Artificiell intelligens är ett område som har gjort enorma framsteg under de senaste åren. Det har gått till att vara ett forskningsområde och någonting som bara stora organisationer haft tillgång till – till att vara något som nu blivit en integrerad del av mångas vardag.
Artificiell intelligens blir alltmer utbrett inom en mängd olika områden på grund av de teknologiska framsteg och innovationer som görs inom området. AI används idag i allt från självkörande bilar till personliga assistenter såsoms Alexa och Siri, praktiska digitala verktyg såsom Tolio, avancerade system för områden såsom sjukvården, och mycket mer.
Men samtidigt som dagens AI-system är otroligt kapabla och många gånger otroligt imponerande i vad de kan göra är de fortfarande begränsade till specifika uppgifter som de är designade för. Det är här som artificiell generell intelligens (AGI) kommer in i bilden.
Artificiell generell intelligens är en teoretisk form av AI som kan förstå, lära sig, och använda intelligens på ett sätt som liknar den mänskliga hjärnan. Saken är den att dagens AI oftast är bra på en specifik uppgift och område, till exempel att styra en självkörande bil, skapa bilder, analysera stora dokument, och liknande. Men till skillnad från dagens AI kan AGI utföra vilken uppgift som helst som en människa kan utföra.
Detta inkluderar förmågan att kunna resonera, förstå svåra och komplexa koncept, lösa problem, och anpassa sig till nya situationer.
Med detta sagt är konceptet och förmågan av AGI otroligt imponerande och någonting som kan dramatiskt förändra sättet vi lever och arbetar på. Tack vare en betydligt större mångsidighet än vanlig AI som är begränsad till specifika arbetsuppgifter kan AGI automatisera och utföra ett brett urval av komplexa arbetsuppgifter. Detta leder naturligtvis till ökad effektivitet och innovation.
I denna artikel ska vi ta en närmare titt på vad AGI är, dess potential, och hur den skiljer sig från nuvarande AI-tekniker.
Historisk Översikt av AI och AGI
Även om många har blivit medvetna om, eller åtminstone börjat använda AI bara under senare år har konceptet funnits väldigt länge och fascinerat en mängd olika forskare. Under en lång tid var dock AI just bara det – ett koncept – utan fungerande system och verktyg som vi har idag.
En av de viktigaste och första idéerna om maskiners intelligens kom från den brittiske matematikern Alan Turing år 1950. Turing presenterade artikeln ”Computing Machinery and Intelligence” som introducerade det så kallade ”Turing-testet”.
Detta var ett test/kriterium för att bedöma om en maskin kan uppvisa intelligent beteende som är omöjligt att skilja från en människas. Testet som Turing introducerade blev en viktig milstolpe i forskningen inom AI.
Under samma tidsperiod på 1950-och 1960-talen gjorde forskare och utvecklare flera försök för att skapa maskiner som hade intelligens. Dessa projekt ledde till skapandet av tidiga AI-system såsom ELIZA och SHRDLU. Även dessa blev viktiga milstolpar då de visade att datorer kunna simulera samtal och utföra vissa begränsade uppgifter viket mer eller mindre blev början på dagens AI-system. Med det sagt, även om dessa system lyckades uppnå intelligens var de långt ifrån vad som kallas AGI, artificiell generell intelligens.
Ytterligare framsteg inom AI
Forskningen inom AI mötte flera utmaningar under 1970- och 1980-talen, däribland brist på datorresurser. Denna period kom senare att kallas ”AI-vintern” då intresset för forskning och finansiering av AI-projekt svalnade.
Med detta sagt fortsatte fortfarande vissa forskare att studera och arbeta inom området vilket drev utvecklingen framåt och fortsatte att lägga grunden till den AI vi känner till idag.
Forskningen inom AI tog ny fart på 1990- och 2000-talet vilket till viss del drevs av ökade datorresurser, utvecklingen av internet, och framsteg inom maskininlärning.
