AGI — класс систем, которые могут решать широкие задачи на уровне универсальных интеллектуальных способностей без узкой специализации.
Определение
AGI (Artificial General Intelligence) — это концепция систем, способных выполнять широкий спектр задач без привязки к одному домену. Такой интеллект должен оперировать абстракциями, решать новые типы проблем, адаптироваться к изменениям сред, сочетать знания из разных областей и действовать автономно.
AGI подразумевает набор универсальных способностей: понимание контекста, анализ, обучение, планирование, использование инструментов, корректировка ошибок и перенос знаний между задачами.
Как работает
AGI не определяется одной архитектурой. Это набор свойств, достигаемый комбинацией механизмов:
- модульность — система состоит из нескольких компонентов: язык, зрение, действия, память, планирование;
- многоагентность — внутренние агенты взаимодействуют и выполняют роли: планировщик, исполнитель, контролёр;
- долговременная память — хранение опыта и его использование в новых сценариях;
- умение обучаться на новых задачах — принципы meta-learning, адаптация под новые среды;
- самоконтроль — обнаружение ошибок и корректировка поведения;
- использование инструментов — взаимодействие с внешними системами, API, программами;
- планирование действий — построение стратегий, разбиение задач на этапы и контроль исполнения.
В современных системах AGI рассматривается как результат объединения мультимодальности, инструментальных действий, обучения на опыте и механизмов самооценки.
Где применяется
- Универсальные ассистенты, работающие с разнообразными задачами.
- Агентные среды, требующие автономного поведения.
- Системы анализа данных в новых или изменяющихся доменах.
- Сложные мультимодальные продукты.
- Автоматизация рабочих процессов в масштабе компании.
- Обучающие и исследовательские платформы.
Практические примеры использования
В продуктах широкого назначения предвестники AGI уже используются: ассистенты, которые комбинируют интерпретацию текста, изображений, аудио, действий и инструментов.
В агентных системах AGI-подходы позволяют моделям планировать, корректировать свои шаги и использовать внешние инструменты для достижения целей.
В исследовательских задачах гибридные системы демонстрируют перенос знаний между задачами: от анализа текстов — к обработке визуальных структур или работе с кодом.
В корпоративных сценариях компоненты AGI-подхода помогают создавать универсальные платформы, работающие с документами, действиями и данными.
Преимущества и ограничения
- Плюс: универсальность и отсутствие узкой специализации.
- Плюс: способность решать новые и сложные задачи.
- Плюс: перенос знаний между доменами.
- Плюс: автономное адаптивное поведение.
- Минус: отсутствие единой формальной архитектуры.
- Минус: высокая вычислительная стоимость.
- Минус: сложность оценки уровня «универсальности».
- Минус: неопределённость рисков и ограничений в автономных системах.
Связанные термины
- Autonomous agent
- Multi-agent systems
- Meta-learning
- Continual learning
- Self-reflection
- Tool use
- Neuro-symbolic AI