AGI의 출현에 충분할 수 있음을 시사합니다.
전환점은 지났고 AGI는 1.5년 후에 나타날 것입니다. 큰 돈, 개방형 프레임워크, LLM을 인지 에이전트로 전환하는 조합이 효과가 있을 것입니다. 동료인 David Shapiro가 어제 발표한 비디오 분석은 모든 명백한 요인이 아닌 세 가지를 고려하여 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 입체적인 시각으로 매우 흥미로웠습니다.
실제로 David가 명명한 세 가지 요소가 향후 1.5년 동안 AI 개발에 미치는 잠재적 영향을 결합한다면 이 시간은 AGI가 지구상에 출현하기에 충분할 것입니다.
빈 용어 분쟁을 피하기 위해 즉시 명확히 할 것입니다.
- 수십가 있습니다 defi"인공 일반 지능"의 개념 — 그 중 많은 부분이 매우 다르고 종종 모순되므로 여기에 사용된 개념에 대한 반복적(또는 재귀적) 설명이 필요합니다. defi니션.
- 따라서 용어 논쟁은 철학자들에게 맡기고 단순히 "오리 기준"을 사용하는 것이 좋습니다. 지능형 에이전트로서 AI가 사람의 눈에 사람처럼 보일 수 있고 사람처럼 지적 작업을 수행하고 상황에서 행동할 수 있다면 사람들이 그 자리에서 행동할 것이기 때문에 우리는 이 AI가 인공 일반 지능(AGI)이라고 생각할 것입니다.
- 그 문구는 “AGI 1.5년 후에 나타날 것”이란 위에서 언급한 “오리 기준”을 충족하는 AI가 있다는 것을 의미합니다.
XNUMX년 반이면 충분하다는 David Shapiro의 주장 AGI 세 가지 기반을 기반으로합니다.
1) 기업은 AI가 정말 놀라운 일을 할 수 있다고 믿습니다. 따라서 향후 18개월 동안 매우 높은 교육 비용으로 인해 최종 사용자(예: 스마트폰)의 "지능형 추론" 비용을 근본적으로 줄이기 위해 AI 개발에 막대한 투자가 투입될 것입니다. 모델. David는 다음에서 좋은 예를 제공합니다. 모건스탠리 보고서: "우리는 생각한다 GPT 5는 현재 25개의 GPU(225억 XNUMX만 달러 상당의 NVIDIA 하드웨어)에서 훈련하고 있으며 추론 비용은 우리가 본 일부 수치보다 훨씬 낮을 가능성이 높습니다.”
2) 예를 들어, 언어 모델을 기반으로 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크 랭체인, API를 통해 언어 모델에 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 다음도 가능합니다.
– 모델이 데이터를 인식하도록 허용: 언어 모델을 다른 데이터 소스에 연결합니다.
– 모델을 에이전트로 전환할 수 있습니다. 환경과 상호 작용할 수 있습니다.
3) 체계적 패러다임(예: MM-REACT)은 이미 개발되어 ChatGPT 복잡한 문제를 해결하기 위한 다중적 사고와 행동을 달성하기 위한 전문가 풀과 함께 이해 문제. 이러한 패러다임 내에서 인지 행동 흐름을 생성하는 것이 가능할 것입니다. 조합을 통해 사용자에게 응답 ChatGPT 추리 전문가의 조치.
값싼 지적 추론, 모델을 에이전트로 전환, 인지적 행동 흐름 생성이라는 세 가지 요소가 모두 작동한다면 18개월 안에 우리는 더 이상 논쟁하지 않을 것입니다. defiAGI는 AI가 획득한 역량에 비추어 볼 때 더 이상 중요하지 않기 때문입니다.
그리고 이러한 역량은 매우 인간적이고 포괄적이어서 더 이상 문제가 되지 않을 것입니다. defi이 AGI에 대한 Nition.
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