5 базовых уровней общего искусственного интеллекта (AGI)

Краткое содержание

• Google DeepMind представляет новую измеримую основу для классификации общего искусственного интеллекта (AGI).
• Бинарный подход (AGI против не-AGI) отвергается и принимается шкала из пяти уровней: «Новый», «Компетентный», «Эксперт», «Виртуоз» и «Сверхчеловек».
• Оценка фокусируется исключительно на возможностях (то, что может делать модель), а не на ее внутренней работе.
• Помимо уровней производительности, структура учитывает уровни автономии, определяющие степень необходимого вмешательства человека.
• Цель — создать общий научный язык для безопасной разработки и измерения будущих систем искусственного интеллекта.

Что представляет собой новая система оценки AGI от Google DeepMind?

ИЛИ Гугл ДипМайнд представляет пятиуровневую структуру для оценки общего искусственного интеллекта (AGI). Система оценивает модели на основе их производительности и автономности при решении широкого круга когнитивных задач, заменяя философские вопросы строгими, измеримыми критериями эффективности в сравнении с человеческими способностями.

Дебаты вокруг общего искусственного интеллекта десятилетиями сопровождались расплывчатыми определениями. Исследователи традиционно расходятся во мнениях относительно того, когда машина достигает уровня человеческого восприятия. Тест Тьюринга больше не считается неадекватным для современных, очень сложных моделей большого языка (LLM). Исследовательская группа Google DeepMind пытается устранить этот пробел, публикуя всеобъемлющую структуру, которая очень напоминает уровни автономии в автомобильной промышленности (Уровни автономного вождения).

Основной принцип новых рамок – отказ от принципа «все или ничего». Интеллект — это не переключатель, который просто включается. Это спектр способностей, который развивается постепенно. Сосредоточив внимание на производительности и общности, Google предлагает методологию, которая позволяет инженерам, политикам и широкой общественности точно понять, где мы находимся на карте развития ОИИ.

5 уровней ОИИ: от возникновения до превосходства

Структура DeepMind классифицирует Искусственный интеллект на пяти дискретных уровнях, сравнивая производительность системы с соответствующими показателями человеческих навыков.

Уровень 1: Развивающийся (Новый AGI)

Это этап, на котором мы находимся сегодня. Такие системы, как Близнецы ChatGPT от Google или OpenAI попадает в эту категорию. Они могут выполнять широкий спектр задач, но зачастую их производительность равна или немного уступает неквалифицированному человеку. Они обладают общностью, но лишены абсолютной специализации.

Уровень 2: Компетентный (Компетентный AGI)

На этом уровне ИИ достигает 50-го процентиля квалифицированных взрослых. Это означает, что система может заменить или дополнить специалистов среднего звена в различных отраслях, последовательно выполняя сложные задачи без постоянного контроля над исправлением элементарных ошибок.

Уровень 3: Эксперт (Специализированный AGI)

Здесь масштаб существенно мешает. Уровень 3 предназначен для систем, которые работают лучше, чем 90% квалифицированных специалистов (входящие в верхние 10%). ИИ этого уровня будет выполнять функции ведущего инженера-программиста, аналитика данных или финансового консультанта, предлагая первоклассные решения.

Уровень 4: Виртуоз (Виртуозный AGI)

Это системы, которые входят в 1% лучших человеческих возможностей. На данном этапе ИИ не просто выполняет приказы, он проектирует, изобретает и решает очень сложные проблемы с творческим подходом, которым обладают немногие люди на планете.

Уровень 5: Сверхчеловек (AGI Superhuman)

Абсолютный предел. Системы, которые превосходят 100% людей во всех когнитивных задачах. Сверхчеловеческий искусственный интеллект не ограничен современными человеческими знаниями, но может открывать новые области науки, решать неразрешимые математические теоремы и создавать инновации, превосходящие человеческое воображение.

Возможности против процессов: правило измерения

Один из наиболее важных моментов ее публикации ДипМайнд Это четкое различие между процессом и возможностями. Рамка не учитывается как модель достигает результата (то есть если думает «по-человечески»), но Что успевает производить.

Оценка требует, чтобы системы были протестированы в реальных условиях и задачах, которые требуют нескольких шагов, адаптивности и взаимодействия с физическим или цифровым миром. В то же время DeepMind вводит концепцию «автономии». Модель может обладать способностями 3-го уровня (Эксперт), но если она требует постоянных подсказок со стороны пользователя, ее реальная полезность снижается. Уровни автономии варьируются от систем, действующих исключительно как инструменты в руках людей (Уровень 1), до систем, действующих как полностью независимые агенты (Агенты), способные ставить свои собственные подцели для выполнения миссии (Уровень 5).

Эта комбинация (Уровень способностей + Уровень автономии) составляет основу нового способа измерения. Исследователи подчеркивают, что переход на AGI создает значительные риски для безопасности. По мере увеличения автономности выравнивание становится более трудным.

С разрешения Techgear

Подход Google DeepMind — это столь необходимое взросление отрасли. Мы оставляем позади расплывчатые разговоры о «машинном сознании» и переходим к строгому, измеримому проектированию. Для европейского и греческого рынка эта основа является чрезвычайно полезным инструментом, особенно с учетом полной реализации Закона об искусственном интеллекте. Местные компании и стартапы, использующие модели LLM, теперь могут классифицировать свои услуги на основе определенных уровней автономии и производительности. Точное знание того, что может делать ИИ, насколько хорошо он это делает и насколько он независим, — единственный безопасный путь к коммерческой и этической интеграции этих технологий в нашу повседневную жизнь.