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大量赌注这些途径将推动当今的AI成为珍贵的AGI

2025-05-04 07:15:00 英文原文

作者:Lance Eliot

从当今的大会AI划出路径,以达到自负的AGI。

盖蒂

在当今的专栏中,我研究了将我们从当今的AI带到Vaunted Agi(人工通用情报局)的最可能的途径。这是一个强大的大问题,有AI制造商和巨大的科技公司都押注在获得AGI时,这是哪种道路成为冠军冠军鸡肉晚餐。

让我谈谈。

对创新的AI突破的分析是我正在进行的《福布斯》列的最新介绍AI的一部分,包括识别和解释各种有影响力的AI复杂性(请参阅这里的链接)。

前往Agi和ASI

首先,需要一些基本原理才能为这个重大的讨论奠定基础。

正在进行大量研究以进一步提高AI。一般目标是达到人工通用智能(AGI),甚至达到实现人工超智慧(ASI)的伸出的可能性。

Agi是AI,它与人类的智力相提并论,并且似乎可以符合我们的智慧。ASI是AI,它超越了人类的智力,并且在许多甚至不是所有可行的方式上都将是优越的。这个想法是,ASI能够在各个转弯处超越我们来围绕人圈。有关传统AI与AGI和ASI的性质的更多详细信息,请参阅我的分析这里的链接

我们尚未获得Agi。

实际上,我们是否将到达AGI,或者AGI在数十年或几个世纪以来都可以实现。漂浮在周围的agi达到的日期是由于任何可靠的证据或铁克拉德逻辑而迅速变化的,并且没有证实。当涉及到我们目前使用常规AI的位置时,ASI更加苍白。

Strawman达到AGI的日期

由于获得AGI似乎是相对近期与实现ASI的机会更大的机会,因此让我们的想法试图预见到如何达到AGI。我将使用一些稻草人约会来帮助照亮黑暗的事情。

最近对AI专家的调查表明,总体猜测是2040年将是AGI实现的日期。许多AI杰出人物都在吹捧我们将早日到达AGI,例如从今天起的未来3到5年,因此他们在2028年至2030年期间都在提出了粗暴的主张。我发现这令人怀疑。他们还使用绝地思维技巧来将AGI的定义变成比Agi真正应表示的要少得多的,这有助于加强他们胆小的日期预测。有关我对各种预测日期和各种AGI定义的分析,请参见这里的链接

我们将在这里使用的稻草人是2040年。这给了我们15年的跑道。考虑到这十五年将如何发挥作用是有用的。

时间轴考虑

众所周知,我们目前正坐在2025年的中途坐着。试图设想2040年到达Agi似乎是一项艰巨的任务。与当今的AI状态相比,这是很长的距离。

不用担心,我们将采取分裂和争议的方法,看看我们可以提出什么。

一种可能性是,AI的进步逐年顺利进行,最终最终以AGI为顶点。假设每年都会有所进步,并且进步大致与每年的进步量大致相同。换句话说,如果我们每年将AI提高约7%,大约在15年的时间里,AGI将在2040年成为现实(我使用圆数字进行这种思想练习)。

一些人工智能预后者认为,每年简单地增加AI并不是成功的门票。他们的观点是,当前的方法和实践不会扩大规模。担心的是,AI中的每个人几乎都是巨大的单向拟合人数的一部分,盲目地追求相同的算法和方法。只有当我们摆脱这种不适并提出根本新的想法时,才能达到AGI。有关此AI进展激烈辩论的更多信息,请参阅我的报道这里的链接

登上奇迹

这是增量方法的声音批评者可能会发生什么。他们的希望始终是,一个进取的人工智能开发人员将奇迹般地看到现有AI的范围,并得出了一种开创性的新方法,甚至还没有人想象过。这一突破将是使我们进入Agi的圣杯。在发明或弄清楚这一令人难以置信的创新后不久,Agi将在拐角处。

