Штучний загальний інтелект (AGI): чи дійсно він може мислити як людина?

Що таке AGI?

Коли межа між людиною й машиною розмивається, ви стикаєтеся зі штучним загальним інтелектом (AGI). На відміну від штучного вузького інтелекту (ANI), який застосовується для вирішення окремих задач, AGI – це штучний інтелект, що може розуміти, навчатися й застосовувати знання так, що це не відрізнити від людського мислення.

AGI поки що залишається теоретичним, але перспектива того, що штучний інтелект може повністю замінити людський вклад і судження, природно викликає значний інтерес дослідників, технологів і науковців, які прагнуть втілити концепцію AGI у реальність.

Ще один напрямок актуальних досліджень полягає у вивченні доцільності та наслідків розвитку AGI у порівнянні з ANI у світі, який усе більше формується можливостями ШІ.

Справді, тоді як ANI вже трансформував різні галузі, потенціал AGI сягає набагато далі. Уявіть світ, у якому машини можуть не лише допомагати людям виконувати завдання, але й проактивно розуміти причини виконання конкретних дій, передбачати результати та самостійно створювати інноваційні рішення для досягнення оптимальних результатів. Така зміна парадигми здатна революціонізувати охорону здоров’я, освіту, транспорт та безліч інших сфер.

Чому AGI такий потужний?

На відміну від ANI, AGI не обмежується попередньо заданими завданнями або відповідями у рамках певної галузі. Натомість він має потенціал генерувати та застосовувати знання у різних контекстах.

Уявіть собі самокерований автомобіль на базі AGI: він може не лише забрати пасажира з вокзалу, а й персоналізувати маршрут із пропозиціями щодо зупинок, цікавих місць або об’їзду незнайомих доріг до пункту призначення. І оскільки це машина, AGI не відчуває втоми, а його навчання й удосконалення тривають з експоненційною швидкістю.

Ось визначення AGI від Віталіка Бутеріна, яке підкреслює грандіозний потенціал AGI:

Приклад висвітлює декілька цікавих особливостей AGI, зокрема:

Здатність до навчання: AGI може вчитися на досвіді та покращувати свою ефективність без постійного втручання програмістів для навчання на нових наборах даних. Це навчання не обмежується лише окремими завданнями, а охоплює широкий спектр дій.
Навички вирішення задач: AGI може вирішувати складні проблеми, застосовуючи логічні міркування, як це робить людина. Це включає врахування нетрадиційних змінних, таких як емоційний вплив, що дозволяє передбачати ще ширший спектр можливих результатів.
Адаптивність: AGI може пристосовуватися до нових ситуацій та середовищ без явного програмування, що дає змогу йому функціонувати у динамічних і непередбачуваних умовах.
Розуміння й інтерпретація: AGI здатний розуміти природну мову, абстрактні поняття й емоційні нюанси, що дозволяє налагоджувати складну взаємодію людини й машини.

Чи знали ви? Мітки часу на блокчейні можуть слугувати «юридичною пам’яттю» для систем AGI, дозволяючи майбутнім аудитам точно визначати, що знав AGI — і коли саме це сталося.

Гонитва за AGI: де ми перебуваємо у квітні 2025 року?

Наразі AGI залишається науково-фантастичною версією штучного інтелекту. Проте, попри теоретичний характер, колосальний потенціал цієї концепції робить AGI аналогом фантастики у сфері штучного інтелекту.

Існуючі моделі, такі як ChatGPT, постійно розвиваються та вдосконалюються, але шлях до реального втілення AGI містить серйозні технічні виклики, зокрема:

Визначення технологічного стеку: Суто гіпотетична природа AGI ускладнює, якщо не робить неможливим, чітке визначення, який саме стек технологій потрібен для практичної реалізації.
Нейронні мережі: Прогрес у глибокому навчанні зрушив сферу вперед, але AGI також вимагатиме спеціалізованих нейронних мереж, які імітуватимуть структуру людського мозку для обробки інформації, додаючи рівень емоційності й нюансів.
Обробка природньої мови (NLP): Значного прориву потребує сфера NLP, щоб машини глибше розуміли й генерували людську мову, враховуючи нюанси, емоції й складності. Це стосується складних аналізу синтаксису, семантики й контексту, над чим усе ще триває робота в традиційних моделях машинного навчання, які використовують NLP.
Навчання з підкріпленням: Застосування механізму винагороди для навчання машин ухваленню рішень дало б змогу AGI опановувати оптимальну поведінку через спроби й помилки.

