Artipisyal na Pangkalahatang Katalinuhan: Isang Kwento ng Pagtatayo ng Kakayahan nang May Pag-iingat

Nabubuhay tayo sa panahon ng artipisyal na intelihensiya. Tinataya ng orihinal na artikulo noong 2023 ang pandaigdigang pamilihan ng AI sa 240 bilyong dolyar ng US at binabanggit ang pagtatayang lalampas ito sa 730 bilyong dolyar pagsapit ng 2030, na may taunang paglago na higit sa 17%. Mga pagtataya ito noong panahong iyon, hindi tiyak na kita sa hinaharap.

Isa sa mga layuning pinagtutuunan ng pananaliksik ang artipisyal na pangkalahatang intelihensiya, o AGI mula sa artificial general intelligence.

Ano ang AGI at bakit ito nakapupukaw ng interes? Tinatalakay rito ang mga konsepto, direksiyon ng pananaliksik, at inaasahan mula sa pananaw noong 2023.

Unahin nating linawin ang ibig sabihin ng pangkalahatang intelihensiya.

Pagtatakda ng mga Hangganan ng Pangkalahatang Katalinuhan

Ang pangkalahatang katalinuhan ay nangangahulugang kakayahang makamit ang iba’t ibang layunin at magsagawa ng magkakaibang gawain na may magkaibang konteksto at kapaligiran. Ang mga sistemang ‘pangkalahatang matalino’ ay dapat: 

• Harapin ang mga problema at sitwasyon na lubos na naiiba sa inaasahan
• Mailapat ang natutuhang kaalaman sa ibang konteksto ng problema at sa mga bagong sitwasyon.

Magkakaiba ang pananaw ng mga mananaliksik tungkol sa eksaktong depinisyon at pagsukat sa pangkalahatang intelihensiya. Walang iisang listahan ng kinakailangang katangian na tinatanggap ng lahat.

Sinisikap ng pananaliksik sa AGI na maisakatuparan sa mga artipisyal na sistema ang ganitong malawak na pagkatuto at paglutas ng problema.

Ang Pangunahing Hipotesis ng AGI

Binuo ni Ben Goertzel ang pangunahing hipotesis sa kaniyang artikulong pagsusuri na ”Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects”, na inilathala noong 2014 sa Journal of Artificial General Intelligence. Inilahad niya ito nang ganito:

”Ang paglikha at pag-aaral ng sintetikong intelihensiyang may sapat na malawak na saklaw, halimbawa ay antas-tao, at malakas na kakayahang maglapat ng kaalaman sa bagong sitwasyon ay may pundamental na pagkakaiba sa uri kumpara sa paglikha at pag-aaral ng sintetikong intelihensiyang may mas makitid na saklaw at mas mahinang ganitong kakayahan.”

Sa pananaw na ito, magkakaroon ang AGI ng malawak na saklaw at mahusay na paglalahat ng kaalaman. Ang hipotesis ay pananaw sa pananaliksik, hindi napatunayang batas ng kalikasan.

Sa payak na paliwanag, pinag-aaralan ng AGI ang pagbuo ng malawak na kakayahang kognitibo, na madalas ihambing sa kakayahan ng tao. Mahalaga ang pagkatuto at paglilipat ng kaalaman sa bagong sitwasyon, ngunit nag-iiba ang kinakailangang antas ayon sa depinisyon.

Magkakaiba ang opinyon tungkol sa posibilidad at panahon ng pagkamit sa AGI. May mga mananaliksik na nag-aalinlangan at may mga bumubuo ng lalong malawak na kakayahan. Hindi ito nangangahulugang may pagkakaisang siyentipiko na imposibleng makamit ang pangkalahatang intelihensiyang katulad ng tao.

AGI at ang konsepto ng malakas na AI

Sa paliwanag ng IBM, iniuugnay ang malakas na AI sa intelihensiya at kamalayang pansarili na katulad ng tao. Hindi ito katumbas ng lahat ng depinisyon ng AGI: maaaring tumuon ang mga operasyonal na depinisyon sa malawak na pagganap at paglalahat nang hindi nangangailangan ng kamalayan. Hiwalay na usapin ang posibilidad ng pansariling karanasan ng makina.

Maaaring matuto ang sistema mula sa impormasyong natatanggap at karanasan, ngunit hindi kailangang magsimula ang AGI na parang bata o gumana gaya mismo ng utak ng tao. Ang layunin ng pananaliksik ay pangunahing tungkol sa kakayahan, hindi sa iisang kailangang landas ng pag-unlad.

Karaniwang paghahambing ang lawak ng mga gawain at paglilipat ng kaalaman sa bagong sitwasyon, hindi lamang ang pagganap sa isang espesyalisadong gawain.

