Czym jest AGI (Artificial General Intelligence)

AGI (Artificial General Intelligence), czyli ogólna sztuczna inteligencja, to hipotetyczny typ sztucznej inteligencji, który posiada zdolność rozumienia, uczenia się i rozwiązywania problemów w sposób porównywalny do ludzkiego umysłu – niezależnie od dziedziny. W przeciwieństwie do obecnie stosowanej wąskiej AI (ANI), AGI nie byłaby ograniczona do jednego zadania, jednego typu danych ani jednej funkcji.

AGI oznacza system, który:

• potrafi przenosić wiedzę między różnymi obszarami,

• uczy się nowych rzeczy bez specjalnego trenowania pod każde zadanie,

• rozumie kontekst, cel i znaczenie działań,

• adaptuje się do zupełnie nowych sytuacji,

• podejmuje decyzje na podstawie ogólnego rozumowania, a nie wyłącznie statystyki.

Najważniejsze: AGI obecnie nie istnieje.
Jest to koncept badawczy i teoretyczny, który wyznacza długoterminowy cel rozwoju sztucznej inteligencji, a nie realna technologia dostępna dziś w produktach komercyjnych.

Techoteka wyjaśnia, czym AGI różni się od współczesnej AI

Aby zrozumieć, czym naprawdę jest AGI, trzeba jasno oddzielić ją od tego, co dziś nazywamy „AI”.

Dzisiejsza sztuczna inteligencja:

• działa w wąskich zakresach,

• jest trenowana pod konkretne zadania,

• nie rozumie świata jako całości,

• nie posiada zdolności ogólnego rozumowania.

AGI miałaby działać zupełnie inaczej.

To różnica między:

• kalkulatorem, który perfekcyjnie liczy,
  a

• człowiekiem, który rozumie, kiedy i dlaczego liczyć.

AGI nie byłaby „lepszym chatbotem” ani „większym modelem językowym”.
Byłaby systemem poznawczym, zdolnym do:

• planowania,

• abstrahowania,

• uczenia się przez doświadczenie,

• rozumienia przyczyn i skutków,

• samodzielnego formułowania celów (w ograniczonym sensie).

Jak działa AGI (Artificial General Intelligence) – założenia teoretyczne

Nie istnieje jeden gotowy model AGI, ale badania nad nią opierają się na kilku fundamentalnych założeniach.

Ogólne uczenie się zamiast trenowania pod zadanie

Wąska AI uczy się:

• klasyfikować obrazy,

• generować tekst,

• przewidywać wyniki.

AGI miałaby uczyć się:

• jak się uczyć.

Oznacza to zdolność do:

• samodzielnego tworzenia modeli świata,

• aktualizowania ich na podstawie nowych informacji,

• uczenia się bez ogromnych, ręcznie opisanych zbiorów danych.

AGI nie potrzebowałaby milionów przykładów do każdej nowej czynności.
Uczyłaby się jak dziecko – przez obserwację, eksperyment i wnioskowanie.

Rozumowanie przyczynowo-skutkowe

Jedną z kluczowych barier dzisiejszej AI jest brak prawdziwego rozumienia przyczyn i skutków.

Modele językowe:

• przewidują kolejne słowo,

• nie rozumieją, dlaczego coś się wydarzyło.

AGI musiałaby:

• rozumieć związki przyczynowe,

• budować wewnętrzne modele rzeczywistości,

• przewidywać konsekwencje działań.

To oznacza odejście od czystej statystyki w stronę symbolicznego i logicznego rozumowania, połączonego z uczeniem z danych.

Transfer wiedzy między dziedzinami

Człowiek, który nauczył się:

• matematyki,

• fizyki,

• języka,

potrafi wykorzystać te umiejętności w zupełnie nowym problemie.

Dzisiejsza AI – nie.

AGI:

• potrafiłaby zastosować wiedzę z jednej dziedziny w innej,

• rozumiałaby analogie,

• tworzyłaby abstrakcyjne pojęcia.

To zdolność, której żaden istniejący system AI nie posiada w pełnym zakresie.

