Центри - останній шматок головоломки для загального штучного інтелекту (AGI)?

У десятиліттях пошуків штучного загального інтелекту (ШІ) - машини, яка може думати, вчитися і розуміти, як людина, - відбулися численні технологічні прориви. Однак, незважаючи на вражаючі можливості сучасних моделей ШІ, таких як GPT-4 або AlphaZero, їм бракує одного важливого елемента: справжнього розуміння причинно-наслідкових зв'язків. Хоча сучасні системи штучного інтелекту можуть аналізувати величезні обсяги даних і розпізнавати закономірності, їм бракує глибшого розуміння причинно-наслідкових зв'язків, сенсу і логіки. Саме тут і з'являється Centrics - нова формальна структура, яка описує себе як "операційну систему реальності" і обіцяє забезпечити відсутню ланку в еволюції до AGI.

1 Проблема сучасного ШІ

Сучасний ШІ в основному базується на статистичному навчанні. Мовні моделі, такі як GPT, обробляють ймовірності послідовностей слів, тоді як мережі розпізнавання зображень навчаються на величезних обсягах маркованих даних. Однак ці системи, по суті, є "підбирачами шаблонів", а не мислителями. Вони можуть генерувати відповіді, але не можуть пояснити, чому вони мають сенс. Їм бракує здатності робити формальні висновки, наводити логічні аргументи або виводити концепції з попередніх принципів. AGI, з іншого боку, вимагає більше, ніж інтуїція - вона вимагає структури.

2 Що відрізняє Centrics від інших

Centrics представляє себе як універсальну формальну мову, яка поєднує математику, логіку, фізику та обробку інформації на спільній основі. Кілька нововведень є центральними для цього:

• Причинові числа замінюють класичні математичні нескінченності і призначені для фізично обґрунтованого, дискретного представлення інформації.

• Номологічні множини слугують вбудованими структурами, в яких формально закодовані закони природи.

• Універсальна мова Лейбніца (ULL) забезпечує однозначну нотацію для точного опису процесів реального світу.

• Нейро-символічний ШІ поєднує цей символічний рівень з навчанням нейронних мереж, щоб розпізнавати закономірності та робити логічні висновки.

Ці концепції можуть дозволити Centrics подолати розрив між статистичним інтелектом і формальною раціональністю, що є ключовою вимогою до AGI.

3 Чому це може стати "останнім шматочком головоломки"

AGI вимагає системи, яка не тільки реагує, але й розуміє. Вона повинна вміти не тільки вчитися, але й пояснювати; обробляти досвід, але й формувати гіпотези. Нейро-символічна архітектура на основі Centrics обіцяє саме такі можливості.

Якщо система штучного інтелекту не лише розпізнає, що дві події пов'язані між собою, але й розуміє, чому, то вона може приймати рішення, розробляти нові стратегії та розширювати знання у спосіб, аналогічний людському мисленню. З цієї точки зору, Centrics - це більше, ніж новий інструмент, це кандидат на формальну основу справжнього машинного мислення.

4 Поза межами видимості: критичний погляд

Звичайно, претензії Centrics залишаються значною мірою необґрунтованими. Багато концепцій, таких як каузальні числа або номологічні множини, є оригінальними, але також і спекулятивними. Без експертної оцінки, незалежної валідації чи доступної демонстрації це бачення залишається теоретичним.

Однак, якби Centrics вдалося виконати хоча б частину своїх обіцянок, його внесок у дослідження ШІ був би революційним. Тому що тоді це була б не просто нова мова програмування або інший фреймворк, а нова парадигма - операційна система для інтелектуального мислення.

⸻

Висновок:
Centrics претендує на те, щоб стати "останнім шматочком пазла" на шляху до AGI - шляхом об'єднання символічної логіки, природних законів і причинно-наслідкових структур у формально інтегровану систему. Чи зможе вона насправді виконати цю роль, залежить від майбутньої перевірки та застосування. Але саме бачення знаменує собою одну з найамбітніших спроб дати людству справжній цифровий розум.