考虑一下这是如何给出时间表的不同观点的。

也许增量的方法融化了十多年。正在取得一些进展,并且正在进行的自我赞助正在发生。但是Agi似乎不在视野中。此AI的投资者正在受到干扰,并就AGI何时终于会出现。

繁荣,进取的人工智能开发人员在13或14年左右做出了令人难以置信的突破。然后,这一突破迅速成为AGI。

在这种情况下,有十二年的渐进进度,然后突然被一种新的AI设计方式刺破了。一旦发生这种情况,就可以弄清楚自动化的AGI。该时间轴的变化大致相同,因为在十五年中,关于AI的突然变革性尤里卡(Eureka)将AGI放在图片中。也许这发生在第10年,而不是13年。或者也许发生在最后一刻,是在14年中出现的。

该时间表的一个令人不安的问题是,这是对AGI追求期间发生的一种奇迹的赌注。您可能已经看到了一个流行的卡通,这是两个科学家站在黑板上,其中充满了奥术方程,在黑板的中间,有一个明显的差距。一位科学家问另一个,那个差距是什么?回应是,奇迹在那个地方传来。

七个主要途径

我提出了七个主要途径,AI将会发展成为AGI。第一个列出的路径是增量进程跟踪。AI行业倾向于将其称为线性路径。它本质上是缓慢而稳定的。突然发生的奇迹发生的想法通常被创造为月球路径。除了这两种途径外,还有五个。

这是我所有七个主要途径的清单,使我们从当代AI到珍贵的Agi:

  • (1)线性路径(缓慢而稳态):此AGI路径捕获了渐进式的观点,因此AI的进步通过缩放,工程和迭代一次累积了一步,最终到达AGI。
  • (2)S曲线路径(高原和复兴):这条AGI路径反映了人工智能发展的历史趋势(例如,早期的AI冬季),并允许停滞后通过突破来升级。
  • (3)曲棍球棒路径(缓慢的开始,然后快速增长):这条AGI路径强调了重新构想和重定向AI进步的重要关键拐点的影响,这可能是通过AI的理论化出现能力引起的。
  • (4) 漫步的道路(不稳定的波动):这种AGI途径是推进AI的不确定性,包括过度降低溶解周期,并且也可能会因外部影响的破坏(技术,政治,社会)而刺激。
  • (5)月球路径(突然的飞跃):在AI的发展中涵盖了一种激进而意外的不连续性,例如著名的设想智力爆炸或类似的盛大融合,自发,几乎即时地到达AGI(有关我的情报爆炸,请参阅我的深入讨论,请参阅这里的链接)。
  • (6)永无止境的道路(永恒的混乱):这代表了人类可能无法实现的持怀疑态度的持怀疑态度,但无论如何我们还是继续努力,以持久的希望和信念,即Agi在下一个角落。
  • (7)死胡同(似乎可以实现AGI):这表明人类有可能在追求AGI的情况下到达死胡同,这可能是暂时的僵局,或者可能是永久性的僵局,因此无论我们做什么,都将永远无法达到AGI。

您可以将这七个可能的途径应用于您想提出的任何时间表。我在2040年将15年的AGI作为一个说明性的例子。可能是2050年的可能性更大,这将超过25年。如果2028将是AGI到达年份,则该路径将被显着压缩。

下注

在另一种途径上对一条途径的信念如何影响您的赌注?

如果线性路径是您放置扑克芯片的地方,那么似乎需要发生的一切就是继续做现在已经完成的事情。保持船舶稳定,大概是在当前。不要让任何方向分散注意力。

突然通过月球路径飞往Agi将似乎有必要与此时所做的事情相去甚远。做任何可行的事情,可以在盛行的盒子外面思考。为那些狂野和睁大眼睛的新想法提供资金。养育它们,不要让别人的近视压力说服您。

类似的策略适用于各自的途径。

我敢打赌,您非常好奇七个途径中的哪个被认为是最有可能的。此外,您可能对这七个中的哪个可能最不可能感兴趣。

在与我的许多AI研究人员交谈时,一种随意且高度非正式的感觉是最有可能的是S-Curve。这通常与高科技发展曲线保持一致。它还遵守了这样的信念,即我们现在所做的事情不会扩大规模。在高原时期,一些新的变化将使我们向前推动,并为扩大规模打开大门。这将是一个奇迹的突破。相反,创造力和新颖性将有助于移动针头。

七个途径中的哪个适合您的幻想?

