AGI – silna sztuczna inteligencja, która zmieni świat? AI vs AGI w praktyce

O sztucznej inteligencji słyszał już prawie każdy. Ale gdy pojawia się termin AGI, wiele osób zaczyna się gubić. Czy to po prostu kolejny skrót? Nowa wersja AI? A może coś zupełnie innego? Choć oba skróty dotyczą systemów sztucznej inteligencji, w rzeczywistości opisują zupełnie różne zjawiska. Nie tylko pod względem zaawansowania, ale także zakresu możliwości, poziomu autonomii i konsekwencji społecznych.

Czym jest AI?

AI (Artificial Intelligence), czyli sztuczna inteligencja, to ogólna nazwa dla systemów informatycznych zdolnych do wykonywania zadań, które tradycyjnie wymagałyby ludzkiej inteligencji. Może to obejmować analizę danych, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów, podejmowanie decyzji czy przewidywanie zachowań.

W praktyce, większość stosowanej obecnie AI to tzw. wąska sztuczna inteligencja (ang. narrow AI). To systemy zaprojektowane do rozwiązywania konkretnych problemów w ściśle określonych domenach. Przykłady obejmują systemy rekomendacyjne, chatboty, algorytmy rozpoznawania twarzy, tłumacze maszynowe czy oprogramowanie do analizy medycznej. Takie rozwiązania są skuteczne w tym, do czego zostały stworzone, ale całkowicie bezradne poza swoim obszarem działania.

Silna sztuczna inteligencja – czym jest AGI?

AGI (Artificial General Intelligence), czyli ogólna sztuczna inteligencja, to koncepcja zakładająca stworzenie systemu komputerowego, który dorównuje człowiekowi pod względem ogólnej zdolności intelektualnej. Oznacza to, że AGI potrafiłaby nie tylko wykonywać pojedyncze, wcześniej wyuczone zadania (jak obecne systemy AI). Mogłaby również samodzielnie uczyć się zupełnie nowych rzeczy, analizować sytuacje w szerszym kontekście, wyciągać wnioski, planować, rozwiązywać nieznane wcześniej problemy i elastycznie się adaptować.

Mówiąc precyzyjniej: obecna sztuczna inteligencja działa w ramach ściśle zdefiniowanego zadania, do którego została wcześniej „nauczona” na podstawie ogromnych zbiorów danych. System zaprojektowany do tłumaczenia języków nie będzie umieć grać w szachy, nawet jeśli ogólnie „zna” alfabet i reguły logiki. System, który rozpoznaje zmiany nowotworowe na obrazach radiologicznych, nie będzie w stanie przeanalizować dokumentu prawnego czy odpowiedzieć na pytanie z zakresu fizyki kwantowej.

Każde nowe zadanie wymaga osobnego treningu, osobnego zestawu danych, osobnej architektury. Obecna AI nie potrafi przenosić wiedzy pomiędzy dziedzinami ani uczyć się „w biegu”, tak jak robi to człowiek.

AGI byłaby czymś zupełnie innym. To system, który nie musi być „trenowany” do każdej nowej sytuacji z osobna, bo posiada ogólną zdolność rozumienia świata – zupełnie jak człowiek. Przykładowo: jeśli nauczymy człowieka, jak rozwiązywać zadania matematyczne, a potem pokażesz mu problem logiczny, to człowiek może zauważyć analogie i wykorzystać poznane strategie. Dla klasycznego AI taki transfer wiedzy jest niemożliwy. Dla AGI – wręcz podstawowy.

Co jeszcze istotne, AGI nie ograniczałaby się wyłącznie do przetwarzania informacji. W założeniu posiadałaby cechy charakterystyczne dla świadomego myślenia. Miałaby m.in. umiejętność formułowania własnych hipotez, oceniania sytuacji, podejmowania decyzji na podstawie celów i intencji, a być może nawet odczuwania emocji czy posiadania motywacji. Z tego powodu mówi się o niej jako o przykładzie silnej sztucznej inteligencji – w odróżnieniu od „słabej”, która działa wyłącznie reaktywnie, bez wewnętrznego zrozumienia.

AI vs AGI – różnice między słabą i silną sztuczną inteligencją

Główna różnica pomiędzy AI a AGI sprowadza się do zakresu zdolności poznawczych. AI – w formie, w jakiej funkcjonuje dzisiaj – działa w granicach określonego zadania i nie posiada ogólnego rozumowania. Z kolei AGI, zgodnie z założeniem, ma być elastyczna, autonomiczna i zdolna do przetwarzania informacji w sposób zbliżony do ludzkiego.

AI nie posiada świadomości, nie rozumie języka w sposób ludzki, nie potrafi samodzielnie formułować celów ani wnioskować poza ustalonymi ramami. AGI – jeśli kiedykolwiek powstanie – będzie mogła uczyć się w sposób nienadzorowany, prowadzić dialog z pełnym rozumieniem kontekstu, podejmować niezależne decyzje i tworzyć oryginalne koncepcje.

