የመጀመሪያው ሰው ሰራሽ ጄኔራል ኢንተለጀንስ ህብረተሰቡን እንዴት እንደሚለውጠው፡ የሰው ሰራሽ እውቀት የወደፊት P2

ፒራሚዶችን ገንብተናል። የኤሌክትሪክ ኃይል መጠቀምን ተምረናል. አጽናፈ ዓለማችን እንዴት ከቢግ ባንግ በኋላ እንደተቋቋመ እንረዳለን (በአብዛኛው)። እና በእርግጥ ፣ የክሊች ምሳሌ ፣ አንድን ሰው በጨረቃ ላይ አድርገናል። ሆኖም፣ እነዚህ ሁሉ ስኬቶች ቢኖሩም፣ የሰው አንጎል ከዘመናዊ ሳይንስ ግንዛቤ በጣም ርቆ የሚቆይ ሲሆን በነባሪነት፣ በሚታወቀው አጽናፈ ሰማይ ውስጥ በጣም የተወሳሰበ ነገር ነው - ወይም ቢያንስ ስለ እሱ ያለን ግንዛቤ።

ይህን እውነታ ስንመለከት፣ እስካሁን ድረስ ከሰዎች ጋር እኩል የሆነ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ (AI) አለመገንባታችን ሙሉ በሙሉ አስደንጋጭ ሊሆን አይገባም። እንደ ዳታ (ስታር ትሬክ)፣ ራቻኤል (ብሌድ ሯጭ) እና ዴቪድ (ፕሮሜቲየስ) ወይም እንደ ሳማንታ (እሷ) እና ታአርኤስ (ኢንተርስቴላር) ያሉ ሰብአዊ ያልሆኑ AI እነዚህ ሁሉ በ AI ልማት ውስጥ የሚቀጥለው ታላቅ ምዕራፍ ምሳሌዎች ናቸው። ሰው ሰራሽ አጠቃላይ የማሰብ ችሎታ (ኤጂአይ) አንዳንድ ጊዜ እንደ HLMI ወይም Human Level Machine Intelligence ተብሎም ይጠራል). 

በሌላ አነጋገር የ AI ተመራማሪዎች እየተጋፈጡ ያሉት ፈተና፡- የራሳችንን አእምሯችን እንዴት እንደሚሰራ ሙሉ ግንዛቤ ሳይኖረን ከራሳችን ጋር የሚወዳደር ሰው ሰራሽ አእምሮ እንዴት መገንባት እንችላለን?

ይህን ጥያቄ፣ ሰዎች ወደፊት ከኤጂአይኤዎች ጋር እንዴት እንደሚደራረቡ እና በመጨረሻም፣ የመጀመሪያው AGI ለአለም በታወጀ ማግስት ህብረተሰቡ እንዴት እንደሚለወጥ እንመረምራለን። 

ሰው ሰራሽ አጠቃላይ የማሰብ ችሎታ ምንድነው?

በቼዝ፣ ጄኦፓርዲ እና ጎ ውስጥ ከፍተኛ ደረጃ ያላቸውን ተጫዋቾች ማሸነፍ የሚችል AI ንድፍ፣ ቀላል (ጥልቅ ሰማያዊ, Watson, እና አልፋጎ በቅደም ተከተል)። ለማንኛውም ጥያቄ ምላሾችን የሚያቀርብልዎትን AI ይንደፉ፣ ሊገዙዋቸው የሚፈልጓቸውን እቃዎች ይጠቁሙ ወይም የራይድሼር ታክሲዎችን ማስተዳደር—ሙሉ ባለብዙ ቢሊዮን ዶላር ኩባንያዎች በዙሪያቸው ተገንብተዋል (Google፣ Amazon፣ Uber)። ከአንዱ የሀገሪቱ ክፍል ወደ ሌላው የሚነዳህ AI እንኳን... በደንብ እየሰራንበት ነው።

ነገር ግን AI የሕጻናት መጽሐፍን እንዲያነብና ለማስተማር የሚፈልገውን ይዘት፣ ትርጉሙን ወይም ሥነ ምግባሩን እንዲረዳ ጠይቅ፣ ወይም AI የድመት እና የሜዳ አህያ ምስል ልዩነት እንዲያውቅ ጠይቅ እና መጨረሻ ላይ ከጥቂቶች በላይ መንስኤ ይሆናል። አጭር ወረዳዎች. 

