Ілюзія прогресу: імітація загального штучного інтелекту без його досягнення

Загальний штучний інтелект (AGI) - система з інтелектом, порівнянним або переважаючим людський у всіх сферах - продовжує вважатися Святим Граалем технологій. Однак у 2025 році все чіткіше вимальовується альтернативний шлях: ми досягаємо ШІ не як єдиної системи, а скоріше через все більш переконливу ілюзію, створену поєднанням безлічі спеціалізованих вузькопрофільних ШІ.

‍

Мозаїка штучного інтелекту

Сучасні ШІ досягають успіху у виконанні конкретних завдань: великі мовні моделі (LLM) обробляють тексти, такі моделі, як Midjourney або DALL-E, створюють зображення, AlphaFold аналізує білки. Хоча індивідуально вони обмежені, інтегровані в скоординовану екосистему, ці вузькоспеціалізовані ШІ створюють видимість загального інтелекту - "проксі" для AGI.

‍

Згідно зі звітом Стенфордського університету AI Index 2025, незважаючи на значний прогрес, ШІ продовжує стикатися з перешкодами в області складних міркувань.

Більш просунуті моделі вирішують високоструктуровані проблеми, але демонструють помітні обмеження, коли справа доходить до чітких логічних міркувань, послідовного планування та абстрактного мислення.

‍

Підхід "Суспільство розуму" та мультиагентні системи

У 2025 році штучний інтелект швидко перетворюється з нішевої технології на стратегічний елемент технологічного та соціального ландшафту, що має глибокі культурні та етичні наслідки.

Це призвело до появи агентних систем штучного інтелекту, які наближають нас до горизонту загального штучного інтелекту.

‍

У мультиагентних системах кожен агент працює незалежно, використовуючи локальні дані та автономні процеси прийняття рішень, не залежачи від центрального контролера.

‍

Кожен агент має локальне бачення, але жоден не має глобального бачення всієї системи. Така децентралізація дозволяє агентам вирішувати завдання індивідуально, одночасно сприяючи досягненню загальних цілей через взаємодію.

‍

У 2025 році мультиагентні системи, в яких кілька агентів ШІ співпрацюють для досягнення складних цілей, стають дедалі популярнішими. Ці системи можуть оптимізувати робочі процеси, генерувати інсайти та допомагати у прийнятті рішень у різних сферах.

‍

Наприклад, у сфері обслуговування клієнтів АІ-агенти обробляють складні запити, на виробництві - контролюють виробничі лінії в режимі реального часу, в логістиці - динамічно координують ланцюжки поставок.

‍

Обчислювальне плато та фізичні бар'єри

Незважаючи на вражаючий прогрес, ми починаємо виходити на плато в розвитку традиційних обчислень. З 1959 по 2012 рік кількість енергії, необхідної для навчання моделей ШІ, подвоювалася кожні два роки відповідно до закону Мура. Однак останні дані показують, що після 2012 року час подвоєння значно прискорився - кожні 3,4 місяці, що робить поточний показник більш ніж у сім разів вищим за попередній.

‍

Таке різке збільшення необхідної обчислювальної потужності підкреслює, наскільки економічно складним стало досягнення значного прогресу в галузі ШІ.

‍

Перспективи квантових обчислень

Квантові обчислення можуть подолати цю перешкоду, пропонуючи зміну парадигми обчислювальних потужностей, необхідних для ще більш складних моделей. У 2025 році квантові обчислення стануть вирішальним інструментом для вирішення цих проблем, оскільки технологічні компанії використовують альтернативні джерела енергії, щоб не відставати від зростаючого енергоспоживання ШІ.

Згідно з прогнозом Арвінда Крішни, генерального директора IBM, завдяки швидкому прогресу в квантових обчисленнях споживання енергії та води ШІ може скоротитися до 99 відсотків у найближчі п'ять років.

‍

Ця технологія обіцяє розблокувати досі немислимі обчислювальні можливості та відкрити нові кордони в наукових дослідженнях.

‍

У березні 2025 року компанія D-Wave Quantum оголосила про значний прорив, опублікувавши рецензовану статтю під назвою "Позакласні обчислення у квантовому моделюванні", в якій продемонструвала, що їхній відпалювальний квантовий комп'ютер перевершив один з найпотужніших класичних суперкомп'ютерів у світі в розв'язанні складних задач моделювання магнітних матеріалів.

‍

У 2025 році ми стали свідками трансформаційних досягнень у сфері квантових обчислень, зокрема, значного прогресу в апаратному забезпеченні, корекції помилок, інтеграції зі штучним інтелектом та квантовими мережами. Ці досягнення переосмислюють можливу роль квантових обчислень у таких сферах, як охорона здоров'я, фінанси та логістика..

‍

Однак, за словами Форрестера, квантові обчислення все ще залишаються експериментальними, незважаючи на досягнення 2025 року, і поки що не продемонстрували практичної переваги над класичними комп'ютерами для більшості застосувань.

‍

Квантові перегони: Microsoft проти Google?

Компанія Microsoft стверджує, що досягла значного прогресу у квантових обчисленнях завдяки своєму чіпу Majorana 1, представленому на початку 2025 року. Цей процесор має нову архітектуру Topological Core, побудовану на восьми топологічних кубітах, які маніпулюють частинками Майорани, квазічастинками, що діють як "напівелектрони", відомі своєю сильною стійкістю до помилок.

‍

Google, з іншого боку, розробив інший підхід зі своїм революційним квантовим чіпом під назвою Willow, який вирішує традиційну проблему збільшення частоти помилок зі збільшенням кількості кубітів - Willow фактично стає більш точним зі збільшенням кількості кубітів.

