𝗗𝗮𝗿𝗶𝗽𝗮𝗱𝗮 𝗔𝗚𝗜 𝗸𝗲𝗽𝗮𝗱𝗮 𝗔𝗦𝗜: 𝗥𝗶𝗻𝗴𝗸𝗮𝘀𝗮𝗻 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗗𝗲𝗲𝗽𝗠𝗶𝗻𝗱

Kebanyakan orang membincangkan AGI sebagai matlamat akhir.

Satu kertas kerja Google DeepMind baru-baru ini mengubah fokus tersebut. Ia mengajukan soalan yang lebih sukar: Apa yang berlaku selepas AGI?

Kertas kerja tersebut membezakan antara dua peringkat:

  • AGI (Artificial General Intelligence): AI yang berprestasi pada tahap median manusia merentasi pelbagai tugasan. Ia boleh menaakul, merancang, dan menyelesaikan masalah.
  • ASI (Artificial Superintelligence): AI yang mengatasi kumpulan besar pakar manusia merentasi hampir semua domain.

ASI bukan sekadar model yang menang dalam catur atau menulis kod. Ia adalah sistem yang boleh mengatasi seluruh makmal penyelidikan atau syarikat.

Kertas kerja tersebut menggariskan empat cara kita beralih daripada AGI kepada ASI:

  • Penskalaan: Menggunakan lebih banyak data, lebih banyak pengkomputeran, dan perkakasan yang lebih baik.
  • Peralihan Algoritma: Mencari seni bina yang lebih baik seperti Transformer, berbanding sekadar membesarkan model.
  • Penambahbaikan Kendiri Rekursif: AI membantu penyelidik menulis kod AI yang lebih baik. Ini mewujudkan gelung maklum balas di mana AI mempercepatkan pembangunannya sendiri.
  • Sistem Multi-Ejen: Beralih daripada satu model gergasi kepada beribu-ribu ejen AI khusus yang bekerja bersama seperti organisasi manusia.

Walau bagaimanapun, beberapa kekangan boleh memperlahankan kemajuan ini:

  • Had Data: Kita mungkin kehabisan teks manusia yang berkualiti tinggi.
  • Kekangan Fizikal: Penskalaan memerlukan jumlah tenaga, cip, dan pusat data yang sangat besar.
  • Kesukaran Penyelidikan: Apabila AI bertambah baik, masalah yang berbaki mungkin menjadi jauh lebih sukar untuk diselesaikan.
  • Faktor Manusia: Keselamatan, kawal selia, dan penentangan sosial akan mencorakkan kelajuan pembangunan.

Bagi jurutera dan pembangun, ini bukan sekadar perdebatan falsafah. Ia adalah satu cabaran kejuruteraan.

Masa depan AI akan bergantung kepada:

  • Membina seni bina ejen yang boleh dipercayai.
  • Menambah baik memori jangka panjang dan penggunaan alatan.
  • Mencipta cara yang lebih baik untuk menilai sistem yang melampaui keupayaan manusia.
  • Menguruskan sistem teragih bagi pelbagai ejen.

AGI adalah satu mercu tanda. ASI adalah peralihan skala.

Sumber: https://dev.to/marrouchi/from-agi-to-asi-a-summary-of-google-deepminds-latest-paper-2ndd