AlphaZero는 AGI의 예입니까?


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arxiv.org에 대한 DeepMind의 연구 논문 에서 :

이 논문에서 우리 는 게임 규칙을 제외한 추가적인 도메인 지식없이 체스와 쇼기뿐만 아니라 Go와 AlphaZero 라고하는 유사하지만 완전히 일반적인 알고리즘을 적용하여 범용 강화 학습을 보여줍니다. 알고리즘은 여러 도전적인 영역에서 초인적 성능을 달성 할 수 있습니다.

이것이 AlphaZero가 AGI (Artificial General Intelligence)의 예라는 것을 의미합니까?

답변:


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좋은 질문!

  • AlphaZero는 중요한 이정표이지만 AGI가 아닙니다 . :)

Alpha 게임은 Go 게임에서는 강력하지만 단일 문제 또는 문제 유형 (Go 및 기타 비 기회, 완벽한 정보 게임 등)의 강도로 정의되는 좁고 강력합니다 ( "강력한 AI").

  • AGI는 최소한 인간이 작업하거나 해결 한 모든 문제 에서 인간만큼 강력해야합니다 .

AGI는 종종 인간의 수준을 능가하는 지능으로 정의 된 지능 과 관련이 있습니다.

AGI는 인공 지능 과 같이 인간과 동일한 기능으로 모든 인간 활동을 수행 할 수있는 안드로이드를 고려한다는 점에서 초 지능을 의미하지는 않습니다 .

그러나 기술적으로 AlphaGo는 단일 문제에서 모든 인간의 성능을 능가한다는 좁은 초 지능입니다.


좁은 초 지능이 없습니다. 우리는 그것을 약한 AI라고 부릅니다. 평생 동안 Microsoft Word 또는 Excel의 반 최적 컴파일을 찾을 수있는 사람은 없지만 현대 컴퓨터는 몇 시간 안에 완료 할 수 있습니다.
Quonux

@Quonux 정의에 따라 의심됩니다. 초 지능에 대한 Bostrom의 정의는 인공 일반 지능과 대략 유사하지만 어원 적으로 말해서 용어 자체는 "높은 지능"을 의미하며 문자 그대로 "위의 + 지능"을 의미합니다. 이 기본 정의에서 "strong- 좁은 AI"는 "strong"의 원래 정의가 AGI라는 점에서 "좁은 초 지능"과 동의어 일 수 있습니다. 따라서 AlphaGo 이후에 학자들은 "좁은"한정자를 사용하기 시작했습니다.
DukeZhou

내 요점의 @Quonux 부분은 AlphaGo의 출현으로 단일 작업에서 인간의 능력을 능가하는 AI의 "약한"이라는 용어가 "강한 좁은 AI"에 의해 대체 된 것으로 보입니다.
DukeZhou

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잘못된 가정

논문의 톤에서 식별 할 수있는 두 가지 가정이 있습니다.

  • 모든 정신적 도전은 정해진 규칙을 가진 게임으로 축소 될 수 있습니다.
  • 인간보다 좋은 기계는 인간이 실제로 원하거나 필요로하는 것입니다.

이 질문에는 또 다른 두 가지가 있습니다.

  • 일반 지능은 인간에 존재 1
  • 인간에게 존재한다면, 그것은 컴퓨터에서도 가능합니다.

네 가지가 모두 맞을 수도 있지만 그 중 어느 것도 확실하지 않습니다.

AlphaZero의 생산성

체스 판이 옷장의 게임 선반에 있고 잔디가 길고 잔디 깎는 기계가 고장난 경우 AlphaZero는 휴머노이드 로봇에 연결된 경우 작업 순서에 대해 인코딩 된 게임 규칙이 없습니다.

  • 소유자의 요청을 듣고
  • 로봇을 퍼펫 마스터하는 방법을 배우고
  • 모든 도구 및 예비 부품을 찾아서 식별
  • 잔디 깍는 기계 고정
  • 잔디 깎는 기계를 사용할 준비가되었습니다.

따라서 해당 시나리오에서 우리에게 특별한 소비자 가치는 없습니다. 그리 일반적이지 않습니다.

이미 잔디 깍는 기계를 사용하여 잔디를 깎을 수는 있지만 가치가있을 것입니다.이기는 능력이 아니라 화단을 뛰어 넘지 않는 데 필요한 인간 이하의 지능에 순종하고 전시 할 수있는 능력이 필요하지 않습니다.

