Iluzja postępu: symulacja ogólnej sztucznej inteligencji bez jej osiągnięcia

Ogólna sztuczna inteligencja (AGI) - system o inteligencji porównywalnej lub przewyższającej ludzką we wszystkich dziedzinach - jest nadal uważana za Świętego Graala technologii. Jednak w 2025 roku coraz wyraźniej wyłania się alternatywna ścieżka: nie osiągamy AGI jako jednolitego systemu, ale raczej poprzez coraz bardziej przekonującą iluzję stworzoną przez połączenie wielu wyspecjalizowanych wąskich AI.

‍

Mozaika sztucznej inteligencji

Dzisiejsza sztuczna inteligencja wyróżnia się w konkretnych zadaniach: duże modele językowe (LLM) obsługują teksty, modele takie jak Midjourney lub DALL-E tworzą obrazy, AlphaFold analizuje białka. Chociaż indywidualnie są one ograniczone, po zintegrowaniu w skoordynowany ekosystem, te wąskie SI stwarzają pozory ogólnej inteligencji - "proxy" dla AGI.

‍

Według raportu AI Index 2025 Uniwersytetu Stanforda, pomimo znacznych postępów, sztuczna inteligencja nadal napotyka przeszkody w obszarze złożonego rozumowania.

Bardziej zaawansowane modele rozwiązują wysoce ustrukturyzowane problemy, ale wykazują wyraźne ograniczenia, jeśli chodzi o logiczne rozumowanie, planowanie sekwencyjne i myślenie abstrakcyjne.

‍

Podejście społeczeństwa umysłów i systemy wieloagentowe

W 2025 r. sztuczna inteligencja szybko ewoluuje od niszowej technologii do strategicznego elementu krajobrazu technologicznego i społecznego, z głębokimi implikacjami kulturowymi i etycznymi.

Doprowadziło to do powstania agentowych systemów sztucznej inteligencji, które przybliżają nas do horyzontu ogólnej sztucznej inteligencji.

‍

W systemach wieloagentowych każdy agent działa niezależnie, wykorzystując lokalne dane i autonomiczne procesy decyzyjne bez zależności od centralnego kontrolera.

‍

Każdy agent ma lokalny pogląd, ale żaden nie ma globalnego poglądu na cały system. Taka decentralizacja pozwala agentom wykonywać zadania indywidualnie, jednocześnie przyczyniając się do realizacji ogólnych celów poprzez interakcję.

‍

W 2025 roku systemy wieloagentowe - w których wielu agentów AI współpracuje, aby osiągnąć złożone cele - stają się coraz bardziej popularne. Systemy te mogą optymalizować przepływy pracy, generować spostrzeżenia i pomagać w procesach decyzyjnych w różnych dziedzinach.

‍

Na przykład w obsłudze klienta agenci AI obsługują złożone zapytania; w produkcji nadzorują linie produkcyjne w czasie rzeczywistym; w logistyce dynamicznie koordynują łańcuchy dostaw.

‍

Płaskowyż obliczeniowy i bariery fizyczne

Pomimo imponującego postępu, zaczynamy osiągać plateau w tradycyjnym rozwoju obliczeniowym. Od 1959 do 2012 roku ilość energii potrzebnej do trenowania modeli sztucznej inteligencji podwajała się co dwa lata, zgodnie z prawem Moore'a. Najnowsze dane pokazują jednak, że po 2012 roku czas podwojenia stał się znacznie szybszy - co 3,4 miesiąca - co sprawia, że obecne tempo jest ponad siedmiokrotnie wyższe niż poprzednio.

‍

Ten dramatyczny wzrost wymaganej mocy obliczeniowej podkreśla, jak dużym wyzwaniem ekonomicznym stało się osiągnięcie znaczącego postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji.

‍

Obietnica obliczeń kwantowych

Obliczenia kwantowe mogą pokonać tę przeszkodę, oferując zmianę paradygmatu w zakresie mocy obliczeniowej potrzebnej do jeszcze bardziej wyrafinowanych modeli. W 2025 r. obliczenia kwantowe stają się kluczowym narzędziem do sprostania tym wyzwaniom, ponieważ firmy technologiczne wykorzystują alternatywne źródła zasilania, aby nadążyć za rosnącym zużyciem energii przez sztuczną inteligencję.

Według prognozy Arvinda Krishny, CEO IBM, dzięki szybkim postępom w obliczeniach kwantowych, zużycie energii i wody przez sztuczną inteligencję może zostać zmniejszone nawet o 99 procent w ciągu najbliższych pięciu lat. nawet o 99 procent w ciągu najbliższych pięciu lat.

