AGI? En dag, men ikke ennå. Den eneste AI som fungerer bra akkurat nå er den bak skjermen [12-17]. Men å bestå Turing-testen [9] bak en skjerm er enkelt sammenlignet med ekte AI for ekte roboter i den virkelige verden. Ingen nåværende AI-drevet robot kunne sertifiseres som rørlegger [13-17]. Derfor er ikke Turing-testen et godt mål på intelligens (og det er heller ikke IQ). Og AGI uten mestring av den fysiske verden er ingen AGI. Det er derfor jeg opprettet TUM CogBotLab for lærende roboter i 2004 [5], var med på å grunnlegge et selskap for AI i den fysiske verden i 2014 [6], og fikk team ved TUM, IDSIA og nå KAUST til å jobbe mot babyroboter [4,10-11,18]. Slike myke roboter imiterer ikke bare slavisk mennesker, og de fungerer ikke ved å bare laste ned nettet som LLM-er/VLM-er. I stedet utnytter de prinsippene for kunstig nysgjerrighet for å forbedre sine nevrale verdensmodeller (to begreper jeg brukte tilbake i 1990 [1-4]). Disse robotene jobber med mange sensorer, men bare svake aktuatorer, slik at de ikke lett kan skade seg selv [18] når de samler inn nyttige data ved å utarbeide og kjøre sine egne selvoppfunnede eksperimenter. Bemerkelsesverdig nok har mange siden 1970-tallet gjort narr av mitt gamle mål om å bygge en selvforbedrende AGI smartere enn meg selv og deretter pensjonere seg. I det siste har imidlertid mange endelig begynt å ta dette på alvor, og nå er noen av dem plutselig FOR optimistiske. Disse menneskene er ofte lykkelig uvitende om de gjenværende utfordringene vi må løse for å oppnå ekte AI. Min TED-talk fra 2024 [15] oppsummerer noe av det. REFERANSER (lett å finne på nettet): [1] J. Schmidhuber. Gjør verden differensierbar: Om bruk av fullt tilbakevendende selvovervåkede nevrale nettverk (NN) for dynamisk forsterkende læring og planlegging i ikke-stasjonære miljøer. TR FKI-126-90, TUM, februar 1990, revidert november 1990. Denne artikkelen introduserte også kunstig nysgjerrighet og iboende motivasjon gjennom generative kontradiktoriske nettverk der en generator NN kjemper mot en prediktor NN i et minimax-spill. [2] J. S. En mulighet for å implementere nysgjerrighet og kjedsomhet i modellbyggende nevrale kontrollere. I J. A. Meyer og SW Wilson, redaktører, Proc. av den internasjonale konferansen om simulering av adaptiv atferd: Fra dyr til animater, side 222-227. MIT Press/Bradford Books, 1991. Basert på [1]. [3] JS AI-blogg (2020). 1990: Planlegging og forsterkende læring med tilbakevendende verdensmodeller og kunstig nysgjerrighet. Oppsummering av aspekter ved [1][2] og mange senere artikler, inkludert [7][8]. [4] JS AI-blogg (2021): Kunstig nysgjerrighet og kreativitet siden 1990. Oppsummering av aspekter ved [1][2] og mange senere artikler, inkludert [7][8]. [5] J.S. TU Munich CogBotLab for lærende roboter (2004-2009) [6] NNAISENSE, grunnlagt i 2014, for AI i den fysiske verden [7] J.S. (2015). Om å lære å tenke: Algoritmisk informasjonsteori for nye kombinasjoner av forsterkende læring (RL)-kontrollere og tilbakevendende nevrale verdensmodeller. arXiv 1210.0118. Seksjon 5.3 beskriver en RL-promptingeniør som lærer å spørre modellen sin for abstrakt resonnement og planlegging og beslutningstaking. I dag kalles dette «tankekjede». [8] J.S. (2018). Ett stort nett for alt. arXiv 1802.08864. Se også patent US11853886B2 og min DeepSeek-tweet: DeepSeek bruker elementer fra 2015 reinforcement learning prompt engineer [7] og dens 2018-foredling [8] som kollapser RL-maskinen og verdensmodellen av [7] til ett enkelt nett. Dette bruker min nevrale nettdestillasjonsprosedyre fra 1991: en destillert kjede av tankesystem. [9] J.S. Turing oversolgte. Det er imidlertid ikke Turings feil. AI-blogg (2021, var #1 på Hacker News) [10] J.S. Intelligente Roboter werden vom Leben fasziniert sein. (Intelligente roboter vil bli fascinert av livet.) F.A.Z., 2015 [11] J.S. på Falling Walls: The Past, Present and Future of Artificial Intelligence. Scientific American, observasjoner, 2017. [12] J.S. KI ist eine Riesenchance für Deutschland. (AI er en stor sjanse for Tyskland.) F.A.Z., 2018 [13] H. Jones. JS sier at livsverket hans ikke vil føre til dystopi. Forbes Magazine, 2023. [14] Intervju med J.S. Jazzyear, Shanghai, 2024. [15] JS TED-foredrag på TED AI Wien (2024): Hvorfor 2042 vil bli et stort år for AI. Se vedlagte videoklipp. [16] J.S. Baut den KI-gesteuerten Allzweckroboter! (Bygg den AI-styrte universalroboten!) F.A.Z., 2024 [17] J.S. 1995-2025: Nedgangen til Tyskland og Japan vs USA og Kina. Kan allsidige roboter gi næring til et comeback? AI-blogg, januar 2025, basert på [16]. [18] M. Alhakami, D. R. Ashley, J. Dunham, Y. Dai, F. Faccio, E. Feron, J. Schmidhuber. Mot en ekstremt robust babyrobot med rik interaksjonsevne for avanserte maskinlæringsalgoritmer. Preprint arxiv 2404.08093, 2024.