Xüsusi tapşırıqlar üçün nəzərdə tutulmuş dar və ya ixtisaslaşdırılmış AI-dən fərqli olaraq, AGI insanlarınkinə bənzər ümumi idrak qabiliyyətlərini nümayiş etdirmək üçün nəzərdə tutulub. AGI-yə nail olmaq tez-tez süni intellekt sahəsində son məqsəd hesab olunur, çünki bu, geniş tapşırıqların öhdəsindən gələ bilən geniş və uyğunlaşa bilən zəkaya malik maşınların inkişafını nəzərdə tutur.
Əsl maşın kəşfiyyatı və ya AGI axtarışı bir neçə əsas problemlərin həllini nəzərdə tutur:
İnsan İntellektini Anlamaq və Təqlid etmək: AGI insan zəkasının mürəkkəbliyini və uyğunlaşma qabiliyyətini təkrarlamağı hədəfləyir. Bu, insan beyninin necə işlədiyini, məlumatı necə emal etdiyini, təcrübələrdən öyrəndiyini və qərarlar qəbul etdiyini başa düşməkdən ibarətdir. Tədqiqatçılar bu idrak proseslərini təqlid edən alqoritmlər və arxitekturaları inkişaf etdirmək üçün nevrologiya və koqnitiv elmdən ilham alırlar.
Öyrənmə və Uyğunlaşma: AGI sistemləri müxtəlif məlumat mənbələrindən öyrənmək, yeni məlumatlara uyğunlaşmaq və zaman keçdikcə öz fəaliyyətini davamlı olaraq təkmilləşdirmək qabiliyyətinə malik olmalıdır. Gücləndirici öyrənmə və dərin öyrənmə kimi maşın öyrənmə üsulları sistemlərə dinamik mühitlərdə təcrübədən öyrənmək və qərarlar qəbul etmək imkanı verməkdə mühüm rol oynayır.
Sağlam düşünmə: AGI, dünyanı insan intuisiyasına uyğun şəkildə başa düşməyə imkan verən sağlam düşüncə qabiliyyətinə malik olmalıdır. Bu, gündəlik situasiyalar haqqında düşünə bilən, səbəb-nəticə çıxara bilən və kontekstlə bağlı nüanslı anlayış əsasında qərarlar qəbul edə bilən alqoritmlərin işlənib hazırlanmasını əhatə edir.
Muxtariyyət və Çeviklik: AGI sistemləri yüksək muxtar və çevik olmalıdır, geniş yenidən proqramlaşdırma olmadan müxtəlif vəzifələri həll edə bilir. Bu, bilikləri müxtəlif sahələr üzrə ötürə bilən, yeni vəziyyətlərə uyğunlaşa bilən və yeni problemləri həll etmək üçün öyrənməni ümumiləşdirə bilən sistemlərin layihələndirilməsini tələb edir.
Etik Mülahizələr: AGI cəmiyyətə əhəmiyyətli dərəcədə təsir etmək potensialına malik olduğundan, mühüm etik mülahizələr var. Şəffaflıq, hesabatlılıq, qərəzlilik və məşğulluğa təsir kimi məsələlər həll edilməlidir. Mənfi nəticələrin qarşısını almaq üçün AGI-nin məsuliyyətlə hazırlanmasını və tətbiqini təmin etmək çox vacibdir.
Təhlükəsizlik və Nəzarət: AGI sistemləri gözlənilməz nəticələrin qarşısını almaq və sistemin proqnozlaşdırıla bilən və idarə oluna bilən şəkildə davranmasını təmin etmək üçün möhkəm təhlükəsizlik mexanizmləri ilə dizayn edilməlidir. Tədqiqatçılar bu narahatlıqları həll etmək üçün dəyərlərin uyğunlaşdırılması və AI təhlükəsizliyi kimi üsulları araşdırırlar.
AGI axtarışı kompüter elmləri, nevrologiya, koqnitiv elm və etika kimi sahələrdə əməkdaşlığı ehtiva edən çoxşaxəli səydir. Dünyadakı tədqiqatçılar və təşkilatlar süni ümumi intellektə nail olmaq üçün uzunmüddətli məqsədlə süni intellektin imkanlarını inkişaf etdirmək üzərində fəal işləyirlər. AGI çətin və istəkli məqsəd olaraq qalmasına baxmayaraq, süni intellekt tədqiqatında irəliləyiş bizi getdikcə daha təkmil və bacarıqlı intellektual sistemlərin inkişafına yaxınlaşdırmağa davam edir.
