AGI vs AI: czy maszyny mogą myśleć jak ludzie?

Artificial General Intelligence (AGI) to jeden z najważniejszych i zarazem najbardziej kontrowersyjnych kierunków rozwoju technologii. Często mylnie utożsamiana z klasyczną AI, AGI w rzeczywistości reprezentuje zupełnie odrębną klasę systemów – zarówno pod względem architektury, jak i konsekwencji wdrożeniowych.

W świecie zdominowanym przez narrow AI – systemy oparte na algorytmach głębokiego uczenia, wyspecjalizowane w realizacji konkretnych zadań – coraz wyraźniej rysuje się potrzeba przedefiniowania, czym właściwie jest inteligencja maszynowa. I czy jesteśmy w stanie przekroczyć próg jej uniwersalności.

AI: inteligencja funkcjonalna

Obecnie stosowana sztuczna inteligencja, mimo imponujących osiągnięć, pozostaje w granicach tzw. wąskiej sztucznej inteligencji (narrow AI). Tego typu systemy – od silników rekomendacyjnych po modele językowe typu LLM – operują w zamkniętych ramach zadaniowych, zorientowanych na konkretne funkcje.

Ich skuteczność opiera się na korelacjach i statystycznym przewidywaniu, a nie na zdolności do formułowania uniwersalnych reguł czy przenoszenia wiedzy między dziedzinami. AI potrafi generować realistyczny tekst, rozpoznawać wzorce na obrazach, czy klasyfikować dane –ale nie potrafi zrozumieć, co robi.

Wszystko, co jest poza domeną treningową, stanowi dla AI „ślepy punkt”. Dostosowanie modelu do nowego typu zadań wymaga ponownego treningu, często na ogromnych zbiorach danych, i na podstawie odpowiedniej architektury.

AGI, czyli silna sztuczna inteligencja – jak działa?

AGI (Artificial General Intelligence), czyli silna sztuczna inteligencja to zupełnie inna konstrukcja pojęciowa i technologiczna. Jej założeniem nie jest optymalizacja pod konkretne zastosowanie, ale stworzenie systemu o zdolnościach poznawczych zbliżonych – lub wyższych – niż te, którymi dysponuje człowiek.

Taki system potrafiłby:

• uczyć się w sposób nienadzorowany (unsupervised/general learning),
• przenosić wiedzę i wnioski między dziedzinami,
• rozumieć kontekst semantyczny i intencjonalny,
• działać elastycznie i adaptacyjnie w nieprzewidywalnych środowiskach,
• samodzielnie formułować cele, strategie działania i korekty.

W przeciwieństwie do narrow AI, AGI nie wymaga retreningu dla każdej nowej funkcji, ponieważ operuje na poziomie meta – strategii poznawczej. Jest zdolna do transferu uczenia (transfer learning) nie jako wytrenowana technika, lecz jako natywna funkcja intelektu.

Czy dzisiejsze modele zbliżają się do AGI?

Modele takie jak GPT–4, Gemini czy Claude osiągają coraz bardziej zaawansowany poziom funkcjonalności, sprawiając wrażenie „inteligentnych” w interakcji językowej. Jednak nadal operują na poziomie predykcji statystycznej i nie wykazują zrozumienia ani intencji.

Choć w niektórych benchmarkach (jak MMLU, BIG–Bench) osiągają wyniki zbliżone do ludzkich, nie są w stanie:

• wytłumaczyć własnego toku rozumowania,
• samodzielnie stworzyć nowej heurystyki rozwiązania problemu,
• ani skutecznie działać w środowisku fizycznym, które wymaga rozumienia przyczynowości, czasu i konsekwencji.

Dlatego badacze podkreślają, że to wciąż AI typu narrow-plus, a nie AGI. Nawet jeśli interfejs (np. konwersacyjny) imituje myślenie, mechanizm działania nie wykroczył poza ograniczenia modeli statystycznych.

AGI a świadomość – spekulacja czy osiągalny cel?

Niektóre definicje AGI ograniczają się do opisu systemu o wysokim poziomie elastyczności poznawczej i zdolności adaptacyjnych –takiego, który potrafi uczyć się, rozumieć i działać niezależnie w wielu domenach. Inne podejścia zakładają, że pełnoprawna AGI musiałaby wykazywać cechy bardziej zbliżone do ludzkiej inteligencji, takie jak modelowanie samej siebie, zdolność do intencjonalnego działania, a być może również pierwiastki samoświadomości.

