AI jest wyspecjalizowana
Dzisiejsze systemy AI projektowane są do wykonywania określonych zadań. Jeden model może doskonale tłumaczyć teksty, inny rozpoznawać obrazy, a jeszcze inny pomagać w programowaniu.
Ich możliwości mogą być imponujące, ale nadal działają w ramach konkretnych zastosowań.
AGI ma być inteligencją ogólną
Koncepcja AGI zakłada stworzenie systemu, który potrafiłby uczyć się, rozumować i rozwiązywać problemy w wielu różnych dziedzinach bez projektowania oddzielnego modelu dla każdego zadania.
Oznaczałoby to znacznie większą elastyczność niż ta, którą dysponują obecne systemy AI.
Przenoszenie wiedzy
Człowiek wykorzystuje doświadczenie zdobyte w jednej sytuacji podczas rozwiązywania zupełnie nowych problemów.
To właśnie taka zdolność przenoszenia wiedzy pomiędzy różnymi obszarami jest jedną z cech przypisywanych przyszłej AGI.
Adaptacja do nowych sytuacji
AI najlepiej działa tam, gdzie została odpowiednio wytrenowana. AGI miałaby samodzielnie dostosowywać się do nowych warunków, uczyć się nowych umiejętności i wykorzystywać wcześniejsze doświadczenia.
Czy obecne modele to już AGI?
Coraz bardziej zaawansowane modele potrafią wykonywać wiele różnych zadań, dlatego granica pomiędzy AI a AGI bywa przedmiotem dyskusji.
Obecnie jednak większość badaczy nadal zalicza je do zaawansowanej AI, a nie do inteligencji ogólnej.
Dlaczego rozróżnienie jest ważne?
Mieszanie pojęć AI i AGI prowadzi do nieporozumień. Można wtedy przeceniać możliwości współczesnych systemów lub błędnie zakładać, że inteligencja ogólna już istnieje.
Świadome rozróżnienie obu pojęć ułatwia ocenę rzeczywistych możliwości i kierunku rozwoju technologii.
Co dalej?
Skoro wiemy już, czym różni się AGI od współczesnej AI, warto zastanowić się, jakie cechy musiałby posiadać system, aby można było uznać go za inteligencję ogólną.