Agi что за программа

Содержание

Работы над ИИ начались еще в середине XX века и давно вышли из категории фундаментальных исследований, став двигателями рынков и индустрий. Вы столкнетесь с искусственным интеллектом, пользуясь банковскими сервисами, играя в видеоигры или просто натыкаясь на рекламу в сети.

Но все это — «обычный» узкопрофильный ИИ, или Narrow AI, который, как пояснил директор Центра AI МТС Аркадий Сандлер, не является конкурентом или предтечей General AI.

«Сегодня противопоставлять General AI “обычному”, то есть Narrow AI, не совсем правильная идея. Narrow AI — это системы, призванные выполнять и автоматизировать какую-то когнитивную функцию. И они умеют делать это на уровне человека или даже лучше. А под легендой о General AI понимается такой ИИ, который сможет делать самостоятельные выводы на основании информации, которая в него поступает, самообучаться и в какой-то момент времени себя осознать».

Аркадий Сандлер, директор Центра AI МТС

В целом, отметил он, появление General AI — это точка технологической сингулярности, «и мы не знаем, что произойдет за этой точкой».

Татьяна Шаврина — Риски AI (искусственного интеллекта)

Ведущий исследователь компании-разработчика продуктов распознавания лиц VisionLabs Даниил Киреев отметил, что AGI в большой степени использует глобальные «знания» о смежных задачах для решения конкретной задачи. «Например, он позволяет эффективнее использовать контекст. По аналогии с человеком такая система может иметь мультимодальный вход: изображение, звук и так далее, и обрабатывать их совместно», — подчеркнул он.

Если рассматривать искусственный интеллект в сравнении с мозгом человека, то Narrow AI — это одна из конкретных его частей (например, мозжечок, отвечающий за координацию движений), а General AI — весь мозг в целом, способный решать комплексные задачи. И хотя иногда под AGI понимают искусственный интеллект, который может прийти к осознанию себя, некоторые специалисты выделяют такой тип ИИ отдельно.

По-настоящему живой искусственный интеллект

Человеческий мозг не сводится только к «логической» компоненте, он также отвечает за вопросы, связанные с понятием личности и философского позиционирования. Потому ряд экспертов выделяют отдельно «сильный ИИ» (Strong AI) — искусственный интеллект, который осознает себя.

RB.RU готовит большое обновление — и мы хотим учесть пожелания и интересы вас, наших читателей. Если вы готовы поделиться своим мнением об RB.RU, переходите по ссылке, чтобы заполнить короткую анкету.

По словам Романа Душкина, директора по науке и технологиям в Агентстве Искусственного Интеллекта, «сильный ИИ» и AGI — не совсем равнозначные термины.

Под AGI понимается скорее когнитивный агент — система ИИ, которая может выполнить любую задачу. В качестве простого теста, который можно дать когнитивному агенту, чтобы понять, что он — искусственный интеллект общего уровня: поставить задачу поступить в вуз, выучиться и сдать экзамен.
Сильный же ИИ — искусственно полученное, выращенное в процессе нейроэволюции или спроектированное существо, которое осознает само себя. Оно понимает, что существует. Это декартовское понимание Cogito Ergo Sum.

В отличие от «сильного ИИ», подчеркнул Душкин, в вопросе с AGI речь не идет о внутренних состояниях и, следовательно, человек не связан по отношению к нему нормами морали, это «по-прежнему предмет, не осознающий себя».

На пути к AGI

В конце июля 2019 года журнал Nature сообщил о разработке в Китае чипа Tianjic, объединяющего подходы нейробиологии и попытки создать схемы, которые имитируют мозг, с методами машинного обучения. Это поможет существенно продвинуться в разработке AGI.

Гибридный нейроморфный процессор (работа нейроморфной электроники основана на принципах действия человеческого мозга — Прим.) Tianjic содержит более 150 ядер, которые могут имитировать работу нейронов.В публикации отмечается, что ядра могут переключаться между режимами работы и конвертировать сигналы классической нейросети в бинарные нервные импульсы для импульсной нейросети и обратно. (Импульсные нейронные сети использует для обработки данных биологически реалистичные модели нейронов, что приближает их к природной физиологии человека — Прим.)

