Гонка к искусственному общему интеллекту (AGI): прогресс, скептицизм и практическая направленность

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Дебаты о прибытии AGI

Искусственный Общий Интеллект (AGI)—концепция ИИ, достигающего или превосходящего человеческие когнитивные способности—становится предметом все более активных обсуждений. Некоторые эксперты прогнозируют его появление в течение десяти лет, в то время как другие настаивают, что эта цель еще далеко.

Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, считает, что AGI может стать возможным за пять-десять лет. Он утверждает, что хотя современные системы ИИ отлично справляются с конкретными задачами, им не хватает адаптивности человеческого интеллекта. Его оптимизм сдерживается тем, что ИИ должен научиться глубже понимать мир, прежде чем достичь AGI.

Другие голоса в индустрии рисуют другую картину. Дарио Амодеи из Anthropic предполагает, что ИИ, способный превзойти человека почти во всех задачах, может появиться в течение двух-трех лет. Между тем, Jeetu Patel из Cisco утверждает, что мир может стать свидетелем разработки AGI уже в 2025 году, а искусственный сверхинтеллект последует вскоре после этого. Даже Илон Маск из Tesla и Сэм Альтман из OpenAI прогнозируют появление AGI в ближайшие несколько лет.

Но не все согласны с этими прогнозами.

Скептицизм и альтернативные приоритеты в ИИ

Венчурные капиталисты и руководители стартапов предостерегают от чрезмерного сосредоточения на AGI. Джеймс Ньюелл из Voyager Capital ставит под сомнение реалистичность достижения AGI за 18 месяцев, подчеркивая, что многие эксперты остаются скептичны по поводу самых смелых прогнозов. Тим Портер из Madrona разделяет этот скептицизм, считая, что дебаты о AGI не являются наиболее продуктивным направлением для инноваций в области ИИ.

Вместо этого эти инвесторы считают, что настоящий потенциал кроется в вертикальном ИИ—приложениях, разработанных для конкретных отраслей или бизнес-задач. Решения на базе ИИ для здравоохранения, финтеха и логистики уже меняют способы работы компаний, принося ощутимую ценность без неопределенности, связанной с AGI.

Для основателей стартапов приоритетом должны быть практические приложения ИИ. Дэрин Нахуда, инженер по ИИ, призывает бизнес сосредоточиться на немедленных преимуществах ИИ, а не на разработке технологий ради самой технологии. Он советует руководителям задавать себе вопрос, какие проблемы они решают с помощью ИИ, прежде чем внедрять его в свои операции.

Что нужно для достижения AGI?

Даже среди сторонников AGI остаются сложности. Хассабис выделяет важнейшую проблему: способность ИИ обобщать стратегии решения проблем за пределами контролируемых условий. Хотя ИИ отлично справляется со структурированными задачами, например, в настольных играх, перенос этих навыков в реальные сценарии гораздо сложнее.

DeepMind работает над ИИ-агентами, которые соревнуются и сотрудничают, обучаясь стратегическому мышлению в таких играх, как Starcraft. Однако перенос этих навыков в более широкие решения — это постоянная задача. Исследуются системы многопользовательского ИИ—где разные ИИ-агенты общаются и сотрудничают—как возможное решение.

Еще один фактор — вычислительные мощности. По мере развития ИИ растут и требования к ресурсам для разработки и поддержки этих систем. Это вызывает вопросы о том, станет ли разработка AGI доступной для широкого круга исследователей или останется прерогативой технологических гигантов с глубокими кошельками.

Бизнес-обоснование практического ИИ

Пока исследования в области AGI продолжаются, большинство компаний сосредоточены на инструментах ИИ, повышающих эффективность. Бизнесы используют решения на базе ИИ для автоматизации процессов, анализа данных и улучшения взаимодействия с клиентами. Финтех-компании, например, внедряют ИИ для обнаружения мошенничества, оценки рисков и автоматической торговли, что приносит немедленные финансовые выгоды.

Инвесторы особенно заинтересованы в ИИ-агентах—программных сущностях, которые могут выполнять задачи самостоятельно. Эти ИИ-ассистенты могут планировать встречи, управлять рабочими процессами или оптимизировать цепочки поставок, принося измеримую пользу бизнесу.

Вместо того чтобы гнаться за далекой перспективой AGI, стартапы делают ставку на практическое применение ИИ. Основной акцент делается на создание продуктов, решающих существующие проблемы, а не на теоретических прорывах.

AGI: долгосрочная цель или переоцененное отвлечение?

Стремление к AGI безусловно привлекательно, но мнения разделяются относительно того, должно ли оно быть основной целью развития ИИ. В то время как одни эксперты ожидают быстрых прогрессов, другие выступают за более взвешенный подход, подчеркивая важность приложений ИИ, приносящих пользу уже сегодня.

Дебаты еще не завершены. Что ясно — ИИ продолжит развиваться, будь то за счет постепенных улучшений или революционных прорывов. Независимо от того, появится ли AGI в ближайшем будущем или останется долгосрочной мечтой, приоритет большинства бизнесов и инвесторов — использовать ИИ для решения реальных задач.