Исследование: скептицизм ученых по поводу создания AGI вырос

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Новое исследование показывает, что исследователи искусственного интеллекта в значительной степени сомневаются, что существующие подходы к искусственному интеллекту приведут к созданию AGI, даже несмотря на то, что эта технология продолжает развиваться.

Согласно исследованию AAAI о будущем исследований AI, более трех четвертей исследователей считают, что масштабирование существующих систем AI вряд ли приведет к созданию AGI. Исследование показало, что 76% респондентов оценили эту возможность как «маловероятную» или «крайне маловероятную».

Исследование подчеркивает прочный консенсус относительно роли символического интеллекта - более 60% исследователей считают, что любая система, приближающаяся к человеческому мышлению, должна быть как минимум на 50% символической. Однако в этой области до сих пор отсутствуют формальные определения и согласованные критерии тестирования для AGI.

Несмотря на эти сомнения, исследователи решительно выступают за продолжение разработки. 70% выступают против приостановки исследований до тех пор, пока не будут внедрены механизмы безопасности, хотя 82% считают, что потенциальные системы AGI, разработанные частными компаниями, должны контролироваться государством.

Ученые видят значительный потенциал в специализированных системах AI. Они указывают на Alphafold от Google DeepMind как на пример того, как AI может ускорить науку в качестве экспертной системы в определенной области, что представляет собой одно из существенных преимуществ достижения AGI.

Несмотря на недавние достижения в области алгоритмов тестирования для моделей рассуждений, исследователи исследования выявили фундаментальные недостатки в современных архитектурах AI. Системы испытывают трудности с долгосрочным планированием, не могут непрерывно учиться и лишены структурированной, эпизодической функции памяти, которой обладают люди.

Исследователи также указывают на значительные пробелы в причинно-следственной связи и взаимодействии с реальным миром. Хотя обработка речи и изображений достигла впечатляющих успехов, системам по-прежнему не хватает более глубокого понимания физической реальности.

Результаты получены от «Президентской группы AAAI 2025 по будущему исследований AI», возглавляемой президентом AAAI Франческой Росси. Исследование объединило 24 опытных исследователя AI в период с лета 2024 года по весну 2025 года, изучая 17 различных тем исследований AI, включая научные открытия и AGI. Дополнительный опрос 475 участников, в основном из академических кругов (67%) и Северной Америки (53%), дал дополнительную перспективу направления развития области.

Источник

Источник: https://habr.com/ru/companies/bothub/news/891068/


Интересные статьи

Интересные статьи

После очередного обновления коробочного портала Битрикс 24 в марте 2023г, в бизнес процессах, перестала работать модификация типов при присвоении значения строковым переменным.Например, при присвоении...
При загрузке данных в Highload-блоки возможна ситуация, когда объем загружаемых данных очень велик.Тем не менее, самый распространенный путь для добавления данных - их перебор в цикле, и последующее д...
Сегодня Вы узнаете, как онлайн, с смс и регистрацией задеплоить своё приложение в kubernetes. Поехали! Го Рейтинг 0 Просмотры 244 Добавить в закладки 6
Как ускорить 1С БИТРИКС и снизить кол-во запросов к БД используя ядро D7.Пример выборки элементов IBlock с пользовательскими свойствами в один запрос.
В первой части доклада мы в общих чертах рассказали, как измеряем качество документации и эффективность ее разработки. Теперь погрузимся в детали подсчета метрик. Рассказывает Юрий Никулин, ру...