Artificial General Intelligence
Эра AGI приближается! У нас в этом нет сомнений, хотя мы знаем немало квалифицированных специалистов, которые полагают, что AGI недостижим. При этом мы не знаем ответы на два важнейших вопроса: когда она наступит и какова будет архитектура Искусственного Интеллекта уровня AGI.
Мы внимательно следим за развитием технологий ИИ, постоянно прогнозируем появление AGI, а также наблюдаем за движением технологий ИИ в сторону AGI. В целом картина этого движения вполне понятна практически во всех аспектах кроме одного - будет ли архитектура приближающегося AGI совместима с HWM - Human World Model.
Пока мы не видим предпосылок появления такой совместимости, хотя и статей, и предложений на эту тему много. Поэтому есть намерение попробовать реализовать совместимость в рамках отобранных для этой цели Моделей NN с использованием как уже существующих технологий, так и технологий, которые мы способны разработать силами нашего коллектива. Собственно, в этом и заключается концепция Программы AGI.
И, разумеется, мы готовы попробовать разработать полностью совместимую с HWM Модель NN. Мы надеемся, что разработать такую Модель NN мы сможем по крайней мере на концептуальном уровне. Но в отношении действующей Модели наша позиция скромна - нам это не по силам, хотя, как известно, надежда умирает последней.
Программа AGI обдумывалась в течение всего срока действия Цикла II Клуба 4T, то есть в 2023-2025 годах. Наш стартовый уровень Знаний по Программе AGI описан в довольно значительном наборе документов - более 40, ссылки на 5 из которых представлены ниже.
Мы рекомендуем начать именно с них, а также прочесть МАНИФЕСТ ПРОГРАММЫ AGI, после чего у вас будет довольно детальное понимание Целей и Задач Программы AGI, также технологий ее реализации и ее главных целях.
Директор Программы AGI
New Generation Intelligence
Если человечеству удастся получить Искусственный Интеллект, совместимый с HWM - Human World Model, то естественно возникает вопрос, можно ли его довести до уровня NGI - Next Generation Intelligence, который будет поддерживать интерфейс с Сознанием в форм факторах Человека или даже Вселенной? И также возникает вопрос, способен ли он будет заместить Мозг Человека и, следовательно напрямую общаться с Вселенной.
В течение Цикла II Клуба 4T мы много дискутировали по этим и иным подобным вопросам, выпустили более 60 документов, и в конце концов поняли, что нам вполне по силам найти ответы на них, но для этого нужна объемная и очень хорошо организованная работа. Поэтому и было принято решение создать Программу NGI для ее выполнения.
Мы рассматривали довольно много различных схем организации Работ в рамках Программы NGI, но в конце концов остановились на привычной нам цепочке: ТЕЗИС-ДИСКУССИЯ-ЗАКЛЮЧЕНИЕ-ЗНАНИЕ-ПРОЕКТ. Под ТЕЗИСОМ мы понимает Работу по формулированию Идеи, под ДИСКУССИЕЙ - Работу по обсуждению Идеи, под ЗАКЛЮЧЕНИЕМ - Работу по экспертизе Идеи, под ЗНАНИЕМ - Работу по оформлению Идеи в Формате Знаний, а под ПРОЕКТОМ - использование полученных Знаний в Проектах.
Обратите внимание, любая Идея в конечном счете должна порождать Знания, а они вкладываться в разные Проекты, например, в Проект Искусственно Интеллекта NGI. При этом существенно, что Знания должны иметь Формат HWM. Если нам это удастся, то мы, как нам кажется, вполне сможем создать Модель NN NGI - и это главная Цель Программы NGI.
По теме NGI у нас, как уже было сказано, много документов, но мы рекомендуем начать с пяти указанных ниже документов, а также прочесть МАНИФЕСТ ПРОГРАММЫ NGI, после чего у вас будет довольно детальное понимание Целей и Задач Программы NGI, а также технологий ее реализации.
Директор Программы NGI
Education Platform
В Цикле II Клуба 4T обучение было построено в соответствии с Учебной Программой и обеспечивалось несколькими Учебными Порталами, например, Порталом 4TLEARNING. К сожалению, использовать этот хорошо отлаженный и эффективный учебный механизм в рамках Цикла III Клуба 4T оказалось невозможным. Причина в том, что в Цикле III Программы AGI и NGI ориентированы на обучении путем передачи Знаний в Форматах HWM.
С учетом этого в Программе EDP обучение строится на трех технологиях: AN - Advanced Notes, MEP - Modern Education Platform и ADE - Advanced Education и соответственно на трех Группах Учебных Порталов, у каждой из которых есть свой Центр Управления - EdpAN, EdpMEP и EdpAGE соответственно. Во всех технологиях передаются Знания, но: в AN Знания оформлены в Юнитах, Уроках и Вопросах, в MEP - в Учебных Материалах UNIT, LESSON, LECTURE и COURES, в ADE - в MODEL HWH.
AN - это новая технология, разработанная для Цикла III Клуба 4T частично основанная, например, на инструментах типа Obsidian, но использующая для оформления Элементов Знаний не записки в формате MarkDown, а нечитаемые напрямую файлы, в которых Знания представлены на языке KDL.
MEP - это развитие действовавшей в рамках Цикла II на основе текстовых и мультимедийных Учебных Материалов технологии обучения. В ней используются те же самые Категории Учебных Материалов, но со структурой, позволяющей более эффективно передавать Знания.
ADE - это тоже новая технология, разработанная для Цикла III Клуба 4T на основе математической модели FOF - Funnel Of Fate. В ADE Знания оформлены в виде структур данных FFD - Fate Funnel Data.
Каждая технология описана в большом количестве документов, но мы рекомендуем в первую очередь прочесть нижеуказанные документа, а также МАНИФЕСТ ПРОГРАММЫ EDP для получения полного представления о Программе.
Директор Программы EDP