가속 수익의 법칙은 다음과 같이 설명했다 : AGI 개발의 경로

최근 인터뷰에서 엘론 머스크 (Elon Musk)는 인공 일반 정보 (AGI)의 출현 타임 라인에 대한 낙관적 견해를 공유하여 *“3 ~ 6 년” *이 될 수 있다고 진술했다. 마찬가지로, Google의 Deepmind의 CEO 인 Demis Hassabis는 월스트리트 저널의 Future of Everything Festival에서 Agi가“몇 년, 어쩌면 10 년 안에” *가 될 수 있다고 표현했습니다. 이러한 예측은 AI 커뮤니티의 많은 사람들의 보수적 인 추정치와 대조적이며, 종종 AGI가 10 년 또는 1 세기 떨어져있을 수 있다고 제안합니다. 이러한주의 중 일부는 특정 타임 라인을 고정시키려는 꺼리는 것으로부터 부정확 할 수 있다는 것을 두려워합니다. 이 조심함은 새로운 것이 아닙니다. 1956 년 Dartmouth Summer Research Project에서 "인공 지능"이라는 용어는 인간 수준의 지능이있는 기계가 한 세대 또는 약 25 년 내에 등장 할 것이라는 희망으로 태어났습니다.

종종 AI의 대부라고하는 Geoffrey Hinton은보다 미묘한 관점을 제공합니다. 그는 최근에 자신의 타임 라인을 조정하면서“최근까지는 일반 목적 AI를 갖기 전에 20 ~ 50 년이 될 것이라고 생각했습니다. 이제는 20 년 이하가 될 수 있다고 생각합니다.” * 이러한 관점의 변화는 오늘날의 대규모 모델 (LLMS)을 주도하는 깊은 강화 학습 알고리즘의 진보에 힘 입어 AI 분야의 급속한 진전을 반영합니다.

이러한 혁신에도 불구하고, AI의 현재 상태는 챗봇 및 언어 번역과 같은 좁은 응용 프로그램으로 제한됩니다. 반면에 Agi는보다 야심 찬 목표를 나타냅니다. 인공 수준에서 광범위한 작업에서 지식을 이해하고 배우고 적용 할 수있는 인공 지능의 유형입니다. AGI 로의 도약은 많은 사람들에게 어려운 것처럼 보이지만, 일부 사람들은“수익을 가속화하는 법칙”에 의해 주도되는 발전의 불가피성을 믿습니다.

이 개념은 유명한 저자, 발명가 및 미래 학자 인 Ray Kurzweil이 소개했습니다. Kurzweil의 기여는 광학 문자 인식 (OCR), 텍스트 음성 연설 합성 및 음성 인식 기술에 걸쳐 있습니다. 그의 영향력있는 책“Mind a Mind”를 출판 한 후, 인간의 두뇌를 이해하여 궁극적 인 사고 기계를 설계 한 후 Google은 AI 프로젝트를 수행하기 위해 채용되었습니다. 당시 Google의 CEO 인 Eric Schmidt는이 책에서 특히 영감을 받았습니다.

아마도 2005 년에 출판 된 Kurzweil의 저서 인“The Singularity is Near”는 아마도 더 관련이 있습니다.이 예측은 지난 20 년 동안 기술 성장의 궤적을 밀접하게 따랐습니다. 특히 Kurzweil은 2029 년까지 AGI의 성취를 예측하여 Elon Musk와 Demis Hassabis의 최근 예측과 일치합니다.

수익을 가속화하는 법칙은 기술 발전을 포함한 다양한 진화 시스템의 변화율이 기하 급수적으로 증가하고 있음을 시사합니다. 기술 영역에서, 이것은 각 세대의 기술이 마지막을 기반으로하여 진보의 속도를 가속화함에 따라 점점 더 빠른 혁신을 기대할 수 있음을 의미합니다.

이 법은 생성 AI와 같은 기술의 폭발적인 성장이 칩 제조 및 3D 인쇄와 같은 다른 수렴 지수 기술의 물결을 어떻게 타고 있는지를 강조합니다. 이 수렴은 AI가 생성 된 가장 강력한 응용 프로그램이 될 수있는 투석기 역할을합니다.

2001 년에 Ray Kurzweil은 놀라운 예측을했습니다.

기술의 역사에 대한 분석에 따르면 기술 변화는 상식적인 "직관적 인 선형"견해와 반대로 기하 급수적임을 보여줍니다. 따라서 우리는 21 세기에 100 년의 진전을 경험하지 않을 것입니다. 오늘날의 비율로 20,000 년의 진전이 될 것입니다. 칩 속도 및 비용 효율성과 같은 "반품"도 기하 급수적으로 증가합니다. 지수 성장률에서도 기하 급수적 인 성장이 있습니다. 수십 년 만에 기계 지능은 인간 지능을 능가하여 특이점을 초래할 것입니다. 기술적 변화는 너무 빠르고 심오하게 인류 역사의 구조에서 파열을 나타냅니다. 이 시사점에는 생물학적 및 비 생물학적 지능의 합병, 불멸의 소프트웨어 기반 인간 및 빛의 속도로 우주에서 바깥쪽으로 확장되는 매우 높은 수준의 지능이 포함됩니다.

이 기술 폭발은 무어의 법칙과 밀접한 관련이 있으며, 칩의 트랜지스터 수는 대략 2 년마다 두 배가 될 것이라고 주장했다. 다른 기술 혁신과 결합되면, 수익을 가속화하는 법의 번성하는 성격을 보여줍니다. 이 법에 근거한 인류의 미래에 대한 Kurzweil의 관찰은 다음과 같습니다.

• Evolution은 한 단계의 진보에서보다 효과적인 방법을 사용하여 다음을 생성하여 기하 급수적으로 진행률이 증가하는 긍정적 인 피드백을 사용합니다.
• 진화 과정에서 정보의 "순서"(생존과 같은 목적에 얼마나 잘 제공되는지)는 시간이 지남에 따라 증가합니다.
• 속도, 비용 효율성 또는 전반적인 전력과 같은 진화 과정의 "반품"도 기하 급수적으로 증가합니다.
• 계산과 같은 프로세스가 더욱 효과적이됨에 따라 더 많은 자원이 추가 개발에 투자되어 기하 급수적 인 성장의 2 단계로 이어집니다.
• 생물학적 진화와 기술 진화는 모두 진화 적 과정이며, 후자는 전자에서 나오고 계속한다.
• 특정 패러다임은 한계에 도달 할 때까지 기하 급수적 인 성장을 제공하며,이 시점에서 패러다임 전환은 지속적인 지수 성장을 가능하게합니다.

독자들은 Kurzweil의 블로그를 탐색하여 이러한 지수 성장의 의미를 반영하고 블로그의 초기 출판 이후 자신의 경험과 어떻게 다른지 고려하는지 고려합니다.

무어의 법률만큼 널리 알려져 있지는 않지만, 수익을 가속화하는 법은 오늘날 처음 소개 된 것만 큼 관련이 있습니다.

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