Skraćenica AGI (Artificial general intelligence) posljednjih godina prati gotovo svaku ozbiljniju raspravu o budućnosti vještačke inteligencije. Ipak, iza nje ne stoji jedna mašina koja čeka da bude uključena, niti postoji opšteprihvaćena crta poslije koje bi svi stručnjaci rekli: od danas imamo AGI.

Šta se podrazumijeva pod AGI-jem

AGI dolazi od engleskog artificial general intelligence, odnosno opšta vještačka inteligencija. Najjednostavnije rečeno, to bi bio sistem koji ne zna samo dobro jednu vrstu posla, nego se može snaći u velikom broju novih intelektualnih zadataka: učiti iz objašnjenja, povezivati znanja, planirati rad, prepoznati kada mu nedostaje podatak i prilagoditi se novim okolnostima.

To je bitna razlika u odnosu na današnje AI alate. Oni mogu napisati program, prevesti tekst, analizirati sliku ili pomoći pri sastavljanju izvještaja, ali kvalitet njihovog rada mnogo zavisi od zadatka, podataka koje dobiju, alata kojima raspolažu i ljudske provjere. Sistem može ostaviti odličan utisak u razgovoru, a zatim pogriješiti na jednostavnom koraku, pogrešno protumačiti uputstvo ili uvjerljivo iznijeti netačnu tvrdnju.

AGI ne bi nužno značio svjesnu mašinu, osjećanja ili humanoidnog robota. Riječ je prije svega o širini i pouzdanosti sposobnosti. OpenAI, na primjer, AGI opisuje kao visoko autonomne sisteme koji nadmašuju ljude u većini ekonomski vrijednih poslova, dok istraživači iz Google DeepMinda naglašavaju da se napredak mora posmatrati kroz tri odvojena pitanja: koliko dobro sistem radi, u koliko različitih oblasti radi i koliko samostalno može djelovati.

Zašto je teško proglasiti da je AGI stigao

Ljudska sposobnost snalaženja nije jedan test. Čovjek može naučiti pravila novog posla, prenijeti iskustvo iz jedne situacije u drugu, sarađivati s drugima, mijenjati plan kada se okolnosti promijene i relativno brzo uočiti očiglednu grešku. Nijedan pojedinačni rezultat iz matematike, programiranja ili kviza znanja ne mjeri sve to zajedno.

Najnapredniji modeli danas već dostižu ili premašuju ljudske referentne rezultate na više standardnih testova, uključujući neka zahtjevna pitanja iz nauke, multimodalnog zaključivanja i takmičarske matematike. Međutim, Stanfordov AI Index upozorava da su sposobnosti neravnomjerne: vrhunski modeli mogu ostvariti izuzetne rezultate na veoma teškom matematičkom takmičenju, a istovremeno nepouzdano očitavati analogni sat.

Sličnu sliku daju testovi koji provjeravaju snalaženje u potpuno novim problemima. Na ARC-AGI-2 zadacima, napravljenim tako da budu rješivi ljudima uz malo pokušaja, AI sistemi su tokom 2025. znatno zaostajali. Rezultati su se potom brzo popravljali, ali su noviji, interaktivni testovi ponovo pokazali koliko je teško prenijeti znanje u nepoznato okruženje, pratiti posljedice vlastitih poteza i dugoročno održati dobar plan.

Koliko smo daleko

Najtačniji odgovor je: ne znamo, jer ne postoji ni jedinstvena definicija cilja ni mjera koja bi pokazala preostalu „udaljenost“. Napredak je stvaran i brz, naročito u radu s tekstom, kodom, slikama i digitalnim alatima. Istraživanja o AI agentima pokazuju da se produžava trajanje pojedinih softverskih i istraživačkih zadataka koje modeli mogu završiti bez pomoći, ali to ne znači da se svakom zadatku kraćem od tog vremena može bezbjedno prepustiti rad.

Pouzdanost je vjerovatno važnija od spektakularnih demonstracija. Za pomoć pri nacrtu teksta ili pronalaženju greške povremeni promašaj može biti prihvatljiv. Za samostalno vođenje složenog projekta, upravljanje novcem, infrastrukturom ili naučnim istraživanjem nije dovoljno uspjeti jednom od dva puta: potreban je stabilan rad, provjera vlastitih zaključaka i razumijevanje granica zadatka.

Procjene stručnjaka zato se veoma razlikuju. Velika anketa među autorima radova iz oblasti AI, objavljena 2023, kao srednju procjenu za sistem koji bi sve ljudske poslove obavljao bolje i jeftinije navela je 2047. godinu. To nije prognoza za AGI kao gotovu činjenicu, nego zbir nesigurnih mišljenja o strožem cilju od mnogih uobičajenih definicija AGI-ja; razvoj nakon ankete bio je brz, a pojedinačni odgovori ispitanika rasprostirali su se kroz mnogo decenija.

Šta je realnije očekivati prije „velikog trenutka“

Vjerovatnije je da neće postojati jedno jutro kada će se svijet složiti da je AGI rođen. AI će prije toga postajati korisniji u nizu djelatnosti: kao pomoćnik programeru, prevodiocu, istraživaču, projektantu ili službeniku. Neki sistemi bi mogli dostići veoma visok nivo u ograničenim poslovima, dok bi i dalje tražili čovjeka za postavljanje ciljeva, provjeru rezultata i odgovornost za odluke.

Zato današnji napredak ne treba ni potcijeniti ni zamijeniti za konačni dokaz opšte inteligencije. Današnji modeli pokazuju da se granica mogućeg brzo pomjera, ali još ne pokazuju jednako čvrsto snalaženje u širokom, nepredvidivom svijetu kakvo ljudi svakodnevno koriste bez posebne obuke za svaki novi problem.

Pratite nas na našoj Facebook i Instagram stranici, Twitter nalogu i uključite se u našu Viber zajednicu.