Критерії оцінки потенційної чисельності ЗШІ (AGI) у техносфері
Ключові слова:
інтернет речей, техноценоз, техносфера, суб'єктність, цілісність, структурний рівень, межа
Анотація
Актуальність. Майбутня взаємодія людини та ЗШІ це один із потенційно небезпечних процесів. «Екосистема» взаємодії людини зі штучними інтелектами, що розвинеться після їх створення, може зіткнутися з кризою, вираженою у різкому зростанні чисельності ЗШІ. Але прогнозування подібної кризи потребує опису факторів, які можуть визначати кількість ЗШІ, а також визначити структурні рівні взаємодії людини та ЗШІ. Мета. Розкриття базових протиріч, що визначають кількість загальних штучних інтелектів (ЗШІ, AGI) у техносфері, виділення основних кордонів розвитку ЗШІ, які можуть обмежувати їхню різноманітність. Результати. Показано, що однією з конкурентних переваг ЗШІ по відношенню до людини може бути їхнє існування на кількох структурних рівнях техносфери. Показано основні межі різноманітності ЗШІ: межу стабільності, межу швидкості розвитку, межу симбіотичної взаємодії, межу конкуренції. З’ясовано, основним обмеженням для зростання чисельності ЗШІ буде межа мініатюризації, пов'язана з тим, що обов'язковий для техногенного суб'єкта набір функцій (незалежний цикл «абстрагування-конкретизації») неможливо втілити в носії програмного забезпечення занадто малих розмірів. І це обмеження буде збережено, якщо не буде створено якісно нові носії програмного забезпечення. Показано, що достатньою умовою для існування автономного ЗШІ є перевага локалізованого ЗШІ в управлінні джерелом ресурсів у порівнянні з глобалізованим ЗШІ, коли ця перевага дозволяє накопичити ресурси, необхідні для збереження себе від поглинання; Наведено оцінки мінімальної та максимальної кількості ЗШІ в техносфері, пов'язані як з монополізацією та централізацією ЗШІ, так і з їх граничною різноманітністю. Показано межі використання біологічних аналогій в описі скорочення та збільшення чисельності ЗШІ, але ці коливання можливо бути описувати за допомогою законів «необхідної різноманітності» та «ієрархічної компенсації». Висновки. Показано основні протиріччя, що обмежують різноманітність ЗШІ, а також деякі межі його розвитку. Проведено оцінку мінімальної та максимальної чисельності ЗШІ у техносфері.Завантаження
Дані завантаження ще не доступні.
Посилання
Ashby, W. R. (1956). Introduction to Cybernetics. Chapman & Hall.
Andreae, J. H. (2021). An AGI Brain for a Robot. Academic Press.
Boltuc, P. (2020). Consciousness for AGI. Procedia Computer Science, 169, 365-372. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.231
Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford: Oxford University Press.
Chen, B., Zhu, X., & del Castillo, F. D. H. (2023). Integrating generative AI in knowledge building. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100184
Dahiya, A., Aroyo, A. M., Dautenhahn, K., & Smith, S. L. (2022). A survey of multi-agent Human–Robot Interaction systems. Robotics and Autonomous Systems, 161. https://doi.org/10.1016/j.robot.2022.104335
Fosch-Villaronga, E., & Millard, C. (2019). Cloud robotics law and regulation: Challenges in the governance of complex and dynamic cyber-physical ecosystems. Robotics and Autonomous Systems, 119, 77-91.
Gacsi, M., Kis, A., Farago, T., Janiak, M., & Muszynski, R. (2016). Humans attribute emotions to a robot that shows simple behavioural patterns borrowed from dog behaviour. Computers in Human Behavior, 59, 411-419. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.02.043
Hanken, J. (1993). Miniaturization of Body Size: Organismal Consequences and Evolutionary Significance January. Annual Review of Ecology and Systematics, 24(1), 501-519. https://doi.org:10.1146/annurev.ecolsys.24.1.501
Himeur, Y., Nabil Sayed, A., Alsalemi, A., Bensaali, F., & Amira, A. (2024). Edge AI for Internet of Energy: Challenges and perspectives. Internet of Things, 25. https://doi.org/10.1016/j.iot.2023.101035
Kabir, H., Tham, M., & Choon Chang, Y. (2023). Internet of robotic things for mobile robots: Concepts, technologies, challenges, applications, and future directions. Digital Communications and Networks, 9, 1265-1290. https://doi.org/10.1016/j.dcan.2023.05.006
Kenji, D., & Tadahiro, T. (2019). Toward evolutionary and developmental intelligence. Current Opinion in Behavioral Sciences, 29, 91-96. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2019.04.006
Li, M., Wu, J., Lin, D., Yang, J., Jiao, N., Wang, Y., & Liu, L. (2022). A diatom-based biohybrid microrobot with a high drug-loading capacity and pH-sensitive drug release for target therapy. Acta Biomaterialia,154, 443-453. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2022.10.019
Mumford, L. (1970). The myth of the machine (1st ed.). New York: Harcourt, Brace & World.