ተፈጥሮ በሚሊዮን የሚቆጠሩ አመታትን አሳልፋለች በማቀናበር፣ በመረዳት፣ በመማር እና ከዚያም በአዳዲስ ሁኔታዎች ላይ እና በአዳዲስ አከባቢዎች ውስጥ የላቀ የኮምፒዩተር መሳሪያ (አንጎል)። ያንን ከተነደፉት ነጠላ ተግባራት ጋር የተጣጣሙ የኮምፒዩተር መሳሪያዎችን በመፍጠር ላይ ያተኮረ የኮምፒዩተር ሳይንስ ካለፈው ግማሽ ምዕተ-አመት ጋር ያወዳድሩ። 

በሌላ አነጋገር የሰው-ኮምፒዩተር አጠቃላይ ባለሙያ ነው, ሰው ሰራሽ ኮምፒዩተር ግን ልዩ ባለሙያተኛ ነው.

AGI የመፍጠር አላማ በቀጥታ ፕሮግራም ከማውጣት ይልቅ በተሞክሮ እንደ ሰው ማሰብ እና መማር የሚችል AI መፍጠር ነው።

በገሃዱ ዓለም፣ ይህ ማለት የወደፊቱ AGI እንዴት ማንበብ፣ መጻፍ እና ቀልድ መናገር ወይም መራመድ፣ መሮጥ እና ብስክሌት መንዳት እንዳለበት ይማራል፣ በአለም ላይ ባለው የራሱ ልምድ (ማንኛውንም አካል ወይም በመጠቀም) የስሜት ህዋሳት/መሳሪያዎች እንሰጠዋለን) እና በእራሱ መስተጋብር ሌሎች AI እና ሌሎች ሰዎች።

ሰው ሰራሽ አጠቃላይ የማሰብ ችሎታን ለመገንባት ምን እንደሚያስፈልግ

በቴክኒክ አስቸጋሪ ቢሆንም፣ AGI መፍጠር መቻል አለበት። እንደ እውነቱ ከሆነ፣ በፊዚክስ ህግጋት ውስጥ በጥልቅ የተያዘ ንብረት አለ—የሂሳብ አለምአቀፋዊነት—በመሰረቱ አካላዊ ነገር ማድረግ የሚችለውን ሁሉ ይናገራል፣ በቂ ሃይለኛ፣ አጠቃላይ አላማ ያለው ኮምፒውተር በመርህ ደረጃ መቅዳት/መምሰል መቻል አለበት።

እና አሁንም, አስቸጋሪ ነው.

ደስ የሚለው ነገር፣ በጉዳዩ ላይ ብዙ ብልህ የሆኑ የኤአይአይ ተመራማሪዎች አሉ (ብዙ የድርጅት፣ የመንግስት እና ወታደራዊ የገንዘብ ድጎማ ሳይጨምር) እና እስካሁን ድረስ መፍትሄ ለማምጣት አስፈላጊ ናቸው ብለው የሚሰማቸውን ሶስት ዋና ዋና ንጥረ ነገሮችን ለይተው አውቀዋል። AGI ወደ ዓለማችን።

ትልቅ ውሂብ. በጣም የተለመደው የ AI ልማት አቀራረብ ጥልቅ ትምህርት የሚባል ቴክኒክን ያካትታል - ልዩ የሆነ የማሽን መማሪያ ስርዓት ብዙ መጠን ያላቸውን መረጃዎች በማባዛት የሚሰራ ፣የተመሰሉት የነርቭ ሴሎች አውታረመረብ (በሰው አእምሮ ውስጥ የተቀረፀ) መረጃን መሰባበር እና ከዚያም የራሱን ግንዛቤዎች ለማቀድ ግኝቶቹን ይጠቀሙ። ስለ ጥልቅ ትምህርት ለበለጠ መረጃ፣ ይህን አንብብ.

ለምሳሌ, 2017 ውስጥጎግል በጥልቅ ትምህርት ስርአቱ ድመትን እንዴት መለየት ብቻ ሳይሆን የተለያዩ የድመት ዝርያዎችን ለመለየት የተጠቀመባቸውን በሺዎች የሚቆጠሩ የድመት ምስሎችን AI መገበ። ብዙም ሳይቆይ የእስር መልቀቂያውን ይፋ አድርገዋል Google Lens, ተጠቃሚዎች ማንኛውንም ነገር ፎቶ እንዲያነሱ የሚያስችል አዲስ የፍለጋ መተግበሪያ እና Google ምን እንደሆነ ብቻ አይነግርዎትም, ነገር ግን አንዳንድ ጠቃሚ የሆኑ አውድ ይዘትን የሚገልፅ ያቀርባል - በሚጓዙበት ጊዜ ምቹ እና ስለ አንድ የተወሰነ የቱሪስት መስህብ የበለጠ ማወቅ ይፈልጋሉ. ግን እዚህም ጎግል ሌንስ በአሁኑ ጊዜ በምስል መፈለጊያ ሞተር ውስጥ ከተዘረዘሩት በቢሊዮን የሚቆጠሩ ምስሎችን ማድረግ አይቻልም።