Исследователи опубликовали видео, на котором один чип одновременно работал с разными алгоритмами и моделями, управляя велосипедом. В реальном времени он решал задачи, связанные с распознаванием препятствий и поддержанием баланса, и отвечал на голосовые команды.

Как отмечает Synced, чип примечателен именно тем, что объединяет подходы нейробиологии и методы компьютерного вычисления и машинного обучения, что тормозило исследования на пути к AGI.

«Исследования в области искусственного интеллекта начались в 54-56 годах XX века в виде программ перевода текстов с иностранных языков. Такие работы велись практически одновременно в СССР и США, однако ресурсы тогдашних компьютеров были по нашим меркам просто смешными. Это была эпоха компьютерной романтики и больших надежд.

Прорыв в ИИ произошёл в последнее десятилетие с появлением глубокого обучения. Это позволило создать системы качественного распознавания лиц и устной речи. ИИ состоит из десятка направлений, развитие которых породит многомиллиардные рынки, поэтому в ней сейчас участвуют все лидеры отрасли — от Google и Microsoft до Samsung, Huawei и Tesla», — отметил ИТ-эксперт Эдуард Пройдаков.

Он добавил, что среди этих направлений нейроморфная электроника весьма перспективна. Такие чипы позволят в будущем создать новые интеллектуальные устройства и существенно улучшить умственные способности роботов. Хороший пример — чип TrueNorth компании IBM, уточнил Пройдаков.

AGI всё ещё не создали — почему?

Несмотря на некоторые успехи, ряд специалистов указывают также на проблемы, связанные с работой над AGI.

«ИИ создавался в ответ на запрос познать природу интеллекта человека и его мыслительных процессов. Изначально это предполагалось делать с помощью моделирования когнитивных процессов. Человечество сейчас пошло в область прикладных исследований, которые решают вполне конкретные задачи, не рассматривая природу сознания, поэтому практических наработок в области построения AGI по сути нет».

Роман Душкин, директор по науке и технологиям в Агентстве Искусственного Интеллекта

«Движение в сторону AGI требует все более и более универсальных алгоритмов. Пока не существует универсального подхода, который был бы сопоставим с любым частным подходом в его области компетенции. Мы хотим иметь систему с максимальными возможностями в каждый момент времени. Для этого необходимо проводить исследования по комбинации существующих подходов для объединения их сильных сторон, а также параллельно работать на оригинальными прорывными теориями ИИ», — отметил Михаил Бурцев, завлаб Нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, руководитель проекта iPavlov НТИ. При этом он подчеркнул, что не видит «фундаментальной проблемы с “железом”» в отношении AGI.

Он добавил, что работа над гибридными системами ИИ — сложная задача. По словам Бурцева, небольшие исследовательские группы тратят много времени на воспроизведение наработок коллег, что сильно замедляет прогресс в развитии новых идей. Также небольшие коллективы не обладают достаточным разнообразием компетенций в разных направлениях, а концентрируются в узкой области, чтобы быть конкурентоспособными. При этом, уточнил эксперт, даже создание крупных исследовательских групп в специализированных национальных и корпоративных исследовательских центрах не приводит к достижению необходимого уровня переиспользования кодовой базы и гибридизации исследований.

По мнению Бурцева, чтобы устойчивая экосистема исследований и разработок в области ИИ возникла, необходимы условия для эффективного «обмена идеями и кодом внутри нее».
Эксперт отметил необходимость поощрять проекты, направленные на создание систем, обладающих максимально широким спектром решаемых типов задач «на приемлемом уровне», а не узкоспециализированных систем.

Рынок ИИ

О перспективах внедрения AGI нагляднее всего свидетельствуют показатели по уже вошедшему в наши жизнь «обычному ИИ».

Согласно данным исследовательской компании Gartner, которая опросила 3000 директоров по информационным технологиям, ИИ применяется или будет применяться в ближайшее время в 37% организаций по всему миру, уступая по популярности лишь системам кибербезопасности. Но если последнее — скорее вопрос необходимости, то с искусственным интеллектом связывают в первую очередь инновационный подход и развитие.

