Demis Hassabis, CEO Google DeepMind, explică slăbiciunile AGI: lipsa învățării continue, planificare pe termen lung și inconsecvență intelectuală. Află de ce AGI complet ar putea apărea în 5–10 ani.
© B. Naumkin
Demis Hassabis, CEO-ul Google DeepMind, consideră că inteligența artificială generală (AGI) nu a atins încă nivelul gândirii umane. Într-un interviu recent, el a evidențiat că, în ciuda progresului rapid, există încă un decalaj vizibil între sistemele actuale de inteligență artificială și cogniția umană.
Potrivit lui Hassabis, modelele actuale asemănătoare AGI prezintă trei slăbiciuni cheie. Prima este lipsa capacității de învățare continuă. Majoritatea sistemelor sunt antrenate înainte de implementare și apoi rămân practic statice. În mod ideal, inteligența artificială ar trebui să învețe din propria experiență în medii reale, adaptându-se la noi condiții și sarcini fără reantrenare suplimentară.
A doua problemă implică planificarea pe termen lung. Deși modelele moderne pot forma strategii pe termen scurt, ele nu pot încă construi planuri cu ani înainte, așa cum fac oamenii. Hassabis subliniază că această abilitate joacă un rol crucial în luarea deciziilor complexe și în gândirea strategică.
A treia slăbiciune este inconsecvența intelectuală. Un sistem poate demonstra rezultate excepționale într-un domeniu, în timp ce face greșeli în sarcini elementare în altul.
Hassabis a remarcat că sistemele actuale ar putea câștiga medalii de aur la Olimpiada Internațională de Matematică și ar putea rezolva probleme extrem de complexe, dar dacă o întrebare este formulată diferit, ele ar putea greși la probleme simple de matematică. Un sistem de inteligență cu adevărat universal nu ar trebui să aibă astfel de lacune de capacitate. El a subliniat că, dacă oamenii ar fi experți în matematică, nu ar face greșeli la probleme simple.
Hassabis a declarat anterior că AGI-ul cu adevărat complet ar putea apărea în 5–10 ani. El a co-fondat DeepMind în 2010, iar după ce Google a achiziționat compania în 2014, aceasta a devenit o divizie de cercetare cheie care stă la baza proiectului Google Gemini. În 2024, Hassabis a primit Premiul Nobel pentru Chimie pentru contribuțiile sale la tehnologia de predicție a structurii proteinelor.