Google DeepMind описала четыре пути от AGI к искусственному суперинтеллекту

Google DeepMind опубликовала исследовательский отчёт «From AGI to ASI» о том, как может развиваться ИИ после достижения AGI — искусственного общего интеллекта человеческого уровня. Авторы рассматривают ASI как систему, превосходящую крупные коллективы экспертов, и выделяют четыре возможных маршрута такого перехода.

Google DeepMind опубликовала исследовательский отчёт «From AGI to ASI», посвящённый развитию искусственного интеллекта после достижения AGI — artificial general intelligence, искусственного общего интеллекта человеческого уровня. ASI — artificial general superintelligence, искусственный суперинтеллект — в работе описывается не как модель, которая просто сильнее отдельного человека, а как система, превосходящая крупные коллективы экспертов в большинстве областей человеческой деятельности.

Авторы выделяют четыре потенциальных технологических пути: дальнейшее масштабирование вычислений, моделей и данных; смену архитектурных и алгоритмических парадигм; рекурсивное улучшение ИИ-систем; а также появление суперинтеллекта как свойства больших мультиагентных коллективов. Эти направления не рассматриваются как взаимоисключающие: прогресс может идти по нескольким из них одновременно.

Теоретическая рамка отчёта опирается на подход универсального ИИ и шкалу Легга — Хаттера, где интеллект связывается со способностью агента эффективно действовать в широком классе вычислимых сред. При этом Google DeepMind не объявляет о создании AGI или ASI и не даёт жёсткого прогноза сроков: публикация формулирует исследовательскую повестку и список неопределённостей, которые могут ускорить или, наоборот, ограничить движение от AGI к более сильным системам.