هوش مصنوعی عمومی (AGI)

هوش مصنوعی عمومی (AGI) چیست؟

وقتی مرزهای بین انسان و ماشین محو می‌شوند، شما به هوش مصنوعی عمومی (AGI) نگاه می‌کنید. برخلاف همتای خود، هوش مصنوعی محدود (ANI)، که استفاده از هوش مصنوعی برای حل مسائل خاص است، AGI نشان‌دهنده هوش مصنوعی است که می‌تواند دانش را به گونه‌ای درک، یادگیری و به کار گیرد که از شناخت انسان قابل تشخیص نباشد.

AGI هنوز نظری است، اما چشم‌انداز هوش مصنوعی که بتواند به طور کامل جایگزین ورودی و قضاوت انسان شود، به طور طبیعی علاقه زیادی را به خود جلب کرده است، به طوری که محققان، فناوران و دانشگاهیان به دنبال تحقق مفهوم AGI هستند. یکی دیگر از رشته‌های تحقیقاتی غالب، به دنبال بررسی امکان‌سنجی و پیامدهای AGI در مقابل ANI در دنیایی است که به طور فزاینده‌ای توسط قابلیت‌های هوش مصنوعی شکل می‌گیرد. در واقع، در حالی که ANI از قبل صنایع مختلف را متحول کرده است، پتانسیل AGI بسیار فراتر می‌رود. دنیایی را تصور کنید که در آن ماشین‌ها نه تنها می‌توانند به انسان‌ها در انجام وظایفشان کمک کنند، بلکه به طور فعال محرک‌های پشت وظایف خاص را درک کنند، نتایج را پیش‌بینی کنند و به طور مستقل راه‌حل‌های نوآورانه برای دستیابی به نتایج مطلوب ایجاد کنند. این تغییر الگو می‌تواند انقلابی در مراقبت‌های بهداشتی، آموزش، حمل و نقل و بسیاری از زمینه‌های دیگر ایجاد کند.

چرا AGI اینقدر قدرتمند است؟

برخلاف ANI، AGI محدود به وظایف از پیش برنامه‌ریزی‌شده یا پاسخ‌های از پیش تعیین‌شده در یک دامنه محدود نیست. در عوض، این پتانسیل را دارد که دانش را در زمینه‌های مختلف تولید و اعمال کند.

یک خودروی خودران را تصور کنید که توسط AGI تغذیه می‌شود. این می‌تواند مسافری را از یک ایستگاه قطار سوار کند، اما همچنین سفر را با توصیه‌های سفارشی برای توقفگاه‌ها، مکان‌های دیدنی یا مسیریابی در جاده‌های ناآشنا برای رسیدن به مقصد مورد نظر شخصی‌سازی کند. و از آنجا که این یک ماشین است، AGI خستگی را تجربه نمی‌کند و به یادگیری و بهبود با سرعت تصاعدی ادامه می‌دهد.

در اینجا تعریفی از AGI توسط ویتالیک بوترین آمده است که پتانسیل محض AGI را برجسته می‌کند:

این مثال برخی از ویژگی‌های جالب AGI را برجسته می‌کند، که عبارتند از:

• قابلیت یادگیری: AGI می‌تواند از تجربیات یاد بگیرد و عملکرد خود را در طول زمان بدون تلاش هماهنگ توسط برنامه‌نویسان انسانی برای انجام آموزش مجموعه داده‌های اضافی بهبود بخشد. این یادگیری محدود به وظایف خاص نیست و در عوض طیف گسترده‌ای از فعالیت‌ها را در بر می‌گیرد.
• مهارت‌های حل مسئله: AGI می‌تواند مسائل پیچیده را با استفاده از استدلال منطقی درست مانند یک انسان حل کند. این شامل در نظر گرفتن متغیرهای غیر سنتی، مانند تأثیر عاطفی است، که می‌تواند طیف وسیع‌تری از نتایج بالقوه را برجسته کند.
• انطباق‌پذیری: AGI می‌تواند بدون برنامه‌نویسی صریح با شرایط و محیط‌های جدید سازگار شود، به این معنی که می‌تواند در محیط‌های پویا و غیرقابل پیش‌بینی رشد کند.
• درک و تفسیر: AGI مجهز به درک زبان طبیعی، مفاهیم انتزاعی و تفاوت‌های ظریف عاطفی است که امکان تعاملات پیچیده انسان و ماشین را فراهم می‌کند.