Rani, R., Kashyap, V., & Khurana, M. (2022). Role of IoT-Cloud Ecosystem in Smart Cities: Review and Challenges. Materialtoday: proceednings, 49. 2994-2998. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.10.054
Rodriguez-Garcia, P., Li, Y., Lopez-Lopez, D., & Juan, A. A. (2023). Strategic decision making in smart home ecosystems: A review on the use of artificial intelligence and Internet of things. Internet of Things, 22. https://doi.org/10.1016/j.iot.2023.100772
Selten, F., & Klievink, B. (2024). Organizing public sector AI adoption: Navigating between separation and integration. Government Information Quarterly, 41. https://doi.org/10.1016/j.giq.2023.101885
Torres, J. V., Herrera, F. S., Garrido, F. B., Hernandez, P. C., Bejarano, M. H., Molina, H. N., & Martinez, J. L. D. (2020). Construction of a robotic arm to improve the communication of people with auditive or non-verbal disabilities. Procedia Computer Science, 177, 292-299.
Vrba, J., Maslen, C., Maxova, J., Duras, J., Rehor, I., & Mares, J. (2021). An automated platform for assembling light-powered hydrogel microrobots and their subsequent chemical binding. Journal of Computational Science, 55. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2021.101446
Andreae, J. H. (2021). An AGI Brain for a Robot. Academic Press.
Boltuc, P. (2020). Consciousness for AGI. Procedia Computer Science, 169, 365-372. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.231
Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford: Oxford University Press.
Chen, B., Zhu, X., & del Castillo, F. D. H. (2023). Integrating generative AI in knowledge building. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100184
Dahiya, A., Aroyo, A. M., Dautenhahn, K., & Smith, S. L. (2022). A survey of multi-agent Human–Robot Interaction systems. Robotics and Autonomous Systems, 161. https://doi.org/10.1016/j.robot.2022.104335
Fosch-Villaronga, E., & Millard, C. (2019). Cloud robotics law and regulation: Challenges in the governance of complex and dynamic cyber-physical ecosystems. Robotics and Autonomous Systems, 119, 77-91.
Gacsi, M., Kis, A., Farago, T., Janiak, M., & Muszynski, R. (2016). Humans attribute emotions to a robot that shows simple behavioural patterns borrowed from dog behaviour. Computers in Human Behavior, 59, 411-419. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.02.043
Hanken, J. (1993). Miniaturization of Body Size: Organismal Consequences and Evolutionary Significance January. Annual Review of Ecology and Systematics, 24(1), 501-519. https://doi.org:10.1146/annurev.ecolsys.24.1.501
Himeur, Y., Nabil Sayed, A., Alsalemi, A., Bensaali, F., & Amira, A. (2024). Edge AI for Internet of Energy: Challenges and perspectives. Internet of Things, 25. https://doi.org/10.1016/j.iot.2023.101035
Kabir, H., Tham, M., & Choon Chang, Y. (2023). Internet of robotic things for mobile robots: Concepts, technologies, challenges, applications, and future directions. Digital Communications and Networks, 9, 1265-1290. https://doi.org/10.1016/j.dcan.2023.05.006
Kenji, D., & Tadahiro, T. (2019). Toward evolutionary and developmental intelligence. Current Opinion in Behavioral Sciences, 29, 91-96. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2019.04.006
Li, M., Wu, J., Lin, D., Yang, J., Jiao, N., Wang, Y., & Liu, L. (2022). A diatom-based biohybrid microrobot with a high drug-loading capacity and pH-sensitive drug release for target therapy. Acta Biomaterialia,154, 443-453. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2022.10.019
Mumford, L. (1970). The myth of the machine (1st ed.). New York: Harcourt, Brace & World.
Rani, R., Kashyap, V., & Khurana, M. (2022). Role of IoT-Cloud Ecosystem in Smart Cities: Review and Challenges. Materialtoday: proceednings, 49. 2994-2998. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.10.054
Rodriguez-Garcia, P., Li, Y., Lopez-Lopez, D., & Juan, A. A. (2023). Strategic decision making in smart home ecosystems: A review on the use of artificial intelligence and Internet of things. Internet of Things, 22. https://doi.org/10.1016/j.iot.2023.100772
Selten, F., & Klievink, B. (2024). Organizing public sector AI adoption: Navigating between separation and integration. Government Information Quarterly, 41. https://doi.org/10.1016/j.giq.2023.101885
Torres, J. V., Herrera, F. S., Garrido, F. B., Hernandez, P. C., Bejarano, M. H., Molina, H. N., & Martinez, J. L. D. (2020). Construction of a robotic arm to improve the communication of people with auditive or non-verbal disabilities. Procedia Computer Science, 177, 292-299.
Vrba, J., Maslen, C., Maxova, J., Duras, J., Rehor, I., & Mares, J. (2021). An automated platform for assembling light-powered hydrogel microrobots and their subsequent chemical binding. Journal of Computational Science, 55. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2021.101446
Опубліковано
2023-12-28
Як цитувати
Бескаравайний, С., & Борисова, Т. (2023). Критерії оцінки потенційної чисельності ЗШІ (AGI) у техносфері. Науково-теоретичний альманах Грані, 26(6), 156-162. https://doi.org/10.15421/1723144
Номер
Розділ
ФІЛОСОФІЯ
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
