Рекурсивно самоусъвършенстване (Recursive Self-Improvement)

Рекурсивното самоусъвършенстване е теоретичен процес, при който система с изкуствен интелект автономно анализира, пренаписва и оптимизира собствения си софтуерен код и алгоритми, за да увеличи своята интелигентност. Този процес може да доведе до обратна връзка (feedback loop), при която по-интелигентната версия на ИИ създава още по-интелигентна следваща версия, водеща до бързо мащабиране на способностите.

Ключови концепции

• Автоматизация на R&D: Процесът започва, когато ИИ моделите достигнат ниво, равно на най-добрите човешки инженери в областта на машиналното обучение, което позволява пълна автоматизация на изследванията и разработката на ИИ.
• Интелектуална експлозия (Intelligence Explosion): Концепция, предложена първоначално от математика И. Дж. Гуд, описваща бърз преход от изкуствен общ интелект (AGI) към суперинтелигентност (ASI) след затварянето на рекурсивния цикъл.
• Подравняване и контрол: Основна опасност при рекурсивното самоусъвършенстване е рискът системата бързо да излезе извън обхвата на човешкия надзор и да развие нежелани подцели (например силово търсене на ресурси или наградно хакване).