DeepMind의 똑똑한 사람들은 빈 슬레이트 보다는 라틴 타블라 라 라사 를 사용하기로 선택했다는 점은 주목할 만하지 만 인코딩 된 규칙과 실제 게임 플레이 만 입력으로 세 가지 게임을 잘 배울 수있는 학습 프로그램을 구성하는 것만 큼 인상적이지는 않습니다.

이러한 게임 프로그램이 제품 영역에서 실제로 유용한 것으로 간주하기 위해 매번 구매자를 능가하는 소프트웨어 구매에 대한 지속적인 관심에 의존 할 수는 없습니다. AI 제품을 실행하려면 학습 기능이 구어 적으로 상식이라고 할 수 있어야하며, 게임의 고정 규칙보다 훨씬 넓고 유연한 도메인 지식이 필요합니다. 우리는 게임 플레이 학습에서 이정표를 달성 한 대부분의 연구자들이 그 방향으로 나아가고 있다고 추측 할 수 있습니다. 또한 연구 결과는 결국 제품화되거나 구매 가능한 SaaS 제품으로 이어져야한다는 것을 알고 있습니다.

현장 외의 사람들에게 인상적인 것은 데이터 센터 공간에서 암 또는 헤르페스를 치료하거나 당뇨병 또는 알츠하이머 병을 치료하기 위해 치료 유전자 치료법을 생성하기 위해 이러한 발전이 방향 전환 될 수있는 것입니다. 그런 다음 우리는 욕실을 청소하기 위해 로봇을 꼭두각시 마스터 할 수있는 다운로드를 제공하지 않은 연구원들을 용서할 수있었습니다. AlphaZero가 "많은 도전적인 영역에 걸친 초인적 성능"을 보여 주었다는 것이 논문에서 명확하게 밝혀지지 않았습니다.

그들이 한 일은 여전히 ​​인상적이며 다른 사람들도 발전을 이뤘습니다. 우리 중 몇몇은 이러한 일반적인 게임 학습 프로그램이 빨리 배우지 못하고 몇 가지 게임 인스턴스에서 우리를 물리 치지 않을 게임을 발명하려고 시도 할 것입니다.

관점에서 본 발전

확실히 산술, 메일 분류 및 게임 플레이를 수행함에있어 인류의 발명은 그의 도구가없는 벌거 벗은 인간의 능력을 확장시킨다. 이러한 진전은 컴퓨터 시스템을 도구 영역 안에 확실하게 배치합니다. 백호는 너무 초인간적입니다. 파이프없이 1km의 파이프를 놓으십시오.

반대로, 인류는 컴퓨터의 건강 관리 공급자의 역할을합니다. 그들이 아프거나 실패하면, 우리는 그들의 바이러스와 웜을 추방하거나 그들의 실패한 부분을 교체해야합니다. 그렇지 않으면 우리의 가정과 사업이 혼란에 빠지게됩니다.

모든면에서와 마찬가지로 기술은 관점에서 볼 수 있어야합니다.

인간이 게임에 덜 몰입하고 서로를 때리고 새로 개발 된 도구로 사회적 및 경제적 문제를 해결하고 새로운 문제를 일으키지 않거나 초대하지 않는 방식으로 사회 및 경제적 문제를 해결하는 데 협조적인 사회적 행동에 더 집중하는 것이 신중해야합니다. 새로운 잔학 행위.


각주

인간에게 일반 지능이 존재한다고 묘사 된 것은 반대로 증거에 근거하여 논쟁의 여지가 있습니다. 많은 사람들이 이러한 전략과 동향을 인간의 지능에 대한 한계의 증거로 인용합니다.

  • 평화 전략으로서의 핵 억지력
  • 유한하고 중요한 천연 에너지 자원 소비에 대한 절제 부족
  • 전 세계적으로 중독 패턴의 밀도를 지속적으로 증가
  • 지구상에서 여섯 번째 대량 멸종을 일으킴

편집 해 주셔서 감사합니다. 적어도 기술적으로는 대답의 기술적 부분에 초점을 두는 것이 좋습니다. AGI가 얼마나 합리적이거나 높은 성능이 필요한지에 대한 다른 의문이있을 수 있습니다. 마찬가지로 인공 지능과의 비교에 관한 질문이 아니라면이 사이트에는 적합하지 않지만 인간을 유지하려는 개인 또는 그룹 행동의 표준은 무엇입니까?
닐 슬레이터
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