Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) beschreibt KI, die in der Lage ist, eine intellektuelle Aufgabe auf die gleiche Weise wie Menschen zu lernen.
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Künstliche allgemeine Intelligenz verstehen
Künstliche allgemeine Intelligenz ist die Darstellung allgemeiner menschlicher kognitiver Fähigkeiten in Software. die es der KI ermöglicht, Probleme auf die gleiche Weise zu lösen wie ein Mensch.
Die genaue Definition von AGI variiert von Experte zu Experte, da jeder das Thema menschliche Intelligenz aus einer anderen Perspektive angeht.
Psychologen zum Beispiel können es als die Fähigkeit definieren, sich anzupassen und zu überleben, während Informatiker Intelligenz eher mit Intelligenz in Verbindung bringen Kundenziele Leistung.
Auf jeden Fall wird AGI für eine Form starker künstlicher Intelligenz gehalten. Diese Form steht im Gegensatz zu schwacher oder enger KI, die verwendet wird, um bestimmte Aufgaben auszuführen oder bestimmte Probleme zu lösen.
Autonome Fahrzeugtechnologie und IBMs Supercomputer Watson sind zwei solche Beispiele.
Gegenwärtig ist AGI ein theoretisches Konstrukt und bleibt Stoff für Science-Fiction. Wann Gato wurde von der Alphabet-Tochter Deepmind veröffentlicht im Mai 2022 wurde es als „generalistischer Agent“ angepriesen, der über 600 Aufgaben ausführen konnte, von der Bildunterschrift bis zum Fahren eines Roboters.
Gato ist wahrscheinlich das fortschrittlichste KI-System der Welt, aber es kann nur Rückschlüsse aus den Informationen ziehen, die in seiner riesigen Datenbank gespeichert sind.
Damit AGI zum Tragen kommt, argumentieren viele, dass Innovatoren mehr tun müssen, als nur Algorithmen zu zwingen, mehr Daten zu analysieren.
Über das Thema, wann künstliche allgemeine Intelligenz materialisiert werden kann, wird viel diskutiert. Einige Akademiker glauben, dass AGI Jahrzehnte entfernt ist, während andere vorhersagen, dass die Technologie in diesem Jahrhundert nicht entwickelt wird.
Eigenschaften der künstlichen allgemeinen Intelligenz
Während künstliche allgemeine Intelligenz theoretisch bleibt, gibt es Spielraum, dass die Leistung eines AGI-Systems wird nicht nur nicht von einem Menschen zu unterscheiden sein, sondern es bei weitem übertreffen.
Dies liegt daran, dass diese Systeme wahrscheinlich über umfassende Cognitive-Computing-Fähigkeiten und die Fähigkeit verfügen werden, riesige Datensätze mit unglaublicher Geschwindigkeit zu verarbeiten.
Einige der menschlichen Eigenschaften, die künstliche allgemeine Intelligenz nachbilden können muss, sind jedoch:
Gesunder Menschenverstand.
Die Fähigkeit, Ursache und Wirkung zu verstehen.
Transferlernen – die Anwendung von Wissen, das durch das Erledigen einer Aufgabe erlernt wurde, um ein anderes, aber verwandtes Problem zu lösen.
Sinneswahrnehmung – dazu gehören die subjektive Farbwahrnehmung und die Tiefenwahrnehmung in statischen Bildern.
Feinmotorik.
Überlegene Navigationsfähigkeiten – während vorhandenes GPS einen bestimmten Ort lokalisieren kann, wird davon ausgegangen, dass AGI dazu in der Lage sein wird Projekt Bewegung durch physische Räume.
Natural Language Understanding (NLU) – dies würde erfordern, dass AGI über ein Maß an Intuition verfügt, das es ihm ermöglicht, die stark kontextabhängige menschliche Sprache zu verstehen.
Andere Fähigkeiten wie das Verständnis von Glaubenssystemen, Symbolen und Metakognition, einschließlich Selbstbewusstsein und Kritik Denken.
Die zentralen Thesen:
Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) beschreibt KI, die in der Lage ist, eine intellektuelle Aufgabe auf die gleiche Weise wie Menschen zu lernen.
Während die jüngsten Fortschritte in der KI-Technologie wie Gato lobenswert waren, ist AGI derzeit ein theoretisches Konstrukt. Einige Experten glauben, dass es Jahrhunderte dauern wird, bis die künstliche allgemeine Intelligenz entwickelt ist.