På 1990-talet och 2000-talet återupplivades AI-forskningen, främst tack vare ökade datorresurser, framsteg inom maskininlärning och utvecklingen av Internet. Under denna period började det som kallas ”Snäv AI” att växa fram. Snäv AI är AI-system som kan utföra specifika, snäva uppgifter inom ett specifikt område. Under denna period gjordes många framsteg inom områden såsom bildigenkänning, naturlig språkbehandling, med mera, vilket för första gången visade den enorma potentialen av avancerade specialiserade AI-system. Två exempel på dessa är IBMs schackdator Deep Blue och Googles AlphaGo.
Utveckling mot generell intelligens
Även om stora framsteg gjordes inom snäv artificiell intelligens – system som kan utföra avancerade men snäva uppgifter inom ett specifikt område – var drömmen att skapa artificiell generellt intelligens vilket är en maskin som mer eller mindre har samma nivå av generell intelligens som en människa.
Syftet var att AGI inte bara skulle kunna utföra specifika uppgifter utan också kunna lära sig och anpassa sig till nya situationer på ett sätt som liknar mänskligt tänkande.
Över tid har en mängd olika forskare bidragit med både teorier och modeller vilket har drivit AGI framåt och hjälp forskningen att komma närmare att uppnå vad som skulle kännetecknas som AGI. En viktig forskare och pionjär inom AI är Marvin Minsky som föreslog att intelligent beteende kan uppstå från interaktionen mellan många enkla agenter inom en dator.
En annan är Ray Kurzweil som förutspådde att en punkt där maskinintelligens är större än mänsklig intelligens kan uppnås inom de närmaste decennierna.
Framsteg mot AGI idag
Artificiell intelligens är en otroligt avancerad teknik i sig men AGI tar detta många steg längre vilket naturligtvis innebär mer resurser och forskning för att uppnå framgångsrika resultat. Med detta sagt sker ständigt framsteg inom AGI vilket tar oss närmare till fullt kapable AGI system. OpenAI:s GPT-serie är ett sådant exempel på AI-system som kan generera mänsklig text om i princip alla ämnen. DeepMinds AlphaStar är ett annat exempel som har förmågan att spela komplexa strategispel. Dessa system skrapar dock bara på ytan av vad som är möjligt med AGI men visar samtidigt teknikens enorma potential. Viktigt att poängtera är dock att dessa system fortfarande är specialiserade på ett specifikt område men trots detta visar de en förmåga att lära sig och anpassa sig vilket är ett viktigt steg för att uppnå AGI.
Forskare och utvecklare lägger också allt mer fokus på att implementera kunskaper från neurovetenskap, kognitiv psykologi och datavetenskap för att bygga mer avancerade modeller av intelligens. Även utveckling av neurala nätverk, djupinlärning, och förstärkningsinlärning är viktiga tekniker som spelar en viktig roll i utveckligen av AGI.
Definition och Egenskaper
Nu till den viktigaste frågan – vad kännetecknar AGI? AGI är som bekant en förkortning av artificiell generell intelligens och är en maskinintelligens som går bortom alla de nuvarande begränsningar med artificiell intelligens.
Snäv artificiell intelligens (på engelska narrow AI) är den vanligaste typen av AI som finns idag vilket är AI-system som är utvecklade för att utföra specifika uppgifter.
Detta kan vara allt från att skapa bilder till att producera text beroende på det specifika verktyget.
I kontrast till snäv AI är konceptet med AGI att dessa system ska vara kapabla att utföra vilken intellektuell uppgift som helst som en människa kan. Att skapa ett sådant system med en så pass bred kapacitet är naturligtvis ett enormt framsteg som skulle öppna upp dörrarna till en mängd olika nya användningsområden och möjligheter. Detta involverar förmågan att lära sig, förstå, och anpassa sig utifrån olika situationer och uppgifter.
De viktigaste kännetecknen och egenskaperna för AGI är följande:
Allmän Problemlösning
Allmän problemlösning är en viktig egenskap för AGI. Detta innebär att systemen kan lösa problem inom många olika domäner, inte bara specifika och förprogrammerade uppgifter vilket är vad dagens AI-system fokuserar på. I praktiken innebär detta att AGI system kan ta lärdomar från en situation och sedan applicera dessa på en annan. För att kunna göra detta krävs en djupare nivå av förståelse och anpassningsförmåga.
