AGI kommer att dyka upp om 1.5 år, säger David Shapiro
I korthet
Artificiell allmän intelligens förväntas dyka upp om 1.5 år på grund av en kombination av stora pengar, öppna ramar och att förvandla LLM till kognitiva agenter.
David Shapiros videoanalys tyder på att den här gången kan räcka för utseendet på AGI.
Vändpunkten är passerad, och AGI dyker upp om 1.5 år. En kombination av stora pengar, öppna ramar och att förvandla LLM till kognitiva agenter kommer att fungera. En videoanalys som publicerades igår av en kollega, David Shapiro, är mycket intressant med en stereoskopisk syn på vad som händer, med hänsyn till tre inte alla uppenbara faktorer.
Faktum är att om vi kombinerar det potentiella inflytandet från de tre faktorer som David nämner på utvecklingen av AI under de kommande 1.5 åren, kan denna tid mycket väl räcka för att AGI ska dyka upp på planeten.
För att undvika tomma terminologiska tvister kommer vi omedelbart att klargöra.
- Det finns massor av defitermer av "artificiell allmän intelligens" - av vilka många är helt olika och ofta motsägelsefulla, vilket kräver iterativ (eller till och med rekursiv) förtydligande av begreppen som används i dessa definationer.
- Därför är det bättre att lämna terminologiska dispyter till filosofer och helt enkelt använda "ankakriteriet": Om AI som en intelligent agent kan se ut som en person i människors ögon, utföra vilket intellektuellt arbete som helst som människor och agera i situationer som är nya för det eftersom människor skulle agera i dess ställe, kommer vi att anse att denna AI är artificiell allmän intelligens (AGI).
- Det uttrycket "AGI kommer att dyka upp om 1.5 år” betyder att det kommer att finnas en AI som kommer att uppfylla “ankakriteriet” som nämns ovan.
David Shapiros argument att ett och ett halvt år räcker för att skapa AGI bygger på tre baser.
1) Företag tror att AI verkligen kan göra underverk. Och därför, under de kommande 18 månaderna, kommer enorma investeringar att injiceras i AI-utveckling för att radikalt sänka priset på "intelligent slutledning" för slutanvändaren (till exempel på sin smartphone) på grund av den mycket höga kostnaden för att träna stora modeller. David ger ett bra exempel från Morgan Stanley rapport: "Vi tror GPT 5 tränar för närvarande på 25K GPU:er — NVIDIA-hårdvara värd $225 miljoner eller så — och slutledningskostnaderna är sannolikt mycket lägre än några av de siffror vi har sett."
2) Ramar för att utveckla applikationer baserade på språkmodeller, t.ex. Langkedja, låter dig inte bara komma åt språkmodellen via API:t utan också:
– tillåta modellen att vara medveten om data: koppla språkmodellen till andra datakällor;
– låter dig förvandla modellen till en agent; låta den interagera med omgivningen.
3) Systemiska paradigm (t.ex. MM-REACT) har redan utvecklats som kombinerar ChatGPT med en pool av experter för att uppnå multimodalt tänkande och handling för att lösa komplexa förståelseproblem. Inom ett sådant paradigm kommer det att vara möjligt att skapa kognitiva handlingsflöden, processen att generera svar till användare genom en kombination av ChatGPT resonemang och expertåtgärder.
Om alla dessa tre faktorer: billig intellektuell slutledning, att förvandla en modell till en agent och generera kognitiva handlingsflöden, fungerar, kommer vi om 18 månader inte längre att bråka om defiav AGI eftersom det helt enkelt inte spelar någon roll längre i ljuset av den kompetens som AI förvärvat.
Och dessa kompetenser kommer att vara så mänskliga och inkluderande att det inte längre kommer att vara ett problem att hitta en defiför denna AGI.
Läs fler relaterade artiklar:
Villkor
I linje med den Riktlinjer för Trust Project, vänligen notera att informationen på den här sidan inte är avsedd att vara och inte ska tolkas som juridisk, skattemässig, investerings-, finansiell eller någon annan form av rådgivning. Det är viktigt att bara investera det du har råd att förlora och att söka oberoende finansiell rådgivning om du har några tvivel. För ytterligare information föreslår vi att du hänvisar till villkoren samt hjälp- och supportsidorna som tillhandahålls av utfärdaren eller annonsören. MetaversePost är engagerad i korrekt, opartisk rapportering, men marknadsförhållandena kan ändras utan föregående meddelande.
Om författaren
Damir är teamledare, produktchef och redaktör på Metaverse Post, som täcker ämnen som AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse och Web3-relaterade områden. Hans artiklar lockar en massiv publik på över en miljon användare varje månad. Han verkar vara en expert med 10 års erfarenhet av SEO och digital marknadsföring. Damir har nämnts i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto och andra publikationer. Han reser mellan Förenade Arabemiraten, Turkiet, Ryssland och OSS som en digital nomad. Damir tog en kandidatexamen i fysik, som han tror har gett honom de kritiska tänkande färdigheter som behövs för att bli framgångsrik i det ständigt föränderliga landskapet på internet.
fler artiklar
Damir är teamledare, produktchef och redaktör på Metaverse Post, som täcker ämnen som AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse och Web3-relaterade områden. Hans artiklar lockar en massiv publik på över en miljon användare varje månad. Han verkar vara en expert med 10 års erfarenhet av SEO och digital marknadsföring. Damir har nämnts i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto och andra publikationer. Han reser mellan Förenade Arabemiraten, Turkiet, Ryssland och OSS som en digital nomad. Damir tog en kandidatexamen i fysik, som han tror har gett honom de kritiska tänkande färdigheter som behövs för att bli framgångsrik i det ständigt föränderliga landskapet på internet.
