सामान्य एआई को विकसित करने के लिए किस तरह का नकली वातावरण पर्याप्त जटिल है?

Question

कल्पना करें कि एक नकली आभासी वातावरण बनाने की कोशिश की जाए जो "सामान्य एआई" बनाने के लिए पर्याप्त जटिल हो (जिसे मैं स्वयं जागरूक एआई के रूप में परिभाषित करता हूं) लेकिन जितना संभव हो उतना सरल है। यह न्यूनतम वातावरण कैसा होगा?

यानी एक ऐसा माहौल जो सिर्फ शतरंज का खेल था, बहुत सरल होगा। एक शतरंज कार्यक्रम एक सामान्य AI नहीं हो सकता।

कई एजेंटों के साथ एक वातावरण जो शतरंज खेलता है और एक दूसरे को अपने परिणाम बताता है। क्या यह एक सामान्य AI का गठन करेगा? (यदि आप एक शतरंज के ग्रैंड मास्टर कह सकते हैं जो दिन भर शतरंज के बारे में सोचता है, तो 'सामान्य एआई' है? अपने समय के दौरान शतरंज के बारे में सोचने से वह शतरंज के कंप्यूटर से अलग है?)।

3 डी सिम जैसी दुनिया के बारे में क्या। यह बहुत जटिल लगता है। आखिर क्यों एक सामान्य एआई एक 2 डी दुनिया में मौजूद नहीं हो सकता है।

एक सरल वातावरण का उदाहरण क्या होगा लेकिन इतना सरल भी नहीं कि एआई (एस) में आत्म-जागरूकता हो सकती है?

Comments

मैंने आपके उत्तर को और अधिक पूरी तरह से संबोधित करने के लिए संशोधित किया है जो आपके द्वारा चुने गए प्रश्नों की सीमा है।

— DukeZhou

जब तक पर्यावरण या बिना क्रमिक रचनाकार के समान ईश्वर का अस्तित्व नहीं है, तब तक पर्यावरण का प्रश्न एआई बनाता है।

— बोब्स

"आत्म जागरूक एआई" "सामान्य एआई" से अधिक वर्णनात्मक नहीं है। "आत्म जागरूक" का क्या अर्थ है?

— डंक

Answer 1

मुझे लगता है कि यह सबसे अच्छा एजीआई संबंधित प्रश्न है जो मैंने इस फोरम में देखा है।

मैं "क्या एक एजीआई", "सिमुलेशन गेम" के बारे में सभी विषयगत को छोड़ दूंगा, ... इन विषयों पर दशकों के दौरान चर्चा की गई है और आजकल वे मेरी राय में, एक मृत अंत है।

इस प्रकार, मैं केवल अपने व्यक्तिगत अनुभव के साथ उत्तर दे सकता हूं:

यह कंप्यूटिंग में एक बुनियादी प्रमेय है कि एक परिमित आकार के स्थान में लौकिक एक सहित कई आयामों को 1D तक घटाया जा सकता है।

हालांकि, व्यावहारिक उदाहरणों में, 1D प्रतिनिधित्व का विश्लेषण और कल्पना करना कठिन हो जाता है। यह ग्राफ़ के साथ अधिक व्यावहारिक कार्य है, जिसे 1 डी और 2 डी के बीच एक मध्यवर्ती के रूप में देखा जा सकता है। रेखांकन सभी आवश्यक तथ्यों और संबंधों के प्रतिनिधित्व की अनुमति देता है।

उदाहरण के लिए, यदि हम गणित के क्षेत्र में काम करने में सक्षम एजीआई को विकसित करने का प्रयास करते हैं, तो किसी भी अभिव्यक्ति (जो हम तर्क, सदस्यता, अभिन्नता के साथ एक 2 डी प्रतिनिधित्व में लिखते हैं ...) को 1 डी के रूप में दर्शाया जा सकता है (एक अभिव्यक्ति के रूप में) एक कार्यक्रम स्रोत में लिखा है) लेकिन इस 1D को उस ग्राफ तक पहुंचने के लिए तैयार किया जाना चाहिए जिसका विश्लेषण या निष्पादन किया जा सकता है। इस प्रकार, अभिव्यक्ति के पार्स के बाद होने वाला ग्राफ सबसे व्यावहारिक प्रतिनिधित्व है।