Mit dem Zugriff auf große Datensätze und überlegene Verarbeitungsleistung besteht die Möglichkeit, dass AGI in Zukunft Menschen übertreffen kann. Zuvor müssen Wissenschaftler jedoch in der Lage sein, schwierige menschliche Eigenschaften wie Abstraktion nachzubilden Denken, Feinmotorik und Sinneswahrnehmung, unter vielen anderen.
Large Language Models (LLMs) sind KI-Tools, die Text lesen, zusammenfassen und übersetzen können. Auf diese Weise können sie Wörter vorhersagen und Sätze bilden, die widerspiegeln, wie Menschen schreiben und sprechen.
Prompt Engineering ist ein Konzept zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), bei dem Eingaben entdeckt werden, die wünschenswerte oder nützliche Ergebnisse liefern. Wie bei den meisten Prozessen bestimmt die Qualität der Eingaben die Qualität der Ausgaben im Prompt Engineering. Das Entwerfen effektiver Eingabeaufforderungen erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Modell wird eine Antwort zurückgeben, die sowohl günstig als auch kontextbezogen ist. Entwickelt von OpenAI, das CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) Modell ist ein Beispiel für eine Modell die Eingabeaufforderungen verwendet, um Bilder und Bildunterschriften aus über 400 Millionen Bild-Bildunterschrift-Paaren zu klassifizieren.
OpenAI ist ein Forschungslabor für künstliche Intelligenz, das in ein gewinnorientiertes Unternehmen umgewandelt wurde Organisation im Jahr 2019. Das Unternehmen Struktur ist um zwei Einheiten herum organisiert: OpenAI, Inc., eine Delaware LLC mit einem einzigen Mitglied, die von kontrolliert wird OpenAI gemeinnützig und OpenAI LP, die eine begrenzte, gewinnorientierte ist Organisationdem „Vermischten Geschmack“. Seine OpenAI LP wird vom Vorstand von geregelt OpenAI, Inc (die Stiftung), die als General Partner fungiert. Gleichzeitig bestehen Limited Partners aus Mitarbeitern der LP, einigen Vorstandsmitgliedern und anderen Investoren wie Reid Hoffmans gemeinnütziger Stiftung Khosla Ventures und Microsoft, der führende Investor in der LP.
OpenAI hat die grundlegende Ebene der KI aufgebaut Energiegewinnung. Mit großen generativen Modellen wie GPT-3 und DALL-E, OpenAI bietet API-Zugriff für Unternehmen, die Anwendungen auf der Grundlage ihrer grundlegenden Modelle entwickeln möchten, während sie diese Modelle in ihre Produkte integrieren und diese Modelle mit proprietären Daten und zusätzlichen KI-Funktionen anpassen können. Auf der anderen Seite, OpenAI auch veröffentlicht ChatGPT, Entwicklung um a FreemiumModell. Microsoft vertreibt auch Opener-Produkte durch seine Handelspartnerschaft.
OpenAI und Microsoft aus kaufmännischer Sicht zusammengeschlossen. Die Geschichte der Partnerschaft begann 2016 und konsolidierte sich 2019 mit Microsoft investiert eine Milliarde Dollar in die Partnerschaft. Es macht jetzt einen Sprung nach vorne, mit Microsoft in Gesprächen, um 10 Milliarden Dollar in diese Partnerschaft zu stecken. MicrosoftDurch OpenAI, entwickelt seinen Azure AI Supercomputer und verbessert gleichzeitig seine Azure Enterprise Platform und integriert OpenAI's Modelle in seine Geschäft und Verbraucherprodukte (GitHub, Office, Bing).
Stability AI ist die Entität hinter Stable Diffusion. Stability verdient Geld mit unseren KI-Produkten und mit der Bereitstellung von KI-Beratungsdiensten für Unternehmen. Stability AI monetarisiert Stable Diffusion über die APIs von DreamStudio. Während es auch Open Source für jedermann zum Herunterladen und Verwenden freigibt. Stability AI verdient auch Geld über enterprise Dienstleistungen, wo sein Kernentwicklungsteam die Möglichkeit dazu bietet enterprise Kunden zu bedienen, Treppe, und passen Sie Stable Diffusion oder andere große generative Modelle an ihre an Bedürfnisse.
Gennaro ist der Schöpfer von FourWeekMBA, das allein im Jahr 2022 rund vier Millionen Geschäftsleute erreichte, darunter C-Level-Führungskräfte, Investoren, Analysten, Produktmanager und aufstrebende digitale Unternehmer | Er ist auch Director of Sales für ein Hightech-Scaleup in der KI-Industrie | Im Jahr 2012 erwarb Gennaro einen internationalen MBA mit Schwerpunkt auf Unternehmensfinanzierung und Geschäftsstrategie.
