Ein neues KI-Forschungsunternehmen startet heute unauffällig mit einem ehrgeizigen Ziel: die Grundlagen der menschlichen Intelligenz zu erforschen, die Maschinen derzeit fehlen. Genannt Allgemein intelligentplant es, dies zu tun, indem es diese Grundlagen in eine Reihe von zu lösenden Aufgaben umwandelt und die Fähigkeit verschiedener Systeme entwickelt und testet, diese in hochkomplexen 3D-Welten zu lösen, die von seinem Team erstellt wurden.
„Wir glauben, dass allgemein intelligente Computer eines Tages ein außergewöhnliches Potenzial für menschliche Kreativität und Einsicht freisetzen werden“, sagte CEO Kanjun Qiu in einem E-Mail-Interview mit TechCrunch. „Den heutigen KI-Modellen fehlen jedoch mehrere Schlüsselelemente der menschlichen Intelligenz, was die Entwicklung von Allzweck-KI-Systemen behindert, die sicher eingesetzt werden können … Die Arbeit von General Intelligent zielt darauf ab, die Grundlagen der menschlichen Intelligenz zu verstehen, um sichere KI-Systeme zu entwickeln lernen und verstehen können, wie Menschen es tun.“
Qiu, die ehemalige Stabschefin bei Dropbox und Mitbegründerin von Ember Hardware, die Laserdisplays für VR-Headsets entwarf, war 2021 Mitbegründerin von General Intelligent, nachdem sie ihr vorheriges Startup, Sourceress, ein Rekrutierungsunternehmen, das KI zum Durchforsten einsetzte, geschlossen hatte das Netz. (Qiu machte die hohe Abwanderungsnatur des Lead-Sourcing-Geschäfts dafür verantwortlich.) Der zweite Mitbegründer von General Intelligent ist Josh Albrecht, der eine Reihe von Unternehmen mitgegründet hat, darunter BitBlinder (ein Torrenting-Tool zum Schutz der Privatsphäre) und CloudFab (ein 3D -Druckdienstleister).
Während die Mitbegründer von General Intelligent möglicherweise keinen traditionellen KI-Forschungshintergrund haben – Qiu war zwei Jahre lang algorithmischer Händler – haben sie es geschafft, Unterstützung von mehreren Koryphäen auf diesem Gebiet zu erhalten. Unter denjenigen, die zur Anfangsfinanzierung des Unternehmens in Höhe von 20 Millionen US-Dollar (plus über 100 Millionen US-Dollar an Optionen) beigetragen haben, ist Tom Brown, ehemaliger technischer Leiter für GPT-3 von OpenAI; Jonas Schneider, ehemaliger Leiter der OpenAI-Robotik; Dropbox-Mitbegründer Drew Houston und Arash Ferdowsi; und das Astera-Institut.
Qiu sagte, dass die ungewöhnliche Finanzierungsstruktur die kapitalintensive Natur der Probleme widerspiegelt, die General Intelligent zu lösen versucht.
„Das Bestreben von Avalon, Hunderte oder Tausende von Aufgaben zu erstellen, ist ein intensiver Prozess – er erfordert viel Evaluierung und Bewertung. Unsere Finanzierung ist darauf ausgerichtet, sicherzustellen, dass wir Fortschritte gegenüber der Enzyklopädie der Probleme machen, zu denen wir Avalon erwarten, wenn wir es weiter ausbauen“, sagte sie. „Wir haben eine Vereinbarung über 100 Millionen US-Dollar abgeschlossen – dieses Geld wird durch ein Drawdown-Setup garantiert, das es uns ermöglicht, das Unternehmen langfristig zu finanzieren. Wir haben einen Rahmen geschaffen, der zusätzliche Mittel aus dieser Inanspruchnahme auslösen wird, aber wir werden diesen Finanzierungsrahmen nicht offenlegen, da er mit der Offenlegung unserer Roadmap vergleichbar ist.“
Bildnachweis: Allgemein intelligent
Was hat sie überzeugt? Qiu sagt, es sei der Ansatz von General Intelligent für das Problem von KI-Systemen, die Schwierigkeiten haben, von anderen zu lernen, sicher zu extrapolieren oder kontinuierlich aus kleinen Datenmengen zu lernen. General Intelligent baute eine simulierte Forschungsumgebung auf, in der KI-Agenten – Einheiten, die auf die Umgebung einwirken – trainieren, indem sie immer schwierigere und komplexere Aufgaben erledigen, die von der Evolution der Tiere und kognitiven Meilensteinen der Säuglingsentwicklung inspiriert sind. Das Ziel, sagt Qiu, ist es, viele verschiedene Agenten zu trainieren, die von verschiedenen KI-Technologien unter der Haube angetrieben werden, um zu verstehen, was die verschiedenen Komponenten von jedem tun.