एक और उदाहरण, अगर हम एक ऐसे एजेंट को चाहते हैं जो 3 डी दुनिया भर में यात्रा करता है, तो इस दुनिया को कुछ गुणों वाली वस्तुओं के साथ एक खाली जगह के रूप में देखा जा सकता है। फिर से, दृश्य विश्लेषण और वस्तु मान्यता के प्रारंभिक चरण (पिछले उदाहरण में पार्सर के बराबर) के बाद, हम एक ग्राफ पर पहुंचते हैं।

इस प्रकार, वास्तव में एजीआई के क्षेत्र में काम करने के लिए, मेरा सुझाव है कि दृश्य विश्लेषण, वस्तु मान्यता, भाषण मान्यता (संकीर्ण एअर इंडिया) की समस्याओं को छोड़ दें और सीधे प्रतिनिधि रेखांकन पर काम करें।

Comments

यह दिलचस्प है कि आप ग्राफ़ के बारे में बात करते हैं। क्योंकि मेरी वृत्ति मुझे बता रही थी कि किसी प्रकार की इकाई जो एक ग्राफ के नोड्स को नेविगेट करती है, वह पर्याप्त जटिल हो सकती है। लेकिन मुझे चिंता है कि परिमित चीजों के साथ एक परिमित ग्राफ बल्कि सीमित होगा। लेकिन दूसरे तरीके से, हमारे अपने जीवन तब सीमित होते हैं जब आप इसके बारे में सोचते हैं: खाओ; काम करो; नींद; दोहराओ। हालाँकि, यदि संस्थाओं को अन्य संस्थाओं के साथ प्रतिस्पर्धा (या सहयोग) करना पड़ता था, तो शायद उनके साथ एक दूसरे का अनुमान लगाने की कोशिश में अधिक जटिल व्यवहार होगा।

— ज़ोबी

Answer 2

मुझे लगता है कि सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इसे किसी तरह से समय का अनुकरण करना होगा। आत्म जागरूक चैटबॉट सोचो। फिर "स्वयं जागरूक" होने के लिए पर्यावरण डेटा हो सकता है जो समय के माध्यम से खिलाया जाता है जिसे "स्वयं" और "अन्य" होने के रूप में प्रतिष्ठित किया जा सकता है। इसके द्वारा मुझे लगता है कि मेरा मतलब है "स्व" वह हिस्सा है जो इसे सीधे प्रभावित करता है और "अन्य" वह हिस्सा है जो अप्रत्यक्ष रूप से प्रभावित होता है या बिल्कुल नहीं। इसके अलावा यह संभवतः बहुत सार वातावरण के अंदर रह सकता है। कारण समय इतना महत्वपूर्ण है इसके बिना संज्ञानात्मक एल्गोरिथ्म सिर्फ एक गणित समस्या को हल कर रहा है।

Comments

कंप्यूटर सिद्धांत में, घटनाओं के अनुक्रम में समय कम हो जाता है। इस प्रकार, 1 डी घटना (अर्थात एक स्ट्रिंग) जो समय में विकसित होती है, को 2 डी घटना (स्ट्रिंग की सरणी) या 1 डी अनुक्रम (स्ट्रिंग्स के अनुक्रम) के रूप में देखा जा सकता है।