Självlärande Förmågor
En av de viktigaste egenskaperna hos AGI är förmågan att kunna lära sig från nya erfarenheter och data självständigt. Detta är en kontrast till traditionella AI-system som behöver programmeras för varje ny uppgift. Fördelen med detta är att AGI kan förbättra sina förmågor utan att som traditionell AI behöva uttryckligen programmeras för varje uppgift.
Kognitiv Flexibilitet
En annan förmåga hos AGI att förstå och reagera på olika situationer och miljöer. Detta innebär att AGI system kan hantera breda utmaningar, från att lösa pussel till att hantera komplexa sociala situationer och mycket mer. Förklarat på ett annat sätt innebär det att AGI kan hantera både strukturerad och ostrukturerade problem.
Mänsklig Förståelse
Ett viktigt mål hos utvecklare som arbetar med AGI är att ge systemen en förståelse av världen som är jämförbar med människans. Detta inkluderar en bred domän av olika typer av data och information, däribland förmågan att förstå naturligtvis språk, förstå och förutsäga mänskligt beteende, och att känna igenom ansikten och objekt.
Adaptiv Inlärning
För att kunna uppnå förmågorna vi diskuterat krävs breda och avancerade tekniska kunskaper.
Till att börja med måste AGI kunna anpassa sina inlärningsalgoritmer baserat på ny information och förändrade miljöer. Systemen måste besitta förmågan att generalisera från tidigare erfarenheter som den har fått över tid och sedan applicera denna kunskap på okända och nya situationer.
Abstrakt Tänkande
En annan viktig egenskap hos AGI-system är abstrakt tänkande. Denna egenskap är viktig för att kunna hantera komplex problemlösning. Detta innebär till exempel att den kan identifiera mönster och samband som kanske inte är direkt uppenbara.
Kontinuerlig Förbättring
Någonting som är viktigt för alla AI-system, inklusive AGI är kontinuerlig inlärning och förbättring. För AI system innebär detta till stor del manuell maskininlärning men för AGI innebär det till stor grad en process av kontinuerlig inlärning och förbättring vilket gör att den kan öka sin effektivitet och noggrannhet över tid. Genom kontinuerligt lärande kan AGI lära sig av erfarenheter och därmed optimera sina strategier och beslut.
Interaktiv Kommunikation
Det är viktigt att AGI kan kommunicera på ett klart och tydligt sätt för att effektivt kunna samarbeta med människor och andra AI-system. För detta krävs en god förståelse för och förmåga att generera naturligt språk. Det inkluderar också förmågan att kunna tolka icke-verbalt språk såsom kroppsspråk och ansiktsuttryck.
Känslomässig Intelligens
En viktig egenskap hos människor är förmågan att läsa sociala signaler och att läsa av känslor. För traditionella AI-system är detta fortfarande en stor utmaning då det har mycket med känsla att göra och förmågan att läsa av ansiktsuttryck, kroppsspråk, och ton. AGI däremot utvecklas för att besitta just denna kapacitet vilket skulle möjliggöra mer naturliga och effektiva interaktioner med människor, särskilt i situationer som kräver empati och social förståelse.
Skillnader mellan ANI och AGI
Artificial narrow intelligens (smal AI) är den typ av AI som är mest utbredd idag och därmed den AI som du mest sannolikt kommer stöta på. Som vi har diskuterat skiljer sig ANI och AGI på en mängd olika sätt och även om AGI är avsevärt mycket mer kapabel är AI också otroligt kapabel i det specifika område som den är utvecklad. Med det sagt är ANI utmärkt för specifika uppgifter (t.ex. att spela schack, känna igen tal eller diagnostisera sjukdomar). Samtidigt är dess förmåga att överföra lärdomar från en domän till en annan mycket begränsad. Detta beror på att smal AI saknar den breda förståelse och flexibilitet som krävs för att fungera över olika domäner och kontexter.