Pamięć długoterminowa i tożsamość poznawcza

AGI musiałaby posiadać:

• stabilną pamięć długoterminową,

• zdolność budowania ciągłej reprezentacji świata,

• spójność wiedzy w czasie.

Nie chodzi o „osobowość”, lecz o:

• ciągłość uczenia,

• brak resetowania kontekstu,

• rozwój kompetencji w czasie.

Dzisiejsze systemy AI są epizodyczne.
AGI byłaby ciągłym procesem poznawczym.

AGI a AI – kluczowe różnice

ANI (Artificial Narrow Intelligence):

• specjalizacja,

• brak transferu wiedzy,

• brak autonomicznego rozumowania,

• wysoka skuteczność w wąskich zadaniach.

AGI (Artificial General Intelligence):

• uniwersalność,

• adaptacja do nowych problemów,

• rozumienie kontekstu,

• uczenie się bez nadzoru,

• samodzielne planowanie.

To nie jest różnica skali.
To różnica jakościowa.

Dlaczego AGI jeszcze nie istnieje

Istnieje kilka fundamentalnych barier.

Brak teorii inteligencji

Nie wiemy dokładnie:

• czym jest inteligencja,

• jak powstaje świadomość,

• jak działa ludzki umysł na poziomie systemowym.

Bez tej wiedzy AGI pozostaje celem, a nie inżynieryjnym projektem.

Ograniczenia obecnych modeli

Dzisiejsze modele:

• są zależne od danych,

• nie rozumieją świata fizycznego,

• nie posiadają intencji ani celów,

• nie uczą się w sposób ciągły i autonomiczny.

Skalowanie modeli nie rozwiązuje tych problemów – tylko je maskuje.

Koszt obliczeniowy i energetyczny

AGI wymagałaby:

• ogromnej mocy obliczeniowej,

• efektywnego uczenia,

• architektur inspirowanych nie tylko sieciami neuronowymi.

Dzisiejsze systemy są zbyt energochłonne i zbyt kruche.

AGI a bezpieczeństwo

AGI to nie tylko problem technologiczny, ale systemowy i cywilizacyjny.

Potencjalne ryzyka:

• nieprzewidywalność zachowań,

• błędna optymalizacja celów,

• trudność kontroli,

• koncentracja władzy technologicznej.

Dlatego AGI jest przedmiotem:

• debat etycznych,

• badań nad alignmentem,

• regulacji i międzynarodowych rozmów.

AGI w narracji medialnej vs rzeczywistość

W mediach AGI często:

• mylona jest z chatbotami,

• przedstawiana jako „świadoma AI”,

• używana jako chwyt marketingowy.

W rzeczywistości:

• AGI to wciąż projekt badawczy,

• nie istnieje żaden potwierdzony system AGI,

• większość „przełomów” to zaawansowana ANI.

Techoteka oddziela fakty technologiczne od narracji marketingowej.

Czy AGI powstanie?

Nie wiadomo:

• kiedy,

• czy w obecnej formie technologii,

• czy w ogóle.

Możliwe scenariusze:

• stopniowe zbliżanie się do AGI,

• powstanie hybrydowych systemów,

• odkrycie zupełnie nowego paradygmatu.

Jedno jest pewne: AGI nie pojawi się nagle i nie „obudzi się” z dnia na dzień.

Podsumowanie Techoteki na temat AGI

AGI to idea inteligencji ogólnej, a nie obecna technologia.
To punkt odniesienia dla badań nad AI, a nie realny produkt.

Dzisiejsza AI:

• jest potężna,

• zmienia świat,

• ale pozostaje narzędziem.

AGI – jeśli kiedykolwiek powstanie – będzie:

• zupełnie nową klasą systemów,

• wymagającą nowych zasad,

• redefiniującą relację człowiek–technologia.

Na dziś jednak:

Nie żyjemy w erze AGI. Żyjemy w erze bardzo zaawansowanej, ale wciąż wąskiej AI.

FAQ – AGI (Artificial General Intelligence)