Найти в Дзене
Ридус

Эксперт назвал три сферы, где ИИ по-прежнему проигрывает реальному интеллекту

Настоящий искусственный общий интеллект уже на подходе, но до его создания ещё далеко. Об этом заявил генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис на глобальном саммите по искусственному интеллекту в Индии. «Думаю, мы ещё не достигли цели», - ответил Хассабис на вопрос, могут ли современные системы искусственного общего интеллекта (AGI) сравниться с человеческим интеллектом. AGI - это гипотетическая форма машинного интеллекта, которая может рассуждать подобно человеку и решать проблемы с использованием методов, которым она не обучалась. Хассабис перечислил три области, в которых существующие системы AGI имеют недостатки. Первую он назвал «непрерывным обучением». Системы AGI «застывают» на основе обучения, которое они прошли перед внедрением. «Хотелось бы, чтобы эти системы постоянно обучались в режиме онлайн на основе опыта. Учились в контексте, в котором они находятся. Возможно, персонализировались под ситуацию и задачи, которые перед ними ставятся», - пояснил эксперт. По его с
   Демис Хассабис (изображение сгенерировано ИИ). © Коллаж / Ridus.ru
Демис Хассабис (изображение сгенерировано ИИ). © Коллаж / Ridus.ru

Настоящий искусственный общий интеллект уже на подходе, но до его создания ещё далеко. Об этом заявил генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис на глобальном саммите по искусственному интеллекту в Индии.

«Думаю, мы ещё не достигли цели», - ответил Хассабис на вопрос, могут ли современные системы искусственного общего интеллекта (AGI) сравниться с человеческим интеллектом.

AGI - это гипотетическая форма машинного интеллекта, которая может рассуждать подобно человеку и решать проблемы с использованием методов, которым она не обучалась.

   AI. © unsplash.com / Igor Omilaev
AI. © unsplash.com / Igor Omilaev

Хассабис перечислил три области, в которых существующие системы AGI имеют недостатки. Первую он назвал «непрерывным обучением». Системы AGI «застывают» на основе обучения, которое они прошли перед внедрением.

«Хотелось бы, чтобы эти системы постоянно обучались в режиме онлайн на основе опыта. Учились в контексте, в котором они находятся. Возможно, персонализировались под ситуацию и задачи, которые перед ними ставятся», - пояснил эксперт.

По его словам, существующие системы испытывают трудности с долгосрочным планированием. Они могут строить краткосрочные планы, но пока не умеют планировать на годы вперёд.

И наконец, системам не хватает согласованности, считает Хассабис. Они хороши в одних областях и некомпетентны в других.

«Например, современные системы могут завоёвывать золотые медали на международной математической олимпиаде, решая действительно сложные задачи. Но при этом иногда допускают ошибки в элементарной математике, если вопрос сформулирован определённым образом», - рассказал Хассабис.

Будучи экспертами в математике, люди не стали бы ошибаться в простых математических задачах, уточнил эксперт.

В прошлогоднем интервью программе «60 минут» Хассабис заявил, что настоящий искусственный общий интеллект появится через 5-10 лет.

При этом в 2010 году эксперт стал соучредителем DeepMind - исследовательской лаборатории в области искусственного интеллекта. В 2014 году лаборатория приобретена Google и является основой Google Gemini. Затем в 2024 году Хассабис получил Нобелевскую премию по химии за работу по предсказанию структуры белков.

Искусственный общий интеллект (AGI) - спорная тема в Кремниевой долине. Генеральный директор Databricks Али Годси заявил на конференции в сентябре 2025 года, что существующие чат-боты с ИИ уже соответствуют определению AGI. Но лидеры Кремниевой долины продолжают «менять правила игры» и стремятся к сверхинтеллекту, или искусственному интеллекту, способному превзойти человека в мышлении.

Наука
7 млн интересуются