Prace nad takimi systemami prowadzone są obecnie m.in. w DeepMind (projekty jak Gato, Gemini), OpenAI (eksperymenty z samooptymalizującymi się agentami), a także na styku neuroinformatyki i sztucznej kognitywistyki (m.in. MIT, Stanford).

W bardziej zaawansowanych scenariuszach zakłada się, że silna sztuczna inteligencja nie tylko będzie potrafiła naśladować ludzkie zachowania poznawcze. Być może rozwinie zdolność do działania na podstawie własnych celów i priorytetów. Oznaczałoby to system, który nie tylko odpowiada na polecenia, ale potrafi samodzielnie określać, co warto osiągnąć, w jaki sposób i dlaczego.

Niektóre koncepcje zakładają nawet, że taka inteligencja mogłaby posiadać coś w rodzaju wewnętrznej motywacji. Choć perspektywa tzw. „maszyn odczuwających” wciąż pozostaje czysto hipotetyczna, już samo zbliżenie się do takiego poziomu autonomii rodzi poważne pytania o odpowiedzialność, granice kontroli oraz status prawny zaawansowanych systemów.

Co dziś powstrzymuje rozwój AGI?

Stworzenie ogólnej sztucznej inteligencji to nie tylko kwestia mocy obliczeniowej czy większych modeli. Tu problem jest głębszy. Dzisiejsze AI potrafi robić imponujące rzeczy, ale działa głównie na zasadzie rozpoznawania wzorców. Brakuje jej czegoś, co można by nazwać prawdziwym rozumieniem świata.

Aby AGI mogła powstać, potrzebujemy zupełnie nowych pomysłów na to, jak budować takie systemy. Obecne podejścia –oparte głównie na analizie ogromnych ilości danych –są zbyt jednowymiarowe. Naukowcy próbują więc łączyć różne metody: jedne oparte na liczbach i statystyce (jak sieci neuronowe), inne bliższe logice i regułom, które pomagają lepiej „zrozumieć” relacje między faktami.

Jest też inny, bardzo ważny problem: dzisiejsza AI nie ma kontaktu z rzeczywistością. System, który operuje wyłącznie na tekście, nigdy niczego nie widział, nie dotknął, nie doświadczył. A bez tego trudno mówić o prawdziwej inteligencji. Człowiek uczy się przez działanie i obserwację. AGI też będzie musiała w jakiś sposób „być w świecie”, a nie tylko czytać o nim dane.

To właśnie dlatego niektórzy eksperci twierdzą, że sztuczna inteligencja nie osiągnie poziomu AGI, dopóki nie zaczniemy łączyć jej z fizycznymi systemami – np. z robotyką – które pozwolą jej realnie doświadczać, a nie tylko przetwarzać teksty i obrazy.

AGI i odpowiedzialność systemowa

Rozwój AGI to nie tylko kwestia technologiczna. To również wyzwanie regulacyjne, etyczne i filozoficzne. Jak nadać odpowiedzialność bytowi, który potrafi samodzielnie działać? Czy AGI może podlegać tym samym zasadom odpowiedzialności co człowiek? Kto będzie ponosił konsekwencje działań agentów, których nie jesteśmy w stanie w pełni kontrolować ani przewidzieć?

Organizacje takie jak OECD, UNESCO, czy Future of Life Institute już dziś postulują konieczność wdrożenia globalnych mechanizmów nadzoru i governance dla systemów AGI – zanim ich rozwój przekroczy możliwości egzekucji.

Choć AI coraz śmielej wkracza w nasze życie zawodowe i prywatne, to jej rozwój wciąż pozostaje w obrębie systemów funkcjonalnych, nie poznawczych. AGI natomiast redefiniuje samą ideę inteligencji – nie jako funkcji, ale jako zdolności do poznania, działania i rozumienia.

To nie jest „lepsza wersja AI”. To nowa jakość. A pytanie nie brzmi już czy, ale jak szybko – i czy jesteśmy na to przygotowani.