Az Neumann Társaság blogja a legfejlettebb infokom technológiákról

Jelenből a Jövőbe

Jelenből a Jövőbe

Az általános mesterséges intelligencia nagy kihívásai

2022. április 04. - ferenck

„Mindig azt gondoltam, hogy az általános mesterséges intelligencia, tehát egy átlagemberhez hasonlóan bármely mentális feladat kivitelezését megtanulni képes rendszer fejlesztése korunk egyik legnagyobb kihívása” – nyilatkozta Andrew Ng, világhírű MI-kutató, aki tizenhét éve egyébként már szervezett emberi szintű mesterséges intelligenciát építő workshopot.

Az általános MI (artificial general intelligence, AGI) akkor is ellentmondásos téma volt, és ma is az. A címkézetlen adatokból tanuló, önfelügyelő tanulás utóbbi időbeli gyors fejlődése viszont az emberi agy tanulását imitálni próbáló algoritmusokon dolgozó mélytanulás-szakértőkre emlékezteti Ng-t.

mi_ng.jpg

Az AGI felbecsülhetetlen értéket jelenthet, ugyanakkor erősen technikai témaként, kívülállók, sőt, szakértők számára is nehéz felmérni, hogy melyik megközelítés megvalósítható, melyikkel érdemes foglalkozni.

Az AGI potenciáljának és technikai komplexitásának kombinációja több vállalkozót cégalapításra ösztönzött. Abból indultak ki, hogy startupjuk már akkor nagyon értékes lehet, ha csak egy százalékban lesznek sikeresek. Kb. tíz éve részben a cégüket reklámozó vállalkozók, és részben az IT-ipar óriásai által generált óriási hype alakult ki az AGI körül.

Ma még nincs AGI, és nem tudni, mikor lesz. A hype mértéke viszont több szakértőt elbizonytalanított, és nem hajlandók beszélni a mikorról, mert tanultak más területek túlzott optimizmus és megvalósulatlan ígéretek miatti negatív példáiból.

Néhány éve nincs már akkora hype az AGI körül, Ng örül ennek, mert így jobb a munkakörnyezet, kisebbek az elvárások. Szerinte a tanulóalgoritmusok bizonyos kombinációi vezethetnek el az általános mesterséges intelligenciához, csakhogy ezeket a kombinációkat és algoritmusokat fel kell még találni.

A szakemberben felmerült már az a kérdés is, hogy egyes meglévő felügyelet nélküli tanulóalgoritmusok felfelé történő skálázásával az ideghálók komplexebb mintázatokat tanulnának meg. Az öntanító és az önfelügyelő tanulás pont ebbe az irányba mutat. De talán egyes kódoló algoritmusokkal is eljuthatunk eddig.

Ng egy többszáz, többezer óra videóból gazdag reprezentációkat megtanuló alapmodellt szintén elképzelhetőnek tart.

A bejegyzés trackback címe:

https://jelenbolajovobe.blog.hu/api/trackback/id/tr5917787122
süti beállítások módosítása