ზოგადი ხელოვნური ინტელექტი (AGI) გვიახლოვდება: ხედვა გარდაუვალ მომავალზე
ზოგადი ხელოვნური ინტელექტი, ანუ (Artificial General Intelligence), არის AI-ის ჰიპოთეტური ფორმა, რომელიც თეორიულად შეძლებს ინტელექტუალური ამოცანების უმეტესობაში ადამიანის კოგნიტურ დონეს მიაღწიოს ან მას აღემატება. AGI-ის შექმნა განიხილება კაცობრიობის ისტორიაში გარდამტეხ მომენტად, რომელსაც შეუძლია რადიკალურად შეცვალოს სამეცნიერო აღმოჩენის, ეკონომიკური წარმოებისა და ცოდნის შექმნის პროცესები. ბოლო წლებში, დიდი ენობრივი მოდელების (LLMs) სწრაფი ევოლუციის ფონზე, AGI-ის მიღწევის ვადები მკვეთრად შემცირდა, რასაც ტექნოლოგიური სამყაროს წამყვანი ფიგურები ადასტურებენ.
ლიდერების ფილოსოფია, ვადები და სტრატეგიული განსხვავებები
წამყვანი AI კომპანიების ხელმძღვანელები უკვე ღიად საუბრობენ იმაზე, რომ AGI უახლოეს მომავალში რეალობად იქცევა, თუმცა განსხვავებული მოტივაციით, უსაფრთხოების მიდგომებით და ტექნოლოგიური აქცენტებით.
დემის ჰასაბისი (Demis Hassabis) – Google DeepMind-ის CEO. ჰასაბისი, რომლის კომპანიაც ისეთი გარღვევების უკან დგას, როგორიცაა AlphaGo და AlphaFold, AGI-ს განიხილავს, როგორც სამეცნიერო ამაჩქარებელს. DeepMind-ის საბოლოო მიზანი AGI-ის გამოყენებაა გლობალური პრობლემების მოსაგვარებლად, როგორიცაა კლიმატის ცვლილება, რთული დაავადებების მკურნალობა და ენერგეტიკული კრიზისი. ჰასაბისი კონცენტრირებულია მოდელების გაუმჯობესებაზე, რომლებიც არა მხოლოდ წინასწარმეტყველებენ, არამედ აქვთ რთული მსჯელობის, დაგეგმვისა და შემოქმედებითი პრობლემების გადაჭრის უნარი. DeepMind-ის მიდგომა დიდ აქცენტს აკეთებს სამეცნიერო სფეროებში რეალური, ფიზიკური პრობლემების გადაჭრაზე, რაც მას AGI-ისკენ მიმავალ პრაქტიკულ გზად მიაჩნია. ჰასაბისი აღიარებს, რომ წინსვლა გარდაუვალია, მაგრამ მისი პროგნოზები ხშირად უფრო ფრთხილია, ვიდრე მისი კონკურენტების.
სემ ალტმანი (Sam Altman) – OpenAI-ის CEO. ალტმანი AGI-ის ყველაზე ხმამაღალი და ოპტიმისტური ფიგურაა, რომლის კომპანიის ძირითადი მისია AGI-ის შექმნაა. ის პროგნოზირებს, რომ AGI-ის შემუშავება შესაძლებელია რამდენიმე წლის და არა ათწლეულების მანძილზე. ალტმანის სტრატეგია ეყრდნობა ინოვაციურ ალგორითმებსა და მასშტაბურ გამოთვლებს, რაც უზრუნველყოფილია Microsoft-ის გრძელვადიანი და უზარმაზარი ინვესტიციით. ალტმანი ხაზს უსვამს იმას, რომ AGI-ის სარგებელი კოლოსალური იქნება, მაგრამ ამავდროულად აყენებს უსაფრთხოების და AI Alignment-ის საკითხებს, როგორც უმთავრეს პრიორიტეტს. OpenAI-ის ხედვით, AGI-ის კონტროლირებადი დანერგვა კრიტიკულია კაცობრიობის არსებობის ეგზისტენციალური რისკების თავიდან ასაცილებლად.
