Enciclopedia dorada | ¿Puede la inteligencia artificial general realmente pensar como los humanos?

Autor: Jules Winnfield, cointelegraph; Compilación: Wuzhu, Bittain Vision

1. ¿Qué es AGI?

Cuando los límites entre humanos y máquinas se vuelven borrosas, vemos inteligencia artificial universal (AGI).A diferencia de la inteligencia artificial (ANI) de mente estrecha (que utiliza inteligencia artificial para resolver un solo problema), AGI se refiere a la inteligencia artificial que puede comprender, aprender y aplicar conocimiento de manera que no sean indistinguibles de la cognición humana.

AGI todavía está en la etapa teórica, pero la posibilidad de que la inteligencia artificial sea capaz de reemplazar el aporte y el juicio humanos de una manera completa atrae naturalmente una atención generalizada, con investigadores, tecnólogos y académicos que trabajan para convertir el concepto de AGI en realidad.

Actualmente, otro estudio convencional busca explorar la viabilidad y el impacto de AGI y ANI en un mundo cada vez más afectado por la inteligencia artificial.

De hecho, mientras ANI ha transformado todos los ámbitos de la vida, el potencial de AGI es mucho más que eso.Imagine un mundo en el que una máquina no solo ayuda a los humanos a completar las tareas, sino que también comprende activamente a los impulsores detrás de una tarea específica, predice resultados y crea independientemente soluciones innovadoras para lograr los mejores resultados.Este cambio de paradigma podría revolucionar la atención médica, la educación, el transporte y las innumerables otras áreas.

2. ¿Por qué Agi es tan poderoso?

A diferencia de ANI, AGI no se limita a realizar tareas preprogramadas o respuestas predefinidas dentro de un dominio limitado.En cambio, tiene el potencial de generar y aplicar conocimiento en una variedad de contextos.

Imagina un auto autónomo de AGI-POLED.No solo puede recoger a los pasajeros de la estación de tren, sino que también puede personalizar su viaje y finalmente llegar a su destino personalizando sugerencias como detenerse en la estación de tren, elegir una ruta turística o navegar por carreteras extrañas.Y, debido a que AGI es una máquina, no se siente cansado y es capaz de aprender y mejorar continuamente a un ritmo exponencial.

Vitalik Buterin dio la siguiente definición de AGI, y enfatizó el gran potencial de AGI:

Este ejemplo destaca algunas características interesantes de AGI, que incluyen:

Capacidad de aprendizaje:AGI puede aprender de la experiencia y mejorar continuamente su rendimiento con el tiempo sin la necesidad de una capacitación adicional en conjuntos de datos por parte de programadores humanos.Este aprendizaje no se limita a tareas específicas, pero cubre una amplia gama de actividades.
Capacidad de resolución de problemas:AGI puede usar un razonamiento lógico para resolver problemas complejos como los humanos.Esto incluye considerar variables no tradicionales, como el impacto emocional, que puede revelar un resultado potencial más amplio.
Adaptabilidad:AGI se adapta a nuevas situaciones y entornos sin programación explícita, lo que significa que puede prosperar en entornos dinámicos e impredecibles.
Comprensión y explicación:AGI puede comprender el lenguaje natural, los conceptos abstractos y los matices emocionales, permitiendo interacciones complejas humanas computas.

3. Pursuit de AGI: ¿Dónde estará en abril de 2025?

AGI es actualmente una versión de ciencia ficción de AI.Sin embargo, mientras AGI todavía está en su etapa teórica, su enorme potencial lo convierte en una versión de ciencia ficción de la inteligencia artificial.

Si bien los modelos existentes como ChatGPT están constantemente evolucionando y mejorando, el viaje para convertir a AGI en realidad aún requiere superar desafíos técnicos significativos como:

Definición de la pila de tecnología:La naturaleza puramente hipotética de la inteligencia artificial general (AGI) hace que sea difícil (o incluso imposible) determinar la naturaleza exacta de la pila de tecnología requerida para la implementación real.
Red neuronal:Los avances en el aprendizaje profundo han impulsado este campo, pero AGI también requiere redes neuronales especializadas para simular estructuras cerebrales humanas para procesar información e introducir emociones y matices.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL):El campo NLP debe hacer un progreso significativo para permitir que las máquinas comprendan y generen mejor el lenguaje humano e incorporen matices, emociones y complejidad.Esto incluye un análisis más complejo de la gramática del lenguaje, la semántica y el contexto, que todavía está evolucionando en los modelos tradicionales de aprendizaje automático que aprovechan la PNL.
Aprendizaje de refuerzo:El uso de mecanismos basados en recompensas para entrenar máquinas para la toma de decisiones permitirá a AGI aprender el mejor comportamiento a través de pruebas y errores.