Hindi laging limitado sa iisang paulit-ulit na gawain ang makitid na AI, at maaari itong gumana nang awtonomo sa loob ng takdang saklaw. Sa kabilang banda, hindi awtomatikong nawawala ang mga tagubilin o pangangasiwa ng tao sa AGI. Magkakaibang konsepto ang kakayahan, awtonomiya, at kamalayan; hindi pinatutunayan ng isa ang iba.

Sa pagsusuri ni Goertzel, may apat na malawak na direksiyon ng pananaliksik: simboliko, emergentista, hybrid, at unibersalista. Pag-uuri ito sa kaniyang pagsusuri, hindi kumpletong listahan o sapilitang arkitektura para sa lahat ng AGI.

Simbolikong lapit: Kinakatawan ng mga simbolo ang mga aspeto ng mundo at ng sistema. Maaaring tumanggap, lumikha, mag-imbak, at magbago ng mga simbolo ang pisikal na sistemang simboliko at gamitin ang mga ito sa pagpili ng kilos. Teoretikal na lapit ito, hindi patunay na ito lamang ang paraan ng intelihensiya.

Pinagsasama ng ilang simbolikong arkitekturang kognitibo ang pansamantalang memorya sa paggawa, pangmatagalang memorya, at sentralisadong pamamahala sa pagdama, pag-iisip, at pagkilos. Hindi kailangang pare-pareho ang lahat ng simbolikong lapit.

Emergentistang lapit: Umuusbong ang mas mataas na kakayahan mula sa ugnayan ng mga subsimbolikong bahagi sa mas mababang antas. Maaaring mabuo ang masalimuot na padron at tungkulin mula sa maraming payak na bahaging nagtutulungan, gaya sa mga network na neural.

Hybrid na lapit: Pinagsasama nito ang simboliko at subsimbolikong sistema upang pakinabangan ang kanilang kalakasan at tugunan ang limitasyon. Maaaring magkaroon ang kabuuan ng kakayahang naiiba sa magkakahiwalay na bahagi.

Maaaring pagsamahin ang isang simbolikong subsistema at malaking subsimbolikong sistema, o maraming maliliit na ahenteng bawat isa ay may simboliko at subsimbolikong katangian.

Unibersalistang lapit: Nagsisimula ito sa napakapangkalahatang mga matematikal na modelo ng intelihensiya at pinag-aaralan ang praktikal na pagtatantiya sa mga ito. May mga ideyal na modelong hindi makakalkula o may hindi makatotohanang pangangailangan sa komputasyon. Hindi ito simpleng yari nang algorithm na nangangailangan lamang ng mas malakas na kagamitan.

Maraming organisasyon ang gumagawa ng mga produkto ng AI at nagsasaliksik ng mas malawak na intelihensiya. Hindi pinatutunayan ng praktikal na produkto na nakamit na ang AGI noong 2023. Isang kilalang organisasyong may ganitong layunin ang OpenAI.

Mga Nangungunang Kumpanya na Nagtatrabaho sa AGI

1. OpenAI

Inilahad ng OpenAI, na kilala sa ChatGPT, sa isang artikulo sa blog noong Pebrero 24, 2023 ang layuning makinabang ang buong sangkatauhan sa AGI. Tinutukoy nito ang mga sistemang AI na sa pangkalahatan ay mas matalino kaysa tao. Pahayag ito ng misyon, hindi pag-aanunsiyong nakamit na ang AGI.

Sinabi ng OpenAI na lalo itong mag-iingat sa pagbuo at paggamit habang papalapit ang mga sistema sa AGI. Binanggit ang InstructGPT at ChatGPT bilang mga hakbang patungo sa mas madaling gabayang sistema, hindi bilang natupad nang AGI.

Ano ang ChatGPT?

Inilunsad ng OpenAI ang ChatGPT noong Nobyembre 30, 2022 bilang sistemang pang-usap batay sa mga modelo ng wika. Sumasagot ito sa mga tanong at tumutulong sa pagsulat ng mga email, sanaysay, at programa. Hindi patunay ng pag-unawang pantao o pagiging maaasahan ang sagot na parang tao; maaari pa rin itong magkamali.

Pindutin dito para sa listahan ng limang pinakamahusay na pandagdag na gamit para sa ChatGPT.

Ano ang InstructGPT?

InstructGPT ang pangalan ng mga modelong sinanay ng OpenAI upang mas mahusay sumunod sa mga tagubilin sa pamamagitan ng halimbawa at puna ng tao. Tiyak na pag-unlad ito sa mga modelo ng wika, hindi pangkalahatang tawag sa lahat ng masulong na AI o sariling patunay ng AGI.