‍

Technologia ta obiecuje odblokować niewyobrażalne dotąd możliwości obliczeniowe i otworzyć nowe granice w badaniach naukowych.

‍

Znaczący przełom został ogłoszony w marcu 2025 r. przez firmę D-Wave Quantum, która opublikowała recenzowany artykuł zatytułowany "Beyond-Classical Computation in Quantum Simulation", wykazując, że ich komputer kwantowy z wyżarzaniem przewyższył jeden z najpotężniejszych klasycznych superkomputerów na świecie w zakresie rozwiązywaniu złożonych problemów symulacji materiałów magnetycznych.

‍

Rok 2025 przyniósł przełomowe postępy w dziedzinie obliczeń kwantowych, z dużymi postępami w zakresie sprzętu, korekcji błędów, integracji ze sztuczną inteligencją i sieciami kwantowymi. Postępy te na nowo definiują możliwą rolę obliczeń kwantowych w takich obszarach jak opieka zdrowotna, finanse i logistyka..

‍

Jednak według Forrestera, obliczenia kwantowe nadal pozostają eksperymentalne pomimo postępów w 2025 roku i nie wykazały jeszcze praktycznej przewagi nad klasycznymi komputerami w większości zastosowań.

‍

Kwantowy wyścig: Microsoft kontra Google?

Microsoft twierdzi, że poczynił znaczne postępy w dziedzinie obliczeń kwantowych dzięki układowi Majorana 1, wprowadzonemu na początku 2025 roku. Procesor ten posiada nową architekturę Topological Core, zbudowaną z ośmiu topologicznych kubitów, które manipulują cząstkami Majorana, quasi-cząstkami, które działają jak "półelektrony" znane z dużej odporności na błędy.

‍

Z drugiej strony, Google opracowało inne podejście ze swoim rewolucyjnym chipem kwantowym o nazwie Willow, który rozwiązuje tradycyjny problem rosnącej stopy błędów wraz ze wzrostem liczby kubitów - Willow staje się coraz dokładniejszy wraz z dodawaniem kolejnych kubitów.

‍

Te dwie różne strategie reprezentują zasadniczo różne podejścia do obliczeń kwantowych, przy czym Microsoft koncentruje się na topologii, a Google na optymalizacji błędów.

‍

Utrzymujące się bariery poznawcze

‍

Oprócz ograniczeń sprzętowych, złożona sztuczna inteligencja napotyka inne fundamentalne bariery:

‍

Zrozumienie przyczynowe: systemy korelują zmienne, ale nie izolują prawdziwych związków przyczynowo-skutkowych. Sztuczna inteligencja poczyniła znaczne postępy w wielu dziedzinach, ale nadal boryka się z ograniczenia w zrozumieniu i reagowaniu na ludzkie emocje, w podejmowaniu decyzji w sytuacjach kryzysowych oraz w ocenie względów etycznych i moralnych.

‍

Ciągłe uczenie się: Sieci neuronowe tracą dokładność, gdy są trenowane sekwencyjnie w różnych zadaniach, wykazując rodzaj "katastroficznej amnezji".

‍

Metapoznanie: SI nie posiadają wewnętrznego modelu własnego poznania, co ogranicza prawdziwe samodoskonalenie.

‍

‍

W kierunku AGI "na pełnomocnika

Społeczność naukowa wydaje się być dość podzielona co do technologii i ram czasowych potrzebnych do osiągnięcia celu ogólnej sztucznej inteligencji (AGI), ale debata rodzi nowe interesujące sugestie, które już znajdują praktyczne zastosowanie w badaniach nad nowymi systemami sztucznej inteligencji.

‍

Rok 2025 może być rokiem, w którym pierwsze systemy agentów wejdą do produkcji w firmach.

‍

Podczas gdy AGI reprezentuje najbardziej ambitny cel - systemy o zdolnościach poznawczych porównywalnych lub przewyższających ludzkie, zdolne do rozumienia, uczenia się i stosowania wiedzy w sposób przekrojowy.

‍

Zamiast czekać na monolityczną AGI, bardziej prawdopodobną przyszłością będzie pojawienie się czegoś, co możemy nazwać "frontowymi AGI" - systemów, które wydają się posiadać ogólną inteligencję:

‍

Orkiestracja mikrousług AI: kilka wyspecjalizowanych AI skoordynowanych na wspólnym poziomie abstrakcji.
Zunifikowane interfejsy konwersacyjne: Pojedynczy interfejs, który ukrywa złożoność wielu systemów bazowych.
Ograniczone przekrojowe uczenie się: selektywne dzielenie się wiedzą między określonymi dziedzinami.