— पसाबा पोर एक्वी

मैं इस धारणा से असहमत हूं कि वास्तविक दुनिया में समय (या पर्याप्त रूप से दिलचस्प कृत्रिम एक के लिए) पर्याप्त रूप से "सिर्फ एक और आयाम" के रूप में खारिज किया जा सकता है। एन्ट्रापी या परिवर्तन के किसी भी प्रतिनिधित्व का समर्थन करने के लिए कम से कम एक समय आयाम की आवश्यकता होती है। और मैं कहूंगा कि डायनेमिक सिस्टम के किसी भी पर्याप्त प्रतिनिधित्व को स्थिति से समय के आयाम के पर्याप्त अंतर की आवश्यकता होती है। यहां तक ​​कि आपके प्रतिनिधित्व संबंधी सुझाव भी अनुक्रम को एक विशेष स्थान देने का आदेश देते हैं।

— 42-

@ ४२- बस इतना ही होता है, सुडोकू और लैटिन वर्गों की सामयिक संरचना को औपचारिक सिद्धांत के रूप में संभाव्य मैट्रिक्स कार्यों के रूप में परिभाषित करने के लिए मेरे प्रयासों में, मैं एक दीवार से टकराता हूं, जब तक कि मैं हैमिल्टनियन इवोल्यूशन को देखना शुरू नहीं करता और टी (समय, या) का एहसास होता। ऑर्थोगोनल सरणियों के नए गेम के सिद्धांत में "मुड़ता है" गायब तत्व था!

— DukeZhou

अब जनरल रिलेटिविटी में डायनेमिक सिस्टम के बारे में सोचना। शायद आपको एक स्थानीय मूल्य क्षमता की गणना करने के लिए "गुरुत्वाकर्षण" मीट्रिक की आवश्यकता है? क्या कुछ विन्यास "ब्लैक होल" होंगे

— 42-

Answer 3

जनरल एआई पूरी तरह से एक 2 डी दुनिया में मौजूद हो सकता है, बस इस संदर्भ में एक सामान्यीकृत एआई ("समस्याओं के एक सेट के अनुरूप ताकत" के रूप में यहां परिभाषित किया गया है) अभी भी एक कृत्रिम जनरल इंटेलिजेंस से काफी अलग होगा , जिसे "एल्गोरिथ्म" के रूप में परिभाषित किया जा सकता है कोई भी बौद्धिक कार्य करें जो एक मानव कर सकता है। ”

वहां भी, एजीआई की परिभाषा फ़र्ज़ी है, क्योंकि "कौन सा मानव?" (मानव बुद्धिमत्ता एक स्पेक्ट्रम है, जहाँ व्यक्ति अलग-अलग संदर्भों में अलग-अलग समस्याएँ सुलझाने की क्षमता रखते हैं।)

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कृत्रिम चेतना : दुर्भाग्य से, आत्म-जागरूकता / चेतना एक भारी तत्वमीमांसा, मुद्दा है, जो समस्या सुलझाने की क्षमता (बुद्धिमत्ता) से अलग है।

आप निश्चित रूप से एक " चीनी कक्ष " और खंडन देखना चाहते हैं ।

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संभवतः होलोग्राफिक सिद्धांत को देखने के लायक है : "भौतिकी में एक अवधारणा जिसमें एक अंतरिक्ष को एन -1 आयामों का होलोग्राम माना जाता है।" निश्चित रूप से मॉडल और गेम को इस तरह से संरचित किया जा सकता है।

पता लगाने के लिए एक और जगह अनंत कॉनवे के गेम ऑफ लाइफ पर सुपरिन्टिजेन्स के उभरने के सिद्धांत हैं । (संक्षेप में, मेरी समझ यह है कि एक बार शोधकर्ताओं ने यह पता लगा लिया था कि सेलुलर ऑटोमेटा के भीतर किसी भी संख्या को कैसे उत्पन्न किया जाए, तो पर्याप्त आकार के एक गेमबोर्ड को दिए जाने वाले उद्भव की संभावना कम से कम सैद्धांतिक रूप से ध्वनि है।)

