論文の概要: Why We Don't Have AGI Yet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03598v4
- Date: Tue, 19 Sep 2023 12:43:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 19:08:47.610374
- Title: Why We Don't Have AGI Yet
- Title（参考訳）: AGIをまだ持っていない理由
- Authors: Peter Voss and Mladjan Jovanovic
- Abstract要約: 元々のAIのビジョンは、2002年に"Artificial General Intelligence" (AGI) という用語で再認識された。
このビジョンは、人間と同じように学習し、推論し、問題を解決することができるコンピュータシステムである「シンキングマシン」を構築することである。
いくつかの大規模取り組みが名目上AGIに取り組んできたが、純粋に焦点を絞ったAGI開発分野は、十分な資金提供や推進がなされていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: 当初のAIのビジョンは、2002年に"Artificial General Intelligence" (AGI) という用語で再認識された。
このビジョンは、人間と同じように、学習し、推論し、問題を解決することができる「シンキングマシン」コンピュータシステムを構築することである。これは、何十年もの間、この分野のほぼすべての人が実践してきた「ナローAI」アプローチとは対照的である。
いくつかの大規模取り組みが名目上AGI(特にDeepMind)に取り組んできたが、純粋に焦点を絞ったAGI開発分野は資金不足や宣伝が進んでいない。
真のAGIが人類に与えうる素晴らしい価値を考えると、これは驚きです。
この分野での努力の重大さに加えて、進歩を妨げる理論的および方法論的なミスステップもいくつかある。
我々は、純粋に統計的アプローチがAGIに結びつく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する。
我々は、AGIの進展を確実に遅らせた社会技術的要因の調査を締めくくった。
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