Imagine um porvir onde as máquinas pensem porquê nós, entendam porquê nós e talvez até superem as nossas próprias capacidades intelectuais. Esta não é exclusivamente uma cena de um filme de ficção científica; é um objetivo pelo qual especialistas porquê Scott Aaronson, da OpenAI, estão trabalhando. Aaronson, uma figura proeminente na computação quântica, mudou seu foco para uma novidade fronteira: Lucidez Universal Sintético (AGI). Leste é o tipo de perceptibilidade que poderia igualar ou mesmo ultrapassar a capacidade intelectual humana. Wes Roth explora mais profundamente esta novidade tecnologia e o que podemos esperar no porvir próximo da OpenAI e de outros que desenvolvem AGI e leis de graduação de redes neurais.
Na OpenAI, Aaronson está profundamente envolvido na procura pela geração de AGI. Ele está olhando para o quadro universal, tentando desvendar porquê prometer que esses poderosos sistemas de IA não causem danos acidentalmente. É uma grande preocupação para quem trabalha na espaço da IA porque à medida que estes sistemas se tornam mais complexos, os riscos também aumentam.
Aaronson vê uma conexão entre a forma porquê nossos cérebros funcionam e porquê funcionam as redes neurais na IA. Ele sugere que a complicação da IA poderá um dia estar no mesmo nível do cérebro humano, que tem muro de 100 trilhões de sinapses. Esta teoria é fascinante porque sugere que as máquinas poderiam potencialmente pensar e aprender porquê nós.
OpenAI AGI
Tem havido muito burburinho sobre um cláusula que Aaronson revisou. Falou sobre a geração de um protótipo de IA com 100 trilhões de parâmetros. É um número enorme e gerou muito debate. As pessoas estão se perguntando se é mesmo provável erigir tal protótipo e o que isso significaria para o porvir da IA. Uma das grandes questões que Aaronson está fazendo é se sistemas de IA porquê o GPT realmente entendem o que estão fazendo ou se são exclusivamente bons em fingir. É uma relevo importante porque a verdadeira compreensão é um grande passo em direção à AGI.
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Dimensionando Leis de Redes Neurais
Mas Aaronson não está exclusivamente criticando o trabalho de outras pessoas; ele também está ajudando a erigir uma estrutura matemática para tornar a IA mais segura. Esta estrutura visa prever e prevenir os riscos que acompanham os sistemas de IA mais avançados. Há muito interesse em saber porquê o número de parâmetros em um sistema de IA afeta seu desempenho. Algumas pessoas pensam que há um perceptível número de parâmetros que uma IA precisa ter antes de poder agir porquê um ser humano. Se isso for verdade, portanto talvez a AGI já seja provável há muito tempo e simplesmente não tínhamos o poder computacional ou os dados para fazer isso intercorrer.
Aaronson também pensa sobre o que significaria para a IA atingir a complicação do cérebro de um gato. Isso pode não parecer muito, mas seria um grande progressão para as capacidades de IA. Depois, há a teoria de IA Transformativa (TII). Esta é a IA que poderia assumir trabalhos que pessoas fazem de longe. É um grande negócio porque pode mudar indústrias inteiras e afetar empregos em todo o mundo.
As pessoas têm ideias diferentes sobre quantos parâmetros uma IA precisa para atingir o AGI. Essas estimativas são baseadas em pesquisas contínuas e em uma melhor compreensão de porquê as redes neurais crescem e mudam. O próprio trabalho de Aaronson sobre a complicação computacional da óptica linear está ajudando a esclarecer o que é necessário para AGI.
Os insights de Scott Aaronson nos dão uma teoria do estado atual da pesquisa em AGI. A forma porquê os parâmetros das redes neurais são dimensionados e as questões éticas em torno do desenvolvimento da IA estão no núcleo deste campo em rápida evolução. À medida que ultrapassamos os limites da IA, as conversas entre especialistas porquê Aaronson e a comunidade mais ampla de IA desempenharão um papel crucial na definição de porquê será a AGI no porvir.
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