W dzisiejszym felietonie analizuję najbardziej prawdopodobne ścieżki od dzisiejszej sztucznej inteligencji do długo wyczekiwanej sztucznej ogólnej inteligencji (AGI). To ważne nierozwiązane zagadnienie, nad którym debatują twórcy AI i największe firmy technologiczne, zakładając, która droga ostatecznie doprowadzi do AGI. Dyskusja ta jest częścią mojej stałej relacji dla Forbes na temat przełomów i złożoności AI (zobacz link tutaj). **Kierunek ku AGI i ASI** Na początku warto zrozumieć podstawy. Obszerne badania mają na celu rozwinięcie AI w kierunku AGI — inteligencji dorównującej ludzkiemu umysłowi — a nawet sztucznej superinteligencji (ASI), która przewyższa ludzką zdolność intelektualną w niemal każdym zakresie, wyprzedzając nas na każdym kroku. Więcej na temat tradycyjnej AI wobec AGI i ASI znajdziesz w mojej szczegółowej analizie (link tutaj). Nadal nie osiągnęliśmy AGI, i nie wiadomo, czy stanie się to za dziesięciolecia czy wieki. Szacunki są skrajnie różne, brak im solidnych dowodów lub logiki. ASI jest jeszcze odleglejsza, wykraczając poza obecne możliwości AI. **Daty symboliczne dotyczące osiągnięcia AGI** AGI wydaje się bardziej osiągalne w bliższej przyszłości niż ASI, więc skupmy się na tym, jak można je osiągnąć. Ostatnie ankiety ekspertów od AI wskazują na rok 2040 jako najbardziej prawdopodobny termin. Niektóre czołowe głosy prognozują nawet 2028–2030, lecz uważam te twierdzenia za wątpliwe, zauważając, że często redefiniują znaczenie AGI, dopasowując je do własnych prognoz. Moja analizę przewidywanych dat i definicji AGI znajdziesz tutaj. Przyjęcie 2040 jako daty odniesienia daje nam 15 lat na rozważania. **Kwestie czasowe** Na ten moment mamy połowę 2025 roku; osiągnięcie AGI do 2040 to ambitny cel, biorąc pod uwagę obecny stan AI. Jednym z myślowych eksperymentów jest założenie stałego rocznego postępu — około 7% ulepszeń każdego roku przez 15 lat — co mogłoby doprowadzić do AGI w 2040. Jednak wielu ekspertów wątpi w tak prostą, stopniową metodę. Twierdzą, że obecne metody AI nie skalują się do poziomu AGI, ponieważ większość programistów korzysta z podobnych algorytmów i sposobów myślenia. Tylko radykalnie nowe, przełomowe pomysły mogą popchnąć AI do AGI. Więcej o tym sporze przeczytasz w mojej relacji (link tutaj). **Tajemnica cudownego przełomu** Sceptycy mają nadzieję na niespodziewany przełom — radykalne, dotąd nie wyobrażalne podejście, które nagle odblokuje AGI. Może postęp będzie trwał jeszcze 10-12 lat, ale AGI wciąż będzie poza zasięgiem, powodując frustrację.

A potem, znikąd, jakiś innowator odkryje przełomowe rozwiązanie, które szybko doprowadzi do AGI w ciągu roku lub dwóch. Ten scenariusz opiera się na tym, co niektórzy nazywają „luki cudownej”, słynnie zilustrowanej komiksem, na którym naukowcy wpatrują się w tablicę z dużą pustą przestrzenią opatrzoną napisem „cud”. **Siedem głównych ścieżek** Wyodrębniam siedem głównych ścieżek od współczesnej AI do AGI: 1. **Ścieżka liniowa (powolna i stabilna):** stopniowe, inkrementalne ulepszenia prowadzące do AGI poprzez skalowanie i iterację. 2. **Ścieżka na krzywej S (zastoje i odrodzenia):** postęp może na chwilę utknąć (tzw. „zima” AI), po czym następują przełomy, które ponownie rozpoczynają szybki rozwój. 3. **Ścieżka hokejki (wolny początek, szybki wzrost):** po wolnym starcie następuje kluczowy przełom lub pojawienie się emergentnej zdolności, co wywołuje wykładniczy postęp w kierunku AGI. 4. **Ścieżka wędrowca (nieuporządkowane fluktacje):** postęp jest niekonsekwentny, na przemian podsycany przez cykle hype’u, zewnętrzne zakłócenia polityczne i społeczne. 5. **Ścieżka moonshot (nagły skok):** radykalny, nieoczekiwany skok, podobny do eksplozji inteligencji, natychmiast prowadzący do AGI. 6. **Ścieżka wiecznego chaosu (wieczne zamieszanie):** sceptyczna wizja, że AGI może być nieosiągalna, mimo to prace trwają bez końca. 7. **Ścieżka ślepy zaułek:** możliwość, że ludzkość napotka nie do pokonania przeszkodę, i AGI nigdy nie zostanie osiągnięta. Te ścieżki można przyporządkować różnym ramom czasowym — czy to 15, 25 lat, czy bardziej skompresować do kilku lat, w zależności od tego, kiedy spodziewamy się AGI. **Jak postawić na swoje przekonania** Wybór ścieżki wpływa na strategię. Postawienie na ścieżkę liniową oznacza kontynuację obecnych metod i trwanie przy wytyczonym kursie. Wiara w moonshot wymaga wspierania szalonych, niekonwencjonalnych pomysłów, zachęcania do ryzyka i innowacji wykraczających poza obecne paradygmaty. Większość badaczy AI, z którymi rozmawiałem, nieformalnie skłania się ku ścieżce S, odzwierciedlającą historię rozwoju technologii z okresami plateau i przełomów. Uważają, że sama inkrementalna progresja nie wystarczy, lecz to pomysłowość, a nie cud, napędzi postęp. Z kolei idea moonshot — cudem przełomu — jest ogólnie uważana za najmniej prawdopodobną, a niektórzy sceptycy porównują jej szanse do uderzenia pioruna i meteorytu jednocześnie. Może to wynikać z przekonania, że wszystkie znane możliwości zostały już wyczerpane, nie pozostawiając miejsca na nadzwyczajny przełom. Niemniej jednak, zachęcam innowatorów AI, by nie pozwalali, by sceptycyzm tłumił odważne pomysły. Jak mawiał słynny amerykański historyk sztuki, „Cuda zdarzają się tym, którzy w nie wierzą. ” Być może ta sama zasada dotyczyć będzie also przyszłości AGI.