Блог

В этом году экзальтированных участников на четвертой международной конференции по универсальному искусственному интеллекту AGI уже практически не было. В число двухсот человек, прибывших этим августом в кампус Google, входили в основном специалисты, что понятно: тематика становится все более специализированной и сухо-прагматичной. Выступал, например, китаец из Пекинской академии наук, рассказал про облачную архитектуру AGI. Из России, как всегда, никого. Кстати, в Китае в этом году уже завершается первый этап госпрограммы The China-Brain Project -- интеграция 10 тыс. нейронных чипов в единой архитектуре распознавания и логического вывода.

[spoiler]PC Week/RE про AGI писал не раз. В двух словах, именно на этой идее базируется концепция технологической сингулярности: создается софт (AGI), который может логически рассуждать на уровне взрослого человека, после чего ему даются для анализа собственные тексты, и он начинает их улучшать. В итоге получаем мощность миллиардов человеческих умов даже на одном ПК, и такой супер-интеллект мгновенно захватывает мир решает все проблемы человечества.

На конференции демонстрировался слайд, в котором аппроксимировались темпы роста производительности массовых процессоров. Так, чип с мощностью человеческого мозга будет стоить 1000 долл. в 2027-м, 1 доллар в 2037-м, а в 2065-м один доллар будет стоить целый миллиард умов.

В этой связи интересно весьма объемное и углубленное обсуждение безопасности AGI на конференции, которое ранее было откровенно мэйнстримовским и дилетантским. Видимо, первые реальные ростки технологий AGI заслуживают определенного внимания экспертов по безопасности.

Прорывных достижений на AGI'11 практически не было (полный список выступлений доступен на сайте конференции).
Подборка статей по self-программированию с воркшопа на сайте Icelandic Institute for Intelligent Machines.

Отмечу продолжающееся развитие языка программирования Church (Scheme с вероятностной семантикой)
и проекта LIDA -- когнитивной архитектуры автономных интеллектуальных программных агентов, которая успешно применяется, например, американскими ВМС.

Главным проектом AGI (из официально объявленных) остается OpenCog -- открытый фреймворк в исходных текстах, включающий  компоненты для процедурного и декларативного представления и обработки знаний и планирования задач, контейнер алгоритмов искусственного интеллекта, включающий механизмы эволюционного обучения, вероятностного и логического вывода и анализа естественных языков.

Интересны планы его реализации -- версия 1.0 выйдет вот-вот, в 2013-м (запаздывание от ранее запланированного 2012-го всего на год); к 2021-му интеллект этой системы достигнет уровня человека (но работать пока, конечно, будет медленно, далеко не в реальном времени), а вот далее системе скармливаются ее собственные исходные тексты, и запускается непрерывный процесс самоулучшения. Первые подходы к этому процессу уже обсуждаются: как, например, загрузить часть кодов OpenCyg на C++ и Python в декларативную базу знаний, дать системе задание "понять" их семантику и затем следить за улучшением.

В связи с этим планом Ben Goertzel, один из главных гуру сингулярности и со-основатель OpenCog, задается хорошим вопросом: а можем ли мы построить AGI последовательным процессом, шаг за шагом, без прорывных достижений? Достаточно ли для этого инженерных подходов, или все же потребуются особые научные исследования? По его мнению, в любом случае надо запустить некий Sputnik of AGI, пилот, комбинирующий текущие достижения из разных сфер, проанализировать его результаты, и сделать правильные выводы.