Исследователи хотят привнести в ИИ здравый смысл, чтобы превратить его в искусственный общий интеллект

Исследователи из Виргинского технологического университета считают, что AI-нативные сети являются ключом к достижению AGI (искусственного общего интеллекта). Беспроводные технологии, по их мнению, могут помочь ИИ преодолеть разрыв с человеческим интеллектом.

В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Proceedings of the IEEE, обсуждается, как беспроводные технологии могут стать основой для следующего этапа эволюции ИИ. Ученые предлагают, что AI-нативные беспроводные системы, выходящие за рамки 6G, могут предоставить основу для обучения ИИ на основе реальных взаимодействий, имитируя когнитивные способности человека с помощью самых мощных компьютеров для обработки огромных объемов данных.

Исследователи из Виргинского технологического университета утверждают, что следующий этап развития ИИ является недостающим звеном в будущих беспроводных технологиях. Переход от ИИ, ориентированного на эффективность в рамках ранних разработок 6G, к системам, способным активно рассуждать и принимать решения, подобные человеческим. В отличие от современного ИИ, который полагается на распознавание образов и статистический анализ, этот новый подход ввел бы ИИ, способный понимать физические принципы, предсказывать события и адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам.

“Мы говорим как минимум о 10 или 15 годах, прежде чем у нас появится беспроводная сеть с искусственным общим интеллектом [AGI], которая сможет думать, планировать и воображать,” – сказал Валид Саад (Walid Saad), профессор кафедры электротехники и компьютерных наук Брэдли в университете.

“У нас есть план и четкая дорожная карта. Весь проект может быть не сразу развертываемым, но его части можно реализовать уже сейчас. Мы стремимся к тому, чтобы эта статья рассказала сообществу о пути к чему-то действительно революционному – шаг за шагом мы можем двигаться к созданию живой, думающей беспроводной сети.”

ИИ может развивать интуицию, позволяющую ему предсказывать результаты, принимать логические решения и преодолевать разрыв между вычислительной обработкой и человеческим рассуждением. “Проще говоря, современный уровень ИИ хорошо справляется с извлечением статистических зависимостей из данных, но очень плохо рассуждает и обобщает на новые, неожиданные ситуации – вещи, которые большинство людей осваивает совершенно.”

Чтобы реализовать это видение, исследователи утверждают, что беспроводные сети должны эволюционировать от простой передачи данных к активному обучению на них. “Пропущенное звено – это действительно беспроводная сеть и ее компоненты, такие как цифровые двойники, потому что мы можем использовать двойник в качестве основы для модели мира, тем самым

обеспечивая человекоподобное мышление и интегрируя эти "мыслительные" процессы в беспроводную сеть,” – сказал Саад.