Answer 4

अब तक के उत्तरों में से, @DukeZhou सबसे उत्तेजक थे। उदाहरण के लिए, चीनी कक्ष समालोचना के संदर्भ में सेरेल के विवाद को सामने लाया गया है कि कृत्रिम वातावरण में जानबूझकर किसी प्रकार के समर्थन की आवश्यकता हो सकती है। यह एक मूल्य प्रणाली या एक दर्द-खुशी प्रणाली की आवश्यकता का अर्थ हो सकता है, अर्थात ऐसा कुछ जहां अच्छे परिणाम "अनुभवी" या सक्रिय रूप से मांगे जा सकते हैं और बुरे परिणामों से बचा जा सकता है। या व्यक्तिगत विलुप्त होने (मृत्यु या समाप्ति) के लिए कुछ क्षमता को पहचानने की आवश्यकता हो सकती है। "अहंकार-मृत्यु" की संभावनाएक उच्च नकारात्मक मूल्य की आवश्यकता हो सकती है। इसका मतलब यह हो सकता है कि एक कृत्रिम दुनिया में "अन्य दिमाग" या अन्य एजेंट शामिल होने चाहिए, जो उभरते या सीखने वाले बुद्धिमान एजेंट निरीक्षण कर सकते हैं (कुछ अर्थों में) और "प्रतिबिंबित", अर्थात अपनी खुद की तरह एक बुद्धि को पहचानें। इस अर्थ में कार्टेशियन सिलेगोलिज़्म "मुझे लगता है कि इसलिए मैं हूँ" में प्रसारित हो जाता है: मैं (या एआई के रूप में मुझे) दूसरों के विचारों को देखने का प्रमाण मिलता है, और "गॉव द्वारा, 'मैं' भी कर सकता हूं"। वे "अन्य" या तो अन्य शिक्षण प्रणाली (एजीआई) हो सकते हैं या कृत्रिम वातावरण द्वारा मध्यस्थ मनुष्यों से असतत इनपुट के साथ कुछ संपर्क हो सकते हैं। "रिवर्स ट्यूरिंग टेस्ट" की विकिपीडिया चर्चा

आयामीता का उल्लेख इस बात की चर्चा को उत्तेजित करता है कि एआई के बाहरी दुनिया के "भौतिकी" के प्रतिनिधित्व की आवश्यक गहराई क्या होगी। समय और स्थान का कुछ प्रतिनिधित्व आवश्यक प्रतीत होता है, अर्थात्, लक्ष्य प्राप्ति की प्रगति के लिए कुछ आयामी उपप्रकार। द ब्लॉक वर्ल्ड एक शुरुआती खिलौना समस्या थी जिसका समाधान पिछली सदी के 60 और 70 के दशक में आशावाद को उकसाता था कि पर्याप्त प्रगति की जा रही थी। मैं उस युग के SHRDLU कार्यक्रम में किसी भी दर्द या खुशी में प्रोग्राम करने के किसी भी प्रयास के बारे में नहीं जानता (प्रोग्राम के पैर की उंगलियों पर कोई ड्रॉपिंग ब्लॉक नहीं), लेकिन एआई के सभी दिलचस्प विज्ञान कथा निरूपणों की कुछ मान्यता है "शारीरिक दुष्परिणाम" वास्तविक दुनिया में"।

संपादित करें: मैं इस माहौल में "सुविधाओं के साथ संस्थाओं" के लिए एक आवश्यकता जोड़ने जा रहा हूं जो "कथित" (एजीआई के साथ बातचीत कर रहे किसी भी अन्य व्यक्ति द्वारा) हो सकता है, इंडक्शन, पहचान के प्रयासों के डेटा इनपुट के रूप में , और संबंधों के बारे में अनुमान। यह एक साझा "अनुभव" के लिए एक आधार बनाता है।

Comments

ऐ में आपका स्वागत है और योगदान के लिए धन्यवाद! ("ईगो-डेथ" लिंक टूट गया है, लेकिन मुझे यकीन नहीं था कि अगर आप प्रश्न या विशिष्ट उत्तर से लिंक करना चाहते हैं, तो लंबित स्पष्टीकरण को ठीक करने में देरी कर रहे हैं।) उत्कृष्ट लिंक, btw! क्या मैं पूछ सकता हूं, क्या आपका मुनिकर इस सवाल के प्रस्तावित उत्तर का संदर्भ है कि "एक आदमी को कितनी सड़कें चलनी चाहिए?" :)