OpenAI at ChatGPT sa mga makasaysayang bilang

Noong Oktubre 12, 2023, iniulat ng The Information ang takbo ng kita ng OpenAI na katumbas ng 1.3 bilyong dolyar ng US kung ipagpapatuloy sa isang taon, mahigit 100 milyon bawat buwan at mga 30% na higit sa takbo noong tag-init. Hiwalay dito, sinabi ng OpenAI noong Nobyembre 2023 na may mga 100 milyong lingguhang aktibong gumagamit ang ChatGPT. Ang bilis ng kita na kinuwenta sa taunang antas ay hindi katumbas ng aktuwal na kita sa isang buong taon ng pananalapi.

Krisis sa pamunuan ng OpenAI noong Nobyembre 2023

Tinanggal ng dating lupon ang CEO na si Sam Altman noong Nobyembre 17, 2023. Sinabi ng lupon na hindi siya laging bukas sa pakikipag-ugnayan; iyon ang ibinigay nitong dahilan, hindi hiwalay na napatunayang konklusyon. Inanunsiyo ang paunang kasunduan sa kaniyang pagbabalik noong Nobyembre 21 sa oras ng US, o Nobyembre 22 ayon sa UTC. Kinumpirma ng OpenAI ang kaniyang pagbabalik at bagong pansamantalang lupon noong Nobyembre 29.

Ayon sa mga balita noon, malaking mayorya ng mga empleyado ang nagbantang umalis kung hindi babalik si Altman; hindi nito ibig sabihing bawat empleyado ay lumagda. Ang kapuwa tagapagtatag at punong siyentista noon na si Ilya Sutskever ay nagpahayag sa X ng pagsisisi: ”Lubos kong pinagsisisihan ang pakikilahok ko sa mga ginawa ng lupon. Hindi ko kailanman nilayong pinsalain ang OpenAI. Mahal ko ang lahat ng sama-sama nating binuo at gagawin ko ang lahat ng aking makakaya upang muling pag-isahin ang kumpanya.”

Tinapos ng pagbabalik ni Altman ang agarang krisis sa pamumuno, ngunit hindi nito awtomatikong nilutas ang lahat ng usapin sa pamamahala at pangangasiwa. Nag-anunsiyo rin ang bagong lupon ng malayang pagsusuri at pagpapabuti sa pamamahala.

Bagaman nakakuha ng malawak na pansin ang OpenAI sa larangan ng AGI, matagal na ring nagsasaliksik ang ibang organisasyon. Itinatag ang DeepMind noong 2010.

2. DeepMind

Ang DeepMind ay itinatag noong 2010 at binili ng Google noong 2014. Noong Abril 2023, isinama ito sa Google Brain bilang Google DeepMind. Nagsasaliksik ito ng mas malawak na sistemang lumulutas ng problema upang itaguyod ang agham at mga kapaki-pakinabang na gamit sa lipunan.

Layunin ng DeepMind na isulong ang agham para sa kapakinabangan ng sangkatauhan at gamitin ang artipisyal na intelihensiya para sa mga pangangailangan ng lipunan.

Sa pananaliksik ng Moorfields, nakapagbigay ang modelo ng rekomendasyon sa pagsangguni sa susunod na pangangalaga na katulad ng antas ng espesyalista batay sa mga sinuring larawan ng mata. Hindi ito patunay ng sariling pagsusuri sa lahat ng sakit sa mata o pagpapalit sa mga doktor. Noong 2018, nag-ulat ang awtonomong sistema ng mga 30% pagtitipid sa enerhiya para sa pagpapalamig ng mga sentro ng datos, hindi sa buong konsumo ng mga ito. Nagtaya ang AlphaFold ng tatlong-dimensiyong estruktura ng mga protina at tumulong sa biyolohiya at pagsasaliksik ng gamot, ngunit hindi nito nilutas ang lahat ng suliranin sa protina o gamot.

Tinukoy ng orihinal na artikulo ang tala ng pagpopondo sa isang database tungkol sa naiulat na 50 milyong dolyar ng US noong Pebrero 1, 2011 mula sa Founders Fund at Horizons Ventures. Hindi patunay ang limitadong tala na iyon lamang ang pagpopondo bago ang pagbili ng Google; hindi ito kumpleto at nasuring kasaysayan ng pagpopondo.

3. Adept

Nag-anunsiyo ang Adept noong Marso 2023 ng 350 milyong dolyar ng US na pagpopondong Seri B, na pinangunahan ng General Catalyst at Spark Capital. Mga isang taon na ang kumpanya noon at bumubuo ng AI na kayang gumamit ng software. Binanggit ng artikulo ang mga 25 empleyado at maagang pagpapakita ng digital na katulong.