Det är just detta problem som AGI strävar efter att lösa genom en förmåga att kunna utföra en bred mängd uppgifter med samma nivå av skicklighet som en människa, och även potentiellt överträffa mänskliga förmågor inom vissa områden. Denna mångsidighet och anpassningsbarhet innebär att AGI kan potentiella förändra vårt samhälle på ett ganska omfattande sätt.
Användningsområden för AGI
På grund av den breda förmågan är användningsområdena för AGI väldigt breda och kan användas för en mängd olika syften. Exempel på dessa inkluderar:
Hälsovård
AGI skulle kunna revolutionera medicinsk forskning och behandling tack vare sin förmåga att analysera komplexa data, utveckla nya terapier och erbjuda personlig vård baserad på individuell
patientdata.Detta möjliggör mer anpassad vård och därmed minskad risk för misstag och ökad effektivitet behandling.
Utbildning
Ett annat viktigt område där AGI har möjlighet att ha en stor inverkan är utbildningssektorn.
AGI kan skapa anpassade inlärningsmiljöer som är skräddarsydda efter varje elevs behov och inlärningsstil vilket leder till bättre utbildningsresultat och ökad tillgänglighet.
Forskning och Utveckling
Även inom forskning och utveckling kommer AGI att kunna spela en viktig roll.
Tack vare dess breda förmåga kommer den att kunna snabba på upptäckter och effektivisera arbete genom att analysera stora mängder data, generera hypoteser och designa experiment snabbare och mer exakt än människor.
Teknologiska och Vetenskapliga Utmaningar
Även om utvecklingen och forskningen kopplat till artificiell generell intelligens har kommit en bra bit på vägen har an en ha bit kvar för att skapa helt självständiga AGI system med en omfattande kapacitet.
Utmaningarna för att utveckla AGI är många och de viktigaste hindren som måste lösas inkluderar:
Datorkraft och Resurser
På grund av den enormt avancerade tekniken som AGI faktiskt är krävs enorma mängder datorkraft och energi för att driva. De mest avancerade AI-systemen kräver en stor datorkraft men AGI-system går flera steg längre både när det gäller hårdvara och energi. Av denna anledning är utvecklingen av mer effektiva och kraftfulla datorsystem också nödvändig för att driva utveckligen framåt.
Algoritmiska Begränsningar
Som vi har konstaterat är dagens AI-algoritmer bra på specifika uppgifter men har svårt att generalisera över olika domäner. För att skapa AGI behöver vi därför algoritmer som kan lära sig och anpassa sig på ett mer flexibelt och bredare sätt. Dagens metoder såsom maskininlärning och djupinlärning behöver förbättras eller kompletteras för att möjliggöra denna nivå av generell intelligens.
Förståelse av Mänsklig Kognition
För att fungera effektivt behöver AGI en omfattande förståelse för hur mänsklig intelligens fungerar. Även om man har gjort många framsteg inom just neurovetenskap och kognitiv psykologi är vår förståelse av hur hjärnan fungerar faktiskt begränsad. På grund av detta skulle vi behöva en djupare förståelse för mänsklig kognition, inlärning och medvetande för att kunna replikera dessa processer i maskiner.
Integrering av Multimodal Information
Multimodal information innebär information som kommer från olika sinnen. Detta involverar till exempel visuellt, taktilt, ljud, etc mera. För att ha en omfattande och bred förståelse av sin omgivning behöver AI-systemen ha en bred uppsättning av information.
Att skapa system som kan kombinera och analysera data från många olika källor med olika typer av information är en utmaning som utvecklare arbetar aktivt med.
Neurala Nätverk och Djupinlärning
Fortsatt forskning och utveckling av neurala nätverk och djupinlärning är avgörande. Detta inkluderar att utveckla mer effektiva träningsmetoder, bättre arkitekturer och nya algoritmer som kan hantera den komplexitet som krävs för AGI.
Ett exempel på framsteg är transformerbaserade modeller som GPT, som visar hur stor skala och komplexitet kan förbättra inlärningskapaciteten.
