Штучний інтелект пропонує нововведення щотижня.

Десятки компаній з мільярдними інвестиціями змагаються, щоб перевершити останній людський тест або стати останнім мемом. Однак міжнародне опитування серед фахівців виявило сильну недовіру до того, що наполягання на цьому шляху приведе нас до штучного інтелекту, подібного до людського; це те, що в секторі відоме як загальний штучний інтелект — AGI, за його абревіатурою англійською мовою. Опитування є роботою Асоціації з розвитку штучного інтелекту (AAAI, англійською), американської наукової організації, яка опитала 475 академіків та професіоналів зі штучного інтелекту з усього світу: 76% вважають, що «дуже малоймовірно» або «малоймовірно», що збільшення поточних наближень досягне AGI.

Неймовірне зростання штучного інтелекту спричинило зменшення голосів, які віщували ймовірний кінець людства від рук машин. Але заворушення в секторі все ще присутні. Ось, наприклад, заява іншої групи під назвою AI 2027: «Ми вважаємо, що вплив надлюдського штучного інтелекту в наступне десятиліття буде величезним, навіть більшим, ніж вплив промислової революції».

Детальніше

Загального штучного інтелекту не буде

Водночас, коли робляться ці великі заяви, Meta представила свої дві останні моделі: одну маленьку (Llama 4) та іншу середню під назвою Maverick. У порівняльних рейтингах основних моделей Maverick піднявся на друге місце, одразу під Gemini 2.5 Pro та над ChatGPT-4o. Але, доклавши трохи зусиль, жменька фахівців виявила, що версія Maverick, яка брала участь у змаганнях, була спеціально навчена для проходження тестів. Meta не виконала тести змагання між моделями.

З цими тонкими пастками, складність визначення порогу суто людського інтелекту та знання, як досягти його, ускладнюють картину. «Моє визначення загального штучного інтелекту — це ШІ з таким же рівнем компетенції та складності, як людський інтелект, включаючи такі складні концепції, як самосвідомість», — каже Нурія Олівер, науковий директор та співзасновниця Фонду Елліс Аліканте. «Ми дуже далекі від його досягнення, і я не знаю, чи досягнемо його колись», — додає вона.

Джерело новини запитав групу іспанських науковців зі штучного інтелекту про їхні враження щодо цього порогу та як його буде подолано. Як і в опитуванні AAAI, є різноманітні відповіді. «У нас є інгредієнти, хоч і не оптимальні, щоб досягти цього, але вони вимагають певних поступових комбінацій, які потрібно дослідити, і ще більше обчислень», — каже Хосе Ернандес-Оралло, дослідник з Центру Леверхуме для майбутнього інтелекту в Кембриджі (Великобританія). «Чи можна було б зробити з меншим, дуже можливо, але питання, яке нам ставлять, полягає в тому, чи можна досягти цього, масштабуючи поточні наближення, і я думаю, що так».

Натомість професор Університету Сантьяго-де-Компостела, Сенен Барро, вважає, що поточного наближення буде недостатньо: «Шлях до загального штучного інтелекту — це не просто моделі, які ми маємо зараз, навіть якщо ми збільшимо їх розмір, надамо їм кращі можливості висновування та спеціалізуємо їх на архітектурах агентів. Це дозволить досягти значних успіхів у їхніх компетенціях, але те, що ми розуміємо під AGI, — це набагато більше», — пояснює він.

ШІ з тілом і здоровим глуздом

Барро порівнює загальний штучний інтелект з дослідженням Марса: «Ми знаємо, який шлях потрібно пройти, щоб доставити людей на Марс, хоча це неможливо зробити сьогодні; і є певні теми досліджень і розробок, які ще не вирішені, і вони не є незначними. У будь-якому випадку, ми знали б, як з цим впоратися. З AGI не так: ми досі не знаємо, який шлях, навіть віддалений, приведе нас до нього, і не здається ймовірним, що це буде шлях покращення моделей».

Інші науковці додають ще один рівень складності до цього шляху: тілесність. «Щоб просунутися до AGI, необхідно, щоб ШІ був тілесним і наділити його здатністю до міркування та символічного навчання», — каже Карме Торрас, дослідниця з Інституту робототехніки та промислової інформатики. «Коли я кажу тілесний, я маю на увазі не лише роботів, а й інші об’єкти, здатні сприймати, обробляти та взаємодіяти», — додає вона.

Тієї ж думки дотримується дослідник Карлес Сьєрра з Інституту досліджень ШІ: «Нам потрібні нейросимволічні підходи для масштабування. Нейросимволічні архітектури, разом із ситуативністю та сприйняттям оточення, — це шлях, який дозволить масштабуватися та досягти поняття, подібного до досвіду, необхідного для здорового глузду та агенції, які потрібні для AGI».