Miért nem egyértelmű az út az általános mesterséges intelligenciához?

Az általános mesterséges intelligencia (AGI) elérése évtizedek óta az emberi technológiai fejlődés egyik legambiciózusabb célja. Azonban a vezető iparági szakértők – köztük a Microsoft AI-vezérigazgatója, Mustafa Suleyman, és az OpenAI vezére, Sam Altman – között sincs teljes egyetértés abban, hogy mikor és hogyan érhetjük el ezt a mérföldkövet. A nézeteltérések nemcsak a technológiai útvonalakat, hanem az AGI jelentőségét is érintik.

A jelenlegi hardverek és az időzítés kérdése

Sam Altman szerint az AGI akár már a mai hardvereken is megvalósítható lehet, míg Mustafa Suleyman ezzel szkeptikus. Egy nemrégiben adott interjúban Suleyman azt mondta, hogy az AGI valószínűleg csak 5-10 év múlva válhat valóra, és ehhez a jelenlegi számítási infrastruktúra több generációnyi fejlődése szükséges.

„Nem hiszem, hogy ez [Nvidia] GB200-asokkal megoldható” – „A következő öt generáció technológiai előrelépése szükséges lehet, ami akár 10 évig is eltarthat.”

Suleyman szerint a bizonytalanság hatalmas, ezért óvatosságot javasol a túlzottan optimista kijelentésekkel kapcsolatban.

Mi az AGI, és mitől különbözik a szingularitástól?

A két vezető között nemcsak az időzítésben, hanem az AGI definíciójában is különbség van. Suleyman az AGI-t úgy határozza meg, mint egy általános célú tanulási rendszert, amely képes emberi szinten teljesíteni különböző tudást igénylő munkákban. Azonban hangsúlyozza, hogy ez nem egyenlő a szingularitással – azzal az önfejlesztő, exponenciálisan gyorsuló intelligenciával, amely túlszárnyalja az emberi képességeket.

„Számomra az AGI egy olyan rendszer, amely képes jól teljesíteni emberi szintű képzési környezetekben. Ez nem vezet feltétlenül szingularitáshoz”

Ez az eltérő nézőpont arra is rávilágít, hogy míg Altman szerint az AGI hamarabb érkezhet, mint sokan gondolják, Suleyman inkább a technológia hasznos és felelős felhasználására helyezi a hangsúlyt.

Az AGI és a mindennapi élet

Altman úgy véli, hogy az AGI „kevésbé lesz fontos”, mint ahogyan azt sokan gondolják. Véleménye szerint a mesterséges intelligencia rendszerek fejlődése fokozatosan fogja átalakítani a világot, nem pedig egy drámai fordulópontként. Suleyman ezzel szemben úgy látja, hogy a legnagyobb kihívás nem az AGI létrehozása, hanem annak biztosítása, hogy a technológia valóban az embereket szolgálja.

„Az én motivációm az, hogy olyan AI-rendszereket építsünk, amelyek hasznosak és felelősek az emberek számára, nem pedig egy elméleti szuperintelligenciát keressünk”

Feszültség a Microsoft és az OpenAI között

A két vállalat közötti együttműködés új szintre emelte az AI-fejlesztést, azonban Suleyman is elismerte, hogy a partnerségek természetüknél fogva feszült helyzeteket eredményezhetnek.

„Minden partnerségben van feszültség. Ez egészséges és természetes” – nyilatkozta. Ugyanakkor hozzátette, hogy a Microsoft és az OpenAI közötti kapcsolat idővel fejlődhet, alkalmazkodva a technológiai és piaci igényekhez.

Merre Tovább?

Az AGI fejlődése kétségtelenül az emberiség egyik legizgalmasabb technológiai kihívása. A kérdés azonban nemcsak az, hogy elérhetjük-e, hanem az is, hogy milyen formában és célból tesszük ezt. Az olyan vezetők, mint Suleyman és Altman, eltérő perspektívái nem gyengítik, hanem gazdagítják a párbeszédet, amely segít a felelős és hasznos mesterséges intelligencia kialakításában. Az AGI nem csupán a technológiáról szól – hanem arról is, hogy hogyan használjuk azt a jövőnk érdekében.

Osszd meg ezt a cikket
Elérhető a Fedora 42 béta
A Fedora 42 béta verzió már elérhető és tesztelhető, míg a stabil kiadást április 15-re tervezik . Az új verzió számos jelentős fejlesztést tartalmaz, amelyek célja a felhasználói élmény javítása, a telepítési folyamat egyszerűsítése, valamint a modern asztali környezetek és technikai megoldások integrálása.
Videójátékok a mesterséges intelligencia tesztelésben
A videójátékok már évtizedek óta szolgálnak olyan laboratóriumként, ahol különböző AI-algoritmusok képességeit tesztelik. A játékok – legyen szó klasszikus platformjátékokról vagy összetettebb stratégiai környezetekről – lehetőséget nyújtanak arra, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek megtanulják a cselekvést, alkalmazkodjanak a változó környezethez, és optimalizálják döntéseiket a jutalmak elérése érdekében.
20 milliárd dollár tőkebevonásra készül a Safe Superintelligence
A Safe Superitelligence nevű startupot Ilya Sutskever, az OpenAI egyik alapítója és korábbi vezető tudósa, Daniel Levy az OpenAI egyik exkutatója és Daniel Gross, az Apple korábbi mesterséges intelligencia projektjeinek vezetője.
Deep Research új funkció a ChatGPT-ben
Az OpenAI nemrégiben bemutatta a Deep Research nevű fizetős eszközt, amely egy az internetes kutatást segítő funkció. A mesterséges intelligencia alapú rendszer képes több tucat vagy akár száz weboldal információit feldolgozni, majd ezeket strukturált, hivatkozásokkal ellátott jelentések formájában összegzi. Az eszköz a Google nemrégiben kiadott hasonló megoldásával (Google Deep Research) versenyez, és a kutatási folyamat jelentős gyorsítását ígéri.