Pinag-aralan ng Adept ang paggamit ng tao sa software upang gawing kilos sa computer ang mga tagubiling teksto. Binanggit ng artikulo ang halagang mga isang bilyong dolyar matapos ang pagpopondo. Ang naiulat na halaga noon ay hindi kasalukuyang halaga o patunay ng nakamit nang AGI.

Inihambing ng kapuwa tagapagtatag na si David Luan ang ambisyon sa isang synthesizer: magagamit ng musikero ang tunog ng iba’t ibang instrumento nang hindi pinag-aaralang tugtugin ang bawat isa. Gusto ng Adept na gawing mas madaling gamitin ang software sa katulad na paraan sa pamamagitan ng isang sistema ng AI.

AGI: Ang landas sa hinaharap

May iba’t ibang pananaw ang mga tao tungkol sa potensyal ng AGI. Ang ilan ay naniniwala na ang AGI ay maaaring magdulot ng mapanganib na kahihinatnan para sa sangkatauhan, habang ang iba ay naniniwala na ang AGI ay hindi makakamit ang mga inaasahan natin.

Si Diego Klabjan, propesor sa Northwestern University at tagapagtatag ng programa nito sa masterado sa analitika, ay nagpahayag ng pag-aalinlangang sinipi sa orihinal na artikulo:

”May bilyon-bilyong neuron ang utak ng tao na magkakaugnay sa lubhang kawili-wili at masalimuot na paraan, samantalang ang kasalukuyang pinakamodernong teknolohiya ay may payak na ugnayang sumusunod sa napakadadaling padron. Kaya ang paglipat mula sa ilang milyong neuron tungo sa bilyon-bilyon gamit ang kasalukuyang hardware at software—hindi ko nakikitang mangyayari iyon.”

Nakatanggap ng 352 sagot mula sa mga mananaliksik sa pagkatuto ng makina ang isang sarbey noong 2016 ng mga mananaliksik na kaugnay ng Oxford, Yale, at AI Impacts. Inilabas ang mga resulta bilang paunang publikasyon noong 2017. Pinagsamang pansariling pagtataya ng posibilidad ang mga ito, hindi tiyak na takdang petsa o ”median na bilang ng sumagot”. Kabilang sa mga pagtataya noon ang:

• Mga 2026: pagsulat ng sanaysay sa paaralan ayon sa antas na itinakda ng sarbey.
• Mga 2027: pagmamaneho ng trak sa itinakdang antas; hindi nito ibig sabihing mawawalan ng silbi ang lahat ng drayber.
• Mga 2031: pagsasagawa ng mga gawaing tingian na inilarawan sa sarbey, hindi kinakailangang pagpapalit sa buong sektor.
• Mga 2049: pagsulat ng librong mabenta; ang paghahambing kay Stephen King ay matalinghaga, hindi hula tungkol sa isang manunulat.
• Ganap na kakayahang gawing awtomatiko ang lahat ng hanapbuhay: mga 122 taon pagkatapos ng 2016, kaya bandang 2138, sa pinagsamang 50% pagtataya ng posibilidad. Hindi nito ibig sabihing aktuwal na mawawala ang lahat ng trabaho noon.

Napaka-aga pa upang hulaan kung saan tayo dadalhin ng AI. Ngunit, tulad ng lahat ng teknolohiya, maaari itong magamit para sa mabuti o masama.

Sa artikulo niya noong Pebrero 2023, itinaguyod ni Sam Altman ang masusing pagsusuri sa pagbuo ng AGI at pampublikong konsultasyon para sa malalaking pasiya. Tungkol sa posibleng panganib, isinulat niya:

”Maaaring maging lubhang iba ang mundo kaysa ngayon, at maaaring pambihira ang mga panganib. Maaaring makapinsala nang malubha ang supertalino ngunit hindi nakaayon sa layunin ng tao na AGI; maaari rin itong gawin ng awtokratikong rehimeng may mapagpasyang kalamangan sa supertalino na teknolohiya.”

Sinisiyasat ng mga organisasyong tulad ng DeepMind kung makatutulong ang mas malawak na AI sa mga tuklas na siyentipiko. Hindi pa sila dahil dito tagapagbigay ng napatunayang AGI. Hindi tiyak ang magiging epekto sa pananaliksik, inhinyeriya, at kaligtasan at nakasalalay ito sa kakayahan, paggamit, at mga pasiya ng tao tungkol sa pamamahala at pangangasiwa.

Pindutin dito upang matutuhan ang tungkol sa pamumuhunan sa artipisyal na intelihensiya.