Aprendizaje automático. Manos abajo. Obtener un AGI de nivel de despegue de una arquitectura neuronal requiere las mismas ideas pero en una arquitectura mucho más obtusa. Aquí está la forma de pensarlo:
Primero, cuando hablo de AGI, generalmente me refiero a uno que sea capaz de mejorarse recursivamente (también conocido como “AGI de nivel de despegue” o “AI semilla”), ya que eso es lo que necesita para una explosión de inteligencia.
La neurociencia se trata de determinar cómo funciona el cerebro; esto es útil, pero no está bien optimizado. Ahora, esto sería útil si quisieras hacer una carga de cerebro humano (HBU). Pero, una HBU no sería mucho más capaz de razonar sobre su propia cognición de lo que usted es actualmente: tiene una ligera ventaja al poder ver su rastro de pila, pero depurar el código paralelo es bastante difícil cuando solo hay 4 hilos . Ahora imagine tratar con miles de millones. Cada uno en un núcleo diferente (100hz). Puede acelerarlo un poco agregando un cálculo adicional, pero sería difícil.
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Por otro lado, un AGI sintético podría razonar sobre su propia cognición rápidamente. Y, un AGI sintético se diseñará a partir de la teoría de la probabilidad y los algoritmos de aprendizaje automático + teoría de la decisión, casi garantizados.
Además, si desea entrar en la investigación de AGI, le recomendaría ponerse en contacto con las personas en MIRI (el Instituto de Investigación de Inteligencia de Máquinas). En este momento, las consideraría como el “laboratorio” más importante en AGI. Si quieres hacer una contribución positiva al futuro de la humanidad a través de AGI, estas son las personas con quienes hablar.