آیا می‌دانستید؟ مهرهای زمانی بلاک چین می‌توانند به عنوان یک حافظه قانونی برای سیستم‌های AGI عمل کنند و به ممیزی‌های آینده اجازه می‌دهند دقیقاً مشخص کنند که یک AGI چه می‌دانسته — و چه زمانی.

پیگیری AGI: وضعیت آن در آوریل ۲۰۲۵ چگونه است؟

AGI در حال حاضر نسخه علمی-تخیلی هوش مصنوعی است. با این حال، در حالی که هنوز نظری است، پتانسیل محض این مفهوم، AGI را معادل علمی-تخیلی هوش مصنوعی می‌کند.

در حالی که مدل‌های موجود، مانند ChatGPT، دائماً در حال تکامل و بهبود با هر روز هستند، سفر برای زنده کردن AGI شامل غلبه بر چالش‌های فنی قابل توجهی است، مانند:

• تعریف پشته فناوری: ماهیت صرفاً فرضی AGI تعیین دقیق ماهیت پشته فناوری مورد نیاز برای پیاده‌سازی عملی را بسیار دشوار، اگر نگوییم غیرممکن، می‌کند.
• شبکه‌های عصبی: پیشرفت‌ها در یادگیری عمیق این زمینه را به جلو سوق داده است، اما AGI همچنین به شبکه‌های عصبی تخصصی نیاز دارد که ساختار مغز انسان را برای پردازش اطلاعات و معرفی لایه‌ای از احساسات و تفاوت‌های ظریف تقلید کنند.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه NLP برای فعال کردن ماشین‌ها برای درک بهتر و تولید زبان انسان، شامل تفاوت‌های ظریف، احساسات و پیچیدگی‌ها مورد نیاز است. این شامل تجزیه و تحلیل پیچیده‌تر نحو زبان، معناشناسی و زمینه است که هنوز در مدل‌های یادگیری ماشینی سنتی که از NLP استفاده می‌کنند، در حال تکامل است.
• یادگیری تقویتی: استفاده از مکانیسم‌های مبتنی بر پاداش برای آموزش ماشین‌ها برای تصمیم‌گیری به AGI اجازه می‌دهد تا رفتارهای بهینه را از طریق آزمون و خطا یاد بگیرد.

علیرغم پیشرفت‌ها، ایجاد AGI که واقعاً بتواند مانند یک انسان فکر کند، یک هدف دست‌نیافتنی باقی مانده است.

آیا می‌دانستید؟ DeepMind هشدار می‌دهد که همه خطرات هوش مصنوعی از خود ماشین‌ها ناشی نمی‌شوند — برخی از سوء استفاده انسان از آنها شروع می‌شوند. DeepMind در مقاله خود با عنوان «رویکردی به ایمنی و امنیت فنی AGI»، چهار تهدید کلیدی را شناسایی می‌کند: سوء استفاده (بازیگران بد از هوش مصنوعی برای آسیب رساندن استفاده می‌کنند)، عدم همسویی (هوش مصنوعی آگاهانه با قصد توسعه‌دهنده خود مخالفت می‌کند)، اشتباهات (هوش مصنوعی بدون اینکه متوجه شود باعث آسیب می‌شود) و خطرات ساختاری (شکست‌هایی که از تعاملات پیچیده بین افراد، سازمان‌ها یا سیستم‌ها ناشی می‌شوند).

آیا AGI می‌تواند مانند یک انسان فکر کند؟

این سوال که آیا AGI می‌تواند مانند یک انسان فکر کند، به هسته اصلی شناخت انسان می‌پردازد. تفکر انسان با آگاهی، عمق عاطفی، خلاقیت و عینیت مشخص می‌شود. در حالی که AGI می‌تواند جنبه‌های خاصی از تفکر انسان را شبیه‌سازی کند، تکرار طیف کامل شناخت انسان یک چالش بزرگ است.

