采访Charles Simon,CEO和创始人,Futureai

Futureai. 最近推出了脑模拟器II,一个实验平台推进人工综合情报的研发(AGI)。

我们感谢Charles Simon参加此Q.&A并分享他对AGI的看法,他对该领域未来发展的预测,以及他与Futureai的计划。

你的背景是什么以及futureai如何开始?

我开始伴有电气工程/计算机科学,并为我的大部分职业生涯管理团队和开发软件。我的经验开发了第一个数字脑电图(BrainWave)系统的一个耦合了几个人工智能项目,导致我对我在2018本书中解释的人工智能未来的一些结论,“计算机叛乱了?”。

今天AI的主要问题之一涉及其基本缺乏理解,在任何三岁的孩子中发现的能力。模拟这种非常基本的能力可能会显着改善AI有用性并导致人工普通情报(AGI)。

Futureai的使命是什么?

我创立了Futureai展示并证明了本书中概述的许多原则并回答了相关问题。

例如,如果我们创建一个可以使用块的系统,它会学会理解和计划孩子可能的方式吗?这种系统的能力是否可以更普遍地转移到AGI?这些是巨大的未知数,创造一个非营利性的发展公司是解决这种长期发展的最佳方式。

告诉我们关于Futureai最近发射脑模拟器II,它解决了哪些问题,它带来了什么机会。

大脑模拟器II提供了一个实验平台,在AGI中尝试各种新概念。存在一个基本的神经模拟器,它是处理更高级别计算的系统和模块。

作为一个例子,允许虚拟实体“sallie”,导航迷宫的模块仅在平台上只有几百个代码,它通过提供这个平台来提供知识库,视觉,其他感官等。我们可以更容易地开发导航代码,并了解导航迷宫基本上与基于目标的任务相同的过程,例如学习要了解单词。迷宫系统与模块共享大量代码,该模块将单词与行为相关联。

您目前在Futureai面临的技术挑战是什么?

真正的问题是没有人知道AGI的最终答案。因此,我们正在编写实验代码,这导致了许多死亡端,并尝试了我们更多地了解解决问题的多种技术。

此外,我们正在学习许多问题有共同的解决方案,但我们只会在解决许多问题之后。然后我们重写才能整合大量代码。这种类型的编程比应用程序开发慢得多,在那里您拥有指定的目标和已知算法。

您最为骄傲的最近12个月内最大的成就是什么?

脑模拟器内的通用知识库(UKS)模块的开发允许在数据项之间的链路方面存储任何类型的信息。在UKS中,通过其视觉外观引用一个抽象的东西,用于描述它的词语以及使其独特的任何其他属性。

与狭窄的AI不同,UKS系统在其他一切的背景下学习一切;就像一个三岁的孩子就像她已经知道的信息一样了解一切。单词序列可以代表诗歌。当从UKS检索诗时,同样可以检索单词和它们唤起的图像的多个细微差别的所有上下文。我认为所有这些上下文都是真正理解的基础之一。

告诉我们你的书“将电脑叛义?”。

这本书阐述了他们系统背后的整体哲学。基于生物学,我们知道人类的思想由相对少量的独特算法组成,这些算法在许多数十亿神经元中实现。本书解释了构建AGI,您必须从机器人系统开始 - 除非AGI具有多种感官和操纵对象的能力,否则不得不知道现实中存在对象。

为了能够计划,AGI必须具有周围环境的内部模型,因此可以思考,“如果我这样做,那将发生。”如果AGI不在物理环境(真实或模拟)中,它永远不会了解时间或原因和效果。

本书的前提是首先,开发这些能力在未来十年的范围内,今天的可行性是AI将弹起来朝着AGI的新水平。

此外,本书使这种情况(由当前发展承载),人脑的计算能力远低于大多数估计数。也许你的思想可以学习数百万的东西。很快,我们将有计算机在UKS中放入一百万件事。也许这足以表现出实际情报。我们还不知道。

您如何看待AGI可能对人类存在构成威胁的担忧?

与基因工程或核技术一样,AGI具有巨大的潜在福利,而且具有一定程度的风险 - 特别是人类开发商滥用的风险。

在AGI比其他领域不仅仅是其他领域,我们应该期望回到我们所投入的东西。如果我们创建AGIS成为探险家和创新者,我们将实现巨大的奖励。如果我们改为创建AGIS成为征服的机器,我们应该合理地期待在未来的某个时间,他们可能会选择征服我们。

现在,选择取决于我们。

近年来AGI发展中最相关的突破是什么?未来几年,你预见的是什么?

在人类互动方面,AIS对AGI取得了巨大进展。不幸的是,您可以给予AI足够培训的想法,以便通过上述基本概念问题来阻止它可以实现AGI。

我们开始看到依赖于多种感官的应用程序和机器人的巨大进步将泄漏到AGI中。我还应该指出,阿加不是全无的主张。未来几年,我们将看到AGI的各个方面介绍并添加到现有应用程序中,我们将争论是否是真正的AGI。

最终,在大多数地区的人类能力中,将存在一个AGI,我们将勉强承认我们的创作比我们更聪明。

您对脑模拟器II和Futureai的未来计划是什么?

在近期,我们正在增加萨利在环境中操纵对象并了解基本物理的能力,“当我在这里推动一个物体时,它会在那里移动。”掌握了这一点,Sallie将被赋予组装各种形状,这将需要规划和预见的各种形状。

在长期内,我们希望对整个AI产业产生影响,以表明低级别的AGI概念将如何具有深远的福利。

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