„Das glauben wir [agents] könnte Menschen in einer Vielzahl von Bereichen stärken, darunter wissenschaftliche Entdeckungen, Materialdesign, persönliche Assistenten und Tutoren und viele andere Anwendungen, die wir noch nicht ergründen können“, sagte Qiu. „Die Verwendung komplexer, ergebnisoffener Forschungsumgebungen zum Testen der Leistung von Agenten anhand einer umfangreichen Reihe von Intelligenztests ist der Ansatz, der uns am ehesten dabei helfen wird, jene Aspekte der menschlichen Intelligenz zu identifizieren und zu ergänzen, die Maschinen fehlen. [A] Eine strukturierte Testbatterie erleichtert die Entwicklung eines echten Verständnisses der Funktionsweise von [AI]was für die Entwicklung sicherer Systeme unerlässlich ist.“
Gegenwärtig konzentriert sich General Intelligent hauptsächlich darauf, zu untersuchen, wie Agenten mit Objektverdeckung (dh wenn ein Objekt von einem anderen Objekt visuell blockiert wird) und Beharrlichkeit umgehen und verstehen, was aktiv in einer Szene passiert. Zu den schwierigeren Bereichen, die das Labor untersucht, gehört, ob Agenten die Regeln der Physik wie die Schwerkraft verinnerlichen können.
Die Arbeit von General Intelligent erinnert an frühere Arbeiten von Alphabets DeepMind und OpenAI, die versuchten, die Interaktionen von KI-Agenten in spielerischen 3D-Umgebungen zu untersuchen. Beispielsweise untersuchte OpenAI im Jahr 2019, wie Horden von KI-gesteuerten Agenten, die in einer virtuellen Umgebung losgelassen wurden, immer ausgefeiltere Wege lernen konnten, sich voreinander zu verstecken und einander zu suchen. DeepMind hingegen im vergangenen Jahr ausgebildete Agenten mit der Fähigkeit, Probleme und Herausforderungen erfolgreich zu meistern, einschließlich Verstecken, Erobern der Flagge und Finden von Objekten, denen sie einige während des Trainings nicht begegnet sind.
Spielagenten klingen vielleicht nicht nach einem technischen Durchbruch, aber es ist die Behauptung von Experten von DeepMind, OpenAI und jetzt General Intelligent, dass solche Agenten ein Schritt in Richtung einer allgemeineren, adaptiven KI sind, die zu physisch fundierten und für den Menschen relevanten Verhaltensweisen fähig ist – wie KI die einen Lebensmittelzubereitungsroboter oder eine automatische Paketsortiermaschine antreiben kann.
„So wie man keine sicheren Brücken bauen oder sichere Chemikalien entwickeln kann, ohne die Theorie und die Komponenten zu verstehen, aus denen sie bestehen, wird es schwierig sein, sichere und leistungsfähige KI-Systeme ohne theoretisches und praktisches Verständnis dafür zu entwickeln, wie sich die Komponenten auswirken System“, sagte Qiu. „Das Ziel von Generally Intelligent ist es, Allzweck-KI-Agenten mit menschenähnlicher Intelligenz zu entwickeln, um Probleme in der realen Welt zu lösen.“
Bildnachweis: Allgemein intelligent
In der Tat haben einige Forscher in Frage gestellt ob die bisherigen Bemühungen um „sichere“ KI-Systeme wirklich greifen. Im Jahr 2019 veröffentlichte OpenAI beispielsweise Safety Gym, eine Suite von Tools zur Entwicklung von KI-Modellen, die bestimmte „Einschränkungen“ respektieren. Aber Einschränkungen, wie sie in Safety Gym definiert sind, würden beispielsweise ein autonomes Auto, das darauf programmiert ist, Kollisionen zu vermeiden, nicht daran hindern, jederzeit zwei Zentimeter von anderen Autos entfernt zu fahren oder eine Reihe anderer unsicherer Dinge zu tun, um für die „Kollisionsvermeidung“ zu optimieren. Zwang.
Abgesehen von sicherheitsorientierten Systemen verfolgen eine Vielzahl von Startups KI, die eine Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben erfüllen kann. Adept entwickelt, was es als „allgemeine Intelligenz“ beschreibt, die es Menschen und Computern ermöglicht, kreativ zusammenzuarbeiten, um Probleme zu lösen. An anderer Stelle sammelte der legendäre Computerprogrammierer John Carmack 20 Millionen US-Dollar für sein neuestes Unternehmen Keen Technologies, das darauf abzielt, KI-Systeme zu entwickeln, die theoretisch alle Aufgaben ausführen können, die ein Mensch erledigen kann.
Nicht jeder KI-Forscher ist der Meinung, dass Allzweck-KI im Bereich des Möglichen liegt. Auch nach der Veröffentlichung von Systemen wie DeepMinds Gato, das Hunderte von Aufgaben ausführen kann, vom Spielen bis zum Steuern von Robotern, mögen Koryphäen Mila Gründer Yoshua Bengio und Facebook-Vizepräsident und leitender KI-Wissenschaftler Yann LeCun haben wiederholt argumentiert, dass sogenannte künstliche allgemeine Intelligenz technisch nicht machbar ist – zumindest nicht heute.
Wird General Intelligent die Skeptiker widerlegen? Die Jury ist raus. Aber mit einem Team von etwa 12 Personen und einem Vorstand, dem Tim Hanson, Gründungsmitglied von Neuralink, angehört, glaubt Qiu, dass es eine hervorragende Chance hat.