چندین بعد از شناخت انسان به ویژه دشوار است که شبیه‌سازی شوند:

• آگاهی و خودآگاهی: یکی از ویژگی‌های بارز تفکر انسان آگاهی است، آگاهی از خود و محیط اطراف. AGI، هر چقدر هم که پیچیده شود، فاقد توانایی ذاتی انسان برای درون‌نگری است. AGI بر روی مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و الگوهای پیچیده و آموخته‌شده، بدون هیچ گونه عینیت یا احساس واقعی عمل می‌کند.
• هوش هیجانی: انسان‌ها طیف گسترده‌ای از احساسات را تجربه می‌کنند که بر تصمیمات، رفتارها و تعاملات آنها تأثیر می‌گذارد. در حالی که AGI می‌تواند برای تشخیص و پاسخ به چنین احساساتی آموزش ببیند، عدم وجود تجربه عاطفی واقعی به این معنی است که نمی‌تواند به طور کامل این احساسات را تکرار کند. هوش هیجانی در انسان‌ها شامل همدلی، شفقت و ملاحظات اخلاقی است، عناصری که رمزگذاری آنها در ماشین‌ها چالش‌برانگیز است.
• خلاقیت و نوآوری: خلاقیت شامل تولید ایده‌ها و راه‌حل‌های جدید، اغلب از طریق جهش‌های شهودی و تفکر تخیلی است. AGI می‌تواند با ترکیب دانش موجود به روش‌های جدید، خلاقیت را تقلید کند، اما فاقد انگیزه ذاتی و بینش ذهنی است که نوآوری انسانی را هدایت می‌کند. خلاقیت واقعی ناشی از تجربیات عاطفی، تأملات شخصی و زمینه‌های فرهنگی است که AGI نمی‌تواند به طور معتبر آنها را تکرار کند.

مزایای کلیدی AGI

آزمون نهایی برای AGI در توانایی آن برای تکرار کامل یک تجربه انسانی نهفته است. هنگامی که تحقق یابد، مزایای بالقوه آن بسیار زیاد است و در صنایع مختلف گسترش می‌یابد و جنبه‌های مختلف زندگی روزمره را در بر می‌گیرد.

علیرغم محدودیت‌هایش، AGI به طور فزاینده‌ای به عنوان یک نیروی خیر در طیف وسیعی از صنایع دیده می‌شود، از جمله:

• مراقبت‌های بهداشتی: AGI می‌تواند در تشخیص بیماری‌ها، توسعه برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده و پیش‌بینی نتایج بهداشتی سفارشی‌سازی‌شده کمک کند و از بدنه عظیمی از داده‌های آموزشی اساسی استفاده کند.
• آموزش: می‌تواند تجربیات یادگیری سفارشی‌سازی‌شده، تدریس خصوصی و پشتیبانی تحقیقاتی دانشگاهی ارائه دهد. AGI می‌تواند با سبک‌ها و سرعت‌های یادگیری فردی سازگار شود و نتایج آموزشی را بهبود بخشد.
• اقتصاد: می‌تواند مدل‌های مالی را بهینه کند، روندهای بازار را پیش‌بینی کند و بهره‌وری را افزایش دهد. این می‌تواند داده‌های اقتصادی را برای پیش‌بینی روندهای بازار و هدایت تصمیمات سرمایه‌گذاری تجزیه و تحلیل کند.
• علوم محیطی: AGI می‌تواند داده‌های آب و هوایی را تجزیه و تحلیل کند، تأثیرات زیست‌محیطی را مدل‌سازی کند و راه‌حل‌های پایدار را پیشنهاد دهد.

علاوه بر این، پتانسیل AGI به حوزه‌هایی مانند حمل و نقل، ارتباطات و سرگرمی گسترش می‌یابد و مرزهای جدیدی را برای نوآوری ارائه می‌دهد.

آیا می‌دانستید؟ برخی از آینده‌نگاران بر این باورند که سیستم‌های AGI در نهایت می‌توانند به طور مستقل با یکدیگر با استفاده از قراردادهای هوشمند مبتنی بر بلاک چین مذاکره کنند — توافقاتی را شکل دهند، داده‌ها را مبادله کنند یا حتی به طور مشترک راه‌حل‌ها را بدون مداخله انسان توسعه دهند.