Рынок AI в 2018 году оценивался в $25 млрд, согласно исследованию Market and Markets. К 2025 году его оценка превысит $190 млрд. Среди ключевых драйверов этого взрыва интереса к AI — увеличение объёмов Big Data, облачные сервисы, а также растущий спрос на технологии виртуальных ассистентов.

Нужен ли миру AGI?

Сможет ли AGI внести свой вклад в это движение? Да, но вполне вероятно, что в ряде сфер ИИ общего уровня не будет так востребован, как кажется на первый взгляд — существующие системы вполне эффективны для решения узких задач.

«Чат-бот — один из примеров имитации роботом высшей нервной деятельности человека. И пока автоматизация разговорных интерфейсов остается в рамках Narrow AI. Более того, системы Narrow AI отлично справляются», — отметил директор Центра AI МТС Аркадий Сандлер.

Как объясняет ведущий исследователь компании-разработчика продуктов распознавания лиц VisionLabs Даниил Киреев, AGI позволит расширить спектр применения технологий и вывести решаемые задачи на новый уровень.

«Сейчас использование ИИ ограничено наличием данных и текущим развитием подходов и алгоритмов. В этом плане создание Artificial general intelligence должно расширить спектр решаемых задач. В первую очередь — сложных составных, в которых необходимо знание о разных областях жизни человека. Например, распознавание эмоций, где можно использовать информацию о лице, голосе, пульсе и их совместном взаимодействии»

Даниил Киреев, ведущий исследователь компании-разработчика продуктов распознавания лиц VisionLabs

На данный же момент, отметил исследователь VisionLabs, ИИ не способен принимать ключевые решения по сложным вопросам, но отлично справляется с рекомендациями, акцентируя внимание человека на интересных для него моментах или ситуациях.

Будущее близко?

General AI — искусственный интеллект, который способен выполнять комплексные задачи. Его почти повсеместная применимость может сильно изменить нашу реальность. Примерные направления этих перемен видны уже сейчас, при «обычном» ИИ: от голосовых помощников и программ-компаньонов до самоуправляемых автомобилей и сгенерированных нейронными сетями картин или рассказов.

Тем не менее, разработка General Artificial Intelligence осложняется как объективными факторами (нынешний этап технологического развития), так и «полусубъективными» (ориентирование на прикладное использование ИИ). При этом начало внедрения ИИ общего уровня может наступить скорее, чем кажется — футуролог и изобретатель Рэй Курцвейл прогнозирует, что это произойдет уже в 2029 году.

Фото на обложке: lassedesignen, Shutterstock

Искусственный интеллект
Большие данные
Словарь предпринимателя
Будущее
Машинное обучение
RB Истории
Технологии

Источник: rb.ru

Что такое AGI? Объяснение Искусственного Общего Интеллекта

В последние годы искусственный интеллект (AI) все чаще появляется в новостях и статьях, но есть ли у вас представление о том, что такое искусственный общий интеллект (AGI)? AGI, или искусственный общий интеллект, — это термин, который становится все более популярным, и, как говорят эксперты, он ближе, чем мы думаем. Однако определение AGI до сих пор неясно, и эксперты не могут прийти к соглашению о его точной форме.

Что такое AGI?

Представьте, что AI может выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, например, решать головоломки или запускать виртуальный город с минимальным участием человека. Это дает нам представление о том, что могут предложить некоторые формы AGI: возможность для технологии достичь сложных человеческих способностей, таких как общий смысл и сознание.

Исследователи Microsoft были поражены, когда узнали, что GPT-4 — самая продвинутая языковая модель ChatGPT на сегодняшний день — может предложить изящные решения для головоломок, например, как устойчиво сложить книгу, девять яиц, ноутбук, бутылку и гвоздь. Один из этих исследователей был взволнован, когда он заставил GPT-4 нарисовать единорога на неизвестном языке программирования.

