論文の概要: 1 From the Pursuit of Universal AGI Architecture to Systematic Approach to Heterogenous AGI: Addressing Alignment, Energy, & AGI Grand Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15274v2
- Date: Thu, 29 Aug 2024 07:32:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 19:38:30.287201
- Title: 1 From the Pursuit of Universal AGI Architecture to Systematic Approach to Heterogenous AGI: Addressing Alignment, Energy, & AGI Grand Challenges
- Title（参考訳）: 1 ユニバーサルAGIアーキテクチャの課題から異種AGIへの体系的アプローチへ--アライメント・エネルギー・AGIグランドチャレンジへの取り組み-
- Authors: Eren Kurshan,
- Abstract要約: AIは、エナジーウォール、アライメント問題、ナローAIからAGIへの移行という三大課題に直面している。
AIからAGIへの飛躍は、システムアーキテクチャを必要とするバランスの取れた方法で運用される複数の機能サブシステムを必要とする。
本稿では,AGIアーキテクチャを一意的に構築するのではなく,設計固有の経路を多元的に組み合わせることで,人工知能が実現可能であることを主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5897534810405403
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI faces a trifecta of grand challenges: the Energy Wall, the Alignment Problem and the Leap from Narrow AI to AGI. Contemporary AI solutions consume unsustainable amounts of energy during model training and daily operations. Making things worse, the amount of computation required to train each new AI model has been doubling every 2 months since 2020, directly translating to unprecedented increases in energy consumption. The leap from AI to AGI requires multiple functional subsystems operating in a balanced manner, which requires a system architecture. However, the current approach to artificial intelligence lacks system design; even though system characteristics play a key role in the human brain; from the way it processes information to how it makes decisions. System design is the key to alignment, one of the most challenging goals in AI. This difficulty stems from the fact that the complexity of human moral system requires a similarly sophisticated system for alignment. Without accurately reflecting the complexity of these core moral subsystems and systems, aligning AI with human values becomes significantly more challenging. In this paper, we posit that system design is the missing piece in overcoming the grand challenges. We present a Systematic Approach to AGI that utilizes system design principles to AGI, while providing ways to overcome the energy wall and the alignment challenges. This paper asserts that artificial intelligence can be realized through a multiplicity of design-specific pathways, rather than a singular, overarching AGI architecture. AGI systems may exhibit diverse architectural configurations and capabilities, contingent upon their intended use cases. It advocates for a focus on employing system design principles as a guiding framework, rather than solely concentrating on a universal AGI architecture.
- Abstract（参考訳）: AIは、エナジーウォール、アライメント問題、ナローAIからAGIへの移行という三大課題に直面している。
現代のAIソリューションは、モデルトレーニングと日々の運用の間、持続不可能な量のエネルギーを消費する。
さらに悪いことに、2020年以降、新しいAIモデルをトレーニングするために必要な計算量は、前例のないエネルギー消費の増加に直結して、倍増している。
AIからAGIへの飛躍は、システムアーキテクチャを必要とするバランスの取れた方法で運用される複数の機能サブシステムを必要とする。
しかし、現在の人工知能のアプローチはシステム設計に欠けており、システムの特徴は人間の脳において重要な役割を担っている。
システム設計はアライメントの鍵であり、AIにおける最も困難な目標の1つです。
この難しさは、人間の道徳体系の複雑さが、同様に高度なアライメントシステムを必要とするという事実に起因している。
これらの中核的な道徳的サブシステムやシステムの複雑さを正確に反映しなければ、AIと人間の価値の整合性はさらに難しくなります。
本稿では,システム設計が大きな課題を克服する上で欠落している部分であると仮定する。
本稿では,AGIにシステム設計原則を適用し,エネルギー壁とアライメントの課題を克服する手段を提供する。
本稿では,AGIアーキテクチャを一意的に構築するのではなく,設計固有の経路を多元的に組み合わせることで,人工知能が実現可能であることを主張する。
AGIシステムは、意図されたユースケースに従って、様々なアーキテクチャ構成と能力を示すことができる。
汎用的なAGIアーキテクチャにのみ集中するのではなく、システム設計原則を指針フレームワークとして採用することに重点を置いている。
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