Ми йдемо невірним шляхом до створення штучного інтелекту, подібного до людського
Чому поточні методи розробки AGI є неефективними: експертний аналіз
Детальний аналітичний огляд майбутнього досліджень штучного інтелекту (ШІ) показав значний скептицизм наукової спільноти щодо сучасних підходів до створення штучного загального інтелекту (AGI). Опитані сотні фахівців в галузі ШІ вказують на те, що поточні методи розробки AGI ведуть нас невірним шляхом.
Ключові висновки були представлені на Президентській панелі Асоціації з розвитку штучного інтелекту (AAAI) 2025 року. Детальний звіт підготували 24 експерти, чия компетенція охоплює всі аспекти — від інфраструктури ШІ до соціальних наслідків технології.
Основні дані дослідження:
• 79% експертів вважають, що громадські очікування щодо можливостей ШІ не відповідають реальному стану речей
• 90% впевнені, що це розходження гальмує прогрес у галузі ШІ
• 76% дослідників стверджують, що просте масштабування існуючих підходів не призведе до створення AGI
“Відгуки свідчать про обережний, але прогресивний підхід: дослідники ШІ акцентують на безпеці, етичному управлінні та поступових інноваціях“, – зазначено у звіті.
Що таке AGI?
AGI (Artificial General Intelligence) – гіпотетичний інтелект машини, здатної інтерпретувати інформацію і вчитися, так само як людина. Це “святий грааль” у галузі штучного інтелекту, який обіцяє революцію в автоматизації та ефективності багатьох дисциплін.
Перспективи розвитку:
- Створення команд співпрацюючих AI-агентів
- Розробка нових методів навчання
- Вдосконалення організації систем ШІ
“Наступним кроком до підвищення надійності буде заміна окремих AI-агентів на команди, які постійно перевіряють один одного“, – заявив Генрі Каутц, комп’ютерний вчений з Університету Вірджинії.
Цікавий факт: За даними тестування 2024 року, навіть найкращі великі мовні моделі (LLM) правильно відповідають лише на половину запитань.
Висновок:
Попри теперішній хайп, технологія ШІ продовжує розвиватися стрімкими темпами. Експерти наголошують, що реальне розуміння технології відстає від її фактичного рівня розвитку приблизно на 1-2 роки.
