Что такое AGI? Цель ИИ, о которой все говорят, но которую никто не может четко определить

Искусственный общий интеллект, или AGI, является одной из самых часто упоминаемых вех в индустрии ИИ. Руководители технологических компаний предсказывают его появление, инвесторы вкладывают миллиарды в финансирование исследований, посвященных ему, а критики предупреждают о его рисках, когда он появится.

Но что именно представляет собой AGI, остается неясным, и исследователи до сих пор расходятся во мнениях относительно того, что считать «общим интеллектом», когда он может появиться и как вообще распознать его, когда это произойдет.

«Существует множество разных определений», — сказал Decrypt Мало Бургон, генеральный директор Machine Intelligence Research Institute. «Когда мы начинаем говорить: является ли эта система AGI? Является ли та система AGI? Что именно квалифицируется как AGI и по какому определению? Думаю, это довольно трудно сделать».



Известные фигуры, включая генерального директора OpenAI Сэма Альтмана, генерального директора Anthropic Дарио Амодеи и генерального директора xAI Илона Маска, высказывались и делали прогнозы о появлении AGI.

«Я думаю, мы достигнем AGI в 2026 году», — сказал Маск в декабре во время интервью с исполнительным председателем фонда XPRIZE Питером Диамандисом. «Я уверен, что к 2030 году ИИ превзойдет интеллект всех людей вместе взятых».

В отличие от генеративного ИИ, с которым большинство людей знакомы благодаря ChatGPT, искусственный общий интеллект, или AGI, обычно относится к системе ИИ, которая может понимать, обучаться и применять знания во множестве различных задач на уровне, сопоставимом с человеческим, а не выполнять одну специализированную функцию. Эта концепция восходит к ранним дням исследований ИИ в 1950-х годах.

Начиная с первых лет 2000-х, такие исследователи, как Бен Гёртцель, Шейн Легг и Питер Восс, популяризировали термин «искусственный общий интеллект», чтобы отличать изначальную цель создания ИИ человеческого уровня с широкими возможностями от все более успешных, но узкоспециализированных систем ИИ, разрабатываемых в исследовательских лабораториях и университетах.

Однако, по словам Бургона, достижение «интеллекта человеческого уровня» не является универсальной целью.

«Существует множество причин, связанных с нашей эволюционной историей, с тем, как устроен наш мозг, насколько медленны нейроны, а также с ограничениями нашей рабочей памяти и скоростью, с которой работает наш мозг, из-за которых следует ожидать, что если мы сможем разработать системы ИИ, обладающие этим свойством, которое есть у нас, то над нами, вероятно, будет огромное пространство для роста», — сказал он.

AGI уже здесь, считают некоторые

Недавние достижения в области больших языковых моделей и мощных ИИ, таких как Gemini, ChatGPT, Grok и Claude, которые могут писать эссе, создавать изображения, генерировать код и отвечать на сложные вопросы, заставили многих утверждать, что AGI уже достигнут. Но, как сказал Бургон, им не хватает автономности.

«В определениях AGI у большинства людей изначально присутствует ощущение автономности, — сказал Бургон. — Что эти вещи не обязательно просто ведут себя как инструменты и чат-боты, а обладают агентной природой, благодаря которой они способны выполнять задачи в самых разных средах с высокой степенью автономности».

Бен Гёрцель, генеральный директор SingularityNET и один из тех, кому приписывают популяризацию термина AGI, заявил, что такая интерпретация слишком расширяет это понятие.

«Сейчас в медиа этот термин стал довольно запутанным», — сказал Гёрцель Decrypt. «Гендиректорам технокомпаний удобно говорить: “Эй, мы уже запустили AGI”, — и люди начинают всё сенсационализировать».

Теоретически, пояснил Гёрцель, AGI относится к ИИ-системам, способным обучаться и выполнять широкий спектр задач за пределами тех, для которых их явно обучали. По его словам, сегодняшние модели мощны, но в своей основе принципиально отличаются от общего интеллекта.

«Они достигают этого не потому, что учатся делать всё это», — сказал он. «Они достигают этого потому, что в их базу знаний напихан весь интернет».

Хотя разработчики ИИ вкладывают миллиарды долларов в строительство дата-центров для ИИ, чтобы обеспечивать всё больше вычислительных мощностей для всё более мощных моделей, подлинный общий интеллект, по его словам, должен был бы обобщать и порождать действительно новые идеи, выходящие за рамки простого ремикса обучающих данных.

«Если взять современные системы глубоких нейросетей и обучить их на музыке до 1900 года, они никогда не изобретут хип-хоп или грайндкор», — сказал Гёрцель.

Гёрцель утверждает, что переход к AGI вряд ли проявится как единичная, чёткая точка перелома.

«Необязательно должна существовать полностью чёткая граница между AGI и до-AGI», — сказал он, сравнив это с серыми зонами в биологии вокруг вирусов и ретровирусов. Мы всё равно понимаем, что собака живая, а камень — нет, добавил он, даже если некоторые пограничные случаи «размыты», как в случае вирусов.

Кайл Чан, исследователь из Brookings, изучающий глобальную политику в области ИИ, сказал, что дискуссия расширилась и теперь охватывает несколько разных сценариев.

Разработка за рубежом

«Есть целый спектр того, что мы имеем в виду под AGI», — сказал Чан Decrypt. «На одном конце — идея рекурсивного самосовершенствования и интеллектуального взрыва, а на другом — более “обыденная” версия: ИИ, который может делать многое из того, что могут делать люди, или ИИ как обычная технология, вроде интернета или компьютеров».

Пока американские ИИ-лаборатории спорят об экзистенциальных последствиях AGI, разговор в Китае, по словам Чана, выглядит совсем иначе.

«AGI — не такая уж большая тема в Китае, особенно для политиков, более широкого сообщества ИИ и более широкой технологической индустрии, — сказал он. — Большинство людей сосредоточены на том, как заработать на этой штуке, и особенно на физической стороне, а это одна из областей, где, как мне кажется, Китай и многие их технологические компании чувствуют своё преимущество над США: они могут развивать робототехнику, автономные системы, дроны — всё что угодно на базе ИИ, потому что у них есть цепочки поставок оборудования, которых у США нет».

Чан всё же признал, что, хотя разработчики ИИ в Китае не так сосредоточены на AGI, как их американские коллеги, эта тема всё равно находится в поле их зрения.

«Некоторые из основателей китайских ИИ-компаний действительно говорят об AGI, а некоторые из них даже говорят о чем-то вроде ASI, — сказал он. — Но в целом AGI в Китае на самом деле не такая уж большая тема».

Прогнозы о том, когда может появиться AGI, сильно различаются. Для исследователей, изучающих эту технологию, сам этот ярлык может быть менее важен, чем то, что системы способны делать.

«Каковы эффекты и возможности этих систем? — сказал Бургон. — Вот в каком ключе нам сейчас стоит мыслить».