A pesar del progreso, crear AGI que realmente puedan pensar como humanos sigue siendo un objetivo difícil.

4. ¿Puede Agi pensar como humanos?

Si la inteligencia artificial general puede pensar, como los humanos, es una mirada profunda al núcleo de la cognición humana.El pensamiento humano se caracteriza por la conciencia, la profundidad emocional, la creatividad y la subjetividad.Si bien la inteligencia artificial general puede simular ciertos aspectos del pensamiento humano, copiar el alcance completo de la cognición humana es un desafío desalentador.

Varias dimensiones de la cognición humana son particularmente difíciles de imitar:

Conciencia y autocognición:Uno de los rasgos distintivos del pensamiento humano es la conciencia, es decir, la percepción de uno mismo y sus alrededores. No importa cuán compleja la inteligencia artificial general (AGI) carece de la capacidad introspectiva de los seres humanos.AGI opera en un conjunto de algoritmos subyacentes y patrones de aprendizaje complejos, que carecen de subjetividad o emoción real.
Inteligencia emocional:Los humanos experimentan una variedad de emociones que afectan sus decisiones, comportamientos e interacciones.Si bien AGI puede reconocer y responder a estas emociones a través del entrenamiento, la falta de una verdadera experiencia emocional significa que no puede replicar completamente estas emociones.La inteligencia emocional humana implica empatía, compasión y consideraciones morales, y estos elementos son difíciles de codificar según las máquinas.
Creatividad e innovación:La creatividad implica la generación de nuevas ideas y soluciones, a menudo logradas a través de saltos intuitivos y pensamiento imaginativo.AGI puede imitar la creatividad combinando el conocimiento existente de nuevas maneras, pero carece de la motivación inherente y la visión subjetiva que impulsa la innovación humana.La verdadera creatividad proviene de experiencias emocionales, reflexiones personales y contextos culturales que AGI no puede replicar realmente.

5. Las principales ventajas de AGI

La piedra de toque de la inteligencia artificial general radica en si puede replicar completamente la experiencia humana.Una vez realizado, sus beneficios potenciales serán extremadamente grandes y beneficiarán todos los ámbitos de la vida y afectarán todos los aspectos de la vida diaria.

A pesar de las limitaciones de la IA general, se ve cada vez más como una fuerza positiva en todos los ámbitos de la vida, que incluyen:

Cuidado de la salud:AGI puede usar datos de capacitación básica masiva para ayudar a diagnosticar enfermedades, formular planes de tratamiento personalizados y predecir resultados de salud personalizados.
educar:AGI puede proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas, tutoría y apoyo de investigación académica.AGI puede adaptarse al estilo de aprendizaje personal y al progreso del aprendizaje, mejorando así los resultados educativos.
ciencias económicas:AGI puede optimizar los modelos financieros, predecir las tendencias del mercado y aumentar la productividad.Puede analizar datos económicos, predecir las tendencias del mercado y guiar las decisiones de inversión.
Ciencia ambiental:AGI puede analizar los datos climáticos, simular los impactos ecológicos y proponer soluciones sostenibles.

Además, el potencial de AGI se extiende a áreas como transporte, comunicaciones y entretenimiento, proporcionando nuevas fronteras para la innovación.

VI.Consideraciones éticas y sociales

El aumento de AGI ha causado importantes problemas éticos y sociales.

Aunque AGI es poderoso, su uso seguro aún debe considerarse cuidadosamente, lo que ha llevado al establecimiento de algunas asociaciones sin fines de lucro, como la asociación AGI que se muestra en la figura a continuación.

Fundamentalmente, es crucial resolver los siguientes problemas:

Seguridad:Asegúrese de que la inteligencia artificial universal (AGI) funcione dentro de un rango de parámetros seguro y controlable para evitar consecuencias no deseadas. Esto incluye realizar pruebas rigurosas e introducir marcos regulatorios para supervisar el despliegue de AGI.
privacidad:Proteger los datos personales del abuso por parte de los sistemas AGI.Dado que AGI puede manejar cantidades masivas de datos, es crucial proteger la privacidad.
Prejuicio y justicia:Prevenir prácticas discriminatorias y garantizar un acceso justo a los beneficios AGI.Los desarrolladores deben asegurarse de que no haya sesgo en el sistema AGI que pueda conducir a un tratamiento injusto.
Empleo:Responda al impacto de AGI en la pérdida de empleo y la dinámica laboral.Como AGI automatiza las tareas, es necesario considerar su impacto en el empleo y brindar apoyo a los trabajadores afectados.

