Hinweis: Dieser Beitrag ist eine Zusammenfassung eines Vortrags, der bei CERN Sparks gehalten wurde! Serendipity Discussion board im September 2021, das besichtigt werden kann Hier.
Wenn Menschen sich eine Welt mit künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) vorstellen, denken sie eher an Roboter als an Lösungen für die hartnäckigsten Probleme der Gesellschaft. Aber ich glaube, dass Letzteres der Wahrheit viel näher kommt. KI ermöglicht bereits große Fortschritte bei der Bewältigung grundlegender Herausforderungen: von der Lösung der Proteinfaltung Zu Vorhersage genauer Wettermusternutzen Wissenschaftler zunehmend KI, um die Regeln und Prinzipien abzuleiten, die hochkomplexen Bereichen der realen Welt zugrunde liegen – Bereiche, die sie ohne Hilfe vielleicht nie entdeckt hätten.
Fortschritte in der AGI-Forschung werden die Fähigkeit der Gesellschaft, den Klimawandel anzugehen und zu bewältigen, verbessern – nicht zuletzt aufgrund seiner Dringlichkeit, sondern auch aufgrund seiner komplexen und vielschichtigen Natur.
Kontrolle übernehmen
Im gesamten Bereich der KI-Forschung gibt es heute zwei gemeinsame Problemkategorien, auf die sich Wissenschaftler konzentrieren: Vorhersage und Kontrolle. Vorhersagemodelle versuchen, etwas über einen Bereich (z. B. Wettermuster) zu lernen und zu verstehen, wie er sich entwickeln könnte, während Kontrollmodelle Agenten dazu auffordern, in dieser Umgebung Maßnahmen zu ergreifen. Der Aufbau eines erfolgreichen Wegs zu AGI erfordert das Verständnis und die Entwicklung von Algorithmen in beiden Bereichen, die alle Variationen berücksichtigen, die unsere natürlichen und sozialen Umgebungen auf uns zukommen lassen, von der Artwork und Weise, wie Viren mutieren oder wie sich Sprache in Gebrauch und Bedeutung im Laufe der Zeit entwickeln kann, bis hin zur Artwork und Weise, wie wir bei der Produktion helfen können Energie aus Fusionsenergie. Zwei reale Bereiche, zu denen Wissenschaftler bei DeepMind beitragen, um den Klimawandel zu bekämpfen und gleichzeitig die Voraussetzungen für den Aufbau von AGI zu entwickeln, sind Wettervorhersage und Plasmakontrolle für die Kernfusion.
Es ist quick unmöglich, Wettermuster präzise zu modellieren – es ist ein Beispiel für die Vielfalt der Natur in ihrer ganzen Bandbreite. Allerdings lassen sich Ursachen und Wirkungen anhand umfangreicher historischer Daten ableiten. Übertragen derselben generativen Modelle, die zur Generierung von Bildern und Videoclips verwendet werden, in das Erlernen von Wettermustern in Zusammenarbeit mit dem Met Office (Nationaler Wetterdienst des Vereinigten Königreichs) haben Wissenschaftler von DeepMind Systeme entwickelt, die 20 Minuten Wetterdaten nutzen können, um mehrere Hypothesen für Radarkarten zu generieren Starke Regenfälle genau vorhersagen in den nächsten 90 Minuten.
Entscheidend ist, dass diese Modelle Meteorologen dabei helfen werden, Vorhersagen zu erstellen, die die Entscheidungsfindung für Notfalldienste, das Energiemanagement und die Aktivierung von Hochwasserwarnsystemen unterstützen – und so eine bessere Vorbereitung und Reaktion auf excessive Wetterereignisse ermöglichen, die weltweit immer häufiger auftreten. Die Vorhersage wichtiger Wetterereignisse durch die Vorhersage genauer Wettermuster ist ein Beispiel dafür, wie KI-Forschung einen bedeutenden Einfluss haben kann, da sie allgemeiner anwendbar und „intelligenter“ wird.
Globale Herausforderungen
Neben der Reaktion auf die Auswirkungen des Klimawandels ist die Aufklärung seiner Ursachen von ebenso großer, wenn nicht sogar noch wichtigerer Bedeutung. Fusion, eine einzige Energiequelle, die sauber, grenzenlos und autark ist, ist schwer fassbar, bleibt aber eine der vielversprechendsten Lösungen der Welt – eine, die meiner Meinung nach die Entwicklung eines allgemeinen Algorithmus erfordert, der viele verschiedene Komponenten gleichzeitig lösen kann. Bei einer Komponente sehen wir bereits Fortschritte, nämlich dem äußerst anspruchsvollen Drawback, neuartige Plasmaformen beizubehalten, um so lange wie möglich eine bessere Energieabgabe und Stabilität des Plasmas zu ermöglichen.
Durch die Zusammenarbeit mit weltbekannten Experten am Schweizer Plasmazentrum Und École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) sind wir in der Lage, über die heutigen handgefertigten Modelle hinauszugehen und tiefgreifende Reinforcement-Studying-Algorithmen, die ursprünglich für die Robotik entwickelt wurden, auf die Plasmasteuerung anzuwenden. Das Ergebnis ist ein Controller, der verschiedene Plasmaformen und -konfigurationen mit 10.000 Wechselwirkungen professional Sekunde erfolgreich manipulieren kann.
Ohne die Zusammenarbeit von Experten können KI-Forscher in realen Bereichen keine nennenswerten Fortschritte erzielen. Um in diesen Bereichen die richtigen Wege für die Zukunft zu finden, sind disziplinübergreifende Partnerschaften und die Nutzung eines gemeinsamen wissenschaftlichen Ansatzes zur Entwicklung und Nutzung von KI zur Bewältigung komplexer Fragen im Mittelpunkt der dringendsten Bedürfnisse der Gesellschaft erforderlich. Deshalb ist es so wichtig, gemeinsam mit einer Vielzahl von Natur- und Sozialwissenschaftlern darüber zu träumen, wie eine Welt mit AGI aussehen könnte.
Während wir AGI entwickeln, wird die Bewältigung globaler Herausforderungen wie dem Klimawandel nicht nur entscheidende und optimistic Auswirkungen haben, die für unsere Welt dringend und notwendig sind, sondern auch die Wissenschaft von AGI selbst voranbringen. Viele andere Kategorien von AGI-Problemen müssen noch gelöst werden – von der Kausalität bis hin zu effizientem Lernen und Switch – und da Algorithmen allgemeiner werden, werden mehr reale Probleme gelöst und nach und nach zu einem System beitragen, das eines Tages bei der Lösung aller anderen Probleme helfen wird , zu.