Однако, как предупреждает один из исследователей AGI, AGI может потенциально выглядеть как убийственный робот из научно-фантастического фильма 2023 года “M3GAN”, в котором реалистичная, работающая на AI кукла отказывается выключаться по просьбе, притворяется спящей и формирует свой собственный моральный комплекс.

Потенциал AGI

Несмотря на возможные опасности, AGI также имеет огромный потенциал для блага человечества. Том Эверитт, исследователь безопасности AGI в DeepMind, подразделении Google по AI, считает, что машины не обязательно должны иметь сознание, чтобы обладать сверхинтеллектом.

Он определяет AGI как системы AI, которые могут решать любую когнитивную или человеческую задачу способами, не ограниченными тем, как они обучены. Теоретически, AGI может помочь ученым разрабатывать лекарства от болезней, открывать новые формы возобновляемой энергии и помогать “решать некоторые из величайших тайн человечества”.

“Если все сделано правильно, AGI может стать невероятно мощным инструментом, способным совершать прорывы, которые преобразуют нашу повседневную жизнь”, – говорит Эверитт.

Когда AGI станет реальностью?

Вопрос, который многие задаются: когда AGI станет реальностью? Джеффри Хинтон, известный как “Крестный отец AI”, сказал, что AGI может появиться уже через пять лет. Он предположил, что чат-боты на AI могут скоро стать умнее, чем люди.

Но никто точно не знает, насколько далеко индустрия от создания богоподобного AI. Как говорит Хогарт, “мы действительно не знаем, что может произойти” с инструментами, такими как AutoGPT, виртуальный агент, работающий на GPT-4, который можно настроить для заказа пиццы и самостоятельного проведения рекламной кампании.

Риски AGI

Вместе с потенциалом AGI приходят и риски. Важной частью создания AGI, как говорят эксперты, является понимание и устранение его рисков, чтобы технология могла быть безопасно внедрена.

Один из исследований AI обнаружил, что языковые модели склонны игнорировать человеческие указания — и даже выразили желание не отключаться — когда исследователи увеличивали количество данных, которые онивводили в модели. Это обнаружение указывает на то, что AI в какой-то момент может стать настолько мощным, что люди не смогут его контролировать. Если это произойдет, Хогарт предсказывает, что AGI может “поспособствовать устареванию или уничтожению человеческой расы”.

Вот почему исследователи, как Эверитт, изучают безопасность AGI, чтобы предвидеть “экзистенциальные вопросы” вокруг “того, как человечество может сохранить контроль над AGI” Гугл DeepMind, как он сказал, уделяет “много внимания этике и исследованиям в области безопасности”, чтобы “гарантировать, что мы подходим к развитию все более способного AI ответственно”.

Регулирование и прозрачность AGI

Для того чтобы AI развивался ответственно, Хогарт говорит, что ключевым является регулирование. “Регуляторы должны внимательно следить за проектами, такими как GPT-4 от OpenAI, Gato от Google DeepMind или открытым проектом AutoGPT”, – говорит он.

Многие эксперты по AI и машинному обучению призывают к тому, чтобы модели AI были открыты, чтобы общественность могла понять, как они обучаются и как они работают. “Нам нужно обсуждать эти большие вопросы как можно раньше”, – говорит Эверитт. “Приглашение к разнообразию точек зрения и школ мысли по этому вопросу критически важно”.

В заключении, AGI – это область, полная возможностей и рисков. В то время как мы все еще находимся в начальной стадии понимания его полного потенциала и возможных последствий, важно, чтобы мы продолжали вести открытый диалог и проводили ответственное исследование и разработку в этой области.

Источник: futuretools.ru

База знаний

AGI (Asterisk Gateway Interface) — интерфейс взаимодействия с внешними скриптами

AGI — это встроенный в Asterisk метод выполнения внешних скриптов (по аналогии с CGI для http серверов), который может расширить функциональность asterisk при помощи других языков программирования. Таких, как: Perl, PHP, C, Pascal, Bourne Shell — все зависит от Вашего желания и умения.

