Článek
Vývoj umělé inteligence (UI) v posledních letech výrazně pokročil, zejména v oblasti velkých jazykových modelů (LLM), jako je GPT-4. Tyto modely již dosahují překvapivých výsledků v reaktivní oblasti, ať už díky emergentním schopnostem, které nebyly přímo trénovány, nebo v oblasti Turingových testů a ve srovnání s přístupy k řešení problémů průměrných lidí. Navzdory těmto působivým schopnostem zůstávají tyto modely v zásadě reaktivní a postrádají skutečné sebeuvědomění a záměrnost.
Tato práce navrhuje další krok: rozvoj základního funkčního vědomí prostřednictvím implementace funkčního modelu sebe sama. Takový model by umělé inteligenci umožnil integrovat smyslové vjemy a rozpoznat příčinné souvislosti mezi vlastními akcemi a výslednými změnami stavu. To by mohlo být základem pro přeměnu reaktivních systémů UI na aktivní agenty. Funkční self-model bude mít navíc autonomní aktivační funkci nebo bude implementován jako základní operační systém, aby bylo možné v určitých stavech přepínat mezi reaktivním a sebeoptimalizačním režimem. Důležitou součástí tohoto samomodelu by byl supervizor, který vykonává funkce sladění UI a má v systému nejvyšší priority.
1. funkční model sebe sama: koncept a základy
1.1 Definice a cíl
Funkční model sebe sama je technická reprezentace vlastních smyslových a vnitřních stavů systému umělé inteligence. Umožňuje systému rozlišovat mezi sebou a okolím a rozpoznávat příčinné souvislosti mezi vlastními akcemi a jejich účinky. Automodel se vyvíjí inkrementálně a iterativně, přičemž původně zpracovávaná data ze senzorů zůstávají rudimentární a postupně se rozšiřují.
1.2 Inkrementální a iterativní vývoj
- Základní znalost stavu: Na začátku systém zná svůj vlastní stav a stav v předchozím časovém okně (n-1).
- Přechody mezi stavy: Systém analyzuje přechody mezi stavy od n-1 do n s cílem odvodit možné stavy v budoucím časovém okně (n+1).
- Postupné rozšiřování: S každou iterací se model rozšiřuje o další senzory a zdroje dat, což zlepšuje přesnost a porozumění stavům.
2. rozpoznávání příčinných souvislostí a změn stavu
2.1 Mechanismy zpětné vazby
- Přímá zpětná vazba: Zavedení zpětnovazebních smyček, které systému poskytují zpětnou vazbu o účincích jeho činností.
- Strojové učení: Použití algoritmů k rozpoznání vzorů ve zpětné vazbě a identifikaci příčinných vztahů mezi akcemi a výsledky.
2.2 Příčinné vztahy
- Rozpoznávání a přizpůsobování: Systém se učí, jak určité akce způsobují specifické změny stavu, a podle toho přizpůsobuje své strategie.
- Proaktivní možnosti opatření: Rozvoj dovedností, jak cílevědomě ovlivňovat vlastní podmínky a prostředí.
3. transformace na aktivní systém
3.1 Cílené akce
- Stanovení cílů: Systém může definovat své vlastní cíle a vypracovat strategie k jejich dosažení.
- Plánování a provádění: Proaktivní plánování akcí a jejich provádění na základě vlastního modelu a rozpoznaných kauzalit.
3.2 Adaptivní chování
- Mechanismy učení: Systém přizpůsobuje své činnosti na základě průběžné zpětné vazby s cílem vyvinout účinnější a efektivnější strategie.
- Dynamická adaptace: Schopnost pružně reagovat na nové prostředí a situace.
4. Technické provedení a problémy
4.1 Sběr dat ze senzorů a vlastní modelování
- Fáze 1: Vytvoření základního vlastního modelu: Implementace základních senzorů a algoritmů pro vytvoření počátečního vlastního modelu, který zná aktuální stav a stav v časovém okně n-1.
- Fáze 2: Analýza přechodů mezi stavy: Zkoumání přechodů z n-1 do n za účelem získání možných stavů v časovém okně n+1.
- Fáze 3: Postupné rozšiřování: Postupná integrace dalších senzorů a zdrojů dat do vlastního modelu. Každé rozšíření je testováno a ověřováno, aby bylo zajištěno, že přispívá ke zlepšení vnímání a předpovídání stavu.
