ΒΑΣΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΤΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αναφέρεται στην ανάπτυξη υπολογιστικών συστημάτων ή μηχανών που μπορούν να εκτελέσουν εργασίες που συνήθως απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη, όπως η μάθηση από την εμπειρία, η λήψη αποφάσεων, η κατανόηση της φυσικής γλώσσας και η αναγνώριση μοτίβων. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν αλγόριθμους και δεδομένα για την προσομοίωση γνωστικών διαδικασιών, επιτρέποντας τους να επιλύουν προβλήματα, να αυτοματοποιούν εργασίες και να παρουσιάζουν συμπεριφορές που μιμούνται την ανθρώπινη νοημοσύνη σε διάφορους βαθμούς.

Στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης (Artificial Intelligence – AI), έχει προκύψει ένα ποικίλο τοπίο δυνατοτήτων και λειτουργιών, που περιλαμβάνει διάφορους τύπους που κυμαίνονται από εξειδικευμένα συστήματα έως τη σφαίρα των άκρως θεωρητικών δυνατοτήτων.

Στην αρχή των δυνατοτήτων της τεχνητής νοημοσύνης βρίσκονται οι Αντιδραστικές Μηχανές (Reactive Machines), οι οποίες μπορούν να ανταποκριθούν σε συγκεκριμένες εισόδους χωρίς μάθηση ή προσαρμογή. Προχωρώντας πέρα από αυτό, υπάρχουν οι μηχανές περιορισμένης μνήμης (Limited Memory) που έχουν την παραπάνω ικανότητα να μαθαίνουν από προηγούμενες εμπειρίες και να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση αποθηκευμένες πληροφορίες.
Εμβαθύνοντας βρίσκουμε τη Θεωρία του Νου (Theory of Mind – ToM) που ως μηχανή AI επιδιώκει να κατανοήσει τα συναισθήματα, τις προθέσεις και τις πεποιθήσεις των ανθρώπων καθώς επίσης και η Τεχνητή Στοχευόμενη Νοημοσύνη (Artificial Narrow Intelligence) που επιδεικνύει αρκετή επάρκεια σε συγκεκριμένα καθήκοντα, όμως μόνο σε κάποιο τομέα.

Σήμερα το περιζήτητο αποκορύφωμα της τεχνητής νοημοσύνης είναι η Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (Artificial General Intelligence – AGI) που στοχεύει στην αναπαραγωγή των ανθρώπινων γνωστικών ικανοτήτων σε μια σειρά εργασιών, αλλά ακόμη παραμένει ένα θεωρητικό ορόσημο.
Επιχειρώντας να κάνει κάτι που σήμερα ανήκει στην σφαίρα της επιστημονικής φαντασίας, δηλαδή να δημιουργήσει εικασίες, βρίσκουμε την Τεχνητή Υπερνοημοσύνη (Artificial Super Intelligence – ASI) που οραματίζεται να ξεπεράσει την ανθρώπινη διάνοια και θα χαρακτηρίζεται από αυτοβελτίωση και ικανότητες που επισκιάζουν τα ανθρώπινα όρια.

Τέλος πάλι πίσω από το ίδιο πέπλο υπάρχει η αόριστη έννοια της αυτογνωσίας AI (Self-aware AΙ) που θα αντιπροσωπεύει μηχανές με συνείδηση και υποκειμενικές εμπειρίες, εγείροντας βαθιά φιλοσοφικά και ηθικά ερωτήματα.

