Demis Hassabis z Google DeepMind popisuje 3 klíčové slabiny AGI: absence kontinuálního učení, dlouhodobého plánování a intelektuální nekonzistence. Zjistěte více o budoucnosti AI.
© B. Naumkin
Demis Hassabis, generální ředitel společnosti Google DeepMind, je přesvědčen, že umělá obecná inteligence (AGI) zatím nedosáhla úrovně lidského myšlení. V nedávném rozhovoru upozornil, že i přes rychlý pokrok stále existuje znatelná mezera mezi současnými systémy AI a lidskou kognicí.
Podle Hassabise mají dnešní modely podobné AGI tři klíčové slabiny. První je absence schopnosti kontinuálního učení. Většina systémů je trénována před nasazením a poté zůstává v podstatě statická. V ideálním případě by se AI měla učit z vlastní zkušenosti v reálném prostředí a přizpůsobovat novým podmínkám a úkolům bez dodatečného přetrénování.
Druhý problém se týká dlouhodobého plánování. Ačkoli moderní modely dokážou vytvářet krátkodobé strategie, zatím neumějí budovat plány na roky dopředu, jak to dělají lidé. Hassabis zdůrazňuje, že tato schopnost hraje klíčovou roli v komplexním rozhodování a strategickém myšlení.
Třetí slabinou je intelektuální nekonzistence. Systém může dosahovat vynikajících výsledků v jedné oblasti, zatímco v jiné dělá chyby v elementárních úkolech.
Hassabis poznamenal, že současné systémy by mohly vyhrát zlaté medaile na Mezinárodní matematické olympiádě a řešit extrémně složité problémy, ale pokud je otázka formulována jinak, mohou chybovat na jednoduchých matematických úlohách. Skutečně univerzální inteligentní systém by neměl mít takové mezery ve schopnostech. Uvedl, že pokud by lidé byli matematickými experty, nedělali by chyby na jednoduchých problémech.
Hassabis dříve uvedl, že plnohodnotná AGI by se mohla objevit během 5–10 let. Spoluzaložil DeepMind v roce 2010 a po akvizici společnosti Google v roce 2014 se stal klíčovou výzkumnou divizí, která podporuje projekt Google Gemini. V roce 2024 získal Hassabis Nobelovu cenu za chemii za svůj přínos k technologii predikce struktury proteinů.