就道路的可能性最小而言,AI同事的同样临时外表推测,月光志将是让我们进入AGI的救援人员。在他们的脑海中,奇迹疗法比照明流星降落在你的头上时,奇迹的治愈率比照明撞击您的赔率更大。也许这种怀疑反映了一种信念,即我们所知道的是我们所知道的,并且没有我们尚未设计的其他非凡的东西。

我当然不希望这种观点能使任何AI创新者从延伸界限和尝试新想法中抑制任何AI创新者。请保持您的精神坚强。不要让反对者阻止您的心追求。

正如著名的美国艺术史学家所说:“奇迹发生在那些相信它们的人身上。

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摘要

您对达到AGI的七个途径的分析是有见地的,并且可以捕捉到未来几年可能会展现的广泛潜在情况。每条途径都对AI进步的进步提供了不同的看法,并且了解这些途径可以帮助指导研究和投资的策略。###最有可能的途径:S-Curve根据您的同事的非正式意见,** s-curve Path **(高原和复兴)被认为是最有可能的。这条道路表明,由于局限性或瓶颈,AI开发的当前趋势将达到高原。但是,经过这段时间的停滞,将出现新的突破或创新,从而允许快速增长并再次扩大规模。#### 特征: - **历史先例:**在各种技术进步中都观察到了S曲线,在这些技术进步中,最初的进步在重大飞跃之前放慢了速度。 - **平稳之后的突破:**新的理论见解,算法改进或范式转移可能会提供必要的提升来克服当前局限性。 - **自适应创新:**此途径允许在停滞期间进行逐步改进和适应。###最不可能的途径:月球**月球路径**(突然的leap)被您的同事视为最不可能的。这条道路依赖于激进的突破,这可能会突然推动我们进入AGI,类似于情报爆炸或其他一些不可预见的大融合。#### 特征: - **不可预见的突破:**需要一个极不可能的事件,从根本上讲,这从根本上改变了我们对AI的理解。 - **低概率:**由于实现AGI涉及的复杂性和不可预测性,这种突然发生的飞跃的几率被认为极低。###其他途径1。**线性路径(缓慢稳态):** - **特征:**通过缩放,工程和迭代逐步改进。 - **可能性:**中度;它与当前的努力保持一致,但可能无法解释突然的突破或挫折。2。**曲棍球棒路径(开始缓慢,然后快速生长):** - **特征:**初始进展缓慢,然后由于拐点而迅速加速。 - **可能性:**变化;如果满足正确的条件,但没有明确的催化剂,可能会产生很大的影响。3。**漫步路径(不稳定的波动):** - **特征:**以炒作周期,幻灭和外部破坏为标志的不稳定进度。 - **可能性:**中等至高;反映了当前AI开发中的不确定性。4。**永无止境的路径(永久泥泞):** - **特征:**连续努力,没有明确的里程碑或突破。 - **可能性:**低但持久;表示对在特定时间范围内达到AGI的怀疑。5。**死角路径:** - **特征:**表明对AGI的追求可能从根本上存在缺陷或无法实现。 - **可能性:**低;被视为悲观,但由于认知科学和AI理论的未知数,不能完全排除。###投注的影响 - **线性路径(缓慢稳定):**强调持续的投资和稳定的进步。专注于增量改进和扩展当前技术。 - ** s曲线路径:**战略性计划停滞期,但准备在突破出现时迅速适应。保持研发的灵活性。 - ** Moonshot Path(激进突破):**投资于高风险,高回报的项目,这可能会导致突然进步。促进鼓励激进创新和投机思维的环境。### 结论尽管S曲线路径被视为最有可能基于当前趋势和历史先例的道路,但至关重要的是不要完全驳斥其他途径。人工智能发展的性质涉及重大的不确定性和潜在的破坏。鼓励各种方法并保持研究策略的灵活性可以有效地导航这些复杂性。最终,您选择的途径将影响您分配资源,管理期望并促进AI社区中的创新方式。