Google DeepMind стверджує, що розробив універсальний ШI, здатний грати у відеоігри, спілкуватися в чаті, складати блоки за допомогою робота-маніпулятора і багато іншого-експерти кажуть, що це питання часу, коли ШI наздожене нас.
Підпишись на наш Viber: новини, гумор та розваги!
ПідписатисяВідповідний пост розмістили на порталі «Daily Star»
Ми могли б бути на один крок ближче до ШI людського рівня або "штучного загального інтелекту" після значного прогресу команди Google DeepMind AI.
Нова система Gato від DeepMind - одна з перших багатозадачних систем штучного інтелекту в своєму роді.
Це означає, що він може виконувати безліч різних завдань, використовуючи одну і ту ж мережу, в тому числі грати в відеоігри Atari, складати блоки за допомогою маніпулятора, спілкуватися з людьми, натискати кнопки і багато іншого.
Тепер Директор з досліджень DeepMind Нандо де Фрейтас сказав, що все, що потрібно, це «масштаб», щоб підняти Гато на наступний рівень інтелекту і стати не відмінним від людини.
Хоча більшість систем ШI дуже складні в певних завданнях, таких як розпізнавання обличчя або навіть навігація по дорогах (як у випадку з автомобілями Tesla Ілона Маска), їм не вистачає «загального» інтелекту, який робить людей такими розумними.
Наприклад, ми, люди, можемо використовувати наші знання про минулі ситуації і наші інстинкти, щоб ефективно реагувати на абсолютно нові сценарії.
Наприклад, дитина може один раз побачити собаку, а потім розпізнати всіх інших собак як собак, навіть якщо вони виглядають по-іншому.
З іншого боку, ШI "машинного зору" повинен бути навчений з використанням сотень тисяч зображень собак, щоб розпізнавати, що таке собака.
Здатність "узагальнювати" таким чином, є ключовим будівельним блоком для справжнього штучного інтелекту, який може пройти тест Тьюринга, згідно з яким людина не може відрізнити ШІ від іншої людини.
Проект DeepMind Gato - це спроба наблизити нас на один крок до цього, але не всі в цьому переконані.
Відповідаючи на заяви про те, що Gato не допоможе нам досягти загального штучного інтелекту (AGI), де Фрейтас сказав: "Моя думка: зараз вся справа в масштабі! Гра закінчена! Мова йде про те, щоб зробити ці моделі більше, безпечніше, обчислювально ефективніше, швидше при вибірці, інтелектуальна пам'ять, більше модальностей, інноваційні дані, онлайн/офлайн. Вирішення цих проблем масштабування - це те, що забезпечить AGI".