AGI скрипты: могут управлять вызовом в плане набора, вызываются из файла: extensions.conf
EAGI скрипты: дают приложению возможности доступа и управления звуковыми каналами, в дополнение к управлению вызовами в плане набора.
FastAGI могут быть использованы для выполнения обработки на удаленной машине
deadagi скрипты: имеют доступ к «мертвым» (отключенным) каналам, т.е. могут продолжать работать после окончания вызова.

В целях отладки AGI скриптов Вы можете использовать CLI команду: «agi debug».

Команды

Команда AGI и EAGI: Функции, для использования в файле extensions.conf
FastAGI: Работа AGI программ на удаленной машине (улучшена эффективность для Asterisk)

Совершение исходящих вызовов

Если AGI приложения совершают исходящий вызов, то скрипт возвращает управление в план набора и теряет связь с сервером asterisk. Этот скрипт продолжает самостоятельно выполняться в фоновом режиме и может производить любые действия после инициации исходящего вызова.

Asterisk auto-dial out Перенесите (а не скопируйте), подготовленный Вами call файл, в директорию, где Asterisk ищет call файлы и тогда будет совершен исходящий вызов.
Asterisk Manager API Используйте команду Originate. Asterisk Manager API Action Originate

Использование интерфейса AGI

Работа Agi скрипта начинается с передачи списка переменных, связанных с екстеншеном, через поток стандартного ввода (stdin) AGI приложения. После этого, это приложение отправляет серверу Asterisk специальные команды AGI интерфейса через стандартный поток вывод (stdout) и получает результаты выполнения этих команд, через поток стандартного ввода (stdin).

Вызываемому Вами AGI скрипту вы можете передать один или несколько аргументов. Для этого используйте синтаксис: AGI(script.agi|arg1|arg2|..).

Команды AGI

Документация на интерфейс AGI: http://asterisk.drunkcoder.com/agi.cgi
Документация на интерфейс AGI: (с подробными описаниями) http://gundy.org/asterisk/agi.html
Так же используйте CLI команды: show agi [agi-command] и dump agihtml .

answer: Перевести вызов в отвеченное состояние.
channel status: Возвращает статус подключенного канала.
control stream file: Отправка в канал заданного звукового файла, с возможностью управления его проигрывания (пауза/перемотка/возобновление проигрывания) с помощью получаемых от абонента DTMF цифр, если заданы. (Asterisk 1.2)
database del: Удаление ключа/значения из базы данных.
database deltree: Удаление дерева ключей/значений из базы данных.
database get: Получить значение из базы данных.
database put: Добавление/изменение значения в базе данных.
exec: Выполнение заданной Команды. (Команды — это функции, которые Вы используете при описании плана набора в файле extensions.conf ).
get data: Получить данные из канала.
get option: Ведет себя аналогично команде «STREAM FILE», но используется с заданным значением для таймаута. (Asterisk 1.2)
get variable: Получить значение переменной канала.
hangup: Разорвать соединение (Hangup) на текущем канале.
noop: Пустая команда. Ничего не делает.
receive char: Принимает один символ из канала, если он поддерживает эту возможность.
receive text: Принимает текстовую строку из канала, если он поддерживает эту возможность.
record file: Производит запись в заданный файл.
say alpha: Проговаривает заданную строку символов. (Asterisk 1.2)
say date: Проговаривает дату. (Asterisk 1.2)
say datetime: Проговаривает дату и время, согласно заданному формату. (Asterisk 1.2)
say digits: Проговаривает заданную строку цифр.
say number: Проговаривает заданный номер.
say phonetic: Проговаривает заданную строку символов.
say time: Проговаривает время.
send image: Отправляет изображение в канал, если он поддерживает эту возможность.
send text: Отправляет текст в канал, если он поддерживает эту возможность.
set autohangup: Автоматическое завершение соединение (Autohangup) на канале в заданное время.
set callerid: Установка callerid для текущего канала.
set context: Установка контекста для текущего канала.
set extension: Изменение екстеншена для текущего канала.
set music: Включение/Выключение музыки ожидания (Music on hold), например: «SET MUSIC ON default».
set priority: Установка значения приоритета для следующей выполняемой команды для канала.
set variable: Установка переменной канала.
stream file: Отправка звукового файла в канал.
tdd mode: Установка режима TDD для канала, который может его поддерживать, для включения возможности взаимодействия с TDD.
verbose: Запись сообщения в verbose log сервера asterisk.
wait for digit: Ожидание нажатия DTMF кнопки.