Попри досягнутий прогрес, створення AGI, який дійсно мислить як людина, залишається недосяжною метою.

Чи знали ви? DeepMind попереджає: не всі ризики штучного інтелекту виходять від самих машин — деякі з них викликані людськими зловживаннями. У своїй праці «An Approach to Technical AGI Safety and Security» DeepMind виділяє чотири ключові загрози: зловживання (використання ШІ у шкідливих цілях), невідповідність (ШІ навмисно діє всупереч задуму розробника), помилки (ШІ завдає шкоди неусвідомлено) та структурні ризики (збої, що виникають унаслідок складних взаємодій людей, організацій або систем).

Чи може AGI мислити як людина?

Питання про те, чи здатен AGI мислити як людина, торкається самої сутності людського мислення. Людське мислення вирізняється свідомістю, емоційною глибиною, креативністю й суб’єктивністю. Хоча AGI здатний імітувати певні аспекти людської думки, повноцінне відтворення всього спектра людського інтелекту є надзвичайно складним завданням.

Деякі виміри людської когніції особливо складно емулювати:

Свідомість та самосвідомість: Однією з визначальних рис людського мислення є свідомість — усвідомлення себе та оточення. AGI, яким би складним він не став, не має внутрішньої здатності до інтроспекції. Його робота заснована на алгоритмах і складних засвоєних патернах, без суб’єктивності чи щирих емоцій.
Емоційний інтелект: Люди переживають широку гаму емоцій, які впливають на рішення, поведінку й взаємодії. AGI можна навчити розпізнавати й реагувати на емоції, однак відсутність справжнього емоційного досвіду означає, що повністю відтворити ці емоції він не здатен. Емоційний інтелект у людей включає емпатію, співчуття та моральні аспекти, які важко закодувати в машинах.
Креативність та інновації: Креативність – це створення нових ідей та рішень шляхом інтуїтивних стрибків і творчого мислення. AGI може наслідувати креативність, комбінуючи наявні знання в оригінальний спосіб, але йому бракує внутрішньої мотивації й суб’єктивного осяяння, що мотивує людські винаходи. Справжня креативність виникає з емоційного досвіду, особистих рефлексій і культурних контекстів, чого AGI автентично відтворити не може.

Ключові переваги AGI

Критичний тест для AGI — це його здатність відтворити людський досвід у комплексі. За своєї реалізації потенційні вигоди величезні й охоплюють різні галузі, впливаючи на численні аспекти щоденного життя.

Попри свої обмеження, AGI дедалі більше розглядають як позитивну силу в різних індустріях, зокрема:

Охорона здоров’я: AGI може допомогти в діагностиці захворювань, розробці персоналізованого лікування й прогнозуванні індивідуальних результатів на основі великих обсягів навчальних даних.
Освіта: Може забезпечити персоналізований досвід навчання, надавати репетиторську допомогу й підтримку в наукових дослідженнях. AGI здатний адаптуватися до індивідуального стилю й темпу навчання, що підвищує освітні результати.
Економіка: Може оптимізувати фінансові моделі, передбачати тенденції ринку й підвищувати продуктивність. Може аналізувати економічні дані для прогнозування ринкових тенденцій і допомагати з інвестиційними рішеннями.
Наука про довкілля: AGI може аналізувати кліматичні дані, моделювати екологічні наслідки й пропонувати стійкі рішення.

Крім того, потенціал AGI охоплює сфери транспорту, комунікацій й розваг, відкриваючи нові горизонти для інновацій.

Чи знали ви? Деякі футурологи вважають, що системи AGI зможуть самостійно домовлятися одна з одною через смарт-контракти на блокчейні — укладати угоди, обмінюватися даними чи навіть спільно розробляти рішення без залучення людини.

Етичні й соціальні міркування

Поява AGI породжує важливі етичні та соціальні питання.

Попри потужність, AGI вимагає ретельного підходу до безпечного використання, що вже призвело до створення неприбуткових організацій, таких як Товариство AGI, зображене нижче.