‍

Ці дві різні стратегії представляють принципово різні підходи до квантових обчислень: Microsoft зосереджується на топології, а Google - на оптимізації помилок.

‍

Когнітивні бар'єри, що зберігаються

‍

На додаток до апаратних обмежень, композитний ШІ стикається з іншими фундаментальними перешкодами:

‍

Розуміння причинно-наслідкових зв'язків: системи корелюють змінні, але не ізолюють справжні причинно-наслідкові зв'язки. ШІ досяг значного прогресу в багатьох сферах, але продовжує стикатися з обмеженнями у розумінні та реагуванні на людські емоції, у прийнятті рішень у кризових ситуаціях, а також в оцінці етичних і моральних міркувань.

‍

Безперервне навчання: нейронні мережі втрачають точність при послідовному навчанні на різних завданнях, демонструючи своєрідну "катастрофічну амнезію".

‍

Метапізнання: ШІ не мають внутрішньої моделі власного пізнання, що обмежує справжнє самовдосконалення.

‍

‍

На шляху до AGI "за проксі

Наукове співтовариство, схоже, досить сильно розділилося щодо технологій і термінів, необхідних для досягнення мети загального штучного інтелекту (AGI), але дебати породжують нові цікаві пропозиції, які вже знаходять практичне застосування в дослідженнях нових систем штучного інтелекту.

‍

2025 рік може стати роком, коли перші агентські системи підуть у виробництво в компаніях.

‍

В той час як AGI представляє найбільш амбітну мету - системи з когнітивними здібностями, порівнянними або переважаючими людські, здатні розуміти, навчатися і застосовувати знання в міждисциплінарній манері.

‍

Замість того, щоб чекати на монолітний ШІ, в майбутньому, швидше за все, з'явиться те, що ми можемо назвати "фронтальним ШІ" - системи, які, здається, володіють загальним інтелектом наскрізь:

‍

Оркестрування мікросервісів ШІ: кілька спеціалізованих ШІ координуються через загальний рівень абстракції.
Уніфіковані діалогові інтерфейси: Єдиний інтерфейс, який приховує складність декількох базових систем.
Обмежене наскрізне навчання: вибірковий обмін знаннями між окремими галузями.

Свідомість: реальність чи спільна ілюзія?

У дебатах про ШІ ми схильні вважати само собою зрозумілим, що люди наділені "свідомістю", яку машини не можуть відтворити. Але, можливо, нам варто поставити собі більш радикальне питання: чи є людська свідомість реальною, чи вона також є ілюзією?

‍

Деякі нейробіологи та філософи розуму, такі як Деніел Деннетт, припустили, що те, що ми називаємо "свідомістю", саме по собі може бути постфактум наративом - інтерпретацією, яку мозок будує, щоб надати сенс власним операціям.

‍

Якщо розглядати свідомість не як таємничу, унітарну властивість, а як сукупність взаємопов'язаних нейронних процесів, що породжують переконливу ілюзію єдиного "Я", то межа між людиною і машиною стає менш чіткою.

‍

З цієї точки зору, ми можемо розглядати відмінності між новим ШІ і людським інтелектом як відмінності в ступені, а не в природі. Ілюзія розуміння, яку ми бачимо в просунутих мовних моделях, може не дуже відрізнятися від ілюзії розуміння, яку ми відчуваємо самі - обидві виникають зі складних мереж процесів, хоча й організованих у принципово різний спосіб.

‍

Така перспектива піднімає провокаційне питання: якщо людська свідомість сама є симуляцією, що виникає з численних взаємопов'язаних когнітивних процесів, то "проксі" ШІ, який ми конструюємо - мозаїка спеціалізованих систем, що працюють разом для симуляції загального розуміння - може бути вражаюче схожим на нашу власну ментальну архітектуру.

Ми б не намагалися відтворити магічну, невимовну якість, а радше реконструювати переконливу ілюзію, яку ми самі відчуваємо як свідомість.

‍

Ці роздуми не применшують глибини людського досвіду, але запрошують нас переосмислити, що ми насправді маємо на увазі, коли говоримо про "свідомість", і чи справді це поняття є нездоланною перешкодою для штучного інтелекту, чи просто ще одним процесом, який ми, можливо, одного дня зможемо змоделювати.

‍

‍

Висновок: Переосмислення фінішної лінії

Можливо, нам варто радикально переглянути наше визначення ШІ. Якщо людська свідомість сама по собі може бути емерджентною ілюзією - наративом, який мозок конструює, щоб надати сенс власним операціям, - тоді різке розмежування між людським і штучним інтелектом стає менш визначеним.

‍

Експерти прогнозують, що 2027 рік може стати переломним для ШІ. За нинішніх темпів моделі можуть досягти когнітивної універсальності - здатності вирішувати будь-які людські завдання - вже за кілька років.

‍

Цей сценарій слід розглядати не просто як копіювання людського інтелекту, а як появу нового типу інтелекту - не повністю людського і не повністю штучного, а чогось іншого і потенційно взаємодоповнюючого.

‍

Такий підхід звільняє нас від спроб відтворити те, що ми, можливо, не до кінця розуміємо - людську свідомість - і натомість дозволяє зосередитися на тому, що може робити штучний інтелект у його власних термінах. Таким чином, ШІ, який з'явиться, буде не окремою системою, що "прикидається" людиною, а інтегрованою технологічною екосистемою з власними емерджентними характеристиками - розподіленим інтелектом, який, як це не парадоксально, може відображати фрагментарну і взаємопов'язану природу нашого власного пізнання більше, ніж ми спочатку думали.

‍

У цьому сенсі дослідження AGI стає не стільки спробою наслідувати людину, скільки подорожжю відкриття самої природи інтелекту і свідомості, як людської, так і штучної.

‍

Джерела

‍