現代の汎用人工知能研究

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現代の汎用人工知能研究

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/02/16 15:02 UTC 版)

「汎用人工知能」の記事における「現代の汎用人工知能研究」の解説

「汎用人工知能」という用語は、早くも1997年にMarkGubrudによって使用されました。 完全に自動化された軍事生産と作戦の意味についての議論で。 この用語は、2002年頃にShaneLeggとBenGoertzelによって再導入され、普及しました。 研究目的ははるかに古く、たとえばDoug LenatのCycプロジェクト（1984年に開始）であり、AllenNewellのSoarプロジェクトはAGIの範囲内と見なされています。 2006年のAGIの研究活動は、PeiWangとBenGoertzelによって説明されました。 「出版物と予備的な結果の作成」として。 AGIの最初のサマースクールは2009年に中国の厦門で開催されました 厦門大学の人工脳研究所とOpenCogによる。 2010年に最初の大学のコースが与えられました そして2011年 ブルガリアのプロブディフ大学でTodorArnaudovによって。 MITは、2018年にLex Fridmanが主催し、多数のゲスト講師をフィーチャーしたAGIのコースを発表しました。 ただし、まだほとんどのAI研究者は、AGIにほとんど注意を向けておらず、インテリジェンスが複雑すぎて短期的に完全に複製できないと主張する人もいます。 ただし、少数のコンピューター科学者がAGIの研究に積極的に取り組んでおり、このグループの多くは一連のAGI会議に貢献しています。 研究は非常に多様であり、多くの場合、本質的に先駆的です。 彼の本の紹介で、 ゲルツェル氏によると、真に柔軟なAGIが構築されるまでに必要な時間の見積もりは、10年から1世紀以上までさまざまですが、AGI研究コミュニティのコンセンサスは、レイ・カーツワイルがTheSingularityで議論したタイムラインが近いということです。 つまり2015 と 2045 の間 がもっともらしいです。 しかし、主流のAI研究者は、進歩がこれほど急速になるかどうかについて幅広い意見を述べています。 そのような95の意見の2012年のメタアナリシスは、AGIの発症が現代的および歴史的予測の両方で16〜26年以内に発生すると予測する傾向を発見しました。 その後、データセットに一部の専門家が非専門家としてリストされていることがわかりました。その逆も同様です。 AGIを明示的に追求している組織には、スイスのAIラボIDSIAが含まれます。, Nnaisense, Vicarious, Maluuba, OpenCog財団 , Adaptive AI, LIDA, Numenta および関連する Redwood Neuroscience Institute. さらに、Machine Intelligence Research Institute のような組織や OpenAI AGIの開発パスに影響を与えるために設立されました。 最後に、ヒューマンブレインプロジェクトなどのプロジェクト 人間の脳の機能シミュレーションを構築するという目標を持っています。 AGIの2017年の調査では、AGIを明示的または暗黙的に（公開された調査を通じて）調査する45の既知の「アクティブなR＆Dプロジェクト」に分類され、最大の3つはDeepMind、Human Brain Project、OpenAIです。 2017年、Ben Goertzelは、AGIが到着したときに、民主的で分散型の制御を容易にすることを目的として、AIプラットフォームSingularityNETを設立しました。 2017年、研究者のFeng Liu、Yong Shi、Ying Liuは、GoogleAIやAppleのSiriなどの公的に利用可能で自由にアクセスできる弱いAIの知能テストを実施しました。 これらのAIは最大で約47のIQ値に達しました。これは、1年生の約6歳の子供に相当します。 大人は平均して約100人になります。 同様のテストが2014年に実施され、IQスコアは最大値27に達しました。 2019年、ビデオゲームプログラマーで航空宇宙エンジニアのジョン・カーマックは、AGIを研究する計画を発表しました。 2020年、OpenAIはGPT-3を開発しました。これは、特定のトレーニングなしで多くの多様なタスクを実行できる言語モデルです。 VentureBeatの記事のGaryGrossmanによると、GPT-3はAGIの例ではないというコンセンサスがありますが、狭いAIシステムとして分類するには高度すぎると考える人もいます。