ილონ მასკი (Elon Musk) – xAI-ის დამფუძნებელი. მასკი, რომელმაც xAI AGI-ის შექმნის მიზნით დააარსა, ცნობილია თავისი ოპტიმისტურად მოკლე ვადების პროგნოზირებით, იგი ზოგჯერ AGI-ის მიღწევას უახლოეს 1-2 წელიწადშიც პროგნოზირებს. მასკის კრიტიკა არსებული კომპანიების მიმართ არის ის, რომ ისინი, მისი აზრით, უსაფრთხოების გადაჭარბებული ზომებით აფერხებენ პროგრესს. xAI-ის მოდელი Grok შექმნილია იმისათვის, რომ იყოს მაქსიმალურად სიმართლის მოყვარული, ერთგვარად მეამბოხე და ჰქონდეს ცენზურისა თუ ფილტრაციის დაბალი დონე. Grok-ის რეალურ დროში X-ის მონაცემებზე წვდომა, მასკის აზრით, არის ნაბიჯი იმ AI-ისკენ, რომელსაც შეუძლია სამყაროს რეალური ბუნების გაგება. მასკი AGI-ს განიხილავს, როგორც კრიტიკულ აუცილებლობას ადამიანური ცივილიზაციის გადარჩენისთვის.
დარიო ამოდეი (Dario Amodei) – Anthropic-ის CEO. დარიო ამოდეი და მისი კომპანია Anthropic, რომელმაც შექმნა Claude, მთლიანად ფოკუსირებულია უსაფრთხოების პრინციპების ინტეგრირებაზე AI-ის განვითარების ყოველ ეტაპზე. ამოდეის აზრით, AGI-ის მოახლოება გარდაუვალია, თუმცა მისი ვადები უფრო კონსერვატულია. Anthropic-ის „კონსტიტუციური AI“ მიდგომა იყენებს ეთიკური წესებისა და ღირებულებების მკაცრ ნაკრებს მოდელის ქცევის სამართავად. ეს უზრუნველყოფს, რომ Claude იყოს უფრო სანდო და ნაკლებად მიდრეკილი მავნე კონტენტის გენერირებისკენ. ამოდეის მთავარი საზრუნავი არის ის, რომ AI-ის ზარალის პოტენციალი ისეთივე დიდია, როგორც მისი სარგებლის პოტენციალი, ამიტომ უსაფრთხოება არ შეიძლება იყოს მეორეხარისხოვანი.
AGI-ის აქტუალურობის ტექნოლოგიური საფუძველი
ექსპერტების ეს საერთო ხედვა განპირობებულია რამდენიმე ტექნოლოგიური გარღვევით, რომლებიც ზრდის LLM-ების კოგნიტურ შესაძლებლობებს:
1. პარალელური აზროვნება და მსჯელობა: მოდელები, როგორიცაა Google-ის Gemini 3 Deep Think, აჩვენებენ პარალელური აზროვნების უნარს. ეს ნიშნავს, რომ AI-ს შეუძლია რთული პრობლემის გადაჭრისას ერთდროულად განიხილოს რამდენიმე შესაძლო გზა, შეაფასოს თითოეული მათგანის ალბათობა და რისკი, და შემდეგ აირჩიოს ყველაზე ლოგიკური მიმართულება. ეს უნარი წარმოადგენს კრიტიკულ ნაბიჯს ადამიანის მსგავსი, მრავალეტაპიანი მსჯელობის სიმულაციისკენ.
2. მულტიმოდალურობის სრულყოფა: თანამედროვე LLM-ებს უკვე შეუძლიათ არა მხოლოდ ტექსტთან, არამედ სურათთან, ვიდეოსთან და აუდიოსთან მუშაობა. ეს უნარი, მოახდინოს სხვადასხვა სენსორული წყაროდან მიღებული ინფორმაციის სინთეზი, არის AGI-ის უმთავრესი მოთხოვნა, რომელიც მას საშუალებას მისცემს, სამყარო უფრო ჰოლისტიკურად აღიქვას.
3. მასშტაბი და ინფრასტრუქტურა: AGI-ის განვითარების გასაღები არის გამოთვლითი ძალის ექსპონენციალური ზრდა. NVIDIA-ს GPU-ების და CUDA-ს ეკოსისტემის მუდმივი გაფართოება, რაც საშუალებას იძლევა, LLM-ები გაიწვრთნას ტრილიონობით პარამეტრზე და მასიურ მონაცემთა ნაკრებებზე, უზრუნველყოფს AI-ის შესაძლებლობების მკვეთრ გაუმჯობესებას.
AGI-ის მოახლოება აღარ არის მხოლოდ ტექნოლოგიური ოცნება, არამედ არის გარდაუვალი რეალობა, რომელიც მოითხოვს არა მხოლოდ ინოვაციებს, არამედ უმკაცრეს ეთიკურ და მარეგულირებელ მომზადებას.