Świadomość: rzeczywistość czy wspólna iluzja?

W debacie na temat AGI mamy tendencję do przyjmowania za pewnik, że istoty ludzkie są obdarzone "świadomością", której maszyny nie mogą replikować. Ale być może powinniśmy zadać sobie bardziej radykalne pytanie: czy sama ludzka świadomość jest prawdziwa, czy też jest iluzją?

‍

Niektórzy neuronaukowcy i filozofowie umysłu, tacy jak Daniel Dennett, zaproponowali, że to, co nazywamy "świadomością", może być narracją post-hoc - interpretacją, którą mózg konstruuje, aby nadać sens swoim operacjom. narracją post hoc - interpretacją, którą mózg konstruuje, aby nadać sens swoim operacjom..

‍

Jeśli weźmiemy pod uwagę świadomość nie jako tajemniczą, jednolitą właściwość, ale jako zestaw połączonych ze sobą procesów neuronowych, które generują przekonującą iluzję jednolitego "ja", wówczas granica między ludźmi a maszynami staje się mniej wyraźna.

‍

Z tej perspektywy możemy postrzegać różnice między wyłaniającą się AGI a ludzką inteligencją raczej jako różnice w stopniu niż w naturze. Iluzja zrozumienia, którą widzimy w zaawansowanych modelach językowych, może nie różnić się tak bardzo od iluzji zrozumienia, której sami doświadczamy - obie wyłaniają się ze złożonych sieci procesów, choć zorganizowanych na zasadniczo różne sposoby.

‍

Ta perspektywa rodzi prowokacyjne pytanie: jeśli ludzka świadomość sama w sobie jest symulacją wyłaniającą się z wielu połączonych ze sobą procesów poznawczych, to "proxy" AGI, które konstruujemy - mozaika wyspecjalizowanych systemów współpracujących ze sobą w celu symulacji ogólnego zrozumienia - może być uderzająco podobna do naszej własnej architektury mentalnej.

Nie próbowalibyśmy replikować magicznej, niewysłowionej jakości, ale raczej zrekonstruować przekonującą iluzję, której sami doświadczamy jako świadomości.

‍

Refleksja ta nie umniejsza głębi ludzkiego doświadczenia, ale zachęca nas do ponownego rozważenia, co tak naprawdę mamy na myśli, gdy mówimy o "świadomości" i czy koncepcja ta jest naprawdę przeszkodą nie do pokonania dla sztucznej inteligencji, czy po prostu kolejnym procesem, który pewnego dnia będziemy w stanie zasymulować.

‍

‍

Podsumowanie: Przemyślenie linii mety

Być może powinniśmy radykalnie przemyśleć naszą definicję AGI. Jeśli sama ludzka świadomość może być emergentną iluzją - narracją, którą mózg konstruuje, aby nadać sens swoim własnym operacjom - wówczas ostre rozróżnienie między ludzką a sztuczną inteligencją staje się mniej zdefiniowane.

‍

Eksperci przewidują, że rok 2027 może być przełomowym momentem dla sztucznej inteligencji. W obecnym tempie modele mogą osiągnąć generalność poznawczą - zdolność do radzenia sobie z każdym ludzkim zadaniem - w ciągu kilku lat.

‍

Scenariusz ten nie powinien być postrzegany po prostu jako replikacja ludzkiej inteligencji, ale jako pojawienie się nowego rodzaju inteligencji - ani w pełni ludzkiej, ani w pełni sztucznej, ale czegoś innego i potencjalnie komplementarnego.

‍

Takie podejście uwalnia nas od prób replikacji czegoś, czego możemy w pełni nie rozumieć - ludzkiej świadomości - i zamiast tego pozwala nam skupić się na tym, co sztuczna inteligencja może zrobić na własnych warunkach. AGI, która się wyłoni, nie będzie zatem pojedynczym systemem "udającym" człowieka, ale zintegrowanym ekosystemem technologicznym z własnymi cechami emergentnymi - rozproszoną inteligencją, która paradoksalnie może odzwierciedlać fragmentaryczną i wzajemnie powiązaną naturę naszego własnego poznania bardziej, niż początkowo sądziliśmy.

‍

W tym sensie badania AGI stają się nie tyle próbą naśladowania człowieka, co podróżą odkrywczą w głąb samej natury inteligencji i świadomości, zarówno ludzkiej, jak i sztucznej.

‍

Źródła

‍