La integración AGI en la sociedad requiere un enfoque de gobernanza reflexivo que garantice que sirva al interés público y respeta los valores sociales.

7. ¿Puede Blockchain Power AGI?

La inteligencia artificial general (AGI) puede crear computadoras tan inteligentes como los humanos, revolucionando áreas como el comercio de criptomonedas o el análisis de mercado.Pero AGI necesita confianza y equidad para beneficiar a todos.La tecnología detrás de Bitcoin y Ethereum, Blockchain, proporciona una forma segura y transparente de lograr esto.

Así es como blockchain puede aprovechar las soluciones de inspiración criptográfica para mejorar el rendimiento de AGI:

Registros de entrenamiento claros:Blockchain funciona de manera similar a los registros de transacciones abiertas de Bitcoin, registrando cada pieza de datos utilizados para capacitar a la inteligencia artificial general (AGI) (por ejemplo, modo de comercio de criptomonedas).Esto ayuda a garantizar que el sistema sea justo y justo, sin ningún sesgo oculto.
Decisiones compartidas:Similar a los contratos inteligentes de Ethereum, Blockchain permitirá a los desarrolladores, comerciantes y usuarios votar sobre las reglas AGI, asegurando que ninguna empresa pueda controlarlo.
Compartir datos seguros:Al igual que las billeteras criptográficas protegen los fondos, las cadenas de bloques pueden proteger los datos confidenciales de los intercambios de criptomonedas, permitiendo el intercambio seguro de capacitación AGI y evitar violaciones de datos.
Recompensa justa:Los desarrolladores que construyen AGI imparciales (como predictores de transacciones precisos) pueden ganar tokens digitales, al igual que las recompensas de minería de criptomonedas, lo que fomenta el trabajo ético.

Sin embargo, los desafíos persistentes, como las velocidades lentas de blockchain, la latencia en las transacciones criptográficas y la capacidad de almacenamiento limitada pueden dificultar que la inteligencia artificial de uso general (AGI) procese datos rápidamente o procese grandes conjuntos de datos.

Para permitir que Blockchain se prepare para la inteligencia artificial general (AGI), los investigadores ya están explorando:

Almacenamiento fuera de la cadena:Los sistemas descentralizados como el sistema de archivos interestelar (IPFS) se utilizan para almacenar archivos grandes fuera de la cadena, mientras que las cadenas de bloques solo contienen hashes verificables, reduciendo la congestión.
Fragmentar y humedecer:Similar a la actualización de escalabilidad de Ethereum, los fragmentos dividen los datos en múltiples nodos, lo que permite que la inteligencia artificial de uso general (AGI) procese más información sin ralentizar la red.Además, se desarrolla una forma de fragmento de alto nivel para Ethereum, DankSharding combina el muestreo de disponibilidad de datos y de datos, que puede escalar eficientemente el acceso de datos, lo que lo hace ideal para aplicaciones de inteligencia artificial (AGI) de uso general en tiempo real.
Recorte de datos:Los modelos avanzados de cadena de bloques como la Red de Computación de Inteligencia Artificial Decentralizada basada en Blockchain (DAIBCN) podan datos antiguos o no relacionados, mantenga el sistema a simpatizante y optimizado para tareas de alta demanda como la inteligencia artificial general (AGI).DAIBCN también admite la informática segura de inteligencia artificial distribuida (AI), integrando perfectamente la confianza de blockchain con el rendimiento de inteligencia artificial (IA).

8. El futuro de AGI

La inteligencia artificial general representa el pináculo del desarrollo de la inteligencia artificial y se espera que logren capacidades comparables a la inteligencia humana.

Si bien la inteligencia artificial general (AGI) puede simular ciertos aspectos del pensamiento humano, lograr una cognición verdaderamente humana sigue siendo un objetivo distante.La conciencia, la profundidad emocional y la creatividad son atributos inherentes a la experiencia humana y plantean un gran desafío para la inteligencia artificial general.

Sin embargo, la búsqueda de la inteligencia artificial general continúa impulsando la innovación y remodelando nuestra comprensión de la inteligencia.A medida que avanzamos a esta frontera, se deben tener en cuenta consideraciones éticas e implicaciones sociales para aprovechar de manera responsable el potencial de la IA universal.

La investigación continua, la identificación de oportunidades prácticas y los requisitos técnicos, y la realización de diálogos en toda la sociedad son pasos clave para abordar los desafíos y oportunidades presentadas por la inteligencia artificial general.

El futuro de la IA universal es prometedor, pero requiere un enfoque equilibrado para garantizar que su integración final en la sociedad pueda mejorar el bienestar humano y respetar los estándares éticos.