МVP для AGI — что это? — Виктор Артюхов, Антон Колонин, Олег Серебренников
13 мая, 18:00-20:30 (время Московское)
Мы обсуждаем гипотезы по поводу того, как может выглядеть MVP для AGI, чтобы
его можно было относительно легко сделать;
на его основе можно было бы относительно успешно поднять инвестиции для дальнейших разработок.
Обсуждаем гипотезы:
1. Виртуальный попугай (на основе проекта AGIFA). Научиться говорить фразы текстом, в режиме попугая.
Если решение будет достигнуто, то его можно будет развить до голоса, т.е. сделать функциональный аналог попугая.
2. Манипулятор пультами (на основе проекта AGIFA). Управлять пультом:
а) нарисован пульт из кнопок с цифрами
б) система должна иметь возможность обучиться с учителем нажимать последовательности кнопок, находя кнопки по их изображению
в) каждая уникальная последовательность нажатия кнопок — это команда вида "Включи режим № N"
г) система в итоге должна безошибочно выполнять команды вида: "Включи режим №1", "Включи режим №2" и т.п.
Развитие:
а) пульт постепенно может усложняться, вплоть до реальной кабины самолёта или пульта атомной станции
б) это умение также может пригодиться для робота-доставщика — ему надо уметь пользоваться домофонами
3. Мышь в лабиринте (на основе проекта AGIFA).
Требуется находить еду в лабиринте.
Развитие:
а) сложность лабиринта можно увеличивать постепенно, от самого простого до 3D и затем реального мира.
б) это умение может пригодиться для робота-доставщика, автоводителя и в прочих логистических задачах.
4. Предсказание последовательностей (на основе проекта HSM). Строим систему, которая сможет предсказывать последовательности слов и предложений на основе предыдущих слов, типа как BERT и GPT, только круче, быстрее и на гораздо более дешевом оборудовании.
5. Персональный референт (на основе проекта Aigents). Делаем персноального ассистента который будет самообучаться работе с онлайн-информацией пользователя (поиск и мониторинг новостей, извлечение сущностей из текста, ответы на вопросы) на основе взаимодействия с самим пользователем.
6. Построитель грамматик и онтологий (по мотивам фильма 'Прибытие', на основе проекта ULL и концепции ). Создаем систему автоматического построения онтологий и грамматик для любого языка на основе его исходных корпусов при минимальной подготовке м/или разметки корпусов человеком.
7. Универсальный решатель RL-задач (по мотивам проекта DeepMind, на базе проекта Open AI Gym). Делаем фреймворк, кооторый может научиться сам решать любую RL-задачку Open AI Gym, а научившись решать одну, будет научаться решать похожие быстрее, чем с нуля.
8. Универсальный торговый бот (по следам проекта WebMind, по мотивам ). Создаем универсальную торговую систему, которая сможет, при заданных параметрах прибыли и рисков и неограниченном доступе к соотвествующей финансовой информации, сама формировать стратегии и предсказательные модели для любых финансовых инструментов, рынков и площадок.
https://aigents.timepad.ru/event/1412596/