ሆኖም፣ ይህ ትልቅ መረጃ እና ጥልቅ ትምህርት ጥምር AGI ለማምጣት አሁንም በቂ አይደለም።

የተሻሉ ስልተ ቀመሮች. ባለፉት አስርት አመታት ውስጥ የጉግል ቅርንጫፍ እና መሪ በ AI space ውስጥ መሪ የሆነው DeepMind የጥልቅ ትምህርትን ጥንካሬዎች ከማጠናከሪያ ትምህርት ጋር በማጣመር ጥሩ ውጤት አስገኝቷል - ተጨማሪ የማሽን መማሪያ አቀራረብ ይህም AI እንዴት በአዳዲስ አከባቢዎች ውስጥ እርምጃዎችን እንደሚወስድ ለማስተማር ያለመ ነው ። የተቀመጠው ግብ.

ለዚህ ዲቃላ ታክቲክ ምስጋና ይግባውና የ DeepMind's Premiere AI, AlphaGo, ህጎቹን በማውረድ እና የዋና የሰው ተጫዋቾችን ስልቶች በማጥናት AlphaGo እንዴት እንደሚጫወት እራሱን ያስተማረው, ነገር ግን በራሱ ላይ በሚሊዮን የሚቆጠሩ ጊዜያት ከተጫወተ በኋላ ምርጥ የአልፋጎ ተጫዋቾችን ማሸነፍ ችሏል. በጨዋታው ውስጥ ታይተው የማያውቁ እንቅስቃሴዎችን እና ስልቶችን በመጠቀም። 

እንደዚሁም የ DeepMind's Atari የሶፍትዌር ሙከራ አንድ የተለመደ የጨዋታ ስክሪን እንዲያይ ካሜራ በመስጠት፣የጨዋታ ትዕዛዞችን የማስገባት ችሎታ (እንደ ጆይስቲክስ ቁልፎች) ፕሮግራም ማድረግ እና ነጥቡን ለመጨመር ነጠላ ጎል መስጠትን ያካትታል። ውጤቱ? በቀናት ውስጥ፣ እራሱን እንዴት መጫወት እንዳለበት እና በደርዘን የሚቆጠሩ ክላሲክ የመጫወቻ ስፍራ ጨዋታዎችን እንዴት እንደሚቆጣጠር አስተማረ። 

ነገር ግን እነዚህ ቀደምት ስኬቶች አስደሳች ቢሆኑም፣ ለመፍታት አንዳንድ ቁልፍ ተግዳሮቶች ይቀራሉ።

አንደኛ፣ የአይአይ ተመራማሪዎች የሰው እና የእንስሳት አእምሮ በተለየ ሁኔታ ጥሩ የሆነበትን 'መጨባበጥ' የሚለውን ዘዴ በማስተማር ላይ ናቸው። በቀላል አነጋገር፣ ሸቀጣ ሸቀጦችን ለመግዛት ስትወስን የመጨረሻ ግብህን (አቮካዶ መግዛትን) እና እንዴት እንደሚሠራው (ከቤት ውጣ፣ ግሮሰሪ ጎብኝ፣ ግዛ) የሚለውን ረቂቅ እቅድ በዓይነ ሕሊናህ ማየት ትችላለህ። አቮካዶ, ወደ ቤት ይመለሱ). የማታደርገው ነገር እያንዳንዱ እስትንፋስ፣ እያንዳንዱ እርምጃ፣ ወደዚያ በምትሄድበት ጊዜ እያንዳንዱን ድንገተኛ ሁኔታ ማቀድ ነው። በምትኩ፣ የት መሄድ እንደምትፈልግ በአእምሮህ ውስጥ ፅንሰ-ሀሳብ አለህ እና ጉዞህን ከየትኛውም ሁኔታ ጋር አስተካክል።

ለናንተ የሚሰማህ ቢሆንም፣ ይህ ችሎታ የሰው አእምሮ አሁንም በ AI ላይ ካሉት ቁልፍ ጥቅሞች አንዱ ነው - እያንዳንዱን ዝርዝር ነገር አስቀድመን ሳናውቅ እና ምንም አይነት እንቅፋት ወይም የአካባቢ ለውጥ ቢያጋጥመንም ግብ ለማውጣት እና እሱን ለመከተል መላመድ ነው። ሊያጋጥም ይችላል. ይህ ችሎታ ከላይ የተጠቀሰው ትልቅ መረጃ ሳያስፈልጋቸው AGIs በብቃት እንዲማሩ ያስችላቸዋል።