— DukeZhou

ज़रुरी नहीं। इंटरनेट पर कोई नहीं जानता कि क्या आप एक सामान्य एआई हैं।

— ४२-

Answer 5

हालाँकि @pasaba por aqui द्वारा एक अच्छा जवाब, मैं @zooby से सहमत हूँ कि एक ग्राफ बहुत सरल हो सकता है। यदि मानव एक ऐसे वातावरण में थे जहाँ नाव डूबने के लिए विकल्प डूब गए थे या 5000 असंबंधित कदम उठाए गए थे, तो हम कभी भी समुद्र पार नहीं करेंगे। मुझे लगता है कि किसी भी ग्राफ, अगर हाथ से डिज़ाइन किया गया है, तो एजेंट को सामान्य एआई के रूप में कॉल करने के लिए पर्याप्त जटिल नहीं होगा। दुनिया को पर्याप्त इन-बीच राज्यों की आवश्यकता होगी कि इसे अब एक ग्राफ के रूप में सबसे अच्छा नहीं कहा जाएगा, लेकिन कम से कम एक बहुआयामी स्थान।

मुझे लगता है कि 2 बिंदु हैं जिन पर आपको विचार करना होगा। "सरल" क्या है और आप इसे "सामान्य एआई" के रूप में कब पहचानेंगे। मुझे आत्म जागरूक एआई संतोषजनक नहीं लगता, क्योंकि हम जागरूकता नामक कुछ भी माप नहीं सकते हैं; हम केवल इसकी स्थिति और पर्यावरण के साथ इसकी बातचीत को देख सकते हैं।

1. क्योंकि मुझे लगता है कि जिस दुनिया में हम रहते हैं वह वास्तव में काफी सरल है। प्रकृति के 4 बल, कुछ संरक्षण कानून और कण प्रकारों का एक समूह है जो अधिकांश चीजों को समझाते हैं। यह सिर्फ इतना है कि इनमें से कई कण हैं और इसके कारण यह एक जटिल दुनिया बन गई है। बेशक, यह अनुकरण करना महंगा है, लेकिन हम कुछ शॉर्टकट ले सकते हैं। 200 साल पहले के लोगों को दुनिया को समझाने के लिए क्वांटम यांत्रिकी की आवश्यकता नहीं होगी। यदि हम आवर्त सारणी में प्रोटॉन, न्यूट्रॉन और परमाणुओं के साथ मजबूत बल को प्रतिस्थापित करते हैं, तो हम ज्यादातर ठीक रहेंगे। समस्या यह है कि हम 100 विशिष्ट उदाहरणों के साथ 3 और सामान्य कानूनों को प्रतिस्थापित कर रहे हैं। नकली वातावरण के लिए पर्याप्त जटिल होने के लिए मुझे लगता है कि इस प्रवृत्ति को पकड़ना होगा।

जो मुझे 2 में लाता है। मुझे लगता है कि हम केवल सामान्य एआई को व्यक्त करने वाले एजेंट से वास्तव में संतुष्ट होंगे जब यह उद्देश्यपूर्ण तरीके से पर्यावरण के साथ बातचीत कर सकता है जो हमें चकरा देगा, जबकि स्पष्ट रूप से इससे लाभ होगा (इसलिए गलती से नहीं)। अब यह काफी मुश्किल हो सकता है या बहुत लंबा समय ले सकता है, इसलिए एक अधिक आरामदायक स्थिति उन उपकरणों के निर्माण के लिए होगी जो हम इसे बनाने की उम्मीद करेंगे, इस प्रकार अपने स्वयं के वातावरण की महारत दिखाते हुए। उदाहरण के लिए, नावों के साक्ष्य 100k और 900k साल पहले के बीच कहीं पाए गए हैं, जो कि उसी समय के पैमाने के बारे में है जब शुरुआती मानव विकसित हुए थे। हालाँकि, हालांकि हम खुद को बुद्धिमान मानते हैं, मुझे यकीन नहीं है कि हम नाव बनाने वाले एजेंट को सामान्य बुद्धिमत्ता मानेंगे क्योंकि यह एक सामान्य आविष्कार की तरह लगता है। लेकिन मुझे लगता है कि हम इस तरह के कुछ आविष्कारों के बाद संतुष्ट होंगे।