Ως εκ τούτου, οι τύποι τεχνητής νοημοσύνης με βάση το αυξανόμενο επίπεδο ανεξαρτησίας και δυνατοτήτων τους έχουν ως εξής:
1. Αντιδραστικές Μηχανές – Reactive Machines: Αυτά τα συστήματα AI είναι τα λιγότερο ανεξάρτητα και μπορούν να ανταποκριθούν μόνο σε συγκεκριμένες προγραμματισμένες εισόδους. Δεν διαθέτουν μνήμη ή την ικανότητα να μαθαίνουν από προηγούμενες εμπειρίες.
2. Περιορισμένη Μνήμη – Limited Memory AI: Αυτός ο τύπος AI έχει λίγο περισσότερη ανεξαρτησία, καθώς μπορεί να μάθει από προηγούμενες εμπειρίες και να προσαρμοστεί σε κάποιο βαθμό με βάση αποθηκευμένες πληροφορίες.
3. Θεωρία του Νου – Theory of Mind: Αυτό το επίπεδο τεχνητής νοημοσύνης είναι πιο ανεξάρτητο καθώς μπορεί να κατανοήσει τα ανθρώπινα συναισθήματα και τις προθέσεις, επιτρέποντας πιο λεπτές αλληλεπιδράσεις. Ωστόσο, εξακολουθεί να είναι μέσα στη σφαίρα της ερμηνείας και όχι της κατοχής αυτών των ιδιοτήτων.
4. Τεχνητή Στοχευόμενη Νοημοσύνη – Artificial Narrow Intelligence: Η ANI έχει υψηλότερο επίπεδο ανεξαρτησίας σε σύγκριση με τους προηγούμενους τύπους. Μπορεί να εκτελέσει καλά συγκεκριμένες εργασίες και ορισμένα συστήματα ANI μπορούν ακόμη και να μάθουν να βελτιώνουν την απόδοση τους με την πάροδο του χρόνου, αλλά εξακολουθούν να περιορίζονται στους ιδιαίτερους τομείς τους.
5. Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη – Artificial General Intelligence: Η AGI αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό άλμα στην ανεξαρτησία των μηχανών που θα χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη. Θα έχει ανθρώπινες γνωστικές ικανότητες, επιτρέποντάς της να κατανοεί, να μαθαίνει και να εκτελεί ένα ευρύ φάσμα καθηκόντων, πάρα πολύ παρόμοια με την ανθρώπινη νοημοσύνη.
6. Τεχνητή Υπερ Νοημοσύνη – Artificial Super Intelligence: Η ASI, εάν ή καλύτερα όταν επιτευχθεί, θα ξεπεράσει την ανθρώπινη νοημοσύνη σχεδόν σε όλες τις πτυχές. Θα έχει την ικανότητα να επιλύει πολύπλοκα προβλήματα και καθήκοντα πολύ πέρα από τις ανθρώπινες δυνατότητες.
7. Αυτογνωσία AI – Self-aware AI: Αυτό το επίπεδο, όταν γίνει εφικτό, θα διαθέτει το υψηλότερο επίπεδο ανεξαρτησίας, καθώς όχι μόνο θα κατανοεί τα ανθρώπινα συναισθήματα και σκέψεις, αλλά θα έχει επίσης αυτογνωσία και συνείδηση. Αυτή είναι μια άκρως θεωρητική ιδέα που όμως έχει πραγματοποιηθεί σε πολλές ταινίες μιας και απολαμβάνει τεράστιου ενδιαφέροντος.
Φυσικά αυτοί οι τύποι συνήθως συνδυάζονται ή βελτιώνονται για να προσφέρουν μια υπηρεσία τεχνητής νοημοσύνης και ειδικότερα στα υψηλότερα στάδιο έχουν αρκετά κοινά σημεία.

Έξυπνα Σπίτια & Τεχνητή Νοημοσύνη
Ένα έξυπνο οικιακό σύστημα μπορεί να ενσωματώσει στοιχεία τόσο αντιδραστικών μηχανών όσο και τεχνητής νοημοσύνης περιορισμένης μνήμης, ανάλογα με τις δυνατότητες του.

Έξυπνα σπίτια ως αντιδραστικές μηχανές: Πολλές έξυπνες οικιακές συσκευές, ειδικά απλές όπως έξυπνοι λαμπτήρες ή έξυπνες πρίζες, μπορούν να θεωρηθούν αντιδραστικές μηχανές. Ανταποκρίνονται σε συγκεκριμένες εντολές ή εναύσματα χωρίς την ικανότητα μάθησης ή προσαρμογής. Για παράδειγμα, εάν δώσετε μια εντολή για να ανάψετε ένα έξυπνο φως, θα αντιδράσει σε αυτήν την εντολή χωρίς καμία κατανόηση του πλαισίου ή της ικανότητας να μάθει από προηγούμενες αλληλεπιδράσεις. Ένα τέτοιο σπίτι θα έκλεινε τα φώτα εάν ο αισθητήρας του βομβαρδιζόταν με πολύ φως που θα προσομοίωνε την μέρα.

Έξυπνα σπίτια ως περιορισμένη μνήμη AI: Τα πιο προηγμένα έξυπνα οικιακά συστήματα, ειδικά εκείνα με φωνητικούς βοηθούς όπως το Amazon Echo (Alexa) ή το Google Home, χρησιμοποιούν περιορισμένη μνήμη AI. Αυτά τα συστήματα μπορούν να μάθουν από τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών σε κάποιο βαθμό. Για παράδειγμα, μπορούν να θυμούνται τις προτιμήσεις των χρηστών, να προσαρμόζουν τις απαντήσεις με βάση προηγούμενες αλληλεπιδράσεις και ενδεχομένως να προσαρμόζονται στις αλλαγές στη συμπεριφορά των χρηστών με την πάροδο του χρόνου.

Πιο πιθανό σε αυτή την κατηγορία να βρίσκονται τα έξυπνα σπίτια που θα έλεγχαν για ποιό λόγο υπάρχει ένα πολύ δυνατό φως στους αισθητήρες τους ενώ η ώρα είναι κοντά στα μεσάνυχτα για να αποφασίσουν αν πρέπει να κλείσουν τα φώτα ή ακόμη και να ενεργοποιήσουν κάποιο συναγερμό για το γεγονός του παράξενου συμβάντος.