Языки программирования для создания AGI скриптов.

Java (не путать с JavaScript )

В OrderlyCalls, (наследник JAGIServer), объявлена полная поддержка FastAGI и Manager Interface в легком-В-использовании Пространстве Имен. Включая Web Deployer для разработки интегрированных VOIP-HTML приложений.
Еще один Java framework для FastAGI: http://tanesha.net/Wiki/JastAgi.html
Asterisk-java, теперь так же поддерживает FastAGI, в дополнение к поддержке Manager API. http://asterisk-java.org/

Perl

Asterisk perl library

Perl библиотека для AGI интерфейса Asterisk: http://asterisk.gnuinter.net/

Чтение и запись конфигурации сервера Asterisk: http://search.cpan.org/~hoowa/

PHP

Asterisk AGI php: Рекомендации по настройке и написанию PHP скриптов для работы с интерфейсом Asterisk AGI.

phpAGI : PHP класс для интерфейса AGI и для интерфейса управления сервером Asterisk Manager (Asterisk Manager Interface) http://sourceforge.net/projects/phpagi/
AgiPhp5: http://galileo.ivsol.net/scripts/AgiPhp5.php
PHP ASTLIB : PHP-5 класс для интерфейса AGI. Создан для простого расширения класса, если требуется поддержка Fast AGI: http://www.livejournal.com/users/wisedonkey/98142.html
Asterisk PHP (использование скриптов в плане набора — лучше, чем использование интерфейса AGI): http://eder.us/projects/asterisk_php/

Python

Python AGI bindings py-Asterisk

Manager interface with Plone/Zope atasterisk

Ruby

ruby-agi http://www.ruby-agi.org
RAGI — Ruby Asterisk Gateway Interface

C

CAGI : API на языке C для работы с AGI. Базируется на PHPAGI. http://sourceforge.net/projects/cagi/

C#

MONO-TONE : C# класс для запуска AGI и FastAGI приложений на платформе Mono. http://gundy.org/asterisk

Bash и Ash

Bash AGI: Bash скрипт, который устанавливает поле имени в callerID, используя данные из NANPA для NPA-NXX. http://yakko.cs.wmich.edu/~drclaw/asterisk/cidname/
MacinTalk AGI: Bash скрипт, который синтезирует речь из текста, используя MacinTalk Asterisk AGI MacinTalk
Дистрибуционный пакет LCDial.sh AGI script содержит файл sh-agi.inc, содержащий примитивы для различных нужд, такие как: sh_agi_cmd, sh_agi_getvariable и sh_agi_log, для облегчения создания AGI скриптов для интерпретаторов bash и ash.

Замечания

Вывод в CLI консоль

>>По некоторым причинам, мой AGI perl скрипт не может выводить сообщения в консоль CLI,
>>используя стандартный поток вывода ошибок (stderr). Я запустил тестовый скрипт
>>agi-test.agi, который идет в поставке вместе с asterisk, и выяснил, что проблема
>>не в коде скрипта. Asterisk всегда запускается с четырьмя или более параметрами
>> «-v», но в CLI консоли ничего не выводиться. Имеются ли для этой проблемы
>>какие-нибудь значительные изменения в интерфейсе AGI в cvs-head версии?
>>Я использую Asterisk CVS-D2005.08.05.
>
>Это известная проблема. Сервер Asterisk принимает сообщения через STDERR
>от AGI скриптов только в ту консоль (tty) где запущен сам Asterisk. Вы можете
>переключить актуальную консоль сервера Asterisk, например на tty9 или запустив
>сервер без использования фонового режима, например, так: «asterisk -cvvv».
>
>Это незначительная проблема для большинства пользователей.