Nvidia «достигла AGI», но никто не знает, что это значит

В среду на отчётной конференции Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что компания «достигла AGI» — искусственного общего интеллекта, одной из главных целей индустрии ИИ. Почти сразу он добавил, что сама эта веха уже «бессмысленна».

И он прав: никто толком не знает, что именно считать AGI и как определить момент его достижения. Хуанг пояснил, что для многих задач Nvidia уже могла бы назвать свои системы AGI, но важнее другое: ИИ должен выполнять полезную работу, приносить прибыль и становиться эффективнее с ростом вычислительных мощностей. Следующий этап, по его словам, — автономные агенты, которые учатся новым навыкам и улучшают себя.

В марте Хуанг уже говорил, что AGI достигнут. Однако в подкасте Лекса Фридмана уточнил: вероятность того, что 100 тысяч ИИ-агентов смогут создать компанию уровня Nvidia, равна нулю. То есть даже он не предлагает чёткого критерия.

OpenAI определяет AGI как высокоавтономную систему, превосходящую людей в большинстве экономически ценных видов работы. Но Сэм Альтман признаёт, что это не слишком полезный и измеримый термин. Более того, в соглашениях с Microsoft AGI, по сообщениям, связан со способностью приносить не менее 100 миллиардов долларов прибыли. OpenAI считает, что уже прошла около 80% пути, а Альтман обещает нечто, что назовёт AGI, уже к концу года.

Другие компании тоже используют собственные ярлыки: Microsoft говорит о «гуманистическом суперинтеллекте», Amazon — о «полезном общем интеллекте». Суть, впрочем, одна: создать ИИ, сопоставимый с человеком или превосходящий его в самых разных областях — хотя и само понятие интеллекта до сих пор не имеет общего определения.

Пока AGI остаётся размытым словом, это скорее удобный маркетинговый инструмент, чем реальная финишная черта. Но разговоры о нём точно не закончатся — возможно, пока однажды сам AGI не объяснит, что это такое.

Источник: The Verge

AI News

Статьи и новости о нейросетях и искусственном интеллекте, просто и понятно о сложных технологиях. Освещает современные тенденции, объясняет, как работают ИИ-системы, и показывает, каким образом нейросети меняют различные сферы жизни. Регулярно собирает подборки и топы полезных нейросетей, тщательно отбирая актуальные инструменты и сервисы, которые могут существенно упростить рабочие и повседневные задачи. В своих подборках делится описаниями возможностей каждой нейросети, а также рекомендациями по их применению, чтобы помочь читателям быстро разобраться в новых технологиях и использовать их с максимальной пользой.

Социальные сети автора: