Man And AI Machine: Co-evolutionary Hybrid Intelligence?

Du vet at du får en godbit når en pre-print AI-forskningsartikkel begynner med å forklare at ingen virkelig vet hva AI er og slutter med løse kunstig generell intelligens (AGI).

Avisen heter "Ko-evolusjonær hybrid intelligens,” og det er et kunstverk som hører hjemme på et museum. Men siden det er statsstøttet forskning fra Russland som ble lastet opp til en forhåndsutskriftsserver, skal vi bare snakke om det her.

Forskningen er bare fire sider lang, men teamet klarer å pakke mye på den plassen. De slår seg ikke rundt. Vil du vite hvordan du løser AGI? Bom! Side én:

Hensikten med denne artikkelen er å vise en mulig måte å skape sterke intelligente systemer basert på hybridisering av kunstige og menneskelige evner og deres co-directional evolusjon.

"Hybridiseringen av kunstige og menneskelige evner og deres co-directional evolusjon" høres mye ut som folk og datamaskiner får trangen til å slå seg sammen og gjøre en sjanse sammen. Det er litt romantisk.

Men hva betyr det egentlig? Når AI-forskere snakker om "sterk" AI, mener de ikke en robot som kan bære tunge gjenstander. De snakker om det motsatte av en "smal AI."

All moderne AI er smal. Vi trener AI til å utføre en spesifikk (derav smal) funksjon og deretter finne måter å bruke den på en oppgave.

En "sterk" AI ville være i stand til å gjøre alt en person kan gjøre. Hvis en slik AI møtte en oppgave den ikke var trent for, kunne den skrive nye algoritmer eller bruke kunnskap fra en lignende, men ikke-relatert oppgave for å løse problemet.

Det forskerne foreslår er en metode der vi vil slutte å stole på enorme mengder data for å forsterke fremskritt innen AI. De sier at vi bør kombinere vår naturlige intelligens med maskinenes kunstige intelligens og bli permanent knyttet til en co-evolusjonær paradigme.

Per papiret:

Utviklingen av datasentrert intelligens nærmer seg grensene. I stedet for en datasentrert tilnærming kreves det å bruke intelligenssentrert tilnærming. Hybridisering av menneskelige og maskinelle intellektuelle evner basert på kognitiv interoperabilitet og koevolusjon er en ny grense.

Hvorfor denne "nye grensen" er den eneste veien videre, gir forskerne følgende forklaring:

Mennesket kan ikke skape noe som overgår hans kognitive evner. Derved kan analogen til Turing-testen for den sterke intelligensen skapes. Følgelig kan det å løse et problem som menneskelig intelligens ikke er i stand til å løse, være en god målestokk. For å akseptere at problemet er løst, må den menneskelige intelligensen utvikles synkront med den kunstige.

Med andre ord kan en hypotetisk modell av den sterke kunstige intelligensen bare være hybrid.

Teamet forteller oss at mennesker ikke kan bygge en AI som er smartere enn et menneske fordi vi bare er mennesker. Og selv om vi gjorde det, ville vi ikke være smarte nok for å forstå det.

Det høres ganske dypt ut, hvis vi snakker filosofisk, men vi bruker matematikk for å beskrive det ukjente i fysikk hele tiden. Det er vanskelig å sette noen vitenskapelig verdi på påstanden om at vi ikke kunne definere en superintelligent AI hvis vi bygget en.

La oss bare rulle med det. Ifølge forskerne er veien mot hybrid sterk intelligens innebærer å utvide datasentriske opplæringsmetoder med direkte menneskelig involvering på alle læringsnivåer.

Det høres mye ut som måten vi "trener" mennesker på. Vi sender dem til skolen, de blir utdannet, de blir eksperter, de underviser, og syklusen begynner på nytt.

Vi er alle for et slikt paradigme. Hvis hvert AI-selskap måtte trene i stedet for bare å knuse alt inne i en svart boks og tjene penger på det som kommer ut i den andre enden, ville vi ikke levd i en verden der AI-svindel blir jevnlig milliardindustri.

Les hele historien her ...