AGI появится через 1.5 года, говорит Дэвид Шапиро
Коротко
Ожидается, что общий искусственный интеллект появится через 1.5 года благодаря сочетанию больших денег, открытых фреймворков и превращению LLM в когнитивных агентов.
Анализ видео Дэвида Шапиро позволяет предположить, что этого времени может хватить для появления ОИИ.
Переломный момент пройден, через 1.5 года появится ОГИ. Сочетание больших денег, открытых структур и превращения LLM в когнитивных агентов будет работать. Видеоанализ, опубликованный вчера коллегой Дэвидом Шапиро, очень интересен стереоскопическим взглядом на происходящее с учетом трех не всех очевидных факторов.
Действительно, если объединить потенциальное влияние трех названных Дэвидом факторов на развитие ИИ в ближайшие 1.5 года, этого времени вполне может хватить для появления на планете ОИИ.
Во избежание пустых терминологических споров сразу внесем ясность.
- Существуют десятки defiпонятий «искусственного общего интеллекта», многие из которых весьма различны и часто противоречат друг другу, что требует итеративного (или даже рекурсивного) уточнения используемых в них понятий. defiции.
- Поэтому терминологические споры лучше оставить философам и просто использовать «критерий утки»: если ИИ как интеллектуальный агент способен выглядеть в глазах людей как человек, выполнять любую интеллектуальную работу как человек и действовать в ситуациях которые являются новыми для него, поскольку люди действовали бы на его месте, мы будем считать, что этот ИИ является искусственным общим интеллектом (AGI).
- Что фраза «АГИ появится через 1.5 года» означает, что появится ИИ, который будет удовлетворять упомянутому выше «критерию утки».
Аргумент Дэвида Шапиро о том, что полутора лет достаточно, чтобы создать AGI базируется на трех основаниях.
1) Бизнес верит, что ИИ действительно может творить чудеса. А потому в ближайшие 18 месяцев в развитие ИИ будут вложены огромные инвестиции, чтобы радикально удешевить «интеллектуальный вывод» для конечного пользователя (например, на его смартфоне) из-за очень высокой стоимости обучения больших модели. Дэвид приводит хороший пример из Отчет Морган Стэнли: "Мы думаем GPT 5 в настоящее время обучается на 25 тысячах графических процессоров (оборудование NVIDIA стоит около 225 миллионов долларов), и затраты на логические выводы, вероятно, намного ниже, чем некоторые цифры, которые мы видели».
2) Фреймворки для разработки приложений на основе языковых моделей, например, Лангчейн, не только позволяет вам получить доступ к языковой модели через API, но также:
– позволить модели быть в курсе данных: подключить языковую модель к другим источникам данных;
— позволяют превратить модель в агента; позволяют ему взаимодействовать с окружающей средой.
3) Уже разработаны системные парадигмы (например, MM-REACT), которые объединяют ChatGPT с пулом экспертов для достижения мультимодального мышления и действий для решения сложных проблемы с пониманием. В рамках такой парадигмы можно будет создавать потоки когнитивных действий, процесс порождения ответы пользователям с помощью комбинации ChatGPT рассуждение и экспертные действия.
Если все три фактора: дешёвый интеллектуальный вывод, превращение модели в агента и генерация потоков когнитивных действий — сработают, то через 18 месяцев мы уже не будем спорить о defiИИ, потому что это просто больше не будет иметь значения в свете компетенций, приобретенных ИИ.
И эти компетенции будут настолько человечными и всеохватывающими, что найти специалиста уже не будет проблемой. defiдля этого AGI.
Читайте больше статей по теме:
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
Другие статьи
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
