AGI (sztuczna inteligencja ogólna)

Skąd się wzięło

Pojęcie odpowiada staremu rozróżnieniu na „silną” i „słabą” sztuczną inteligencję, ale sam termin wszedł do obiegu naukowego wraz z tomem Bena Goertzela i Cassia Pennachina Artificial General Intelligence, wydanym przez Springera w 2007 roku. Potrzeba nowej nazwy była praktyczna: w latach dziewięćdziesiątych i dwutysięcznych „sztuczna inteligencja” zaczęła w powszechnym użyciu oznaczać systemy wyspecjalizowane - filtr antyspamowy, silnik szachowy, system rekomendacji. Zabrakło słowa na pierwotny cel dziedziny.

W tym samym roku Shane Legg i Marcus Hutter zaproponowali definicję formalną: inteligencja jako zdolność do osiągania celów w szerokim zbiorze środowisk, ważona ich prostotą. Propozycja jest elegancka i ma jedną istotną wadę, którą autorzy sami wskazują - definiowana wielkość nie daje się obliczyć, więc nie jest miarą, którą można cokolwiek zmierzyć.

Co dokładnie obejmuje

Kluczowe słowo to ogólność, nie poziom. System grający w szachy lepiej niż każdy człowiek nie jest AGI; system radzący sobie przeciętnie, ale z dowolnym zadaniem poznawczym - byłby.

Zestaw wymagań powtarzający się w większości ujęć:

1. Przenoszenie umiejętności. Nauczyć się czegoś w jednej dziedzinie i wykorzystać to w innej, bez przebudowy przez człowieka.
2. Radzenie sobie z nowością. Działanie w sytuacjach, których nie było w danych treningowych.
3. Uczenie się w trakcie działania, a nie wyłącznie w fazie treningu.
4. Autonomiczne stawianie celów pośrednich przy zadaniu określonym ogólnie.

Sporna jest natomiast rola ucieleśnienia (czy AGI musi działać w świecie fizycznym), świadomości (czy musi cokolwiek przeżywać - większość badaczy uważa, że nie, bo to pytanie o inną własność) oraz sposobu budowy (czy liczy się wyłącznie zachowanie, czy też mechanizm).

Spory

Brak definicji jest problemem praktycznym, nie akademickim. Skoro nie ma uzgodnionego kryterium, to zdanie „AGI powstanie w roku X” nie ma wartości sprawdzalnej - nie da się wskazać obserwacji, która by je obaliła. Zespół z Google DeepMind zaproponował w 2023 roku wyjście w postaci skali poziomów zamiast progu zero-jedynkowego, z osobnymi osiami dla zdolności i autonomii. Skala porządkuje dyskusję, ale nie jest standardem: powstała w firmie, która takie systemy buduje, i sama nie rozstrzyga, gdzie leży granica.

Czy duże modele językowe są drogą do AGI. Jedni wskazują, że rosnąca ogólność modeli wynika po prostu ze skali i że nic nowego nie jest potrzebne. Drudzy - że modele uczone przewidywania tekstu opanowują jego statystykę, a nie stojące za nim rozumienie, i że widoczna ogólność bierze się z obszerności danych, nie ze zdolności do przenoszenia. Sporu nie da się dziś rozstrzygnąć, bo obie strony patrzą na te same wyniki i czytają je inaczej.

Testy się zużywają. Kolejne progi - Turinga, egzaminy zawodowe, benchmarki rozumowania - bywają przekraczane bez wrażenia, że powstało cokolwiek ogólnego. To powtarzalny wzorzec w tej dziedzinie: test, dopóki nie jest zdany, wygląda na miarę inteligencji; po zdaniu okazuje się miarą umiejętności zdawania testu.

Prognozy. Krążące daty pochodzą z ankiet wśród badaczy i deklaracji firm. Ankiety mają szeroki rozrzut i przesuwają się w czasie, a deklaracje firm nie są prognozami neutralnymi, bo ich autorzy zbierają na ten cel kapitał. Portal podaje takie liczby wyłącznie z nazwiskiem, datą i podstawą - nigdy jako fakt o przyszłości.

Stan na dziś

Stan na sierpień 2026: żaden istniejący system nie jest powszechnie uznawany za AGI i nie ma testu, którego zdanie zamknęłoby dyskusję. Sytuacja jest przy tym nietypowa: modele ogólnego przeznaczenia radzą sobie z zadaniami, których dziesięć lat temu nikt nie umiał postawić maszynie, a jednocześnie zawodzą w sposób, który u człowieka nie miałby sensu - co samo w sobie jest argumentem, że mierzymy nie to, co chcemy zmierzyć.

Przy czytaniu doniesień: sprawdź, czy „AGI” znaczy w danym tekście system dorównujący człowiekowi we wszystkim, system lepszy od większości ludzi w większości zadań, czy po prostu kolejny model. To trzy różne twierdzenia, regularnie mylone.