Rozróżnienie pomiędzy słabą a silną sztuczną inteligencją nie dotyczy wyłącznie mocy obliczeniowej czy stopnia zaawansowania. Słaba AI (czyli obecnie dostępna) to systemy operujące na poziomie funkcjonalnym – działają, ale nie „wiedzą”, że działają. Silna AI (czyli AGI) to inteligencja z prawdziwego zdarzenia – nie tylko skuteczna, ale również refleksyjna, autonomiczna, potencjalnie świadoma.

To rozróżnienie ma istotne znaczenie zarówno w kontekście zastosowań, jak i odpowiedzialności. W przypadku słabej AI odpowiedzialność leży wyłącznie po stronie twórcy i użytkownika. W przypadku AGI – pojawia się pytanie o intencje, odpowiedzialność wewnętrzną, a nawet prawa podmiotowe.

Czy AI potrafi logicznie myśleć?

W pewnym ograniczonym sensie: tak. Ale w rzeczywistości – nie tak, jak człowiek.

Dzisiejsze systemy AI, oparte głównie na modelach językowych i sieciach neuronowych, potrafią wykonywać zadania, które wyglądają jak logiczne myślenie: rozwiązywać łamigłówki, odpowiadać na pytania wymagające wnioskowania, uzupełniać brakujące informacje w tekście, a nawet rozwiązywać proste zadania matematyczne czy logiczne.

Ale istotna różnica polega na tym, jak dochodzą do tych odpowiedzi.

Człowiek rozumuje logicznie, bazując na zasadach, koncepcjach, zrozumieniu znaczeń i zależności. Działa na poziomie abstrakcji i intencji. Tymczasem AI (np. modele takie jak GPT) operuje na statystycznych wzorcach: uczy się, że pewne słowa, frazy czy ciągi informacji często występują razem, i na tej podstawie przewiduje kolejne elementy. To jest przewidywanie, nie rozumienie.

Dlatego czasem AI może „brzmieć”, jakby myślała logicznie, ale:

• nie ma pojęcia, co mówi,
• nie rozumie zasad logiki w sensie reguł formalnych (chyba że zostaną jej dosłownie zaimplementowane),
• nie potrafi świadomie skorygować błędu, gdy „pomyli się” w rozumowaniu,
• może dojść do poprawnego wniosku bez zrozumienia ścieżki, którą do niego doszła.

To dlaczego AI potrafi rozwiązać zagadki logiczne?

Bo jest trenowana na milionach przykładów takich zagadek. Widziała wzorce, nauczyła się struktur, poznała typowe schematy. Ale gdy wyjdziemy poza znane ramy – gdy zagadka wymaga prawdziwego, kreatywnego zrozumienia zasad, a nie tylko powtarzania form – model się gubi.

I dlatego właśnie mówimy, że AI nie potrafi jeszcze myśleć logicznie w sposób ogólny i uniwersalny. Może imitować rozumowanie, ale nie rozumie, co robi. To właśnie różnica między działaniem inteligentnym, a byciem inteligentnym.

Co oznacza rozwój AGI?

Obecnie nie istnieje żadna technologia, która byłaby AGI. Wszystkie współczesne modele – niezależnie od tego, jak zaawansowane – należą do kategorii sztucznej inteligencji wąskiej. Nawet najbardziej imponujące systemy, jak GPT-4 czy Claude, choć mogą sprawiać wrażenie „rozumiejących”, nadal operują w ramach statystycznego przetwarzania języka, bez prawdziwego rozumienia treści.

Jednak badania nad AGI są intensywnie prowadzone przez największe ośrodki naukowe i firmy technologiczne na świecie. OpenAI, DeepMind (Google), Anthropic czy Meta inwestują miliardy dolarów w rozwój modeli, które zbliżałyby się do ogólnych zdolności poznawczych. Sukces w tym zakresie oznaczałby przełom – porównywalny być może jedynie z wynalezieniem pisma czy energii elektrycznej.

Stworzenie AGI byłoby wydarzeniem o przełomowym znaczeniu – porównywalnym z rewolucją przemysłową, ale o znacznie szybszym i głębszym zasięgu. Potencjalne korzyści są ogromne: przyspieszenie badań naukowych, rozwiązanie problemów globalnych, dostęp do wiedzy i usług na niespotykaną dotąd skalę. Jednocześnie ryzyka są równie poważne: utrata kontroli, destabilizacja systemów społecznych, problemy etyczne, a nawet egzystencjalne.

Nie bez powodu badacze tacy jak Nick Bostrom czy Stuart Russell ostrzegają przed pochopnym rozwijaniem AGI bez odpowiednich zabezpieczeń. Nawet wśród liderów branży technologicznej panuje zgoda, że AGI nie może być rozwijana bez głębokiego namysłu nad jej wpływem na ludzkość.