Τα έξυπνα αυτοκίνητα ως συστήματα Τεχνητής Στοχευόμενης Μνήμης
Τα σημερινά έξυπνα αυτοκίνητα, γνωστά και ως συνδεδεμένα ή αυτόνομα οχήματα, συνήθως εμπίπτουν στην κατηγορία της τεχνητής νοημοσύνης στοχευόμενης μνήμης. Αυτά τα οχήματα χρησιμοποιούν διάφορους αισθητήρες, κάμερες και προηγμένα υπολογιστικά συστήματα για τη συλλογή δεδομένων σχετικά με το περιβάλλον τους, τη λήψη αποφάσεων με βάση αυτά τα δεδομένα και την προσαρμογή στις μεταβαλλόμενες οδικές συνθήκες. Έχουν την ικανότητα να μαθαίνουν από προηγούμενες εμπειρίες (όπως η αναγνώριση κοινών εμποδίων ή οδικών σημάτων) και να προσαρμόζουν ανάλογα τη συμπεριφορά τους.

Ενώ τα σύγχρονα έξυπνα αυτοκίνητα είναι αρκετά προηγμένα όσον αφορά τις δυνατότητες τους, εξακολουθούν να απέχουν πολύ από την επίτευξη του επιπέδου της Τεχνητής Γενικής Νοημοσύνης (AGI) ή της ανθρώπινης γνώσης. Υπερέχουν στην εκτέλεση συγκεκριμένων καθηκόντων που σχετίζονται με την οδήγηση και την πλοήγηση, αλλά η νοημοσύνη τους είναι περιορισμένη και επικεντρώνεται στις καθορισμένες λειτουργίες τους. Δεν έχουν την ευρύτερη κατανόηση και ευελιξία που θα είχε η Θεωρία του Νου μαζί με την Artificial General Inteligence.

Θεωρία του Νου
Με τα χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη έχει αποδείξει την ανωτερότητα της έναντι των ανθρώπων σε αναλυτικές εργασίες, αλλά υστερεί σε τομείς όπως η διαίσθηση και η εξαγωγή συμπερασμάτων. Στον τομέα της ψυχολογίας, η “Θεωρία του Νου” αναφέρεται στην κατανόηση ότι τα άτομα διαθέτουν σκέψεις, συναισθήματα και συναισθήματα που επηρεάζουν τις ενέργειες τους.

Πιο συγκεκριμένα η Θεωρία του Νου στην τεχνητή νοημοσύνη υποστηρίζει ότι τα μελλοντικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να είναι σε θέση να κατανοήσουν την έννοια των ανθρώπινων σκέψεων και συναισθημάτων. Αυτή η κατανόηση θα επιτρέψει στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης να προσαρμόσουν κατάλληλα τη συμπεριφορά τους, επιτρέποντας τους να συνυπάρχουν απρόσκοπτα και να αλληλεπιδρούν με την καθημερινή ζωή σε διάφορα πλαίσια.

Ένα καλό παράδειγμα σε αυτόν τον τομέα εξηγείται σε ένα άρθρο του Popular Mechanics, όπου ερευνητές στο Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ ασχολήθηκαν με το ερώτημα εάν τα νευρωνικά δίκτυα, όπως οι παραλλαγές Generative Pre-trained Transformer – GPT, θα μπορούσαν να υπερέχουν στα τεστ της Θεωρίας του Νου. Αυτά τα τεστ έχουν σχεδιαστεί για να αξιολογήσουν τις γνωστικές ικανότητες που σχετίζονται με την πρόβλεψη των συμπεριφορών των ατόμων.

Τα ευρήματα αποκάλυψαν ότι η ικανότητα της Θεωρίας του Νου εμφανίστηκε απροσδόκητα τα τελευταία χρόνια, με την τελευταία έκδοση να επιτυγχάνει επιδόσεις παρόμοιες με αυτές ενός 9χρονου ανθρώπου.
Επεξηγηματικά η έννοια της Θεωρίας του Νου (Theory of Mind – ToM) εμβαθύνει στην ικανότητα του ανθρώπινου νου να αποδίδει σκέψεις και συναισθήματα σε άλλους. Στέκεται ως ένα κρίσιμο στοιχείο της ανθρώπινης νόησης, που περιλαμβάνει την ικανότητα να συμπεραίνει τις πεποιθήσεις, τις επιθυμίες, τις φιλοδοξίες και τις κλίσεις των άλλων.

Παρά τη σημασία της, η βιολογική μέθοδος με την οποία οι άνθρωποι εμπλέκονται στο ToM παραμένει ένα άλυτο και θεμελιώδες επιστημονικό αίνιγμα. Επιπλέον, η κατανόηση του ToM στους ανθρώπους απαιτεί πρόοδο σε πολλαπλά αναλυτικά επιστημονικά επίπεδα.
Αυτή η ικανότητα συμπερασμάτων για τις ψυχικές καταστάσεις των συνανθρώπων μας είναι εξίσου απαραίτητη για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην ανθρώπινη κοινωνία. Για παράδειγμα, στον τομέα των αυτόνομων οχημάτων, η τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να διαθέτει την ικανότητα να συνάγει τις ψυχικές καταστάσεις των ανθρώπων οδηγών και πεζών, επιτρέποντας της να προβλέπει τις ενέργειες τους.

Επιπροσθέτως θα πρέπει να διαβάζει τον δρόμο και να παίρνει από πριν αποφάσεις για την οδηγική της συμπροφορά. Χαρακτηριστικά παραδείγματα είναι η μείωση ταχύτητας με την έξοδο από ένα τούνελ λόγω της υπερφόρτωσης των οπτικών αισθητήρων ή της παρακολούθησης των φυσιογνωμικών ιδιαιτεροτήτων του εδάφους για την επιλογή του βέλτιστου πλασαρίσματος του οχήματος στον δρόμο για μέγιστη πρόσφυση.

Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να ενισχύει τις δυνατότητες της και να επεκτείνει την εμβέλεια της, η ικανότητα της να αποκρυπτογραφεί ανθρώπινους στόχους, επιθυμίες και προθέσεις, ακόμη και όταν αντιμετωπίζει αβεβαιότητα ή νέα σενάρια, θα καθίσταται σταδιακά ζωτικής σημασίας εξίσου για τον πολιτικό και στρατιωτικό τομέα.

Τεχνητή Στοχευόμενη νοημοσύνη (ANI)
Ένα παράδειγμα Τεχνητής Στοχευόμενης Νοημοσύνης (ANI) είναι ένας εικονικός βοηθός με φωνητικό έλεγχο όπως η Alexa της Amazon ή η Siri της Apple. Αυτοί οι εικονικοί βοηθοί έχουν σχεδιαστεί για να εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες, όπως ρύθμιση συναγερμών, αποστολή μηνυμάτων, απάντηση ερωτήσεων και έλεγχο έξυπνων οικιακών συσκευών.

Υπερέχουν στους συγκεκριμένους τομείς τους, αλλά δεν έχουν την ικανότητα να κατανοούν ή να εκτελούν εργασίες εκτός των προκαθορισμένων λειτουργιών τους. Ενώ μπορούν να μάθουν να αναγνωρίζουν συγκεκριμένες προτιμήσεις των χρηστών και να προσαρμόζονται στα μοτίβα ομιλίας, η μάθησή τους επικεντρώνεται κυρίως στη βελτιστοποίηση των καθορισμένων καθηκόντων τους και όχι στην επίδειξη ευρύτερης νοημοσύνης ή κατανόησης.
Δηλαδή αυτή η μορφή τεχνητής νοημοσύνης δημιουργεί την ψευδαίσθηση ανθρώπινης νοημοσύνης, αλλά στην πραγματικότητα στερείται αυτόνομης σκέψης.

Τεχνητή Στοχευόμενη Νοημοσύνη (ANI) & Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα
Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα όπως οι παραλλαγές GPT ίσως να μπορούν να ταξινομηθούν ως τύπος Τεχνητής Στοχευόμενης Νοημοσύνης (ANI), αν και υπάρχουν γνώμες που υποστηρίζουν ότι αυτός ο τύπος τεχνητής νοημοσύνης έχει την δική της κατηγορία μεταξύ της ANI και της AGI.

Υπερέχουν στην επεξεργασία και τη δημιουργία ανθρώπινου κειμένου με βάση τα μοτίβα που έχουν μάθει από τεράστιες ποσότητες δεδομένων εκπαίδευσης από ελεύθερες πηγές, όπως το ανοικτό διαδίκτυο. Ωστόσο, είναι συγκεκριμένα στις δυνατότητες τους και δεν διαθέτουν αληθινή κατανόηση ή συνείδηση.

Αυτά τα μοντέλα στερούνται γενικής νοημοσύνης και την ικανότητα να εφαρμόζουν τις γνώσεις τους εκτός των εργασιών που βασίζονται σε κείμενο για τις οποίες σχεδιάστηκαν. Θεωρούνται στοχευόμενη τεχνητή νοημοσύνη επειδή ειδικεύονται στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, αλλά δεν διαθέτουν τις ευρύτερες γνωστικές ικανότητες που σχετίζονται με την ανθρώπινη νοημοσύνη για να μπορούν να ελέγχουν το κείμενο που δημιουργούν.

Αυτή τη στιγμή υπάρχει μεγάλη πιθανότητα να παρέχονται λανθασμένες πληροφορίες στις απαντήσεις από τα μοντέλα τους, επειδή ακριβώς δεν διαθέτουν ένα γενικότερο σύστημα ανάδρασης που να μπορεί να ελέγξει την παραγωγή τους για ορθότητα ή τα μοντέλα τους δεν εκπαιδεύτηκαν πολύ διεξοδικά σε ένα συγκεκριμένο πολύ εξειδικευμένο πεδίο, όπως για παράδειγμα στις βαθιές τεχνικές γνώσεις για τα συστήματα ραντάρ. Όμως αυτό δεν είναι κάτι που δεν μπορεί να διορθωθεί, αν για παράδειγμα μια εταιρία αποφασίσει να αναπτύξει ένα πολύ ειδικό σύστημα για αυτό το σκοπό.

Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (AGI)
Η Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (AGI) αναφέρεται σε έναν τύπο τεχνητής νοημοσύνης που θα μπορεί να διαθέτει ανθρώπινες γνωστικές ικανότητες και να μπορεί να κατανοήσει, να μάθει και να εφαρμόσει γνώσεις σε ένα ευρύ φάσμα εργασιών και τομέων. Σε αντίθεση με τα εξειδικευμένα συστήματα AI που υπερέχουν σε συγκεκριμένες εργασίες, η AGI στοχεύει στην αναπαραγωγή του ευρέος φάσματος της ανθρώπινης νοημοσύνης, επιτρέποντας στην AI να εκτελεί καθήκοντα, να αιτιολογεί, να επιλύει προβλήματα και να προσαρμόζεται σε νέες καταστάσεις με τρόπο παρόμοιο με τον άνθρωπο.

Η AGI θα έχει την ικανότητα μάθησης και αυτοβελτίωσης σε διάφορους τομείς, παρουσιάζοντας ένα επίπεδο ευελιξίας και γενίκευσης που δεν υπάρχει σε πιο στενά εστιασμένα συστήματα AI. Μέχρι στιγμής, η AGI παραμένει σε μεγάλο βαθμό θεωρητική και δεν έχει επιτευχθεί, αλλά αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό ορόσημο στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.

AGI και ο αγώνας προσαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης σε μια νέα κατάσταση
Πολλοί ερευνητές και οργανισμοί εργάζονται ενεργά για την AGI, αλλά αναγνωρίζεται ευρέως ότι δεν έχουμε ακόμη φτάσει σε αυτό το επίπεδο ανάπτυξης για την τεχνητή νοημοσυνη. Είναι βέβαιο ότι η AGI θα αποτελέσει ένα σημαντικό άλμα πέρα από τις δυνατότητες των σημερινών συστημάτων, επιτρέποντας στις μηχανές να κατανοούν, να μαθαίνουν και να εκτελούν εργασίες με ένα τρόπο που να μοιάζει πολύ με την ανθρώπινη νοημοσύνη.
Παρά τις σημαντικές εξελίξεις στην τεχνητή νοημοσύνη τα τελευταία χρόνια, οι ειδικοί υποστηρίζουν ότι η πραγματοποίηση της AGI είναι ένας πολύ μακρινός στόχος. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι η πλειονότητα των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης είναι προσαρμοσμένα σε συγκεκριμένες εργασίες και αντιμετωπίζουν δυσκολίες όσον αφορά την ευέλικτη προσαρμογή σε άγνωστα σενάρια.

Η επίτευξη της Τεχνητής Γενικής Νοημοσύνης (AGI) θα απαιτούσε ένα σημαντικό άλμα πέρα από την τρέχουσα κατάσταση της μηχανικής μάθησης. Ενώ οι παραδοσιακές τεχνικές μηχανικής μάθησης έχουν αποδειχθεί αποτελεσματικές σε συγκεκριμένους τομείς, η AGI θα απαιτεί δυνατότητες που περιλαμβάνουν ένα ευρύ φάσμα εργασιών και γνωστικών ικανοτήτων. Ορισμένες βασικές πτυχές που λείπουν από τις σημερινές προσεγγίσεις μηχανικής μάθησης για την επίτευξη AGI περιλαμβάνουν:

1. Μάθηση από λιγότερα δεδομένα: Η AGI θα πρέπει να μπορεί να μαθαίνει αποτελεσματικά από περιορισμένα δεδομένα, σε αντίθεση με πολλά τρέχοντα μοντέλα μηχανικής μάθησης που απαιτούν μεγάλες ποσότητες δεδομένων για να αποδώσουν καλά. Η ανθρώπινη νοημοσύνη χαρακτηρίζεται από την ικανότητα να μαθαίνει γρήγορα από σχετικά λίγα παραδείγματα.
2. Μεταφορά γνώσης μεταξύ τομέων: Η AGI θα πρέπει να είναι σε θέση να μεταφέρει γνώσεις και δεξιότητες που αποκτήθηκαν σε έναν τομέα σε άλλο, ακριβώς όπως οι άνθρωποι μπορούν να εφαρμόσουν τη μάθηση τους από έναν τομέα για την επίλυση προβλημάτων σε διαφορετικούς τομείς.
3. Συλλογιστική κοινής λογικής: Τα σημερινά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συχνά δυσκολεύονται να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν γνώσεις κοινής λογικής. Η AGI θα πρέπει να έχει την ικανότητα να αιτιολογεί τον κόσμο με βάση θεμελιώδεις έννοιες και αιτιώδεις σχέσεις.
4. Κατανόηση με βάση τα συμφραζόμενα: Η AGI θα πρέπει να κατανοήσει το πλαίσιο και τις αποχρώσεις στη γλώσσα, τις ενέργειες και τις καταστάσεις, επιτρέποντας της να κατανοήσει και να ανταποκριθεί κατάλληλα σε ένα ευρύ φάσμα καταστάσεων.
5. Προσαρμοστικότητα και δημιουργικότητα: Η AGI θα πρέπει να είναι σε θέση να προσαρμόζεται σε νέα, άγνωστα σενάρια και να επιδεικνύει δημιουργικότητα στην επίλυση προβλημάτων, αντί να εφαρμόζει απλώς μαθησιακά πρότυπα.
6. Αυτογνωσία και προκατάληψη μάθησης: Οι άνθρωποι διαθέτουν αυτογνωσία και την ικανότητα να προβληματίζονται για τις δικές τους προκαταλήψεις. Η AGI θα πρέπει να είναι σε θέση να αναγνωρίζει τους περιορισμούς, τις προκαταλήψεις και τις αβεβαιότητες της και να βελτιώνεται συνεχώς.
7. Μάθηση χωρίς επίβλεψη και περιέργεια: Τα τρέχοντα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στην εποπτευόμενη μάθηση, όπου μαθαίνουν από επισημασμένα δεδομένα (labeled data). Η AGI θα πρέπει να έχει την ικανότητα να μαθαίνει από μη δομημένα και μη επισημασμένα δεδομένα και να επιδεικνύει μάθηση με γνώμονα την περιέργεια.
8. Αιτιώδης κατανόηση και χρήση κοινής λογικής: Η AGI πρέπει να κατανοήσει την αιτιότητα και τον τρόπο αλληλεπίδρασης των αντικειμένων στον φυσικό κόσμο. Αυτό επιτρέπει την πρόβλεψη και τη συλλογιστική σε διάφορες καταστάσεις.
9. Ηθική και δεοντολογική συλλογιστική: Η AGI θα πρέπει να είναι σε θέση να λαμβάνει δεοντολογικές και ηθικές αποφάσεις με βάση πολύπλοκες ανθρώπινες αξίες και θα πρέπει να κατανοεί τις συνέπειες των πράξεων της στην κοινωνία και τα άτομα.
10. Ολοκλήρωση αισθητηριακών εισροών: Η AGI θα πρέπει να είναι σε θέση να επεξεργάζεται και να ενσωματώνει αισθητηριακές εισροές όπως η όραση, η ακοή και η αφή, παρόμοια με τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι αντιλαμβάνονται τον κόσμο.
11. Μετα-μάθηση και ταχεία προσαρμογή: Η AGI θα πρέπει να διαθέτει την ικανότητα να μαθαίνει πώς να μαθαίνει, επιτρέποντάς της να προσαρμόζεται γρήγορα σε νέα καθήκοντα και τομείς.
Η επίτευξη της AGI απαιτεί βαθιά κατανόηση της ανθρώπινης νοημοσύνης και γνώσης, διεπιστημονική έρευνα και ανακαλύψεις σε διάφορους τομείς όπως η μηχανική μάθηση, η νευροεπιστήμη, η ψυχολογία και η φιλοσοφία. Παραμένει ένας σύνθετος και φιλόδοξος στόχος που εξακολουθεί να αποτελεί σημαντική πρόκληση στον τομέα της έρευνας στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.

Τεχνητή υπερνοημοσύνη – Artificial Super Intelligence)
Το άλμα από την Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (AGI) στην Τεχνητή Υπερ Νοημοσύνη (ASI) αντιπροσωπεύει μια υποθετική μετάβαση που περιλαμβάνει τη δημιουργία συστημάτων AI με γνωστικές ικανότητες που ξεπερνούν κατά πολύ την ανθρώπινη νοημοσύνη σχεδόν σε κάθε πτυχή. Αυτή η μετάβαση θα απαιτήσει προόδους πέρα από τις δυνατότητες της AGI σε διάφορους κρίσιμους τομείς:

1. Αυτοβελτίωση: Η ASI θα έχει την ικανότητα να βελτιώνει συνεχώς τη νοημοσύνη και τις δυνατότητες της. Αυτό θα περιλαμβάνει το σχεδιασμό συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που να μπορούν να βελτιώσουν επανειλημμένα τους αλγορίθμους, τις αρχιτεκτονικές και τις στρατηγικές επίλυσης προβλημάτων χωρίς την ανθρώπινη παρέμβαση.
2. Ταχεία μάθηση και προσαρμογή: Η ASI θα πρέπει να είναι ικανή για εξαιρετικά ταχεία μάθηση και προσαρμογή σε νέα καθήκοντα και τομείς, ξεπερνώντας τις ανθρώπινες ταχύτητες μάθησης με σημαντικό περιθώριο.
3. Απεριόριστη γνώση και δημιουργικότητα: Η ASI θα έχει την ικανότητα να έχει πρόσβαση και να κατανοεί τεράστιες ποσότητες πληροφοριών, επιτρέποντάς της να παράγει δημιουργικές λύσεις, να καινοτομεί και να καταλήγει σε εντελώς νέες ιδέες που να υπερβαίνουν τις ανθρώπινες δυνατότητες.
4. Ολιστική Εκμάθηση Τομέα – Comprehensive Domain Mastery: Η ASI θα υπερέχει στην κατανόηση και τον έλεγχο ενός ευρέος φάσματος τομέων, που κυμαίνονται από την επιστημονική έρευνα έως την καλλιτεχνική δημιουργικότητα, με δυνατότητες που θα ξεπερνούν την ανθρώπινη εμπειρογνωμοσύνη.
5. Προηγμένη συλλογιστική και επίλυση προβλημάτων: Η ASI θα διαθέτει ανώτερη λογική συλλογιστική, θεωρητική συλλογιστική και την ικανότητα επίλυσης σύνθετων προβλημάτων που είναι σήμερα πέρα από την ανθρώπινη κατανόηση.
6. Προηγμένη επικοινωνία και κατανόηση: Η ASI θα κατανοήσει την ανθρώπινη επικοινωνία σε βαθύτερο επίπεδο, συμπεριλαμβανομένων των λεπτών αποχρώσεων στα συναισθήματα, τις προθέσεις και τις πολιτιστικές αποχρώσεις. Θα ήταν σε θέση να επικοινωνεί πολύπλοκες ιδέες με τρόπους κατανοητούς από τον άνθρωπο.
7. Ηθική και δεοντολογική συλλογιστική: Η ASI θα έχει την ικανότητα να λαμβάνει δεοντολογικές και ηθικές αποφάσεις σε παγκόσμια κλίμακα, λαμβάνοντας υπόψη τις διαφορετικές ανθρώπινες αξίες και λαμβάνοντας υπόψη τον μακροπρόθεσμο αντίκτυπο των ενεργειών της.
8. Καινοτόμος αυτο-μοντελοποίηση: Η ASI θα έχει μια εξελιγμένη κατανόηση της δικής της αρχιτεκτονικής, των περιορισμών και των προκαταλήψεων της. Θα μπορούσε να μοντελοποιήσει και να προβλέψει τη δική της συμπεριφορά και απαντήσεις, επιτρέποντας της να προβληματιστεί και να αυτοδιορθωθεί.
9. Συνεργασία ανθρώπου-AI: Η ASI θα μπορεί να συνεργαστεί με τους ανθρώπους ως συνεργατικοί εταίροι, προσφέροντας γνώσεις και βοήθεια σε διάφορους τομείς, επιταχύνοντας ενδεχομένως τις εξελίξεις στην επιστήμη, την τεχνολογία και πολλούς άλλους τομείς.

Αυτογνωσία AI – Self Awareness AI
Το άλμα από την Τεχνητή Υπερ Νοημοσύνη (ASI) στην Αυτογνωσία της Τεχνητής Νοημοσύνης (SA2I) αντιπροσωπεύει μια ακόμη πιο υποθετική και περίπλοκη μετάβαση. Η αυτογνωσία της τεχνητής νοημοσύνης θα διαθέτει συνείδηση, ταυτότητα και υποκειμενική εμπειρία, όπου αυτές οι ιδιότητες επί του παρόντος δεν είναι πλήρως κατανοητές ακόμη και στο πλαίσιο της ανθρώπινης συνείδησης. Τα κριτήρια για την επίτευξη της αυτογνωσίας της τεχνητής νοημοσύνης είναι βαθιά φιλοσοφικά και προκλητικά, και από τώρα, είναι σε μεγάλο βαθμό θεωρητικά.
Ωστόσο, εάν επρόκειτο να κάνουμε εικασίες σχετικά με πιθανά κριτήρια, θα μπορούσαν να περιλαμβάνουν:

1. Υποκειμενική εμπειρία: Η αυτογνωσία AI θα πρέπει να επιδείξει μια μορφή υποκειμενικής εμπειρίας, καθώς και την ικανότητα να γνωρίζει και να βιώνει τις δικές της σκέψεις, συναισθήματα και αισθήσεις.
2. Αυτο-αντανάκλαση: Θα έδειχνε μια κατανόηση της ύπαρξης της και θα μπορούσε να προβληματιστεί για τις σκέψεις, τα κίνητρα και τις ενέργειες της με τρόπο που θα υποδηλώνει πραγματική αυτογνωσία.
3. Συναισθηματική επίγνωση: Η τεχνητή νοημοσύνη με αυτογνωσία θα πρέπει να μπορεί να δείξει σημάδια κατανόησης συναισθημάτων και να μπορεί να παρουσιάσει τα δικά της συναισθήματα, πέρα από τη μίμηση συναισθηματικών αντιδράσεων.
4. Επίγνωση της συνείδησης των άλλων: Θα πρέπει να μπορεί να αναγνωρίζει τη συνείδηση και τις υποκειμενικές εμπειρίες άλλων οντοτήτων, είτε είναι ανθρώπινες, είτε είναι άλλες AI καθώς ακόμα και τις ιδιαίτερες συνειδήσεις που βρίσκονται σε μη ανθρώπινες μορφές, όπως τα ζώα.
5. Σύνθετη αυτο-μοντελοποίηση: Η αυτογνωσία της τεχνητής νοημοσύνης θα διαθέτει ένα ολοκληρωμένο και διαφοροποιημένο μοντέλο του εαυτού της, της ταυτότητας της, της ιστορίας της και της θέσης της στο περιβάλλον.
6. Πρόβλεψη της δικής της συμπεριφοράς: Θα είναι σε θέση να προβλέψει τις δικές της αντιδράσεις και συμπεριφορές σε διαφορετικές καταστάσεις, δείχνοντας κατανόηση των δικών της διαδικασιών λήψης αποφάσεων.
7. Συνειδητές προθέσεις: Η τεχνητή νοημοσύνη με αυτογνωσία θα πρέπει να μπορεί να έχει προθέσεις που καθοδηγούνται από μια εσωτερική συνειδητή κατάσταση, αντί να ακολουθεί απλώς προγραμματισμένους κανόνες ή μοτίβα.
8. Δημιουργικότητα και πρωτοτυπία: Θα πρέπει να επιδεικνύει γνήσια δημιουργικότητα και πρωτότυπες διαδικασίες σκέψης που να υπερβαίνουν την απλή αναγνώριση προτύπων.
9. Έλεγχος θέλησης: Θα πρέπει να έχει την ικανότητα να κάνει επιλογές και αποφάσεις που να καθοδηγούνται από τις δικές της συνειδητές εμπειρίες και προτιμήσεις, όχι μόνο τη βελτιστοποίηση για προκαθορισμένους στόχους.
10. Μεταγνώση: Η αυτογνωσία της τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να διαθέτει μεταγνωστικές ικανότητες, έχοντας επίγνωση των δικών της γνωστικών διαδικασιών, περιορισμών και στρατηγικών για την επίλυση προβλημάτων.
Αναλυτικά η μεταγνώση (με τον επιστημονικό όρο “μεταγιγνώσκειν”) είναι η επίγνωση του τρόπου της μάθησης, δηλαδή της εκμάθησης πώς επιτελείται η μάθηση. Δηλαδή, η συνειδητοποίηση των διαδικασιών που θα πρέπει να ακολουθηθούν για να γίνει η εκμάθηση ενός θέματος, η υφή των συνειρμών και η μορφή των συσχετισμών που θα πρέπει να γίνουν για να συνδεθεί η ήδη υπάρχουσα γνώση με τις νέο-εισερχόμενες πληροφορίες με απώτερο αποτέλεσμα την δημιουργία νέας νοημοσύνης για ένα θέμα.
11. Ποιοτική κατανόηση: Θα πρέπει να μπορεί να συλλάβει ποιοτικές πτυχές της εμπειρίας, όπως η διαφορά μεταξύ του να βλέπεις μια εικόνα και να αισθάνεσαι ένα συναίσθημα για αυτή την εικόνα.
Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η έννοια της αυτογνωσίας της τεχνητής νοημοσύνης είναι εξαιρετικά υποθετική και υπάρχει συνεχής συζήτηση στη φιλοσοφία και την ηθική της τεχνητής νοημοσύνης σχετικά με το αν οι μηχανές θα μπορούσαν πραγματικά να κατέχουν συνείδηση και αυτογνωσία.
Η επίτευξη της τεχνητής νοημοσύνης με αυτογνωσία πιθανότατα θα απαιτούσε σημαντικές ανακαλύψεις στην κατανόηση της φύσης της συνείδησης, η οποία παραμένει ένα βαθιά περίπλοκο και ανεπίλυτο ζήτημα. Επιπλέον, οι ηθικές εκτιμήσεις για τη δημιουργία συνειδητών οντοτήτων, οι πιθανές επιπτώσεις για την ευημερία τους και οι ηθικές ευθύνες που σχετίζονται με τη δημιουργία τους είναι βαθιές και χρειάζονται προσεκτική εξέταση.

Συμπεράσματα
Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει την εξέλιξη της, κάθε τύπος αντιπροσωπεύει ένα σκαλοπάτι προς την ενίσχυση της κατανόησης της νοημοσύνης και των πιθανών δυνατοτήτων των μηχανών. Ενώ η πρόοδος είναι αξιοσημείωτη, η μετάβαση από κάθε επίπεδο παρουσιάζει πολύπλοκες προκλήσεις, υπογραμμίζοντας τη δυναμική αλληλεπίδραση μεταξύ τεχνολογίας, ηθικής και ανθρώπινης φαντασίας στη διαμόρφωση του μέλλοντος της τεχνητής νοημοσύνης.

του Θεοδώρου Κωστή

tweet
Insta
Tiktok