इसलिए मुझे लगता है कि हमें दुनिया की तरह एक सिम की आवश्यकता होगी, यह वास्तव में खेल की तुलना में बहुत अधिक जटिल है। विभिन्न प्रकार के आइटम के साथ, प्रत्येक आइटम के कई उदाहरण और हर चीज के साथ बातचीत करने के लिए स्वतंत्रता की पर्याप्त डिग्री। मुझे यह भी लगता है कि हमें किसी ऐसी चीज की जरूरत है जो किसी भी एजेंट को बुद्धिमान मानने के लिए परिचित हो। तो एक 3 डी, जटिल, मिनीक्राफ्ट जैसी दुनिया सबसे सरल दुनिया होगी जिसमें हम सामान्य बुद्धि के उद्भव को पहचानेंगे ।

Answer 6

"आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस" एक एजेंट से कुछ अलग है जो पर्यावरण में समझदारी से काम करता है। क्योंकि साहित्य के अनुसार ऐसे एजेंटों को "नैरो एआई" कहा जाता है। एक एजीआई प्रणाली पर्यावरण है। इसका मतलब है कि, नवीनतम माइक्रोमाउस चुनौती एक एजीआई प्रणाली है जिसका उद्देश्य संकीर्ण एआई सिस्टम विकसित करना है।

एजीआई विकसित करना रोबोटिक्स प्रतियोगिता विकसित करने के बराबर है। यह एक नियम पुस्तिका में औपचारिक रूप से दिया गया है और परिणामों को सीखने, प्रोग्राम करने और चर्चा करने के लिए पर्यावरण के रूप में कार्य करता है। किसी भी मामले में, एक एजीआई प्रणाली एक सामाजिक प्रतियोगिता है, इसका मतलब है कि टीमों के लिए प्रतियोगिता में भाग लेना आकर्षक है। AGI, बुद्धिमत्ता को महसूस करने का जवाब नहीं देता है, यह इसे मापने के लिए एक परीक्षण है। तथाकथित मानव दिमाग, संज्ञानात्मक वास्तुकला और सामान्य समस्या सॉल्वर को बुद्धिमानी से काम करने के लिए संकीर्ण एआई के रूप में विकसित नहीं किया गया था, उन्हें एक मशीन के लिए ट्यूरिंग-टेस्ट के रूप में विकसित किया गया था जो बुद्धिमान है।

यदि एक अन्य कंप्यूटर प्रोग्राम बुद्धिमान है, तो हम कंप्यूटरप्रोग्राम से कैसे माप सकते हैं? एक संभावना मानव-सिमुलेशन सिद्धांत है। इसका मतलब है, हम परीक्षण कर रहे हैं यदि कंप्यूटरप्रोग्राम मानव की तरह व्यवहार करता है, और ट्यूरिंग-परीक्षण का दायित्व है, अल्पकालिक स्मृति, दीर्घकालिक स्मृति और नई चीजों को सीखने की क्षमता का परीक्षण करने के लिए। यह सबसे आसान रूप है, ट्यूरिंग-टेस्ट एक साधारण फॉर्म के साथ किया जा सकता है जिसे मानव को भरना पड़ता है, लेकिन मानव को लूप से बाहर निकालना और एक कंप्यूटर का उपयोग करके दूसरे कंप्यूटर की बुद्धि का परीक्षण करना भी संभव है । यही उद्देश्य है, SOAR, OpenCog और AIXI विकसित किया गया था।

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इस उत्तर और मूल प्रश्न के बीच संबंध स्थापित करना कठिन है।

— पसबा पोर एक्वी