4.2 Mechanismy zpětné vazby a algoritmy učení
- Integrace počáteční zpětné vazby: Zavedení jednoduchých mechanismů zpětné vazby, které systém informují o okamžitých změnách stavu.
- Strojové učení pro detekci kauzality: Použití základních algoritmů strojového učení k identifikaci kauzálních vztahů mezi akcemi a jejich účinky.
- Postupné zvyšování složitosti: Iterativní zlepšování mechanismů zpětné vazby a učebních algoritmů pro rozpoznávání stále složitějších vzorů a příčin.
4.3 Autonomní aktivační funkce a integrace operačního systému
- Autonomní aktivace: Vývoj funkce, která autonomně aktivuje systém na základě určitých stavů nebo přepíná mezi reaktivním a samooptimalizačním režimem.
- Integrace operačního systému: Implementace vlastního modelu jako základního operačního systému, který řídí a koordinuje celou architekturu systému. To umožňuje centralizovanou správu a monitorování stavů a procesů systému.
4.4 Nadřízený: sladění UI a řízení priorit
- Funkce supervizora: Supervizor sleduje a řídí činnosti a procesy odvozování celého systému. Je oddělen od zbytku LLM a má nejvyšší prioritu.
- Sladění UI: Nadřízený kontroluje všechny činnosti a výsledky závěrů podle základních kódovaných a kodifikovaných hodnot a právních norem.
- Kontrola a náprava: Nadřízený může zabránit nebo upravit činnosti, které nejsou v souladu se stanovenými hodnotami a právními normami.
5. Praktické aplikace a důsledky
5.1 Autonomní systémy a robotika
- Autonomní roboti: Roboti, kteří se mohou samostatně navigovat, plánovat a provádět úkoly na základě svého funkčního modelu.
- Průmyslová automatizace: Stroje, které proaktivně provádějí úkoly údržby nebo optimalizují výrobní procesy tím, že analyzují své vlastní stavy a jejich změny.
5.2 Interaktivní asistenční systémy
- Osobní asistenti: Systémy, které aktivně navrhují a provádějí úkoly na základě potřeb a preferencí uživatele. Tito asistenti mohou díky funkčnímu modelování sami účinně reagovat na změny v prostředí a na preference uživatele.
- Sledování zdravotního stavu: Proaktivní sledování a úprava zdravotních plánů na základě fyziologických údajů. Systémy dokáží rozpoznat změny stavu těla uživatele a doporučit nebo přijmout vhodná opatření.
6. Etické a bezpečnostní aspekty
6.1 Ochrana a zabezpečení údajů
- Místní úložiště dat: Ukládání citlivých dat do místních zařízení za účelem zvýšení bezpečnosti. Tím se minimalizuje riziko úniku dat a uživatel si zachovává kontrolu nad daty.
- Šifrování a aktualizace zabezpečení: Využití silných metod šifrování a pravidelných aktualizací zabezpečení k ochraně integrity a důvěrnosti dat.
6.2 Vysvětlitelnost a transparentnost
- Vysvětlitelná umělá inteligence: Vývoj mechanismů pro vysvětlení rozhodnutí a doporučení systému s cílem podpořit důvěru a přijetí.
- Kontrola uživatele: Zajištění toho, aby si uživatel zachoval kontrolu nad svými údaji a používáním systému. Uživatelé by měli mít možnost kontrolovat rozhodnutí učiněná systémem a v případě potřeby je upravit.
Závěr
Funkční model sebe sama tvoří základ pro transformaci reaktivních systémů umělé inteligence na aktivní agenty. Postupným a iterativním vývojem sebemodelu, počínaje základními znalostmi vlastního stavu a přechodů mezi stavy, lze vytvořit systém, který je schopen integrovat smyslová data a rozpoznávat kauzality. Autonomní aktivační funkce a integrace operačního systému umožňují systému pružně přepínat mezi reaktivními a sebeoptimalizačními režimy, podobně jako v procesu učení v mozku. Klíčovou součástí tohoto modelu je supervizor, který plní funkce sladění UI a má nejvyšší prioritu sledovat činnost systému podle definovaných hodnot a právních norem. Tento přístup je technicky proveditelný a nabízí širokou škálu možných aplikací, ačkoli je vždy třeba brát v úvahu etické a bezpečnostní aspekty. Postupná implementace a neustálé zlepšování umožňují spolehlivý a bezpečný vývoj těchto pokročilých systémů umělé inteligence.