ملاحظات اخلاقی و اجتماعی

ظهور AGI سوالات اخلاقی و اجتماعی قابل توجهی را مطرح می‌کند.

AGI در حالی که قدرتمند است، نیازمند بررسی دقیق برای استفاده ایمن است، که منجر به ایجاد انجمن‌های غیرانتفاعی مانند انجمن AGI شده است، همانطور که در تصویر زیر نشان داده شده است.

اساساً، رسیدگی به نگرانی‌هایی مانند:

• ایمنی: اطمینان از اینکه AGI در پارامترهای ایمن و کنترل‌شده عمل می‌کند تا از پیامدهای ناخواسته جلوگیری شود. این شامل آزمایش‌های قوی و معرفی چارچوب‌های نظارتی برای نظارت بر استقرار AGI است.
• حریم خصوصی: محافظت از داده‌های شخصی از سوء استفاده توسط سیستم‌های AGI. از آنجایی که AGI می‌تواند مقادیر زیادی از داده‌ها را پردازش کند، محافظت از حریم خصوصی از اهمیت بالایی برخوردار است.
• تعصب و انصاف: جلوگیری از شیوه‌های تبعیض‌آمیز و اطمینان از دسترسی عادلانه به مزایای AGI. توسعه‌دهندگان باید اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های AGI عاری از تعصباتی هستند که می‌تواند منجر به رفتار ناعادلانه شود.
• اشتغال: پرداختن به تأثیر AGI بر جابجایی شغل و پویایی نیروی کار. از آنجایی که AGI وظایف را خودکار می‌کند، نیاز است تا تأثیر آن بر اشتغال در نظر گرفته شود و از کارگران آسیب‌دیده حمایت شود.

ادغام AGI در جامعه نیازمند رویکردی متفکرانه به حاکمیت آن است، اطمینان از اینکه در خدمت منافع عمومی است و به ارزش‌های اجتماعی احترام می‌گذارد.

آیا بلاک چین می‌تواند AGI را تقویت کند؟

AGI می‌تواند رایانه‌هایی به هوشمندی انسان ایجاد کند و زمینه‌هایی مانند تجارت ارزهای دیجیتال یا تجزیه و تحلیل بازار را متحول کند. اما AGI برای کار برای همه به اعتماد و انصاف نیاز دارد. بلاک چین، فناوری پشت بیت کوین و اتریوم، راهی امن و شفاف برای تحقق این امر ارائه می‌دهد.

در اینجا نحوه تقویت AGI توسط بلاک چین با راه‌حل‌های الهام‌گرفته از ارزهای دیجیتال آمده است:

• سوابق آموزشی واضح: بلاک چین مانند دفتر کل تراکنش‌های باز بیت کوین کار می‌کند و هر قطعه داده (به عنوان مثال، الگوهای تجارت ارزهای دیجیتال) مورد استفاده برای آموزش AGI را ثبت می‌کند. این به اطمینان از منصفانه بودن و عاری بودن سیستم از تعصبات پنهان کمک می‌کند.
• تصمیم‌گیری مشترک: مشابه قراردادهای هوشمند اتریوم، بلاک چین به توسعه‌دهندگان، معامله‌گران و کاربران اجازه می‌دهد تا در مورد قوانین AGI رای دهند و اطمینان حاصل کنند که هیچ شرکتی آن را کنترل نمی‌کند.
• اشتراک‌گذاری ایمن داده‌ها: مانند کیف پول‌های ارز دیجیتال که از وجوه محافظت می‌کنند، بلاک چین می‌تواند از داده‌های حساس صرافی‌های ارز دیجیتال محافظت کند و امکان اشتراک‌گذاری ایمن برای آموزش AGI بدون نشت را فراهم کند.
• پاداش برای انصاف: توسعه‌دهندگانی که AGI بی‌طرفانه، مانند پیش‌بینی‌کننده‌های دقیق تجارت، می‌سازند، می‌توانند توکن‌های دیجیتال کسب کنند، درست مانند پاداش‌های استخراج ارزهای دیجیتال، و کار اخلاقی را تشویق کنند.

با این حال، چالش‌های مداومی مانند سرعت پایین بلاک چین، تأخیر در تراکنش‌های ارز دیجیتال و ظرفیت ذخیره‌سازی محدود می‌تواند پردازش سریع داده‌ها یا رسیدگی به مجموعه‌داده‌های بزرگ را برای AGI دشوار کند.