Передусім важливо розглянути такі аспекти:

Безпека: Гарантування роботи AGI у безпечних і контрольованих параметрах, щоб запобігти небажаним наслідкам. Це включає ретельне тестування й створення нормативної бази для нагляду за впровадженням AGI.
Конфіденційність: Захист персональних даних від зловживання системами AGI. Оскільки AGI обробляє величезні масиви даних, захист приватності вкрай важливий.
Упередження й справедливість: Недопущення дискримінаційних практик і забезпечення справедливого доступу до переваг AGI. Розробники повинні стежити, щоб системи AGI не містили упереджень, які можуть спричинити несправедливе поводження.
Зайнятість: Усвідомлення впливу AGI на ринок праці та динаміку зайнятості. У міру автоматизації завдань AGI потрібен розгляд наслідків для працівників і розробка підтримки для тих, хто зазнає змін.

Інтеграція AGI в суспільство вимагає продуманого управління, щоб нова технологія служила загальному благу і відповідала соціальним цінностям.

Чи може блокчейн стати основою для AGI?

AGI може створювати комп’ютери, розумні як люди, що здатні революціонізувати галузі на кшталт криптотрейдингу чи ринкового аналізу. Але щоб працювати на благо всіх, AGI потребує довіри й чесності. Блокчейн — технологія, що лежить в основі Bitcoin та Ethereum — надає захищений і прозорий спосіб це реалізувати.

Ось як блокчейн може підсилити AGI, спираючись на рішення зі світу криптовалют:

Прозорість навчальних даних: Блокчейн діє як журнал транзакцій Bitcoin, фіксуючи всі дані (наприклад, шаблони торгівлі криптовалютою), використані для навчання AGI. Це допомагає зробити систему чесною й позбавленою прихованих упереджень.
Спільне ухвалення рішень: Подібно до смарт-контрактів Ethereum, блокчейн дозволить розробникам, трейдерам і користувачам голосувати за правила AGI, виключаючи домінування однієї компанії.
Безпечне обмінювання даними: Як криптогаманці захищають кошти, так блокчейн може оберігати конфіденційні дані з бірж і дозволяти їх безпечний обмін для навчання AGI без витоків.
Винагороди за чесність: Розробники неупередженого AGI, наприклад точних прогнозистів торгівлі, можуть отримувати цифрові токени – як шахтарі у криптовалютах, що стимулюватиме етичну роботу.

Втім, такі проблеми як низька швидкість блокчейна, затримки у криптоплатежах і обмеження сховища можуть ускладнити обробку великих масивів даних AGI чи забезпечення швидкодії.

Щоб зробити блокчейн придатним для AGI, дослідники вже вивчають такі рішення:

Зберігання поза ланцюгом: Децентралізовані системи, такі як InterPlanetary File System (IPFS), зберігають великі файли поза блокчейном, а в самому блокчейні фіксуються лише хеші – це знижує навантаження.
Шардинг і денкшардинг: Подібно до масштабування Ethereum, шардинг розподіляє дані між вузлами, і AGI може обробляти більше інформації без зниження швидкості мережі. Денкшардинг – новіша технологія для Ethereum — поєднує rollups та sampling для ефективного масштабування доступу до даних, що важливо для AGI у реальному часі.
Обрізання даних: Просунуті блокчейн-моделі, такі як Decentralized Artificial Intelligent Blockchain-based Computing Network (DAIBCN), видаляють старі чи нерелевантні дані, зберігаючи систему оптимізованою для високонавантажених завдань AGI. DAIBCN також забезпечує захищені децентралізовані обчислення ШІ — поєднання довіри блокчейна й потужності ШІ.

Майбутнє AGI

Штучний загальний інтелект — це вершина розвитку ШІ, що обіцяє можливості, які наближають його до людського розуму.

Хоч AGI і може імітувати деякі аспекти людського мислення, досягнення справжнього людського інтелекту залишається віддаленою метою. Свідомість, емоційна глибина та креативність є невід’ємними рисами людського досвіду й створюють серйозні виклики для AGI.

Втім, прагнення до AGI й надалі стимулюватиме інновації й розширюватиме наше уявлення про інтелект. Просуваючись у цьому напрямі, важливо враховувати етичні й соціальні наслідки, щоб відповідально використовувати потенціал AGI.

Постійні дослідження, виявлення практичних можливостей і технічних вимог, а також суспільний діалог — усе це необхідні кроки для опрацювання викликів і шансів, які приносить AGI.

Майбутнє AGI багатообіцяюче, але потребує виваженого підходу, щоб його інтеграція у суспільство сприяла людському добробуту й відповідала етичним стандартам.