When Brain-inspired AI Meets AGI

要約

汎用人工知能 (AGI) は、人間が実行できるあらゆる知的タスクを実行できる機械を作成することを目的として、人類の長年の目標でした。
これを達成するために、AGI の研究者は人間の脳からインスピレーションを得て、その原理をインテリジェント マシンで再現しようとしています。
脳に着想を得た人工知能は、神経科学、心理学、コンピューター サイエンスからの洞察を組み合わせて、より効率的で強力な AI システムを開発するこの取り組みから生まれた分野です。
この記事では、AGI の観点から脳にヒントを得た AI の包括的な概要を提供します。
脳に着想を得た AI の現在の進歩と、AGI との広範なつながりから始めます。
次に、人間の知能と AGI の両方の重要な特性 (スケーリング、マルチモダリティ、推論など) について説明します。
インコンテキスト学習や迅速なチューニングなど、現在の AI システムで AGI を実現するための重要な技術について説明します。
また、アルゴリズムとインフラストラクチャの両方の観点から、AGI システムの進化を調査します。
最後に、AGI の限界と将来について説明します。

要約(オリジナル)

Artificial General Intelligence (AGI) has been a long-standing goal of humanity, with the aim of creating machines capable of performing any intellectual task that humans can do. To achieve this, AGI researchers draw inspiration from the human brain and seek to replicate its principles in intelligent machines. Brain-inspired artificial intelligence is a field that has emerged from this endeavor, combining insights from neuroscience, psychology, and computer science to develop more efficient and powerful AI systems. In this article, we provide a comprehensive overview of brain-inspired AI from the perspective of AGI. We begin with the current progress in brain-inspired AI and its extensive connection with AGI. We then cover the important characteristics for both human intelligence and AGI (e.g., scaling, multimodality, and reasoning). We discuss important technologies toward achieving AGI in current AI systems, such as in-context learning and prompt tuning. We also investigate the evolution of AGI systems from both algorithmic and infrastructural perspectives. Finally, we explore the limitations and future of AGI.

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