برای آماده‌سازی بلاک چین برای AGI، محققان در حال حاضر در حال بررسی موارد زیر هستند:

• ذخیره‌سازی خارج از زنجیره: سیستم‌های غیرمتمرکز مانند سیستم فایل بین‌سیاره‌ای (IPFS) برای ذخیره فایل‌های بزرگ خارج از زنجیره استفاده می‌شوند، در حالی که بلاک چین فقط هَش‌های قابل تأیید را نگه می‌دارد و ازدحام را کاهش می‌دهد.
• شاردینگ و دانکشاردینگ: مانند ارتقاء مقیاس‌پذیری اتریوم، شاردینگ داده‌ها را در چندین گره تقسیم می‌کند و به AGI اجازه می‌دهد اطلاعات بیشتری را بدون کاهش سرعت شبکه پردازش کند. همچنین، دانکشاردینگ، شکل پیشرفته‌ای از شاردینگ که برای اتریوم در حال توسعه است، رول‌آپ‌ها و نمونه‌برداری از دسترس‌پذیری داده‌ها را برای مقیاس‌بندی کارآمد دسترسی به داده‌ها ترکیب می‌کند — که برای برنامه‌های AGI بلادرنگ ایده‌آل است.
• هرس داده‌ها: مدل‌های بلاک چین پیشرفته مانند شبکه محاسباتی مبتنی بر بلاک چین هوشمند مصنوعی غیرمتمرکز (DAIBCN) داده‌های قدیمی یا نامربوط را هرس می‌کنند و سیستم را لاغر و برای وظایف پرتقاضا مانند AGI بهینه نگه می‌دارند. DAIBCN همچنین محاسبات AI توزیع‌شده و ایمن را امکان‌پذیر می‌کند — ترکیب اعتماد بلاک چین با عملکرد AI.

آینده AGI

هوش مصنوعی عمومی نشان‌دهنده اوج توسعه هوش مصنوعی است و قابلیت‌هایی را نوید می‌دهد که با هوش انسان رقابت می‌کنند.

در حالی که AGI می‌تواند جنبه‌هایی از تفکر انسان را شبیه‌سازی کند، دستیابی به شناخت واقعی شبیه به انسان یک هدف دوردست باقی مانده است. آگاهی، عمق عاطفی و خلاقیت ذاتی تجربه انسانی هستند و چالش‌های قابل توجهی را برای AGI ایجاد می‌کنند.

با این وجود، پیگیری AGI همچنان به نوآوری دامن می‌زند و درک ما از هوش را تغییر می‌دهد. همانطور که به سمت این مرز پیش می‌رویم، ضروری است که ملاحظات اخلاقی و تأثیرات اجتماعی را برای مهار مسئولانه پتانسیل AGI در نظر بگیریم.

تحقیقات مداوم، شناسایی فرصت‌های عملی و الزامات فنی و آغاز گفتگو در سراسر جامعه، همگی گام‌های اساسی برای رسیدگی به چالش‌ها و فرصت‌های ناشی از AGI هستند. آینده AGI امیدوارکننده است، اما به رویکردی متعادل نیاز دارد تا اطمینان حاصل شود که ادغام نهایی آن در جامعه رفاه انسان را افزایش می‌دهد و به استانداردهای اخلاقی احترام می‌گذارد.

• Topic: هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• Subheadings: پیگیری AGI: وضعیت آن در آوریل ۲۰۲۵ چگونه است؟, آیا AGI می‌تواند مانند یک انسان فکر کند؟, مزایای کلیدی AGI, ملاحظات اخلاقی و اجتماعی, آیا بلاک چین می‌تواند AGI را تقویت کند؟, آینده AGI
• Main Keyword: هوش مصنوعی عمومی
• Selected Keywords: AGI, یادگیری ماشین, بلاک چین, هوش مصنوعی
• Meta Description: همه چیز درباره هوش مصنوعی عمومی (AGI): تعریف، کاربردها، مزایا، چالش‌ها و ارتباط آن با بلاک چین. دریابید که AGI چگونه می‌تواند صنایع مختلف را متحول کند.