Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!
Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly
Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших компаній
Дискусія щодо появи AGI
Штучний загальний інтелект (AGI)—концепція штучного інтелекту, що відповідає або перевищує людські когнітивні здібності—стає предметом зростаючої дискусії. Деякі експерти прогнозують його появу протягом десятиліття, інші наполягають, що ця мета залишається далекою.
Деміс Хассабіс, генеральний директор Google DeepMind, вважає, що AGI може з’явитися за п’ять-десять років. Він стверджує, що хоча сучасні системи штучного інтелекту виконують окремі завдання надзвичайно добре, їм бракує адаптивності людського розуму. Його оптимізм стримує реальність, що штучний інтелект має навчитись глибше розуміти світ, перш ніж досягти AGI.
Інші голоси в галузі малюють іншу картину. Даріо Амодей з Anthropic пропонує, що штучний інтелект, здатний перевершити людину майже у всіх завданнях, може з’явитися вже за два-три роки. Тим часом, Джіту Патель з Cisco стверджує, що світ може стати свідком розвитку AGI у 2025 році, а штучний суперінтелект з’явиться незабаром після цього. Навіть Ілон Маск з Tesla та Сем Альтман з OpenAI прогнозують появу AGI у найближчі кілька років.
Але не всі погоджуються з цими прогнозами.
Скептицизм та альтернативні пріоритети штучного інтелекту
Венчурні капіталісти та керівники стартапів застерігають від зациклення на AGI. Джеймс Ньюелл з Voyager Capital ставить під сумнів можливість появи AGI за 18 місяців, наголошуючи, що багато експертів залишаються не переконаними у найсміливіших прогнозах. Тім Портер з Madrona підтримує цей скептицизм, вважаючи, що дискусія про AGI не є найпродуктивнішою для інновацій у сфері штучного інтелекту.
Замість цього ці інвестори стверджують, що справжній потенціал криється у вертикальному штучному інтелекті—застосунках, розроблених для конкретних галузей або бізнес-потреб. AI-рішення для охорони здоров’я, фінтеху та логістики вже змінюють спосіб роботи компаній, надаючи відчутну цінність без невизначеності, пов’язаної з AGI.
Для засновників стартапів пріоритетом має бути практичне застосування штучного інтелекту. Дарін Нахуда, інженер з AI, закликає бізнеси зосередитися на негайних перевагах AI, а не на розробці технологій заради технологій. Він радить керівникам ставити питання, які проблеми вони вирішують за допомогою AI, перш ніж інтегрувати її у свої операції.
Що потрібно для досягнення AGI?
Навіть серед прихильників AGI залишаються виклики. Хассабіс визначає ключову перешкоду: здатність AI узагальнювати стратегії розв’язання проблем поза межами контрольованих середовищ. Хоча AI досягла успіхів у структурованих умовах, таких як настільні ігри, перенесення цих навичок у реальні сценарії є складнішим.
DeepMind працює над AI-агентами, які змагаються та співпрацюють, навчаючись стратегічного мислення у таких іграх, як Starcraft. Однак перехід цих навичок у ширше прийняття рішень залишається викликом. Мультиагентні системи штучного інтелекту—де різні AI-об’єкти спілкуються та співпрацюють—розглядаються як потенційне рішення.
Ще одним фактором є обчислювальна потужність. З розвитком AI зростають і ресурси, необхідні для розробки та підтримки цих систем. Це піднімає питання, чи буде доступний розвиток AGI для широкого кола дослідників або ж він залишиться привілеєм технологічних гігантів із глибокими кишенями.
Бізнес-обґрунтування для практичного AI
Поки дослідження AGI триває, багато компаній зосереджені на інструментах AI, що підвищують ефективність. Бізнеси використовують рішення на базі AI для автоматизації процесів, аналізу даних та покращення взаємодії з клієнтами. Наприклад, фінтех-компанії інтегрують AI для виявлення шахрайства, оцінки ризиків та автоматизованої торгівлі, отримуючи миттєві фінансові вигоди.
Інвестори особливо зацікавлені в AI-агентах—програмних сутностях, що виконують завдання самостійно. Ці AI-помічники можуть планувати зустрічі, керувати робочими процесами або оптимізувати ланцюги постачання, приносячи відчутні покращення бізнесу.
Замість того, щоб гнатися за далекою перспективою AGI, стартапи зосереджуються на практичних застосуваннях AI. Основна увага приділяється створенню продуктів, що вирішують існуючі проблеми, а не науковим проривам.
AGI: довгострокова мета чи перебільшена ідея?
Прагнення до AGI безумовно є привабливим, але думки щодо того, чи має вона бути головним напрямком розвитку AI, різняться. Деякі експерти передбачають швидкий прогрес, інші виступають за більш обережний підхід, наголошуючи на застосунках AI, що приносять цінність уже сьогодні.
Дискусія ще далека від завершення. Залишається очевидним, що AI буде продовжувати еволюціонувати—чи то шляхом поступових покращень, чи революційних проривів. Чи з’явиться AGI найближчим часом або залишиться довгостроковою мрією, для більшості бізнесів та інвесторів пріоритетом є використання AI для розв’язання реальних світових проблем.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Гонка до штучного загального інтелекту (AGI): Прогрес, скептицизм і фокус на реальному світі
Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!
Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly
Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших компаній
Дискусія щодо появи AGI
Штучний загальний інтелект (AGI)—концепція штучного інтелекту, що відповідає або перевищує людські когнітивні здібності—стає предметом зростаючої дискусії. Деякі експерти прогнозують його появу протягом десятиліття, інші наполягають, що ця мета залишається далекою.
Деміс Хассабіс, генеральний директор Google DeepMind, вважає, що AGI може з’явитися за п’ять-десять років. Він стверджує, що хоча сучасні системи штучного інтелекту виконують окремі завдання надзвичайно добре, їм бракує адаптивності людського розуму. Його оптимізм стримує реальність, що штучний інтелект має навчитись глибше розуміти світ, перш ніж досягти AGI.
Інші голоси в галузі малюють іншу картину. Даріо Амодей з Anthropic пропонує, що штучний інтелект, здатний перевершити людину майже у всіх завданнях, може з’явитися вже за два-три роки. Тим часом, Джіту Патель з Cisco стверджує, що світ може стати свідком розвитку AGI у 2025 році, а штучний суперінтелект з’явиться незабаром після цього. Навіть Ілон Маск з Tesla та Сем Альтман з OpenAI прогнозують появу AGI у найближчі кілька років.
Але не всі погоджуються з цими прогнозами.
Скептицизм та альтернативні пріоритети штучного інтелекту
Венчурні капіталісти та керівники стартапів застерігають від зациклення на AGI. Джеймс Ньюелл з Voyager Capital ставить під сумнів можливість появи AGI за 18 місяців, наголошуючи, що багато експертів залишаються не переконаними у найсміливіших прогнозах. Тім Портер з Madrona підтримує цей скептицизм, вважаючи, що дискусія про AGI не є найпродуктивнішою для інновацій у сфері штучного інтелекту.
Замість цього ці інвестори стверджують, що справжній потенціал криється у вертикальному штучному інтелекті—застосунках, розроблених для конкретних галузей або бізнес-потреб. AI-рішення для охорони здоров’я, фінтеху та логістики вже змінюють спосіб роботи компаній, надаючи відчутну цінність без невизначеності, пов’язаної з AGI.
Для засновників стартапів пріоритетом має бути практичне застосування штучного інтелекту. Дарін Нахуда, інженер з AI, закликає бізнеси зосередитися на негайних перевагах AI, а не на розробці технологій заради технологій. Він радить керівникам ставити питання, які проблеми вони вирішують за допомогою AI, перш ніж інтегрувати її у свої операції.
Що потрібно для досягнення AGI?
Навіть серед прихильників AGI залишаються виклики. Хассабіс визначає ключову перешкоду: здатність AI узагальнювати стратегії розв’язання проблем поза межами контрольованих середовищ. Хоча AI досягла успіхів у структурованих умовах, таких як настільні ігри, перенесення цих навичок у реальні сценарії є складнішим.
DeepMind працює над AI-агентами, які змагаються та співпрацюють, навчаючись стратегічного мислення у таких іграх, як Starcraft. Однак перехід цих навичок у ширше прийняття рішень залишається викликом. Мультиагентні системи штучного інтелекту—де різні AI-об’єкти спілкуються та співпрацюють—розглядаються як потенційне рішення.
Ще одним фактором є обчислювальна потужність. З розвитком AI зростають і ресурси, необхідні для розробки та підтримки цих систем. Це піднімає питання, чи буде доступний розвиток AGI для широкого кола дослідників або ж він залишиться привілеєм технологічних гігантів із глибокими кишенями.
Бізнес-обґрунтування для практичного AI
Поки дослідження AGI триває, багато компаній зосереджені на інструментах AI, що підвищують ефективність. Бізнеси використовують рішення на базі AI для автоматизації процесів, аналізу даних та покращення взаємодії з клієнтами. Наприклад, фінтех-компанії інтегрують AI для виявлення шахрайства, оцінки ризиків та автоматизованої торгівлі, отримуючи миттєві фінансові вигоди.
Інвестори особливо зацікавлені в AI-агентах—програмних сутностях, що виконують завдання самостійно. Ці AI-помічники можуть планувати зустрічі, керувати робочими процесами або оптимізувати ланцюги постачання, приносячи відчутні покращення бізнесу.
Замість того, щоб гнатися за далекою перспективою AGI, стартапи зосереджуються на практичних застосуваннях AI. Основна увага приділяється створенню продуктів, що вирішують існуючі проблеми, а не науковим проривам.
AGI: довгострокова мета чи перебільшена ідея?
Прагнення до AGI безумовно є привабливим, але думки щодо того, чи має вона бути головним напрямком розвитку AI, різняться. Деякі експерти передбачають швидкий прогрес, інші виступають за більш обережний підхід, наголошуючи на застосунках AI, що приносять цінність уже сьогодні.
Дискусія ще далека від завершення. Залишається очевидним, що AI буде продовжувати еволюціонувати—чи то шляхом поступових покращень, чи революційних проривів. Чи з’явиться AGI найближчим часом або залишиться довгостроковою мрією, для більшості бізнесів та інвесторів пріоритетом є використання AI для розв’язання реальних світових проблем.