ሌላው ፈተና መጽሐፍ ማንበብ ብቻ ሳይሆን መቻል ነው። ትርጉሙን ተረዳ ወይም ከጀርባው አውድ. የረዥም ጊዜ፣ እዚህ ያለው ግብ AI የጋዜጣ ጽሁፍ እንዲያነብ እና ስለሚያነበው ነገር የተለያዩ ጥያቄዎችን በትክክል መመለስ እንዲችል ነው፣ ለምሳሌ የመጽሃፍ ዘገባ መጻፍ። ይህ ችሎታ ኤአይአይን በቀላሉ ቁጥሮችን ከሚሰብር ካልኩሌተር ወደ ትርጉም ወደሚያጨናግፍ አካል ይለውጠዋል።

በአጠቃላይ፣ የሰውን አእምሮ መኮረጅ ወደሚችል በራስ የመማር ስልተ ቀመር ተጨማሪ እድገቶች ውሎ አድሮ AGI እንዲፈጠር ቁልፍ ሚና ይጫወታሉ፣ነገር ግን ከዚህ ስራ ጎን ለጎን የ AI ማህበረሰብ የተሻለ ሃርድዌር ያስፈልገዋል።

የተሻሉ ሃርድዌር. ከላይ የተገለጹትን የአሁን አቀራረቦችን በመጠቀም፣ AGI የሚቻለው እሱን ለማስኬድ ያለውን የኮምፒውተር ሃይል በቁም ነገር ከጨመርን በኋላ ነው።

ለዐውደ-ጽሑፍ፣ የሰውን አእምሮ የማሰብ ችሎታን ወስደን ወደ ስሌት ቃላቶች ከቀየርነው፣ በአማካይ የሰው ልጅ የአዕምሮ አቅም ያለው ግምታዊ ግምት አንድ exaflop ነው፣ እሱም ከ1,000 petaflops ጋር እኩል ነው ('Flop' ማለት በእያንዳንዱ ተንሳፋፊ ነጥብ ኦፕሬሽን ነው)። ሁለተኛ እና የስሌት ፍጥነት ይለካል).

በንጽጽር፣ በ2018 መገባደጃ ላይ፣ የዓለማችን በጣም ኃይለኛ ሱፐር ኮምፒውተር፣ የጃፓን AI ድልድይ ደመና በ 130 petaflops ላይ ይጎርፋል፣ ከአንድ exaflop በጣም ያነሰ።

በእኛ ውስጥ እንደተገለፀው ሱcomርቫይዘሮች ምዕራፍ በእኛ የኮምፒተሮች የወደፊት ተከታታይ፣ ሁለቱም ዩኤስ እና ቻይና በ2022 የራሳቸውን የኢክፋፕ ሱፐር ኮምፒውተሮችን ለመገንባት እየሰሩ ነው፣ ነገር ግን ስኬታማ ቢሆኑም ያ አሁንም በቂ ላይሆን ይችላል።

እነዚህ ሱፐር ኮምፒውተሮች በበርካታ ደርዘን ሜጋ ዋት ሃይል የሚሰሩ ሲሆን ብዙ መቶ ካሬ ሜትር ቦታ ይወስዳሉ እና ለመገንባት ብዙ መቶ ሚሊዮን ወጪ አድርገዋል። የሰው አእምሮ የሚጠቀመው 20 ዋት ሃይል ብቻ ነው፣ ከራስ ቅል ውስጥ በግምት 50 ሴ.ሜ በክብ ዙሪያ ይመጥናል፣ እና ሰባት ቢሊየን ነን (2018)። በሌላ አነጋገር፣ AGIsን እንደ ሰው የተለመደ ነገር ለማድረግ ከፈለግን፣ በኢኮኖሚ እንዴት እነሱን መፍጠር እንደምንችል መማር አለብን።

ለዚያም ፣ የ AI ተመራማሪዎች የወደፊቱን ኤአይኤስን በኳንተም ኮምፒዩተሮች ማመንጨት ጀምረዋል። በ ውስጥ በበለጠ ዝርዝር ተብራርቷል ብዛት ኮምፒተሮች በወደፊት ኮምፒውተሮች ተከታታዮቻችን ምዕራፍ፣ እነዚህ ኮምፒውተሮች ባለፈው ግማሽ ክፍለ ዘመን ከገነባናቸው ኮምፒውተሮች በተለየ መልኩ ይሰራሉ። አንዴ በ2030ዎቹ ከተጠናቀቀ፣ ነጠላ ኳንተም ኮምፒዩተር አሁን በ2018 የሚሰራውን እያንዳንዱን ሱፐር ኮምፒዩተር፣ በአለምአቀፍ ደረጃ በአንድ ላይ ያሰላል። እንዲሁም በጣም ያነሱ ይሆናሉ እና አሁን ካለው ሱፐር ኮምፒውተሮች በጣም ያነሰ ኃይል ይጠቀማሉ። 

ሰው ሰራሽ አጠቃላይ የማሰብ ችሎታ ከሰው እንዴት ይበልጣል?

ከላይ የተዘረዘረው እያንዳንዱ ተግዳሮት እንደሚገለጽ እናስብ፣ የ AI ተመራማሪዎች የመጀመሪያውን AGI በመፍጠር ስኬት አግኝተዋል። የ AGI አእምሮ ከራሳችን የሚለየው እንዴት ነው?

ይህን አይነት ጥያቄ ለመመለስ የ AGI አእምሮዎችን በሮቦት አካል ውስጥ የሚኖሩትን በሶስት ምድቦች ልንከፍላቸው ይገባናል። Star Trek)፣ አካላዊ ቅርጽ ያላቸው ነገር ግን በገመድ አልባ ከኢንተርኔት/ደመና ጋር የተገናኙ (ኤጀንት ስሚዝ ከ የ ማትሪክስ) እና አካላዊ ቅርጽ የሌላቸው ሙሉ በሙሉ በኮምፒተር ወይም በመስመር ላይ የሚኖሩ (ሳማንታ ከ ጨዋታዎች).

ለመጀመር፣ ከድር በተነጠለ በሮቦት አካል ውስጥ ያሉ AGIs ከሰው አእምሮ ጋር እኩል ይወዳደራሉ፣ ነገር ግን ከተመረጡት ጥቅሞች ጋር፡-

• ማህደረ ትውስታ፡- እንደ ኤጂአይ ሮቦት ዲዛይን የአጭር ጊዜ ትውስታቸው እና ቁልፍ መረጃ የማስታወስ ችሎታቸው በእርግጠኝነት ከሰዎች የላቀ ይሆናል። ነገር ግን በቀኑ መገባደጃ ላይ፣ ሰው እንዲመስሉ ዲዛይን እናደርጋለን ብለን በማሰብ ምን ያህል የሃርድ ድራይቭ ቦታ ወደ ሮቦት ማሸግ እንደሚችሉ ላይ አካላዊ ገደብ አለ። በዚህ ምክንያት፣ የ AGIs የረዥም ጊዜ ማህደረ ትውስታ ልክ እንደ ሰው ይሰራል፣ ለወደፊት ስራው አስፈላጊ አይደሉም የተባሉትን መረጃዎችን እና ትውስታዎችን በንቃት ይረሳል (‘የዲስክ ቦታን’ ለማስለቀቅ)።
• ፍጥነት፡- በሰው አእምሮ ውስጥ ያሉ የነርቭ ሴሎች አፈፃፀም በግምት 200 ኸርዝ ሲሆን ዘመናዊው ማይክሮፕሮሰሰሮች ግን በጊጋኸርትዝ ደረጃ ይሰራሉ። ይህ ማለት ከሰዎች ጋር ሲነጻጸሩ የወደፊት AGIs መረጃን ያካሂዳሉ እና ውሳኔዎችን ከሰዎች በበለጠ ፍጥነት ያደርጋሉ። ልብ በሉ፣ ይህ ማለት ይህ AGI ከሰዎች የበለጠ ብልህ ወይም ትክክለኛ ውሳኔዎችን ያደርጋል ማለት አይደለም፣ ነገር ግን በፍጥነት መደምደሚያ ላይ ሊደርሱ ይችላሉ።
• አፈጻጸም፡ በቀላል አነጋገር የሰው ልጅ አእምሮ ያለ እረፍት እና እንቅልፍ ለረጅም ጊዜ ከሰራ ይደክማል፣ ሲሰራ የማስታወስ ችሎታው እና የመማር እና የማመዛዘን ችሎታው ይዳከማል። ይህ በእንዲህ እንዳለ፣ ለኤጂአይዎች፣ በየጊዜው የሚሞሉ (ኤሌክትሪክ) የሚሞሉ ከሆነ፣ ያ ድክመት አይኖራቸውም።
• ማሻሻል፡ ለአንድ ሰው አዲስ ልምድ መማር ሳምንታትን ሊወስድ ይችላል፣ አዲስ ክህሎት መማር ወራት ሊወስድ ይችላል፣ እና አዲስ ሙያ መማር አመታትን ሊወስድ ይችላል። ለAGI፣ የኮምፒውተርዎን ስርዓተ ክወና አዘውትረው እንደሚያዘምኑት ሁሉ በልምድ (እንደ ሰው) እና በቀጥታ ዳታ በመጫን የመማር ችሎታ ይኖራቸዋል። እነዚህ ዝማኔዎች የእውቀት ማሻሻያዎችን (አዲስ ክህሎቶችን) ወይም የአፈጻጸም ማሻሻያዎችን ወደ AGIs አካላዊ ቅርጽ ሊተገበሩ ይችላሉ። 

በመቀጠል፣ አካላዊ ቅርጽ ያላቸውን፣ ነገር ግን በገመድ አልባ ከበይነመረቡ/ደመና ጋር የተገናኙትን AGIs እንይ። ከተገናኙት AGIs ጋር ሲወዳደር ከዚህ ደረጃ ጋር ልናያቸው የምንችላቸው ልዩነቶች፡-

• ማህደረ ትውስታ፡- እነዚህ AGIዎች ቀዳሚው የAGI ክፍል ያላቸውን ሁሉንም የአጭር ጊዜ ጥቅማጥቅሞች ይኖሯቸዋል፣ ካልሆነ በስተቀር፣ በሚያስፈልግበት ጊዜ እነዚያን ትውስታዎች ወደ ደመናው ላይ መስቀል ስለሚችሉ ፍጹም የረጅም ጊዜ ማህደረ ትውስታ ተጠቃሚ ይሆናሉ። ግልጽ ነው፣ ይህ ማህደረ ትውስታ ዝቅተኛ ግንኙነት ባለባቸው አካባቢዎች ተደራሽ አይሆንም፣ ነገር ግን በ2020ዎቹ እና በ2030ዎቹ አብዛኛው አለም በመስመር ላይ ሲመጣ ያ አሳሳቢነቱ ያነሰ ይሆናል። ውስጥ የበለጠ ያንብቡ ምዕራፍ አንድ የኛ የበይነመረብ የወደፊት ተከታታይ. 
• ፍጥነት፡- ይህ AGI እንደገጠመው መሰናክል አይነት በመመሥረት፣የዳመናውን ለመፍታት እንዲረዳቸው ትልቁን የኮምፒውቲንግ ሃይል ማግኘት ይችላሉ።
• አፈጻጸም፡- ካልተገናኙ AGIs ጋር ሲወዳደር ምንም ልዩነት የለም።
• ማሻሻያ፡- በዚህ AGI መካከል ያለው ብቸኛው ልዩነት ከማሻሻያ ጋር በተያያዘ ማሻሻያዎችን ከመጎብኘት እና ወደ ማሻሻያ ዴፖ ከመግባት ይልቅ በገመድ አልባ በሆነ ጊዜ ማሻሻያዎችን ማግኘት መቻላቸው ነው።
• ሰብስብ፡- ሰዎች የምድር ዋነኛ ዝርያዎች የሆኑት እኛ ትልቁ ወይም ጠንካራ እንሰሳ በመሆናችን ሳይሆን በተለያዩ መንገዶች እንዴት መግባባት እና መተባበር እንዳለብን ስለተማርን የጋራ ግቦችን ለማሳካት ከሱፍ ማሞዝ አደን እስከ አለም አቀፍ የጠፈር ጣቢያ ግንባታ ድረስ። የ AGIs ቡድን ይህንን ትብብር ወደ ላቀ ደረጃ ያደርሰዋል። ከላይ የተዘረዘሩትን ሁሉንም የእውቀት (ኮግኒቲቭ) ጥቅሞችን ከግምት ውስጥ በማስገባት እና ከዚያ በኋላ በአካልም ሆነ በረጅም ርቀት ላይ ያለገመድ የመግባባት ችሎታን በማጣመር የወደፊቱ የ AGI ቡድን/የቀፎ አእምሮ ከሰዎች ቡድን የበለጠ ፕሮጄክቶችን በብቃት መፍታት ይችላል። 

በመጨረሻም፣ የመጨረሻው የ AGI አይነት አካላዊ ቅርጽ የሌለው፣ በኮምፒዩተር ውስጥ የሚሰራ፣ እና ፈጣሪዎቹ የሚያቀርቡለትን ሙሉ የኮምፒውተር ሃይል እና የመስመር ላይ ግብአቶችን የማግኘት ስሪት ነው። በሳይ-ፋይ ትርዒቶች እና መጽሃፎች፣ እነዚህ ኤጂአይዎች አብዛኛውን ጊዜ የባለሙያ ምናባዊ ረዳቶች/ጓደኛዎች ወይም የጠፈር መርከብ ተንኮለኛ ኦፕሬቲንግ ሲስተም ናቸው። ነገር ግን ከሌሎቹ ሁለት የ AGI ምድቦች ጋር ሲነጻጸር, ይህ AI በሚከተሉት መንገዶች ይለያያል;

• ፍጥነት፡ ያልተገደበ (ወይም ቢያንስ ሊደርስበት ባለው የሃርድዌር ገደብ)።
• ማህደረ ትውስታ: ያልተገደበ  
• አፈጻጸም፡ የሱፐር ኮምፒዩቲንግ ማዕከላትን በማግኘቱ የውሳኔ አሰጣጥ ጥራት መጨመር።
• ማሻሻያ፡ ፍፁም፣ በእውነተኛ ጊዜ፣ እና ያልተገደበ የግንዛቤ ማሻሻያ ምርጫ። በእርግጥ ይህ የ AGI ምድብ አካላዊ ሮቦት ቅጽ ስለሌለው፣ እነዚያ ማሻሻያዎች በሱፐር ኮምፒውተሮች ላይ እየሰሩ እስካልሆኑ ድረስ ያሉትን አካላዊ ማሻሻያዎች አይፈልግም።
• የጋራ፡ ከቀዳሚው የAGI ምድብ ጋር ተመሳሳይ፣ ይህ አካል የሌለው AGI ከAGI ባልደረቦቹ ጋር በብቃት ይተባበራል። ነገር ግን፣ ያልተገደበ የኮምፒዩተር ሃይል እና የመስመር ላይ ግብዓቶችን በቀጥታ ማግኘት ከመቻሉ አንጻር፣ እነዚህ AGIs በአጠቃላይ የ AGI ስብስብ ውስጥ የመሪነት ሚናዎችን ይወስዳሉ። 

የሰው ልጅ የመጀመሪያውን ሰው ሰራሽ አጠቃላይ የማሰብ ችሎታ መቼ ይፈጥራል?

የ AI የምርምር ማህበረሰቡ ህጋዊ AGI እንደሚፈጥሩ የሚያምንበት ቀን የለም። ሆኖም፣ ሀ 2013 ዳሰሳ በዋና ዋና የኤአይአይ ተመራማሪዎች ኒክ ቦስትሮም እና ቪንሰንት ሲ ሙለር ከተመሩት 550 የዓለማችን ከፍተኛ የኤአይአይ ተመራማሪዎች መካከል የአስተያየቶችን ክልል በአማካይ እስከ ሶስት አመታት ድረስ አውጥተዋል።

• መካከለኛ ብሩህ ተስፋ ዓመት (የ10% ዕድል)፡ 2022
• መካከለኛው ተጨባጭ ዓመት (50% የመሆን እድሉ)፡ 2040
• መካከለኛ ተስፋ አስቆራጭ ዓመት (90% ዕድል)፡ 2075 

እነዚህ ትንበያዎች ምን ያህል ትክክለኛ እንደሆኑ ምንም ለውጥ አያመጣም። ዋናው ነገር አብዛኛው የኤአይአይ ተመራማሪ ማህበረሰብ በህይወታችን ውስጥ እና በአንጻራዊነት በዚህ ክፍለ ዘመን መጀመሪያ ላይ AGI እንፈጥራለን ብለው ማመናቸው ነው። 

ሰው ሰራሽ አጠቃላይ የማሰብ ችሎታ መፍጠር የሰውን ልጅ እንዴት እንደሚለውጠው

የእነዚህን አዲስ AI ተፅእኖ በዚህ ተከታታይ የመጨረሻ ምዕራፍ ውስጥ በዝርዝር እንመረምራለን ። ያ ማለት፣ ለዚህ ​​ምዕራፍ፣ ሰዎች በማርስ ላይ ሕይወት ካገኙ የ AGI መፈጠር ከምናገኘው የህብረተሰብ ምላሽ ጋር በጣም ተመሳሳይ ይሆናል እንላለን። 

አንድ ካምፕ ትርጉሙን አይረዳውም እና ሳይንቲስቶች ሌላ የበለጠ ኃይለኛ ኮምፒዩተር ለመፍጠር ትልቅ ጉዳይ እያደረጉ ነው ብሎ ማሰብ ይቀጥላል።

