Šef DeepMinda vjeruje da će AGI biti stvarnost za desetak godina

Prema izvršnom direktoru Google DeepMinda Demisu Hassabisu, umjetna inteligencija koja može parirati ljudima u bilo kojem zadatku još je uvijek udaljena, ali samo je pitanje vremena kada će postati stvarnost.

Hassabis smatra da će se umjetna opća inteligencija (AGI), koja je pametna ili pametnija od ljudi, početi pojavljivati u sljedećih pet do deset godina.

"Još uvijek postoji mnogo stvari koje današnji sustavu ne mogu učiniti. Međutim, mislim da će se u sljedećih pet do deset godina mnoge od tih sposobnosti početi pojavljivati i počet ćemo se kretati prema onome što nazivamo umjetnom općom inteligencijom," rekao je Hassabis.

Definirao je AGI kao sustav koji je sposoban pokazati sve složene sposobnosti koje ljudi mogu.

"Još nismo sasvim tamo. Ovi sustavi su vrlo impresivni u određenim stvarima. Ali postoje i druge stvari koje još ne mogu učiniti, i još uvijek imamo dosta istraživačkog posla pred sobom."

Njegova prognoza pomiče vremensku liniju za postizanje AGI-ja nešto dalje u odnosu na ono što su njegovi industrijski kolege skicirali. Dario Amodei, izvršni direktor AI startup-a Anthropic, smatra da će se pojaviti u roku od tri godine, glavni direktor proizvoda Ciscoa Jeetu Patel pak misli da postoji šansa već ove godine. Izvršni direktor Tesle Elon Musk predvidio je da će AGI vjerojatno biti dostupan iduće godine, dok je izvršni direktor OpenAI-ja Sam Altman rekao da bi se takav sustav mogao razviti u razumno bliskoj budućnosti.

Hassabis kaže da je glavni izazov s postizanjem umjetne opće inteligencije dovesti današnje AI sustave do točke razumijevanja konteksta iz stvarnog svijeta. Iako je bilo moguće razviti sustave koji mogu razbiti probleme i autonomno dovršiti zadatke u području igara - kao što je složena strateška društvena igra Go - uvođenje takve tehnologije u stvarni svijet pokazalo se težim.

"Pitanje je koliko brzo možemo generalizirati ideje planiranja i agentske vrste ponašanja, planiranja i zaključivanja, a zatim to generalizirati na rad u stvarnom svijetu, povrh stvari poput modela svijeta - modela koji su sposobni razumjeti svijet oko nas", naglašava Hassabis pa dodaje:

"Mislim da smo postigli dobar napredak s modelima svijeta u posljednjih nekoliko godina. Dakle, sada je pitanje koji je najbolji način da se to kombinira s ovim algoritmima planiranja."