В нескольких словах
Международный опрос среди ведущих специалистов в области ИИ выявил, что большинство экспертов не уверены в том, что текущие модели искусственного интеллекта смогут достичь уровня человеческого интеллекта. Многие считают, что для создания общего искусственного интеллекта (AGI) необходимы принципиально новые подходы, включая интеграцию телесности и способности к символическому мышлению.
Подробнее
Искусственный интеллект предлагает новинки еженедельно. Десятки компаний с миллиардными инвестициями соревнуются, чтобы превзойти последний человеческий тест или стать последним мемом. Однако международный опрос среди специалистов выявил сильное недоверие к тому, что настойчивость на этом пути приведет нас к искусственному интеллекту, подобному человеческому; это то, что в секторе известно как общий искусственный интеллект — AGI, по его аббревиатуре на английском языке. Опрос является работой Ассоциации по развитию искусственного интеллекта (AAAI, на английском языке), американской научной организации, которая опросила 475 ученых и специалистов по искусственному интеллекту со всего мира: 76% считают «очень маловероятным» или «маловероятным», что увеличение текущих подходов достигнет AGI.
Невероятный взлет ИИ привел к тому, что голоса, предсказывающие вероятный конец человечества от рук машин, ослабли. Но волнения в секторе все еще присутствуют. Вот, например, заявление другой группы под названием AI 2027: «Мы считаем, что влияние сверхчеловеческого ИИ в следующем десятилетии будет огромным, даже большим, чем влияние Промышленной революции».
Не будет общего искусственного интеллекта
В то же время, когда делаются эти громкие заявления, Meta представила свои две последние модели: одну маленькую (Llama 4) и другую среднюю под названием Maverick. В сравнительных рейтингах основных моделей Maverick подскочил на второе место, сразу после Gemini 2.5 Pro и выше ChatGPT-4o. Но, приложив немного усилий, группа специалистов обнаружила, что версия Maverick, которая участвовала в конкурсе, была специально обучена для прохождения тестов. Meta не выполнила тесты конкурса между моделями.
С этими тонкими уловками, трудностью определения порога чисто человеческого интеллекта и знания того, как его достичь, усложняют картину. «Мое определение общего искусственного интеллекта — это ИИ с тем же уровнем компетенции и сложности, что и человеческий интеллект, включая такие сложные понятия, как самосознание», — говорит Нурия Оливер, научный директор и соучредитель Фонда Ellis Alicante. «Мы очень далеки от его достижения, и я не знаю, достигнем ли мы его когда-нибудь», — добавляет она.
Джерело новини опросила группу испанских ученых по ИИ об их впечатлениях об этом пороге и о том, как он будет преодолен. Как и в опросе AAAI, есть разнообразие ответов. «У нас есть ингредиенты, хотя и не оптимальные, для его достижения, но они требуют определенных дополнительных комбинаций, которые необходимо изучить, и еще больше вычислений», — говорит Хосе Эрнандес-Оральо, исследователь из Центра Леверхума по будущему интеллекта в Кембридже (Великобритания). «Если бы это можно было сделать с меньшими затратами, очень возможно, но вопрос, который нам задают, заключается в том, можно ли этого достичь, масштабируя текущие подходы, и я думаю, что да».
В свою очередь, профессор Университета Сантьяго-де-Компостела, Сенен Барро, считает, что текущий подход не будет достаточным: «Путь к достижению общего искусственного интеллекта — это не просто модели, которые у нас есть сейчас, даже если мы увеличим их размер, дадим им лучшие возможности для умозаключений и специализируемся на архитектурах агентов. Это позволит добиться значительных успехов в их компетенциях, но то, что мы понимаем под AGI, — это гораздо больше», — объясняет он.
Барро сравнивает общий искусственный интеллект с исследованием Марса: «Мы знаем, какой путь следовать, чтобы доставить людей на Марс, хотя это не могло бы быть сегодня; и есть определенные темы исследований и разработок, которые еще не решены, и они немаловажны. В любом случае, мы бы знали, как к этому подойти. С AGI дело обстоит не так: мы еще не знаем, какой путь, даже далекий, приведет нас к нему, и не кажется вероятным, что это будет путь улучшения моделей».
Другие ученые добавляют еще один уровень сложности к этому пути: телесный. «Чтобы продвинуться к AGI, необходимо, чтобы ИИ был телесным и обладал способностью к рассуждению и символическому обучению», — говорит Карме Торрас, исследователь из Института робототехники и промышленной информатики. «Когда я говорю телесный, я имею в виду не только роботов, но и другие объекты, способные воспринимать, обрабатывать и взаимодействовать», — добавляет она.
Того же мнения придерживается исследователь Карлес Сьерра из Института исследований в области ИИ: «Нам нужны нейросимволические подходы для масштабирования. Нейросимволические архитектуры, наряду с ситуационностью и восприятием окружающей среды, — это путь, который позволит масштабироваться и приблизиться к обеспечению понятия, аналогичного опыту, необходимого для здравого смысла и агентности, которые требуются для AGI».