ሌላ ካምፕ፣ ምናልባት ሉዳውያን እና ሃይማኖታዊ አስተሳሰብ ያላቸው ግለሰቦች፣ ይህን AGI ይፈራሉ፣ ይህም የሰውን ልጅ የ SkyNet-style ለማጥፋት መሞከሩ አስጸያፊ እንደሆነ በማሰብ ነው። ይህ ካምፕ AGIsን በሁሉም መልኩ እንዲሰርዙ/እንዲጠፉ በንቃት ይደግፋል።

በጎን በኩል፣ ሦስተኛው ካምፕ ይህን ፍጥረት እንደ ዘመናዊ መንፈሳዊ ክስተት ይመለከተዋል። በሁሉም መንገዶች፣ ይህ AGI ከኛ የተለየ አስተሳሰብ ያለው እና ግባችን ከራሳችን የተለየ የሆነ አዲስ የህይወት አይነት ይሆናል። አንድ ጊዜ የ AGI መፈጠር ከታወጀ በኋላ ሰዎች ምድርን ከእንስሳት ጋር ብቻ መጋራት አይችሉም፣ ነገር ግን የማሰብ ችሎታቸው ከራሳችን ጋር የሚመጣጠን ወይም የላቀ ከሆነው ሰው ሰራሽ ፍጡራን ክፍል ጋር።

አራተኛው ካምፕ የተለያዩ የንግድ ፍላጎቶችን ለመፍታት AGIsን እንዴት መጠቀም እንደሚችሉ የሚመረምር የቢዝነስ ፍላጎቶችን ያካትታል, ለምሳሌ በስራ ገበያ ውስጥ ያሉ ክፍተቶችን መሙላት እና የአዳዲስ እቃዎች እና አገልግሎቶችን ልማት ማፋጠን.

በመቀጠል፣ AGIsን እንዴት መቆጣጠር እንደሚቻል ለመረዳት በራሳቸው ላይ የሚሳፈሩ ከሁሉም የመንግስት እርከኖች የተወከሉ ተወካዮች አሉን። ይህ ሁሉም የሞራል እና የፍልስፍና ክርክሮች ወደ ፊት የሚመጡበት ደረጃ ነው ፣ በተለይም እነዚህን AGIs እንደ ንብረት ወይም እንደ ሰው መያዙ ዙሪያ። 

እና በመጨረሻም የመጨረሻው ካምፕ ወታደራዊ እና የብሄራዊ ደህንነት ኤጀንሲዎች ይሆናሉ. እንደ እውነቱ ከሆነ፣ የመጀመሪያው AGI ይፋዊ ማስታወቂያ በዚህ ካምፕ ብቻ ከወራት እስከ አመታት ሊዘገይ የሚችልበት እድል ሰፊ ነው። ለምን? ምክንያቱም የ AGI መፈልሰፍ በአጭር ጊዜ ውስጥ የሰው ሰራሽ ሱፐርኢንተለጀንስ (ASI) እንዲፈጠር ስለሚያደርግ ግዙፍ የጂኦፖለቲካዊ ስጋት እና የኑክሌር ቦምብ ፈጠራን እጅግ የላቀ እድልን የሚወክል ነው። 

በዚህ ምክንያት፣ የሚቀጥሉት ጥቂት ምዕራፎች ሙሉ በሙሉ የሚያተኩሩት በኤሲአይኤስ ርዕስ ላይ እና የሰው ልጅ ከተፈለሰፈ በኋላ በሕይወት ይኖራል ወይ?

(ምዕራፍ ለመጨረስ ከመጠን በላይ ድራማዊ መንገድ? You betcha.)

የሰው ሰራሽ ኢንተለጀንስ ተከታታይ የወደፊት

አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ የነገው ኤሌክትሪክ ነው፡ የሰው ሰራሽ ኢንተለጀንስ የወደፊት P1

የመጀመሪያውን ሰው ሰራሽ ሱፐር ኢንተለጀንስ እንዴት እንደምንፈጥር፡ የሰው ሰራሽ ኢንተለጀንስ የወደፊት P3 

ሰው ሰራሽ ተቆጣጣሪ የሰውን ልጅ ያጠፋል? የወደፊት ሰው ሰራሽ ኢንተለጀንስ P4

ሰዎች ከአርቴፊሻል ሱፐር ኢንተለጀንስ እንዴት እንደሚከላከሉ፡ የወደፊት ሰው ሰራሽ ኢንተለጀንስ P5

የሰው ልጆች ወደፊት በሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ ቁጥጥር ሥር ሆነው በሰላም ይኖራሉ? የወደፊቱ ሰው ሰራሽ ኢንተለጀንስ P6