要約
AI の当初のビジョンは、2002 年に「汎用人工知能」または AGI という用語を介して再明確化されました。
このビジョンは、人間と同じように学習し、推論し、問題を解決できるコンピューター システムである「思考マシン」を構築することです。
これは、何十年にもわたってこの分野のほぼ全員が実践してきた「狭い AI」アプローチとはまったく対照的です。
名目上はいくつかの大規模な取り組みが AGI (特に DeepMind) に取り組んでいますが、純粋に焦点を絞った AGI 開発の分野には十分な資金が提供されておらず、促進されていません。
真のAGIが人類に与えることができる素晴らしい価値を考えると、これは驚くべきことです。
この分野における努力の不足に加えて、進歩を妨げている理論的および方法論的な誤りもいくつかあります。
私たちは、純粋に統計的なアプローチが AGI につながる可能性が低い理由を強調し、人間のような適応性と自律学習を達成するために必要ないくつかの重要な認知能力を特定します。
最後に、AGI への進歩を間違いなく遅らせている社会技術的要因の調査を行います。
要約(オリジナル)
The original vision of AI was re-articulated in 2002 via the term ‘Artificial General Intelligence’ or AGI. This vision is to build ‘Thinking Machines’ – computer systems that can learn, reason, and solve problems similar to the way humans do. This is in stark contrast to the ‘Narrow AI’ approach practiced by almost everyone in the field over the many decades. While several large-scale efforts have nominally been working on AGI (most notably DeepMind), the field of pure focused AGI development has not been well funded or promoted. This is surprising given the fantastic value that true AGI can bestow on humanity. In addition to the dearth of effort in this field, there are also several theoretical and methodical missteps that are hampering progress. We highlight why purely statistical approaches are unlikely to lead to AGI, and identify several crucial cognitive abilities required to achieve human-like adaptability and autonomous learning. We conclude with a survey of socio-technical factors that have undoubtedly slowed progress towards AGI.
arxiv情報
| 著者 | Peter Voss,Mladjan Jovanovic |
| 発行日 | 2023-09-19 12:43:54+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google