Förstärkningsinlärning
Förstärkningsinlärning, även känd som reinforcement learning på engelska är otroligt viktigt inom specifika områden, inte minst inom spel och robotik. Förstärkningsinlärning är nödvändigt för utveckligen av AGI och forskare arbetar aktivt med att förbättra metoderna för just förstärkningsinlärning för att göra dem bättre och mer effektiva i olika kontexter. Ett mål som forskare har är att utveckla metoder som kan lära sig från mindre mängder data och att kunna generalisera över flera uppgifter.
Neurovetenskap och Kognitiv Psykologi
Syftet med AGI är att skapa system som funkar på liknande sätt som mänsklig intelligens. Med det sagt behöver man till att börja med en förståelse för hur hjärnan behandlar information, lär sig och anpassar sig. Forskning inom dessa områden är därför otroligt viktiga för att kunna utveckla mer sofistikerade och effektiva AI-algoritmer. Detta inkluderar särskilt forskning på biologiskt inspirerade nätverk och neurala modeller.
Påverkan på arbetsmarknaden och samhället
Vi har redan sett hur artificiell intelligens förändrar vårt samhälle på en mängd olika sätt. AI möjliggör bland annat automatiseringar inom en mängd olika områden och ersätter människor som traditionellt har hanterat repetitiva uppgifter manuellt. AI har också börjat hitta sin väg in i våra liv på en mängd andra sätt i form av personliga assistenter, självkörande bilar, och mycket mer.
Med det sagt har AI redan haft en enorm inverkan på både samhälle, den globala ekonomin, och inte minst arbetsmarknaden. Med det sagt skulle AGI med sin enorma förmåga detta ännu längre och har därmed potentialen att fundamentalt förändra arbetsmarknaden och den globala ekonomin. Detta kan ha båd negativa och positiva konsekvenser beroende på hur de hanteras och det är därför viktigt med en debatt och diskussion hur framtiden med AGI ser ut och vad vi ska göra så att denna teknik blir ett positivt för mänskligheten och inte negativt.
Automatisering och Arbetslöshet
En av de kanske mest uppenbara och mest diskuterade konsekvenserna av AGI är risken för omfattande automatisering. Detta kan i sin tur leda till att många jobb försvinner. Yrken som kräver rutinmässiga och repetitiva uppgifter är särskilt utsatta men även andra mer avancerade jobb till exempel analytiker kan också ersättas av AI. Detta skulle kunna leda till en ökad arbetslöshet om vi inte har en tydlig bild av hur vi ska hantera denna utmaning.
Nya Jobbmöjligheter
Även om den stora debatten är huruvida AGI och AI kommer att ta våra jobb råder det inga tvivel om att denna teknik också öppnar upp en mängd fantastiska möjligheter. Detta är särskilt sant inom teknologisektorn, forskning och utveckling. Vi kan också förvänta oss att nya industrier och arbetsmöjligheter kommer att växa fram tack vare AGI. Med det sagt kommer antagligen specialiserad kunskap inom dessa områden att bli allt mer efterfrågad och då är det viktigt att människor utbildar sig inom just detta områden för att anpassa sig till den förändrade arbetsmarknaden.
Sociala Relationer och Interaktioner
Utöver det ekonomiska och arbetsmässiga planet har AGI också en förmåga att förändra hur vi interagerar både med teknologi och varandra. AI-assistenter och robotar har redan börjat bli alltmer utbredda i samhället och det råder inga tvivel om att dessa kommer att bli alltmer populära i framtiden. Detta innebär att tekniken kommer att få en helt central roll i våra dagliga liv på ett utbrett sätt. Detta kan också förändra personliga relationer och liknande beroende på hur de används.
Förbättrad Livskvalitet
Även om det råder en debatt om hoten och riskerna med dessa avancerade system är också möjligheterna enorma – inte minst när det kommer till att förbättra vår livskvalitet. AGI kan användas för allt från hälso- och sjukvård till utbildning och personlig assistans och mycket mer. Det kan också hjälpa oss att lösa utmanande problem såsom klimatförändringar, globala kriser, med mera.